[發明專利]決策規劃方法、裝置及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 201810657294.3
• 申請日: 2018-06-22
• 公開（公告）號: CN108960432A
• 公開（公告）日: 2018-12-07
• 發明（設計）人: 劉新;宋朝忠
• 申請（專利權）人: 深圳市易成自動駕駛技術有限公司
• 主分類號: G06N99/00
• 分類號: G06N99/00
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 胡海國;魏蘭

1.一種決策規劃方法，其特征在于，所述決策規劃方法包括：

云端接收車載系統群體中的各個車載系統發送的檢測信息；

所述云端對所述檢測信息進行預處理，獲得處理后的檢測信息；

所述云端將處理后的檢測信息輸入訓練好的第一深度學習模型中，生成決策規劃信息，其中，所述第一深度學習模型基于已標注檢測信息及對應標注的決策規劃信息訓練得到；

所述云端將所述決策規劃信息發送至對應的車載系統。

2.如權利要求1所述的決策規劃方法，其特征在于，所述第一深度學習模型的訓練過程包括：

所述云端獲取多個不同的檢測信息，構建用于訓練模型的訓練集；

所述云端獲取用戶對各個檢測信息標注的決策規劃信息；

所述云端將所述訓練集中的檢測信息作為模型的輸入，將對應標注的決策規劃信息作為模型的輸出，訓練得到所述第一深度學習模型。

3.如權利要求1所述的決策規劃方法，其特征在于，所述云端接收車載系統群體中的各個車載系統發送的檢測信息的步驟之后包括：

所述云端接收各個車載系統基于駕駛員的駕駛選擇發送的決策規劃選擇信息；

所述云端根據所述選擇信息及所述決策規劃信息對所述第一深度學習決策模型進行優化，獲得第二深度學習模型，以供進行決策規劃。

4.如權利要求1所述的決策規劃方法，其特征在于，所述環境檢測信息至少包括識別的目標類型信息或識別的目標距離信息。

5.如權利要求1所述的決策規劃方法，其特征在于，所述云端接收車載系統群體中的各個車載系統發送的檢測信息的步驟之前包括：

所述車載系統基于利用圖像采集設備采集的圖像數據識別存在目標的目標信息，并確定各個目標的目標距離；

所述車載系統基于所述目標信息和所述目標距離生成檢測信息，并將所述檢測信息發送至所述云端。

6.一種決策規劃裝置，其特征在于，所述決策規劃裝置至少包括存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器上的決策規劃程序，所述決策規劃程序被所述處理器執行時實現以下步驟：

云端接收車載系統群體中的各個車載系統發送的檢測信息；

所述云端對所述檢測信息進行預處理，獲得處理后的檢測信息；

所述云端將處理后的檢測信息輸入訓練好的第一深度學習模型中，生成決策規劃信息，其中，所述第一深度學習模型基于已標注檢測信息及對應標注的決策規劃信息訓練得到；

所述云端將所述決策規劃信息發送至對應的車載系統。

7.如權利要求6所述的決策規劃裝置，其特征在于，所述決策規劃程序被所述處理器執行時還實現以下步驟：

所述云端獲取多個不同的檢測信息，構建用于訓練模型的訓練集；

所述云端獲取用戶對各個檢測信息標注的決策規劃信息；

所述云端將所述訓練集中的檢測信息作為模型的輸入，將對應標注的決策規劃信息作為模型的輸出，訓練得到所述第一深度學習模型。

8.如權利要求6所述的決策規劃裝置，其特征在于，所述決策規劃程序被所述處理器執行時還實現以下步驟：

所述云端接收各個車載系統基于駕駛員的駕駛選擇發送的決策規劃選擇信息；

所述云端根據所述選擇信息及所述決策規劃信息對所述第一深度學習決策模型進行優化，獲得第二深度學習模型，以供進行決策規劃。

9.如權利要求6所述的決策規劃裝置，其特征在于，所述決策規劃程序被所述處理器執行時還實現以下步驟：

所述車載系統基于利用圖像采集設備采集的圖像數據識別存在目標的目標信息，并確定各個目標的目標距離；

所述車載系統基于所述目標信息和所述目標距離生成檢測信息，并將所述檢測信息發送至所述云端。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有決策規劃程序，所述決策規劃程序被處理器執行時實現如權利要求1至5中任一項所述的決策規劃方法的步驟。