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申请/专利权人：清华大学
摘要：一种驾驶行为模型训练方法、自然驾驶环境重建方法及装置。利用数据驱动的方式对复杂环境下车辆的驾驶行为模型进行训练，通过对该模型在时间上的串行调用与空间上的并行调用，重建时空连续的自然驾驶环境；通过模型驱动的方法对自动驾驶系统测试环境中的背景车辆进行模拟，并与被测的自动驾驶系统进行实时交互，可以模拟复杂的真实路况，对设有自动驾驶系统的汽车在复杂交互环境下进行测试，有效保障自然驾驶环境中背景车辆的行为与真实环境中的车辆的行为状态趋近，提高了测试的准确性。
主权项：1.一种驾驶行为模型训练方法，所述驾驶行为模型设置为根据输入的给定时刻的场景数据，输出场景中目标车辆在下一时刻的状态预测值，所述方法包括：基于真实道路环境采集得到多个片段化场景作为训练集；每一片段化场景包括多个时刻的场景数据，所述场景数据包括：场景地图，场景中一目标车辆及其背景车辆的状态值；基于所述训练集对驾驶行为模型进行多次训练；每次训练包括：将场景数据输入所述驾驶行为模型，输入的场景数据包括为此次训练选定的一片段化场景Ti时刻的场景数据，从所述驾驶行为模型的输出得到场景中目标车辆在Tj时刻的状态预测值的条件概率分布Pθ；基于该片段化场景Tj时刻的场景数据，获取Tj时刻该目标车辆的状态值及所获取状态值的自然概率分布P；及，根据P和Pθ之间的散度确定损失，并根据所述损失调整模型参数；其中，Tj时刻是Ti时刻之后的第K个时刻，K为预设的正整数，K大于或等于1。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 清华大学 驾驶行为模型训练方法、自然驾驶环境重建方法及装置
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