【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能，尤其涉及计算机视觉、深度学习、大模型等，可应用于自动驾驶、自主泊车、物联网、智能交通等场景，具体地，涉及一种行驶轨迹确定、模型训练方法、装置、电子设备及介质。
技术介绍
1、随着深度学习技术的快速发展，自动驾驶领域被划分为感知，预测和决策这几个方面进行研究。无人驾驶决策阶段是无人驾驶汽车的智能化和自主化的关键技术之一。决策阶段是指无人驾驶汽车基于感知数据和先验知识实现路径规划、运动控制、行为决策等功能的过程。
技术实现思路
1、本公开提供了一种行驶轨迹确定、模型训练方法、装置、电子设备及介质。
2、根据本公开的一方面，提供了一种行驶轨迹确定方法，包括：获取针对车辆周边的目标对象配置的至少一组对象权重，所述对象权重表征所述目标对象对所述车辆的行驶过程的影响程度；根据环境编码向量和所述至少一组对象权重，对所述车辆的当前行驶轨迹进行调整，得到所述车辆的至少一个候选行驶轨迹，所述候选行驶轨迹具有目标评估值，所述环境编码向量是对所述车辆的周边环境信息进行编码得到的；以...
【技术保护点】
1.一种行驶轨迹确定方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标评估值包括如下至少之一：第一评估值、第二评估值；所述第一评估值表征基于所述候选行驶轨迹行驶第一距离的行驶情况评估结果，所述第二评估值表征基于所述候选行驶轨迹行驶第二距离的行驶情况评估结果，所述第二距离大于所述第一距离。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述至少一个候选行驶轨迹的至少一个目标评估值，确定与满足预设条件的目标评估值相对应的目标候选行驶轨迹包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述至少一个候选行驶轨迹的至少一个目标评估值...
【技术特征摘要】
1.一种行驶轨迹确定方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述目标评估值包括如下至少之一：第一评估值、第二评估值；所述第一评估值表征基于所述候选行驶轨迹行驶第一距离的行驶情况评估结果，所述第二评估值表征基于所述候选行驶轨迹行驶第二距离的行驶情况评估结果，所述第二距离大于所述第一距离。
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述至少一个候选行驶轨迹的至少一个目标评估值，确定与满足预设条件的目标评估值相对应的目标候选行驶轨迹包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述至少一个候选行驶轨迹的至少一个目标评估值，确定与满足预设条件的目标评估值相对应的目标候选行驶轨迹包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述至少一个候选行驶轨迹的至少一个目标评估值，确定与满足预设条件的目标评估值相对应的目标候选行驶轨迹包括：
6.根据权利要求1-5中任一项所述的方法，还包括：在所述根据环境编码向量和所述至少一组对象权重，对所述车辆的当前行驶轨迹进行调整之前，
7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，所述目标对象的数目为目标数目；所述获取针对车辆周边的目标对象配置的至少一组对象权重包括：
8.根据权利要求1-7中任一项所述的方法，还包括：在所述获取针对车辆周边的目标对象配置的至少一组对象权重之前，
9.根据权利要求1-8中任一项所述的方法，其中，所述目标对象包括目标智能体，所述周边环境信息包括所述目标智能体的目标智能体参数信息；所述方法还包括：
10.一种深度学习模型的训练方法，包括：
11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述深度学习模型还包括第三神经网络，所述样本评估值包括样本第一评估值和样本第二评估值，所述样本第一评估值表征基于所述样本候选行驶轨迹行驶第一样本距离的行驶情况评估结果，所述样本第二评估值表征基于所述样本候选行驶轨迹行驶第二样本距离的行驶情况评估结果，所述第二样本距离大于所述第一样本距离；
12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述根据所述样本第一评估值和所述样本第二评估值其中至少之一、所述周边环境信息、所述样本对象权重和所述优化行驶轨迹，对所述深度学习模型进行迭代训练包括：
13.根据权利要求11或12所述的方法，其中，所述根据所述样本第一评估值和所述样本第二评估值其中至少之一、所述周边环境信息、所述样本对象权重和所述优化行驶轨迹，对所述深度学习模型进行迭代训练包括：
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【专利技术属性】
技术研发人员：刘姜江，谭资昌，叶晓青，王井东，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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