泊车模型的生成方法和装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请公开了泊车模型的生成方法和装置、电子设备和存储介质，涉及自主泊车领域。具体实现方案为：获取多个泊车样本集合；针对每个泊车样本集合，根据泊车样本集合构建针对目标车辆的泊车巡航空间，并在泊车巡航空间中提取泊车样本集合对应的第一泊车轨迹；识别每个第一泊车轨迹上的异常位置，从对应的泊车样本集合中删除异常位置的泊车行驶数据，以获取泊车样本集合中用于构建泊车模型的目标样本数据；利用目标样本数据对泊车模型进行训练，以生成目标泊车模型，解决了构建泊车模型时数据不准的问题，有效对构建目标泊车模型的泊车数据进行降噪，从而能够构建出结果更准确、信赖度更高的泊车模型。

【技术实现步骤摘要】
泊车模型的生成方法和装置、电子设备和存储介质
本申请涉及数据处理
，尤其涉及自主泊车
，具体涉及一种泊车模型的生成方法和装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
随着社会的发展和人们生活水平的提高，人们对自动泊车的需求日益增强，尤其是在例如家和公司等车位固定的场景，更希望自动泊车能够给自己带来最后一公里的自由。相关技术中，在训练泊车模型时，通常使用即时采集的数据，即，无需提前采集高精地图，而是使用实时采集的路况信息直接作为模型训练的样本，但是，由于实时采集的数据还容易包含特殊的路况信息以及行驶轨迹，例如对临时出现的行人和其他车辆进行避让等，因此，容易存在数据异常，导致学习后的控制策略无法保证自主泊车的安全性，影响用户体验。
技术实现思路
本公开提供了一种泊车模型的生成方法和装置、电子设备和存储介质。根据本公开的一方面，提供了一种泊车模型的生成方法，包括，获取多个泊车样本集合，其中，每个所述泊车样本集合中包括目标车辆从预设点行驶至目标泊车点的泊车行驶数据；针对每个所述泊车样本集合，根据所述泊车样本集合构建针对所述目标车辆的泊车巡航空间，并在所述泊车巡航空间中提取所述泊车样本集合对应的第一泊车轨迹，其中，所述泊车巡航空间用于标识所述目标车辆从所述预设点行驶至所述目标泊车位的虚拟空间；识别每个所述第一泊车轨迹上的异常位置，从对应的所述泊车样本集合中删除所述异常位置的所述泊车行驶数据，以获取所述泊车样本集合中用于构建泊车模型的目标样本数据；利用所述目标样本数据对所述泊车模型进行训练，以生成目标泊车模型。根据本公开的另一方面，提供了一种泊车模型的生成的装置，包括：获取模块，用于获取多个泊车样本集合，其中，每个所述泊车样本集合中包括目标车辆从预设点行驶至目标泊车点的泊车行驶数据；提取模块，用于针对每个所述泊车样本集合，根据所述泊车样本集合构建针对所述目标车辆的泊车巡航空间，并在所述泊车巡航空间中提取所述泊车样本集合对应的第一泊车轨迹，其中，所述泊车巡航空间用于标识所述目标车辆从所述预设点行驶至所述目标泊车位的虚拟空间；识别模块，用于识别每个所述第一泊车轨迹上的异常位置，从对应的所述泊车样本集合中删除所述异常位置的所述泊车行驶数据，以获取所述泊车样本集合中用于构建泊车模型的目标样本数据；生成模块，用于利用所述目标样本数据对所述泊车模型进行训练，以生成目标泊车模型。根据本公开的第三方面，提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述第一方面所述的泊车模型的生成方法。根据本公开的第四方面，提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行上述第一方面所述的泊车模型的生成方法。根据本申请的技术解决了构建泊车模型时数据不准的问题，有效对构建目标泊车模型的泊车数据进行降噪，从而能够构建出结果更准确、信赖度更高的泊车模型。应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。附图说明附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：图1为根据本申请一个实施例的泊车模型的生成方法的流程示意图；图2为根据本申请另一个实施例的泊车模型的生成方法的流程示意图；图3为根据本申请又一个实施例的泊车模型的生成方法的流程示意图；图4为根据本申请再一个实施例的泊车模型的生成方法的流程示意图；图5为根据本申请一个实施例的泊车模型的生成装置的方框示意图；图6为根据本申请另一个实施例的泊车模型的生成装置的方框示意图；图7为根据本申请另一个实施例的泊车模型的生成装置的方框示意图；图8为用来实现本申请实施例的泊车模型的生成方法的电子设备的框图。