用于测量无人驾驶车辆的行驶精度的方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了用于测量无人驾驶车辆的行驶精度的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：实时获取至少一个激光雷达采集的无人驾驶车辆按照预期行驶路径行驶过程中的激光点云数据；根据激光点云数据，生成无人驾驶车辆的实际行驶轨迹坐标点序列；根据实际行驶轨迹坐标点序列和预期行驶路径，确定无人驾驶车辆按照预期行驶路径行驶的行驶精度。该实施方式实现了通过测量无人驾驶车辆的行驶精度来量化的测试无人驾驶车辆的自动控制系统和机械系统。

【技术实现步骤摘要】
用于测量无人驾驶车辆的行驶精度的方法和装置
本申请涉及机动车
，具体涉及无人驾驶车辆
，尤其涉及用于测量无人驾驶车辆的行驶精度的方法和装置。
技术介绍
机动车拓展了人们出行的范围，给人们的出行带来了便利，提高了人们的生活质量。随着科技的发展和进步，通过自动控制系统控制的无人驾驶车辆能够获取比有人驾驶的车辆更多的行驶信息，无人驾驶车辆的自动控制系统会根据不同的路况按照预期行驶路径自动驾驶无人驾驶车辆，使得无人驾驶车辆具备更高的安全性，成为未来机动车发展的一个重要趋势。为了保证无人驾驶车辆中的乘客安全，对无人驾驶车辆进行测试是非常重要的。主要包括对无人驾驶车辆的自动控制系统和机械系统进行测试。然而，现有技术没有如何量化的测试无人驾驶车辆的自动控制系统和机械系统的解决方案。
技术实现思路
本申请的目的在于提出一种改进的用于测量无人驾驶车辆的行驶精度的方法和装置，来解决以上
技术介绍
部分提到的技术问题。第一方面，本申请提供了一种用于测量无人驾驶车辆的行驶精度的方法，该方法包括：实时获取至少一个激光雷达采集的无人驾驶车辆按照预期行驶路径行驶过程中的激光点云数据，其中，上述预期行驶路径处于上述至少一个激光雷达的扫描范围内；根据上述激光点云数据，生成上述无人驾驶车辆的实际行驶轨迹坐标点序列；根据上述实际行驶轨迹坐标点序列和上述预期行驶路径，确定上述无人驾驶车辆按照上述预期行驶路径行驶的行驶精度。在一些实施例中，上述激光点云数据包括至少一个激光点数据，上述激光点数据包括激光点坐标和激光点采集时间；以及上述根据上述激光点云数据，生成上述无人驾驶车辆的实际行驶轨迹坐标点序列，包括：将上述激光点云数据中各个激光点数据按照激光点采集时间从前到后的顺序排序，得到排序激光点数据序列；依次获取上述排序激光点数据序列中的各个激光点数据的激光点坐标，作为上述无人驾驶车辆的实际行驶轨迹坐标点序列中的各个坐标点。在一些实施例中，上述将上述激光点云数据中各个激光点数据按照激光点采集时间从前到后的顺序排序，得到排序激光点数据序列之后，上述方法还包括：将上述排序激光点数据序列做下采样处理，得到下采样排序激光点数据序列；以及上述依次获取上述排序激光点数据序列中的各个激光点数据的激光点坐标，作为上述无人驾驶车辆的实际行驶轨迹坐标点序列中的各个坐标点，包括：依次获取上述下采样排序激光点数据序列中的各个激光点数据的激光点坐标，作为上述无人驾驶车辆的实际行驶轨迹坐标点序列中的各个坐标点。在一些实施例中，上述根据上述实际行驶轨迹坐标点序列和上述预期行驶路径，确定上述无人驾驶车辆按照上述预期行驶路径行驶的行驶精度，包括：对上述实际行驶轨迹坐标点序列中的每个坐标点，计算该坐标点与上述预期行驶路径的距离；根据各个坐标点与上述预期行驶路径的距离，确定上述无人驾驶车辆按照上述预期行驶路径行驶的行驶精度。在一些实施例中，上述根据各个坐标点与上述预期行驶路径的距离，确定上述无人驾驶车辆按照上述预期行驶路径行驶的行驶精度，包括：计算各个坐标点与上述预期行驶路径的距离的平均值，并将计算所得的距离的平均值作为上述无人驾驶车辆按照上述预期行驶路径行驶的行驶精度。在一些实施例中，上述根据各个坐标点与上述预期行驶路径的距离，确定上述无人驾驶车辆按照上述预期行驶路径行驶的行驶精度，包括：计算各个坐标点与上述预期行驶路径的距离的平方；将计算所得的各个距离的平方进行累加；将累加所得的和开平方以得到距离平方和开平方之后的值；计算上述距离平方和开平方之后的值除以上述实际行驶轨迹坐标点序列中的坐标点个数，并将计算所得的商作为上述无人驾驶车辆按照上述预期行驶路径行驶的行驶精度。