智能驾驶方法、装置及存储介质制造方法及图纸

一种智能驾驶方法、装置及存储介质，所述方法优选地应用于云端服务器，包括：确定人工智能感知模型的第一置信度，人工智能感知模型用于根据传感器信息输出路况信息；当第一置信度大于或等于第一预设阈值时，获取人工智能感知模型根据传感器信息输出的路况信息作为目标路况信息；确定人工智能决策模型的第二置信度，人工智能决策模型用于根据目标路况信息输出决策信息；若第二置信度小于第二预设阈值，则显示目标路况信息；将接收到的对目标路况信息的第一人工决策信息作为目标决策信息，目标决策信息用于对车辆进行控制。采用本公开的技术方案，可以在通过人工智能难以做出可靠决策时，自适应地触发人工介入决策来确保得到可靠的决策结果。

Intelligent Driving Method, Device and Storage Media

An intelligent driving method, device and storage medium are preferably applied to cloud servers. The method includes: determining the first confidence of the artificial intelligence perception model, using the artificial intelligence perception model to output road condition information according to sensor information, and acquiring the artificial intelligence perception model to output sensor information when the first confidence is greater than or equal to the first preset threshold. The road condition information is taken as the target road condition information; the second confidence of the artificial intelligence decision model is determined, and the artificial intelligence decision model is used to output decision information according to the target road condition information; if the second confidence is less than the second preset threshold, the target road condition information is displayed; the first artificial decision information received for the target road condition information is taken as the target decision information, and the target decision information is taken as the target decision information. Used for vehicle control. By adopting the technical scheme of the present disclosure, the artificial intervention decision can be triggered adaptively to ensure reliable decision results when it is difficult to make reliable decisions through artificial intelligence.

