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[发明专利]用于自动化驾驶的模型训练方法、装置及电子设备-CN202111529266.1在审
发明人： 张中劲;刘延东;王鲁佳;叶可江;须成忠 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明实施例提供的用于自动化驾驶的模型训练方法、装置及电子设备，可以获取待训练的网络模型和样本数据；将样本数据输入待训练的网络模型，得到车辆的控制信息；根据控制信息对待训练的网络模型进行评估，得到待训练的网络模型当前的损失，对所述待训练的网络模型的参数进行修订并返回将样本数据输入待训练的网络模型，得到车辆的控制信息的步骤继续进行训练，直至当前的损失小于预设损失阈值，得到训练好的网络模型。通过在模型训练过程中获取待训练的网络模型的控制指令，然后通过获取到的控制指令对待训练的网络模型进行评估，从而实现训练过程中对模型品质的提升，得到品质更高的自动化驾驶的模型。
用于自动化驾驶模型训练方法装置电子设备

[发明专利]多车任务分配与路径优化仿真平台及其实现方法-CN202011400672.3在审
发明人： 张中劲;刘延东;王鲁佳;须成忠 -专利权人：中国科学院深圳先进技术研究院
申请日： 2020-12-02 - 公布日： 2022-06-03 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种多车任务分配与路径优化仿真平台，包括：业务应用层，包括订单录入系统和路径规划仿真系统；技术层，包括算法匹配模块；数据层，包括系统配置数据库，系统配置数据库内存储有多种系统内置算法；订单录入系统可与操作者进行交互，算法匹配模块可根据操作者输入的数据信息从系统内置算法中选择与之适配的车辆路径问题的最佳算法，路径规划仿真系统可根据最佳算法对物流方案配送过程进行实时演示。本发明还公开了一种该仿真平台的实现方法。通过该仿真平台，系统可以根据问题匹配相应问题的最佳算法，并对车辆的物流方案配送过程进行实时演示，显著降低了算法时间复杂度，可为以路程最短为优化目标的各种算法提供可视化验证平台。
任务分配路径优化仿真平台及其实现方法

[发明专利]无人驾驶场景下深度强化学习模型的可解释性方法及系统-CN202111527231.4在审
发明人：周纪民;刘延东;张中劲;王鲁佳;王洋;须成忠 -专利权人：深圳先进技术研究院
申请日： 2021-12-14 - 公布日： 2022-04-12 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及模型学习领域，具体涉及一种无人驾驶场景下深度强化学习模型的可解释性方法及系统。该方法及装置选择合适的仿真环境以及适合的深度强化学习算法，通过训练得到收敛的强化学习模型，对强化学习模型输入无人驾驶场景下拍摄的图片，对图片进行特征的划分及进行特征影响力的量化分析，计算各个特征对模型决策的影响程度，并得到相应的差值矩阵，得到改进型网络模型。以至少解决现有技术不能精准分析图片各个特征对模型决策的影响的技术问题。
无人驾驶场景深度强化学习模型解释性方法系统