[發(fā)明專利]一種車身控制網(wǎng)絡模型的訓練方法、系統(tǒng)、終端和存儲介質

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010501251.3
• 申請日: 2020-06-04
• 公開（公告）號: CN111753371A
• 公開（公告）日: 2020-10-09
• 發(fā)明（設計）人: 余恒;王凡;唐銳
• 申請（專利權）人: 縱目科技（上海）股份有限公司
• 主分類號: G06F30/15
• 分類號: G06F30/15;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G05D1/00;B60W40/10;G08G1/16
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1.一種車身控制網(wǎng)絡模型訓練方法，其特征在于，包括以下步驟：

近場場景路徑模擬仿真模塊獲取該車輛當前位置的近場場景感知數(shù)據(jù)和車模信息，根據(jù)近場場景感知數(shù)據(jù)處理獲得近場場景地圖；

以當前車身位置、車身姿態(tài)、近場感知環(huán)境數(shù)據(jù)、以及深度遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡輸出的當前橫向控制決策和縱向控制決策輸入近場場景路徑模擬仿真模塊，近場場景路徑模擬仿真模塊根據(jù)車模的車身動力學模擬仿真算法輸出仿真模擬狀態(tài)下車模各個時刻的車身的位置、運動狀態(tài)和車身姿態(tài)，將此包含了車身運動狀態(tài)和車身姿態(tài)的信息與遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡該時刻輸出的控制信號對比得出遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的損失函數(shù)，以該損失函數(shù)修正原遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡。

2.根據(jù)權利要求1所述的車身控制網(wǎng)絡模型訓練方法，其特征在于，所述深度遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入層包括：

車輛感知獲取模塊，根據(jù)車身位置獲取車身附近近場區(qū)域感知數(shù)據(jù)，

全局路徑規(guī)劃模塊，根據(jù)車身位置信號、目的地終點位置信號和全局地圖通過全局路徑規(guī)劃算法獲取全局路徑規(guī)劃；

感興趣區(qū)域編碼模塊，以車輛近場區(qū)域感知數(shù)據(jù)和全局路徑規(guī)劃為輸入提取車輛近場路徑策略中感興趣區(qū)域和/或物體的特征，

車身狀態(tài)、車身位置和姿態(tài)獲取模塊，所述車身狀態(tài)、車身位置和姿態(tài)獲取模塊自車身ECU獲取車身當前狀態(tài)下包括但不限于方向盤扭矩信號、方向盤角度值信號、速度控制信號；所述車身狀態(tài)、車身位置和姿態(tài)獲取模塊自車身定位模塊獲取車身位置信號、車身姿態(tài)信號。

3.根據(jù)權利要求1所述的車身控制網(wǎng)絡模型訓練方法，其特征在于，所述深度遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出層還包括以下模塊：

縱向延遲加速模塊，

所述深度遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡輸出的縱向控制信號在輸入近場場景車身動力學模擬仿真算法前經(jīng)過縱向延遲加速模塊處理，以避免車輛縱向控制油門調節(jié)加速度時，車身實際運動狀態(tài)的加速度出現(xiàn)時間延遲。

4.根據(jù)權利要求1所述的車身控制網(wǎng)絡模型訓練方法，其特征在于，所述深度遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入層映射到模型的過程還包括以下模塊：

壓縮編碼模塊，所述壓縮編碼模塊將近場區(qū)域中感興趣的區(qū)域和/或物體特征、車身狀態(tài)、車身位置和姿態(tài)為輸入通過壓縮編碼模塊進行融合、壓縮、編碼獲得一個包含本地路徑規(guī)劃、車身狀態(tài)、車身位置和姿態(tài)的矩陣數(shù)據(jù)包。

5.根據(jù)權利要求5所述的車身控制網(wǎng)絡模型訓練方法，其特征在于，所述深度遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出層后處理過程包括以下步驟：

將遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡輸出當前時刻橫向控制決策和縱向控制決策，將橫向控制決策和縱向控制決策作為輸入信號導入車身ECU控制車身執(zhí)行該決策。

6.根據(jù)權利要求5所述的車身控制網(wǎng)絡模型訓練方法，其特征在于，所述深度遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出層后處理過程包括以下步驟：

將遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡輸出當前時刻橫向控制決策和縱向控制決策，將橫向控制決策和縱向控制決策作為輸入信號導入到遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的一個特定神經(jīng)元細胞層之中。

7.一種車身控制方法，其特征在于，包括以下步驟：

S01：獲取車輛近場區(qū)域地圖、全局路徑規(guī)劃，以車輛近場區(qū)域地圖和全局路徑規(guī)劃為輸入獲取為了到達該全局路徑規(guī)劃終點而制定的近場路徑規(guī)劃策略中感興趣的區(qū)域，

S02：將近場區(qū)域中感興趣的區(qū)域、車身狀態(tài)、車身位置和姿態(tài)為輸入通過壓縮編碼模塊進行融合、壓縮、編碼獲得一個包含本地路徑規(guī)劃、車身狀態(tài)、車身位置和姿態(tài)的矩陣數(shù)據(jù)包，

S03：將該矩陣數(shù)據(jù)包以相應的頻率輸入遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡，輸出橫向控制決策和縱向控制決策，將橫向控制決策和縱向控制決策作為輸入信號導入車身ECU控制車身執(zhí)行該決策。

8.根據(jù)權利要求7所述的車身控制方法，其特征在于，所述車身控制方法還包括步驟S04：將遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡輸出橫向控制決策和縱向控制決策，將橫向控制決策和縱向控制決策作為輸入信號導入到遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡的一個特定神經(jīng)元細胞層之中。