WO2019047662A1 - 一种在自动驾驶模式下确定路线的方法和装置 - Google Patents
一种在自动驾驶模式下确定路线的方法和装置 Download PDFInfo
- Publication number
- WO2019047662A1 WO2019047662A1 PCT/CN2018/099387 CN2018099387W WO2019047662A1 WO 2019047662 A1 WO2019047662 A1 WO 2019047662A1 CN 2018099387 W CN2018099387 W CN 2018099387W WO 2019047662 A1 WO2019047662 A1 WO 2019047662A1
- Authority
- WO
- WIPO (PCT)
- Prior art keywords
- route
- automatic driving
- selection information
- user selection
- user
- Prior art date
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 31
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 20
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 7
- 238000013135 deep learning Methods 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 235000019800 disodium phosphate Nutrition 0.000 description 1
- 230000010365 information processing Effects 0.000 description 1
- 238000003062 neural network model Methods 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W30/00—Purposes of road vehicle drive control systems not related to the control of a particular sub-unit, e.g. of systems using conjoint control of vehicle sub-units
- B60W30/10—Path keeping
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B60—VEHICLES IN GENERAL
- B60W—CONJOINT CONTROL OF VEHICLE SUB-UNITS OF DIFFERENT TYPE OR DIFFERENT FUNCTION; CONTROL SYSTEMS SPECIALLY ADAPTED FOR HYBRID VEHICLES; ROAD VEHICLE DRIVE CONTROL SYSTEMS FOR PURPOSES NOT RELATED TO THE CONTROL OF A PARTICULAR SUB-UNIT
- B60W50/00—Details of control systems for road vehicle drive control not related to the control of a particular sub-unit, e.g. process diagnostic or vehicle driver interfaces
- B60W2050/0001—Details of the control system
- B60W2050/0002—Automatic control, details of type of controller or control system architecture
Definitions
- the present invention relates to the field of automatic driving, and more particularly to a method and apparatus for determining a route in an automatic driving mode.
- a method of determining a route in an automatic driving mode includes the following steps:
- the driving route in the automatic driving mode is determined based on the user selection information.
- a route determining device that determines a route in an automatic driving mode, wherein the route determining device includes:
- a computer apparatus includes a memory, a processor, and a computer program stored on the memory and executable on the processor, wherein the processor implements the program when the program is executed Methods.
- a computer readable storage medium having stored thereon a computer program, wherein the program is implemented by a processor to implement the method.
- the present invention has the following advantages: the automatic driving mode can be switched to the manual driving mode, and the user can select the driving route in the automatic driving mode, thereby obtaining a driving scheme more in line with the user's habits. To meet the individual needs of users.
- FIG. 1 is a flow chart showing a method of determining a route in an automatic driving mode in accordance with a preferred embodiment of the present invention
- FIG. 2 is a block diagram showing the structure of a determining device for determining a route in an automatic driving mode in accordance with a preferred embodiment of the present invention.
- the route determining device that performs the method of the present invention is implemented by a computer device.
- the computer has a memory, a processor, and a computer program stored on the memory and operative on the processor, the processor executing the method as the access device performs when executing the corresponding computer program.
- a method corresponding to the control device can be implemented by storing a corresponding computer program on a computer readable storage medium such that the processor executes the program.
- the computer device comprises an electronic device capable of automatically performing numerical calculation and/or information processing according to an instruction set or stored in advance, the hardware of which includes but is not limited to a microprocessor, an application specific integrated circuit (ASIC), Programming gate arrays (FPGAs), digital processors (DSPs), embedded devices, and more.
- the computer device can include a network device and/or a user device.
- the computer device comprises a user device and/or a network device that can control the vehicle for automatic driving.
- the user equipment includes, but is not limited to, any electronic product that can be embedded in the vehicle and can interact with the user in a touch manner, for example, an embedded smart navigation device, a tablet computer, or the like.
- the network device includes, but is not limited to, a single network server, a server group composed of multiple network servers, or a cloud computing-based cloud composed of a large number of hosts or network servers, where the cloud computing is distributed computing.
- a super virtual computer consisting of a group of loosely coupled computers.
