[發明專利]一種車輛動作預測模型的訓練方法及車輛控制方法

在審

• 申請號: 202211244158.4
• 申請日: 2022-10-11
• 公開（公告）號: CN115630300A
• 公開（公告）日: 2023-01-20
• 發明（設計）人: 李奇達;王東科
• 申請（專利權）人: 中汽創智科技有限公司
• 主分類號: G06F18/214
• 分類號: G06F18/214;G06N3/045;G06N3/08;B60W60/00;B60W50/00
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 方秀琴

1.一種車輛動作預測模型的訓練方法，所述車輛動作預測模型包括當前動作預測網絡和后續動作預測網絡，其特征在于，所述方法包括：

獲取訓練數據，所述訓練數據包括第一時刻下的動作數據和第一狀態數據，以及第二時刻下的第二狀態數據，所述第二時刻為所述第一時刻的下一個時刻；

將所述第一時刻下的動作數據和第一狀態數據輸入所述當前動作預測網絡，以及將所述第二狀態數據輸入所述后續動作預測網絡；

基于第一網絡和第二網絡分別對于所述當前動作預測網絡和所述后續動作預測網絡的預測結果進行執行表現預測；

根據執行表現預測結果調整所述當前動作預測網絡、所述后續動作預測網絡、所述第一網絡和所述第二網絡的參數；

其中，所述訓練數據基于駕駛員駕駛車輛產生的車輛運動數據、自動駕駛仿真平臺產生的車輛運動數據以及自動駕駛軌跡規劃產生的車輛運動數據和高精地圖確定。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一網絡包括至少一個第一子網絡，所述第二網絡包括至少一個第二子網絡，各所述第一子網絡均與所述當前動作預測網絡連接，各所述第二子網絡均與所述后續動作預測網絡連接。

3.根據權利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述將所述第一時刻下的動作數據和第一狀態數據輸入所述當前動作預測網絡，以及將所述第二狀態數據輸入所述后續動作預測網絡，包括：

將所述第一時刻下的動作數據和第一狀態數據輸入所述當前動作預測網絡，得到所述第一時刻下的第一預估動作；

將所述第二狀態數據輸入所述后續動作預測網絡，得到所述第二時刻下的第二預估動作。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述第一網絡包括至少一個第一子網絡，所述第二網絡包括至少一個第二子網絡，所述基于第一網絡和第二網絡分別對于所述當前動作預測網絡和所述后續動作預測網絡的預測結果進行執行表現預測，包括：

將所述第一預估動作和所述第一狀態數據輸入每一所述第一子網絡，得到對應的第一預測結果，所述第一預測結果表征車輛在所述第一狀態數據對應的情況下執行所述第一預估動作所對應的執行結果；

將所述第二預估動作和所述第二狀態數據輸入每一所述第二子網絡，得到對應的第二預測結果，所述第二預測結果表征車輛在所述第二狀態數據對應的情況下執行所述第二預估動作所對應的執行結果。

5.根據權利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據執行表現預測結果調整所述當前動作預測網絡、所述后續動作預測網絡、所述第一網絡和所述第二網絡的參數，包括：

根據各所述第二預測結果確定目標值；

根據所述目標值和各所述第一預測結果確定模型損失；

基于所述模型損失和所述第一預測結果，調整所述當前動作預測網絡、所述后續動作預測網絡、所述第一網絡和所述第二網絡的參數。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述根據執行表現預測結果調整所述當前動作預測網絡、所述后續動作預測網絡、所述第一網絡和所述第二網絡的參數，包括：

基于各所述第一預測結果向梯度上升的方向調整所述當前動作預測網絡的參數；

基于所述模型損失，調整所述第一網絡的參數；

根據所述當前動作預測網絡的參數和所述第一網絡的參數，分別對應調整所述后續動作預測網絡的參數和所述第二網絡的參數。

7.一種車輛控制方法，其特征在于，所述方法包括：

將車輛在目標時刻的狀態數據輸入車輛動作預測模型中后續動作預測網絡，得到所述目標時刻下的預估動作，所述車輛動作預測模型是使用權利要求1至6中任一項所述的車輛動作預測模型的訓練方法訓練得到的；

根據所述預估動作求解軌跡多項式中的參數，所述軌跡多項式用于描述所述車輛的行駛軌跡；

根據所述軌跡多項式，生成對所述車輛的控制指令。