- 专利标题: 基于深度学习的场景模拟器构建方法、装置和计算机设备
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申请号: CN202080003157.3申请日: 2020-01-21
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公开(公告)号: CN113490940B公开(公告)日: 2024-07-23
- 发明人: 请求不公布姓名
- 申请人: 深圳元戎启行科技有限公司
- 申请人地址: 广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区科苑南路3099号中国储能大厦1601
- 专利权人: 深圳元戎启行科技有限公司
- 当前专利权人: 深圳元戎启行科技有限公司
- 当前专利权人地址: 广东省深圳市南山区粤海街道高新区社区科苑南路3099号中国储能大厦1601
- 代理机构: 华进联合专利商标代理有限公司
- 代理商 杨欢
- 国际申请: PCT/CN2020/073469 2020.01.21
- 国际公布: WO2021/146905 ZH 2021.07.29
- 进入国家日期: 2020-12-09
- 主分类号: G06F30/27
- IPC分类号: G06F30/27 ; G06N3/0475 ; G06N3/094 ; G06F18/213 ; B60W40/06
摘要:
一种基于深度学习的场景模拟器构建方法,包括:获取驾驶场景数据和历史危险路况场景数据;提取所述驾驶场景数据中的多种路况场景特征,根据所述多种路况场景特征利用深度学习算法进行深度学习,得到场景模拟层;提取历史危险路况场景数据中的多种危险路况特征,根据所述多种危险路况特征对初始对抗网络进行训练,得到危险路况层;及利用所述场景模拟层和所述危险路况层持续训练场景模拟器,直到满足预设条件后,得到训练完成的场景模拟器;所述场景模拟器用于进行模拟测试时生成模拟驾驶场景。
公开/授权文献
- CN113490940A 基于深度学习的场景模拟器构建方法、装置和计算机设备 公开/授权日:2021-10-08