- the network device according to the present invention can control the vehicle to perform automatic driving by communicating with a client in the vehicle.
- the network where the network device is located includes, but is not limited to, the Internet, a wide area network, a metropolitan area network, a local area network, a VPN network, and the like. It should be noted that the user equipment, the network equipment, and the network are only examples, and other existing or future network devices and networks may be applicable to the present invention, and are also included in the scope of the present invention. The way is included here.
- FIG. 1 there is illustrated a flow chart of a method of determining a route in an automatic driving mode in accordance with a preferred embodiment of the present invention.
- the method according to the invention comprises a step S1 and a step S2.
- step S1 in the automatic driving mode, the route determining means detects whether or not there is user selection information when the current road image information corresponds to a plurality of route selection items.
- the road image information when the road image information corresponds to a fork, such as a road intersection such as a crossroad or a second road, the road image information is considered to have a plurality of road selection items.
- the route determining means acquires user selection information in the automatic driving mode.
- the route determining means opens an interface for acquiring user selection information in the automatic driving mode to acquire user selection information.
- the route determining means can acquire the user selection information in a plurality of ways.
- the route determining means may obtain the user selection information by acquiring voice information input by the user, or a touch operation input by the user or the like.
- the route determining means can also determine its user selection information by acquiring the user's operation on the steering wheel.
- the route determination means when the current road image information corresponds to a plurality of route selection items, the route determination means prompts the user to perform route selection; and receives user selection information input by the user based on the prompt information.
- the route determining means can simultaneously prompt the user by voice and text: "Which road needs to be selected, "left, center, and right” ?
- the route determining device has its corresponding microphone, and collects the user voice "left", and then determines that the user selection information input by the user based on the prompt information is the left road.
- step S2 when the route determining means detects the user selection information, the driving route in the automatic driving mode is determined based on the user selection information.
- the route determining means detects the user selection information, it re-determines a driving route that conforms to the user selection information to continue the automatic driving.
- the automatic driving is performed based on the original driving route in the automatic driving mode.
- the route determining means trains the automatic driving model by using the road image information and its corresponding user selection information as training data of an automatic driving model.
- the route determining means identifies the road image information having the user selection information; and trains the automatic driving model based on the identified road image information and the corresponding normal training data.
- the general training data includes historical automatic driving information corresponding to the road image information, for example, driving speed, steering wheel angle, and the like.
- the route determining means obtains the user selection information corresponding to a road image information as "left” in the automatic driving mode, and the route determining means marks the road image information as "left” and corresponds to the corresponding road image information.
- the historical automatic driving information trains the automatic driving model to determine an automatic driving scheme corresponding to the road image information.
- the automatic driving scheme includes but is not limited to any one of the following:
- the route determining means determines an automatic driving plan corresponding to the road image information based on the training result of the automatic driving model.
- the route determining means plans an automatic driving plan including the road image information based on the training result.
- the user can select the driving route selection information in the automatic driving mode without switching the automatic driving mode to the manual driving mode, thereby obtaining a driving plan more in line with the user's habits and satisfying the individualized needs of the user. .
- FIG. 2 there is shown a schematic structural view of a route determining device for determining a route in an automatic driving mode in accordance with a preferred embodiment of the present invention.
- the route determining device includes means for detecting whether or not there is user selection information when the current road image information corresponds to a plurality of route selection items in the automatic driving mode (hereinafter referred to as "detecting device 101"), and And means for determining a driving route in the automatic driving mode based on the user selection information when the user selection information is detected (hereinafter referred to as "determining device 102").
- the detecting device 101 detects whether or not there is user selection information when the current road image information corresponds to a plurality of route selection items.
- the road image information when the road image information corresponds to a fork, such as a road intersection such as a crossroad or a second road, the road image information is considered to have a plurality of road selection items.
- the route determining means acquires user selection information in the automatic driving mode.
- the route determining means opens an interface for acquiring user selection information in the automatic driving mode to acquire user selection information.
- the route determining means can acquire the user selection information in a plurality of ways.
- the route determining means may obtain the user selection information by acquiring voice information input by the user, or a touch operation input by the user or the like.
- the route determining means can also determine its user selection information by acquiring the user's operation on the steering wheel.