具体实施方式以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。下面参考附图描述本申请实施例的泊车模型的生成方法和装置、服务器和存储介质。图1为根据本申请一个实施例的泊车模型的生成方法的流程示意图。其中，需要说明的是，本实施例的泊车模型的生成方法的执行主体为泊车模型的生成装置，泊车模型的生成装置具体可以为服务器，或者硬件设备中的软件等。如图1所示，本申请的泊车模型的生成方法，包括以下步骤：在步骤101中，获取多个泊车样本集合。其中，每个泊车样本集合中包括目标车辆从预设点行驶至目标泊车点的泊车行驶数据。需要说明的是，在同一地点，即在预设点与目标泊车点均相同时，用于生成泊车模型的样本集合应当为多个。应当理解的是，在训练模型中，若采用单一的样本数据进行训练，则训练后的模型仅包含样本数据的泊车行驶数据，使得在使用训练后的模型进行自动泊车时只能按照单一样本的泊车行驶数据进行自动泊车，无法满足目标车辆较多姿态下仍能自动泊车的目的。因此，需要将获取多个泊车样本集合作为初始数据，以满足样本多样性的需求，从而使得使用多个泊车样本集合训练后的泊车模型，在目标车辆处于多种姿态下均能够获取较佳的自动泊车控制策略。可选的，还可对泊车样本数据的个数设置冗余量，例如，当用于建模的泊车样本集合数为N时，可获取N+5个泊车样本集合，即，增加5个泊车样本的冗余量，以进一步确保获取到的泊车样本集合的数量满足训练需求。其中，预设点可为对目标车辆进行泊车的起始点，例如停车场入口、车库内行车道的固定位置等，目标泊车点可为用户常用的泊车点，其中，当用户使用该泊车点的次数满足预设泊车次数时，可将该泊车点作为目标泊车点，其中，预设次数可与前述样本数据相同，即，可将泊车次数满足样本需求的泊车点作为目标泊车点。泊车行驶数据可包括目标车辆周围的图像数据、车辆行驶的轨迹数据、用户对目标车辆进行行驶控制的控制数据以及车辆受控后产生的姿态数据中的一个或多个。应当理解的是，由于本申请应用于对相对固定车位，即，用户常用停车位的自动泊车模型的构建，因此，用户通常使用的泊车预设点和目标泊车点的数据可通过日常行驶反复获得，在用户从预设点驾驶车辆至目标泊车点的过程中，持续采集用户驾驶目标车辆的泊车行驶数据，其中，用户驾驶目标车辆从预设点行驶至目标泊车点即为一个泊车样本集合。在获取泊车样本集合时，可通过对目标车辆的位置进行识别，当目标车辆从非目标泊车点行驶到预设点时启动对泊车样本集合的采集，或者根据用户的启动指令启动对泊车样本集合的采集，应当理本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种泊车模型的生成方法，包括：/n获取多个泊车样本集合，其中，每个所述泊车样本集合中包括目标车辆从预设点行驶至目标泊车点的泊车行驶数据；/n针对每个所述泊车样本集合，根据所述泊车样本集合构建针对所述目标车辆的泊车巡航空间，并在所述泊车巡航空间中提取所述泊车样本集合对应的第一泊车轨迹，其中，所述泊车巡航空间用于标识所述目标车辆从所述预设点行驶至所述目标泊车位的虚拟空间；/n识别每个所述第一泊车轨迹上的异常位置，从对应的所述泊车样本集合中删除所述异常位置的所述泊车行驶数据，以获取所述泊车样本集合中用于构建泊车模型的目标样本数据；/n利用所述目标样本数据对所述泊车模型进行训练，以生成目标泊车模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种泊车模型的生成方法，包括：
获取多个泊车样本集合，其中，每个所述泊车样本集合中包括目标车辆从预设点行驶至目标泊车点的泊车行驶数据；
针对每个所述泊车样本集合，根据所述泊车样本集合构建针对所述目标车辆的泊车巡航空间，并在所述泊车巡航空间中提取所述泊车样本集合对应的第一泊车轨迹，其中，所述泊车巡航空间用于标识所述目标车辆从所述预设点行驶至所述目标泊车位的虚拟空间；
识别每个所述第一泊车轨迹上的异常位置，从对应的所述泊车样本集合中删除所述异常位置的所述泊车行驶数据，以获取所述泊车样本集合中用于构建泊车模型的目标样本数据；
利用所述目标样本数据对所述泊车模型进行训练，以生成目标泊车模型。


2.根据权利要求1所述的泊车模型的生成方法，其中，所述识别每个所述第一泊车轨迹上的异常位置，从对应的所述泊车样本集合中删除所述异常位置的所述泊车行驶数据，包括：
获取所述目标车辆从所述预设点行驶至所述目标泊车点的参考泊车轨迹；
将每个所述第一泊车轨迹与所述参考泊车轨迹进行比对，以获取每个所述第一泊车轨迹上所述异常位置；以及
从所述第一泊车轨迹对应的所述泊车样本集合中删除各自的所述异常位置的所述泊车行驶数据。


