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公开(公告)号：CN111126556A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201811285414.8
申请日：2018-10-31
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例提出一种人工神经网络模型的训练方法和装置，其中方法包括：获取乘坐无人驾驶车辆的多次乘坐体验结果；获取每次所述乘坐体验结果所对应的无人驾驶车辆的车辆行驶特征，对所述车辆行驶特征进行处理，得到无人驾驶车辆的整体特征向量；采用所述乘坐体验结果及所述整体特征向量训练人工神经网络模型，所述人工神经网络模型用于对无人驾驶车辆的乘坐体验进行评估。本发明实施例能够训练出为无人驾驶车辆的乘坐体验打分的人工神经网络模型，从而无需由人工对无人驾驶车辆的乘坐体验进行打分，节约了评估无人驾驶车辆的人力和时间成本。本发明实施例还提出一种无人驾驶车辆评估方法和装置。
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公开(公告)号：CN111124700A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201811291244.4
申请日：2018-10-31
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F9/54
Abstract: 本发明实施例提出一种仿真软件模型的接入方法和装置。该方法包括：将仿真算法节点需要的输入参数转换得到操作系统输入主题；通过操作系统节点将所述操作系统输入主题发送至仿真算法模型；接收来自所述操作系统节点的操作系统输出主题，所述操作系统输出主题中包括所述仿真算法模型针对所述操作系统输入主题中的输入参数返回的输出参数。本发明实施例中，仿真算法节点通过操作系统节点接入仿真软件模型，可以利用操作系统的消息传递机制，通过操作系统节点实现仿真算法节点与仿真软件模型之间的参数传递。
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公开(公告)号：CN111123883A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201811276946.5
申请日：2018-10-30
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明提出一种双驱动无人车仿真方法、装置、设备和计算机可读介质，所述方法包括：将需要仿真运行的自动驾驶系统接入仿真系统；将仿真系统和自动驾驶系统生成的消息统一收集到统一消息管理层内，并将消息的时间戳更新为一致；对仿真系统和自动驾驶系统的数据通信消息进行相互转换，并将仿真系统的消息分发至自动驾驶系统中，将自动驾驶系统的消息分发至仿真系统中。本发明实施例提供通过在仿真系统和自动驾驶系统之间设置消息管理层，方便于两个系统之间的相互通信、以及可以保证时钟的统一，保证控制的精确性。
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公开(公告)号：CN111123729A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201811287837.3
申请日：2018-10-31
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明提出一种车辆驾驶仿真优化的方法、装置、存储介质和终端设备，其中，所述方法包括：获取车辆在各测试工况中行驶的实车驾驶数据；利用控制算法控制所述车辆的仿真车在各所述测试工况中进行仿真工作，获得各所述测试工况的仿真驾驶数据；根据各所述测试工况的实车驾驶数据与仿真驾驶数据，分别评估所述控制算法在各所述测试工况中的控制优异程度；根据所述控制算法在各所述测试工况中的控制优异程度，确定所述控制算法的调整方向；以及在所述调整方向上调整所述控制算法。采用本发明，可以快速迭代调整控制算法，降低调试成本。
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公开(公告)号：CN111091739A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201811242530.1
申请日：2018-10-24
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例提出一种自动驾驶场景的生成方法、装置和存储介质。该方法包括：将交通路网信息和随机定位点输入行人行为生成器，以生成初始行人轨迹；将交通路网信息和随机定位点输入障碍车行为生成器，以生成初始障碍车轨迹；根据行人行为判别器，对初始行人轨迹的真实度进行判别，以获得第一判别结果；根据障碍车行为判别器，对初始障碍车轨迹的真实度进行判别，以获得第二判别结果；根据第一判别结果和第二判别结果，获得综合判别值；如果综合判别值不符合预设条件，则调整行人行为生成器和障碍车行为生成器的参数后，重新执行生成步骤和判别步骤，直至综合判别值符合预设条件。本发明实施例可以提高仿真场景的真实度和仿真测试的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111091581A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201811245178.7
申请日：2018-10-24
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例提出一种基于生成对抗网络的行人轨迹模拟方法、装置和存储介质。该方法包括：将随机定位点和第一交通路网信息输入生成器，以生成与所述第一交通路网信息相对应的生成行人轨迹；合成所述生成行人轨迹和所述第一交通路网信息，以获得第一输入数据；合成真实行人轨迹和第二交通路网信息，以获得第二输入数据；将所述第一输入数据和所述第二输入数据分别输入判别器；如果所述判别器能够区分所述第一输入数据与所述第二输入数据，则调整所述生成器的参数后，重新执行生成步骤和判别器输入步骤，直至所述判别器无法区分所述第一输入数据与所述第二输入数据。本发明实施例可以模拟出符合真实场景的行人轨迹，提高仿真场景的真实度和仿真测试的准确性。
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公开(公告)号：CN109213114A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201710539727.0
申请日：2017-07-04
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请公开了车载设备配置方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：行车数据采集设备接收服务器发送的更新的配置文件，更新的配置文件包括：行车数据采集设备未记录过的类型的无人驾驶汽车的数据的类型对应的配置数据，配置数据包括：类型的标识、从无人驾驶汽车获取类型的无人驾驶汽车的数据的通信方式；以通信方式获取无人驾驶汽车的该类型的数据，以及存储无人驾驶汽车的该类型的数据。实现了对诸如需要车载设备从车辆的控制系统获取新的类型的数据的与车辆的控制系统的交互进行配置，通过配置的方式增加车载设备通过与车辆的控制系统的交互而具备新的功能。
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公开(公告)号：CN106953904A
公开(公告)日：2017-07-14
申请号：CN201710146477.4
申请日：2017-03-13
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明公开了自动驾驶车辆的数据传输方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：对自动驾驶车辆行驶过程中产生的数据进行实时性和非实时性区分；对于实时性数据，通过无线网络实时传输到服务器中；对于非实时性数据，保存到车载存储设备中，以便当自动驾驶车辆行驶结束后，将保存在车载存储设备中的数据通过预定方式传输到服务器中。应用本发明所述方案，能够保证数据的完整性等。
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公开(公告)号：CN111159832B
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN201811222416.2
申请日：2018-10-19
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本发明实施例提出一种交通信息流的构建方法和装置。该方法包括：加载需要构建的仿真场景的区域地图；在所述区域地图的中放置多个智能体；控制各所述智能体在所述区域地图中运行，并收集各所述智能体的运行状态；利用交通规则对各所述智能体的运行状态进行强化学习，得到所述仿真场景的交通信息流。本发明实施例采用强化学习方法训练仿真场景的交通信息流，可以提供足够多且足够复杂的自动驾驶仿真场景，从而使得自动驾驶车辆的仿真结果更加准确。
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公开(公告)号：CN111125854B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN201811286729.4
申请日：2018-10-31
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出一种车辆动力学模型的优化方法、装置、存储介质和终端设备，其中，所述方法包括：获取车辆在预设的行驶工况中行驶的实车行驶数据；控制所述车辆的仿真车依据车辆动力学模型在所述行驶工况中进行仿真，获得仿真行驶数据；其中，初始化的所述车辆动力学模型至少由所述车辆的部分动力参数构建；判断所述仿真行驶数据与所述实车行驶数据的误差是否满足收敛条件；以及如果所述误差不满足所述收敛条件，根据所述车辆动力学模型的模型参数梯度及梯度方向，调整所述车辆动力学模型的模型参数。采用本发明，可以提高辆动力学模型的精度，以提高无人车仿真的可靠性。
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