- the route determination means when the current road image information corresponds to a plurality of route selection items, the route determination means prompts the user to perform route selection; and receives user selection information input by the user based on the prompt information.
- the route determining means can simultaneously prompt the user by voice and text: "Which road needs to be selected, "left, center, and right” ?
- the route determining device has its corresponding microphone, and collects the user voice "left", and then determines that the user selection information input by the user based on the prompt information is the left road.
- the determining means 102 determines the driving route in the automatic driving mode based on the user selection information.
- the determining means 102 newly determines a driving route that conforms to the user selection information to continue the automatic driving.
- the route determining means when the detecting means 101 does not detect the user selection information, performs automatic driving based on the original driving route in the automatic driving mode.
- the route determining means trains the automatic driving model by using the road image information and its corresponding user selection information as training data of an automatic driving model.
- the route determining means identifies the road image information having the user selection information; and trains the automatic driving model based on the identified road image information and the corresponding normal training data.
- the general training data includes historical automatic driving information corresponding to the road image information, for example, driving speed, steering wheel angle, and the like.
- the route determining means obtains the user selection information corresponding to a road image information as "left” in the automatic driving mode, and the route determining means marks the road image information as "left” and corresponds to the corresponding road image information.
- the historical automatic driving information trains the automatic driving model to determine an automatic driving scheme corresponding to the road image information.
- the automatic driving scheme includes but is not limited to any one of the following:
- the route determining means determines an automatic driving plan corresponding to the road image information based on the training result of the automatic driving model.
- the route determining means plans an automatic driving plan including the road image information based on the training result.
