一种自动驾驶经验数据库的构建方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种自动驾驶经验数据库的构建方法及系统，包括：获取不同车辆、不同时间段、不同地点以及不同环境条件下的车辆行驶数据；对所述车辆行驶数据进行分析，提取异常驾驶数据并确定“驾驶困难”场景；针对每一“驾驶困难”场景，分析该场景下导致驾驶困难的因素，并从车辆行驶数据中逐个因素抽取异常驾驶数据所对应的正常驾驶数据；利用结构化语言将“驾驶困难”场景对应的正常驾驶数据进行描述进而生成自动驾驶经验数据，并构建自动驾驶经验数据库。本发明专利技术利用车辆行驶数据加以分析得到的驾驶经验数据，就可以有效地提高人为驾驶、自动驾驶时的安全性，效率性和舒适性，扩大自动驾驶可行驶的范围。自动驾驶可行驶的范围。自动驾驶可行驶的范围。

【技术实现步骤摘要】
一种自动驾驶经验数据库的构建方法及系统


[0001]本专利技术涉及自动驾驶
，具体涉及一种自动驾驶经验数据库的构建方法及系统。

技术介绍

[0002]在行驶过程中，经常会有因为道路设计不规范，不合理，状况恶化，导致容易产生视野盲区，急刹车，急打方向盘，颠簸，滑移，通行效率低下，驾乘体验不佳的情况。
[0003]如果是搭载了自动驾驶辅助功能的车辆，通过这些地方时，很可能因为传感器识别错误或超出了自动驾驶处理范围而被迫中断自动驾驶功能。
[0004]我们把上述人为驾驶困难、易发生危险、舒适性不佳、耗费时间以及自动驾驶功能被迫中断的地方称为“驾驶困难地点”。
[0005]为了使自动驾驶车辆顺利通过这些“驾驶困难地点”，扩大可行驶范围，业内通常采用提高传感器性能，多传感器融合，提高计算平台的计算能力，完善逻辑判断和控制算法，辅以高精度地图和高精度定位的方式。但是存在投入成本高，研发难度高的问题。

