[發明專利]控制應用中車輛的方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 201810482238.0
• 申請日: 2018-05-18
• 公開（公告）號: CN108635861B
• 公開（公告）日: 2022-04-22
• 發明（設計）人: 李德元;李源純;姜潤知;黃柳優;王鵬;魏學峰
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: A63F13/67
• 分類號: A63F13/67;A63F13/803;G06V20/40
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 劉映東

本申請公開了一種控制應用中車輛的方法、裝置、設備及存儲介質，屬于人工智能領域。該方法包括：獲取AI車輛運行畫面，AI車輛運行畫面中包含AI車輛在賽道上行進的畫面；從AI車輛運行畫面中提取AI賽道圖像，AI賽道圖像是AI車輛所處賽道路段的圖像；將AI賽道圖像輸入行進決策模型，行進決策模型根據樣本賽道圖像以及樣本行進策略訓練生成，樣本賽道圖像和樣本行進策略是從樣本車輛運行畫面中提取得到，樣本車輛運行畫面中包含真實玩家控制的車輛在賽道上行進的畫面；根據行進決策模型輸出的目標行進策略，控制AI車輛行進。本申請實施例中，行進決策模型輸出的行進策略更加符合真實玩家的操作習慣，從而達到更加真實的模擬效果。

技術領域

本申請實施例涉及人工智能(Artificial Intelligence，AI)領域，特別涉及一種控制應用中車輛的方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

在應用開發階段，開發人員通常采用自動化測試的方式對應用進行測試。比如，對于競速類游戲應用，開發人員通過AI車輛模擬真實玩家操控車輛進行車輛運行的場景，從而對車輛運行類游戲應用進行測試。

為了使AI車輛達到更加真實的模擬效果，在一種控制AI車輛的方法中，開發人員預先通過狀態機(Finite State Machine，FSM)或行為樹(Behavior Tree，BT)設置AI車輛的行進邏輯。自動化測試過程中，即將AI車輛當前所處的狀態作為輸入狀態機或行為樹，并根據狀態機或行為樹輸出的行進參數控制AI車輛行進。

然而，上述實現方式中，AI車輛的行進邏輯需要開發人員手動制定，導致AI車輛的開發時長以及開發成本較高；并且，由于手動制定的行進邏輯的靈活性較差，導致AI車輛的實際模擬效果不佳。

發明內容

本申請實施例提供了一種控制應用中車輛的方法、裝置、設備及存儲介質，可以解決開發人員手動制定行進邏輯時，AI車輛的開發時長以及開發成本較高，且手動制定的行進邏輯的靈活性較差，導致AI車輛的實際模擬效果不佳的問題。所述技術方案如下：

一方面，提供了一種控制應用中車輛的方法，所述方法包括：

獲取AI車輛運行畫面，所述AI車輛運行畫面中包含AI車輛在賽道上行進的畫面；

從所述AI車輛運行畫面中提取AI賽道圖像，所述AI賽道圖像是所述AI車輛所處賽道路段的圖像；

將所述AI賽道圖像輸入行進決策模型，所述行進決策模型根據樣本賽道圖像以及樣本行進策略訓練生成，所述樣本賽道圖像和所述樣本行進策略是從樣本車輛運行畫面中提取得到，所述樣本車輛運行畫面中包含真實玩家控制的車輛在賽道上行進的畫面；

根據所述行進決策模型輸出的目標行進策略，控制所述AI車輛行進。

另一方面，提供了一種控制應用中車輛的方法，所述方法包括：

獲取樣本車輛運行畫面，所述樣本車輛運行畫面中包含真實玩家控制的車輛在賽道上行進的畫面；

從所述樣本車輛運行畫面中提取樣本賽道圖像和樣本行進策略，所述樣本行進策略用于指示車輛在賽道上的行進方式；

根據所述樣本賽道圖像和樣本行進策略訓練行進決策模型，所述樣本賽道圖像為所述行進決策模型的輸入樣本，所述樣本行進策略為所述行進決策模型的輸出樣本，所述行進決策模型用于根據輸入的AI賽道圖像輸出目標行進策略，所述AI賽道圖像從AI車輛運行畫面中提取得到，所述目標行進策略用于控制AI車輛行進。

另一方面，提供了一種控制應用中車輛的裝置，所述裝置包括：

第一獲取模塊，用于獲取AI車輛運行畫面，所述AI車輛運行畫面中包含AI車輛在賽道上行進的畫面；

第一提取模塊，用于從所述AI車輛運行畫面中提取AI賽道圖像，所述AI賽道圖像是所述AI車輛所處賽道路段的圖像；