一种无人驾驶设备的控制方法及装置制造方法及图纸

本说明书公开了一种无人驾驶设备的控制方法及装置，可应用于无人驾驶技术领域，通过预训练的自编码器，能够将无人驾驶设备所处环境的环境特征进行特征提取并解耦，得到各解耦特征，将各解耦特征输入预先强化学习得到的决策模型，输出该环境特征对应的决策，以根据得到的决策控制该无人驾驶设备向目的地运动。能够根据环境场景对应的环境特征，基于自编码器准确得到解耦的具有可解释性的解耦特征，并通过具有泛化性的决策模型，准确输出在各种环境场景下应当控制无人驾驶设备执行的决策，提高了决策的合理性和准确率。了决策的合理性和准确率。了决策的合理性和准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种无人驾驶设备的控制方法及装置


[0001]本说明书涉及无人驾驶
，尤其涉及一种无人驾驶设备的控制方法及装置。

技术介绍

[0002]目前，在无人驾驶
，决策是控制无人驾驶设备在环境中安全运动的关键，决策的准确性影响着无人驾驶设备的安全性。
[0003]在现有技术中，通过无人驾驶设备获取环境数据，根据获取到的环境数据以及人为制定的规则来确定决策。人为制定的规则中包含了无人驾驶设备在运动过程中可能遇到的各种环境情况以及应对的决策。
[0004]但是，无人驾驶设备运动时所处的环境极为复杂，可能遇到的环境状况也复杂多变，人为制定的规则难以灵活应对复杂的环境状况，现有技术存在基于人为制定的规则难以得到准确的决策的问题。

技术实现思路

[0005]本说明书提供一种无人驾驶设备的控制方法及装置，以部分的解决现有技术存在的上述问题。
[0006]本说明书采用下述技术方案：
[0007]本说明书提供了一种无人驾驶设备的控制方法，包括：
[0008]根据无人驾驶设备当前的运动数据、周围各障碍物本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种无人驾驶设备的控制方法，其特征在于，包括：根据无人驾驶设备当前的运动数据、周围各障碍物的运动数据以及所述无人驾驶设备的目的地位置，确定当前的环境特征，所述运动数据至少包括位置以及速度；将所述环境特征输入预先训练的自编码器中的编码器，对所述环境特征进行解耦，确定所述环境特征对应的各解耦特征，所述解耦特征用于表征各车道的障碍物位置分布以及各车道障碍物与所述无人驾驶设备的速度分布；将各解耦特征输入预先强化学习得到的决策模型，确定所述环境特征对应的决策，并根据所述决策控制所述无人驾驶设备运动。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述自编码器采用下述方法训练得到：将采集设备行驶过程中采集的环境数据，按照预设时间间隔，划分为若干环境片段；针对每个环境片段，根据该环境片段对应的环境数据，确定该环境片段的环境特征，并作为训练样本；根据该环境片段的环境特征，确定各车道的障碍物位置分布以及各车道障碍物与所述采集设备的速度分布，作为所述训练样本的标签；根据各训练样本的标签，对所述自编码器的编码器输出的至少部分训练样本的解耦特征进行交换，并输入解码器得到交换重构特征；至少根据训练样本的环境特征以及交换重构特征确定损失，以调整所述自编码器的参数。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据该环境片段的环境特征，确定各车道的障碍物位置分布，具体包括：根据该环境片段的环境特征，确定所述采集设备所在车道的相邻车道中，所述采集设备两侧的并行位置，并确定所述并行位置中的障碍物分布，作为并行位置分布；根据所述环境特征，确定各车道中所述采集设备前方障碍物与所述采集设备的间隔，并根据各车道对应的间隔，确定车道间隔分布；根据所述并行位置分布以及所述车道间隔分布，确定各车道的障碍物位置分布。4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，确定各车道障碍物与所述采集设备的速度分布，具体包括：针对每个车道，根据该车道中所述采集设备前方的障碍物，确定前目标障碍物，根据所述前目标障碍物的速度与所述采集设备的速度对比关系，确定该车道与所述采集设备的前方速度特征；根据该车道中所述采集设备后方的障碍物，确定后目标障碍物，根据所述后目标障碍物的速度与所述采集设备的速度对比关系，确定该车道与所述采集设备的后方速度特征；根据所述各车道的前方速度特征以及后方速度特征，确定各车道障碍物与所述采集设备的速度分布。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据各训练样本的标签，对所述自编码器的编码器输出的至少部分训练样本的解耦特征进行交换，具体包括：针对每个训练样本，确定与该训练样本标签至少部分相同的各训练样本，以构建训练样本间的标签关联关系；根据所述标签关联关系，确定各训练样本组，并针对每个训练样本组，确定该训练样本
组中各训练样本相同的部分标签，作为目标标签；将表征所述目标标签的解耦特征作为目标解耦特征，并将该训练样本组中各训练样本的目标解耦特征进行交换。6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述自编码器的编码器输出的至少部分训练样本的解耦特征进行交换之前，所述方法还包括：针对每个训练样本，将该训练样本的各解耦特征输入所述自编码器的解码器，确定该训练样本对应的重构特征。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，至少根据训练样本的环境特征以及交换重构特征确定损失，具体包括：针对每个训练样本，根据该训练样本的环境特征以及重构特征间的差异，确定重构损失，所述重构损失表征所述自编码器输入与输出之间的差异；根据该训练样本的环境特征以及交换重构特征间的差异，确定交换损失，所述交...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊方舟，夏华夏，任冬淳，丁曙光，樊明宇，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：