[發明專利]自動駕駛系統的可靠性確定方法、裝置、設備及介質

在審

• 申請號: 202210107033.0
• 申請日: 2022-01-28
• 公開（公告）號: CN114444208A
• 公開（公告）日: 2022-05-06
• 發明（設計）人: 周忠賀;吳振昕;劉濤;趙朋剛;張正龍;遲霆;趙思佳;趙悅岑;楊淵澤
• 申請（專利權）人: 中國第一汽車股份有限公司
• 主分類號: G06F30/15
• 分類號: G06F30/15;G06F30/20;G06F111/04;G06F111/08;G06F119/02
• 代理公司: 北京遠智匯知識產權代理有限公司 11659
• 代理人: 穆雪

1.一種自動駕駛系統的可靠性確定方法，其特征在于，所述方法包括：

基于預先構建的車輛模型、傳感器模型、自動駕駛系統的控制模型以及場景模型，獲取所述自動駕駛系統對應的場景仿真結果；

基于所述場景仿真結果以及所述場景模型對應的各場景變量，確定所述場景變量與所述場景仿真結果的響應面；

基于各所述場景變量對應的概率密度函數、各所述場景變量的范圍、所述響應面以及預設失效條件確定所述自動駕駛系統對應的失效概率。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

獲取預設的各場景變量，其中，所述場景變量包括所述場景變量的類型以及場景變量的范圍；

獲取預先構建的仿真場景模板；

基于所述場景變量的類型以及所述場景變量的范圍，對各所述場景變量進行第一抽樣處理，基于第一抽樣處理的結果以及所述仿真場景模板確定場景模型。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

搭建場景靜態要素，其中，所述場景靜態要素包括道路信息、車道信息、以及環境信息中的至少一種；

搭建場景動態要素，其中，所述場景動態要素包括交通特性信息、本車信息、目標車信息以及其他交通參與者信息中的至少一種；

獲取預設環境條件、仿真時長、仿真觸發條件以及仿真終止條件，基于所述場景靜態要素、所述場景動態要素、所述預設環境條件、所述仿真時長、所述仿真觸發條件以及所述仿真終止條件建立仿真場景模板。

4.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于預先構建的車輛模型、傳感器模型、自動駕駛系統的控制模型以及場景模型，獲取所述自動駕駛系統對應的場景仿真結果，包括：

基于所述控制模型獲取所述車輛模型發送的當前時刻的車輛運動信息，以及所述傳感器模型發送的當前時刻的目標信息；

通過所述控制模型，基于所述當前時刻的車輛運動信息、所述當前時刻的目標信息以及所述場景模型，確定下一時刻的運動控制信息發送至所述車輛模型；

基于所述車輛模型確定的各時刻的車輛運動信息、所述控制模型確定的各時刻的運動控制信息以及所述傳感器模型確定的各時刻的目標信息，獲取所述自動駕駛系統對應的場景仿真結果。

5.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各所述場景變量對應的概率密度函數、各所述場景變量的范圍、所述響應面以及預設失效條件確定所述自動駕駛系統對應的失效概率，包括：

基于各所述場景變量對應的概率密度函數、各所述場景變量的范圍以及所述響應面確定抽樣輸出結果；

基于所述抽樣輸出結果、所述概率密度函數以及預設失效條件確定所述自動駕駛系統對應的失效概率。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于各所述場景變量對應的概率密度函數、各所述場景變量的范圍以及所述響應面確定抽樣輸出結果，包括：

獲取各所述場景變量對應的概率密度函數；

基于所述概率密度函數以及所述場景變量的范圍，對各所述場景變量進行第二抽樣處理，得到各所述場景變量的抽樣變量結果；

基于所述抽樣變量結果以及所述響應面確定抽樣輸出結果。

7.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法還包括：

基于所述場景仿真結果，計算各所述場景變量對應的靈敏度信息；

基于各所述場景變量對應的靈敏度信息，在各所述場景變量中剔除不滿足預設靈敏度要求的場景變量。

8.一種自動駕駛系統的可靠性確定裝置，其特征在于，所述裝置包括：

仿真模塊，用于基于預先構建的車輛模型、傳感器模型、自動駕駛系統的控制模型以及場景模型，獲取所述自動駕駛系統對應的場景仿真結果；

響應面構建模塊，用于基于所述場景仿真結果以及所述場景模型對應的各場景變量，確定所述場景變量與所述場景仿真結果的響應面；

失效概率確定模塊，用于基于各所述場景變量對應的概率密度函數、各所述場景變量的范圍、所述響應面以及預設失效條件確定所述自動駕駛系統對應的失效概率。