- the user can select the driving route selection information in the automatic driving mode without switching the automatic driving mode to the manual driving mode, thereby obtaining a driving plan more in line with the user's habits and satisfying the individualized needs of the user. .
- the automatic driving model itself according to the present invention can be constructed in various ways, for example, using a neural network model or the like, and the manner in which the model is constructed does not affect the implementation of the present invention.
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Transportation (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Human Computer Interaction (AREA)
- Navigation (AREA)
Abstract
一种自动驾驶模式下确定路线的方法和装置，方法包括以下步骤：在自动驾驶模式下，在当前的道路图像信息对应多个路线选择项时，检测是否有用户选择信息；当检测到用户选择信息时，基于所述用户选择信息来确定所述自动驾驶模式下的驾驶路线。无需将自动驾驶模式切换为人工驾驶模式，即可在自动驾驶模式下获得用户对驾驶路线的选择信息，从而能够获得更加符合用户习惯的驾驶方案，满足用户的个性化需求。
Description
本专利申请要求于2017年9月5日提交的、申请号为201710792217.4、申请人为百度在线网络技术(北京)有限公司、发明名称为“一种在自动驾驶模式下确定路线的方法和装置”的中国专利申请的优先权，该申请的全文以引用的方式并入本申请中。
本发明涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种在自动驾驶模式下确定路线的方法和装置。
伴随着深度学习的发展，通过端到端的深度学习实现自动驾驶便是自动驾驶领域的主要研究方向。而传统端到端自动驾驶是根据司机的历史驾驶行为学习而来，而一旦确定了自动驾驶策略，例如，自动驾驶路线之后，在相应的自动驾驶模式中，通常无法对该自动驾驶策略进行变动。
从而有时候无法适应用户的多样化需求，例如，用户更偏好经由某一风景优美的路段到达目的地，而更加传统的历史学习，可能无法了解到用户的这一喜好，从而无法为用户选择相应的路线。
发明内容
本发明的目的是提供一种自动驾驶模式下确定路线的方法和装置。
根据本发明的方案，提供了一种在自动驾驶模式下确定路线的方法， 其中，所述方法包括以下步骤：
-在自动驾驶模式下，在当前的道路图像信息对应多个路线选择项时，检测是否有用户选择信息；
-当检测到用户选择信息时，基于所述用户选择信息来确定所述自动驾驶模式下的驾驶路线。
根据本发明的方案，提供了一种在自动驾驶模式下确定路线的路线确定装置，其中，所述路线确定装置包括：
用于在自动驾驶模式下，在当前的道路图像信息对应多个路线选择项时，检测是否有用户选择信息的装置；
用于当检测到用户选择信息时，基于所述用户选择信息来确定所述自动驾驶模式下的驾驶路线的装置。
根据本发明的一个方面，提供一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现所述的方法。
根据本发明的一个方面，提供一种计算机可读的存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现所述的方法。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：无需将自动驾驶模式切换为人工驾驶模式，即可在自动驾驶模式下获得用户对驾驶路线的选择信息，从而能够获得更加符合用户习惯的驾驶方案，满足用户的个性化需求。
通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1示意出了根据本发明的一种优选实施例的自动驾驶模式下确定路线方法的方法流程图；
图2示意出了根据本发明的一种优选实施例的自动驾驶模式下确定路线的确定装置的结构示意图。
附图中相同或相似的附图标记代表相同或相似的部件。
下面结合附图对本发明作进一步详细描述。
其中，执行本发明方法的路线确定装置通过计算机设备来实现。所述计算机具有存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，该处理器执行程序相应的计算机程序时实现如存取装置所执行的方法。此外，通过在计算机可读存储介质上存储相应的计算机程序，以使得处理器执行该程序时可实现如控制装置对应的方法。
其中，所述计算机设备包括一种能够按照事先设定或存储的指令，自动进行数值计算和/或信息处理的电子设备，其硬件包括但不限于微处理器、专用集成电路(ASIC)、可编程门阵列(FPGA)、数字处理器(DSP)、嵌入式设备等。所述计算机设备可包括网络设备和/或用户设备。
优选地，所述计算机设备包括可控制车辆进行自动驾驶的用户设备和/或网络设备。
其中，所述用户设备包括但不限于任何一种可内嵌于所述车辆中并可与用户触控方式进行人机交互的电子产品，例如，内嵌智能导航设备、平板电脑等。
其中，所述网络设备包括但不限于单个网络服务器、多个网络服务器组成的服务器组或基于云计算(Cloud Computing)的由大量主机或网络服务器构成的云，其中，云计算是分布式计算的一种，由一群松散耦合的计算机集组成的一个超级虚拟计算机。其中，根据本发明的网络设备可通过与车辆内客户端的通信来控制车辆进行自动驾驶。
其中，所述网络设备所处的网络包括但不限于互联网、广域网、城域网、局域网、VPN网络等。需要说明的是，所述用户设备、网络设备以及网络仅为举例，其他现有的或今后可能出现网络设备以及网络如可适用于本发明，也应包含在本发明保护范围以内，并以引用方 式包含于此。