在一些实施例中，上述根据各个坐标点与上述预期行驶路径的距离，确定上述无人驾驶车辆按照上述预期行驶路径行驶的行驶精度，包括：确定各个坐标点中与上述预期行驶路径的距离小于等于预设距离阈值的坐标点的个数，并将所确定的个数作为第一坐标点个数；计算上述第一坐标点个数除以上述实际行驶轨迹坐标点序列中的坐标点个数，并将计算所得的商作为上述无人驾驶车辆按照上述预期行驶路径行驶的行驶精度。在一些实施例中，上述预期行驶路径包括以下至少一项或以下至少一项的组合：线段和曲线。在一些实施例中，上述预期行驶路径为非闭合曲线，上述至少一个激光雷达设置在上述预期行驶路径的同一侧。在一些实施例中，上述预期行驶路径为椭圆或部分椭圆，上述至少一个激光雷达设置在上述椭圆或上述部分椭圆的长轴上。第二方面，本申请提供了一种用于测量无人驾驶车辆的行驶精度的装置，该装置包括：获取单元，配置用于实时获取至少一个激光雷达采集的无人驾驶车辆按照预期行驶路径行驶过程中的激光点云数据，其中，上述预期行驶路径处于上述至少一个激光雷达的扫描范围内；生成单元，配置用于根据上述激光点云数据，生成上述无人驾驶车辆的实际行驶轨迹坐标点序列；确定单元，配置用于根据上述实际行驶轨迹坐标点序列和上述预期行驶路径，确定上述无人驾驶车辆按照上述预期行驶路径行驶的行驶精度。在一些实施例中，上述激光点云数据包括至少一个激光点数据，上述激光点数据包括激光点坐标和激光点采集时间；以及上述生成单元包括：排序模块，配置用于将上述激光点云数据中各个激光点数据按照激光点采集时间从前到后的顺序排序，得到排序激光点数据序列；获取模块，配置用于依次获取上述排序激光点数据序列中的各个激光点数据的激光点坐标，作为上述无人驾驶车辆的实际行驶轨迹坐标点序列中的各个坐标点。在一些实施例中，上述生成单元还包括：下采样模块，配置用于将上述排序激光点数据序列做下采样处理，得到下采样排序激光点数据序列；以及上述获取模块进一步配置用于：依次获取上述下采样排序激光点数据序列中的各个激光点数据的激光点坐标，作为上述无人驾驶车辆的实际行驶轨迹坐标点序列中的各个坐标点。在一些实施例中，上述确定单元包括：距离计算模块，配置用于对上述实际行驶轨迹坐标点序列中的每个坐标点，计算该坐标点与上述预期行驶路径的距离；确定模块，配置用于根据各个坐标点与上述预期行驶路径的距离，确定上述无人驾驶车辆按照上述预期行驶路径行驶的行驶精度。在一些实施例中，上述确定模块包括：第一计算子模块，配置用于计算各个坐标点与上述预期行驶路径的距离的平均值，并将计算所得的距离的平均值作为上述无人驾驶车辆按照上述预期行驶路径行驶的行驶精度。在一些实施例中，上述确定模块还包括：第二计算子模块，配置用于计算各个坐标点与上述预期行驶路径的距离的平方；累加子模块，配置用于将计算所得的各个距离的平方进行累加；开平方子模块，配置用于将累加所得的和开平方以得到距离平方和开平方之后的值；第三计算子模块，配置用于计算上述距离平方和开平方之后的值除以上述实际行驶轨迹坐标点序列中的坐标点个数，并将计算所得的商作为上述无人驾驶车辆按照上述预期行驶路径行驶的行驶精度。在一些实施例中，上述确定模块还包括：确定子模块，配置用于确定各个坐标点中与上述预期行驶路径的距离小于等于预设距离阈值的坐标点的个数，并将所确定的个数作为第一坐标点个数；第四计算子模块，配置用于计算上述第一坐标点个数除以上述实际行驶轨迹坐标点序列中的坐标点个数，并将计算所得的商作为上述无人驾驶车辆按照上述预期行驶路径行驶的行驶精度。在本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种用于测量无人驾驶车辆的行驶精度的方法，其特征在于，所述方法包括：实时获取至少一个激光雷达采集的无人驾驶车辆按照预期行驶路径行驶过程中的激光点云数据，其中，所述预期行驶路径处于所述至少一个激光雷达的扫描范围内；根据所述激光点云数据，生成所述无人驾驶车辆的实际行驶轨迹坐标点序列；根据所述实际行驶轨迹坐标点序列和所述预期行驶路径，确定所述无人驾驶车辆按照所述预期行驶路径行驶的行驶精度。

【技术特征摘要】
