端到端自动驾驶模型训练方法、装置、计算机设备及介质

本发明实施例提供了一种端到端自动驾驶模型训练方法、装置、计算机设备及介质，涉及自动驾驶技术领域，该方法包括获取驾驶员驾驶行为数据以及端到端模型的第一自车规划数据，当这两种数据的差异值超过第一预设阈值时，触发数据记录机制，获得当前时刻前后一段时间的初筛数据，基于初筛数据以及端到端模型获得第二自车规划数据，将其与驾驶行为数据进行对比学习，获得相似性评分；在初筛数据中筛选相似性评分低于阈值时所对应的数据片段，根据数据片段获得虚拟驾驶场景并输入至VLA模型，获得驾驶相关数据；将其与驾驶相关数据作为训练数据对端到端模型进行训练。该方案提高了训练数据的质量以及模型训练的效率和精度。