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龙图腾网获悉清华大学苏州汽车研究院(相城)申请的专利基于弱标注数据的自动驾驶端到端模型训练的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：CN121330427B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202511888036.2，技术领域涉及：G06V10/774；该发明授权基于弱标注数据的自动驾驶端到端模型训练的方法和装置是由任海兵;郑四发;陈佳良;葛格设计研发完成，并于2025-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于弱标注数据的自动驾驶端到端模型训练的方法和装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开了一种基于弱标注数据的自动驾驶端到端模型训练的方法和装置，该方法包括：使用弱标注数据集进行模型训练；采用弱标注真值和混合专家模型分别对训练结果进行监督，得到损失值；计算参数回馈梯度值，进行参数优化，直至模型训练整体损失值满足预设条件。采用本发明实施例提供的方案，采用弱标注数据集就能够训练出较高质量的模型，大大降低端到端自动驾驶的数据门槛，促进端到端模型在自动驾驶各个领域的发展。

本发明授权基于弱标注数据的自动驾驶端到端模型训练的方法和装置在权利要求书中公布了：1.一种基于弱标注数据的自动驾驶端到端模型训练的方法，其特征在于，包括： 使用弱标注数据集进行模型训练； 采用弱标注真值和混合专家模型分别对训练结果进行监督，得到如下损失值Loss结果： Loss_total = Loss_WGT *1‑w1+ Loss_MOE * w1其中，Loss_total是模型训练整体Loss结果，Loss_WGT是弱标注真值监督的loss，Loss_MOE是混合专家模型监督loss值，w1是混合专家模型的权重，0w11； 计算参数回馈梯度值，进行参数优化，直至Loss_total满足预设条件； 其中，使用弱标注数据集进行模型训练包括： 对低质量数据集进行数据优化； 使用数据优化后的低质量数据集进行模型训练； 其中，数据优化包括： 数据筛选处理，用于筛选自车运动速度低于阈值的数据； 数据分帧处理，用于基于采样时间将筛选后的数据进行分帧，一帧数据包括一帧点云和环视多个视角的图像数据； 特征提取处理，用于针对单帧点云和每一个图像数据，分别进行特征提取和特征匹配； 外参优化处理，用于对每一个图像数据进行外参优化，使得点云特征在图像投影位置和图像特征位置的误差满足预设条件；其中进行外参优化包括进行lidar2camera外参优化。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人清华大学苏州汽车研究院(相城)，其通讯地址为：215000 江苏省苏州市相城区太阳路2266号1号楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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