公开(公告)号：CN114372501A

公开(公告)日：2022-04-19

申请号：CN202111437745.0

申请日：2021-11-29

Applicant: 清华大学

Inventor： 詹仙园 ,  李键雄

IPC: G06K9/62 ,  G09B9/04

Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种自动驾驶训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品。方法包括：获取自动驾驶训练所需要的训练样本集，其中，训练样本集包括至少一个专家样本和至少一个非专家样本；通过预设的评分器，确定各非专家样本中的类专家样本，并提高驾驶模仿策略中类专家样本的训练权重，其中，评分器用于对训练样本集中的每一个训练样本进行评分，类专家样本的训练结果与专家样本的训练结果在预设误差内；通过训练样本，按照调整权重后的驾驶模仿策略，对自动驾驶车辆进行模仿训练。本发明用以解决现有技术中对自动驾驶车辆进行训练时，安全性差、效率低的问题，实现安全地对自动驾驶车辆进行高效率训练。

公开(公告)号：CN114372501B

公开(公告)日：2024-11-29

申请号：CN202111437745.0

申请日：2021-11-29

Applicant: 清华大学

Inventor： 詹仙园 ,  李键雄

IPC: G06F18/214 ,  G09B9/04 ,  G06F18/24

Abstract: 本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种自动驾驶训练方法、装置、设备、存储介质及程序产品。方法包括：获取自动驾驶训练所需要的训练样本集，其中，训练样本集包括至少一个专家样本和至少一个非专家样本；通过预设的评分器，确定各非专家样本中的类专家样本，并提高驾驶模仿策略中类专家样本的训练权重，其中，评分器用于对训练样本集中的每一个训练样本进行评分，类专家样本的训练结果与专家样本的训练结果在预设误差内；通过训练样本，按照调整权重后的驾驶模仿策略，对自动驾驶车辆进行模仿训练。本发明用以解决现有技术中对自动驾驶车辆进行训练时，安全性差、效率低的问题，实现安全地对自动驾驶车辆进行高效率训练。