参照图1，图1示意出了根据本发明的一种优选实施例的自动驾驶模式下确定路线方法的方法流程图。
根据本发明的方法包括步骤S1和步骤S2。
在步骤S1中，在自动驾驶模式下，路线确定装置在当前的道路图像信息对应多个路线选择项时，检测是否有用户选择信息。
其中，当道路图像信息对应岔路口，如十字路口、二岔路等道路信息时，认为该道路图像信息具有多个道路选择项。
优选地，路线确定装置在自动驾驶模式下获取用户选择信息。
具体地，路线确定装置在自动驾驶模式下，开放用于获取用户选择信息的接口，以获取用户选择信息。
优选地，路线确定装置可以通过多种方式来获取用户选择信息。
例如，路线确定装置可通过获取用户输入的语音信息，或者用户输入的触摸操作等，来获得用户选择信息。
更优选地，路线确定装置也可通过获取用户对方向盘的操作，来确定其用户选择信息。
根据本发明的一个优选实施例，在当前的道路图像信息对应多个路线选择项时，路线确定装置提示用户可进行路线选择；并接收用户基于所述提示信息输入的用户选择信息。
根据本发明的第一示例，对于一具有左、中、右三个路线选择项的道路图像信息，路线确定装置可通过语音和文字同时提示用户：“需要选择“左、中、右哪一道路？”路线确定装置其对应的麦克风，采集到用户语音“左”，则确定用户基于该提示信息输入的用户选择信息为左侧道路。
接着，在步骤S2中，当路线确定装置检测到用户选择信息时，基于所述用户选择信息来确定所述自动驾驶模式下的驾驶路线。
具体地，当路线确定装置检测到用户选择信息时，重新确定一符合该用户选择信息的驾驶路线，以继续进行自动驾驶。
根据本发明的一个优选实施例，当路线确定装置未检测到用户选择信息时，基于自动驾驶模式下原定的驾驶路线进行自动行驶。
根据本发明的优选方案，路线确定装置将所述道路图像信息及其对应的用户选择信息作为自动驾驶模型的训练数据，对所述自动驾驶模型进行训练。
优选地，路线确定装置对具有用户选择信息的所述道路图像信息进行标识；并基于标识后的道路图像信息及其对应的普通训练数据，对所述自动驾驶模型进行训练。
其中，所述普通训练数据包括与该道路图像信息对应的历史自动驾驶信息，例如，驾驶速度、方向盘角度等。
例如，路线确定装置在自动驾驶模式下，获得与一道路图像信息对应的用户选择信息为“左”，则路线确定装置对该道路图像信息标记为“左”，并结合该道路图像信息对应的历史自动驾驶信息，对自动驾驶模型进行训练，以确定与该道路图像信息对应的自动驾驶方案。
其中，所述自动驾驶方案包括但不限于以下任一项：
1)驾驶路线；
2)与驾驶路线各个部分对应的驾驶速度、方向盘角度等；
3)其他辅助驾驶操作，例如，雨刷控制，车灯控制等。
接着，路线确定装置基于所述自动驾驶模型的训练结果，来确定与所述道路图像信息对应的自动驾驶方案。
具体地，路线确定装置基于训练结果，来规划包含该道路图像信息的自动驾驶方案。
根据本发明的方案，无需将自动驾驶模式切换为人工驾驶模式，即可在自动驾驶模式下获得用户对驾驶路线的选择信息，从而能够获得更加符合用户习惯的驾驶方案，满足用户的个性化需求。
参照图2，图2示意出了根据本发明的一种优选实施例的自动驾驶模式下确定路线的路线确定装置的结构示意图。
根据本发明的路线确定装置包括用于在自动驾驶模式下，在当前 的道路图像信息对应多个路线选择项时，检测是否有用户选择信息的装置(以下简称“检测装置101”)，和用于当检测到用户选择信息时，基于所述用户选择信息来确定所述自动驾驶模式下的驾驶路线的装置(以下简称“确定装置102”)。
在自动驾驶模式下，检测装置101在当前的道路图像信息对应多个路线选择项时，检测是否有用户选择信息。
其中，当道路图像信息对应岔路口，如十字路口、二岔路等道路信息时，认为该道路图像信息具有多个道路选择项。
优选地，路线确定装置在自动驾驶模式下获取用户选择信息。
具体地，路线确定装置在自动驾驶模式下，开放用于获取用户选择信息的接口，以获取用户选择信息。
优选地，路线确定装置可以通过多种方式来获取用户选择信息。
例如，路线确定装置可通过获取用户输入的语音信息，或者用户输入的触摸操作等，来获得用户选择信息。
更优选地，路线确定装置也可通过获取用户对方向盘的操作，来确定其用户选择信息。
根据本发明的一个优选实施例，在当前的道路图像信息对应多个路线选择项时，路线确定装置提示用户可进行路线选择；并接收用户基于所述提示信息输入的用户选择信息。
根据本发明的第一示例，对于一具有左、中、右三个路线选择项的道路图像信息，路线确定装置可通过语音和文字同时提示用户：“需要选择“左、中、右哪一道路？”路线确定装置其对应的麦克风，采集到用户语音“左”，则确定用户基于该提示信息输入的用户选择信息为左侧道路。
接着，当检测装置101检测到用户选择信息时，确定装置102基于所述用户选择信息来确定所述自动驾驶模式下的驾驶路线。
具体地，当检测装置101检测到用户选择信息时，确定装置102重新确定一符合该用户选择信息的驾驶路线，以继续进行自动驾驶。
根据本发明的一个优选实施例，当检测装置101未检测到用户选择信息时，路线确定装置基于自动驾驶模式下原定的驾驶路线进行自动行驶。
根据本发明的优选方案，路线确定装置将所述道路图像信息及其对应的用户选择信息作为自动驾驶模型的训练数据，对所述自动驾驶模型进行训练。
优选地，路线确定装置对具有用户选择信息的所述道路图像信息进行标识；并基于标识后的道路图像信息及其对应的普通训练数据，对所述自动驾驶模型进行训练。
其中，所述普通训练数据包括与该道路图像信息对应的历史自动驾驶信息，例如，驾驶速度、方向盘角度等。
例如，路线确定装置在自动驾驶模式下，获得与一道路图像信息对应的用户选择信息为“左”，则路线确定装置对该道路图像信息标记为“左”，并结合该道路图像信息对应的历史自动驾驶信息，对自动驾驶模型进行训练，以确定与该道路图像信息对应的自动驾驶方案。
其中，所述自动驾驶方案包括但不限于以下任一项：
1)驾驶路线；
2)与驾驶路线各个部分对应的驾驶速度、方向盘角度等；
3)其他辅助驾驶操作，例如，雨刷控制，车灯控制等。
接着，路线确定装置基于所述自动驾驶模型的训练结果，来确定与所述道路图像信息对应的自动驾驶方案。
具体地，路线确定装置基于训练结果，来规划包含该道路图像信息的自动驾驶方案。
