一种自动驾驶规划模型的优化方法、装置、设备及介质与流程

本申请涉及计算机数据处理，尤其涉及一种自动驾驶规划模型的优化方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、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平台，例如云控平台处的自动驾驶规划模型去生成驾驶策略，目前自动驾驶规划模型训练迭代优化通常是利用单车在驾驶过程中搭载传感器，通过传感器采集传感器感知范围内的包括其他车辆交通数据的环境数据，然后利用传感器采集的环境数据去检验迭代优化后的自动驾驶规划模型，即利用自车数据回灌的方法离线针对自动驾驶规划模型进行模型的在环测试、迭代优化；由于针对同一场景的自动驾驶规划模型进行测试，需要多辆车重复在同一区域内往复驾驶测试，以采集足够数量的相同场景下的环境数据，耗费时间长，从而无法对自动驾驶规划模型进行快速更新迭代。

2、基于此，如何提供一种自动驾驶规划模型的优化的方法以令自动驾驶决策规划算法可以快速进行迭代优化成为亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本说明书实施例提供一种自动驾驶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优化迭代慢的问题。

2、为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：

3、本说明书实施例提供的一种自动驾驶规划模型的优化方法，所述方法可以包括：

4、平台获取路侧设备上报的交通数据；

5、从所述交通数据中确定与预设交通场景识别规则相匹配的目标交通数据；

6、确定所述目标交通数据所涉及的目标车辆；

7、获取所述目标车辆在指定时间段内的人工驾驶数据；所述指定时间段至少包括所述路侧设备获取所述交通数据的第一时刻，以及所述第一时刻之后的预设时间范围；

8、利用所述路侧设备上报的交通数据以及所述人工驾驶数据针对自动驾驶规划模型进行优化；所述自动驾驶规划模型为用于针对自动驾驶车辆的行车状态进行规划的模型。

9、本说明书实施例提供的一种自动驾驶规划模型的优化装置，所述装置可以包括：

10、交通数据获取模块，用于平台获取路侧设备上报的交通数据；

11、目标交通数据确定模块，用于从所述交通数据中确定与预设交通场景识别规则相匹配的目标交通数据；

12、目标车辆确定模块，用于确定所述目标交通数据所涉及的目标车辆；

13、人工驾驶数据获取模块，用于获取所述目标车辆在指定时间段内的人工驾驶数据；所述指定时间段至少包括所述路侧设备获取所述交通数据的第一时刻，以及所述第一时刻之后的预设时间范围；

14、模型优化模块，用于利用所述路侧设备上报的交通数据以及所述人工驾驶数据针对自动驾驶规划模型进行优化；所述自动驾驶规划模型为用于针对自动驾驶车辆的行车状态进行规划的模型。

15、本说明书实施例提供的一种自动驾驶规划模型的优化设备，所述设备可以包括：

16、至少一个处理器；以及，

17、与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

18、所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：

19、获取路侧设备上报的交通数据；

20、从所述交通数据中确定与预设交通场景识别规则相匹配的目标交通数据；

21、确定所述目标交通数据所涉及的目标车辆；

22、获取所述目标车辆在指定时间段内的人工驾驶数据；所述指定时间段至少包括所述路侧设备获取所述交通数据的第一时刻，以及所述第一时刻之后的预设时间范围；

23、利用所述路侧设备上报的交通数据以及所述人工驾驶数据针对自动驾驶规划模型进行优化；所述自动驾驶规划模型为用于针对自动驾驶车辆的行车状态进行规划的模型。

24、本说明书实施例提供的一种计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现一种自动驾驶规划模型的优化方法。

25、本说明书中至少一个实施例能够达到以下有益效果：通过平台获取路侧设备上报的交通数据，以从交通数据中确定与预设交通场景识别规则相匹配的目标交通数据，从而确定目标交通数据所涉及的目标车辆，以获取目标车辆处于预设交通场景下的指定时间段内，人工驾驶所述目标车辆的人工驾驶数据，从而利用人工驾驶数据以及交通数据针对自动驾驶规划模型进行优化。由于用于训练自动驾驶规划模型的数据可以利用平台通过路侧设备获取，而无需利用车辆通过搭载传感器去采集，且路侧设备可以在较短时间内获取大量不同预设交通场景下的交通数据，从而减少交通数据的采集时间，同时从交通数据中确定满足预设交通场景识别规则的目标交通数据所涉及的目标车辆，以从所述交通数据中获取所述目标车辆在指定时间段内的人工驾驶数据，从而减少人工驾驶数据的获取时间，进而提高自动驾驶规划模型的优化效率。

技术特征：

1.一种自动驾驶规划模型的优化方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述路侧设备上报的交通数据，具体包括：

3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述从所述交通数据中确定与预设交通场景识别规则相匹配的目标交通数据，具体包括：

4.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述利用所述路侧设备上报的交通数据以及所述人工驾驶数据针对自动驾驶规划模型进行优化之前，还包括：

5.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述利用所述路侧设备上报的交通数据以及所述人工驾驶数据针对自动驾驶规划模型进行优化之前，还包括：

6.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述利用路侧设备上报的交通数据以及所述人工驾驶数据针对自动驾驶规划模型进行优化，具体包括：

7.根据权利要求1或2所述方法，其特征在于，所述方法，还包括：

8.一种自动驾驶规划模型的优化装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种自动驾驶规划模型的优化设备，其特征在于，所述设备包括：

10.一种计算机可读介质，其上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令可被处理器执行以实现权利要求1至7中任一项所述的自动驾驶规划模型的优化方法。

技术总结
本说明书实施例公开了一种自动驾驶规划模型的优化方法、装置、设备及介质。该方法包括：通过平台获取路侧设备上报的交通数据，然后从交通数据中确定与预设交通场景识别规则相匹配的目标交通数据，以确定目标交通数据所涉及的目标车辆，从而获取目标车辆在指定时间段内的人工驾驶数据，以利用人工驾驶数据以及交通数据针对自动驾驶规划模型进行优化。由于无需利用车辆通过搭载传感器去采集交通数据，且路侧设备可以在较短时间内获取大量不同预设交通场景下的交通数据，从而有效减少交通数据的采集时间，进而提高自动驾驶规划模型的优化效率。

技术研发人员：杨轩
受保护的技术使用者：云控智行科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/13