本发明专利技术涉及研发管理领域，公开了一种失误接管案例识别方法、装置、设备及存储介质，该方法包括：通过预设的仿真算法对历史失误接管案例集中的历史失误接管案例进行仿真，得到每个历史失误接管案例对应的预测轨迹；根据所有历史失误接管案例对应的预测轨迹和对应的实际轨迹，计算路径差阈值，其中，所述路径差阈值包括距离差阈值和/或角度差阈值；根据所述路径差阈值对待识别接管案例进行失误接管案例识别。通过仿真技术计算出自动驾驶的预测轨迹，基于预测轨迹和实际轨迹的路径差，得到判断认为失误接管车辆的统一判断标准，能有效且快速地分拣出因人为失误而产生的接管案例，继而能进一步对案例进行细分研究，解决了现有的自动驾驶车辆中对于接管行为的判定标准不统一的技术问题。技术问题。技术问题。
【技术实现步骤摘要】
失误接管案例识别方法、装置、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种失误接管案例识别方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]随着科学技术的发展，尤其是在汽车的自动驾驶领域中，在评估自动驾驶系统的表现时，MPI(总里程数除以总接管数)是一个比较主流的评判标准。要让这个标准正确的反映出自动驾驶的真实表现，需要保证用来统计总接管数的每次接管都是由于自动驾驶系统出现问题导致的。但是一次接管可能有多种理由，其中会有司机由于过于谨慎而提前接管，可实际上如果让车辆继续进行自动驾驶也不会出现安全问题的情况。也会有司机主观认为自动驾驶车辆行驶速度过慢，从而接管加速的情况等等。现有筛出此类由于人为失误而发生接管的方法存在一定的主观性，无法在客观的按照一定的标准或指标完成案例的自动分析和筛选过程去判断一次接管是否为人为失误，影响后续对细分案例的进一步研究。
技术实现思路
[0003]本专利技术的主要目的在于解决现有的自动驾驶技术无法对接管行为进行统一标准判定的技术问题。
[0004]本专利技术第一方面提供了一种失误接管案例识别方法，所述失误接管案例识别方法包括：通过预设的仿真算法对历史失误接管案例集中的历史失误接管案例进行仿真，得到每个历史失误接管案例对应的预测轨迹；根据所有历史失误接管案例对应的预测轨迹和对应的实际轨迹，计算路径差阈值，其中，所述路径差阈值包括距离差阈值和/或角度差阈值；根据所述路径差阈值对待识别接管案例进行失误接管案例识别。
[0005]可选的，在本专利技术第一方面的第一种实现方式中，在当所述第一动态内存释放时，将所述第一动态内存进行强制占用，并将预设的对象数据加入强制占用的第一动态内存中，得到第二动态内存之前，还包括：新建错误释放函数，其中，所述错误释放函数用于抛出错误；对第一内存释放函数进行Hook操作，其中，所述第一内存释放函数为系统中预设的基本函数，用于对动态内存进行释放；将所述错误释放函数写入所述第一内存释放函数中，得到第二内存释放函数。
[0006]可选的，在本专利技术第一方面的第二种实现方式中，所述通过预设的仿真算法对历史失误接管案例集中的历史失误接管案例进行仿真，得到每个历史失误接管案例对应的预测轨迹，包括：获取历史失误接管案例集中的各历史失误接管案例在人为接管前预设时间段内的车辆状态信息；将各历史失误接管案例的车辆状态信息输入所述仿真算法中进行仿真，得到对应的预测轨迹。
[0007]可选的，在本专利技术第一方面的第三种实现方式中，所述根据所有历史失误接管案例对应的预测轨迹和对应的实际轨迹，计算路径差阈值，其中，所述路径差阈值包括距离差阈值和/或角度差阈值，包括：确定各历史失误接管案例在人为接管后预设时间段内的实际
轨迹；计算各历史失误接管案例在人为接管后的实际轨迹和对应的预测轨迹的路径差，其中，所述路径差包括距离差和/或角度差；对所有历史失误接管案例的路径差进行统计，得到路径差阈值。
[0008]可选的，在本专利技术第一方面的第四种实现方式中，所述基于各历史失误接管案例的第一位置坐标点集合和第二位置坐标点集合，计算对应的路径差阈值，包括：将所述第一位置坐标点集合拆分为第一横坐标点集合和第一纵坐标点集合；将所述第二位置坐标点集合拆分为第二横坐标点集合和第二纵坐标点集合；将同一时刻的第一横坐标点减去第二横坐标点之差的平方与第一纵坐标点减去第二纵坐标点之差的平方相加，再对相加之和开方，得到开方结果；将预设时间段内所有开方结果进行累加，得到所述距离差阈值。
[0009]可选的，在本专利技术第一方面的第五种实现方式中，所述基于各历史失误接管案例的第一位置坐标点集合和第二位置坐标点集合，计算对应的路径差阈值，包括：将所述第一位置坐标点集合拆分为第一横坐标点集合和第一纵坐标点集合；将所述第二位置坐标点集合拆分为第二横坐标点集合和第二纵坐标点集合；计算预设时间段内连续的第二纵坐标点之差除以预设时间段内连续的第二横坐标点之差，再对计算结果求反正切，得到实际轨迹角度；计算预设时间段内连续的第一纵坐标点之差除以预设时间段内连续的第一横坐标点之差，再对计算结果求反正切，得到预测轨迹角度；将所述实际轨迹角度减去所述预测轨迹角度后取绝对值，得到所述角度差阈值。
