[發明專利]數據記錄方法及裝置有效
| 申請號: | 201710632151.2 | 申請日: | 2017-07-28 |
| 公開(公告)號: | CN107545616B | 公開(公告)日: | 2021-04-16 |
| 發明(設計)人: | 段建鋼 | 申請(專利權)人: | 馭勢(上海)汽車科技有限公司 |
| 主分類號: | G07C5/08 | 分類號: | G07C5/08;G07C5/00 |
| 代理公司: | 北京辰權知識產權代理有限公司 11619 | 代理人: | 陳亞琴 |
| 地址: | 201822 上海市嘉*** | 國省代碼: | 上海;31 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 數據 記錄 方法 裝置 | ||
本申請公開了一種數據記錄方法及裝置。所述方法包括:采集車輛行駛過程中產生的實時數據;實時監測所述實時數據,在監測到所述實時數據中包括人工干預信息時,觸發數據記錄請求;根據所述數據記錄請求將滿足第一預設條件的所述實時數據標記為待記錄數據;記錄和/或發送所述待記錄數據。本申請實施例提供的方法及裝置通過將人工干預作為數據記錄的觸發條件,可有效篩選出行駛過程中的關鍵數據進行記錄,故在保證數據高可靠性的同時可大幅降低系統數據記錄的壓力。
技術領域
本申請屬于數據采集技術領域,尤其涉及一種數據記錄方法及裝置。
背景技術
無人駕駛汽車高度依賴于傳感器產生的數據以及基于這些數據產生的自動駕駛策略。因此,與傳統汽車相比,無人駕駛汽車是一個時刻產生海量數據的信息設備。這些傳感器數據以及中間過程中的數據,決定了無人駕駛汽車的行駛安全性、乘坐舒適性、能源利用效率等關鍵性能。理論上,將這些數據保存并進行后期處理能夠得到更多的高價值數據。例如,根據當前駕駛策略的結果以及傳感器數據,可以訓練機器學習算法,得到性能更優的無人駕駛算法。
理論上,將所有數據采集并通過高速的方法將這些數據傳輸到一個非移動的存儲器,例如云端的服務器,無人駕駛汽車運營公司,政府監控部門是最優的方案。然而,這種方法在實際運營過程中面對諸多挑戰。其中一個挑戰在于,無人駕駛汽車每一秒都在產生海量的數據,例如量級可能達到每秒鐘幾個TB的數據。將這些數據全部采集并傳輸是一個功率、成本非常高的方式。同時,這些海量數據中也存在著諸多無效重復性數據,這些數據在后期的處理過程中僅能產生重復性價值,對未來無人駕駛汽車的改善無法起到推動作用。因此,如何高效地傳輸有價值數據成為一個新的技術挑戰。
發明內容
本申請實施例提供一種數據記錄方法及裝置,用以解決現有技術中無法高效傳輸有價值數據的技術問題。
第一方面,本申請實施例中提供了一種數據記錄方法,包括:
采集車輛行駛過程中產生的實時數據;
實時監測所述實時數據,在監測到所述實時數據中包括人工干預信息時,觸發數據記錄請求;
根據所述數據記錄請求將滿足第一預設條件的所述實時數據標記為待記錄數據;
記錄和/或發送所述待記錄數據。
可選的,所述實時數據包括傳感器數據、車輛控制數據、路徑規劃數據和執行策略數據中的一種或多種;所述人工干預信息為對所述實時數據中的一種或多種進行人工調整的信息。
可選的,所述第一預設條件包括采集時間在監測到人工干預信息之前的第一時間段內、采集時間在監測到人工干預信息之后的第二時間段內、采集地點位于預定的地點以及采集地點位于預定的地理范圍內中的一個或多個。
可選的,所述觸發包括:立即觸發或在滿足第二預設條件時觸發。
可選的,所述第二預設條件包括:
監測到所述實時數據中包括人工干預信息的持續時長超過第一閾值,
或者,監測到所述實時數據中包括人工干預信息的累計次數超過第二閾值。
可選的,所述累計次數為在第三預設時間段內的計數值。
可選的,所述方法還包括:
清理和/或發送所述待記錄數據之外的所述實時數據。
可選的,所述發送包括:實時發送、定時發送、根據數據量大小或根據網絡情況動態發送。
可選的,所述清理包括:立即清理或在滿足第三預設條件時清理。
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