[发明专利]训练轨迹规划模型的方法、装置和计算机存储介质

权利要求书

1.一种训练轨迹规划模型的方法，包括：

利用交通工具的至少一个传感器获取所述交通工具所处物理环境的图像，所述图像包括所述交通工具周围的多个对象；

基于所述图像，通过所述轨迹规划模型获得特征图，所述特征图指示所述交通工具在所述图像中的多个初始轨迹点；

对所述图像进行识别，以确定所述图像中的与所述多个对象中的道路对象相关联的第一区域以及与所述多个对象中的非道路对象相关联的第二区域；

基于所述多个初始轨迹点相对于所述第一区域和所述第二区域的位置关系，确定规划轨迹点；以及

基于所述规划轨迹点和所述交通工具的实际轨迹点，训练所述轨迹规划模型。

2.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述第一区域和所述第二区域包括：

基于经训练的深度估计网络，获得深度图，所述深度图指示所述多个对象与所述交通工具的距离；以及

基于所述距离确定所述第一区域和所述第二区域。

3.根据权利要求1所述的方法，其中确定规划轨迹点包括：

基于所述位置关系，确定所述多个初始轨迹点中的初始轨迹点的相应权重；以及

基于所述权重和特征图，确定所述规划轨迹点。

4.根据权利要求3所述的方法，其中确定权重包括：

响应于所述多个初始轨迹点中的第一组初始轨迹点在所述第一区域中，确定所述第一组初始轨迹点具有第一权重；

响应于所述多个初始轨迹点中的第二组初始轨迹点在所述第二区域中，确定所述第二组初始轨迹点具有第二权重；

其中所述第一权重大于所述第二权重。

5.根据权利要求4所述的方法，其中所述第一权重为1，所述第二权重为0.4。

6.根据权利要求1所述的方法，还包括：

对包括所述第一区域和所述第二区域的标识图进行缩小处理，所述缩小处理包括：

基于第一预定格式的所述标识图和第二预定格式的所述特征图来确定缩小比例；以及

基于所述缩小比例将第一预定格式的所述标识图缩小为第二预定格式的所述标识图。

7.根据权利要求1所述的方法，其中非道路对象包括行人、交通工具、建筑、植物或道路标识牌。

8.一种确定交通工具的轨迹的方法，包括：

利用所述交通工具的至少一个传感器获取所述交通工具所处物理环境的图像；以及

基于所述图像，通过轨迹规划模型确定所述交通工具的轨迹，其中所述轨迹规划模型根据权利要求1至7所述的方法被训练。

9.一种训练轨迹规划模型的装置，包括：

图像获取模块，被配置为利用交通工具的至少一个传感器获取所述交通工具所处物理环境的图像，所述图像包括所述交通工具周围的多个对象；

特征图确定模块，被配置为基于所述图像，通过所述轨迹规划模型获得特征图，所述特征图指示所述交通工具在所述图像中的多个初始轨迹点；

图像识别模块，被配置为对所述图像进行识别，以确定所述图像中的与所述多个对象中的道路对象相关联的第一区域以及与所述多个对象中的非道路对象相关联的第二区域；

规划轨迹确定模块，被配置为基于所述多个初始轨迹点相对于所述第一区域和所述第二区域的位置关系，确定规划轨迹点；以及

轨迹规划训练模块，被配置为基于所述规划轨迹点和所述交通工具的实际轨迹点，训练所述轨迹规划模型。

10.根据权利要求9所述的装置，其中所述图像识别模块包括：

深度估计模块，被配置为基于经训练的深度估计网络，获得深度图，所述深度图指示所述多个对象与所述交通工具的距离；以及

区域确定模块，被配置为基于所述距离确定所述第一区域和所述第二区域。