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拟人化驾驶风格的生成方法、装置、设备及存储介质 

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申请/专利权人:东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司

摘要:本申请公开了一种拟人化驾驶风格的生成方法、装置、设备及存储介质,包括:基于历史驾驶数据获取多个初始三元组,并根据多个初始三元组构建初始异构图谱;对初始异构图谱进行训练,获得目标异构图谱,包括:获取目标节点向量,并基于目标节点向量对初始异构图谱进行查找,获得多个目标三元组;对每个目标三元组的历史场景向量进行处理,获得第一向量;对每个目标三元组的历史关系向量进行处理,获得第二向量;对第一向量、第二功能向量进行计算,获得历史预测决策向量;获取实时驾驶数据,并将实时驾驶数据映射至目标异构图谱,输出预测决策向量。本申请的技术方案,结合了用户的历史驾驶行为、场景因素,实现了自动驾驶的拟人化驾驶风格。

主权项:1.一种拟人化驾驶风格的生成方法,其特征在于,包括:基于历史驾驶数据获取多个初始三元组,并根据多个所述初始三元组构建初始异构图谱;其中,每个所述初始三元组包括历史场景向量、历史关系向量以及历史实际决策向量;所述历史关系向量包括历史工况向量、历史驾驶行为向量与历史功能向量中的任意一个;对所述初始异构图谱进行训练,获得目标异构图谱;所述对所述初始异构图谱进行训练,获得目标异构图谱,包括:获取目标节点向量,并基于所述目标节点向量对所述初始异构图谱进行查找,获得多个目标三元组;对每个所述目标三元组的所述历史场景向量进行处理,获得第一向量;对每个所述目标三元组的所述历史关系向量进行处理,获得第二向量;对所述第一向量、第二向量进行计算,获得历史预测决策向量;对所述历史预测决策向量以及历史实际决策向量进行计算,获得余弦相似度;获取历史预测轨迹的每个坐标点的第一横坐标,同时,获取历史实际轨迹的每个所述坐标点的第二横坐标;将对应的所述第一横坐标以及第二横坐标进行比较,获得横坐标差值上限;基于所述余弦相似度以及所述横坐标差值上限,计算获得所述初始异构图谱的损失函数的值;根据所述损失函数的值,完成对初始异构图谱的训练,获得具有拟人化驾驶风格的目标异构图谱;获取实时驾驶数据,并将所述实时驾驶数据映射至所述目标异构图谱,输出预测决策向量。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 东软睿驰汽车技术(沈阳)有限公司 拟人化驾驶风格的生成方法、装置、设备及存储介质

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