[发明专利]自动驾驶协助方法、驾驶设备、协助设备及可读存储介质

说明书

本发明提供的自动驾驶协助方法、驾驶设备、协助设备及可读存储介质，通过驾驶设备利用当前自动驾驶模型对采集获得的当前场景信息进行处理，并根据处理结果向协助设备发起协助驾驶请求；接收并执行所述协助设备反馈的驾驶指令，所述驾驶指令用于结合所述当前场景信息对所述当前自动驾驶模型进行优化，以使利用优化后的自动驾驶模型执行下一自动驾驶任务。从而解决驾驶设备在执行自动驾驶任务时，一旦预设的自动驾驶模型无法对场景信息进行处理，其将直接导致驾驶设备无法进行继续执行自动驾驶任务的问题，提高了自动驾驶模型的智能化和适用性。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术，尤其涉及一种自动驾驶协助方法、驾驶设备、协助设备及可读存储介质。

背景技术

随着科技的发展和社会的进步，自动驾驶技术成为交通领域的发展趋势。

在现有技术中，驾驶设备执行自动驾驶任务是通过预设的自动驾驶模型实现的。驾驶设备实时采集当前的场景信息，并利用该自动驾驶模型对场景信息进行处理，以向驾驶设备输出相应的驾驶指令。

但是，由于该自动驾驶模型是预先设置在驾驶设备内的，一旦驾驶设备遇到复杂地形或复杂路面情况时，自动驾驶模型容易出现对场景信息进行处理，导致驾驶设备无法进行继续执行自动驾驶任务的问题。

发明内容

针对上述提及的现有的驾驶设备在执行自动驾驶任务时，一旦预设的自动驾驶模型无法对场景信息进行处理，其将直接导致驾驶设备无法进行继续执行自动驾驶任务的问题，本发明提供了一种自动驾驶协助方法、驾驶设备、协助设备及可读存储介质。

一方面，本发明提供了一种自动驾驶协助方法，包括：

利用当前自动驾驶模型对采集获得的当前场景信息进行处理，并根据处理结果向协助设备发起协助驾驶请求；

接收并执行所述协助设备反馈的驾驶指令，所述驾驶指令用于结合所述当前场景信息对所述当前自动驾驶模型进行优化，以使利用优化后的自动驾驶模型执行下一自动驾驶任务。

在其中一种可选的实施方式中，自动驾驶模型包括深度学习算法模型；

所述驾驶指令具体用于根据当前场景信息和所述驾驶指令，生成训练样本；利用所述训练样本对深度学习算法模型进行训练，以获得训练后的深度学习算法模型；所述训练后的深度学习算法模型为所述优化后的自动驾驶模型。

在其中一种可选的实施方式中，所述利用当前自动驾驶模型对采集获得的当前场景信息进行处理，并根据处理结果向协助设备发起协助驾驶请求，包括：

利用当前自动驾驶模型对采集获得的当前场景信息进行处理，获得处理结果；

确定所述处理结果的置信度；

当所述置信度小于预设阈值时，向协助设备发起协助驾驶请求。

在其中一种可选的实施方式中，当所述置信度大于或等于预设阈值时，根据所述处理结果执行自动驾驶任务。

另一方面，本发明提供了一种自动驾驶协助方法，包括：

接收驾驶设备发起的协助驾驶请求，所述协助驾驶请求是所述驾驶设备在利用当前自动驾驶模型对采集获得的当前场景信息进行处理，并根据处理结果发起的；

接收用户触发的驾驶指令，并向驾驶设备发送所述驾驶指令，以供所述驾驶设备执行驾驶指令；其中，所述驾驶指令用于结合所述当前场景信息对所述当前自动驾驶模型进行优化，以使利用优化后的自动驾驶模型执行下一自动驾驶任务。

在其中一种可选的实施方式中，所述驾驶请求和所述驾驶指令是通过无线移动网络发送至所述驾驶设备的。

在其中一种可选的实施方式中，所述驾驶请求和所述驾驶指令是通过近场通信技术发送至所述驾驶设备的。