[發明專利]自動駕駛性能評價模型訓練、性能評價方法、裝置及介質

在審

• 申請號: 202210554243.4
• 申請日: 2022-05-19
• 公開（公告）號: CN114880183A
• 公開（公告）日: 2022-08-09
• 發明（設計）人: 李穎;張正龍;吳振昕;劉濤;趙朋剛;遲霆;趙思佳;周忠賀;趙悅岑;楊淵澤;耿家寶
• 申請（專利權）人: 中國第一汽車股份有限公司
• 主分類號: G06F11/263
• 分類號: G06F11/263;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京遠智匯知識產權代理有限公司 11659
• 代理人: 魯艷萍

本發明實施例公開了一種自動駕駛性能評價模型訓練、性能評價方法、裝置及介質。自動駕駛性能評價模型訓練方法，具體包括：確定自動駕駛性能評價的至少一個預設評價場景，并在各預設評價場景中確定自動駕駛性能評價的目標評價場景；根據目標評價場景，確定與目標評價場景對應的歷史標準安全性評價數據以及歷史標準舒適性評價數據；將歷史標準安全性評價數據和歷史標準舒適性評價數據，輸入至自動駕駛性能評價模型，以對自動駕駛性能評價模型進行訓練。本發明實施例的技術方案能夠從多維度對自動駕駛的性能進行評價，有效提升自動駕駛性能。

技術領域

本發明實施例涉及自動駕駛技術領域，尤其涉及一種自動駕駛性能評價模型訓練、性能評價方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

隨著社會生產的發展，自動駕駛車輛將成為未來交通的重要參與者，在自動駕駛技術的開發過程中需要進行大量的測試、評價和驗證，準確可靠的安全性評價是自動駕駛汽車推廣應用的基礎，并且隨著自動駕駛技術研究的深入，車上人員舒適性逐漸成為除安全性外的另一關注重點。

然而，當前對于自動駕駛的評價研究大多只考慮其單方面的表現情況，為達到車輛的安全性目標而選擇較為激進的行車方案，或者為了實現自動駕駛成員的舒適性要求而減緩自動駕駛車輛應對不同工況場景的操作靈敏度，均不利于自動駕駛汽車的進一步研究。也即，目前對于自動駕駛的大部分研究均只關注了自動駕駛技術在某一項性能上的表現，沒有形成一個較為全面的性能評價體系。

發明內容

本發明實施例提供一種自動駕駛性能評價模型訓練、性能評價方法、裝置、電子設備及存儲介質，能夠從多維度對自動駕駛的性能進行評價，有效提升自動駕駛性能。

根據本發明的一方面，提供了一種自動駕駛性能評價模型訓練方法，包括：

確定自動駕駛性能評價的至少一個預設評價場景，并在各所述預設評價場景中確定自動駕駛性能評價的目標評價場景；

根據所述目標評價場景，確定與所述目標評價場景對應的歷史標準安全性評價數據以及歷史標準舒適性評價數據；

將所述歷史標準安全性評價數據和所述歷史標準舒適性評價數據，輸入至自動駕駛性能評價模型，以對所述自動駕駛性能評價模型進行訓練。

根據本發明的另一方面，提供了一種自動駕駛性能評價方法，包括：

確定自動駕駛性能評價的至少一個預設評價場景，并在各所述預設評價場景中確定自動駕駛性能評價的目標評價場景；

根據所述目標評價場景，確定與所述目標評價場景對應的安全性評價實測數據以及舒適性評價實測數據；

將所述實測安全性評價數據和所述實測舒適性評價數據，輸入至預先訓練完成的自動駕駛性能評價模型中，通過所述自動駕駛性能評價模型得到自動駕駛性能評價結果數據；

根據所述自動駕駛性能評價結果數據，確定與所述目標評價場景對應的自動駕駛性能評價結果。

根據本發明的另一方面，提供了一種自動駕駛性能評價模型訓練裝置，包括：

評價場景確定模塊，用于確定自動駕駛性能評價的至少一個預設評價場景，并在各所述預設評價場景中確定自動駕駛性能評價的目標評價場景；

評價數據確定模塊，用于根據所述目標評價場景，確定與所述目標評價場景對應的歷史標準安全性評價數據以及歷史標準舒適性評價數據；

模型訓練模塊，用于將所述歷史標準安全性評價數據和所述歷史標準舒適性評價數據，輸入至自動駕駛性能評價模型，以對所述自動駕駛性能評價模型進行訓練。

根據本發明的另一方面，提供了一種自動駕駛性能評價裝置，包括：