[发明专利]算力分配方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种算力分配方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：当自动驾驶车辆在规划路径内行驶，通过多个方向的车载传感器获取当前时刻预设范围内每个方向的车载传感器采集的路面信息；再获取自动驾驶车辆当前时刻的驾驶信息；进而将当前时刻预设范围内每个方向的车载传感器采集的路面信息和当前时刻所述驾驶信息输入仿生算力分配模型，确定对所述每个方向的车载传感器采集的路面信息进行运算的下一时刻和下一时刻自动驾驶车辆的驾驶信息。采用本方法能够提高系统可用性、提高感知性能、降低算力成本。

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，特别是涉及一种算力分配方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着信息和控制技术的发展，自动驾驶技术逐步被用户所接受。自动驾驶不仅能将汽车行驶的危险性降到最低，而且能够减轻用户繁重的驾驶任务。因此，自动驾驶技术成为汽车发展的必然趋势。

环境感知模块通过车载传感器探测自动驾驶车辆周围环境，通过深度学习技术实现对车载传感器的感知图像进行识别、分割、测距等等。但是深度学习需要使用算力较大，而且每台自动驾驶车辆使用多台甚至十多台视觉传感器，对车载计算平台是巨大挑战。现有技术中，主要使用高精地图提供的静态目标信息，在有静态目标时才使用相关算力，例如高精地图提示前方较近距离内有红绿灯，才开始使用算力计算能够拍摄到红绿灯的摄像头传回的图像，识别红绿灯，并辨别红绿灯颜色。

然而，目前的方法，存在实用性差或成本高等问题。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高系统可用性、提高感知性能、降低算力成本的算力分配方法、装置、计算机设备和存储介质。

一种算力分配方法，所述方法包括：

当自动驾驶车辆在规划路径内行驶，通过多个方向的车载传感器获取当前时刻预设范围内每个方向的车载传感器采集的路面信息；

获取自动驾驶车辆当前时刻的驾驶信息；

将当前时刻预设范围内每个方向的车载传感器采集的路面信息和当前时刻所述驾驶信息输入仿生算力分配模型，确定对所述每个方向的车载传感器采集的路面信息进行运算的下一时刻和下一时刻自动驾驶车辆的驾驶信息。

在其中一个实施例中，所述当自动驾驶车辆在规划路径内行驶，通过多个方向的车载传感器获取当前时刻预设范围内每个方向的车载传感器采集的路面信息包括：

通过前向车载传感器获取当前时刻预设范围内的前向路面信息、后向车载传感器获取当前时刻预设范围内的后向路面信息、左侧车载传感器获取当前时刻预设范围内的左侧路面信息以及右侧车载传感器获取当前时刻预设范围内的右侧路面信息。

在其中一个实施例中，所述获取自动驾驶车辆当前时刻的驾驶信息包括：

获取自动驾驶车辆当前时刻的行为信息和速度信息。

在其中一个实施例中，所述将当前时刻预设范围内每个方向的车载传感器采集的路面信息和当前时刻所述驾驶信息输入仿生算力分配模型，确定对所述每个方向的车载传感器采集的路面信息进行运算的下一时刻和下一时刻自动驾驶车辆的驾驶信息包括：

将所述前向路面信息、后向路面信息、左侧路面信息、右侧路面信息、行为信息和速度信息输入所述仿生算力分配模型，输出对所述每个方向的车载传感器采集的路面信息进行运算的下一时刻和下一时刻自动驾驶车辆的驾驶信息。

在其中一个实施例中，所述将所述前向路面信息、后向路面信息、左侧路面信息、右侧路面信息、行为信息和速度信息输入所述仿生算力分配模型，输出对所述每个方向的车载传感器采集的路面信息进行运算的下一时刻和下一时刻自动驾驶车辆的驾驶信息包括：