用于自动驾驶的基于云的车辆校准系统技术方案

在一个实施例中，一种用于在基于云的服务器处校准自动驾驶车辆的计算机实现方法，包括：在基于云的服务器处，从至少一个用户接收一个或多个车辆校准请求，每个车辆校准请求包括用于一个或多个车辆的校准数据，以及由基于云的服务器并行处理至少一个用户的一个或多个车辆校准请求，以生成用于每个车辆的校准结果。方法还包括：由基于云的服务器将用于每个车辆的校准结果发送给至少一个用户。

【技术实现步骤摘要】
用于自动驾驶的基于云的车辆校准系统
本公开的实施例总体上涉及操作自动驾驶车辆。更具体地，本公开的实施例涉及校准车辆。
技术介绍
以自动模式(例如，无人驾驶)操作的车辆可以减轻乘员(特别是驾驶员)免于某些与驾驶有关的责任。当以自动模式操作时，车辆可以使用车载传感器导航到各种位置，允许车辆在最少的人机交互、或者在某些情况下无需任何乘客的情况下行进。在自动驾驶车辆的设计中，首先针对各种与车辆相关的参数(诸如速度、加速度和控制命令)对车辆进行校准，以实现期望的加速。车辆校准服务通常包括两个部分——数据收集和基于收集的数据进行训练。这是一个ad-hoc过程。在传统方法中，没有关于数据质量和数量的标准。此外，一次仅对一辆车辆进行校准服务，这导致非常低的时间效率。
技术实现思路
在第一方面中，提供一种用于校准自动驾驶车辆的自动驾驶系统的计算机实现方法，所述方法包括：在云服务器处，通过网络从客户端设备接收车辆校准请求，车辆校准请求包括从一个或多个车辆收集的校准数据集和第一校准类别，其中云服务器通过网络为多个客户端提供一个或多本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种用于校准自动驾驶车辆的自动驾驶系统的计算机实现方法，所述方法包括：/n在云服务器处，通过网络从客户端设备接收车辆校准请求，车辆校准请求包括从一个或多个车辆收集的校准数据集和第一校准类别，其中云服务器通过网络为多个客户端提供一个或多个预定类别的车辆校准服务；/n在云服务器处，执行机器学习操作，以基于校准数据集训练与第一校准类别相关联的校准模型，第一类别是多个预定类别中的一个；以及/n由云服务器将校准模型发送到目标设备，其中校准模型将被部署为在自动驾驶车辆的自动驾驶期间校准自动驾驶系统的控制命令。/n

【技术特征摘要】
20190930 US 16/588,5861.一种用于校准自动驾驶车辆的自动驾驶系统的计算机实现方法，所述方法包括：
在云服务器处，通过网络从客户端设备接收车辆校准请求，车辆校准请求包括从一个或多个车辆收集的校准数据集和第一校准类别，其中云服务器通过网络为多个客户端提供一个或多个预定类别的车辆校准服务；
在云服务器处，执行机器学习操作，以基于校准数据集训练与第一校准类别相关联的校准模型，第一类别是多个预定类别中的一个；以及
由云服务器将校准模型发送到目标设备，其中校准模型将被部署为在自动驾驶车辆的自动驾驶期间校准自动驾驶系统的控制命令。


2.根据权利要求1所述的方法，其中当车辆行驶通过各种驾驶环境时，从一个或多个车辆收集校准数据集。


3.根据权利要求2所述的方法，其中在不使用网络干预的情况下，在云服务器处自动地接收来自一个或多个车辆的校准数据集。


4.根据权利要求2所述的方法，其中一个或多个车辆是自动驾驶车辆，并且其中校准数据集包括车辆的状态以及由车辆的自动驾驶系统在一段时间内的不同时间点发出的命...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜舒，罗琦，缪景皓，胡江滔，肖祥全，许嘉轩，王禹，周金运，何润欣，
申请(专利权)人：百度美国有限责任公司，百度时代网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：美国;US