3.根据权利要求2所述的泊车模型的生成方法，其中，所述从所述第一泊车轨迹对应的所述泊车样本集合中删除各自的所述异常位置的所述泊车行驶数据，还包括：
识别所述参考泊车轨迹上的任一位置对应的多个所述第一泊车轨迹上的位置是否均为所述异常位置；
如果所述任一位置存在非所述异常位置，从所述第一泊车轨迹对应的所述泊车样本集合中分别删除各自的所述异常位置的所述泊车行驶数据。


4.根据权利要求3所述的泊车模型的生成方法，还包括：
如果所述任一位置均为所述异常位置，获取每个所述第一泊车轨迹与所述参考泊车轨迹在所述异常位置上的差异信息；
根据所述差异信息，确定在所述异常位置上与所述参考泊车轨迹差异最小的一个泊车样本集合；以及
保留所述差异最小的一个泊车样本集合中的所述异常位置对应的所述泊车行驶数据，并删除其他所述泊车样本集合中的所述异常位置对应的所述泊车行驶数据。


5.根据权利要求3所述的泊车模型的生成方法，还包括：
如果所述任一位置均为异常位置，从所述参考泊车轨迹对应的所述泊车样本集合中提取所述异常位置的参考泊车行驶数据；
利用所述参考泊车行驶数据，替换每个所述泊车样本集合中所述异常位置的所述泊车行驶数据。


6.根据权利要求3所述的泊车模型的生成方法，其中，所述获取所述目标车辆从所述预设点行驶至所述目标泊车点的参考泊车轨迹，包括：
获取任意两个所述第一泊车轨迹之间的相似度；
根据所述相似度，从所有的所述第一泊车轨迹中选取出一条泊车轨迹作为所述参考泊车轨迹。


7.根据权利要求3所述的泊车模型的生成方法，其中，所述获取所述目标车辆从所述预设点行驶至所述目标泊车点的参考泊车轨迹，还包括：
展示每个所述泊车巡航空间以及每个所述第一泊车轨迹；以及
监控泊车轨迹选取操作，确定监控到的所述选取操作所选取的所述第一泊车轨迹，并作为所述参考泊车轨迹。


8.根据权利要求3所述的泊车模型的生成方法，其中，所述获取所述目标车辆从所述预设点行驶至所述目标泊车点的参考泊车轨迹，包括：
获取所述目标泊车点所属泊车区域的设计数据/地图数据；以及
根据所述设计数据/地图数据、所述预设点和所述目标泊车点，为所述目标车辆规划一条泊车轨迹作为所述参考泊车轨迹。


9.根据权利要求1或2所述的泊车模型的生成方法，其中，所述泊车行驶数据中包括图像数据和车身姿态信息，其中，所述根据所述泊车样本集合构建针对所述目标车辆的泊车巡航空间，并在所述泊车巡航空间中提取所述泊车样本集合对应的第一泊车轨迹，包括：
根据所述泊车样本集合中的所述图像数据和所述车身姿态数据，获取所述目标车辆中车载相机的空间坐标数据；
根据所述车载相机的空间坐标数据构成所述泊车巡航空间；以及
从所述泊车巡航空间中提取水平坐标数据，生成所述第一泊车轨迹。


10.根据权利要求9所述的泊车模型的生成方法，其中，所述从所述泊车样本集合中删除所述异常位置的所述泊车行驶数据，包括：
从所述泊车样本集合中删除所述异常位置的所述车身姿态数据，保留所述图像数据。


11.根据权利要求1所述的泊车模型的生成方法，其中，所述获取多个泊车样本集合，包括：
获取多个候选泊车样本集合，以及每个所述候选泊车样本集合的生成时刻；
根据所述生成时刻，从所有的所述候选泊车样本集合中筛选出所述多个泊车样本集合。


12.根据权利要求9所述的泊车模型的生成方法，其中，所述获取多个泊车样本集合，包括：
获取多个候选泊车样本集合，并获取每个所述候选泊车样本集合中图像的帧数；
获取所述帧数与参考帧数的差值大于或者等于第一预设值的第一候选泊车样本集合，并从所述多个候选泊车样本集合中删除所述第一候选泊车样本集合。


13.根据权利要求1或11所述的泊车模型的生成方法，其中，所述获取多个泊车样本集合，包括：
获取多个候选泊车样本集合，并根据每个所述候选泊车样本集合，获取所述目标车辆从所述预设点行驶至所述目标泊车点过程中出现的倒车次数；
获取所述倒车次数与参考倒车次数的差值大于或者等于第二预设值的第二候选泊车样本集合，并从所述多个候选泊车样本集合中删除所述第二候选泊车样本集合。


14.一种泊车模型的生成的装置，包括：
获取模块，用于获取多个泊车样本集合，其中，每个所述泊车样本集合中包括目标车辆从预设点行驶至目标泊车点的泊车行驶数据；
提取模块，用于针对每个所述泊车样本集合，根据所述泊车样本集合构建针对所述目标车辆的泊车巡航空间，并在所述泊车巡航...

【专利技术属性】
技术研发人员：闫泳杉，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11