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】智能驾驶方法、装置及存储介质
本公开涉及人工智能
，尤其涉及一种智能驾驶方法、装置及存储介质。
技术介绍
随着科技的高速发展，人工智能(ArtificialIntelligence，AI)技术应运而生，其在无人驾驶、导盲机器人、巡逻机器人等领域得到了广泛应用。尽管人工智能技术已经展示出了强大的能力，但在某些方面人仍然存在不足，例如在无人驾驶领域，由于车辆行驶环境的复杂性，目前的人工智能很难保证100％的智能能力，使得仅依靠人能智能技术对车辆进行控制很难确保车辆行驶的安全性。
技术实现思路
为了克服现有技术中存在的问题，本公开提供一种智能驾驶方法、装置及存储介质。为了实现上述目的，本公开第一方面提供一种智能驾驶方法，包括：确定预设的人工智能感知模型的第一置信度，所述人工智能感知模型用于根据传感器信息输出路况信息，所述第一置信度表示所述人工智能感知模型输出正确的路况信息的概率；当所述第一置信度大于或等于第一预设阈值时，获取所述人工智能感知模型根据所述传感器信息输出的路况信息作为目标路况信息；确定预设的人工智能决策模型的第二置信度，所述人工智能决策模型用于根据所述目标路况信息输出决策信息，所述第二置信度表示所述人工智能决策模型输出正确的决策信息的概率；若所述第二置信度小于第二预设阈值，则显示所述目标路况信息；将接收到的对所述目标路况信息的第一人工决策信息作为目标决策信息，所述目标决策信息用于对所述车辆进行控制。本公开第二方面提供一种智能驾驶装置，包括：第一确定模块，用于确定预设的人工智能感知模型的第一置信度，所述人工智能感知模型用于根据传感器信息输出路况信息，所述第一置信度表示所述人工智能感知模型输出正确的路况信息的概率；第一获取模块，用于当所述第一置信度大于或等于第一预设阈值时，获取所述人工智能感知模型根据所述传感器信息输出的路况信息作为目标路况信息；第二确定模块，用于确定预设的人工智能决策模型对所述目标路况信息的第二置信度，所述人工智能决策模型用于根据所述目标路况信息输出决策信息，所述第二置信度表示所述人工智能决策模型输出正确的决策信息的概率；第一显示模块，用于若所述第二置信度小于第二预设阈值，则显示所述目标路况信息；第二获取模块，用于将接收到的对所述目标路况信息的第一人工决策信息作为目标决策信息，所述目标决策信息用于对所述车辆进行控制。本公开第三方面提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序指令，该程序指令被处理器执行时实现本公开第一方面所述方法的步骤。本公开第四方面提供一种智能驾驶装置，包括：本公开第三方面所述的计算机可读存储介质；以及一个或者多个处理器，用于执行所述计算机可读存储介质中的程序。采用上述技术方案，至少可以达到如下技术效果：基于预设的人工智能感知模型的置信度和预设的人工智能决策模型的置信度来确定是否触发人工介入决策，可以使当通过人工智能难以做出可靠决策时，自适应地触发人工介入决策来确保得到可靠的决策结果，基于可靠的决策结果对车辆进行控制，可以提升车辆行驶的安全性。本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。附图说明图1是根据本公开一示例性实施例示出的一种智能驾驶方法的流程图；图2是根据本公开另一示例性实施例示出的一种智能驾驶方法的流程图；图3是根据本公开一示例性实施例示出的一种智能驾驶装置的框图；图4是根据本公开另一示例性实施例示出的一种智能驾驶装置的框图；图5是根据本公开一示例性实施例示出的一种智能驾驶系统的框图；图6是根据本公开另一示例性实施例示出的一种智能驾驶装置的框图。具体实施方式为使本公开实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本公开实施例中的附图，对本公开实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本公开一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本公开中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本公开保护的范围。需要说明的是，本公开的说明书和权利要求书以及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必理解为描述特定的顺序或先后次序。图1是根据本公开一示例性实施例示出的一种智能驾驶方法的流程图，如图1所示，该方法包括以下步骤：在步骤S11中，确定预设的人工智能感知模型的第一置信度，人工智能感知模型用于根据传感器信息输出路况信息。在本公开的实施例中，第一置信度表示人工智能感知模型输出正确的路况信息的概率，其中，第一置信度越高，则表明人工智能感知模型输出正确的路况信息的概率越大，因而可认为人工智能感知模型输出的路况信息的可靠性越高。值得说明的是，对于第一置信度的评价，可以采用不同的评价方法，例如相似度、分类概率等。此外，人工智能感知模型可以是卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork，CNN)模型。在一种实施方式中，传感器信息可以通过设置在车辆上适当位置的采集装置采集，其中，采集装置可以包括但不限于：雷达、毫米波传感器、超声波传感器、GPS定位器、图像采集器等等。相应地，传感器信息可以包括但不限于声音、距离、图像等信息。在步骤S12中，当第一置信度大于或等于第一预设阈值时，获取人工智能感知模型根据传感器信息输出的路况信息作为目标路况信息。