[0010]可选的，在本专利技术第一方面的第六种实现方式中，所述根据所述路径差阈值对待识别接管案例进行失误接管案例识别，包括：计算所述待识别接管案例的距离差和角度差；判断所述待识别接管案例的距离差是否大于所述距离差阈值或所述待识别接管案例的角度差是否大于所述角度差阈值；若所述待识别接管案例的距离差大于所述距离差阈值或所述待识别接管案例的角度差大于所述角度差阈值，则将所述待识别接管案例识别为失误接管案例。
[0011]本专利技术第二方面提供了一种失误接管案例识别装置，包括：案例仿真模块，用于通过预设的仿真算法对历史失误接管案例集中的历史失误接管案例进行仿真，得到每个历史失误接管案例对应的预测轨迹；阈值计算模块，用于根据所有历史失误接管案例对应的预测轨迹和对应的实际轨迹，计算路径差阈值，其中，所述路径差阈值包括距离差阈值和/或角度差阈值；案例识别模块，用于根据所述路径差阈值对待识别接管案例进行失误接管案例识别。
[0012]可选的，在本专利技术第二方面的第一种实现方式中，所述案例仿真模块具体用于：获取历史失误接管案例集中的各历史失误接管案例在人为接管前预设时间段内的车辆状态信息；将各历史失误接管案例的车辆状态信息输入所述仿真算法中进行仿真，得到对应的预测轨迹。
[0013]可选的，在本专利技术第二方面的第二种实现方式中，所述阈值计算模块具体用于：轨迹确定单元，确定各历史失误接管案例在人为接管后预设时间段内的实际轨迹；路径差计算单元，计算各历史失误接管案例在人为接管后的实际轨迹和对应的预测轨迹的路径差，其中，所述路径差包括距离差和/或角度差；阈值获得单元，对所有历史失误接管案例的路径差进行统计，得到路径差阈值。
[0014]可选的，在本专利技术第二方面的第三种实现方式中，所述路径差计算单元具体用于：
第一集合子单元，确定所述预测轨迹在人为接管后预设时间段内的第一位置坐标点集合；第二集合子单元，确定所述实际轨迹在人为接管后预设时间段内的第二位置坐标点集合；路径差计算子单元，基于各历史失误接管案例的第一位置坐标点集合和第二位置坐标点集合，计算对应的路径差阈值。
[0015]可选的，在本专利技术第二方面的第四种实现方式中，所述路径差计算子单元具体用于：将所述第一位置坐标点集合拆分为第一横坐标点集合和第一纵坐标点集合；将所述第二位置坐标点集合拆分为第二横坐标点集合和第二纵坐标点集合；将同一时刻的第一横坐标点减去第二横坐标点之差的平方与第一纵坐标点减去第二纵坐标点之差的平方相加，再对相加之和开方，得到开方结果；将预设时间段内所有开方结果进行累加，得到所述距离差阈值。
[0016]可选的，在本专利技术第二方面的第五种实现方式中，所述路径差计算子单元具体用于：将所述第一位置坐标点集合拆分为第一横坐标点集合和第本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种失误接管案例识别方法，其特征在于，所述失误接管案例识别方法包括：通过预设的仿真算法对历史失误接管案例集中的历史失误接管案例进行仿真，得到每个历史失误接管案例对应的预测轨迹；根据所有历史失误接管案例对应的预测轨迹和对应的实际轨迹，计算路径差阈值，其中，所述路径差阈值包括距离差阈值和/或角度差阈值；根据所述路径差阈值对待识别接管案例进行失误接管案例识别。2.根据权利要求1所述的失误接管案例识别方法，其特征在于，所述通过预设的仿真算法对历史失误接管案例集中的历史失误接管案例进行仿真，得到每个历史失误接管案例对应的预测轨迹，包括：获取历史失误接管案例集中的各历史失误接管案例在人为接管前预设时间段内的车辆状态信息；将各历史失误接管案例的车辆状态信息输入所述仿真算法中进行仿真，得到对应的预测轨迹。3.根据权利要求1所述的失误接管案例识别方法，其特征在于，所述根据所有历史失误接管案例对应的预测轨迹和对应的实际轨迹，计算路径差阈值，其中，所述路径差阈值包括距离差阈值和/或角度差阈值，包括：确定各历史失误接管案例在人为接管后预设时间段内的实际轨迹；计算各历史失误接管案例在人为接管后的实际轨迹和对应的预测轨迹的路径差，其中，所述路径差包括距离差和/或角度差；对所有历史失误接管案例的路径差进行统计，得到路径差阈值。4.根据权利要求3所述的失误接管案例识别方法，其特征在于，所述计算各历史失误接管案例在人为接管后的实际轨迹和对应的预测轨迹的路径差，其中，所述路径差包括距离差和/或角度差，包括：确定所述预测轨迹在人为接管后预设时间段内的第一位置坐标点集合；确定所述实际轨迹在人为接管后预设时间段内的第二位置坐标点集合；基于各历史失误接管案例的第一位置坐标点集合和第二位置坐标点集合，计算对应的路径差阈值。5.根据权利要求4所述的失误接管案例识别方法，其特征在于，所述基于各历史失误接管案例的第一位置坐标点集合和第二位置坐标点集合，计算对应的路径差阈值，包括：将所述第一位置坐标点集合拆分为第一横坐标点集合和第一纵坐标点集合；将所述第二位置坐标点集合拆分为第二横坐标点集合和第二纵坐标点集合；将同一时刻的第一横坐标点减去第二横坐标点之差的平方与第一纵坐标点减去第二纵坐标点之差的平方相加，再对相加之和开方，得到开方结果；将预设时间段内所有开方结果进行累加，得...
【专利技术属性】
技术研发人员：张雨昕，韩旭，
申请(专利权)人：广州文远知行科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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