本申请的自动驾驶算法更新方法包括获取目标车辆基于自动驾驶算法在自动驾驶过程中的多维评价数据，多维评价数据指示目标车辆的行驶状态和目标车辆上目标对象的乘坐状态；对多维评价数据进行数据映射处理，得到与多维评价数据对应的算法评价特征；基于算法评价特征进行自动驾驶算法的效果评估预测，得到效果评估结果；在效果评估结果满足预设算法更新条件的情况下，确定自动驾驶算法为待更新驾驶算法。本申请的自动驾驶算法更新方法不仅能够全面且高效的对自动驾驶算法进行评价，而且还能提高自动驾驶算法评价的准确率。提高自动驾驶算法评价的准确率。提高自动驾驶算法评价的准确率。
【技术实现步骤摘要】
一种自动驾驶算法更新方法、装置及存储介质
[0001]本申请涉及自动驾驶
，尤其涉及一种自动驾驶算法更新方法、装置及存储介质。
技术介绍
[0002]自动驾驶是未来驾驶技术的发展方向，可以完全取代人工驾驶，通常采用自动驾驶系统基于先进的通信、计算机、网络和控制技术，对目标车辆实现实时和连续的控制，随着自动驾驶技术的不断发展，自动驾驶功能日趋完善和多样化。
[0003]现有技术中为提升自动驾驶的安全性和舒适性，会对目标车辆进行大规模的自动驾驶测试，进而基于自动驾驶测试结果数据对自动驾驶算法进行优化指导。但是现有的测试覆盖面比较单一，对自动驾驶算法的更新无法提供准确且高效的指导。
技术实现思路
[0004]本申请提供了一种自动驾驶算法更新方法、装置及存储介质，不仅能够全面且高效的对自动驾驶算法进行评价，而且还能提高自动驾驶算法评价的准确率。
[0005]一方面，本申请提供一种自动驾驶算法更新方法，包括：获取目标车辆基于自动驾驶算法在自动驾驶过程中的多维评价数据，所述多维评价数据指示所述目标车辆的行驶状态和所述目标车辆上目标对象的乘坐状态；
[0006]对所述多维评价数据进行数据映射处理，得到与所述多维评价数据对应的算法评价特征；
[0007]基于所述算法评价特征进行所述自动驾驶算法的效果评估预测，得到效果评估结果；
[0008]在所述效果评估结果满足预设算法更新条件的情况下，确定所述自动驾驶算法为待更新驾驶算法。
[0009]进一步的，所述多维评价数据包括车辆行驶数据，在所述获取目标车辆基于自动驾驶算法在自动驾驶过程中的多维评价数据之后，所述方法还包括：
[0010]若所述车辆行驶数据中存在满足驾驶安全预警条件的数据，确定所述自动驾驶算法为待更新驾驶算法。
[0011]进一步的，所述对所述多维评价数据进行数据映射处理，得到与所述多维评价数据对应的算法评价特征，包括：
[0012]基于预设对应关系，确定所述多维评价数据中各评价数据各自对应的评价特征信息，所述预设对应关系表征所述多维评价数据中各评价数据与所述评价特征信息间的对应关系；
[0013]对所述各评价数据各自对应的评价特征信息进行特征编码处理，得到所述各评价数据各自对应的初始评价特征；
[0014]对所述各评价数据各自对应的初始评价特征进行特征拼接处理，得到所述算法评
价特征。
[0015]进一步的，所述基于所述算法评价特征进行所述自动驾驶算法的效果评估预测，得到效果评估结果包括：
[0016]对所述算法评价特征进行特征嵌入处理，得到与所述多维评价数据对应的整体特征信息和交叉特征信息；
[0017]对所述整体特征信息和所述交叉特征信息进行深度特征提取处理，得到所述效果评估结果。
[0018]进一步的，所述对所述算法评价特征进行特征嵌入处理，得到与所述多维评价数据对应的整体特征信息和交叉特征信息，包括：
[0019]对所述初始评价特征进行特征嵌入处理，得到所述多维评价数据中各评价数据各自对应的特征嵌入向量；
[0020]对所述特征嵌入向量进行线性拼接处理，得到所述整体特征信息；
[0021]对所述特征嵌入向量进行特征交叉处理，得到所述交叉特征信息。
[0022]进一步的，所述方法还包括：
[0023]获取初始评价模型和评价数据集，所述评价数据集包括历史多维评价数据和对应的算法评价标签；
[0024]以所述历史多维评价数据作为所述初始评价模型的输入，以所述算法评价标签作为所述初始评价模型的期望输出，对所述初始评价模型进行算法评价的约束训练，得到所述目标评价模型，所述目标评价模型用于进行所述自动驾驶算法的效果评估预测。
[0025]进一步的，在所述在所述效果评估结果满足预设算法更新条件的情况下，确定所述自动驾驶算法为待更新驾驶算法之后，所述方法还包括：
[0026]将所述多维评价数据发送至云服务器；
[0027]接收所述云服务器发送的算法更新数据，所述算法更新数据为基于所述多维评价数据对所述自动驾驶算法进行算法优化得到的；
[0028]基于所述算法更新数据对所述自动驾驶算法进行更新，得到更新的自动驾驶算法。
[0029]另一方面，本申请提供一种自动驾驶算法更新装置，所述装置包括：
[0030]第一获取模块：用于获取目标车辆基于自动驾驶算法在自动驾驶过程中的多维评价数据，所述多维评价数据指示所述目标车辆的行驶状态和所述目标车辆上目标对象的乘坐状态；
