生成路线规划模型的方法、装置、设备和存储介质制造方法及图纸

根据本公开的示例实施例，提供了生成路线规划模型的方法、装置、设备和存储介质，涉及自动驾驶、自主泊车领域。生成路线规划模型的方法包括获取与目标场地相关联的目标路线数据集；基于所述目标路线数据集和第一路线规划模型，利用与所述目标场地相对应的场地优化目标，确定所述目标场地的目标路线规划模型；其中所述第一路线规划模型是基于历史路线数据集、至少利用第一训练而确定的，所述历史路线数据集与不同于所述目标场地的多个场地相关联，所述第一训练的第一训练优化目标与所述多个场地相对应。以此方式，使得对目标场地数据采集的次数能够减少。

【技术实现步骤摘要】
生成路线规划模型的方法、装置、设备和存储介质
本公开的实施例涉及自动驾驶
，特别地，涉及自主泊车领域，并且更具体地，涉及生成路线规划模型的方法、装置、设备和计算机可读存储介质。
技术介绍
随着自动驾驶技术的发展，目前已经可以基于机器学习技术来执行多种驾驶任务。例如，已经可以利用机器学习技术来执行诸如自主泊车的路线规划。然而，由于自主泊车所面对的场景的多样性，并且所面对的场地的环境因素有可能各不相同。此时，如何能够以较少的训练数据，来实现针对不同场地的路线规划，成为一个研究的热点。
技术实现思路
根据本公开的示例实施例，提供了一种生成路线规划模型的方案。根据本公开的第一方面，提供了一种生成路线规划模型的方法。该方法包括获取与目标场地相关联的目标路线数据集。该方法还包括基于目标路线数据集和第一路线规划模型，利用与目标场地相对应的场地优化目标，确定目标场地的目标路线规划模型，其中第一路线规划模型是基于历史路线数据集、至少利用第一训练而确定的，历史路线数据集与不同于目标场地的多个场地相关联，第一训练的第一训练优化目标与本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种生成路线规划模型的方法，包括：/n获取与目标场地相关联的目标路线数据集；/n基于所述目标路线数据集和第一路线规划模型，利用与所述目标场地相对应的场地优化目标，确定所述目标场地的目标路线规划模型；/n其中所述第一路线规划模型是基于历史路线数据集、至少利用第一训练而确定的，所述历史路线数据集与不同于所述目标场地的多个场地相关联，所述第一训练的第一训练优化目标与所述多个场地相对应。/n

【技术特征摘要】
1.一种生成路线规划模型的方法，包括：
获取与目标场地相关联的目标路线数据集；
基于所述目标路线数据集和第一路线规划模型，利用与所述目标场地相对应的场地优化目标，确定所述目标场地的目标路线规划模型；
其中所述第一路线规划模型是基于历史路线数据集、至少利用第一训练而确定的，所述历史路线数据集与不同于所述目标场地的多个场地相关联，所述第一训练的第一训练优化目标与所述多个场地相对应。


2.根据权利要求1所述的方法，其中所述场地优化目标使得所述目标路线规划模型在所述目标场地中的目标路线规划误差减小，所述第一训练优化目标使得所述第一路线规划模型在所述多个场地中的多个路线规划误差减小。


3.根据权利要求1所述的方法，其中所述场地优化目标通过与所述目标场地相对应的目标损失函数来指示，所述第一训练优化目标通过分别与所述多个场地相对应的多个场地损失函数之和来指示。


4.根据权利要求1所述的方法，其中所述历史路线数据集包括多个第一历史路线数据，其中所述第一训练通过如下被执行：
基于所述多个第一历史路线数据以及第一路线规划子模型，确定所述第一训练优化目标；以及
基于所述第一训练优化目标，更新所述第一路线规划子模型以确定所述第一路线规划模型。


5.根据权利要求4所述的方法，其中所述历史路线数据集进一步包括与多个第二历史路线数据，所述第一路线规划子模型是通过第二训练而确定的，其中所述第二训练通过如下被执行：
基于所述多个第二历史路线数据以及初始路线规划模型，确定所述初始路线规划模型的初始训练优化目标；以及
基于所述初始训练优化目标，更新所述初始路线规划模型以确定所述第一路线规划子模型。


6.根据权利要求1所述的方法，其中获取所述目标路线数据集包括：
获取与所述目标场地相关联的目标路线数据；以及
基于所述目标路线数据和路线数据转换模型，获取所述目标路线数据集，所述目标路线数据集至少包括所述目标路线数据。


7.根据权利要求6所述的方法，其中所述路线数据转换模型包括一组路线数据转换子模型，所述一组路线数据转换子模型分别对应于不同的环境条件，所述获取所述目标路线数据集进一步包括：
确定所述目标路线数据所处的目标环境条件；
基于所述目标环境条件，从所述一组路线数据转换子模型中确定与所述目标环境条件相对应的一个路线数据转换子模型；以及
基于所述目标路线数据、以及所确定的所述一个路线数据转换子模型，获取所述目标路线数据集。


8.根据权利要求1所述的方法，其中确定所述目标路线规划模型包括：
基于所述目标路线数据集和所述第一路线规划模型，确定所述场地优化目标；以及
基于所述场地优化目标，更新所述第一路线规划模型以确定所述目标路线规划模型。


9.一种确定交通工具的轨迹的方法，包括：
获取目标场地的当前路线数据，所述当前路线数据利用所述交通工具的至少一个传感器而被获取；以及
基于根据权利要求1至8所述的方法确定的所述目标路线规划模型、以及所述当前路线数据，确定所述交通工具的轨迹。


10.一种用于生成路线规划模型的装置，包括：
数据获取模块，被配置为获取与目标场地相关联的目标路线数据集；以及
目标路线规划模型确定模块，被配置为基于所述目标路线数据集和第一路线规划模型，利用与所述目标场地相对应的场地优化目标，确定所述目标场地的目标路线规划模型；
其中所述第一路线规划模型是基于历史路线数据集、至少利用第一训练而确定的，所述历史路线数据集与不同于所述目标场地的多个场地相关联，所述第一训练的第一训练优化目标与所述多个场地相对应。

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【专利技术属性】
技术研发人员：张腾，
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