车辆状态控制方法及系统技术方案

本申请实施例公开车辆状态控制方法及系统，方法包括：对总线数据进行监听得到第三监听信息和第四监听信息，上述第四监听信息对应的时刻为上述第三监听信息对应的时刻的下一个时刻；获取参考运动状态，上述参考运动状态为上述第四监听信息对应的时刻下车辆的运动状态；根据上述第三监听信息和上述第四监听信息确定目标监听差值；将地图环境信息输入地图信息处理模块，得到上述地图信息处理模块的输出；将地图信息处理模块的输出、目标监听差值和参考运动状态输入操控预测第一模块，得到目标预测操控动作；根据上述目标预测操控动作控制上述车辆。本申请可以在不需要人为干预的情况下，独立进行全自动的车辆控制并且判断出车辆控制是否到位。辆控制是否到位。辆控制是否到位。

【技术实现步骤摘要】
车辆状态控制方法及系统


[0001]本申请实施例涉及计算机
，尤其涉及车辆状态控制方法及系统。

技术介绍

[0002]随着计算机技术与电控车辆技术的发展，可以为人们更加智慧化的车辆控制服务，无人驾驶的自动控制也是车辆智能驾驶的主要发展方向，但是，目前的相关技术的自动控制能力不足，还无法实现无需人工干预的端到端全自动控制，并且对于全自动控制的控制效果也缺乏有效的评测方法。

