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公开(公告)号：CN111126556B
公开(公告)日：2023-07-25
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
IPC: G06N3/0442 , G06N3/08
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：CN111123728B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN201811277867.6
申请日：2018-10-30
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：接收用户提交的仿真服务请求；根据用户提交的仿真服务请求展示相应的标准化服务模块；接收用户挑选的标准化服务模块，调用标准化应用程序接口，构建仿真系统。本发明实施例提供标准化仿真服务进行模块化、标准化，从而可以根据用户需求进行相应的配置，构建对应的仿真服务系统，从而可以灵活地提供给不同需求的产品。另外，还将消息通信和流控服务进行标准化配置，通过消息通信可以适应不同驾驶系统的产品，通过流控服务可以对不同系统的产品进行控制。
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公开(公告)号：CN111143423B
公开(公告)日：2023-03-24
申请号：CN201811306640.X
申请日：2018-11-05
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明提出一种动态场景标注数据挖掘方法、装置和终端，所述方法包括：获取自动驾驶算法的运行结果，根据自动驾驶算法的运行结果记录动态行为特征；在场景标注数据库中查询与动态行为特征对应的场景标注数据；将查询到的场景标注数据作为动态场景标注数据进行提取。能够对由于自动驾驶算法的变更导致的动态行为发生变化进行及时监控，并对算法运行后得到的动态场景标注数据进行标注，以便于根据标注的动态场景标注数据来对自动驾驶算法的运行效果做优化分析和评估。
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公开(公告)号：CN109215169B
公开(公告)日：2021-10-29
申请号：CN201710538690.X
申请日：2017-07-04
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本申请公开了行车数据的存储方法、装置和设备。行车数据的存储方法的一具体实施方式包括：获取待存储的行车数据；判断当前的空闲存储空间是否足够容纳待存储的行车数据；响应于确定当前的空闲存储空间不足够容纳待存储的行车数据，基于已获取的行车数据的回收优先级索引从已存储的行车数据中确定出待回收数据；将待存储的行车数据写入待回收数据的存储地址，并建立待存储的行车数据的回收优先级索引。该实施方式实现了行车数据的存储空间的循环利用，保证新的行车数据可以被成功写入存储区，提升行车数据在后续事故分析中作为分析依据的可靠性。
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公开(公告)号：CN111199083A
公开(公告)日：2020-05-26
申请号：CN201811287158.6
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复现无人驾驶车辆事故数据的方法和装置，其中方法包括：确定需要复现无人驾驶车辆事故数据的复现时间段，获取所述复现时间段的事故数据片段；确定用于复现无人驾驶车辆事故数据的导航途经点；采用所述事故数据片段和所述导航途经点，在仿真环境中控制无人驾驶车辆算法的运行。本发明实施例能够实现在仿真系统中复现无人驾驶车辆的事故数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111159832A
公开(公告)日：2020-05-15
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：CN111143423A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201811306640.X
申请日：2018-11-05
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/2458
Abstract: 本发明提出一种动态场景标注数据挖掘方法、装置和终端，所述方法包括：获取自动驾驶算法的运行结果，根据自动驾驶算法的运行结果记录动态行为特征；在场景标注数据库中查询与动态行为特征对应的场景标注数据；将查询到的场景标注数据作为动态场景标注数据进行提取。能够对由于自动驾驶算法的变更导致的动态行为发生变化进行及时监控，并对算法运行后得到的动态场景标注数据进行标注，以便于根据标注的动态场景标注数据来对自动驾驶算法的运行效果做优化分析和评估。
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公开(公告)号：CN111143377A
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201811306696.5
申请日：2018-11-05
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/23 , G06F16/25 , G06F16/248 , G06F30/20
Abstract: 本发明实施例提出一种自动驾驶仿真数据收集方法、装置和系统。该方法包括：接收来自仿真结果数据库的数据更新消息，所述数据更新消息中包括在所述仿真结果数据库中更新的记录标识；响应于所述数据更新消息，在各所述仿真结果数据库中查找所述记录标识对应的自动驾驶仿真记录，每个自动驾驶仿真记录中包括对应的自动驾驶场景的运行结果。本发明实施例可以由仿真结果数据库的更新触发数据收集，减少收集服务器的数据处理量，提高数据收集效率，从而快速、合理将仿真结果数据汇集起来呈现给用户。
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公开(公告)号：CN111124592A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201811287177.9
申请日：2018-10-31
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F9/455
Abstract: 本发明实施例提出一种仿真任务执行方法和装置。该方法包括：获取仿真算法节点的仿真任务，所述仿真任务中包括初始任务参数和执行时间；在所述仿真算法节点与仿真软件模型的时钟对齐的情况下，获取针对所述仿真任务的执行结果参数；向所述仿真算法节点发送所述执行结果参数。本发明实施例将仿真软件模型与仿真算法节点的时钟对齐，然后仿真算法节点可以利用仿真软件模型对齐后的执行结果参数进行后续的仿真运算，能够针对不同的仿真软件模型抽象出统一的一致性解决方法，可以将不同的仿真软件模型按照严格的一致性支持接入到不同的仿真算法节点中。
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公开(公告)号：CN111123728A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201811277867.6
申请日：2018-10-30
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：接收用户提交的仿真服务请求；根据用户提交的仿真服务请求展示相应的标准化服务模块；接收用户挑选的标准化服务模块，调用标准化应用程序接口，构建仿真系统。本发明实施例提供标准化仿真服务进行模块化、标准化，从而可以根据用户需求进行相应的配置，构建对应的仿真服务系统，从而可以灵活地提供给不同需求的产品。另外，还将消息通信和流控服务进行标准化配置，通过消息通信可以适应不同驾驶系统的产品，通过流控服务可以对不同系统的产品进行控制。
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