[發明專利]數據處理方法、裝置、系統、計算機設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202011288734.6
• 申請日: 2020-11-17
• 公開（公告）號: CN112307642B
• 公開（公告）日: 2022-09-16
• 發明（設計）人: 吳宗澤;邢千里;楊帆
• 申請（專利權）人: 蘇州智加科技有限公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F119/02
• 代理公司: 北京三高永信知識產權代理有限責任公司 11138
• 代理人: 邢少真

本申請公開了一種數據處理方法、裝置、系統、計算機設備及存儲介質，屬于計算機技術領域。本申請通過載具在實際行駛過程中采集的路測數據，生成用于自動駕駛仿真的場景數據，這些場景數據能夠真實復現出實際路況及噪聲干擾，使得路徑規劃模型在調試時具有更加逼真的仿真效果，有利于調試出準確度更高的路徑規劃模型，也即能夠得到具有更高準確度的自動駕駛算法，從而能夠提升自動駕駛車輛的智能性。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，特別涉及一種數據處理方法、裝置、系統、計算機設備及存儲介質。

背景技術

隨著計算機技術和移動通信技術的發展，自動駕駛車輛作為一項新興逐漸引起廣泛關注。自動駕駛車輛又稱無人駕駛車輛、輪式移動機器人，是一種由計算機設備控制以進行無人駕駛的智能車輛。由于采用真實環境進行實車調試的成本和周期較大，因此，智能車輛的自動駕駛算法大多都會預先基于仿真場景(也即仿真系統)來進行調試，以滿足自動駕駛算法的快速迭代需求。

在基于仿真場景的調試過程中，通常會人工設計一些車輛障礙物并設置速度、姿態等參數，以模擬出真實環境的路況場景，由自動駕駛車輛對人工設計的車輛障礙物進行感測和響應，智能規劃出后續的駕駛速度曲線。但是，由于人工設計的車輛障礙物通常忽略了噪聲干擾，使得仿真場景無法更好地復刻出真實路況，影響了自動駕駛算法的精準程度，影響了自動駕駛車輛的智能性。

發明內容

本申請實施例提供了一種數據處理方法、裝置、系統、計算機設備及存儲介質，能夠提升自動駕駛算法的精確度、提升自動駕駛車輛的智能性。該技術方案如下：

一方面，提供了一種數據處理方法，該方法包括：

基于載具在行駛過程中采集的路測數據，確定至少一種場景數據，所述場景數據用于對路徑規劃模型進行仿真；

將所述至少一種場景數據輸入所述路徑規劃模型，對所述載具進行路徑規劃，輸出所述載具的仿真行駛信息；

基于所述仿真行駛信息，對所述路徑規劃模型進行參數調整。

在一種可能實施方式中，所述對所述載具進行路徑規劃，輸出所述載具的仿真行駛信息包括：

基于所述至少一種場景數據，確定所述載具的仿真行駛位置；

基于所述仿真行駛位置，對所述載具進行路徑規劃，得到所述載具的仿真行駛信息。

在一種可能實施方式中，所述場景數據包括交通燈信息、車道線信息、障礙物的起始位置、障礙物的運動信息、路面信息或者載具行駛信息中至少一項。

在一種可能實施方式中，若所述場景數據包括障礙物的起始位置，所述基于所述仿真行駛位置，對所述載具進行路徑規劃包括：

響應于所述載具的仿真行駛位置與任一障礙物的起始位置之間的距離小于距離閾值，獲取所述任一障礙物的運動信息；

基于所述任一障礙物的運動信息，對所述載具進行路徑規劃。

在一種可能實施方式中，若所述場景數據包括車道線信息，所述基于所述仿真行駛位置，對所述載具進行路徑規劃包括：

基于所述載具的仿真行駛位置，確定所述仿真行駛位置所在路段的車道線信息；

基于所述路段的車道線信息，對所述載具進行路徑規劃。

在一種可能實施方式中，若所述場景數據包括交通燈信息，所述基于所述仿真行駛位置，對所述載具進行路徑規劃包括：

基于所述載具的仿真行駛位置，確定與所述仿真行駛位置之間距離最近的交通燈信息；

基于所述交通燈信息，對所述載具進行路徑規劃。