[发明专利]一种端到端的无人驾驶决策方法及系统

摘要

本发明提供了一种端到端的无人驾驶决策方法，包括：采集车辆行驶图像和车辆行驶过程中的驾驶决策数据；将采集的车辆行驶图像进行预处理；构建多路时空决策网络，所述网络以没有预处理的训练图像和所得到的低层特征图像作为输入，使用多个通路从输入的图像中提取高层时空特征，并将提取的高层时空特征进行融合，得到用于决策的驾驶决策量；使用所述训练图像作为输入，该输入的图像对应的驾驶决策数据为标签对所构建的多路时空决策网络进行训练，得到用于决策的网络参数；利用所述决策图像，使用经训练后的多路时空决策网络进行无人驾驶决策，得到决策结果。本发明还提供一种端到端的无人驾驶决策系统。本发明能提升决策的有效性。

主权项

1.一种端到端的无人驾驶决策方法，其特征在于，包括：采集车辆行驶图像和车辆行驶过程中的驾驶决策数据，所述车辆行驶图像包括训练图像和决策图像；将采集的车辆行驶图像进行预处理，得到低层特征图像，所述低层特征图像包括梯度图像和光流图像；构建多路时空决策网络，所述网络以没有预处理的训练图像和所得到的低层特征图像作为输入，使用多个通路从输入的图像中提取高层时空特征，并将提取的高层时空特征进行融合，得到用于决策的驾驶决策量；其中，所述通路具有由四个三维卷积模块堆叠而成的网络结构，所述三维卷积模块包括三维卷积层、批量归一化层及激活层；使用所述训练图像作为输入，该输入的图像对应的驾驶决策数据为标签对所构建的多路时空决策网络进行训练，得到用于决策的网络参数，所述网络参数表征三维卷积层中的每个卷积核里的权重；利用所述决策图像，使用经训练后的多路时空决策网络进行无人驾驶决策，得到决策结果。