[發明專利]一種自動駕駛測試場景的確定方法、裝置及電子設備有效
| 申請號: | 202110883778.1 | 申請日: | 2021-08-03 |
| 公開(公告)號: | CN113326639B | 公開(公告)日: | 2021-11-02 |
| 發明(設計)人: | 何豐;胡大林;郝運澤;彭思陽 | 申請(專利權)人: | 北京賽目科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F30/20 | 分類號: | G06F30/20;G01C21/34;G01C25/00;G06F111/08 |
| 代理公司: | 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 畢翔宇 |
| 地址: | 100082 北京市*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 自動 駕駛 測試 場景 確定 方法 裝置 電子設備 | ||
1.一種自動駕駛測試場景的確定方法,其特征在于,所述方法包括:
根據多種場景參數分別對應的參數值確定自動駕駛測試場景;
在所述自動駕駛測試場景下執行自動駕駛程序,得到自動駕駛的測試結果;
從所述自動駕駛的測試結果中篩選出執行失敗的自動駕駛測試場景,并將所述執行失敗的自動駕駛測試場景確定為目標自動駕駛測試場景;
獲取失敗原因為運行的自動駕駛程序失敗所對應的第一自動駕駛測試場景,根據第一自動駕駛測試場景確定目標自動駕駛測試場景;
根據所述第一自動駕駛測試場景計算第一加權平均場景;獲取所述第一自動駕駛測試場景中各場景參數的分別對應的概率值,基于所述概率值和所述第一自動駕駛測試場景中各場景參數,確定所述第一自動駕駛測試場景的所述第一加權平均場景;
根據所述第一加權平均場景計算第二加權平均場景;基于所述第一加權平均場景的各場景參數確定第二自動駕駛測試場景,所述第二自動駕駛測試場景中的場景參數的參數值是根據所述第一自動駕駛測試場景的場景參數的參數值確定的;確定第二自動駕駛測試場景的第二加權平均場景;
所述第一加權平均場景的各場景參數確定第二自動駕駛測試場景的計算方法包括:將第一加權平均場景的各場景參數作為中心值,依據各場景參數的方差通過多元正態分布的方式確定第二自動駕駛場景參數范圍,在所述第二自動駕駛場景參數范圍中隨機抽樣確定所述第二自動駕駛場景;
計算所述第二加權平均場景與所述第一加權平均場景的空間距離;
判斷所述空間距離是否小于第一空間距離閾值;
若所述空間距離小于所述第一空間距離閾值,則將所述第二加權平均場景確定為所述目標自動駕駛測試場景;
若所述空間距離大于或等于所述第一空間距離閾值,將所述第二加權平均場景確定為第一加權平均場景,根據所述第一加權平均場景計算第二加權平均場景;
根據所述目標自動駕駛測試場景,更新自動駕駛測試場景庫,所述自動駕駛測試場景庫中存儲有自動駕駛測試場景。
2.根據權利要求1所述的自動駕駛測試場景的確定方法,其特征在于,所述多種場景參數包括多種標準場景參數和多種采樣場景參數,所述根據多種場景參數分別對應的參數值確定的自動駕駛測試場景,包括:
基于所述多種標準場景參數分別對應的參數值,確定標準自動駕駛測試場景;
基于所述多種采樣場景參數分別對應的參數值,確定采樣自動駕駛測試場景;
基于所述標準自動駕駛測試場景和所述采樣自動駕駛測試場景確定所述自動駕駛測試場景。
3.根據權利要求2所述的自動駕駛測試場景的確定方法,其特征在于,所述基于所述多種采樣場景參數分別對應的參數值,確定采樣自動駕駛測試場景,包括:
根據每種所述采樣場景參數確定參數概率分布;
對每種所述采樣場景參數對應的參數概率分布劃分成N個區間;
從每種所述采樣場景參數對應的每個N個區間中抽取M個采樣點;
從每種所述采樣場景參數對應的N×M個采樣點中確定一個目標采樣點;
根據每個所述采樣場景參數對應的目標采樣點,確定采樣自動駕駛測試場景。
4.根據權利要求1所述的自動駕駛測試場景的確定方法,其特征在于,從所述自動駕駛的測試結果中篩選出執行失敗的自動駕駛測試場景,包括:
確定所述自動駕駛的測試結果是否滿足第一預置條件;
若所述自動駕駛的測試結果滿足第一預置條件,則確定所述自動駕駛的測試結果對應的自動駕駛測試場景執行失敗;
若所述自動駕駛的測試結果不滿足第一預置條件,則確定所述自動駕駛的測試結果對應的自動駕駛測試場景執行成功。
5.根據權利要求4所述的自動駕駛測試場景的確定方法,其特征在于,所述確定所述自動駕駛的測試結果對應的自動駕駛測試場景執行失敗之后,所述方法還包括:
確定失敗原因是否滿足第二預置條件;
若所述失敗原因滿足第二預置條件,則確定所述失敗原因為確定的自動駕駛測試場景失敗;
若所述失敗原因不滿足第二預置條件,則確定所述失敗原因為運行的所述自動駕駛程序失敗。
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