[發明專利]數據處理方法、裝置、設備以及存儲介質

有效

• 申請號: 202011041270.9
• 申請日: 2020-09-28
• 公開（公告）號: CN112161633B
• 公開（公告）日: 2022-12-06
• 發明（設計）人: 陳曼妮;張丙林
• 申請（專利權）人: 阿波羅智聯（北京）科技有限公司
• 主分類號: G01C21/30
• 分類號: G01C21/30;G01C21/36
• 代理公司: 北京同立鈞成知識產權代理有限公司 11205
• 代理人: 劉丹;劉芳

本申請公開了一種數據處理方法、裝置、設備以及存儲介質，涉及自動駕駛領域。具體實現方案為：獲取第一路段的地圖信息和模型參數，所述第一路段為車輛將要經過的路段；獲取第一路段的傳感數據，所述傳感數據為所述車輛上的傳感器獲取的傳感數據；根據所述地圖信息和所述模型參數，對所述傳感數據進行優化處理，得到優化后的傳感數據，所述優化后的傳感數據用于控制所述車輛在所述第一路段上自動駕駛。能夠減小由于車輛上的傳感器在第一路段上的檢查效果不佳導致對自動駕駛產生的不利影響，提高自動駕駛的準確性和安全性。

技術領域

本申請涉及數據處理中的自動駕駛領域，尤其涉及一種數據處理方法、裝置、設備以及存儲介質。

背景技術

目前的車輛中的自動駕駛系統，通常是通過傳感器獲取車輛周圍環境的感知數據，然后自動駕駛系統對感知數據進行處理，以指導車輛的自動駕駛。但是，針對一些路段環境，部分傳感器的檢測效果較差。例如在高速和城市快速路中常見的隧道環境，當車輛上安裝了毫米波雷達或攝像頭時，毫米波雷達或攝像頭在隧道內的檢測效果較差，導致采集的傳感數據不夠準確。

因此，在一些路段中，如果車輛上的傳感器的檢測效果都不佳，會對車輛的自動駕駛產生不利的影響。

發明內容

本申請提供了一種數據處理方法、裝置、設備以及存儲介質。

根據本申請的第一方面，提供了一種數據處理方法，包括：

獲取第一路段的地圖信息和模型參數，所述第一路段為車輛將要經過的路段；

獲取第一路段的傳感數據，所述傳感數據為所述車輛上的傳感器獲取的傳感數據；

根據所述地圖信息和所述模型參數，對所述傳感數據進行優化處理，得到優化后的傳感數據，所述優化后的傳感數據用于控制所述車輛在所述第一路段上自動駕駛。

根據本申請的第二方面，提供了一種數據處理方法，包括：

獲取多組訓練樣本，每組訓練樣本中包括一個樣本路段的樣本地圖信息、樣本模型參數、樣本傳感數據和樣本優化傳感數據；

針對每組訓練樣本，將所述訓練樣本中的樣本地圖信息、樣本模型參數、樣本傳感數據輸入至預設模型，得到訓練輸出傳感數據；

根據所述訓練輸出傳感數據和所述樣本優化傳感數據，對所述預設模型的參數進行調整，直至所述訓練輸出傳感數據和所述樣本優化傳感數據之間的誤差小于或等于預設誤差時，得到訓練完成的預設模型。

根據本申請的第三方面，提供了一種數據處理裝置，包括：

第一獲取模塊，用于獲取第一路段的地圖信息和模型參數，所述第一路段為車輛將要經過的路段；

第二獲取模塊，用于獲取第一路段的傳感數據，所述傳感數據為所述車輛上的傳感器獲取的傳感數據；

處理模塊，用于根據所述地圖信息和所述模型參數，對所述傳感數據進行優化處理，得到優化后的傳感數據，所述優化后的傳感數據用于控制所述車輛在所述第一路段上自動駕駛。

根據本申請的第四方面，提供了一種數據處理裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取多組訓練樣本，每組訓練樣本中包括一個樣本路段的樣本地圖信息、樣本模型參數、樣本傳感數據和樣本優化傳感數據；

處理模塊，用于針對每組訓練樣本，將所述訓練樣本中的樣本地圖信息、樣本模型參數、樣本傳感數據輸入至預設模型，得到訓練輸出傳感數據；

訓練模塊，用于根據所述訓練輸出傳感數據和所述樣本優化傳感數據，對所述預設模型的參數進行調整，直至所述訓練輸出傳感數據和所述樣本優化傳感數據之間的誤差小于或等于預設誤差時，得到訓練完成的預設模型。