[发明专利]自动驾驶车辆的环境建模能力评估方法及系统

说明书

本发明实施例提供一种自动驾驶车辆的环境建模能力评估方法及系统，属于智能交通领域。所述方法包括：获取所述自动驾驶车辆的车载传感系统探测车辆环境的连续多个帧的环境信息；将所述连续多个帧的环境信息与对应的真实环境信息对比分析，判断是否存在信息延迟、信息漏报和信号误报中的一者或多者，若存在，则统计所述信息延迟的时间以及所述信息漏报和所述信号误报的出现次数；以及根据所述信息延迟的时间、所述信息漏报的出现次数和/或所述信号误报的出现次数评估所述自动驾驶车辆的环境建模能力。本发明提高了对信息延迟、信息漏报和信息误报等的标注频率和标注量，为评估自动驾驶车辆的环境建模能力提供了更为有力的数据支持。

技术领域

本发明涉及智能交通领域，具体地涉及一种自动驾驶车辆的环境建模能力评估方法及系统。

背景技术

目前，自动驾驶车辆的自动驾驶系统(Autonomous Driving System，简称ADS)可分为环境感知、数据融合、决策系统、控制系统、执行系统五部分。其中，环境感知是指通过车载传感系统提取车辆、行人、道路、交通标示等车辆当前行驶环境信息，并将提取到的信息传输给其他系统以实现自动驾驶的路径规划和车辆行为控制。

因此，可知环境感知是ADS的信息基础，现阶段对自动驾驶安全的重要要求就是如何能使自动驾驶车辆行驶得像正常车辆，不给环境造成困扰，并且符合人类司机的认知和预判。环境建模则是环境感知的重要部分，环境建模是对当前车辆所处环境的描述，其融合了多传感器和云端输入，旨在生成对环境精确、稳定的描述，并输出相应环境模型为车辆行驶规划提供支持。

但是，现有技术中缺少对自动驾驶车辆的环境建模能力的评估，往往只是获取单帧(单时刻)的环境感知数据，但单帧的环境感知数据对目标检测的“失败率”较高，与自动驾驶车辆的功能安全要求相差甚远，例如目前已有车辆要求目标检测的“失败率”要低于10^-9，但目前业界采用单帧的环境感知数据的“失败率”在1％左右，远不到10^-9的要求。另外，单帧的环境感知数据所反应的环境建模结果并不能体现车辆行驶后表现出的行驶效果，例如单帧的环境感知数据检测到障碍物存在的精确率是90％，但事实上会不会发生碰撞是不确定的，两者并不一致。

发明内容

本发明实施例的目的是提供一种自动驾驶车辆的环境建模能力评估方法及系统，用于至少部分地解决上述技术问题。

为了实现上述目的，本发明实施例提供一种自动驾驶车辆的环境建模能力评估方法，包括：获取所述自动驾驶车辆的车载传感系统探测车辆环境的连续多个帧的环境信息；将所述连续多个帧的环境信息与对应的真实环境信息对比分析，判断是否存在信息延迟、信息漏报和信号误报中的一者或多者，若存在，则统计所述信息延迟的时间以及所述信息漏报和所述信号误报的出现次数；以及根据所述信息延迟的时间、所述信息漏报的出现次数和/或所述信号误报的出现次数评估所述自动驾驶车辆的环境建模能力。

可选地，所述环境信息包括宏观环境信息、地图信息和障碍物信息。所述宏观环境信息包括以下的任意一者或多者：地理位置、天气、光照、时间、路面信息、传感器有效感知范围以及声音预警；所述地图信息包括以下的任意一者或多者：车道信息、路沿信息、道路信息以及导航信息；所述障碍物信息包括以下任意一种或多种实体中的信息：机动车、非机动车、行人、道路安全警示设施以及这四种实体之外的其他实体。

可选地，所述根据所述信息延迟的时间、所述信息漏报的出现次数和/或所述信号误报的出现次数评估所述自动驾驶车辆的环境建模能力包括：在设定的行驶里程内，所述信息延迟的时间低于设定时间阈值、所述信息漏报的出现次数低于第一预设次数和/或所述信息误报的出现次数低于第二预设次数时，判定所述自动驾驶车辆的环境建模能力符合要求。