车云协同自动驾驶车辆控制方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本申请属于自动驾驶技术领域，尤其涉及车云协同自动驾驶车辆控制方法、装置、设备及介质，方法包括：获取第一控制信息，并根据所述第一控制信息的参考信息得到所述第一控制信息的参考权重；根据所述第一控制信息的参考权重、所述第一控制信息以及第二控制信息生成第三控制信息；本申请通过具有更高的算力储备的云端设备获得第一控制信息更为快速地计算得到更为准确的结果，并进一步引入了基于获取频率和/或获取延迟的第一控制信息的参考权重，在参考权重的基础上将第一控制信息与第二控制信息结合，生成用于控制所述车辆的第三控制信息，从而提高车辆的自动驾驶水平和驾驶安全性。性。性。

【技术实现步骤摘要】
车云协同自动驾驶车辆控制方法、装置、设备及介质


[0001]本申请属于自动驾驶
，尤其涉及车云协同自动驾驶车辆控制方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]随着自动驾驶技术的不断发展，更高级别（例如L4或L5）自动驾驶功能的实现对车辆设备的算力提出了较高的挑战，这些挑战包括：传感器数据处理：自动驾驶系统需要实时处理来自多个传感器（如激光雷达、摄像头、毫米波雷达等）的大量数据。这些数据需要进行感知、目标检测、跟踪和环境建模等复杂算法处理，以实现车辆的感知和决策。由于数据量庞大且需要实时响应，对计算资源提出了很高的要求。
[0003]环境感知和决策：自动驾驶车辆需要实时感知和理解复杂的道路环境，包括车辆、行人、交通标志和信号等。同时，它们还需要进行决策，例如路径规划、障碍物避让和交通流调节等。这些高级感知和决策算法需要强大的计算能力来处理复杂的情况和大规模的数据。
[0004]为了克服上述算力不足的问题，现有技术提供了一些基于硬件改进（例如采用性能更强的图形处理器，即GPU，或者使用专用的AI加速器，如TPU，这些硬件能本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车云协同自动驾驶车辆控制方法，其特征在于，包括：获取第一控制信息，并根据所述第一控制信息的参考信息得到所述第一控制信息的参考权重；其中，所述第一控制信息是云端设备根据车载传感器信息得到的车辆控制序列，所述参考信息包括获取频率和/或获取延迟；根据所述第一控制信息的参考权重、所述第一控制信息以及第二控制信息生成第三控制信息；其中，所述第二控制信息是车辆本地设备根据车载传感器信息得到的车辆控制序列，所述第三控制信息用于控制所述车辆。2.如权利要求1所述的车云协同自动驾驶车辆控制方法，其特征在于，所述第一控制信息和所述第二控制信息为带有置信度的车辆控制序列；所述根据所述第一控制信息的参考权重、所述第一控制信息以及第二控制信息生成第三控制信息的步骤包括：基于所述置信度和所述参考权重排序所述第一控制信息和所述第二控制信息，得到结果队列；根据所述结果队列，生成所述第三控制信息。3.如权利要求2所述的车云协同自动驾驶车辆控制方法，其特征在于，所述第一控制信息是基于所述车载传感器信息运行部署在所述云端设备上的第一模型得到的带有置信度的车辆控制序列；所述第二控制信息是基于所述车载传感器信息运行部署在所述本地设备上的第二模型得到的带有置信度的车辆控制序列；所述第一模型和所述第二模型均为通过样本训练得到的机器学习模型，且所述第一模型的参数量大于所述第二模型，且所述第一模型输出的置信度和所述第二模型输出的置信度具有相同的数据口径。4.如权利要求3所述的车云协同自动驾驶车辆控制方法，其特征在于，所述云端设备和/或所述本地设备上还部署有前融合模型，所述前融合模型是经过样本训练得到的机器学习模型，且所述前融合模型用于以所述传感器信息为输入，得到融合信息，所述融合信息用...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺翔，潘兴，艾锐，顾维灏，
申请(专利权)人：毫末智行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：