【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能，尤其涉及深度学习、计算机视觉领域，可应用于自动驾驶、智能交通等场景。更具体地，本公开提供了一种自动驾驶模型的训练方法、确定车辆行驶轨迹的方法、装置、电子设备、存储介质以及计算机程序产品。
技术介绍
1、自动驾驶车辆在行驶过程中，需要基于自动驾驶模型来规划多条候选轨迹，然后基于多条候选轨迹确定目标行驶轨迹。但是在实际应用中，面临的实际情况较为复杂，有时目标行驶轨迹合理性较低。
技术实现思路
1、本公开提供了一种自动驾驶模型的训练方法、确定车辆行驶轨迹的方法、装置、电子设备、存储介质以及计算机程序产品。
2、根据本公开的一方面，提供了一种自动驾驶模型的训练方法，包括：将第一感测数据输入自动驾驶模型，得到多个第一候选轨迹；第一感测数据表征车辆所处环境的环境信息；根据第一感测数据和多个第一候选轨迹，确定分别针对多个第一候选轨迹的评估值；针对多个第一候选轨迹中的每个第一候选轨迹，根据第一候选轨迹和参考轨迹之间的差异，以及针对第一候选轨迹的评估值，确定与第一候选轨迹相对...
【技术保护点】
1.一种自动驾驶模型的训练方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述第一候选轨迹和参考轨迹之间的差异，以及针对所述第一候选轨迹的评估值，确定与所述第一候选轨迹相对应的第一子损失值包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述原始损失值和针对所述第一候选轨迹的评估值，确定权重包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，确定第一权重包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述第一权重与针对所述第一候选轨迹的评估值呈负相关。
6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述原始损失值和...
【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶模型的训练方法，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其中，根据所述第一候选轨迹和参考轨迹之间的差异，以及针对所述第一候选轨迹的评估值，确定与所述第一候选轨迹相对应的第一子损失值包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述原始损失值和针对所述第一候选轨迹的评估值，确定权重包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其中，确定第一权重包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其中，所述第一权重与针对所述第一候选轨迹的评估值呈负相关。
6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述原始损失值和针对所述第一候选轨迹的评估值，确定权重包括：
7.根据权利要求1至6中任意一项所述的方法，其中，所述根据所述第一感测数据和所述多个第一候选轨迹，确定分别针对所述多个第一候选轨迹的评估值包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述评估模型是通过以下训练操作得到的：
9.根据权利要求8所述的方法，其中，针对所述评估模型的训练操作还包括：
10.根据权利要求8所述的方法，其中，与所述至少一个轨迹对相关联的至少一个标签是根据所述多个第二候选轨迹的排序信息确定的。
11.根据权利要求1所述的方法，其中，所述第一感测数据包括图像数据和点云数据中的至少一个。
12.一种确定车辆行驶轨迹的方法，包括：
13.根据权利要求12所述的方法，其中，所述根据所述第三感测数据和所述多个第三候选轨迹，确定所述多个第三候选轨迹各自的评估值包括：
14.一种自动驾驶模型的训练装置，包括：
15.根据权利要求14所...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶晓青，黄际洲，
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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