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公开(公告)号：CN111121793B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN201811285325.3
申请日：2018-10-31
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G01C21/32
Abstract: 本发明实施例提出一种用于无人驾驶的地图生成方法、装置及计算机可读存储介质。其中用于无人驾驶的地图生成方法包括：从第一地图获取特定区域的路网信息；将所述路网信息与用于无人驾驶的第二地图的需求信息相对比，得到短缺信息；利用所述路网信息中与所述短缺信息关联的信息对所述短缺信息进行补充；根据所述路网信息和补充的信息生成所述特定区域的第二地图。本发明实施例可根据免费商业地图的信息生成高精地图，方法简单易行，使得适用于无人驾驶的高精地图制作成本大大减少。
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公开(公告)号：CN108921200A
公开(公告)日：2018-11-30
申请号：CN201810597956.2
申请日：2018-06-11
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本公开的实施例提供了用于对驾驶场景数据进行分类的方法、装置、设备和计算机可读存储介质。一种用于确定驾驶场景分类模型的方法包括从众包平台获取第一驾驶场景数据集。第一驾驶场景数据集中的驾驶场景数据已被分类。该方法还包括至少基于第一驾驶场景数据集来生成驾驶场景分类模型，以用于对由采集实体采集的驾驶场景数据进行分类。该方法还包括获取用于对驾驶场景数据进行分类的规则。该规则基于利用驾驶场景分类模型对由采集实体采集的驾驶场景数据进行分类的结果而被生成。此外，该方法还包括至少基于该规则来更新驾驶场景分类模型。以此方式，本公开的实施例能够有效挖掘驾驶场景数据中存在的丰富信息，从而实现对驾驶场景数据的准确分类。
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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：CN109063190B
公开(公告)日：2020-07-14
申请号：CN201810992992.9
申请日：2018-08-29
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/215
Abstract: 本申请实施例公开了用于处理数据序列的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：根据待处理数据序列生成汉克尔矩阵，其中，待处理数据序列包括锯齿形噪声；对汉克尔矩阵进行奇异值分解，得到左奇异矩阵、奇异值向量和右奇异矩阵，其中，奇异值向量的各维分量从大到小排序；确定奇异值向量各分量中的噪声分量；将奇异值向量中各维噪声分量置零；根据左奇异矩阵、置零之后的奇异值向量和右奇异矩阵，生成重构汉克尔矩阵；根据重构汉克尔矩阵，生成处理后的数据序列。该实施方式降低了降噪处理之后所得到的数据序列与待处理数据序列之间的距离。
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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：CN111121793A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201811285325.3
申请日：2018-10-31
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G01C21/32
Abstract: 本发明实施例提出一种用于无人驾驶的地图生成方法、装置及计算机可读存储介质。其中用于无人驾驶的地图生成方法包括：从第一地图获取特定区域的路网信息；将所述路网信息与用于无人驾驶的第二地图的需求信息相对比，得到短缺信息；利用所述路网信息中与所述短缺信息关联的信息对所述短缺信息进行补充；根据所述路网信息和补充的信息生成所述特定区域的第二地图。本发明实施例可根据免费商业地图的信息生成高精地图，方法简单易行，使得适用于无人驾驶的高精地图制作成本大大减少。
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公开(公告)号：CN109063190A
公开(公告)日：2018-12-21
申请号：CN201810992992.9
申请日：2018-08-29
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F17/30
Abstract: 本申请实施例公开了用于处理数据序列的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：根据待处理数据序列生成汉克尔矩阵，其中，待处理数据序列包括锯齿形噪声；对汉克尔矩阵进行奇异值分解，得到左奇异矩阵、奇异值向量和右奇异矩阵，其中，奇异值向量的各维分量从大到小排序；确定奇异值向量各分量中的噪声分量；将奇异值向量中各维噪声分量置零；根据左奇异矩阵、置零之后的奇异值向量和右奇异矩阵，生成重构汉克尔矩阵；根据重构汉克尔矩阵，生成处理后的数据序列。该实施方式降低了降噪处理之后所得到的数据序列与待处理数据序列之间的距离。
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公开(公告)号：CN108921200B
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN201810597956.2
申请日：2018-06-11
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本公开的实施例提供了用于对驾驶场景数据进行分类的方法、装置、设备和计算机可读存储介质。一种用于确定驾驶场景分类模型的方法包括从众包平台获取第一驾驶场景数据集。第一驾驶场景数据集中的驾驶场景数据已被分类。该方法还包括至少基于第一驾驶场景数据集来生成驾驶场景分类模型，以用于对由采集实体采集的驾驶场景数据进行分类。该方法还包括获取用于对驾驶场景数据进行分类的规则。该规则基于利用驾驶场景分类模型对由采集实体采集的驾驶场景数据进行分类的结果而被生成。此外，该方法还包括至少基于该规则来更新驾驶场景分类模型。以此方式，本公开的实施例能够有效挖掘驾驶场景数据中存在的丰富信息，从而实现对驾驶场景数据的准确分类。
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公开(公告)号：CN113642633B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN202110919712.3
申请日：2018-06-11
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
Abstract: 本公开的实施例提供了用于对驾驶场景数据进行分类的方法、装置、设备和计算机可读存储介质。一种用于确定驾驶场景分类模型的方法包括从众包平台获取第一驾驶场景数据集。第一驾驶场景数据集中的驾驶场景数据已被分类。该方法还包括至少基于第一驾驶场景数据集来生成驾驶场景分类模型，以用于对由采集实体采集的驾驶场景数据进行分类。该方法还包括获取用于对驾驶场景数据进行分类的规则。该规则基于利用驾驶场景分类模型对由采集实体采集的驾驶场景数据进行分类的结果而被生成。此外，该方法还包括至少基于该规则来更新驾驶场景分类模型。以此方式，本公开的实施例能够有效挖掘驾驶场景数据中存在的丰富信息，从而实现对驾驶场景数据的准确分类。
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