[发明专利]无人车自主导航方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种无人车自主导航方法，其特征在于，所述方法包括：

获取无人车行驶的第一图像信息，将所述第一图像信息输入预先训练的无人车自主导航模型，得到所述第一图像信息对应的第一引导点位置信息；所述无人车自主导航模型是通过当前场景下的第二图像信息和第二引导点位置信息的样本集训练得到的；所述引导点位置信息表示根据当前图像信息无人车以期望的速度从当前位置可以达到的最远位置;

根据所述第一引导点位置信息得到无人车行驶的速度信息，根据所述速度信息控制无人车行驶；

将所述第一引导点位置以可视化方式显示在可视化界面上，接收用户根据所述可视化界面进行的操作，改变所述第一引导点位置信息得到第三引导点位置信息；

将所述第一图像信息和所述第三引导点位置信息作为优化训练样本；

根据所述优化训练样本，对所述无人车自主导航模型进行修正，利用修正好的无人车自主导航模型对无人车进行自主导航。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取无人车行驶的第一图像信息，包括：

通过相机或者激光雷达获取无人车行驶的第一图像信息。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过当前场景下的第二图像信息和第二引导点位置信息的样本集训练无人车自主导航模型的方式，包括：

获取无人车行驶的第二图像信息；其中，；设置第二图像信息对应的第二引导点位置信息；其中；

所述第二引导点代表了在当前环境下无人车以期望的速度从当前位置可以到达的最远位置；

根据所述第二图像信息和第二引导点位置信息构成的样本集训练得到所述无人车自主导航模型为：

其中表示根据图像信息得到对应引导点位置信息的映射函数，表示用第二图像信息和第二引导点位置信息的样本集对无人车自主导航模型进行训练后，得到的映射函数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述第一图像信息输入预先训练的无人车自主导航模型，得到所述第一图像信息对应的第一引导点位置，包括：

将所述第一图像信息输入预先训练的无人车自主导航模型，得到所述第一图像信息对应的第一引导点位置；

所述第一引导点位置信息为坐标信息，所述坐标信息是以无人车位置为坐标原点，无人车车身方向的正前方为纵轴方向，无人车车身方向的正右方为横轴方向，建立的平面直角坐标系中的坐标。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，无人车速度包括线速度和角速度，所述坐标信息包括纵坐标和横坐标；

根据所述第一引导点位置信息得到无人车行驶的速度信息，包括：

根据所述第一引导点的纵坐标确定无人车线速度的线速度区间；

根据所述第一引导点的横坐标确定无人车的角速度值；

其中线速度表示无人车沿着所述第一引导点位置方向的行驶速度，角速度表示无人车朝着所述第一引导点位置方向的转向速度。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，将所述第一引导点位置以可视化方式显示在可视化界面上，接收用户根据所述可视化界面进行的操作，改变所述第一引导点位置得到第三引导点位置，包括：

用户根据所述可视化界面通过遥控器调整所述第一引导点位置得到第三引导点位置。

7.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取无人车行驶的第二图像信息，包括：

当所述第二图像信息的样本量大于一个阈值时，将无人车行驶路程划分成n个子路段，在每个子路段中依次训练出图像信息与引导点位置信息的映射函数，得到每一个子路段对应的无人车自主导航模型。