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龙图腾网获悉智道网联科技(北京)有限公司申请的专利用于自动驾驶的传感器误差预测模型的训练方法、装置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：CN115183786B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202210802317.1，技术领域涉及：G01C21/28；该发明授权用于自动驾驶的传感器误差预测模型的训练方法、装置是由费再慧;李岩;张海强设计研发完成，并于2022-07-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本用于自动驾驶的传感器误差预测模型的训练方法、装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种用于自动驾驶的传感器误差预测模型的训练方法、装置，该方法包括：获取自动驾驶车辆的高精度定位信息；在高精度定位信息满足预设训练条件的情况下，获取自动驾驶车辆的目标传感器信息，目标传感器信息包括目标传感器的定位信息和原始定位误差信息；根据高精度定位信息和目标传感器的定位信息，确定目标传感器的真实修正误差；利用原始定位误差信息和目标传感器的真实修正误差，训练传感器误差预测模型，得到训练后的传感器误差预测模型。本申请基于满足预设训练条件的高精度定位信息来确定传感器的真实修正误差，并以此来训练传感器误差预测模型，提高了传感器之间定位误差的预测精度，为自动驾驶车辆的融合定位提供了有力支撑。

本发明授权用于自动驾驶的传感器误差预测模型的训练方法、装置在权利要求书中公布了：1.一种用于自动驾驶的传感器误差预测模型的训练方法，其中，所述方法包括： 获取自动驾驶车辆的高精度定位信息； 在所述高精度定位信息满足预设训练条件的情况下，获取所述自动驾驶车辆的目标传感器信息，所述目标传感器信息包括目标传感器的定位信息和原始定位误差信息； 根据所述高精度定位信息和所述目标传感器的定位信息，确定所述目标传感器的真实修正误差； 利用所述原始定位误差信息和所述目标传感器的真实修正误差，训练传感器误差预测模型，得到训练后的传感器误差预测模型； 所述原始定位误差信息包括SLAM协方差和原始修正量，所述利用所述原始定位误差信息和所述目标传感器的真实修正误差，训练传感器误差预测模型，得到训练后的传感器误差预测模型包括： 将所述SLAM协方差和所述原始修正量作为所述传感器误差预测模型的输入，将所述目标传感器的真实修正误差作为监督信号，训练所述传感器误差预测模型，得到训练后的传感器误差预测模型。

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