根据本发明的方案，无需将自动驾驶模式切换为人工驾驶模式，即可在自动驾驶模式下获得用户对驾驶路线的选择信息，从而能够获得更加符合用户习惯的驾驶方案，满足用户的个性化需求。
需要说明的是，本领域技术人员应可理解，根据本发明的自动驾驶模型本身可采用多种方式来构建，例如，采用神经网络模型等，其 模型的构建方式并不影响本发明的实施。
对于本领域技术人员而言，显然本发明不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本发明的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本发明。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。此外，显然“包括”一词不排除其他单元或步骤，单数不排除复数。系统权利要求中陈述的多个单元或装置也可以由一个单元或装置通过软件或者硬件来实现。第一，第二等词语用来表示名称，而并不表示任何特定的顺序。
Claims (14)
- 一种在自动驾驶模式下确定路线的方法，其中，所述方法包括以下步骤：-在自动驾驶模式下，在当前的道路图像信息对应多个路线选择项时，检测是否有用户选择信息；-当检测到用户选择信息时，基于所述用户选择信息来确定所述自动驾驶模式下的驾驶路线。
- 根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括以下步骤：-在自动驾驶模式下获取用户选择信息。
- 根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述方法还包括以下步骤：-将所述道路图像信息及其对应的用户选择信息作为自动驾驶模型的训练数据，对所述自动驾驶模型进行训练。
- 根据权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括以下步骤：-对具有用户选择信息的所述道路图像信息进行标识；-基于标识后的道路图像信息及其对应的普通训练数据，对所述自动驾驶模型进行训练。
- 根据权利要求3所述的方法，其中，所述方法还包括以下步骤：-基于所述自动驾驶模型的训练结果，来确定与所述道路图像信息对应的道路选择信息。
- 根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述方法还包括以下步骤：-在当前的道路图像信息对应多个路线选择项时，提示用户可进行路线选择；-接收用户基于所述提示信息输入的用户选择信息。
- 一种在自动驾驶模式下确定路线的路线确定装置，其中，所述路线确定装置包括：用于在自动驾驶模式下，在当前的道路图像信息对应多个路线选择 项时，检测是否有用户选择信息的装置；用于当检测到用户选择信息时，基于所述用户选择信息来确定所述自动驾驶模式下的驾驶路线的装置。
- 根据权利要求7所述的路线确定装置，其中，所述路线确定装置还包括：用于在自动驾驶模式下获取用户选择信息的装置。
- 根据权利要求7或8所述的路线确定装置，其中，所述路线确定装置还包括：用于将所述道路图像信息及其对应的用户选择信息作为自动驾驶模型的训练数据，对所述自动驾驶模型进行训练的装置。
- 根据权利要求9所述的路线确定装置，其中，所述路线确定装置还包括：用于对具有用户选择信息的所述道路图像信息进行标识的装置；用于基于标识后的道路图像信息及其对应的普通训练数据，对所述自动驾驶模型进行训练的装置。
- 根据权利要求9所述的路线确定装置，其中，所述路线确定装置还包括：用于基于所述自动驾驶模型的训练结果，来确定与所述道路图像信息对应的道路选择信息的装置。
- 根据权利要求7或8所述的路线确定装置，其中，所述路线确定装置还包括：用于在当前的道路图像信息对应多个路线选择项时，提示用户可进行路线选择的装置；用于接收用户基于所述提示信息输入的用户选择信息的装置。
- 一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
- 一种计算机可读的存储介质，其上存储有计算机程序，其特征 在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
Applications Claiming Priority (2)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201710792217.4 | 2017-09-05 | ||
| CN201710792217.4A CN107745711B (zh) | 2017-09-05 | 2017-09-05 | 一种在自动驾驶模式下确定路线的方法和装置 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| WO2019047662A1 true WO2019047662A1 (zh) | 2019-03-14 |
Family
ID=61254987
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| PCT/CN2018/099387 WO2019047662A1 (zh) | 2017-09-05 | 2018-08-08 | 一种在自动驾驶模式下确定路线的方法和装置 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN107745711B (zh) |
| WO (1) | WO2019047662A1 (zh) |
Families Citing this family (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107745711B (zh) * | 2017-09-05 | 2021-01-05 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 一种在自动驾驶模式下确定路线的方法和装置 |
| CN109878508B (zh) * | 2019-02-28 | 2021-04-06 | 东软睿驰汽车技术（沈阳）有限公司 | 一种端到端自动驾驶的方法及装置 |
