[发明专利]一种转向指令处理方法和车辆

说明书

本发明实施例提供一种转向指令处理方法和车辆，该方法包括：采集图像数据；将所述图像数据输入到转向模型处理，以预测目标时间的转向指令，其中，所述目标时间比所述图像数据的采集时间晚特定时长，所述特定时长与响应时延对应，所述响应时延为所述转向指令预测时间到方向盘响应所述转向指令的时延；向所述方向盘传递所述转向指令，以使所述方向盘响应所述转向指令。本发明实施例可以提高车辆的转向性能。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种转向指令处理方法和车辆。

背景技术

随着深度学习技术的迅速发展，以及人工智能的深入研究，目前车辆从人工驾驶向自动驾驶的趋势进行变化。其中，通过端到端的深度学习实现自动驾驶是目前自动驾驶领域的一个主要研究方向。然而，目前车辆从预测转向指令到方向盘响应该转向指令会存在时延，因为，转向指令需要在车辆内传递至方向盘。这样，导致车辆转向性能比较差。

发明内容

本发明实施例提供一种转向指令处理方法和车辆，以解决车辆转向性能比较差的问题。

本发明实施例提供一种转向指令处理方法，应用于车辆，包括：

采集图像数据；

将所述图像数据输入到转向模型处理，以预测目标时间的转向指令，其中，所述目标时间比所述图像数据的采集时间晚特定时长，所述特定时长与响应时延对应，所述响应时延为所述转向指令预测时间到方向盘响应所述转向指令的时延；

向所述方向盘传递所述转向指令，以使所述方向盘响应所述转向指令。

可选的，所述转向模型为输入为图像数据输出为转向指令的端到端模型，所述转向模型的训练样本数据包括：

样本图像数据和所述样本图像数据对应的样本转向指令，其中，所述样本转向指令的预测时间比所述样本图像数据的采集时间晚所述特定时长。

可选的，所述样本图像数据和所述样本转向指令是从数据集合中选取的，其中，所述数据集合中包括多帧图像数据，以及多个转向指令，其中，所述多个转向指令的预测时间分别等于所述多帧图像数据的采集时间。

可选的，所述特定时长等于N个图像耗时的总时长，其中，所述响应时延与所述N个图像耗时的总时长匹配，所述图像耗时为所述转向模型处理图像数据的频率的倒数，所述N为大于或者等于1整数。

可选的，所述N等于响应时延除以所述图像耗时得到的整数；或者

所述N等于响应时延除以所述图像耗时向上取整得到的整数；或者

所述N等于响应时延除以所述图像耗时向下取整得到的整数。

本发明实施例还提供一种车辆，包括：

采集模块，用于采集图像数据；

处理模块，用于将所述图像数据输入到转向模型处理，以预测目标时间的转向指令，其中，所述目标时间比所述图像数据的采集时间晚特定时长，所述特定时长与响应时延对应，所述响应时延为所述转向指令预测时间到方向盘响应所述转向指令的时延；

执行模块，用于向所述方向盘传递所述转向指令，以使所述方向盘响应所述转向指令。

可选的，所述转向模型为输入为图像数据输出为转向指令的端到端模型，所述转向模型的训练样本数据包括：

样本图像数据和所述样本图像数据对应的样本转向指令，其中，所述样本转向指令的预测时间比所述样本图像数据的采集时间晚所述特定时长。

可选的，所述样本图像数据和所述样本转向指令是从数据集合中选取的，其中，所述数据集合中包括多帧图像数据，以及多个转向指令，其中，所述多个转向指令的预测时间分别等于所述多帧图像数据的采集时间。