[发明专利]基于数据挖掘和测试闭环的无人驾驶算法开发方法

权利要求书

1.一种基于数据挖掘和测试闭环的无人驾驶算法开发方法，其特征在于，包括以下步骤：

(1)需求分析、软件设计、软件开发、软件验证、软件集成测试、软件发布和里程测试；

(2)在软件集成测试和里程测试时，持续采集测试过程中产生的各种数据；

(3)从采集到的数据中挖掘出问题数据，形成问题库；

(4)基于问题库对软件进行二次开发以修复问题，形成开发验证闭环。

2.根据权利要求1所述的基于数据挖掘和测试闭环的无人驾驶算法开发方法，其特征在于，所述步骤(4)后面还包括以下步骤：

(5)从所述问题库中进行场景提炼，形成场景库；

(6)从所述场景库中挖掘算法的可优化点；

(7)将该可优化点提供给需求分析侧，形成需求闭环。

3.根据权利要求2所述的基于数据挖掘和测试闭环的无人驾驶算法开发方法，其特征在于，所述步骤(5)中，还从由采集数据形成的全量库中提炼有价值的场景数据加入场景库。

4.根据权利要求2所述的基于数据挖掘和测试闭环的无人驾驶算法开发方法，其特征在于，步骤(5)中所述场景提炼的过程为：首先对问题进行归因，然后对于同一原因的问题，选择几个典型场景加入场景库。

5.根据权利要求4所述的基于数据挖掘和测试闭环的无人驾驶算法开发方法，其特征在于，所述典型场景至少包括问题现象、道路类别、天气情况、光照条件和时间。

6.根据权利要求5所述的基于数据挖掘和测试闭环的无人驾驶算法开发方法，其特征在于，所述问题现象包括急刹、压线行驶、非预期的急刹和车辆蛇行，所述道路类别包括高速公路、城市道路和匝道，所述天气情况包括晴天、阴天、雨天和雪天，所述光照条件包括白天和黑夜。

7.根据权利要求2所述的基于数据挖掘和测试闭环的无人驾驶算法开发方法，其特征在于，步骤(6)中所述可优化点基于每个问题的形成原因。

8.根据权利要求1所述的基于数据挖掘和测试闭环的无人驾驶算法开发方法，其特征在于，步骤(3)中所述问题数据的挖掘方式包括人工问题挖掘、自动化问题挖掘和对照数据挖掘。

9.根据权利要求8所述的基于数据挖掘和测试闭环的无人驾驶算法开发方法，其特征在于，所述人工问题挖掘包括以打标签的方式截取问题数据。

10.根据权利要求8所述的基于数据挖掘和测试闭环的无人驾驶算法开发方法，其特征在于，所述自动化问题挖掘包括数据合理性校验和对照数据比较。