[發明專利]一種數據處理方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202211124313.9
• 申請日: 2022-09-15
• 公開（公告）號: CN115416689A
• 公開（公告）日: 2022-12-02
• 發明（設計）人: 張振林;方芳
• 申請（專利權）人: 中汽創智科技有限公司
• 主分類號: B60W60/00
• 分類號: B60W60/00;B60W50/00
• 代理公司: 廣州三環專利商標代理有限公司 44202
• 代理人: 黃盼

本申請應用于自動駕駛技術領域，具體公開一種數據處理方法、裝置、設備及存儲介質，該方法包括：獲取車輛行駛數據；根據車輛行駛數據，得到目標行駛場景對應的多個行駛數據；對多個行駛數據進行評分處理，得到多個行駛數據對應的評分信息；基于評分信息對多個行駛數據進行篩選處理，得到目標行駛場景對應的目標行駛數據，目標行駛數據為評分信息滿足預設篩選條件的行駛數據，利用本申請提供的技術方案可以篩選出安全性、協調性和平穩性均佳的行駛數據，進而利用篩選出的行駛數據對駕駛決策模型進行訓練，以提高駕駛決策模型的決策精確度。

技術領域

本申請涉及自動駕駛技術領域，特別涉及一種數據處理方法、裝置、設備及存儲介質。

背景技術

對于自動駕駛技術領域，需要一個安全性極高的自動駕駛系統，以便根據自動駕駛系統，實現對遠程自動駕駛車輛的安全駕駛。

在自動駕駛系統中，如果將感知模塊比作人的眼睛和耳朵，那么決策規劃就是自動駕駛的大腦，大腦在接收到傳感器的各種感知信息之后，對控制模塊下達指令，根據相應的算法做出適當的決策。目前相關技術中，自動駕駛決策算法通常根據特定的情形來制定對應的決策方法，例如，常用的自動駕駛決策算法利用決策樹模型等進行決策，但是決策樹模型僅僅適用于簡單的行駛場景，當對于復雜且變化多端的行駛場景，則不具備決策精確度。

為了設計出能夠盡可能接近人做出的決策的自動駕駛系統，使自動駕駛系統的決策算法更有決策精確度，需要構建一個能夠有效訓練駕駛決策模型的行駛場景訓練數據集，以提高自動駕駛系統的決策精度和安全性能。

現有技術中，較多的是采用固定的分類規則對行駛場景數據進行分類，并未對各個場景進行全方面的評價，致使安全性、協調性和舒適性欠佳的行駛場景被保留，不利于駕駛決策模型的訓練。

因此，需要一種改進的數據處理技術方案，以解決現有技術中存在的問題。

發明內容

為了解決現有技術的問題，本申請實施例提供了一種數據處理方法、裝置、計算機設備及存儲介質的技術方案，其技術方案如下所述：

一方面，提供了一種數據處理方法，所述方法包括：

獲取車輛行駛數據；

根據所述車輛行駛數據，得到目標行駛場景對應的多個行駛數據；

對所述多個行駛數據進行評分處理，得到所述多個行駛數據對應的評分信息；

基于所述評分信息對所述多個行駛數據進行篩選處理，得到所述目標行駛場景對應的目標行駛數據，所述目標行駛數據為所述評分信息滿足預設篩選條件的行駛數據。

進一步地，所述對所述多個行駛數據進行評分處理，得到所述多個行駛數據對應的評分信息，包括：

基于預設評分項對所述多個行駛數據進行評分處理，得到所述多個行駛數據對應的評分信息，其中，所述預設評分項包括安全評分項、協調評分項和平穩評分項中的至少一項。

進一步地，所述預設評分項包括安全評分項、協調評分項和平穩評分項中的至少兩項；所述基于預設評分項對所述多個行駛數據進行評分處理，得到所述多個行駛數據對應的評分信息，包括：

基于多個所述預設評分項，對所述多個行駛數據進行評分處理，得到所述多個預設評分項各自對應的評分信息；

基于所述多個預設評分項各自對應的評分信息和所述多個預設評分項各自對應的預設權重參數，得到所述多個行駛數據對應的評分信息。

進一步地，所述基于所述多個預設評分項各自對應的評分信息和所述多個預設評分項各自對應的預設權重參數，得到所述多個行駛數據對應的評分信息，包括：

基于所述多個預設評分項各自對應的預設權重參數，對所述多個預設評分項各自對應的評分信息進行加權求和，得到所述多個行駛數據對應的評分信息。