驾驶行为模型训练方法、自然驾驶环境重建方法及装置

AITNT
正文
推荐专利
驾驶行为模型训练方法、自然驾驶环境重建方法及装置
申请号:CN202410832192
申请日期:2024-06-25
公开号:CN118587691A
公开日期:2024-09-03
类型:发明专利
摘要
一种驾驶行为模型训练方法、自然驾驶环境重建方法及装置。利用数据驱动的方式对复杂环境下车辆的驾驶行为模型进行训练,通过对该模型在时间上的串行调用与空间上的并行调用,重建时空连续的自然驾驶环境;通过模型驱动的方法对自动驾驶系统测试环境中的背景车辆进行模拟,并与被测的自动驾驶系统进行实时交互,可以模拟复杂的真实路况,对设有自动驾驶系统的汽车在复杂交互环境下进行测试,有效保障自然驾驶环境中背景车辆的行为与真实环境中的车辆的行为状态趋近,提高了测试的准确性。
技术关键词
环境重建方法 场景 自动驾驶系统 模型训练方法 车辆状态预测 深度神经网络模型 数据 地图 计算机存储介质 存储器 模型训练装置 测试方法 车载传感器 处理器 加速度 训练集 参数 路况
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于虚实融合学习场景的在线教育系统和方法
在线教育系统 课堂教学场景 控制模块 人机交互单元 坐标系
2
基于脑电信号解析的助眠模式自适应切换方法及装置
助眠模式 切换器 睡眠特征 切换方法 脑电信号采集
3
一种基于XGBoost的实时渲染自动参数优化方法
自动参数优化方法 时间预测模型 游戏引擎 构建虚拟场景 序列
4
基于改进生成对抗网络的配网运行风险评估方法及系统
风险评估方法 分布式资源 场景 历史运行数据 异常数据点
5
基于目的视角生成的Diffusion动作预测方法、装置及电子设备
生成神经网络模型 三维场景信息 多视角 动作预测方法 训练样本图像
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号