[发明专利]车辆控制及模型训练方法、装置、车辆、设备和存储介质

说明书

本公开提供了一种车辆控制及模型训练方法、装置、车辆、设备和存储介质，涉及计算机技术领域，具体涉及自动驾驶、智能交通、计算机视觉、深度学习等技术领域。车辆控制方法包括：获取车辆所在环境的环境图像，以及所述环境中的目标障碍物的检测信息，所述目标障碍物的当前状态为静止状态；基于所述环境图像和所述检测信息，确定所述目标障碍物保持静止状态的概率值；基于所述概率值，控制所述车辆的驾驶行为。本公开可以提高车辆控制效果。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体涉及自动驾驶、智能交通、计算机视觉、深度学习等技术领域，尤其涉及一种车辆控制及模型训练方法、装置、车辆、设备和存储介质。

背景技术

自动驾驶车辆(Autonomous vehicles；Self-driving automobile)又称无人驾驶车辆、电脑驾驶车辆或轮式移动机器人，是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能车辆。

自动驾驶车辆检测出当前状态为静止状态的目标障碍物后，一般将其作为静态障碍物，采用避障绕行的方式。

发明内容

本公开提供了一种车辆控制及模型训练方法、装置、车辆、设备和存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种车辆控制方法，包括：获取车辆所在环境的环境图像，以及所述环境中的目标障碍物的检测信息，所述目标障碍物的当前状态为静止状态；基于所述环境图像和所述检测信息，确定所述目标障碍物保持静止状态的概率值；基于所述概率值，控制所述车辆的驾驶行为。

根据本公开的另一方面，提供了一种车辆控制模型的训练方法，包括：获取样本图像，以及所述样本图像中的目标障碍物的检测信息，所述目标障碍物的当前状态为静止状态；基于所述样本图像和所述检测信息，采用初始的车辆控制模型，确定所述目标障碍物保持静止状态的预测概率值；基于所述预测概率值和所述目标障碍物保持静止状态的真实概率值，构建损失函数；基于所述损失函数，调整所述初始的车辆控制模型的参数，以生成最终的车辆控制模型。

根据本公开的另一方面，提供了一种车辆控制装置，包括：获取模块，用于获取车辆所在环境的环境图像，以及所述环境中的目标障碍物的检测信息，所述目标障碍物的当前状态为静止状态；确定模块，用于基于所述环境图像和所述检测信息，确定所述目标障碍物保持静止状态的概率值；控制模块，用于基于所述概率值，控制所述车辆的驾驶行为。

根据本公开的另一方面，提供了一种车辆控制模型的训练装置，包括：获取模块，用于获取样本图像，以及所述样本图像中的目标障碍物的检测信息，所述目标障碍物的当前状态为静止状态；确定模块，用于基于所述样本图像和所述检测信息，采用初始的车辆控制模型，确定所述目标障碍物保持静止状态的预测概率值；构建模块，用于基于所述预测概率值和所述目标障碍物保持静止状态的真实概率值，构建损失函数；生成模块，用于基于所述损失函数，调整所述初始的车辆控制模型的参数，以生成最终的车辆控制模型。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行如上述任一方面的任一项所述的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据上述任一方面的任一项所述的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据上述任一方面的任一项所述的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种车辆，包括：如上述任一方面的任一项所述的电子设备。

根据本公开的技术方案，可以提高车辆控制效果。