无人车的评价方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种无人车的评价方法、装置、计算机设备及存储介质，其中该方法包括：获取无人车的各个驾驶能力对应的驾驶数据，以及各个驾驶能力对应的计算参数；根据各个驾驶能力对应的驾驶数据以及各个驾驶能力对应的计算参数，计算所述无人车的综合驾驶能力数值；根据所述综合驾驶能力数值，确定所述无人车的自动驾驶能力。本发明专利技术实施例根据无人车的各个驾驶能力对应的驾驶数据和计算参数，计算无人车的综合驾驶能力数值，以确定无人车的自动驾驶能力，由此能够快速、准确地对无人车的驾驶能力进行全面测评，为无人车的生产和售卖提供参考。

【技术实现步骤摘要】
无人车的评价方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术实施例涉及车辆评测技术，尤其涉及一种无人车的评价方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
随着汽车技术的发展，由人工驾驶到无人的自动驾驶，汽车驾驶越来越智能化。对于自动驾驶，需要考虑驾驶能力的测试和评价，以确保行车安全。目前的驾驶能力评价大多是针对自动驾驶的物流车，物流车一般按照特定路线行驶，行驶速度也较慢，在行驶过程中所涉及的路况比较简单，且物流车对安全性要求不高，因此，物流车的驾驶能力的测试内容也相对简单，并不适用于对安全性要求较高的无人驾驶车辆，例如运送乘客的无人车，无法全面评测无人车的驾驶能力。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种无人车的评价方法、装置、计算机设备及存储介质，以快速、准确地对无人车的驾驶能力进行全面测评。第一方面，本专利技术实施例提供了一种无人车的评价方法，包括：获取无人车的各个驾驶能力对应的驾驶数据，以及各个驾驶能力对应的计算参数；根据各个驾驶能力对应的驾驶数据以及各个驾驶能力对应的计算参数，计算所述无人车的综合驾驶能力数值；根据所述综合驾驶能力数值，确定所述无人车的自动驾驶能力。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种无人车的评价装置，包括：信息获取模块，用于获取无人车的各个驾驶能力对应的驾驶数据，以及各个驾驶能力对应的计算参数；数值计算模块，用于根据各个驾驶能力对应的驾驶数据以及各个驾驶能力对应的计算参数，计算所述无人车的综合驾驶能力数值；自动驾驶能力确定模块，用于根据所述综合驾驶能力数值，确定所述无人车的自动驾驶能力。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如本专利技术任意实施例所述的无人车的评价方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本专利技术任意实施例所述的无人车的评价方法。本专利技术实施例的技术方案，根据无人车的各个驾驶能力对应的驾驶数据和计算参数，计算无人车的综合驾驶能力数值，以确定无人车的自动驾驶能力，由此能够快速、准确地对无人车的驾驶能力进行全面测评，为无人车的生产和售卖提供参考。附图说明图1是本专利技术实施例一提供的无人车的评价方法的流程图；图2是本专利技术实施例二提供的无人车的评价方法中获取驾驶数据的流程图；图3是本专利技术实施例三提供的无人车的评价方法中获取驾驶数据的流程图；图4是本专利技术实施例五提供的无人车的评价装置的结构示意图；图5是本专利技术实施例六提供的计算机设备的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本专利技术作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本专利技术，而非对本专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本专利技术相关的部分而非全部结构。实施例一图1是本专利技术实施例一提供的无人车的评价方法的流程图，本实施例可适用于评价无人车的自动驾驶能力的情况，该方法可以由无人车的评价装置来执行，该装置可以由软件和/或硬件来实现，一般可集成在具备计算处理功能的计算机设备中，例如PC机。如图1所示，该方法具体包括：S110，获取无人车的各个驾驶能力对应的驾驶数据，以及各个驾驶能力对应的计算参数。其中，无人车的驾驶能力包括定位能力和感知能力。定位能力表示无人车进行定位的准确程度的能力，感知能力表示无人车对环境信息和车内信息的采集的准确程度的能力。驾驶能力对应的驾驶数据是指驾驶能力的高低，例如可以通过评分和/或等级来表示，驾驶数据可以通过对无人车的实地测试来确定；驾驶能力对应的计算参数表示驾驶能力的重要性，例如可以是权重，计算参数可以根据实际评价需求进行设置。S120，根据各个驾驶能力对应的驾驶数据以及各个驾驶能力对应的计算参数，计算所述无人车的综合驾驶能力数值。本实施例中综合各个驾驶能力的高低及重要性，可以得到无人车的综合驾驶能力数值。计算无人车的综合驾驶能力数值的方式可以是：根据各驾驶能力的驾驶数据及计算参数，计算其加权平均值，作为无人车的综合驾驶能力数值。示例性的，无人车的定位能力的驾驶数据为4分，定位能力的计算参数为0.7，感知能力的驾驶数据为5分，感知能力的计算参数为0.3，计算得到的加权平均值为4.3。S130，根据所述综合驾驶能力数值，确定所述无人车的自动驾驶能力。其中，计算得到的综合驾驶能力数值，可以体现出无人车整体的自动驾驶能力。具体可以预先存储综合驾驶能力数值与自动驾驶能力级别的对应关系，如，4-7分对应的自动驾驶能力为中级，8-10分对应的自动驾驶能力为高级。在对无人车进行测评时，计算得到无人车的综合驾驶能力数值之后，根据上述对应关系来确定该无人车的自动驾驶能力。本实施例的技术方案，根据无人车的各个驾驶能力对应的驾驶数据和计算参数，计算无人车的综合驾驶能力数值，以确定无人车的自动驾驶能力，由此能够快速、准确地对无人车的驾驶能力进行全面测评，为无人车的生产和售卖提供参考。可选的，在根据所述综合驾驶能力数值，确定所述无人车的自动驾驶能力之后，还包括：根据所述无人车的自动驾驶能力，确定所述无人车的生产售卖信息。其中，生产售卖信息包括：产量、价格、销售区域和宣传策略等。本专利技术实施例提供的无人车的评价方案，可以适用于各种级别和型号的无人车。在实际生产和应用中，可以根据当前无人车的自动驾驶能力，合理确定其生产售卖信息，为市场和销售作出指导。例如，某无人车的自动驾驶能力为高级，表示其性能比较优秀，可以定价高一些，产量也可适量多一些，其中，该无人车的定位能力的驾驶数据为8分，感知能力的驾驶数据为9分，该无人车的宣传侧重点可以是其感知能力。实施例二本实施例在上述各实施例的基础上进行优化，提供了获取驾驶能力对应的驾驶数据的一种实施方式。具体地，获取无人车的各个驾驶能力对应的驾驶数据，包括：针对每个驾驶能力，获取所述驾驶能力对应的测量数据；根据所述测量数据确定所述驾驶能力对应的驾驶数据。图2是本专利技术实施例二提供的无人车的评价方法中获取驾驶数据的流程图，如图2所示，该方法具体包括：S210，针对每个驾驶能力，获取所述驾驶能力对应的测量数据。其中，定位能力对应的测量数据可以包括：坐标数据、路线数据、速度数据、加速度数据和受力数据等。感知能力对应的测量数据可以包括：车周围物体与本车的距离数据、车周围物体的速度和加速度数据、声音数据、交通信号和交通标志数据等。测量数据可以通过无人车的车载传感器实地测量获得，例如，定位仪、激光测距仪、摄像头、雷达、速度和加速度传感器等。在具体应用中，可以根据实际评价需求获取驾驶能力对应的一种或多种测量数据，以进行驾驶能力的评价。S220，根据所述测量数据确定所述驾驶能力对应的驾驶数据。若只获取驾驶能力对应的一种测量数据，则以该测量数据为准，确定该驾驶能力对应的驾驶数据。若获取驾驶能力对应的多种测量数据，则可以根据各测量数据以及各测量数据对应的权重，确定该驾驶能力对应的驾驶数据。其中，权重可以根据实际评价需求进行确定，对于驾驶能力比较重要的数据的权重设置大一些，例如，对于定位能力的驾驶数据的确定，坐标数据更为重要，则坐标数据的权重大一些，速度数据的权重小本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人车的评价方法，其特征在于，包括：获取无人车的各个驾驶能力对应的驾驶数据，以及各个驾驶能力对应的计算参数；根据各个驾驶能力对应的驾驶数据以及各个驾驶能力对应的计算参数，计算所述无人车的综合驾驶能力数值；根据所述综合驾驶能力数值，确定所述无人车的自动驾驶能力。

