【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及自动驾驶，特别地，涉及一种模型优化方法、装置、存储介质和仿真设备。
技术介绍
1、随着自动驾驶技术的发展，软件定义汽车的概念逐渐兴起。目前，通常采用实车测试的方式对软件、模型、系统的性能进行验证和优化。然而，实车测试的方式存在一定的危险性且效率较低，使得自动驾驶虚拟仿真测试平台得到快速发展。
2、自动驾驶虚拟仿真平台包括车辆动力学仿真、传感器仿真、场景库还原等功能。目前用于车辆动力学仿真的车辆动力学模型采用的是固定的模型参数，导致车辆动力学模型的精度较差。
技术实现思路
1、本申请实施例提供一种模型优化方法、装置、存储介质和仿真设备，以改善上述问题。
2、第一方面，本申请实施例提供一种模型优化方法。该方法包括：获取模型参数表，所述模型参数表包括驱动模型参数表和/或制动模型参数表；采用强化学习框架，通过所述模型参数表与所述模型参数表对应的模型交互形成的闭环反馈，对所述模型参数表进行强化学习，得到强化学习之后的目标模型参数表；根据所述目标模型参数表，对所述车辆动力学模型进行优化。
3、第二方面，本申请实施例提供一种模型优化装置。该装置包括：参数表获取模块，用于获取模型参数表，所述模型参数表包括驱动模型参数表和/或制动模型参数表；强化学习模块，用于采用强化学习框架，通过所述模型参数表与所述模型参数表对应的模型交互形成的闭环反馈，对所述模型参数表进行强化学习，得到强化学习之后的目标模型参数表；模型优化模块，用于根据所述目标模型参数表，对所
4、第三方面，本申请实施例提供一种仿真设备。该仿真设备包括存储器、一个或多个处理器以及通过本申请实施例提供的方法优化之后的车辆动力学模型。其中，所述车辆动力学模型存储在所述存储器中，并被配置为由所述一个或多个处理器调用。
5、第四方面，本申请实施例提供一种计算机可读取存储介质。该计算机可读取存储介质中存储有程序代码，该程序代码被配置为当被处理器调用时，使得处理器执行本申请实施例提供的方法。
6、本申请实施例提供一种模型优化方法、装置、存储介质和仿真设备，该方法引入强化学习框架对模型参数进行优化，采用优化之后的模型参数对车辆动力学模型进行优化，可以有效提高车辆动力学模型的精度。
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1.一种模型优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型参数表为所述驱动模型参数表，所述驱动模型参数表包括速度、加速度、节气门开度之间的映射关系，所述模型参数表对应的模型为驱动模型，所述通过所述模型参数表与所述模型参数表对应的模型交互形成的闭环反馈包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述反馈值，输出下一轮节气门开度和速度至所述仿真车辆的步骤包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述仿真加速度和所述实际加速度，确定反馈值的步骤包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述闭环反馈还包括：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取模型参数表的步骤包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型参数表为制动模型参数表，所述制动模型参数表包括速度、减速度、制动力之间的映射关系，所述模型参数表对应的模型为制动模型，所述通过所述模型参数表与所述模型参数表对应的模型交互形成的闭环反馈包括：
8.一种模型优化
9.一种仿真设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读取存储介质，其特征在于，所述计算机可读取存储介质中存储有程序代码，所述程序代码被配置为当被处理器调用时，使得所述处理器执行如权利要求1～7任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种模型优化方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述模型参数表为所述驱动模型参数表，所述驱动模型参数表包括速度、加速度、节气门开度之间的映射关系，所述模型参数表对应的模型为驱动模型，所述通过所述模型参数表与所述模型参数表对应的模型交互形成的闭环反馈包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述反馈值，输出下一轮节气门开度和速度至所述仿真车辆的步骤包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述仿真加速度和所述实际加速度，确定反馈值的步骤包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述闭环反馈还包括：
【专利技术属性】
技术研发人员：朱茂琳，王代涵，陈友辉，
申请(专利权)人：广州汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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