[发明专利]一种自动驾驶模型的训练方法及装置

说明书

本发明提供一种自动驾驶模型的训练方法及装置，该方法包括：获取第一训练数据和第二训练数据；使用第一训练数据和第二训练数据对端到端模型训练，以得到自动驾驶模型；其中，第一训练数据包括车辆在预设路线行驶过程中采集的数据；第二训练数据包括车辆在偏离路线的纠偏路径行驶过程中采集的数据，偏离路线与预设路线不同，且纠偏路径为：在偏离路线中，车辆在纠偏后行驶的路线。本发明实施例提供的自动驾驶模型的训练方法，将第一训练数据和第二训练数据作为端到端模型的训练样本，可以使训练得到的自动驾驶模型具备纠偏能力，提升车辆自动驾驶时的安全性。

技术领域

本发明涉及汽车技术领域，尤其涉及一种自动驾驶模型的训练方法及装置。

背景技术

自动驾驶汽车是通过ECU(Electronic Control Unit，电子控制单元)等车载终端设备，对车辆中各个部分进行精准的控制与计算分析，从而实现车辆的全自动运行，达到车辆无人驾驶的目的。随着深度学习的迅速发展以及人工智能的深入研究，通过端到端的深度学习实现自动驾驶便是自动驾驶领域的一个主要研究方向。

现有的端到端自动驾驶的模型训练中，为训练模型所提供的训练数据通常是车辆按照预定线路行驶。但是，车辆在自动驾驶过程中，可能存在偏离预定路线的情况，而通过预定路线行驶时采集的数据所训练的端到端模型缺乏纠偏能力，在自动驾驶模式下无法实现及时纠正车辆的偏离，从而降低车辆的安全性。

发明内容

本发明实施例提供一种自动驾驶模型的训练方法及装置，以目前端到端的自动驾驶模型缺乏纠偏能力，而导致车辆自动驾驶时安全性低的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种自动驾驶模型的训练方法，包括：

获取第一训练数据和第二训练数据；

使用所述第一训练数据和所述第二训练数据对端到端模型训练，以得到所述自动驾驶模型；

其中，所述第一训练数据包括车辆在预设路线行驶过程中采集的数据；所述第二训练数据包括所述车辆在偏离路线的纠偏路径行驶过程中采集的数据，所述偏离路线与所述预设路线不同，且所述纠偏路径为：在所述偏离路线中，所述车辆在纠偏后行驶的路线。

第二方面，本发明实施例还提供了一种自动驾驶模型的训练装置，包括：

第一获取模块，用于获取第一训练数据和第二训练数据；

模型训练模块，用于使用所述第一训练数据和所述第二训练数据对端到端模型训练，以得到所述自动驾驶模型；

其中，所述第一训练数据包括车辆在预设路线行驶过程中采集的数据；所述第二训练数据包括所述车辆在偏离路线的纠偏路径行驶过程中采集的数据，所述偏离路线与所述预设路线不同，且所述纠偏路径为：在所述偏离路线中，所述车辆在纠偏后行驶的路线。

第三方面，本发明实施例还提供了一种电子设备，其特征在于，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述自动驾驶模型的训练方法的步骤。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现上述自动驾驶模型的训练方法的步骤。

本发明实施例，通过获取第一训练数据和第二训练数据；使用第一训练数据和第二训练数据对端到端模型训练，以得到自动驾驶模型；其中，第一训练数据包括车辆在预设路线行驶过程中采集的数据；第二训练数据包括车辆在偏离路线的纠偏路径行驶过程中采集的数据，偏离路线与预设路线不同，且纠偏路径为：在偏离路线中，车辆在纠偏后行驶的路线。这样，通过将车辆正常行驶过程中采集的第一训练数据，以及纠偏后行驶过程中采集的数据，即在纠偏路线行驶过程中采集的第二训练数据作为端到端模型的训练样本，从而可以使训练得到的自动驾驶模型具备纠偏能力，提升车辆自动驾驶时的安全性。

附图说明