[发明专利]一种无人车自学习控制方法、装置、设备及可读存储介质

说明书

本发明提供一种无人车自学习控制方法、装置、设备及可读存储介质，涉及无人驾驶技术领域，该方法包括以下步骤：获取车辆在当前驾驶环境的运动控制规则；其中，所述运动控制规则输出的是所述车辆的执行动作，输入的是所述车辆的行驶状态；根据所述运动控制规则，对无人车进行训练，控制所述车辆进行自主驾驶；在自主驾驶过程中，获取所述行驶状态；根据所述行驶状态，生成车辆的行驶能力，并根据所述行驶能力调整及更新所述运动控制规则，本发明实现无人车控制器可以从无到有逐步提升，进而掌握熟练的驾驶能力。

技术领域

本发明涉及无人驾驶技术领域，尤其涉及一种无人车自学习控制方法、装置、设备及可读存储介质。

背景技术

近年来，无人驾驶技术引起了社会的广泛关注，并随着计算机技术和人工智能技术的发展，无人驾驶在物流、公共交通、环卫、零售等领域得到了广泛应用，其应用环境也从简单的受控环境变成了复杂多变的开放环境。

无人车运动控制系统包含感知、认知、决策和控制四个层面，其中：感知指的是通过摄像头、激光雷达或其他传感器采集周围的环境信息；认知指的是从感知信息中解析出环境信息的具体意义，如道路宽度、道路曲率等；决策指的是根据认知解析出的环境信息如何做出使汽车达到驾驶目的指令，如油门、刹车、转向等；控制指的是按照决策层的指令对车辆执行相应操作。

随着深度学习和强化学习理论的不断发展，计算机已具备对某项特定任务的学习能力，但是传统的无人车运动控制方法一般需要先建立被控对象的数学模型，上述的建模过程是非常繁琐的，因此，能够省略掉上述的建模过程的无人车自学习控制方法是业界亟待解决的重要课题。

发明内容

本发明提供一种无人车自学习控制方法、装置、设备及可读存储介质，用以解决现有技术中无人车运动控制方法的建模过程繁琐的缺陷，实现无人车控制器可以从无到有逐步提升，进而掌握熟练的驾驶能力。

本发明提供一种无人车自学习控制方法，包括以下步骤：

获取车辆在当前驾驶环境的运动控制规则；其中，所述运动控制规则输出的是所述车辆的执行动作，输入的是所述车辆的行驶状态；

根据所述运动控制规则，对无人车进行训练，控制所述车辆进行自主驾驶；

在自主驾驶过程中，获取所述行驶状态；

根据所述行驶状态，生成车辆的行驶能力，并根据所述行驶能力调整及更新所述运动控制规则。

根据本发明提供的一种无人车自学习控制方法，所述获取车辆在当前驾驶环境的运动控制规则，具体包括以下步骤：

分析典型城镇道路环境下，车辆的具体行驶任务；

针对不同的所述行驶任务，基于人类驾驶车辆时所关注到的信息，获取车辆在当前驾驶环境的运动控制规则；其中，所述信息包括交通规则、车辆与车道的相对位置、车辆的油门开度以及方向盘角度。

根据本发明提供的一种无人车自学习控制方法，当要求不与周围车辆发生碰撞时，所述运动控制规则为：

If Collision vehicle＝0，Continue run；

Else reward＝-200。

根据本发明提供的一种无人车自学习控制方法，当要求无人车以平稳车速行驶时，所述运动控制规则为：

If Δspeed＞2then reward＝-1，Else reward＝1

其中，Δspeed为车辆的加速度，单位为m/s²。

根据本发明提供的一种无人车自学习控制方法，所述根据所述行驶状态，生成车辆的行驶能力，并根据所述行驶能力调整及更新所述运动控制规则，具体包括以下步骤：