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龙图腾网获悉阿波罗智能技术(北京)有限公司申请的专利自动驾驶控制参数模型的训练方法、参数获取方法和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：CN114861318B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-10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：202210547436.7，技术领域涉及：G06F30/15；该发明授权自动驾驶控制参数模型的训练方法、参数获取方法和装置是由刘征宇;谭益农;朱振广;梁琪;李柳涛设计研发完成，并于2022-05-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动驾驶控制参数模型的训练方法、参数获取方法和装置在说明书摘要公布了：本公开提出了一种自动驾驶控制参数模型的训练方法、参数获取方法和装置。本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及自动驾驶领域和自动控制领域。具体实施方式为：将场景信息输入第一控制参数模型，得到所述第一控制参数模型输出的控制参数；根据所述控制参数与动力学仿真环境交互，以获取训练样本；以及根据所述训练样本对所述第一控制参数模型进行更新，得到训练后的第二控制参数模型。本公开实施例，第一控制参数模型根据场景信息自动生成控制参数，进而自动获取训练样本，提高训练样本的生成效率，进而提高模型训练速度。

本发明授权自动驾驶控制参数模型的训练方法、参数获取方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种自动驾驶控制参数模型的训练方法，包括： 将自动驾驶场景信息输入第一控制参数模型，得到所述第一控制参数模型输出的控制参数，包括：将第一场景信息输入第一控制参数模型的第一策略网络进行处理，得到所述第一策略网络输出的第一控制参数；其中，策略网络为强化学习策略网络； 根据所述控制参数与动力学仿真环境交互，以获取训练样本，包括：根据衰减系数对所述第一控制参数中的Q值进行衰减处理，并将衰减的Q值带入控制模型的目标函数以计算控制量，其中，所述Q值表示模型预测控制MPC算法的目标函数中的误差项惩罚权重；动力学仿真环境为自动驾驶车辆的动力学仿真环境；利用所述控制量与所述动力学仿真环境交互，得到所述动力学仿真环境输出的仿真交互结果，所述仿真交互结果包括第二场景信息；根据所述第一场景信息和所述仿真交互结果计算回报函数值；所述回报函数值是根据误差回报值、误差变化率回报值、控制量变化量回报值和仿真度量回报值确定的；以及根据所述第一场景信息、所述第一控制参数、所述回报函数值和所述第二场景信息，获取样本数据；以及 根据所述训练样本对所述第一控制参数模型进行更新，得到训练后的第二控制参数模型。

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