[发明专利]自动驾驶车辆历史传感器数据回灌方法及系统

说明书

本发明提供一种基于数据拼接技术实现历史传感器数据回灌的方法，包括（1）利用dat文件中的整车信息和摄像头pack文件中的整车信息进行匹配，找出摄像头每一帧数据需要插入到dat中的哪个位置，将每一帧需要插入的位置存储为一个map；（2）利用匹配后得到的map，将摄像头pack数据中每一帧的车道线，以及目标车信息转化为dat中的数据格式并插入到dat中，进行数据拼接；（3）将拼接后的数据回灌到自动驾驶融合算法中，验证历史场景是否还会出现自动驾驶出错问题。本发明对自动驾驶车辆的历史行驶场景和历史数据进行二次利用，避免数据的浪费，有利于验证自动驾驶算法在历史场景上的有效性。

技术领域

本发明涉及自动驾驶车辆历史传感器数据的再利用技术。

背景技术

自动驾驶技术在研发过程中，需要在全国范围内进行大量的道路测试，以验证自动驾驶技术的安全性和可行性。由于自动驾驶车辆装载的传感器众多，导致在测试过程中会产生海量的数据。对自动驾驶车辆的历史行驶场景和历史数据进行二次利用是需要的方向。例如，特斯拉摄像头有两颗芯片，一个负责跑自动驾驶算法，一个负责收集数据训练神经网络，对于实际道路的数据，特斯拉的做法是利用这些数据来不断的优化自己的自动驾驶算法。

中国专利文献CN202010436745.8公开了一种自动驾驶数据处理方法、装置及电子设备，其提出了一种针对问题场景数据的数据截取和回灌的方法，其包括：获取运行自动驾驶系统的自动驾驶车辆在真实环境行驶时的初始场景数据，所述初始场景数据包括缺陷场景的数据；从所述初始场景数据中截选出所述缺陷场景的数据；将所述缺陷场景的数据输入仿真平台，由所述仿真平台基于所述缺陷场景的数据运行更新后的自动驾驶系统，得到所述更新后的自动驾驶系统在所述缺陷场景中的运行结果。该方法只是将出现问题的场景对应的数据从测试数据中截取出来，但对于该问题场景是由传感器识别出错引起的情况，这种做法不能有效的利用测试数据，因为只是截取数据，无法解决上述问题。

发明内容

本发明提供一种基于数据拼接技术实现自动驾驶车辆历史传感器数据回灌方法，目的在于对自动驾驶车辆的历史行驶场景和历史数据进行二次利用，将自动驾驶领域的海量历史数据利用起来，避免数据的浪费，有利于验证自动驾驶算法在历史场景上的有效性。

本发明的技术技术方案如下：

一种基于数据拼接技术实现自动驾驶车辆历史传感器数据回灌方法，所述方法是应用于路试时摄像头数据出问题导致自动驾驶出错的场景时，在供应商整改摄像头算法后并提供该场景下新的摄像头数据（即新的pack数据）的前提下。所述方法包括如下步骤：

步骤（1），利用保存有从各路传感器接收到的数据的dat文件中的整车信息和摄像头pack文件中的整车信息进行匹配，找出摄像头每一帧数据需要插入到dat中的哪个位置，将每一帧需要插入的位置存储为一个map， dat中匹配上的绝对时间是key， pack中匹配上的绝对时间是value；

步骤（2），利用匹配后得到的map，将摄像头pack数据中每一帧的车道线，以及目标车信息转化为dat中的数据格式并插入到dat中，进行数据拼接；

步骤（3），将拼接后的数据回灌到自动驾驶融合算法中，验证历史场景是否还会出现自动驾驶出错问题。

所述dat文件是摄像头以及其他传感器通过peakCan发送出来进入融合算法并存储的数据文件，包含原始传感器数据和处理后的中间变量数据；dat文件中的整车信息包括本车速度、方向盘转角、方向盘角速度等；

所述摄像头pack文件是供应商自己存储的数据，pack文件中的整车信息包括摄像头录制的图像以及目标车辆、车道线数据。

本发明还进一步提供一种自动驾驶车辆历史传感器数据回灌系统，包括：

匹配模块，利用dat文件中的整车信息和摄像头的pack文件中的整车信息进行匹配，找出摄像头每一帧数据需要插入到dat文件中的哪个位置，将每一帧需要插入的位置存储为一个map，dat中匹配上的绝对时间是key，pack中匹配上的绝对时间是value。