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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利适用于ICV驾驶模型的道路自适应方法、装置及介质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：CN118824036B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-05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：202410705954.6，技术领域涉及：G05B13/04；该发明授权适用于ICV驾驶模型的道路自适应方法、装置及介质是由黄玲;许宗清;黄星宇;钟浩川设计研发完成，并于2024-06-03向国家知识产权局提交的专利申请。

本适用于ICV驾驶模型的道路自适应方法、装置及介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种适用于ICV驾驶模型的道路自适应方法、装置及介质，其中方法包括：获取预训练样本数据集，并对预训练样本数据集进行预处理；采用预训练样本数据集训练智能驾驶模型；判断车辆是否处于陌生路段；如果车辆处于陌生路段，获取陌生道路的车辆轨迹数据作为自适应样本集，对自适应样本集进行预处理；根据预处理后的自适应样本集，采用自适应微调策略对智能驾驶模型进行微调，获得新的智能驾驶模型；将获得的自适应样本集加入预训练样本数据集，以更新预训练样本数据集。本发明采用自适应微调策略对模型参数微调，使其适应陌生路段的道路环境，提高ICV在陌生路段的安全性和适应性，可广泛应用于智能交通、智能驾驶模型等领域。

本发明授权适用于ICV驾驶模型的道路自适应方法、装置及介质在权利要求书中公布了：1.一种适用于ICV驾驶模型的道路自适应方法，其特征在于，包括以下步骤： 获取预训练样本数据集，并对获得的预训练样本数据集进行预处理； 采用预处理后的预训练样本数据集训练智能驾驶模型； 判断车辆是否处于陌生路段；如果车辆处于陌生路段，获取陌生道路的车辆轨迹数据作为自适应样本集，对获得的自适应样本集进行预处理； 根据预处理后的自适应样本集，采用自适应微调策略对智能驾驶模型进行微调，获得新的智能驾驶模型； 将获得的自适应样本集加入预训练样本数据集，以更新预训练样本数据集； 所述采用自适应微调策略对智能驾驶模型进行微调，获得新的智能驾驶模型，包括： 采用自适应微调策略微调智能驾驶模型的参数；其中权重更新方法采用均方根传播方法，引入一个名为自适应性能的变量，该变量表示基准智能驾驶模型经过轮微调后性能提升的比例，用公式表达为： 式中，表示模型的迁移性能，表示经过轮迭代后模型性能； 以均方误差MSE和自适应性能衡量经过参数微调后智能驾驶模型的性能提升，当两次相邻迭代的自适应性能之差小于预设阈值时，判定模型达到最佳性能，结束模型参数调整，并输出性能最佳的智能驾驶模型； 对于每个训练样本，采用均方根传播方法进行权重更新，表达式如下： 式中，为参数变化量，为微调学习率；是防止分母为0的数；为第次训练的梯度，为前次训练的累积平方梯度，为衰减因子。

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