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龙图腾网获悉清华大学申请的专利一种基于自适应混合专家模型的自动驾驶多任务感知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：CN119475074B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-21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：202411258407.4，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于自适应混合专家模型的自动驾驶多任务感知方法是由周沫;张新钰;李骏;国纪龙;杨磊;沈阳设计研发完成，并于2024-09-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于自适应混合专家模型的自动驾驶多任务感知方法在说明书摘要公布了：本申请提供一种基于自适应混合专家的自动驾驶多任务感知方法，包括：获取自车多个传感器采集的原始数据；利用预先训练完成的多任务感知模型对原始数据进行处理，得到N个任务的感知结果；其中，所述多任务感知模型包括N个任务分支，每个任务分支包括依次连接的骨干网络和检测头，每个骨干网络包括M个依次连接的卷积单元，每个任务分支的同级的卷积单元均连接一个门控网络，所述门控网络用于控制同级的每个卷积单元的输出是否作为连接的下一级卷积单元的输入。本申请提高全景驾驶感知系统对周围环境的理解和准确性。

本发明授权一种基于自适应混合专家模型的自动驾驶多任务感知方法在权利要求书中公布了：1.一种基于自适应混合专家的自动驾驶多任务感知方法，其特征在于，包括： 获取自车多个传感器采集的原始数据； 利用预先训练完成的多任务感知模型对原始数据进行处理，得到N个任务的感知结果； 其中，所述多任务感知模型包括N个任务分支，每个任务分支包括依次连接的骨干网络和检测头，每个骨干网络包括M个依次连接的卷积单元，每个任务分支的同级的卷积单元均连接一个门控网络，所述门控网络用于控制同级的每个卷积单元的输出是否作为连接的下一级卷积单元的输入； 在一个任务分支中，当门控网络控制第m个卷积单元不输出结果，则将第m-1个卷积单元的输出结果作为第m+1个卷积单元的输入；其中，当m=1时，第二个卷积单元的输入为多个传感器采集的原始数据； 所述N个任务分支的同级卷积单元的卷积层的参数划分为共享参数和特定参数，其中，所述N个任务分支的同级卷积单元的卷积层的共享参数均相同； 所述方法还包括：对多任务感知模型进行训练的步骤，具体包括： 建立训练样本集，所述训练样本集包括：多组来自多个传感器的同时空的数据样本和N个任务的真实感知结果； 利用多任务感知模型对多个传感器采集的原始数据进行处理，得到N个任务的预测感知结果； 利用每个任务的真实感知结果和预测感知结果，得到每个任务的损失函数； 基于N个任务的损失函数，确定总损失函数； 根据总损失函数更新每个任务分支的所有卷积单元的卷积层的参数以及各门控网络的参数； 基于N个任务的损失函数，确定总损失函数，包括： 总损失函数为： 其中，为第k个任务的损失函数，为第k个任务的权重。

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