[发明专利]拥挤并道场景评估方法、装置、设备及存储介质

说明书

本发明涉及自动驾驶技术领域，公开了一种拥挤并道场景评估方法、装置、设备及存储介质，用于提高评估自动驾驶软件处理拥挤并道场景的准确性，提高自动驾驶测试效率。所述拥挤并道场景评估方法包括：获取目标车辆对应的车辆行驶场景数据集，车辆行驶场景数据集用于指示目标车辆在实际道路场景行驶过程中所采集的场景数据；通过预设清洗策略和预设分帧规则对车辆行驶场景数据集依次进行数据清洗和数据分帧处理，得到多个已分帧场景数据；根据预设场景筛选算法分别对多个已分帧场景数据进行并道场景识别和车辆拥挤度检测，得到目标拥挤并道场景数据；根据目标拥挤并道场景数据进行场景仿真和自动驾驶行为评估处理，得到评估结果。

技术领域

本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种拥挤并道场景评估方法、装置、设备及存储介质。

背景技术

并道是指从当前行驶车道向左或向右并线行驶到另一个车道，且当前行驶车道与另一个车道之间存在交叉路口。例如，三车道到交叉路口上为两车道，其中两条车道上面的车辆同时向一条车道内行驶。拥挤并道场景是自动驾驶软件中难处理的场景之一。

在现有技术中，对自动驾驶软件处理拥挤并道场景的评估方式主要通过实际路测实现，存在路测周期长，且由于不同版本的自动驾驶软件在实际路测中遇到的拥挤并道场景不同，导致场景评估准确性差的问题。

发明内容

本发明提供了一种拥挤并道场景评估方法、装置、设备及存储介质，用于提高评估自动驾驶软件处理拥挤并道场景的准确性，提高自动驾驶测试效率，以及提高自动驾驶的适用性及安全性。

为实现上述目的，本发明第一方面提供了一种拥挤并道场景评估方法，包括：获取目标车辆对应的车辆行驶场景数据集，所述车辆行驶场景数据集用于指示所述目标车辆在实际道路场景行驶过程中所采集的场景数据；通过预设清洗策略和预设分帧规则对所述车辆行驶场景数据集依次进行数据清洗和数据分帧处理，得到多个已分帧场景数据；根据预设场景筛选算法分别对所述多个已分帧场景数据进行并道场景识别和车辆拥挤度检测，得到目标拥挤并道场景数据；根据所述目标拥挤并道场景数据进行场景仿真和自动驾驶行为评估处理，得到评估结果。

一种可行的实施方式中，所述根据预设场景筛选算法分别对所述多个已分帧场景数据进行并道场景识别和车辆拥挤度检测，得到目标拥挤并道场景数据，包括：根据预设场景筛选算法对各已分帧场景数据进行车辆行驶轨迹分析，得到各已分帧场景数据对应的车道位置关系，所述车道位置关系用于指示所述目标车辆与参考障碍物车辆之间的相对车辆车道位置信息；按照各已分帧场景数据对应的车道位置关系，判断所述目标车辆与所述参考障碍物车辆之间是否存在目标并道行为，所述目标并道行为包括左并道行为和右并道行为；若所述目标车辆与所述参考障碍物车辆之间存在目标并道行为，则基于所述目标并道行为对应的各已分帧场景数据生成目标拥挤并道场景数据。

一种可行的实施方式中，所述按照各已分帧场景数据对应的车道位置关系，判断所述目标车辆与所述参考障碍物车辆之间是否存在目标并道行为，包括：按照各已分帧场景数据对应的车道位置关系，判断所述目标车辆与所述参考障碍物车辆是否符合预设并道场景相关性规则；若所述目标车辆与所述参考障碍物车辆符合预设并道场景相关性规则，则判断所述参考障碍物车辆并道前所在车道是否为拥挤车道；若所述参考障碍物车辆并道前所在车道为拥挤车道，则确定所述目标车辆与所述参考障碍物车辆之间存在目标并道行为。

一种可行的实施方式中，所述按照各已分帧场景数据对应的车道位置关系，判断所述目标车辆与所述参考障碍物车辆是否符合预设并道场景相关性规则，包括：按照各已分帧场景数据对应的车道位置关系，获取所述目标车辆行驶至目标位置对应的第一时刻、所述参考障碍物车辆行驶至所述目标位置对应的第二时刻以及目标距离差值，所述目标距离差值用于指示所述目标车辆和所述参考障碍物车辆到达所述目标位置之前的最小距离；根据所述第一时刻和所述第二时刻计算目标时刻差值；当所述目标时刻差值小于预设时长阈值，且所述目标距离差值小于预设距离差值时，确定所述目标车辆与所述参考障碍物车辆符合预设并道场景相关性规则。