[发明专利]一种实现高阶自动驾驶的方法、装置、设备及介质

说明书

本申请提供一种实现高阶自动驾驶的方法，包括：接收目标车辆在行驶过程中发送的待处理请求，所述待处理请求中携带所述目标车辆在行驶过程中的待处理运行信息；从数据中心获取样本驾驶数据；所述样本驾驶数据为基于样本车辆采集的道路驾驶数据确定；分析所述待处理运行信息和所述样本驾驶数据，得到所述待处理运行信息对应的运行处理策略；发送所述运行处理策略至所述目标车辆，以使得所述目标车辆基于所述运行处理策略处理所述待处理运行信息。在上述技术方案中，目标车辆可以在处理信息时主动性地进行信息交互，以得到运行处理策略处理待处理运行信息，从而将目标车辆融入互联网自学习中，提高目标车辆在行驶过程中的信息处理效率和处理能力。

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种实现高阶自动驾驶的方法、装置、设备及介质。

背景技术

自动驾驶中侧重于视觉系统与人工智能算法融合的方案，具体是将视觉系统采集到的信息进行视频化标记，通过算法进行场景的识别学习，逐渐优化软件逻辑，积累驾驶经验，类似人类利用双眼驾驶汽车的形式，其核心需要优秀的软件融合系统与丰富的视频标记样本。

目前，现有技术中侧重于视觉与人工智能算法融合的方案，如图1所示，该方案中的自动驾驶系统是一个相对封闭式的系统，依赖信息处理系统与周围传感信息的高效融合，优化软件系统来获得较好的自动驾驶体验，此方案在机器学习上有很大的知识局限性，未将智能汽车自学习与互联网大数据环境系统融合，无法支撑高级别自动驾驶。

发明内容

本申请为克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种实现高阶自动驾驶的方法、装置、设备及介质，能够将智能汽车融入互联网自学习中，从而提高智能汽车在行驶过程中的信息处理效率和处理能力。

为解决上述技术问题，本申请提供以下技术方案：

根据本申请实施例的第一方面，提供一种实现高阶自动驾驶的方法，包括：

接收目标车辆在行驶过程中发送的待处理请求，所述待处理请求中携带所述目标车辆在行驶过程中的待处理运行信息；

从数据中心获取样本驾驶数据；所述样本驾驶数据为基于样本车辆采集的道路驾驶数据确定；

分析所述待处理运行信息和所述样本驾驶数据，得到所述待处理运行信息对应的运行处理策略；

发送所述运行处理策略至所述目标车辆，以使得所述目标车辆基于所述运行处理策略处理所述待处理运行信息。

在一个示例性的实施方式中，所述目标车辆处于出厂状态，所述方法还包括对处于未出厂状态的智能汽车进行训练学习的步骤，所述对处于未出厂状态的智能汽车进行训练学习，包括：

获取目标场景的道路驾驶数据；所述目标场景的道路驾驶数据为基于所述样本车辆采集的道路驾驶数据确定；

编辑所述目标场景的道路驾驶数据，得到培训信息；

基于所述培训信息对所述未出厂状态的智能汽车进行训练学习，得到训练学习后的智能汽车；

对所述训练学习后的智能汽车进行测试；

在测试结果满足预设条件的情况下，将所述训练学习后的智能汽车的状态更新为出厂状态。

在一个示例性的实施方式中，所述方法还包括：

在所述测试结果不满足所述预设条件的情况下，对所述训练学习后的智能汽车的测试过程进行分析，得到所述测试过程对应的分析结果；

基于所述分析结果重复对所述训练学习后的智能汽车进行训练学习，直到所述训练学习后的智能汽车的测试结果满足所述预设条件。

在一个示例性的实施方式中，所述方法还包括：

获取所述目标车辆的运行状态信息；