[發(fā)明專利]無人駕駛決策的生成方法、裝置、存儲介質和計算機設備

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201911417516.5
• 申請日: 2019-12-31
• 公開（公告）號: CN113119988B
• 公開（公告）日: 2022-07-12
• 發(fā)明（設計）人: 任大凱;程婕;蔡嘉;劉濤;張勝
• 申請（專利權）人: 中移智行網絡科技有限公司;中移（上海）信息通信科技有限公司;中國移動通信集團有限公司
• 主分類號: B60W50/00
• 分類號: B60W50/00;B60W60/00
• 代理公司: 北京匯思誠業(yè)知識產權代理有限公司 11444
• 代理人: 馮偉

1.一種無人駕駛決策的生成方法，其特征在于，多個目標信息包括第一目標信息，包括：

根據獲取的多個目標信息的尺度向量，計算出第一夾角余弦之和；

若判斷出所述第一夾角余弦之和不大于預定閾值，則調整所述第一目標信息所對應的傳感器的初始的概率分配函數的權重，生成調整后的概率分配函數；

根據所述調整后的概率分配函數以及設置的沖突因子，生成融合規(guī)則函數；

根據所述融合規(guī)則函數以及預設的判決規(guī)則，計算出無人駕駛的決策判斷結果；

所述根據獲取的多個目標信息的尺度向量，計算出第一夾角余弦之和，包括：

根據多個目標信息的尺度向量，計算出任意兩個目標信息的尺度向量之間的夾角余弦；

從計算出的多個夾角余弦中選取出多個第一夾角余弦，所述多個第一夾角余弦包括多個夾角余弦中的第一目標信息的尺度向量與其他目標信息的尺度向量之間的夾角余弦；

將所述多個第一夾角余弦相加，計算出第一夾角余弦之和。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，在所述根據獲取的多個目標信息的尺度向量，計算出第一夾角余弦之和之前，還包括：

根據歐式距離公式，計算出所述目標信息的標尺向量與所述目標信息的尺度向量之間的歐式距離；

判斷所述歐式距離是否大于預設距離；

若判斷出所述歐式距離不大于預設距離，則過濾所述目標信息對應的車載傳感器的感知信息；

若判斷出所述歐式距離大于預設距離，繼續(xù)執(zhí)行所述根據獲取的多個目標信息的尺度向量，計算出第一夾角余弦之和的步驟。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據獲取的多個目標信息的尺度向量，計算出任意兩個目標信息的尺度向量之間的夾角余弦，包括：

通過公式二：計算出任意兩個目標信息的尺度向量之間的夾角余弦，其中m_i(A_k)表示為車載傳感器i對發(fā)生目標信息A_k的概率值，m_j(A_k)表示為車載傳感器j對發(fā)生目標信息A_k的概率值。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標信息的識別框架包括Θ＝{A₁,A₂,A₃,...}，其中A₁，A₂，A₃…表示為目標信息；

所述若判斷出所述第一夾角余弦之和不大于預定閾值，則調整所述第一目標信息所對應的傳感器的初始的概率分配函數的權重，生成調整后的概率分配函數，包括：

若判斷出所述第一夾角余弦之和不大于預定閾值，根據公式四：以及所述第一夾角余弦之和計算出初始的概率分配函數的權重α(m_i)；

根據證據理論算法，確定出所述第一目標信息所對應的傳感器的概率分配函數m_i(A_i)；

根據所述權重和所述概率分配函數，生成調整后的概率分配函數其中m'_i(Θ)＝α(m_i)·m_i(Θ)-α(m_i)+1。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據調整后的概率分配函數以及設置的沖突因子，生成融合規(guī)則函數，包括：

獲取沖突因子

根據調整后的概率分配函數和沖突因子K，生成融合規(guī)則函數