[发明专利]智能驾驶车辆数据处理方法、电子设备、及车辆

说明书

本发明提供一种智能驾驶车辆数据处理方法、电子设备及车辆，该智能驾驶车辆数据处理方法通过获取智能驾驶车辆的驾驶数据，所述驾驶数据包括事件片段数据和驾驶核心数据，将所述事件片段数据和驾驶核心数据存储在不同存储区域；响应于数据上传触发条件，将与所述数据上传触发条件相关的事件片段数据上传至云端服务器，以及，响应于云端服务器设置的数据筛选条件，将满足数据筛选条件的驾驶核心数据上传至云端服务器，可以提升智能驾驶车辆收集数据的价值以及数据丰富度和新鲜度，不局限车辆行驶范围，收集数据及时，有利于系统快速迭代，并且节省硬盘空间，降低硬件成本。

技术领域

本发明涉及智能驾驶车辆技术领域，尤其涉及一种智能驾驶车辆数据处理方法、电子设备及车辆。

背景技术

随着科技的发展，智能驾驶车辆应用而生，在智能驾驶车辆驾驶过程中，会产生很多数据，例如多种类型的传感器产生的非结构化数据以及计算中心产生的结构化数据，这些数据可以实现智能驾驶功能以及智能驾驶系统迭代更新。智能驾驶车辆每天产生TB量级的数据，这些数据中包含场景数据、计算数据、控制数据、车辆表现数据、驾驶员操作数据、故障数据等，通过对数据的上传、分析可以客观评价智能驾驶系统的功性能表现、优势、缺陷，从而迭代更新智能驾驶系统。

传统的数据处理方法是在车辆上安装大容量硬盘，全量数据按照时间顺序完整的存储在硬盘上，行程结束之后，拷贝车载硬盘的数据到移动硬盘，并删除车载硬盘中的数据便于下一次使用。上传移动硬盘中的数据到本地服务器或者云空间，以实现数据上传及分析。由于移动硬盘存放地理位置固定，因此，这种方法只能应用在一定地理范围内行驶的车辆，无法大范围应用，并且，由于这种数据处理方式需要车端配置超大容量硬盘，在行程结束时才一次性上传所有数据，导致上传不及时，并且数据中包含大量无效数据，这些无效数据同时制约了不同地理范围、不同场景数据的获取，影响智能驾驶系统的持续优化迭代。

发明内容

本发明提供一种智能驾驶车辆数据处理方法、电子设备及车辆，用以解决现有智能驾驶车辆数据处理方法应用范围小、硬件成本高、数据上传不及时，以及上传的数据中包含大量无效数据制约了不同地理范围、不同场景数据的获取，影响智能驾驶系统的优化迭代的缺陷。

本发明提供一种智能驾驶车辆数据处理方法，包括：

获取智能驾驶车辆的驾驶数据，所述驾驶数据包括事件片段数据和驾驶核心数据，将所述事件片段数据和驾驶核心数据存储在不同存储区域；

响应于数据上传触发条件，将与所述数据上传触发条件相关的事件片段数据上传至云端服务器，以及，响应于所述云端服务器设置的数据筛选条件，将满足所述数据筛选条件的驾驶核心数据上传至所述云端服务器。

根据本发明提供的一种智能驾驶车辆数据处理方法，所述数据上传触发条件为数据上传触发事件达到数据上传条件，所述将与所述数据上传触发条件相关的事件片段数据上传至云端服务器，包括：

响应于数据上传触发事件，将所述数据上传触发事件与内存中的事件片段数据队列进行匹配，并将所述数据上传触发事件对应的事件片段数据缓存至匹配到的事件片段数据队列中，所述事件片段数据队列为预先设置在内存中的多个队列，包括一个或多个数据上传触发事件对应的组合数据，所述组合数据包括一个或多个类型数据文件及每个类型数据文件对应的录制时长；

将所述事件片段数据队列中的事件片段数据按照对应的类型数据文件截取并存储到硬盘中；

在数据上传触发事件达到数据上传条件时，依据数据上传顺序将硬盘中的所述数据上传触发事件对应的事件片段数据上传至所述云端服务器。

根据本发明提供的一种智能驾驶车辆数据处理方法，所述事件片段数据包括：

事件信息，所述事件信息包括事件编号、车辆VIN号、软件版本、事件时间、录制数据时长、数据队列类型、事件标签、事件触发原因中的至少一种；

和/或，