[发明专利]用于自动驾驶车辆的驾驶指令生成方法和装置有效
申请号: | 201711082002.X | 申请日: | 2017-11-07 |
公开(公告)号: | CN109747655B | 公开(公告)日: | 2021-10-15 |
发明(设计)人: | 张立成 | 申请(专利权)人: | 北京京东乾石科技有限公司 |
主分类号: | B60W40/02 | 分类号: | B60W40/02;B60W50/00;G06K9/00 |
代理公司: | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司 11204 | 代理人: | 王达佐;马晓亚 |
地址: | 100176 北京市大兴区北京经济技*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 自动 驾驶 车辆 指令 生成 方法 装置 | ||
1.一种用于自动驾驶车辆的驾驶指令生成方法,所述方法包括:
获取当前采样时刻采集到的环境图像;
提取当前采样时刻采集到的环境图像的特征;
基于当前采样时刻采集到的环境图像的特征以及历史采样时刻采集到的环境图像的特征从预设的多个驾驶指令中选取与当前采样时刻匹配的驾驶指令,包括:将当前采样时刻采集到的环境图像的特征和预先训练的长短期记忆网络上一时刻输出的输出特征向量输入所述长短期记忆网络,得到当前采样时刻的输出特征向量;基于所述当前采样时刻的输出特征向量从预设的多个驾驶指令中选取与当前采样时刻匹配的驾驶指令。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述提取当前采样时刻采集到的环境图像的特征,包括:
使用预先训练的卷积神经网络提取当前采样时刻采集到的环境图像的特征。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述提取当前采样时刻采集到的环境图像的特征,包括:
提取所述当前采样时刻采集到的环境图像的特征图;
将所述特征图转换为一维特征向量。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于所述当前采样时刻的输出特征向量从预设的多个驾驶指令中选取与当前采样时刻匹配的驾驶指令,包括:
使用预先训练的全连接层对所述当前采样时刻的输出特征向量进行处理,根据处理结果从预设的多个驾驶指令中选取与当前采样时刻匹配的驾驶指令。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述使用预先训练的全连接层对所述当前采样时刻的输出特征向量进行处理,根据处理结果从预设的多个驾驶指令中选取与当前采样时刻匹配的驾驶指令,包括:
对于多个驾驶指令中的每一个驾驶指令,执行如下驾驶指令值计算操作:计算所述当前采样时刻的输出特征向量中各元素数值与各元素分别对应的预设权值乘积的累加和;将所述累加和与该驾驶指令对应的预设偏置参数之和作为该驾驶指令对应的驾驶指令值;
选取驾驶指令值最大的驾驶指令作为当前采样时刻匹配的驾驶指令。
6.一种用于自动驾驶车辆的驾驶指令生成装置,所述装置包括:
获取单元,配置用于获取当前采样时刻采集到的环境图像;
提取单元,配置用于提取当前采样时刻采集到的环境图像的特征;
匹配单元,配置用于基于当前采样时刻采集到的环境图像的特征以及历史采样时刻采集到的环境图像的特征从预设的多个驾驶指令中选取与当前采样时刻匹配的驾驶指令;
所述匹配单元进一步配置用于:将当前采样时刻采集到的环境图像的特征和预先训练的长短期记忆网络上一时刻输出的输出特征向量输入所述长短期记忆网络,得到当前采样时刻的输出特征向量;基于所述当前采样时刻的输出特征向量从预设的多个驾驶指令中选取与当前采样时刻匹配的驾驶指令。
7.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述提取单元进一步配置用于:
使用预先训练的卷积神经网络提取当前采样时刻采集到的环境图像的特征。
8.根据权利要求7所述的装置,其特征在于,所述提取单元进一步配置用于:
提取所述当前采样时刻采集到的环境图像的特征图;
将所述特征图转换为一维特征向量。
9.根据权利要求6所述的装置,其特征在于,所述匹配单元进一步配置用于:
使用预先训练的全连接层对所述当前采样时刻的输出特征向量进行处理,根据处理结果从预设的多个驾驶指令中选取与当前采样时刻匹配的驾驶指令。
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