本公开提供了一种自动驾驶判断系统、控制系统及车辆。该判断系统包括：数据单元，获取环境数据项以及生成注意力权重，以生成至少两个数据样本，其中，每个数据样本包括至少两个环境数据项以及对应的注意力权重；抉择单元，基于所述至少两个数据样本，生成用于车辆自动驾驶的至少两个抉择结果；以及判断单元，基于所述环境数据项，对所述至少两个抉择结果进行评分，以及选择评分最高的抉择结果作为用于车辆自动驾驶的判断结果。利用本公开的自动驾驶判断系统可以改进车辆的自动驾驶性能。断系统可以改进车辆的自动驾驶性能。断系统可以改进车辆的自动驾驶性能。
【技术实现步骤摘要】
自动驾驶判断系统、自动驾驶控制系统及车辆
[0001]本专利技术涉及自动驾驶
，更具体地，涉及一种自动驾驶判断系统、自动驾驶控制系统及车辆。
技术介绍
[0002]为车辆提供具有目标加速度和速度的路径规划是车辆自动驾驶系统的重要组成部分，也是将自动驾驶统的环境感知与执行方式联系起来的决策部分。目前自动驾驶车辆针对感知的环境进行抉择的依据主要是基于交通规则和预定义阈值之间的比较。例如，不能通过实线改变车道，侧方后车间隔本车一定距离内时不允许变道等。因此，目前的自动驾驶抉择部分不能很好满足用户的需求。即使有些车辆可以让用户在“舒缓”和“激进”的驾驶模式之间进行选择，但其本质是仍是调整阈值。用户能明确感知这是机器行为，明显区别于人类驾驶行为，无法做出和人类驾驶员相似的决断，造成用户体验感较差。当自动驾驶系统抉择输出结果在阈值附近波动或突然发生剧烈波动时，系统将无法稳定运行，容易造成用户体验不适甚至发生危险。
[0003]此外，当前的自动驾驶抉择部分不能适应不同地区的交通规则的变化，在运行过程中无法自我完善。
[0004]因此，如何提供一种新的自动驾驶抉择方式，使用户在使用车辆自动驾驶模式中能够体验到人类驾驶员控制车辆运行的感觉，提供更符合人类驾驶习惯的驾驶行为是需要解决的技术问题。
技术实现思路
[0005]本专利技术的一个目的是提供一种自动驾驶判断系统的新技术方案。
[0006]根据本专利技术的第一方面，提供了一种自动驾驶判断系统，该系统包括：
[0007]数据单元，获取环境数据项以及生成注意力权重，以生成至少两个数据样本，其中，每个数据样本包括至少两个环境数据项以及对应的注意力权重；
[0008]抉择单元，基于所述至少两个数据样本，生成用于车辆自动驾驶的至少两个抉择结果；以及
[0009]判断单元，基于所述环境数据项，对所述至少两个抉择结果进行评分，以及选择评分最高的抉择结果作为用于车辆自动驾驶的判断结果。
[0010]可选地，该判断系统中所述抉择结果是包括自动驾驶的速度、加速度和方向中的至少一个自动驾驶控制规划。
[0011]可选地，该判断系统中所述数据单元获取包括至少两个环境数据项的环境数据组，生成至少两组注意力权重，以及将所述环境数据组分别与所述至少两组注意力权重组合，以生成至少两个数据样本。
[0012]可选地，该判断系统中所述抉择单元基于第一神经网络生成抉择结果，所述判断单元基于第二神经网络进行评分。
[0013]可选地，该判断系统还包括设置单元和评估单元，
[0014]其中，所述设置单元能设置第一训练模式，
[0015]其中，在第一训练模式下，所述第二神经网络的参数是固定的，所述判断单元根据所述抉择单元的抉择结果产生判断结果，所述评估单元评估所述判断结果与输入的外界结果之间的一致性以产生第一评估结果，以及所述抉择单元基于第一评估结果调整所述的第一神经网络的参数。
[0016]可选地，该判断系统中所述设置单元能设置第二训练模式，
[0017]其中，在第二训练模式下，所述第一神经网络的参数是固定的，所述判断单元根据所述抉择单元的抉择结果产生判断结果，所述评估单元评估所述判断结果与输入的外界结果之间的一致性以产生第二评估结果，以及所述判断单元基于第二评估结果调整所述的第二神经网络的参数。
[0018]可选地，该判断系统中所述数据单元包括至少两个环境数据项的环境数据组，基于第三神经网络生成至少两组注意力权重，以及将所述环境数据组分别与所述至少两组注意力权重组合，以生成至少两个数据样本，
[0019]其中，所述设置单元能设置第三训练模式，
[0020]其中，在第三训练模式下，所述第一神经网络和第二神经网络的参数是固定的，所述判断单元根据所述抉择单元的抉择结果产生判断结果，所述评估单元评估所述判断结果与输入的外界结果之间的一致性以产生第三评估结果，以及所述数据单元基于第三评估结果调整所述的第三神经网络的参数。
[0021]根据本专利技术的第二方面，还提供了一种自动驾驶控制系统，其包括根据本专利技术第一方面所述的任一自动驾驶判断系统以及控制单元，其中控制单元基于自动驾驶判断系统的判断结果，控制车辆的驾驶状态。
