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    用于自动驾驶车辆的决策方法及装置、设备和介质
    1.
    发明授权
    用于自动驾驶车辆的决策方法及装置、设备和介质 有权

    公开(公告)号：CN115366920B

    公开(公告)日：2024-09-20

    申请号：CN202211060552.2

    申请日：2022-08-31

    申请人： 阿波罗智能技术(北京)有限公司

    发明人： 柳长春 ,  苏亚博 ,  潘屹峰 ,  李一贤 ,  邓寒 ,  杨静 ,  王超 ,  朱振广 ,  彭亮

    IPC分类号： B60W60/00

    摘要： 本公开提供了一种用于自动驾驶车辆的决策方法及装置、车辆、设备和介质，涉及人工智能技术领域，尤其涉及深度学习和自动驾驶技术领域。实现方案为：获取自动驾驶车辆的行驶状态信息；响应于确定自动驾驶车辆所对应的预设范围内存在交通对象，获取交通对象的真实运动状态信息；基于自动驾驶车辆的行驶状态信息和交通对象的真实运动状态信息，确定用于指示所述自动驾驶车辆是否避让所述交通对象的第一控制决策；基于交通对象的真实运动状态信息和第一控制决策，预测交通对象在第一预设时长内的第一预测运动状态信息；以及基于自动驾驶车辆的行驶状态信息和交通对象的第一预测运动状态信息，确定用于自动驾驶车辆的第二控制决策。

    模型训练方法、轨迹预测方法、装置及自动驾驶车辆
    2.
    发明授权
    模型训练方法、轨迹预测方法、装置及自动驾驶车辆 有权

    公开(公告)号：CN114596553B

    公开(公告)日：2023-01-24

    申请号：CN202210244263.1

    申请日：2022-03-11

    申请人： 阿波罗智能技术(北京)有限公司

    发明人： 郑欣悦 ,  柳长春 ,  朱振广 ,  孙灏

    IPC分类号： G06V20/58 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

    摘要： 本公开提供了一种模型训练方法、轨迹预测方法、装置及自动驾驶车辆，涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习、自动驾驶和智能交通技术领域。具体实现方案包括：根据第一动作选择策略，对待训练模型的模型参数进行第n轮次调整，得到中间网络模型，n＝1，......N，N为大于1的整数；利用中间网络模型，执行由第一动作选择策略指示的基于训练样本数据的至少一个轨迹预测动作，得到轨迹预测结果；根据轨迹预测结果和第一动作选择策略，确定第二动作选择策略；以及根据第二动作选择策略，对待训练模型的模型参数进行第n+1轮次调整。

    基于模型集合的预测方法、电子设备及自动驾驶车辆
    3.
    发明授权
    基于模型集合的预测方法、电子设备及自动驾驶车辆 有权

    公开(公告)号：CN114572233B

    公开(公告)日：2022-11-29

    申请号：CN202210309270.5

    申请日：2022-03-25

    申请人： 阿波罗智能技术(北京)有限公司

    发明人： 郑欣悦 ,  柳长春 ,  潘屹峰 ,  朱振广

    IPC分类号： B60W50/00 ,  B60W60/00

    摘要： 本公开提供了一种基于模型集合的预测方法、装置、电子设备、自动驾驶车辆、存储介质以及程序产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自动驾驶技术领域。具体实现方案为：在确定针对待处理数据的第一结果满足预定条件的情况下，从精确匹配模型集合中确定与待处理数据相匹配的目标精确匹配模型；将待处理数据输入至目标精确匹配模型中，得到第二结果；以及基于第一结果和第二结果，确定目标结果。

    一种行驶轨迹的修正方法、装置、设备以及自动驾驶车辆
    6.
    发明公开
    一种行驶轨迹的修正方法、装置、设备以及自动驾驶车辆 审中-实审

    公开(公告)号：CN114670823A

    公开(公告)日：2022-06-28

    申请号：CN202210400058.X

    申请日：2022-04-15

    申请人： 阿波罗智能技术(北京)有限公司

    发明人： 杨静 ,  郑欣悦 ,  孙灏 ,  柳长春

    IPC分类号： B60W30/095 ,  B60W50/00 ,  B60W60/00

    摘要： 本公开提供了一种行驶轨迹的修正方法、装置、设备以及自动驾驶车辆，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自动驾驶、智能交通和深度学习技术领域。具体实现方案为：获取行驶对象的预测行驶轨迹所在路段的障碍边界信息；其中，所述障碍边界信息至少包括障碍边界中障碍点的位置信息；根据所述障碍边界中障碍点的位置信息、所述预测行驶轨迹中候选轨迹点的位置信息，以及所述行驶对象在所述路段行驶的横向安全距离，对所述预测行驶轨迹进行修正。能够修正预测行驶轨迹的误差，提高预测行驶轨迹的精准性，进而提高自动驾驶的安全性。

    模型训练方法、轨迹预测方法、装置及自动驾驶车辆
    7.
    发明公开
    模型训练方法、轨迹预测方法、装置及自动驾驶车辆 有权

    公开(公告)号：CN114596553A

    公开(公告)日：2022-06-07

    申请号：CN202210244263.1

    申请日：2022-03-11

    申请人： 阿波罗智能技术(北京)有限公司

    发明人： 郑欣悦 ,  柳长春 ,  朱振广 ,  孙灏

    IPC分类号： G06V20/58 ,  G06V10/40 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

    摘要： 本公开提供了一种模型训练方法、轨迹预测方法、装置及自动驾驶车辆，涉及人工智能领域，尤其涉及深度学习、自动驾驶和智能交通技术领域。具体实现方案包括：根据第一动作选择策略，对待训练模型的模型参数进行第n轮次调整，得到中间网络模型，n＝1，......N，N为大于1的整数；利用中间网络模型，执行由第一动作选择策略指示的基于训练样本数据的至少一个轨迹预测动作，得到轨迹预测结果；根据轨迹预测结果和第一动作选择策略，确定第二动作选择策略；以及根据第二动作选择策略，对待训练模型的模型参数进行第n+1轮次调整。