一种自主预测车道信息模型训练方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN202111555631.6 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN114169463A | 公开（公告）日 | 2022-03-11 |
| 申请公布号 | CN114169463A | 申请公布日 | 2022-03-11 |
| 分类号 | G06K9/62（2022.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I;G06F16/29（2019.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 宦涣;蔡炎;尹伯华;蔡慧星 | 申请（专利权）人 | 云控智行（上海）汽车科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京科领智诚知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 陈士骞 |
| 地址 | 201805上海市嘉定区墨玉南路888号2201室J879 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明实施例公开一种自主预测车道信息模型训练方法及装置，该方法包括：获取历史车辆状态信息、历史车道信息，历史车道信息与历史车辆状态信息相对应，历史车辆状态信息包括历史车辆高精度定位信息和历史车辆运动信息，历史车道信息为车辆经过的车道位置信息；根据历史车辆状态信息、历史车道信息，以及第一损失函数，对第一模型进行训练，第一模型为长短期记忆循环神经网络模型，第一模型用于自主预测车辆即将经过的车道位置信息，第一模型利用随时间反向传播算法进行训练，第一损失函数为最小均方误差损失函数。本公开解决了因车道信息缺失所导致的车道无法匹配问题。 |