| CN110083164B (zh) * | 2019-05-20 | 2022-05-13 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 控制方法及系统、电子设备、服务器、计算机可读介质 |
| US20220063440A1 (en) * | 2020-08-27 | 2022-03-03 | GM Global Technology Operations LLC | Charging systems and methods for electric vehicles |
| CN112710323B (zh) * | 2020-12-23 | 2023-11-03 | 广州橙行智动汽车科技有限公司 | 一种车载导航的方法和装置 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104627181A (zh) * | 2013-11-12 | 2015-05-20 | 现代摩比斯株式会社 | 车辆自动驾驶控制装置及方法 |
| CN104787046A (zh) * | 2014-01-21 | 2015-07-22 | 哈曼国际工业有限公司 | 道路投影系统 |
| EP2915716A1 (en) * | 2014-03-06 | 2015-09-09 | Fujitsu Limited | Locus estimation device, locus estimation method and program |
| CN106338988A (zh) * | 2015-07-06 | 2017-01-18 | 丰田自动车株式会社 | 自动驾驶车辆的控制装置 |
| CN106671979A (zh) * | 2015-11-09 | 2017-05-17 | 现代自动车株式会社 | 自动车辆控制装置和方法 |
| CN106740853A (zh) * | 2016-11-21 | 2017-05-31 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 一种无人驾驶车辆的驾驶模式切换控制方法和装置 |
| CN107745711A (zh) * | 2017-09-05 | 2018-03-02 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 一种在自动驾驶模式下确定路线的方法和装置 |
Family Cites Families (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| SE537182C2 (sv) * | 2012-06-14 | 2015-02-24 | Scania Cv Ab | System och metod för att identifiera fordon i ett fordonståg |
| MX358890B (es) * | 2014-03-18 | 2018-09-07 | Nissan Motor | Dispositivo y método de operación de vehículo. |
| US9898006B2 (en) * | 2014-09-16 | 2018-02-20 | Honda Motor Co., Ltd. | Drive assist device |
| DE102014220758A1 (de) * | 2014-10-14 | 2016-04-14 | Robert Bosch Gmbh | Autonomes Fahrsystem für ein Fahrzeug bzw. Verfahren zur Durchführung des Betriebs |
| US10474964B2 (en) * | 2016-01-26 | 2019-11-12 | Ford Global Technologies, Llc | Training algorithm for collision avoidance |
| CN105892471B (zh) * | 2016-07-01 | 2019-01-29 | 北京智行者科技有限公司 | 汽车自动驾驶方法和装置 |
| CN106844947B (zh) * | 2017-01-18 | 2019-11-26 | 清华大学 | 一种基于高阶相关学习的机车节能优化自动驾驶方法 |
-
2017
- 2017-09-05 CN CN201710792217.4A patent/CN107745711B/zh active Active
-
2018
- 2018-08-08 WO PCT/CN2018/099387 patent/WO2019047662A1/zh active Application Filing
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN104627181A (zh) * | 2013-11-12 | 2015-05-20 | 现代摩比斯株式会社 | 车辆自动驾驶控制装置及方法 |
| CN104787046A (zh) * | 2014-01-21 | 2015-07-22 | 哈曼国际工业有限公司 | 道路投影系统 |
| EP2915716A1 (en) * | 2014-03-06 | 2015-09-09 | Fujitsu Limited | Locus estimation device, locus estimation method and program |
| CN106338988A (zh) * | 2015-07-06 | 2017-01-18 | 丰田自动车株式会社 | 自动驾驶车辆的控制装置 |
| CN106671979A (zh) * | 2015-11-09 | 2017-05-17 | 现代自动车株式会社 | 自动车辆控制装置和方法 |
| CN106740853A (zh) * | 2016-11-21 | 2017-05-31 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 一种无人驾驶车辆的驾驶模式切换控制方法和装置 |
