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龙图腾网恭喜云控智行(上海)汽车科技有限公司申请的专利一种自主预测车道信息模型训练方法及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：CN114169463B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-06-13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：202111555631.6，技术领域涉及：G06N3/0442；该发明授权一种自主预测车道信息模型训练方法及装置是由宦涣;蔡炎;尹伯华;蔡慧星设计研发完成，并于2021-12-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种自主预测车道信息模型训练方法及装置在说明书摘要公布了：本发明实施例公开一种自主预测车道信息模型训练方法及装置，该方法包括：获取历史车辆状态信息、历史车道信息，历史车道信息与历史车辆状态信息相对应，历史车辆状态信息包括历史车辆高精度定位信息和历史车辆运动信息，历史车道信息为车辆经过的车道位置信息；根据历史车辆状态信息、历史车道信息，以及第一损失函数，对第一模型进行训练，第一模型为长短期记忆循环神经网络模型，第一模型用于自主预测车辆即将经过的车道位置信息，第一模型利用随时间反向传播算法进行训练，第一损失函数为最小均方误差损失函数。本公开解决了因车道信息缺失所导致的车道无法匹配问题。

本发明授权一种自主预测车道信息模型训练方法及装置在权利要求书中公布了：1.一种自适应冗余系数模型训练方法，所述自适应冗余系数应用于车道匹配，其特征在于，所述方法包括： 获取车辆高精度定位信息、道路曲率、天气湿度，所述车辆高精度定位信息、所述道路曲率、所述天气湿度为训练第二模型的输入特征向量； 通过人工或自动标注方式，获得冗余系数数据，所述冗余系数为训练所述第二模型的输出特征向量； 根据所述车辆高精度定位信息、所述道路曲率、所述天气湿度、所述冗余系数数据、第二损失函数、第一模型，训练所述第二模型，所述第一模型用于自主预测车辆即将经过的车道位置信息，所述第二模型为浅层神经网络模型，所述第二模型用于获得车辆匹配车道的自适应冗余系数，所述第二模型利用反向传播算法进行训练，所述第二损失函数为交叉熵损失函数； 所述第二损失函数公式： CrossEntropymatchPointList,N0,N1|R,GroundTruth 其中，PointList为第一模型输出数据，match为车道匹配算法，N0为车辆经度，N1为车辆维度，R为自适应冗余系数，GroundTruth为实际道路信息，所述车道匹配算法是通过车GPS位置信息与车获得的高精度地图数据结构信息，计算出车即将在哪一个车道的车道匹配算法，且matchPointList,N0,N1|R）是指当match函数中参数值等于R时，对车辆经度N0、车辆纬度N1与第一模型输出数据PointList进行匹配。

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