[發明專利]一種基于道路場景的任務處理方法及系統

有效

• 申請號: 202110078991.5
• 申請日: 2021-01-21
• 公開（公告）號: CN112418359B
• 公開（公告）日: 2021-04-09
• 發明（設計）人: 呂飛;張道杰
• 申請（專利權）人: 國汽智控（北京）科技有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62
• 代理公司: 北京三聚陽光知識產權代理有限公司 11250
• 代理人: 胡曉靜

本發明提供的一種基于道路場景的任務處理方法及系統，該方法包括：獲取待處理任務及其對應的當前道路場景數據；基于待處理任務和當前道路場景數據，從預設算法模型庫中提取預設數量的預設算法模型；采用各預設算法模型分別對待處理任務進行處理，得到對應的算法處理結果；基于預設仲裁模型確定各預設算法模型的權重；基于各預設算法模型的權重對各預設算法模型對應的算法處理結果進行融合處理，得到待處理任務的目標處理結果。通過實施本發明，將復雜的道路場景優化到最佳。

技術領域

本發明涉及自動駕駛技術領域，具體涉及一種基于道路場景的任務處理方法及系統。

背景技術

自動駕駛操作系統利用計算平臺作為其數據處理中心，并將神經網絡技術應用在自動駕駛所需的算法中，實現包括感知、定位、規劃、控制等環節的自動化處理以及有限場景下的自動駕駛。然而，現階段的自動駕駛操作系統均是采用單一算法處理單一任務的模式，每種真實道路場景最多只能被一種神經網絡模型處理。因此，由于算法模型數量的限制，導致無論怎樣的數據優化，都無法與真實世界中異常復雜的道路場景進行很好地契合，難以將復雜的道路場景優化到最佳。

發明內容

因此，本發明要解決的技術問題在于克服現有技術中難以將復雜的道路場景優化到最佳的缺陷，從而提供一種基于道路場景的任務處理方法及系統。

為達到上述目的，本發明提供如下技術方案：

第一方面，本發明實施例提供一種基于道路場景的任務處理方法，包括：獲取待處理任務及其對應的當前道路場景數據；基于所述待處理任務和所述當前道路場景數據，從預設算法模型庫中提取預設數量的預設算法模型；采用各預設算法模型分別對所述待處理任務進行處理，得到對應的算法處理結果；基于預設仲裁模型確定各預設算法模型的權重；基于各預設算法模型的權重對各預設算法模型對應的算法處理結果進行融合處理，得到所述待處理任務的目標處理結果。

可選地，所述基于所述待處理任務和所述當前道路場景數據，從預設算法模型庫中提取預設數量的預設算法模型，包括：從預設算法模型庫中選擇用于處理所述待處理任務的各算法模型；獲取各算法模型的道路場景適用條件；計算所述當前道路場景數據與各算法模型的道路場景適用條件的匹配度；基于所述匹配度從大到小的排序結果，從各算法模型中提取預設數量的預設算法模型。

可選地，所述基于預設仲裁模型確定各預設算法模型的權重，包括：獲取當前預設算法模型與當前道路場景數據對應的當前匹配度；將所述當前匹配度輸入所述預設仲裁模型，得到當前預設算法模型的當前權重。

可選地，基于道路場景的任務處理方法，還包括：對所述預設仲裁模型進行更新。

可選地，所述對所述預設仲裁模型進行更新，包括：獲取所述目標處理結果對應的標準處理結果；根據所述目標處理結果與所述標準處理結果間的差異，對所述預設仲裁模型進行更新。

可選地，所述預設仲裁模型通過如下方式訓練得到：獲取訓練樣本數據，所述訓練樣本數據包括：各歷史處理任務對應的算法模型與歷史處理任務對應的道路場景數據間的匹配度、各歷史處理任務對應的算法模型的標準權重；將各匹配度輸入至初始仲裁模型得到對應的預測權重；根據各預測權重與對應的標準權重間的關系對所述初始仲裁模型進行模型訓練，得到訓練完成的所述預設仲裁模型。

第二方面，本發明實施例提供一種基于道路場景的任務處理系統，包括：獲取模塊，用于獲取待處理任務及其對應的當前道路場景數據；提取模塊，用于基于所述待處理任務和所述當前道路場景數據，從預設算法模型庫中提取預設數量的預設算法模型；處理模塊，用于采用各預設算法模型分別對所述待處理任務進行處理，得到對應的算法處理結果；計算模塊，用于基于預設仲裁模型確定各預設算法模型的權重；融合模塊，用于基于各預設算法模型的權重對各預設算法模型對應的算法處理結果進行融合處理，得到所述待處理任務的目標處理結果。