技术实现思路

[0003]为了解决上述至少一个技术问题，本申请实施例提供车辆状态控制方法及系统。
[0004]一方面，本申请实施例提供了一种车辆状态模型训练方法，所述车辆状态模型包括监听数据处理模块、地图信息处理模块、操控信息输入模块、操控预测第一模块、操作预测第二模块、第一评价器组和第二评价器组，所述监听数据处理模块与所述操控信息输入模块相连，所述监听数据处理模块、所述地图信息处理模块均与所述操控预测第一模块相连，所述监听数据处理模块、所述地图信息处理模块均与所述操控预测第二模块相连，所述操控预测第一模块与所述第一评价器组相连，所述操控预测第二模块与所述第二评价器组相连，所述第一评价器组和所述第二评价器组均分别包括至少两个评价器，所述方法包括：
[0005]获取训练信息，所述训练信息包括样本操控动作、地图环境信息、第一监听信息、第二监听信息、第一运动状态和第二运动状态，所述第一监听信息为所述样本操控动作实施前监听到的总线数据，所述第二监听信息为所述样本操控动作实施后监听到的总线数据，所述第一运动状态为实施所述样本操控动作时的车辆的运动状态，所述第二运动状态为第一运动状态对应的下一个时刻所述车辆的运动状态；
[0006]将所述样本操控动作输入所述操控信息输入模块；
[0007]将所述地图环境信息输入所述地图信息处理模块；
[0008]将所述操控信息输入模块的输出、所述第一监听信息和所述第二监听信息输入所述监听数据处理模块；
[0009]将所述地图信息处理模块的输出、所述监听数据处理模块的输出和所述第一运动状态输入所述操控预测第一模块，得到第一操控预测结果；
[0010]将所述地图信息处理模块的输出和所述第二运动状态输入所述操控预测第二模块，得到第二操控预测结果；
[0011]基于所述第一操控预测结果和所述第二操控预测结果调整相关模块的参数。
[0012]另一方面，本申请实施例提供一种车辆状态控制方法，所述方法包括：
[0013]对总线数据进行监听，得到第三监听信息和第四监听信息，所述第四监听信息对应的时刻为所述第三监听信息对应的时刻的下一个时刻；
[0014]获取参考运动状态，所述参考运动状态为所述第四监听信息对应的时刻下车辆的
运动状态；
[0015]根据所述第三监听信息和所述第四监听信息确定目标监听差值；
[0016]将地图环境信息输入地图信息处理模块，得到所述地图信息处理模块的输出；
[0017]将所述地图信息处理模块的输出、所述目标监听差值和所述参考运动状态输入操控预测第一模块，得到目标预测操控动作；
[0018]根据所述目标预测操控动作控制所述车辆；
[0019]其中，所述地图信息处理模块和所述操控预测第一模块均属于车辆状态模型，所述车辆状态模型使用上述的方法训练得到。
[0020]另一方面，本申请实施例提供一种车辆状态模型训练装置，所述车辆状态模型包括监听数据处理模块、地图信息处理模块、操控信息输入模块、操控预测第一模块、操作预测第二模块、第一评价器组和第二评价器组，所述监听数据处理模块与所述操控信息输入模块相连，所述监听数据处理模块、所述地图信息处理模块均与所述操控预测第一模块相连，所述监听数据处理模块、所述地图信息处理模块均与所述操控预测第二模块相连，所述操控预测第一模块与所述第一评价器组相连，所述操控预测第二模块与所述第二评价器组相连，所述第一评价器组和所述第二评价器组均分别包括至少两个评价器，所述装置包括：
[0021]训练信息获取模块，用于获取训练信息，所述训练信息包括样本操控动作、地图环境信息、第一监听信息、第二监听信息、第一运动状态和第二运动状态，所述第一监听信息为所述样本操控动作实施前监听到的总线数据，所述第二监听信息为所述样本操控动作实施后监听到的总线数据，所述第一运动状态为实施所述样本操控动作时的车辆的运动状态，所述第二运动状态为第一运动状态对应的下一个时刻所述车辆的运动状态；
[0022]数据处理模块，用于将所述样本操控动作输入所述操控信息输入模块；将所述地图环境信息输入所述地图信息处理模块；将所述操控信息输入模块的输出、所述第一监听信息和所述第二监听信息输入所述监听数据处理模块；将所述地图信息处理模块的输出、所述监听数据处理模块的输出和所述第一运动状态输入所述操控预测第一模块，得到第一操控预测结果；将所述地图信息处理模块的输出和所述第二运动状态输入所述操控预测第二模块，得到第二操控预测结果；
[0023]调参模块，用于基于所述第一操控预测结果和所述第二操控预测结果调整相关模块的参数。
[0024]另一方面，本申请实施例提供一种车辆状态控制系统，所述系统包括：
[0025]监听模块，用于对总线数据进行监听，得到第三监听信息和第四监听信息，所述第四监听信息对应的时刻为所述第三监听信息对应的时刻的下一个时刻；
[0026]参考运动状态获取模块，用于获取参考运动状态，所述参考运动状态为所述第四监听信息对应的时刻下车辆的运动状态；
[0027]监听差值获取模块，用于根据所述第三监听信息和所述第四监听信息确定目标监听差值；
[0028]环境地图处理模块，用于将地图环境信息输入地图信息处理模块，得到所述地图信息处理模块的输出；
[0029]操控信息预测模块，用于将所述地图信息处理模块的输出、所述目标监听差值和所述参考运动状态输入操控预测第一模块，得到目标预测操控动作；
[0030]控制模块，用于根据所述目标预测操控动作控制所述车辆；
