[发明专利]一种自动驾驶决策规划模型的优化方法、装置及设备

说明书

本说明书实施例公开了一种自动驾驶决策规划模型的优化方法，通过针对目标智能路侧设备上报的交通数据进行分析去确定全局性更好的第一车辆所涉及的交通场景事件的相关交通数据，以便于利用第一自动驾驶决策规划模型，针对全局性更好的相关交通数据进行处理，去得到更为准确的第一自动驾驶决策结果；然后，从所述交通场景事件的相关交通数据中，确定用于优化并验证第二自动驾驶决策规划模型的预设区域内的目标交通数据，以减少目标交通数据的采集时间，最后利用第一自动驾驶决策结果以及所述目标交通数据第二车辆处搭载的第二自动驾驶决策规划模型进行优化，从而有效提高第二自动驾驶决策规划模型的优化效率及准确率。

技术领域

本申请涉及计算机数据处理技术领域，尤其涉及一种自动驾驶决策规划模型的优化方法、装置及设备。

背景技术

随着智能驾驶技术的发展，智能驾驶车辆在行驶过程中可以利用迭代优化后的单车自动驾驶决策规划模型去生成驾驶策略，而不用完全依赖于云控平台。目前，智能驾驶车辆通常是利用传感器采集的其感知范围内的环境数据去生成驾驶决策，同时对利用传感器采集的其感知范围内的环境数据进行保存，以在根据生成的驾驶决策更新优化单车自动驾驶决策规划模型后，利用保存的环境数据去生成新的驾驶策略，以检验迭代优化后的单车自动驾驶决策规划模型，即利用自车数据回灌的方法离线针对单车自动驾驶决策规划模型进行模型在环测试、迭代优化；由于利用自车数据回灌的方式针对单车自动驾驶决策规划模型进行迭代优化需要利用自车采集众多相同场景下的环境数据，耗费时间长，从而无法对单车自动驾驶规划模型进行快速更新迭代；且由于用于迭代优化驾驶策略的环境数据为智能驾驶车辆搭载的传感器采集的其范围内的环境数据具有一定的局限性，因此，迭代优化后自动驾驶决策规划模型的生成的驾驶策略只是基于自车感知范围的局部最优解，而非更大环境范围内的全局最优解。

基于此，如何提供一种自动驾驶决策规划模型的优化的方法，以令自动驾驶决策规划模型可以快速进行迭代优化，同时使自动驾驶决策规划模型生成的驾驶策略可以在更大的环境范围内可行或最优成为亟待解决的技术问题。

发明内容

本说明书实施例提供一种自动驾驶决策规划模型的优化方法、装置及设备，以解决现有的模型的优化方法存在的局部最优的问题。

为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：

本说明书实施例提供的一种自动驾驶决策规划模型的优化方法，所述方法可以包括：

智能网联云控平台获取第一车辆涉及的交通场景事件的相关交通数据；所述交通场景事件的相关交通数据是通过对目标智能路侧设备上报的交通数据进行分析确定的；

利用第一自动驾驶决策规划模型，针对所述交通场景事件的相关交通数据进行处理，得到针对所述第一车辆在所述交通场景事件中的第一自动驾驶决策结果；

从所述交通场景事件的相关交通数据中，确定预设区域内的目标交通数据；所述预设区域是根据第二车辆的车辆感知范围，以所述第一车辆为感知中心点所确定出的区域；

发送所述第一自动驾驶决策结果以及所述目标交通数据至所述第二车辆；所述第二车辆用于利用所述第一自动驾驶决策结果以及所述目标交通数据对所述第二车辆处搭载的第二自动驾驶决策规划模型进行优化。

本说明书实施例提供的一种自动驾驶决策规划模型的优化方法，所述方法可以包括：

目标车辆获取训练数据；所述训练数据包括：第一自动驾驶决策结果以及目标交通数据；所述第一自动驾驶决策结果为利用第一自动驾驶决策规划模型，针对交通场景事件的相关交通数据进行处理得到的自动驾驶决策结果结果；所述交通场景事件的相关交通数据是通过对目标智能路侧设备上报的交通数据进行分析确定的；所述目标交通数据是从所述交通场景事件的相关交通数据中，确定的预设区域内的相关交通数据。

利用所述训练数据针对所述目标车辆处车辆处的第二自动驾驶决策规划模型进行训练，得到训练后的第二自动驾驶决策规划模型。