| CN107745711A (zh) * | 2017-09-05 | 2018-03-02 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 一种在自动驾驶模式下确定路线的方法和装置 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN107745711B (zh) | 2021-01-05 |
| CN107745711A (zh) | 2018-03-02 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| WO2019047662A1 (zh) | 一种在自动驾驶模式下确定路线的方法和装置 | |
| US11341855B2 (en) | Facilitating transportation services by generating a directional indicator between a requester and a transportation vehicle | |
| US10634512B2 (en) | Route navigation method and system, terminal, and server | |
| KR101779387B1 (ko) | 멀티라운드 세션 인터랙션 방법, 시스템 및 컴퓨터 기기 | |
| US8275546B2 (en) | Travelogue-based travel route planning | |
| US20170178269A1 (en) | Displayed identifier for a ridesharing service | |
| US9470540B1 (en) | Identifying a parking location with respect to a destination | |
| CN109471678A (zh) | 基于图像识别的语音中控方法及装置 | |
| CN108025742A (zh) | 使用电极的自动驾驶车辆人类驾驶员接管机制 | |
| US20150326622A1 (en) | Generating a form response interface in an online application | |
| WO2019000472A1 (zh) | 导航方法、装置、存储介质以及服务器 | |
| US10833883B2 (en) | Virtual conferencing assistance | |
| US11487289B1 (en) | Autonomous vehicle repair | |
| WO2022227572A1 (zh) | 车辆控制方法、装置及车辆 | |
| WO2014115198A1 (ja) | 入力支援システム、入力支援方法および入力支援プログラム | |
| US20180216948A1 (en) | Route recommendation in map service | |
| US11415423B2 (en) | Map information management device, map information management system, and map information management method | |
| WO2015139457A1 (zh) | 搜索推荐方法和装置 | |
| EP3040682B1 (en) | Learning and predictive navigation system | |
| CN112771518A (zh) | 托管机器学习模型 | |
| US9652717B2 (en) | Avoidance of supporting evidence processing based on key attribute predictors | |
| WO2019047673A1 (zh) | 一种端到端自动驾驶系统的纵向控制模型的评估方法及装置 | |
| US20230141590A1 (en) | System and method for ultrasonic sensor enhancement using lidar point cloud | |
| US20190325322A1 (en) | Navigation and Cognitive Dialog Assistance | |
| US10078645B2 (en) | Crowdsourced feature identification and orthorectification |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| 121 | Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application |
Ref document number: 18854712 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |
|
| NENP | Non-entry into the national phase |
Ref country code: DE |
|
| 32PN | Ep: public notification in the ep bulletin as address of the adressee cannot be established |
Free format text: NOTING OF LOSS OF RIGHTS PURSUANT TO RULE 112(1) EPC (EPO FORM 1205A DATED 11/08/2020) |
|
| 122 | Ep: pct application non-entry in european phase |
Ref document number: 18854712 Country of ref document: EP Kind code of ref document: A1 |