当第一置信度大于或等于第一预设阈值时，可以认为人工智能感知模型根据传感器信息输出的路况信息的可靠性较高，因此可以触发人工智能进行感知，即获取人工智能感知模型根据传感器信息输出的路况信息作为目标路况信息。在本公开的实施例中，路况信息可以包括但不限于车辆周围的行人、其余车辆、车道线以及交通标识等信息。在步骤S13中，确定预设的人工智能决策模型的第二置信度，人工智能决策模型用于根据目标路况信息输出决策信息。在本公开的实施例中，第二置信度表示人工智能决策模型根据目标路况信息输出正确的决策信息的概率，其中，第二置信度越高，表明人工智能决策模型输出正确的决策信息的概率越大，因而可以认为人工智能决策模型输出的决策信息的可靠性越高。值得说明的是，对于第二置信度的评价，可以采用不同的评价方法，例如相似度、分类概率等。此外，人工智能决策模型可以是循环神经网络(RecurrentNeuralNetwork，RNN)模型。在步骤S14中，若第二置信度小于第二预设阈值，则显示目标路况信息。在步骤S15中，将接收到的对目标路况信息的第一人工决策信息作为目标决策信息，目标决策信息用于对车辆进行控制。若第二置信度小于第二预设阈值，则可以认为人工智能决策模型根据目标路况信息输出的决策信息的可靠性较低，为了保证决策信息的可靠性，此时可以触发人工介入决策，即可以向目标用户展示目标路况信息，由目标用户根据目标路况信息进行决策并输入相应的决策信息(即第一人工决策信息)。在接收到对目标路况信息的第一人工决策信息后，可以将第一人工决策信息作为目标决策信息，并根据该目标决策信息来对车辆进行控制，例如控制车辆加速、减速以及转弯等等。其中，第一决策信息可以包括但不限于车辆的加速度、速度、行驶方向等等，目标用户可以包括但不限于驾乘者、远程监控车辆的客服人员、操控人员等等。在一种实施方式中，可以采用构建抽象化图像的方式对目标路况信息进行显示。示例地，可以根据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能驾驶方法，其特征在于，包括：确定预设的人工智能感知模型的第一置信度，所述人工智能感知模型用于根据传感器信息输出路况信息，所述第一置信度表示所述人工智能感知模型输出正确的路况信息的概率；当所述第一置信度大于或等于第一预设阈值时，获取所述人工智能感知模型根据所述传感器信息输出的路况信息作为目标路况信息；确定预设的人工智能决策模型的第二置信度，所述人工智能决策模型用于根据所述目标路况信息输出决策信息，所述第二置信度表示所述人工智能决策模型输出正确的决策信息的概率；若所述第二置信度小于第二预设阈值，则显示所述目标路况信息；将接收到的对所述目标路况信息的第一人工决策信息作为目标决策信息，所述目标决策信息用于对车辆进行控制。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种智能驾驶方法，其特征在于，包括：确定预设的人工智能感知模型的第一置信度，所述人工智能感知模型用于根据传感器信息输出路况信息，所述第一置信度表示所述人工智能感知模型输出正确的路况信息的概率；当所述第一置信度大于或等于第一预设阈值时，获取所述人工智能感知模型根据所述传感器信息输出的路况信息作为目标路况信息；确定预设的人工智能决策模型的第二置信度，所述人工智能决策模型用于根据所述目标路况信息输出决策信息，所述第二置信度表示所述人工智能决策模型输出正确的决策信息的概率；若所述第二置信度小于第二预设阈值，则显示所述目标路况信息；将接收到的对所述目标路况信息的第一人工决策信息作为目标决策信息，所述目标决策信息用于对车辆进行控制。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：利用所述目标路况信息和所述第一人工决策信息更新所述人工智能决策模型。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：若所述第二置信度大于或等于所述第二预设阈值，则获取所述人工智能决策模型根据所述目标路况信息输出的决策信息作为目标决策信息。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括；当所述第一置信度小于所述第一预设阈值时，显示所述传感器信息；接收对所述传感器信息的人工感知信息和第二人工决策信息并将所述第二人工决策信息作为目标决策信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：利用所述传感器信息和所述人工感知信息更新所述人工智能感知模型；利用所述人工感知信息和所述第二人工决策信息更新所述人工智能决策模型。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述显示所述目标路况信息，包括：根据所述目标路况信息确定路况参数；将所述路况参数发送给目的端，以指示所述目的端根据所述路况参数生成并显示路况图像。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述显示所述传感器信息的方式包括：增强现实、虚拟现实和混合现实。8.一种智能驾驶装置，其特征在于，包括：第一确定模块，用于确定预设的人工智能感知模型的第一置信度，所述人工智能感知模型用于根据传感器信息输出路况信息，所述第一置信度表示所述人工智能感知模型输出正确的路况信息的概率；第一获取模块，用于当所述第一置信度大于或...

【专利技术属性】
技术研发人员：廉士国，刘兆祥，
申请(专利权)人：深圳前海达闼云端智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44