1.一种用于测量无人驾驶车辆的行驶精度的方法，其特征在于，所述方法包括：实时获取至少一个激光雷达采集的无人驾驶车辆按照预期行驶路径行驶过程中的激光点云数据，其中，所述预期行驶路径处于所述至少一个激光雷达的扫描范围内；根据所述激光点云数据，生成所述无人驾驶车辆的实际行驶轨迹坐标点序列；根据所述实际行驶轨迹坐标点序列和所述预期行驶路径，确定所述无人驾驶车辆按照所述预期行驶路径行驶的行驶精度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述激光点云数据包括至少一个激光点数据，所述激光点数据包括激光点坐标和激光点采集时间；以及所述根据所述激光点云数据，生成所述无人驾驶车辆的实际行驶轨迹坐标点序列，包括：将所述激光点云数据中各个激光点数据按照激光点采集时间从前到后的顺序排序，得到排序激光点数据序列；依次获取所述排序激光点数据序列中的各个激光点数据的激光点坐标，作为所述无人驾驶车辆的实际行驶轨迹坐标点序列中的各个坐标点。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述激光点云数据中各个激光点数据按照激光点采集时间从前到后的顺序排序，得到排序激光点数据序列之后，所述方法还包括：将所述排序激光点数据序列做下采样处理，得到下采样排序激光点数据序列；以及所述依次获取所述排序激光点数据序列中的各个激光点数据的激光点坐标，作为所述无人驾驶车辆的实际行驶轨迹坐标点序列中的各个坐标点，包括：依次获取所述下采样排序激光点数据序列中的各个激光点数据的激光点坐标，作为所述无人驾驶车辆的实际行驶轨迹坐标点序列中的各个坐标点。4.根据权利要求1-3中任一所述的方法，其特征在于，所述根据所述实际行驶轨迹坐标点序列和所述预期行驶路径，确定所述无人驾驶车辆按照所述预期行驶路径行驶的行驶精度，包括：对所述实际行驶轨迹坐标点序列中的每个坐标点，计算该坐标点与所述预期行驶路径的距离；根据各个坐标点与所述预期行驶路径的距离，确定所述无人驾驶车辆按照所述预期行驶路径行驶的行驶精度。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各个坐标点与所述预期行驶路径的距离，确定所述无人驾驶车辆按照所述预期行驶路径行驶的行驶精度，包括：计算各个坐标点与所述预期行驶路径的距离的平均值，并将计算所得的距离的平均值作为所述无人驾驶车辆按照所述预期行驶路径行驶的行驶精度。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各个坐标点与所述预期行驶路径的距离，确定所述无人驾驶车辆按照所述预期行驶路径行驶的行驶精度，包括：计算各个坐标点与所述预期行驶路径的距离的平方；将计算所得的各个距离的平方进行累加；将累加所得的和开平方以得到距离平方和开平方之后的值；计算所述距离平方和开平方之后的值除以所述实际行驶轨迹坐标点序列中的坐标点个数，并将计算所得的商作为所述无人驾驶车辆按照所述预期行驶路径行驶的行驶精度。7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据各个坐标点与所述预期行驶路径的距离，确定所述无人驾驶车辆按照所述预期行驶路径行驶的行驶精度，包括：确定各个坐标点中与所述预期行驶路径的距离小于等于预设距离阈值的坐标点的个数，并将所确定的个数作为第一坐标点个数；计算所述第一坐标点个数除以所述实际行驶轨迹坐标点序列中的坐标点个数，并将计算所得的商作为所述无人驾驶车辆按照所述预期行驶路径行驶的行驶精度。8.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述预期行驶路径包括以下至少一项或以下至少一项的组合：线段和曲线。9.根据权利要求1-3中任一项所述的方法，其特征在于，所述预期行驶路径为非闭合曲线，所述至少一个激光雷达设置在所述预期行驶路径的同一侧。10.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡太群，
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