申请/专利权人：贾萧松

申请日：2024-01-19

公开（公告）日：2024-04-12

公开（公告）号：CN117872909A

主分类号：G05B19/042

分类号：G05B19/042

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.04.30#实质审查的生效;2024.04.12#公开

摘要：一种基于世界模型的自动驾驶规划控制方法，通过构建并采用自动驾驶车辆产生的实际交互数据训练世界模型，将高维的原始输入映射至低维的特征空间；再在特征空间中构建使用低维状态信息作为输入的自动驾驶车辆规控器，通过该规控器与世界模型进行交互学习驾驶策略。本发明通过世界模型将高维输入映射至低维特征空间，利用该世界模型训练规划器并生成驾驶策略。

主权项：1.一种基于世界模型的自动驾驶规划控制方法，其特征在于，通过构建并采用自动驾驶车辆产生的实际交互数据训练世界模型，将高维的原始输入映射至低维的特征空间；再在特征空间中构建使用低维状态信息作为输入的自动驾驶车辆规控器，通过该规控器与世界模型进行交互学习驾驶策略；所述的世界模型由参数θ参数化为Fθ，对于轨迹中的任意一时刻的输入Xt＝Bevt，st，该世界模型具体包括：编码器、序列模型、动态预测器、奖励预测器、终止预测器和解码器，其中：编码器根据当前时刻的鸟瞰图信息、状态信息和确定性特征信息，进行编码处理，得到隐变量特征；序列模型根据当前时刻的确定性特征信息、动作信息和隐变量特征信息，进行先验估计，得到下一时刻的确定性特征；动态预测器根据当前时刻的确定性特征，进行后验估计，得到当前时刻的估计的隐变量特征；奖励预测器根据当前时刻的隐变量特征和确定性特征，进行奖励分布估计并采样，得到当前时刻的估计的奖励值；终止预测器根据当前时刻的隐变量特征和确定性特征，进行终止状态估计并采样，得到当前时刻的估计的终止状态；解码器以当前时刻的隐变量特征和确定性特征，进行解码处理，得到当前时刻的重构的鸟瞰图和状态信息。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 贾萧松 基于世界模型的自动驾驶规划控制方法

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