[发明专利]用于车辆横向控制的模型生成方法、装置及电子设备

说明书

本申请公开了用于车辆横向控制的模型生成方法、装置及电子设备，涉及人工智能技术领域、深度学习技术领域。具体实现方案为：对样本车辆的泊车轨迹进行采样，以得到多个样本轨迹点信息；确定各个样本轨迹点信息对应的样本目标曲率；将样本轨迹点信息输入至初始的横向控制模型以生成预测曲率；以及根据横向控制模型输出的预测曲率和样本目标曲率对初始的横向控制模型进行训练，使得训练后的横向控制模型可以高效地对车辆进行横向控制，提升横向控制效果。

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，具体涉及人工智能技术领域、深度学习技术领域，尤其涉及用于车辆横向控制的模型生成方法、装置及电子设备。

背景技术

自动泊车系统(Homezone Auto Valet Parking，H-AVP)，能够辅助用户自动进行泊车，例如，自动泊车系统可以自学习并记录用户泊车时的路径轨迹，车位位置等信息，在自动泊车时，通过前置广角摄像头采集环境图像，并且将环境图像与泊车轨迹进行匹配以辅助控制车辆行驶，从而控制车辆自动泊车。自动泊车系统在辅助控制车辆行驶以进行泊车的过程中，需要对车辆进行横向控制。

发明内容

提供了一种用于车辆横向控制的模型生成方法、装置、电子设备及计算机程序产品，能够使得训练后的横向控制模型可以高效地对车辆进行横向控制，提升横向控制效果。

根据第一方面，提供了一种用于车辆横向控制的模型生成方法，包括：对样本车辆的泊车轨迹进行采样，以得到多个样本轨迹点信息；确定各个所述样本轨迹点信息对应的样本目标曲率；将所述样本轨迹点信息输入至初始的横向控制模型以生成预测曲率；以及根据所述横向控制模型输出的预测曲率和所述样本目标曲率对所述初始的横向控制模型进行训练。

本申请实施例的用于车辆横向控制的模型生成方法，通过对样本车辆的泊车轨迹进行采样，以得到多个样本轨迹点信息，并确定各个样本轨迹点信息对应的样本目标曲率，将样本轨迹点信息输入至初始的横向控制模型以生成预测曲率；以及根据横向控制模型输出的预测曲率和样本目标曲率对初始的横向控制模型进行训练，使得训练后的横向控制模型可以高效地对车辆进行横向控制，提升横向控制效果。

根据第二方面，提供了一种横向控制方法，包括：获取待控制车辆的当前轨迹点信息；根据所述当前轨迹点信息结合所述训练后的横向控制模型确定目标曲率；根据所述目标曲率对所述待控制车辆进行横向控制。

本申请实施例的横向控制方法，通过获取待控制车辆的当前轨迹点信息，并根据当前轨迹点信息结合训练后的横向控制模型确定目标曲率，以及根据目标曲率对待控制车辆进行横向控制，由于横向控制模型是预先基于深度学习方法训练得到的，因此，当采用训练后的横向控制模型对车辆进行横向控制时，能够高效地对车辆进行横向控制，提升横向控制效果。

根据第三方面，提供了一种用于车辆横向控制的模型生成装置，包括：采样模块，用于对样本车辆的泊车轨迹进行采样，以得到多个样本轨迹点信息；第一确定模块，用于确定各个所述样本轨迹点信息对应的样本目标曲率；生成模块，用于将所述样本轨迹点信息输入至初始的横向控制模型以生成预测曲率；以及训练模块，用于根据所述横向控制模型输出的预测曲率和所述样本目标曲率对所述初始的横向控制模型进行训练。

本申请实施例的用于车辆横向控制的模型生成装置，通过对样本车辆的泊车轨迹进行采样，以得到多个样本轨迹点信息，并确定各个样本轨迹点信息对应的样本目标曲率，将样本轨迹点信息输入至初始的横向控制模型以生成预测曲率；以及根据横向控制模型输出的预测曲率和样本目标曲率对初始的横向控制模型进行训练，使得训练后的横向控制模型可以高效地对车辆进行横向控制，提升横向控制效果。

根据第四方面，提供了一种横向控制装置，包括：获取模块，用于获取待控制车辆的当前轨迹点信息；第二确定模块，用于根据所述当前轨迹点信息结合所述训练后的横向控制模型确定目标曲率；控制模块，用于根据所述目标曲率对所述待控制车辆进行横向控制。