【技术特征摘要】
1.一种无人车的评价方法，其特征在于，包括：获取无人车的各个驾驶能力对应的驾驶数据，以及各个驾驶能力对应的计算参数；根据各个驾驶能力对应的驾驶数据以及各个驾驶能力对应的计算参数，计算所述无人车的综合驾驶能力数值；根据所述综合驾驶能力数值，确定所述无人车的自动驾驶能力。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取无人车的各个驾驶能力对应的驾驶数据，包括：针对每个驾驶能力，获取所述驾驶能力对应的不同种类的测量数据；根据不同种类的测量数据确定所述驾驶能力对应的驾驶数据。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据不同种类的测量数据确定所述驾驶能力对应的驾驶数据，包括：分别获取各种类的测量数据对应的评价数据；根据各种类的测量数据及对应的各评价数据确定所述驾驶能力对应的驾驶数据。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在分别获取各种类的测量数据对应的评价数据之前，还包括：获取与所述驾驶能力相关的人工驾驶参数；根据所述人工驾驶参数确定与所述驾驶能力相关的评价数据。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述评价数据包括：标准数据和评分阈值范围；根据各种类的测量数据及对应的各评价数据确定所述驾驶能力对应的驾驶数据，包括：针对每一种类的测量数据，计算该种类的测量数据与对应的评价数据中标准数据的差值；确定所述差值所处的评分阈值范围...

【专利技术属性】
技术研发人员：周亦威，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11