[发明专利]一种车道保持辅助功能失效的判断方法及装置

说明书

本发明涉及一种车道保持辅助功能失效的判断方法及装置，该方法包括：获取摄像头数据中的CAN信号数据。基于预设的车道线事件规则、摄像头问题事件规则和路况信息事件规则，分别从CAN信号数据中识别车道线事件、摄像头问题事件和路况信息事件。根据上述车道线事件、摄像头问题事件和路况信息事件，统计分析LKA功能失效状况。本发明通过预先设计的事件规则从CAN信号数据中提取车道线事件、摄像头问题事件和路况信息事件，统计上述事件分析LKA功能有效性。实现快速验证LKA功能有效性，与现有技术相比，极大缩短LKA功能失效验证所需时长，节省了人力成本，提高了LKA功能失效的验证效率。

技术领域

本发明涉及汽车安全技术领域，尤其涉及一种车道保持辅助功能失效的判断方法及装置。

背景技术

车道保持辅助(LKA，Lane keep assistance)是一种能够帮助车辆保持在规定车道上行驶的安全驾驶辅助系统，车道保持辅助(LKA)作为自动驾驶辅助系统(ADAS)中核心功能之一，针对该功能提供的道路试验必不可少，通过路试过程中摄像头采集的数据进行分析，对LKA功能进行评价，有助于帮助后期系统优化改进。

然而传统验证LKA功能的分析方法，需要采用大量人工对视频回放来定位事件发生点，全目视判断LKA功能是否存在失效状态，以4万公里里程总时长41178分钟路试数据为例，正常情况下每人每天300分钟视频目视时长，平均每人每天只能完成291公里目视任务，全部目视完成一个人需要花费137天左右时长。由此可知，目前LKA功能失效的验证还没有一套有效测试方法，耗费大量的人力成本。

发明内容

本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种车道保持辅助功能失效的判断方法及装置，解决目前LKA功能失效的验证方法依赖人工目视完成，耗费人力成本的问题。

本发明解决上述技术问题的技术方案如下：

第一方面，本发明提供一种车道保持辅助功能失效的判断方法，包括：

S1，获取摄像头数据中的CAN信号数据；

S2，基于预设的车道线事件规则、摄像头问题事件规则和路况信息事件规则，分别从所述CAN信号数据中识别车道线事件、摄像头问题事件和路况信息事件；

S3，根据从所述CAN信号数据中识别的车道线事件、摄像头问题事件和路况信息事件，统计分析LKA功能失效状况。

进一步，在获取摄像头数据中的CAN信号数据之后，所述方法还包括：

将所述CAN信号数据中与车道线事件相关的信号、与摄像头问题事件相关的信号以及与路况信息事件有关的信号分别归类为第一CAN信号数据、第二CAN信号数据和第三CAN信号数据。

进一步，步骤S2中，基于预设的车道线事件规则，从CAN信号数据中提取车道线事件具体包括：

基于车道线识别状态异常的条件判定，预先设置以下车道线事件判定条件；其中，所述车道线事件判定条件包括：

a1，车辆行驶过程中，当前帧和前一帧车辆与车道线间的距离差值的绝对值在预设距离阈值范围内；

a2，车辆行驶过程中，当前帧和前一帧的车道线视距差值的绝对值，大于当前帧车速在1s内行驶的距离，且当前帧车速大于预设速度阈值；

a3，车辆行驶过程中，当前帧的车道线视距小于当前帧车速在0.8s内行驶的距离；

a4，当车道线类型不为道路边缘以及无法确认车道线类型时，车道线可靠度为可信状态；

a5，当前帧和前一帧的车道线可靠度为中级可信度以上；

a6，车辆未处于跨越右车道线或左车道线的状态；