[發明專利]數據采集方法、裝置、設備及存儲介質

有效

• 申請號: 202210057268.3
• 申請日: 2022-01-19
• 公開（公告）號: CN114079665B
• 公開（公告）日: 2022-04-22
• 發明（設計）人: 周俊杰;盧紅喜;衡陽;金晨;李國慶;余舒;陳勇;李志成;任向飛;石曉明
• 申請（專利權）人: 浙江吉利控股集團有限公司;吉利汽車研究院（寧波）有限公司
• 主分類號: H04L67/12
• 分類號: H04L67/12;H04L67/10;H04L67/141
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產權代理事務所 44287
• 代理人: 黃廷山

本發明涉及數據處理技術領域，公開了一種數據采集方法、裝置、設備及存儲介質，所述方法包括：在車輛行駛的過程中，獲取車端傳感器采集的車端數據以及路端傳感器采集的路端數據，對車端數據和路端數據進行時空同步，并根據高精地圖對時空同步后的車端數據和路端數據進行融合，得到目標數據，基于目標數據進行場景分類，獲得多個場景對應的場景數據，根據場景數據構建自動駕駛場景庫。本方案可對采集的車端數據和路端數據進行時空同步，然后再基于高精地圖對這些數據進行融合之后再進行場景分類，以得到場景數據構建自動駕駛場景庫，而自動駕駛場景庫可用于為自動駕駛的模型訓練和仿真測試提供數據，從而可提高自動駕駛的安全性。

技術領域

本發明涉及數據處理技術領域，尤其涉及一種數據采集方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

隨著人工智能和5G通信技術的高速發展，自動駕駛已成為提高行車安全和出行效率的一個未來趨勢。從輔助駕駛到L4級高度自動駕駛，基于人工智能算法的感知、歸控等關鍵模塊在面對海量的數據和極高的檢測精度、效率、魯棒性等方面有巨大的挑戰。獲取足夠的數據是保證自動駕駛系統高精度、高魯棒性的前提，同時也是建立自動駕駛場景庫的必經之路，可以用于建立仿真測試場景、驗證歸控算法等。

為了提高自動駕駛汽車感知系統和規控系統的高效性和魯棒性，提高自動駕駛系統的安全性，需要足夠的真實道路場景數據，但是，僅車端采集的數據并不足以建立某些遮擋場景完整的數據庫，而且，路端和車端傳感器數據不同步，部分場景下的組合慣導定位精度不高。

上述內容僅用于輔助理解本發明的技術方案，并不代表承認上述內容是現有技術。

發明內容

本發明的主要目的在于提出一種數據采集方法、裝置、設備及存儲介質，旨在解決如何采集較為完整、精度較高的與車輛相關的數據來構建自動駕駛場景庫，提高自動駕駛系統的安全性的技術問題。

為實現上述目的，本發明提供一種數據采集方法，所述數據采集方法包括：

在車輛行駛的過程中，獲取車端傳感器采集的車端數據以及路端傳感器采集的路端數據；

對所述車端數據和所述路端數據進行時空同步，得到時空同步后的車端數據和路端數據；

根據高精地圖對時空同步后的車端數據和路端數據進行融合，得到目標數據；

基于所述目標數據進行場景分類，獲得多個場景對應的場景數據；

根據所述場景數據構建自動駕駛場景庫。

可選地，所述對所述車端數據和所述路端數據進行時空同步，得到時空同步后的車端數據和路端數據，包括：

獲取所述車端傳感器中的車端組合慣導對應的第一位置，并獲取所述路端傳感器中的路端定位設備對應的第二位置；

根據所述第一位置和所述第二位置確定所述車端組合慣導和所述路端定位設備之間的相對位置；

根據所述相對位置將所述車端數據和所述路端數據統一到所述車輛的車輛坐標系下，得到空間同步后的車端數據和路端數據；

將空間同步后的車端數據和路端數據統一到同一時間戳下，得到時空同步后的車端數據和路端數據。

可選地，所述根據高精地圖對時空同步后的車端數據和路端數據進行融合，得到目標數據，包括：

獲取高精地圖中的地圖數據；

根據所述地圖數據分別對時空同步后的車端數據和路端數據進行匹配定位，得到車端定位結果和路端定位結果；

根據所述車端定位結果和所述路端定位結果對時空同步后的車端數據和路端數據進行融合，得到目標數據。

可選地，所述基于所述目標數據進行場景分類，獲得多個場景對應的場景數據，包括：