[发明专利]规控算法的评估方法、系统及计算机存储介质

说明书

本发明提供了一种规控算法的评估方法、系统及计算机存储介质，规控算法的评估方法包括：车端根据车辆数据识别非常态场景，车辆数据包括外部数据和内部数据；车端识别出非常态场景之后，生成非常态场景数据并传输至线下端；线下端根据非常态场景数据构建虚拟场景，并基于虚拟场景评估非常态场景对应的规控算法。本发明针对规控算法在非常态下的性能表现进行评估，有利于提升规控算法的性能。

技术领域

本发明涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种规控算法的评估方法、系统及计算机存储介质。

背景技术

规控算法的优劣直接影响到智能驾驶汽车的表现。目前对规控算法进行性能评定的时候一般采用两种方式，实车验证或数字手段模拟。实车验证可以更为直观的表现算法的实际效果，但实车验证存在场景可重复性小，资源消耗大等缺点。使用数字模拟的方法是目前最佳的选择，在算法进行小规模的修改时，可以快速验证其可行性，在算法开发的初期阶段避免90％以上的问题，此外数字模拟的方法具备优秀的场景再现能力，一致性高。但现有的规控算法的评价方法缺少对规控算法各种驾驶场景的全面评估，特别是缺少在非常态下的性能评估，而算法对非常规态下的表现正是当前高等级自动驾驶落的绊脚石。

发明内容

有鉴于此，本发明提供了一种规控算法的评估方法、系统及计算机存储介质，能针对规控算法在非常态下的性能表现进行评估，有利于提升规控算法的性能。

第一方面，本发明提供了一种规控算法的评估方法，包括：

车端根据车辆数据识别非常态场景，所述车辆数据包括外部数据和内部数据；

所述车端识别出所述非常态场景之后，生成非常态场景数据并传输至线下端；

所述线下端根据所述非常态场景数据构建虚拟场景，并基于所述虚拟场景评估所述非常态场景对应的规控算法。

其中，所述车端根据车辆数据识别非常态场景，包括：

判断所述车辆数据是否符合预设条件；

若是，则确认所述车辆数据对应的场景为非常态场景；

对所述非常态场景的规控算法进行初步评估，得到第一评估结果；

根据所述第一评估结果确定是否传输非常态场景数据至线下端。

其中，所述车端识别出所述非常态场景之后，生成非常态场景数据并传输至线下端，包括：

获取数据采集参考时间点；

获取所述数据采集参考时间点前n分钟以及后n+5分钟共2n+5分钟的外部数据；

根据所述外部数据、所述第一评估结果和高精地图生成非常态场景数据；

优化压缩所述非常态场景数据，并通过路侧通信发送所述非常态场景数据至线下端。

其中，所述线下端根据所述非常态场景数据构建虚拟场景，包括：

清洗所述外部数据以获得所述非常态场景中动态障碍物的物理特征；

将清洗后的外部数据和所述高精度地图输入深度学习模型，获得多组不同环境信息下的包括动态障碍物的非常态场景；

根据所述多组非常态场景构建虚拟场景。

其中，所述获得多组不同环境信息下的包括动态障碍物的非常态场景之后，还包括：

对所述多组非常态场景进行筛选和量化分级；

获取筛选后的所述多组非常态场景的等级对应的预设通过率；

比较所述规控算法的实际通过率与所述预设通过率的关系，得到第二评估结果。