【技术实现步骤摘要】
用于车辆横向控制的模型生成方法、装置及电子设备
本申请涉及自动驾驶
，具体涉及人工智能
、深度学习
，尤其涉及用于车辆横向控制的模型生成方法、装置及电子设备。
技术介绍
自动泊车系统(HomezoneAutoValetParking，H-AVP)，能够辅助用户自动进行泊车，例如，自动泊车系统可以自学习并记录用户泊车时的路径轨迹，车位位置等信息，在自动泊车时，通过前置广角摄像头采集环境图像，并且将环境图像与泊车轨迹进行匹配以辅助控制车辆行驶，从而控制车辆自动泊车。自动泊车系统在辅助控制车辆行驶以进行泊车的过程中，需要对车辆进行横向控制。
技术实现思路
提供了一种用于车辆横向控制的模型生成方法、装置及电子设备，能够使得训练后的横向控制模型可以高效地对车辆进行横向控制，提升横向控制效果。根据第一方面，提供了一种用于车辆横向控制的模型生成方法，包括：对样本车辆的泊车轨迹进行采样，以得到多个样本轨迹点信息；确定各个所述样本轨迹点信息对应的样本目标曲率；将所述样本轨迹点信息输入至初始的横向控...
【技术保护点】
1.一种用于车辆横向控制的模型生成方法，包括：/n对样本车辆的泊车轨迹进行采样，以得到多个样本轨迹点信息；/n确定各个所述样本轨迹点信息对应的样本目标曲率；/n将所述样本轨迹点信息输入至初始的横向控制模型以生成预测曲率；以及/n根据所述横向控制模型输出的预测曲率和所述样本目标曲率对所述初始的横向控制模型进行训练。/n
【技术特征摘要】
1.一种用于车辆横向控制的模型生成方法，包括：
对样本车辆的泊车轨迹进行采样，以得到多个样本轨迹点信息；
确定各个所述样本轨迹点信息对应的样本目标曲率；
将所述样本轨迹点信息输入至初始的横向控制模型以生成预测曲率；以及
根据所述横向控制模型输出的预测曲率和所述样本目标曲率对所述初始的横向控制模型进行训练。
2.根据权利要求1所述的用于车辆横向控制的模型生成方法，其中，所述根据所述横向控制模型输出的预测曲率和所述样本目标曲率对所述初始的横向控制模型进行训练，包括：
根据所述横向控制模型输出的预测曲率和所述样本目标曲率生成损失值；
根据所述损失值对所述初始的横向控制模型进行训练。
3.根据权利要求1所述的用于车辆横向控制的模型生成方法，其中，所述对样本车辆的泊车轨迹进行采样，以得到多个样本轨迹点信息，包括：
确定多个样本轨迹点；
基于每个所述样本轨迹点，采集所述样本车辆拍摄的环境图像，并采集所述样本车辆的方向盘角度；
将所述样本轨迹点的位置，结合对应的所述环境图像和所述方向盘角度共同作为所述样本轨迹点信息。
4.根据权利要求3所述的用于车辆横向控制的模型生成方法，其中，所述确定各个所述样本轨迹点信息对应的样本目标曲率，包括：
将所述样本轨迹点的位置，结合对应的所述环境图像和所述方向盘角度共同作为预设的汽车运动学模型的输入，并将根据所述汽车运动学模型的输出确定所述对应的样本目标曲率。
5.根据权利要求3所述的用于车辆横向控制的模型生成方法，其中，所述确定多个样本轨迹点，包括：
确定基准样本轨迹点，并基于所述基准样本轨迹点建立坐标系；
形成以所述基准样本轨迹点为起点，向前设定距离内的轨迹片段映射至所述坐标系内的轨迹线；
从所述轨迹线上，确定所述多个样本轨迹点。
6.根据权利要求5所述的用于车辆横向控制的模型生成方法，其中，所述从所述轨迹线上，确定所述多个样本轨迹点，包括：
对所述轨迹线进行初始采样，得到初始的样本轨迹点；
对所述轨迹线进行次取样，得到次取样的样本轨迹点。
7.一种使用如权利要求1-6任一项的训练后的横向控制模型所进行的横向控制方法，所述方法包括：
获取待控制车辆的当前轨迹点信息；
根据所述当前轨迹点信息结合所述训练后的横向控制模型确定目标曲率；
根据所述目标曲率对所述待控制车辆进行横向控制。
8.一种用于车辆横向控制的模型生成装置，包括：
采样模块，用于对样本车辆的泊车轨迹进行采样，以得到多个样本轨迹点信息；
第一确定模块，用于确定各个所述样本轨迹点信息对应的样本目标曲率；
生成模块，用于将所述样本轨迹点信...
【专利技术属性】
技术研发人员：张连川，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11
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