一种端到端自动驾驶系统的纵向控制模型的评估方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术提出了一种端到端自动驾驶系统的纵向控制模型的评估方法及装置，其中的方法包括：根据从预定导航系统中提取的速度序列确定参考标准速度序列；读取所述纵向控制模型的预估速度序列；根据所述参考标准速度序列和所述预估速度序列的均方误差对所述端到端自动驾驶系统的纵向控制模型进行评估。本发明专利技术根据预定导航系统中计算获得的参考标准速度序列和纵向控制模型中读取的预估速度序列确定均方误差，并根据该均方误差评估该纵向速度模型，从而能够客观、真实的评估该纵向模型的效果，提供的深度学习在自动驾驶领域的学习效率。

【技术实现步骤摘要】
一种端到端自动驾驶系统的纵向控制模型的评估方法及装置
本专利技术涉及计算机领域，尤其涉及一种端到端自动驾驶系统的纵向控制模型的评估方法及装置。
技术介绍
随着深度学习的迅速发展以及人工智能的深入研究，汽车工业发生了革命性的变化，通过端到端的深度学习实现自动驾驶便是自动驾驶领域的一个主要研究方向。在现有技术中，通过不同的神经网络可以产生很多驾驶模型。例如，通过计算模拟车辆偏离中心线超过一米时所出发的模拟驾驶员干预数量，以及计算自主驾驶车辆的时间占比来评估自动驾驶系统模型。但该方案更偏向转向角的评估，无法满足对自动驾驶系统的纵向控制模型的评估要求，从而限制了深度学习在自动驾驶领域的发展。
技术实现思路
本专利技术解决的技术问题之一是缺乏有效的方法对自动驾驶系统的纵向控制模型进行评估。根据本专利技术一方面的一个实施例，提供了一种端到端自动驾驶系统的纵向控制模型的评估方法，包括：根据从预定导航系统中提取的速度序列确定参考标准速度序列；读取所述纵向控制模型的预估速度序列；根据所述参考标准速度序列和所述预估速度序列的均方误差对所述端到端自动驾驶系统的纵向控制模型进行评估。根据本专利技术另一方面的一个本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种端到端自动驾驶系统的纵向控制模型的评估方法，包括：根据从预定导航系统中提取的速度序列确定参考标准速度序列；读取所述纵向控制模型的预估速度序列；根据所述参考标准速度序列和所述预估速度序列的均方误差对所述端到端自动驾驶系统的纵向控制模型进行评估。

【技术特征摘要】
1.一种端到端自动驾驶系统的纵向控制模型的评估方法，包括：根据从预定导航系统中提取的速度序列确定参考标准速度序列；读取所述纵向控制模型的预估速度序列；根据所述参考标准速度序列和所述预估速度序列的均方误差对所述端到端自动驾驶系统的纵向控制模型进行评估。2.根据权利要求1所述的方法，根据从预定导航系统中提取的速度序列确定参考标准速度序列的步骤包括：以协调世界时间作为基准将当前时刻的正东方向速度分量和正北方向的速度分量合成为参考标准速度值。3.根据权利要求2所述的方法，所述参考标准速度值通过以下的计算式确定：其中，vtrue表示参考标准速度值，veast表示正东方向的速度分量，vnorth表示正北方向的速度分量。4.根据权利要求2所述的方法，根据从预定导航系统中提取的速度序列确定参考标准速度序列的步骤还包括：将计算获得的多个参考速度标准值存储为参考标准速度序列。5.根据权利要求1所述的方法，读取所述纵向控制模型的预估速度序列的步骤包括：从所述纵向控制模型中按时间顺序读取多个预估速度值，并将所述多个预估速度值存储为预估速度序列。6.根据权利要求1所述的方法，所述参考标准速度序列和所述预估速度序列的均方误差通过以下的计算式确定：其中，MSE表示均方误差，n表示可评估的数据个数，vtrue表示参考标准速度值，vpredict表示预估速度值。7.根据权利要求1至6任意一项所述的方法，对所述端到端自动驾驶系统的纵向控制模型进行评估的步骤包括：判断所述均方误差与评估阈值的大小关系，若所述均方误差小于所述评估阈值，则所述均方误差对应的纵向控制模型的评估结果为较好。8.一种端到端自动驾驶系统的纵向控制模型的评估装置，包括：用于根据从预定导航系统中提取的速度序列确定参考标准速度序列的装置；用于读取所述纵向控制模型的预估速度序列的装置；用于根据所述参考标准速度序列和所述预估速度序列的均方误差对所述端到端自动驾驶系统的纵向控制模型进行评估的装置。9.根据权利要求8所述的装置，在所述用于根据从预定导航系统中提取的速度序列确定参考标准速度序列的装置中包括：用于以协调世界时间作为基准将...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫泳杉，郁浩，郑超，唐坤，张云飞，姜雨，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11