[0031]其中，所述地图信息处理模块和所述操控预测第一模块均属于车辆状态模型，所述车辆状态模型使用上述的方法训练得到。
[0032]本申请实施例提出了车辆状态控制方法及系统，首先，先训练车辆状态模型，该车辆状态模型主要有两个作用，一个是通过设置两个用于预测操控信息的模块以及各自的评价器组，并通过对用于预测操控信息的模块以及各自的评价器组的参数进行调整，使得用于预测操控信息的模块具备独立预测操控动作的能力，而操控动作就是用于进行车辆控制所需的信息，因此，基于该模块本申请实施例可以进行独立的进行车辆控制而不必再进行人为干预。另一个是该车辆状态模型还能够最终得到每一单个操控动作所对应的监听差异数据，监听差异数据表征的是该每一操控动作发生前后总线上数据的必然差异，通过实际去监听总线中数据的变化，再对比每一单个操控动作所对应的监听差异数据，即可知晓该单个操控动作以及操控动作的组合是本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆状态模型训练方法，其特征在于，所述车辆状态模型包括监听数据处理模块、地图信息处理模块、操控信息输入模块、操控预测第一模块、操作预测第二模块、第一评价器组和第二评价器组，所述监听数据处理模块与所述操控信息输入模块相连，所述监听数据处理模块、所述地图信息处理模块均与所述操控预测第一模块相连，所述监听数据处理模块、所述地图信息处理模块均与所述操控预测第二模块相连，所述操控预测第一模块与所述第一评价器组相连，所述操控预测第二模块与所述第二评价器组相连，所述第一评价器组和所述第二评价器组均分别包括至少两个评价器，所述方法包括：获取训练信息，所述训练信息包括样本操控动作、地图环境信息、第一监听信息、第二监听信息、第一运动状态和第二运动状态，所述第一监听信息为所述样本操控动作实施前监听到的总线数据，所述第二监听信息为所述样本操控动作实施后监听到的总线数据，所述第一运动状态为实施所述样本操控动作时的车辆的运动状态，所述第二运动状态为第一运动状态对应的下一个时刻所述车辆的运动状态；将所述样本操控动作输入所述操控信息输入模块；将所述地图环境信息输入所述地图信息处理模块；将所述操控信息输入模块的输出、所述第一监听信息和所述第二监听信息输入所述监听数据处理模块；将所述地图信息处理模块的输出、所述监听数据处理模块的输出和所述第一运动状态输入所述操控预测第一模块，得到第一操控预测结果；将所述地图信息处理模块的输出和所述第二运动状态输入所述操控预测第二模块，得到第二操控预测结果；基于所述第一操控预测结果和所述第二操控预测结果调整相关模块的参数。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一操控预测结果和所述第二操控预测结果调整相关模块的参数，包括：将所述第二操控预测结果输入所述第二评价器组中的各个评价器，得到每一所述评价器根据预设噪声信号输出的第一评价预测信息，所述评价预测信息表征在持续执行所述第二操控预测结果预设时间的假定下的奖励期望值；基于各所述第一评价预测信息中的最小值和预设的衰减系数的乘积，确定奖励预测目标；将所述第一操控预测结果输入所述第一评价器组中的各个评价器，得到每一所述评价器根据预设噪声信号输出的第二评价预测信息；基于各所述第二评价预测信息的加权平方和得到评价预测目标；基于所述奖励预测目标和所述评价预测目标之间的差异，对所述操控预测第一模块和所述第一评价器组的参数进行更新。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述奖励预测目标和所述评价预测目标之间的差异，对所述操控预测第一模块和所述第一评价器组的参数进行更新，包括：以梯度下降的方式调整所述第一评价器组的参数；以梯度上升的方式调整所述操控预测第一模块的参数。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一操控预测结果和所述第二操控预测结果调整相关模块的参数，还包括：
基于所述操控预测第一模块的参数更新所述操控预测第二模块的参数；基于所述第一评价器组的参数更新所述第二评价器组的参数。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述样本操控动作输入所述操控信息输入模块，包括：基于所述操控信息输入模块对所述样本操控动作进行信息提取，得到对应的输出；所述将所述地图环境信息输入所述地图信息处理模块，包括：基于所述地图信息处理模块对所述地图环境信息进行矢量化处理，得到对应的输出；所述将所述操控信息输入模块的输出、所述第一监听信息和所述第二监听信息输入所述监听数据处理模块，包括：基于所述第一监听信息和所述第二监听信息得到监听差值信息；根据所述操控信息输入模块的输出和所述监听差值信息，得到映射信息，所述映射信息表征所述样本操作动作与监听差值信息的对应关系；将所述监听差值信息作为所述监听数据处理模块的输出。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：对全部映射信息进行自相关分析，得到目标映射记录表，所述目标映...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈育培，郑启勇，郑丹，
申请(专利权)人：陈育培，
类型：发明
国别省市：