[0022]可选地，该自动驾驶控制系统中，所述控制单元在检测到车辆由用户手动操作的情况下，通过所述自动驾驶判断系统的设置单元将自动驾驶判断系统设置在训练模式下，以训练自动驾驶判断系统中的相应单元，以及其中，所述控制单元在检测到车辆处于自动驾驶的状态下时，基于自动驾驶判断系统的判断结果，控制车辆的驾驶状态。
[0023]根据本专利技术的第三方面，还提供了一种车辆，包括根据本专利技术第二方面所述的任一自动驾驶控制系统。
[0024]利用本公开一个施例提供的自动驾驶判断系统，可以提升自动驾驶系统的性能。
[0025]通过以下参照附图对本专利技术的示例性实施例的详细描述，本专利技术的其它特征及其优点将会变得清楚。
附图说明
[0026]被结合在说明书中并构成说明书的一部分的附图示出了本专利技术的实施例，并且连同其说明一起用于解释本专利技术的原理。
[0027]图1是显示可用于实现本专利技术实施例的自动驾驶系统的硬件配置的例子的框图。
[0028]图2示出了本公开实施例提供的自动驾驶判断系统的结构示意图；
[0029]图3示出了本公开实施例提供的自动驾驶控制系统结构示意图；
[0030]图4示出了本公开实施例提供的车辆的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0031]现在将参照附图来详细描述本专利技术的各种示例性实施例。应注意到：除非另外具体说明，否则在这些实施例中阐述的部件和步骤的相对布置、数字表达式和数值不限制本专利技术的范围。
[0032]以下对至少一个示例性实施例的描述实际上仅仅是说明性的，决不作为对本专利技术及其应用或使用的任何限制。
[0033]对于相关领域普通技术人员已知的技术、方法和设备可能不作详细讨论，但在适当情况下，所述技术、方法和设备应当被视为说明书的一部分。
[0034]在这里示出和讨论的所有例子中，任何具体值应被解释为仅仅是示例性的，而不是作为限制。因此，示例性实施例的其它例子可以具有不同的值。
[0035]应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步讨论。
[0036]<实施环境和硬件配置>
[0037]图1是显示可用于实现本专利技术实施例的自动驾驶系统100的硬件配置的例子的框图。
[0038]如图1所示，自动驾驶系统100包括车辆1000、服务器2000以及网络3000。应当意识到总体架构、设置和操作，以及如此处所示的系统的单独部件是本领域公知的。因此，以下段落仅提供对一个此类示范性环境的概述，其他系统中包含或采用本实施环境所示的自动驾驶系统架构或具有本文所述的相关功能时也本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶判断系统，包括：数据单元，获取环境数据项以及生成注意力权重，以生成至少两个数据样本，其中，每个数据样本包括至少两个环境数据项以及对应的注意力权重；抉择单元，基于所述至少两个数据样本，生成用于车辆自动驾驶的至少两个抉择结果；以及判断单元，基于所述环境数据项，对所述至少两个抉择结果进行评分，以及选择评分最高的抉择结果作为用于车辆自动驾驶的判断结果。2.根据权利要求1所述的自动驾驶判断系统，其中，所述抉择结果是包括自动驾驶的速度、加速度和方向中的至少一个自动驾驶控制规划。3.根据权利要求1所述的自动驾驶判断系统，其中，所述数据单元获取包括至少两个环境数据项的环境数据组，生成至少两组注意力权重，以及将所述环境数据组分别与所述至少两组注意力权重组合，以生成至少两个数据样本。4.根据权利要求1所述的自动驾驶判断系统，其中，所述抉择单元基于第一神经网络生成抉择结果，所述判断单元基于第二神经网络进行评分。5.根据权利要求4所述的自动驾驶判断系统，还包括设置单元和评估单元，其中，所述设置单元能设置第一训练模式，其中，在第一训练模式下，所述第二神经网络的参数是固定的，所述判断单元根据所述抉择单元的抉择结果产生判断结果，所述评估单元评估所述判断结果与输入的外界结果之间的一致性以产生第一评估结果，以及所述抉择单元基于第一评估结果调整所述的第一神经网络的参数。6.根据权利要求5所述的自动驾驶判断系统，其中，所述设置单元能设置第二训练模式，其中，在第二训练模式下，所述第一...
【专利技术属性】
技术研发人员：高翔，汪谦益，孙铎，
申请(专利权)人：奥迪股份公司，
类型：发明
国别省市：
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