[发明专利]预瞄距离预测模型的训练方法、装置、设备和存储介质

说明书

本发明实施例提供了一种预瞄距离预测模型的训练方法和装置，其中，所述方法包括：采集自动驾驶车辆的驾驶信息；获取每个备选预瞄距离数据对应的控制信息；根据驾驶信息和每个控制信息选择预瞄距离标签数据；根据驾驶信息和距离公式获取多个预瞄距离计算数据；根据多个预瞄距离计算数据和预瞄距离标签数据选择一组预瞄参数标签数据；根据预瞄参数标签数据生成预瞄距离预测模型。本发明实施例中预瞄距离预测模型的预瞄参数并非采用依据经验而设定的常数。预瞄参数的真值更加适应自动驾驶车辆在不同工况下的驾驶情况，预瞄距离预测模型更加适应自动驾驶车辆在不同工况下对预瞄距离进行预测，丰富预瞄距离的预测场景，提高预瞄距离的预测准确率。

技术领域

本发明涉及汽车技术领域，特别是涉及一种预瞄距离预测模型的训练方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。

背景技术

自动驾驶技术从业务流程上分为3个核心的流程，分别是环境感知定位、决策规划、执行控制。其中，环境感知定位流程通过摄像头、GPS和传感器等模块获取汽车行驶过程中的环境指标。决策规划流程收集感知的数据，对车辆的下一步行为作出判断和指导，并生成未来一段时间内可行驶的轨迹。执行控制流程控制车辆，完成对生成轨迹的跟踪。

在决策规划流程中，需要跟踪控制算法预测得到车辆的预瞄距离。传统的预瞄距离预测方案通常根据经验设计跟踪模式和参数，人力和时间成本较高，且设计得到的跟踪模式和参数不适合多种工况环境。

发明内容

鉴于上述问题，提出了本发明实施例以便提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的一种预瞄距离预测模型的训练方法、装置、电子设备和计算机可读存储介质。

为了解决上述问题，根据本发明实施例的第一方面，公开了一种预瞄距离预测模型的训练方法，所述方法包括：在自动驾驶车辆的影子模式下采集所述自动驾驶车辆在多种工况下的驾驶信息；生成一组备选预瞄距离数据，并根据预设控制算法获取每个所述备选预瞄距离数据对应的控制信息；根据所述驾驶信息和每个所述控制信息，从每个所述备选预瞄距离数据中选择预瞄距离标签数据；生成多组备选预瞄参数数据，并根据所述驾驶信息和预设距离公式获取多个预瞄距离计算数据；根据多个所述预瞄距离计算数据和所述预瞄距离标签数据，从多组所述备选预瞄参数数据中选择一组预瞄参数标签数据；根据所述预瞄参数标签数据生成预瞄距离预测模型。

可选地，所述生成一组备选预瞄距离数据，并根据预设控制算法获取每个所述备选预瞄距离数据对应的控制信息，包括：获取一个预瞄距离范围数据，从所述预瞄距离范围数据中均匀采样得到所述备选预瞄距离数据；根据比例积分微分PID算法获取每个所述备选预瞄距离数据对应的控制信息。

可选地，所述驾驶信息和所述控制信息均包含油门信息和刹车信息；所述根据所述驾驶信息和每个所述控制信息，从每个所述备选预瞄距离数据中选择预瞄距离标签数据，包括：分别将所述驾驶信息中的油门信息与每个所述控制信息中的油门信息进行比较得到多个油门比较结果，并分别将所述驾驶信息中的刹车信息与每个所述控制信息中的刹车信息进行比较得到多个刹车比较结果；根据多个所述油门比较结果和多个所述刹车比较结果，从每个所述备选预瞄距离数据中选择所述预瞄距离标签数据。

可选地，所述根据多个所述油门比较结果和多个所述刹车比较结果，从每个所述备选预瞄距离数据中选择所述预瞄距离标签数据，包括：从多个所述控制信息中选择出油门比较结果满足预设油门比较条件，且刹车比较结果满足预设刹车比较条件的目标控制信息；将所述目标控制信息对应的所述备选预瞄距离数据作为所述预瞄距离标签数据。

可选地，每组所述备选预瞄参数数据包含多个预瞄参数；所述生成多组备选预瞄参数数据，并根据所述驾驶信息和预设距离公式获取多个预瞄距离计算数据，包括：针对每个所述预瞄参数，分别获取一个预瞄参数范围数据，分别从每个所述预瞄参数范围数据中均匀采样得到多组所述备选预瞄参数数据；将多组所述备选预瞄参数数据中的每个所述预瞄参数进行组合得到多组备选预瞄参数组合数据；将所述驾驶信息和每组所述备选预瞄参数组合数据分别输入至所述预设距离公式，输出多个所述预瞄距离计算数据。