[發(fā)明專利]自動駕駛協(xié)助方法、駕駛設(shè)備、協(xié)助設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201811039166.9 | 申請日: | 2018-09-06 |
| 公開(公告)號: | CN109460016A | 公開(公告)日: | 2019-03-12 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 陳幽涵 | 申請(專利權(quán))人: | 百度在線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)(北京)有限公司 |
| 主分類號: | G05D1/02 | 分類號: | G05D1/02;G06K9/00 |
| 代理公司: | 北京同立鈞成知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11205 | 代理人: | 張子青;劉芳 |
| 地址: | 100085 北京市*** | 國省代碼: | 北京;11 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 自動駕駛 駕駛設(shè)備 協(xié)助設(shè)備 場景信息 可讀存儲介質(zhì) 駕駛 指令 繼續(xù)執(zhí)行 智能化 預(yù)設(shè) 優(yōu)化 采集 反饋 | ||
本發(fā)明提供的自動駕駛協(xié)助方法、駕駛設(shè)備、協(xié)助設(shè)備及可讀存儲介質(zhì),通過駕駛設(shè)備利用當(dāng)前自動駕駛模型對采集獲得的當(dāng)前場景信息進(jìn)行處理,并根據(jù)處理結(jié)果向協(xié)助設(shè)備發(fā)起協(xié)助駕駛請求;接收并執(zhí)行所述協(xié)助設(shè)備反饋的駕駛指令,所述駕駛指令用于結(jié)合所述當(dāng)前場景信息對所述當(dāng)前自動駕駛模型進(jìn)行優(yōu)化,以使利用優(yōu)化后的自動駕駛模型執(zhí)行下一自動駕駛?cè)蝿?wù)。從而解決駕駛設(shè)備在執(zhí)行自動駕駛?cè)蝿?wù)時,一旦預(yù)設(shè)的自動駕駛模型無法對場景信息進(jìn)行處理,其將直接導(dǎo)致駕駛設(shè)備無法進(jìn)行繼續(xù)執(zhí)行自動駕駛?cè)蝿?wù)的問題,提高了自動駕駛模型的智能化和適用性。
技術(shù)領(lǐng)域
本發(fā)明涉及自動駕駛技術(shù),尤其涉及一種自動駕駛協(xié)助方法、駕駛設(shè)備、協(xié)助設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)。
背景技術(shù)
隨著科技的發(fā)展和社會的進(jìn)步,自動駕駛技術(shù)成為交通領(lǐng)域的發(fā)展趨勢。
在現(xiàn)有技術(shù)中,駕駛設(shè)備執(zhí)行自動駕駛?cè)蝿?wù)是通過預(yù)設(shè)的自動駕駛模型實(shí)現(xiàn)的。駕駛設(shè)備實(shí)時采集當(dāng)前的場景信息,并利用該自動駕駛模型對場景信息進(jìn)行處理,以向駕駛設(shè)備輸出相應(yīng)的駕駛指令。
但是,由于該自動駕駛模型是預(yù)先設(shè)置在駕駛設(shè)備內(nèi)的,一旦駕駛設(shè)備遇到復(fù)雜地形或復(fù)雜路面情況時,自動駕駛模型容易出現(xiàn)對場景信息進(jìn)行處理,導(dǎo)致駕駛設(shè)備無法進(jìn)行繼續(xù)執(zhí)行自動駕駛?cè)蝿?wù)的問題。
發(fā)明內(nèi)容
針對上述提及的現(xiàn)有的駕駛設(shè)備在執(zhí)行自動駕駛?cè)蝿?wù)時,一旦預(yù)設(shè)的自動駕駛模型無法對場景信息進(jìn)行處理,其將直接導(dǎo)致駕駛設(shè)備無法進(jìn)行繼續(xù)執(zhí)行自動駕駛?cè)蝿?wù)的問題,本發(fā)明提供了一種自動駕駛協(xié)助方法、駕駛設(shè)備、協(xié)助設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)。
一方面,本發(fā)明提供了一種自動駕駛協(xié)助方法,包括:
利用當(dāng)前自動駕駛模型對采集獲得的當(dāng)前場景信息進(jìn)行處理,并根據(jù)處理結(jié)果向協(xié)助設(shè)備發(fā)起協(xié)助駕駛請求;
接收并執(zhí)行所述協(xié)助設(shè)備反饋的駕駛指令,所述駕駛指令用于結(jié)合所述當(dāng)前場景信息對所述當(dāng)前自動駕駛模型進(jìn)行優(yōu)化,以使利用優(yōu)化后的自動駕駛模型執(zhí)行下一自動駕駛?cè)蝿?wù)。
在其中一種可選的實(shí)施方式中,自動駕駛模型包括深度學(xué)習(xí)算法模型;
所述駕駛指令具體用于根據(jù)當(dāng)前場景信息和所述駕駛指令,生成訓(xùn)練樣本;利用所述訓(xùn)練樣本對深度學(xué)習(xí)算法模型進(jìn)行訓(xùn)練,以獲得訓(xùn)練后的深度學(xué)習(xí)算法模型;所述訓(xùn)練后的深度學(xué)習(xí)算法模型為所述優(yōu)化后的自動駕駛模型。
在其中一種可選的實(shí)施方式中,所述利用當(dāng)前自動駕駛模型對采集獲得的當(dāng)前場景信息進(jìn)行處理,并根據(jù)處理結(jié)果向協(xié)助設(shè)備發(fā)起協(xié)助駕駛請求,包括:
利用當(dāng)前自動駕駛模型對采集獲得的當(dāng)前場景信息進(jìn)行處理,獲得處理結(jié)果;
確定所述處理結(jié)果的置信度;
當(dāng)所述置信度小于預(yù)設(shè)閾值時,向協(xié)助設(shè)備發(fā)起協(xié)助駕駛請求。
在其中一種可選的實(shí)施方式中,當(dāng)所述置信度大于或等于預(yù)設(shè)閾值時,根據(jù)所述處理結(jié)果執(zhí)行自動駕駛?cè)蝿?wù)。
另一方面,本發(fā)明提供了一種自動駕駛協(xié)助方法,包括:
接收駕駛設(shè)備發(fā)起的協(xié)助駕駛請求,所述協(xié)助駕駛請求是所述駕駛設(shè)備在利用當(dāng)前自動駕駛模型對采集獲得的當(dāng)前場景信息進(jìn)行處理,并根據(jù)處理結(jié)果發(fā)起的;
接收用戶觸發(fā)的駕駛指令,并向駕駛設(shè)備發(fā)送所述駕駛指令,以供所述駕駛設(shè)備執(zhí)行駕駛指令;其中,所述駕駛指令用于結(jié)合所述當(dāng)前場景信息對所述當(dāng)前自動駕駛模型進(jìn)行優(yōu)化,以使利用優(yōu)化后的自動駕駛模型執(zhí)行下一自動駕駛?cè)蝿?wù)。
在其中一種可選的實(shí)施方式中,所述駕駛請求和所述駕駛指令是通過無線移動網(wǎng)絡(luò)發(fā)送至所述駕駛設(shè)備的。
在其中一種可選的實(shí)施方式中,所述駕駛請求和所述駕駛指令是通過近場通信技術(shù)發(fā)送至所述駕駛設(shè)備的。
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