[0031]第一处理模块：用于对所述多维评价数据进行数据映射处理，得到与所述多维评价数据对应的算法评价特征；
[0032]第二处理模块：用于基于所述算法评价特征进行所述自动驾驶算法的效果评估预测，得到效果评估结果；
[0033]确定模块：用于在所述效果评估结果满足预设算法更新条件的情况下，确定所述自动驾驶算法为待更新驾驶算法。
[0034]另一方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由处理器加载并执行如上所述的自动驾驶算法更新方法。
[0035]另一方面，本申请提供一种实现上述自动驾驶算法更新方法的电子设备，所述电子设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令或至少一段程序，所述至少一条指令或所述至少一段程序由所述处理器加载并执行以实现如上述的自动驾驶算法更新方法。
[0036]本申请提供的一种自动驾驶算法更新方法、装置及存储介质具有如下有益效果：
[0037]本申请获取目标车辆基于自动驾驶算法在自动驾驶过程中的多维评价数据，多维评价数据指示目标车辆的行驶状态和目标车辆上目标对象的乘坐状态；对多维评价数据进行数据映射处理，得到与多维评价数据对应的算法评价特征；基于算法评价特征进行自动驾驶算法的效果评估预测，得到效果评估结果；在效果评估结果满足预设算法更新条件的情况下，确定自动驾驶算法为待更新驾驶算法。如此，不仅能够全面且高效的对自动驾驶算法进行评价，而且还能提高自动驾驶算法评价的准确率。
附图说明
[0038]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案和优点，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它附图。
[0039]图1是本申请实施例提供的一种自动驾驶算法更新方法的流程示意图；
[0040]图2为本申请实施例提供的一种算法评价特征的获取方法流程示意图；
[0041]图3为本申请实施例提供的一种效果评估结果的获取方法流程示意图；
[0042]图4为本申请实施例提供的一种整体特征信息和交叉特征信息的获取方法流程示意图；
[0043]图5为本申请实施例提供的一种本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶算法更新方法，其特征在于，包括：获取目标车辆基于自动驾驶算法在自动驾驶过程中的多维评价数据，所述多维评价数据指示所述目标车辆的行驶状态和所述目标车辆上目标对象的乘坐状态；对所述多维评价数据进行数据映射处理，得到与所述多维评价数据对应的算法评价特征；基于所述算法评价特征进行所述自动驾驶算法的效果评估预测，得到效果评估结果；在所述效果评估结果满足预设算法更新条件的情况下，确定所述自动驾驶算法为待更新驾驶算法。2.根据权利要求1所述的自动驾驶算法更新方法，其特征在于，所述多维评价数据包括车辆行驶数据，在所述获取目标车辆基于自动驾驶算法在自动驾驶过程中的多维评价数据之后，所述方法还包括：若所述车辆行驶数据中存在满足驾驶安全预警条件的数据，确定所述自动驾驶算法为待更新驾驶算法。3.根据权利要求1所述的自动驾驶算法更新方法，其特征在于，所述对所述多维评价数据进行数据映射处理，得到与所述多维评价数据对应的算法评价特征，包括：基于预设对应关系，确定所述多维评价数据中各评价数据各自对应的评价特征信息，所述预设对应关系表征所述多维评价数据中各评价数据与所述评价特征信息间的对应关系；对所述各评价数据各自对应的评价特征信息进行特征编码处理，得到所述各评价数据各自对应的初始评价特征；对所述各评价数据各自对应的初始评价特征进行特征拼接处理，得到所述算法评价特征。4.根据权利要求3所述的自动驾驶算法更新方法，其特征在于，所述基于所述算法评价特征进行所述自动驾驶算法的效果评估预测，得到效果评估结果包括：对所述算法评价特征进行特征嵌入处理，得到与所述多维评价数据对应的整体特征信息和交叉特征信息；对所述整体特征信息和所述交叉特征信息进行深度特征提取处理，得到所述效果评估结果。5.根据权利要求4所述的自动驾驶算法更新方法，其特征在于，所述对所述算法评价特征进行特征嵌入处理，得到与所述多维评价数据对应的整体特征信息和交叉特征信息，包括：对所述初始评价特征进行特征嵌入处理，得到所述多维评价数据中各评价数据各自对应的特征嵌入向量；对所述特征嵌入向量进行线性拼接处理，得到所述整...
【专利技术属性】
技术研发人员：付勇，方芳，高文建，徐聪，
申请(专利权)人：中汽创智科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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