一种基于深度学习的车辆运动规划方法、系统、设备及介质

本发明属于自动驾驶技术领域，并公开了一种基于深度学习的车辆运动规划方法、系统、设备及介质，包括：获取车辆行驶过程中车辆的实时车辆传感数据，所述实时车辆传感数据包括车载相机拍摄数据、雷达测量数据和GPS/IMU传感器数据；提取所述实时车辆传感数据的鸟瞰图特征；将鸟瞰图特征输入轨迹生成模型中进行曲线拟合，输出多条曲线轨迹；其中，所述轨迹生成模型是基于深度学习模型构建的；对各所述曲线轨迹进行碰撞检测和动力学违规检测，得到若干候选轨迹；基于预设综合选优指标在各所述候选轨迹中选取最优轨迹作为车辆的执行轨迹。本发明能在复杂场景下生成平滑、稳定的轨迹，同时具备高效性、灵活性和可扩展性。