[发明专利]基于激光雷达和端到端深度学习方法的自动驾驶方法有效
| 申请号： | 201711419304.1 | 申请日： | 2017-12-25 |
| 公开（公告）号： | CN108227707B | 公开（公告）日： | 2021-11-26 |
| 发明（设计）人： | 王猛;成波;张伟;卢远志;李红飞 | 申请（专利权）人： | 清华大学苏州汽车研究院（吴江）;上海汽车集团股份有限公司 |
| 主分类号： | G05D1/02 | 分类号： | G05D1/02 |
| 代理公司： | 苏州创元专利商标事务所有限公司 32103 | 代理人： | 范晴;丁浩秋 |
| 地址： | 215200 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于激光雷达和端到端深度学习方法的自动驾驶方法，包括以下步骤：将激光雷达获取的行车环境信息实时转化为深度图；根据位于基准数据时间戳两侧的被匹配数据的时间戳与基准数据时间戳差值的大小确定具体匹配元素，将完成匹配的数据保存为数据‑标注对，作为训练数据；将训练数据输入构建的深度卷积神经网络模型进行训练，通过深度卷积神经网络模型得到驾驶数据。该方法计算快速，通过深度图可以快速得到距离信息，能够准确、高效的获取端到端深度学习神经网络所需要的数据和标签，有效完成端到端的驾驶控制。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 激光雷达 端到端 深度 学习方法 自动 驾驶 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于激光雷达和端到端深度学习方法的自动驾驶方法，其特征在于，包括以下步骤：S01：将激光雷达获取的行车环境信息实时转化为深度图；S02：根据位于基准数据时间戳两侧的被匹配数据的时间戳与基准数据时间戳差值的大小确定具体匹配元素，将完成匹配的数据保存为数据‑标注对，作为训练数据；S03：将训练数据输入构建的深度卷积神经网络模型进行训练，通过深度卷积神经网络模型得到驾驶数据。
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