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公开(公告)号：CN111123730B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN201811289030.3
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: 本发明提出一种无人驾驶故障仿真方法、装置、设备和计算机可读介质，所述方法包括：对无人车进行故障模拟；对自动驾驶系统在模拟故障中应对的操作进行度量；根据度量结果评估自动驾驶系统在故障中的控制边界，获取更新参数；在无人车实际运行中使用故障码辅助控制参数设定。本发明实施例通过在汽车控制动力学模型中嵌入故障模型进行仿真，再对自动驾驶系统在模拟故障中应对的操作进行度量，并根据度量结果对自动驾驶算法进行全方位评估，从而获得更新参数，逐步完成对自动驾驶系统的算法的迭代更新。另外还可以在自动驾驶车辆实际运行中，通过引入汽车标准的故障码，辅助自动驾驶控制模块参数的设定。
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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：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：CN111123730A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201811289030.3
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: 本发明提出一种无人驾驶故障仿真方法、装置、设备和计算机可读介质，所述方法包括：对无人车进行故障模拟；对自动驾驶系统在模拟故障中应对的操作进行度量；根据度量结果评估自动驾驶系统在故障中的控制边界，获取更新参数；在无人车实际运行中使用故障码辅助控制参数设定。本发明实施例通过在汽车控制动力学模型中嵌入故障模型进行仿真，再对自动驾驶系统在模拟故障中应对的操作进行度量，并根据度量结果对自动驾驶算法进行全方位评估，从而获得更新参数，逐步完成对自动驾驶系统的算法的迭代更新。另外还可以在自动驾驶车辆实际运行中，通过引入汽车标准的故障码，辅助自动驾驶控制模块参数的设定。
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