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申请/专利权人：浪潮云信息技术股份公司
摘要：本发明提供了一种自动驾驶算法模型的训练方法、自动驾驶方法及装置。获取由用户驾驶汽车所形成的真实数据，并基于该真实数据生成训练样本；基于SAC算法设计自动驾驶算法模型的网络结构，其中定义自动驾驶算法模型的状态空间包括如下入参：Se＝{Δx,Δy,Δv,Δvlp,Δxlp,Δylp,Δvrp,Δxrp,Δyrp,Δvlf,Δxlf,Δylf,Δvrf,Δxrf,Δyrf}，根据所定义的自动驾驶算法模型的状态空间设计自动驾驶算法模型的网络结构；将所述训练样本输入所述自动驾驶算法模型以对该自动驾驶算法模型进行训练。本发明能够得到并使用更加适用于自动驾驶过程的自动驾驶算法模型，从而更有效地进行自动驾驶。
主权项：1.自动驾驶算法模型的训练方法，其特征在于，该方法包括：获取由用户驾驶汽车所形成的真实数据，并基于该真实数据生成训练样本；基于柔性动作-评价算法SAC设计自动驾驶算法模型的网络结构，其中定义自动驾驶算法模型的状态空间包括如下入参：Se＝{Δx,Δy,Δv,Δvlp,Δxlp,Δylp,Δvrp,Δxrp,Δyrp,Δvlf,Δxlf,Δylf,Δvrf,Δxrf,Δyrf}其中，Se为状态空间；Δx、Δy、Δv分别为自动驾驶车辆与正前方车辆两者的横坐标的差值、两者的纵坐标的差值以及两者的行驶速度的差值；Δxlp、Δylp、Δvlp分别为自动驾驶车辆与左侧前方车辆两者的横坐标的差值、两者的纵坐标的差值以及两者的行驶速度的差值；Δxrp、Δyrp、Δvrp分别为自动驾驶车辆与右侧前方车辆两者的横坐标的差值、两者的纵坐标的差值以及两者的行驶速度的差值侧；Δxrf、Δylf、Δvlf为自动驾驶车辆与左侧后方车辆两者的横坐标的差值、两者的纵坐标的差值以及两者的行驶速度的差值；Δxrf、Δyrf、Δvrf分别为自动驾驶车辆与右侧后方车辆两者的横坐标的差值、两者的纵坐标的差值以及两者的行驶速度的差值；根据所定义的自动驾驶算法模型的状态空间设计自动驾驶算法模型的网络结构；将所述训练样本输入所述自动驾驶算法模型以对该自动驾驶算法模型进行训练。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 浪潮云信息技术股份公司 自动驾驶算法模型的训练方法、自动驾驶方法及装置
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