技术实现思路

[0006]本专利技术针对现有技术中存在的技术问题，提供一种自动驾驶经验数据库的构建方法及系统，利用车辆行驶数据加以分析得到的驾驶经验数据，就可以有效地提高人为驾驶、自动驾驶时的安全性，效率性和舒适性，扩大自动驾驶可行驶的范围。
[0007]本专利技术解决上述技术问题的技术方案如下：
[0008]第一方面，本专利技术提供一种自动驾驶经验数据库的构建方法，包括：
[0009]获取不同车辆、不同时间段、不同地点以及不同环境条件下的车辆行驶数据；
[0010]对所述车辆行驶数据进行分析，提取异常驾驶数据并确定“驾驶困难”场景；
[0011]针对每一“驾驶困难”场景，分析该场景下导致驾驶困难的因素，并从车辆行驶数据中逐个因素抽取异常驾驶数据所对应的正常驾驶数据；
[0012]利用结构化语言(例如结构化标记语言XML、JSON)将“驾驶困难”场景对应的正常驾驶数据进行描述进而生成自动驾驶经验数据，并构建自动驾驶经验数据库。
[0013]进一步的，所述车辆行驶数据包括：车辆CAN数据、车载定位系统输出数据、地图系统输出信息、环境感知传感器识别信息以及自动驾驶辅助系统输出信息。
[0014]进一步的，该方法还包括：对车辆行驶数据进行预处理，对所述车辆行驶数据中的失真部分进行过滤，同时对不同的数据信息按照时间戳对齐。
[0015]进一步的，所述的对所述车辆行驶数据进行分析，提取异常驾驶数据并确定“驾驶困难”场景，包括：
[0016]从多个维度检测并提取车辆行驶数据中的异常值，即为异常驾驶数据，所述的多个维度包括车辆横向加速度值、方向盘状态、刹车状态、碰撞事件、自动驾驶状态；
[0017]根据所述异常值筛选发生异常时车辆的场景信息并将其定义为“驾驶困难”场景。
[0018]第二方面，本专利技术提供一种自动驾驶经验数据库的构建系统，包括：
[0019]行驶数据获取模块，用于获取不同车辆、不同时间段、不同地点以及不同环境条件下的车辆行驶数据；
[0020]分析模块，用于对所述车辆行驶数据进行分析，提取异常驾驶数据并确定“驾驶困难”场景；
[0021]正常驾驶数据提取模块，用于针对每一“驾驶困难”场景，分析该场景下导致驾驶困难的因素，并从车辆行驶数据中逐个因素抽取异常驾驶数据所对应的正常驾驶数据；
[0022]数据库生成模块，用于利用结构化语言将“驾驶困难”场景对应的正常驾驶数据进行描述进而生成自动驾驶经验数据，并构建自动驾驶经验数据库。
[0023]进一步的，所述车辆行驶数据包括：车辆CAN数据、车载定位系统输出数据、地图系统输出信息、环境感知传感器识别信息以及自动驾驶辅助系统输出信息。
[0024]进一步的，包括：预处理模块，用于对车辆行驶数据进行预处理，对所述车辆行驶数据中的失真部分进行过滤，同时对不同的数据信息按照时间戳对齐。
[0025]进一步的，所述分析模块具体用于：
[0026]从多个维度检测并提取车辆行驶数据中的异常值，即为异常驾驶数据，所述的多个维度包括车辆横向加速度值、方向盘状态、刹车状态、碰撞事件、自动驾驶状态；
[0027]根据所述异常值筛选发生异常时车辆的场景信息并将其定义为“驾驶困难”场景。
[0028]第三方面，本专利技术提供一种电子设备，包括：
[0029]存储器，用于存储计算机软件程序；
[0030]处理器，用于读取并执行所述存储器中存储的计算机软件程序，进而实现本专利技术第一方面所述的一种自动驾驶经验数据库的构建方法。
[0031]第四方面，本专利技术提供一种计算机可读非暂态存储介质，所述存储介质中存储有用于实现本专利技术第一方面所述的一种自动驾驶经验数据库的构建方法的计算机软件程序。
[0032]本专利技术的有益效果是：本专利技术提供了一种利用车辆行驶数据，提取驾驶经验，用于辅助自动驾驶的方法。
[0033]车辆行驶数据，包含了行驶轨迹，车辆状态，对车辆的控制行为，对带有自动驾驶功能的车辆，还包含车身传感器感知到的周围环境状况，以及自动驾驶系统对当前状况的判断结果、做出的控制行为等。
[0034]车辆行驶数据的背后，隐藏着“驾驶困难地点”的特征，通过收集车辆行驶数据，挖掘“驾驶困难地点”的特征，分析导致“驾驶困难”的原因，并建立对策，形成“驾驶经验数据”，共享给其他车辆，即可达到整体提高驾驶安全性，效率性和舒适性的目的。
[0035]该方法的优点在于：
[0036]1，驾驶经验数据真实可靠。由于是真实的车辆行驶数据，反映的是现实道路的状况，由此分析出的结果也适用于现实道路场景。
[0037]2，收集的车辆行驶数据，覆盖的道路越广，包含的“驾驶困难地点”越多，来自不同车辆不同场景的数据越多，越有利于形成全面、可靠的驾驶经验数据。
[0038]3，车辆行驶数据简单易得。从最基础的CAN总线上的数据，到GNSS、IMU再到各种周围环境感知传感器的数据，都是车辆行驶数据的收集对象。
[0039]4，车辆行驶数据来源广泛。不管是普通车辆，还是搭载了自动驾驶辅助功能的车
辆，都可以提供车辆行驶数据。
[0040]5，只需利用现有条件下的车身传感器，不需要额外添加、升级传感器，有效降低实际应用成本。当然，车身搭载的传感器越多，功能越强大，所提供的数据就越多，越详细，从而可挖掘的有价值信息就越多。
[0041]6，驾驶经验数据结构精巧，传输快，占用的存储空间小。
[0042]7，驾驶经验数据与地图数据相关联，但又独立存在，适用灵活性高。
[0043]8，驾驶经验数据适用于几乎所有道路、场景下的行驶。随着收集的车辆行驶数据覆盖的道路和场景足够多，形成的驾驶经验数据将能够覆盖所有道路、场景。
[0044]9，适用于所有类型的车辆。无论是否是自动驾驶车辆，都可从中受益。
[0045]10，驾驶经验数据可持续地自动积累，动态更新，数据维护成本低本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶经验数据库的构建方法，其特征在于，包括：获取不同车辆、不同时间段、不同地点以及不同环境条件下的车辆行驶数据；对所述车辆行驶数据进行分析，提取异常驾驶数据并确定“驾驶困难”场景；针对每一“驾驶困难”场景，分析该场景下导致驾驶困难的因素，并从车辆行驶数据中逐个因素抽取异常驾驶数据所对应的正常驾驶数据；利用结构化语言将“驾驶困难”场景对应的正常驾驶数据进行描述进而生成自动驾驶经验数据，并构建自动驾驶经验数据库。2.根据权利要求1所述的自动驾驶经验数据库的构建方法，其特征在于，所述车辆行驶数据包括：车辆CAN数据、车载定位系统输出数据、地图系统输出信息、环境感知传感器识别信息以及自动驾驶辅助系统输出信息。3.根据权利要求2所述的自动驾驶经验数据库的构建方法，其特征在于，包括：对车辆行驶数据进行预处理，对所述车辆行驶数据中的失真部分进行过滤，同时对不同的数据信息按照时间戳对齐。4.根据权利要求1所述的自动驾驶经验数据库的构建方法，其特征在于，所述的对所述车辆行驶数据进行分析，提取异常驾驶数据并确定“驾驶困难”场景，包括：从多个维度检测并提取车辆行驶数据中的异常值，即为异常驾驶数据，所述的多个维度包括车辆横向加速度值、方向盘状态、刹车状态、碰撞事件、自动驾驶状态；根据所述异常值筛选发生异常时车辆的场景信息并将其定义为“驾驶困难”场景。5.一种自动驾驶经验数据库的构建系统，其特征在于，包括：行驶数据获取模块，用于获取不同车辆、不同时间段、不同地点以及不同环境条件下的车辆行驶数据；分析模块，用于对所述车辆行驶数据进行分析，提取异常驾驶数据并确定“驾驶困难”场景；正常驾...

【专利技术属性】
技术研发人员：王军德，向磊，张进军，
申请(专利权)人：武汉光庭信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：