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龙图腾网获悉苏州感测通信息科技有限公司申请的专利基于两阶段模仿学习的自动驾驶控制系统及其控制方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115158336B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-19发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210378601.0，技术领域涉及：B60W50/00；该发明授权基于两阶段模仿学习的自动驾驶控制系统及其控制方法是由苏岩设计研发完成，并于2022-04-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于两阶段模仿学习的自动驾驶控制系统及其控制方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于两阶段模仿学习的自动驾驶控制系统，包括目标发布模块、组合导航模块、感知模块、控制参数生成模块和底层控制模块；目标发布模块用来提供目标的导航信息；组合导航模块用来提供车辆的状态信息；感知模块用来提供周围环境的图片信息；控制参数生成模块用来收集组合导航模块、感知模块和目标发布模块所采集的信息进行控制参数的预测并生成车辆的控制信息；底层控制模块用来接收车辆的控制信息并通过控制信息进行车辆控制。本发明采用基于两阶段模仿学习的自动驾驶控制系统通过对当前的外部环境进行综合性的分析进行控制。

本发明授权基于两阶段模仿学习的自动驾驶控制系统及其控制方法在权利要求书中公布了：1.一种基于两阶段模仿学习的自动驾驶控制系统的控制方法，其特征在于，具体步骤如下： 步骤1、目标发布模块提供目标的导航信息，组合导航模块提供车辆的状态信息；转入步骤2； 步骤2、感知模块提供周围环境的图片信息，包括车前方RGB图像和周围环境的鸟瞰图；转入步骤3； 步骤3、控制参数预测模块收集目标的导航信息、车辆的状态信息、周围环境的图片信息输入给训练感知控制网络得到的车辆控制模型，进行控制参数的预测进而生成车辆控制信息，然后将生成的车辆控制信息发送给底层控制模块；感知控制网络的训练过程具体步骤如下： 步骤3-a、利用数据集训练监督网络，输入周围环境鸟瞰图和导航指令，经过特征提取网络和控制参数预测网络得到预测的控制参数的值，用预测的控制参数值与数据集中这一帧数据对应的真值通过损失函数计算Loss，根据Loss的值通过Adam优化函数进行反向传播，以调整特征提取网络和控制参数预测网络的权重系数，完成监督网络的训练；转入步骤3-b； 步骤3-b、输入为车前方RGB图像和数据集中对应的导航指令，经过特征提取网络和控制参数预测网络得到预测的控制参数的值，将预测的控制参数值与数据集中这一帧数据对应的真值作比较计算得到Loss，然后进行反向传播，更新特征提取网络和控制参数预测网络的权重系数，完成感知控制网络第一阶段的训练；转入步骤3-c； 步骤3-c、向第一阶段训练好的感知控制网络输入车前方RGB图像以及与第一阶段不同的导航指令，通过第一阶段训练好的感知控制网络预测当前输入下的控制参数值，同时用这一帧数据对应的鸟瞰图和刚选择的导航指令输入给之前训练好的监督网络，得到控制参数，将该控制参数作为真值与前面预测的控制参数值比较计算得到Loss，然后进行反向传播，更新感知控制网络的权重系数，完成感知控制网络第二阶段的训练；转入步骤3-d； 步骤3-d、第二阶段训练好的感知控制网络作为预测控制参数的车辆控制模型；转入步骤3-e； 步骤3-e、完成感知控制网络的训练 转入步骤4； 步骤4、底层控制模块根据车辆控制信息进行车辆控制。

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