[发明专利]网络训练方法、车辆行驶方法及相关产品

说明书

本申请实施例公开了一种网络训练方法、车辆行驶方法及相关产品，该网络训练方法包括：控制仿真车辆在仿真场景中行驶，得到所述仿真车辆在行驶过程中采集的行驶数据集，其中，所述仿真车辆为真实车辆的仿真模型，所述仿真场景为真实场景的仿真模型；对所述行驶数据集中的数据进行修改，得到训练数据集；根据所述训练数据集训练控制网络，其中，所述控制网络用于控制所述真实车辆在所述真实场景中行驶。本申请有利于提高控制网络的识别精度。

技术领域

本申请涉及计算机应用技术领域，具体涉及一种网络训练方法、车辆行驶方法及相关产品。

背景技术

目前，自动驾驶车辆通过图像传感器采集所行驶道路的图像，通过训练好的深度学习模型对采集到的图像进行识别，根据识别结果控制车辆行驶，从而实现自动驾驶。但是，在现实环境中采集无人驾驶车辆的行驶数据需耗费大量时间精力，其对应的解决方法是建立一个与实际行驶环境相仿的虚拟行驶环境，并在虚拟环境中采集大量的行驶数据，使用该行驶数据训练深度学习模型。

然而，由于虚拟行驶环境并不能完全模拟实际行驶环境，导致在虚拟行驶环境中采集到的行驶数据的质量、丰富程度和实际行驶环境存在较大的差异，导致训练出的深度学习模型无法对行驶场景作出准确的判断，进而影响驾驶安全。

发明内容

本申请实施例提供了一种网络训练方法、车辆行驶方法及相关产品，修改在仿真场景中采集行驶数据，从而使在仿真环境采集到的行驶数据符合车辆真实行驶时的数据，进而使训练后的控制网络识别精度高，进而提高驾驶安全。

第一方面，本申请实施例提供一种网络训练方法，包括：

控制仿真车辆在仿真场景中行驶，得到所述仿真车辆在行驶过程中采集的行驶数据集，其中，所述仿真车辆为真实车辆的仿真模型，所述仿真场景为真实场景的仿真模型；

对所述行驶数据集中的数据进行修改，得到训练数据集；

根据所述训练数据集训练控制网络，其中，所述控制网络用于控制所述真实车辆在所述真实场景中行驶。

在一些可能的实施方式中，在控制仿真车辆在仿真场景中行驶之前，所述方法还包括：

将仿真图像和真实图像进行比对，得到第一比对结果，其中，所述真实图像为在所述真实场景通过所述真实车辆的真实图像传感器拍摄得到的，所述仿真图像为在所述仿真场景通过所述仿真车辆的仿真图像传感器拍摄得到的，所述仿真图像传感器和所述真实图像传感器对应的拍摄参数相同；

根据所述第一比对结果调整所述仿真图像传感器的第一仿真参数。

在一些可能的实施方式中，所述仿真图像传感器在所述仿真场景中采集所述仿真图像的位置和角度，与所述真实图像传感器在所述真实场景中采集所述真实图像的位置和角度对应；所述第一仿真参数包括成像视角、分辨率、畸变系数、所述仿真图像传感器与所述仿真车辆的相对位置中的一个或多个。

在一些可能的实施方式中，在控制仿真车辆在仿真场景中行驶之前，所述方法还包括：

将仿真数据和真实数据进行比对，得到第二比对结果，所述真实数据为所述真实车辆按照预设行驶条件在所述真实场景中行驶得到的，所述仿真数据为控制所述仿真车辆按照所述预设行驶条件在所述仿真场景中行驶得到的；

根据所述第二比对结果调整所述仿真车辆的第二仿真参数。

在一些可能的实施方式中，所述第二仿真参数包括所述仿真车辆的转弯半径、速度和碰撞体积中的一个或多个。

在一些可能的实施方式中，所述控制仿真车辆在仿真场景中行驶，得到所述仿真车辆在行驶过程中采集的行驶数据集，包括：