本申请涉及用于车辆的自动驾驶系统的场景数据收集方法和装置，所述场景数据收集方法包括：获取场景数据；确定所获取到的场景数据是否满足场景触发条件；在确定满足场景触发条件的情况下，基于所获取到的场景数据确定是否出现危险场景；以及在确定出现所述危险场景的情况下，存储关联的场景数据以供所述自动驾驶系统使用。本申请的场景数据收集方法和装置可以将未知危险场景转化成已知安全场景，从而持续提高自动驾驶系统的预期功能安全特性。续提高自动驾驶系统的预期功能安全特性。续提高自动驾驶系统的预期功能安全特性。
【技术实现步骤摘要】
用于车辆的自动驾驶系统的场景数据收集方法和装置
[0001]本申请涉及车辆领域，具体而言，涉及用于车辆的自动驾驶系统的场景数据收集方法和装置。
技术介绍
[0002]自动驾驶车辆的出现将彻底改变未来的交通和运输方式，为人们提供更大的行动自由。辅助驾驶及无人驾驶技术被认为是降低交通事故的有力手段，近年来众多公司纷纷加入探索自动驾驶技术的行列中。自动驾驶技术的实现需要丰富的智能化能力。这些智能化的能力包括多个传感器的算法输入、车辆内多个电子控制单元之间的相互通信，以及基于场景的复杂算法。
[0003]自动驾驶车辆一般通过使用多个摄像头、LiDAR和雷达等对大多数外部环境进行360度感知，并且使用不同的深度学习或深度神经网络(DNN)算法进行感知。即便如此，仍有由于“未知，不安全”而导致系统出现故障的可能性。自动驾驶系统预期功能安全性有助于避免由于实际预期功能的功能缺陷或人为的误操作而导致的不合理风险和危害。
技术实现思路
[0004]本申请的实施例提供了一种用于车辆的自动驾驶系统的场景数据收集方法和装置，用于将未知危险场景转化成已知安全场景，从而持续提高自动驾驶系统的预期功能安全特性。
[0005]根据本申请的一方面，提供一种用于车辆的自动驾驶系统的场景数据收集方法，所述场景数据收集方法包括：获取场景数据；确定所获取到的场景数据是否满足场景触发条件；在确定满足场景触发条件的情况下，基于所获取到的场景数据确定是否出现危险场景；以及在确定出现所述危险场景的情况下，存储关联的场景数据以供所述自动驾驶系统使用。
[0006]在本申请的一些实施例中，可选地，所述场景数据包括以下中的一项或多项：所述车辆的运行速度、所述车辆与其它车辆之间的通信情况、所述车辆与远程车辆管理系统之间的通信情况、所述车辆与路段传感器之间的互联情况、所述车辆所处于的道路情况、所述车辆周边的标志情况、所述车辆周边的障碍物情况、所述车辆所处的交通流限制情况、所述车辆所处的天气情况、所述车辆周边的光照情况、所述车辆所处于的区位情况。
[0007]在本申请的一些实施例中，可选地，所述场景触发条件包括对以下中的一项或多项的指标：
[0008]所述车辆的运行速度、所述车辆与其它车辆之间的通信情况、所述车辆与远程车辆管理系统之间的通信情况、所述车辆与路段传感器之间的互联情况、所述车辆所处于的道路情况、所述车辆周边的标志情况、所述车辆周边的障碍物情况、所述车辆所处的交通流限制情况、所述车辆所处的天气情况、所述车辆周边的光照情况、所述车辆所处于的区位情况。
[0009]在本申请的一些实施例中，可选地，基于所获取到的场景数据确定是否出现危险场景包括：判断所述自动驾驶系统与人类驾驶员的操作行为是否一致，在判断出不一致的情况下确定出现所述危险场景；和/或判断所述车辆是否存在碰撞风险，在判断出存在碰撞风险的情况下确定出现所述危险场景。
[0010]在本申请的一些实施例中，可选地，判断所述自动驾驶系统与人类驾驶员的操作行为是否一致包括：确定人类驾驶员的横向控制命令与所述自动驾驶系统的横向控制命令之间的偏差是否超出横向控制阈值；确定人类驾驶员的纵向控制命令与所述自动驾驶系统的纵向控制命令之间的偏差是否超出纵向控制阈值；以及在确定超出所述横向控制阈值或者所述纵向控制阈值的情况下，判断所述自动驾驶系统与人类驾驶员的操作行为不一致。
[0011]在本申请的一些实施例中，可选地，所述横向控制命令包括对所述车辆的横向转角值，并且所述纵向控制命令包括对所述车辆的纵向加速度值。
[0012]在本申请的一些实施例中，可选地，判断所述车辆是否存在碰撞风险包括：基于所述车辆与前车之间的距离以及所述车辆的速度和加速度，确定在当前的驾驶情况下，所述车辆与前车是否存在碰撞风险。
[0013]在本申请的一些实施例中，可选地，基于所获取到的场景数据确定是否出现危险场景包括：将所获取到的场景数据上传至云端，以通过云端来确定是否出现危险场景。
[0014]根据本申请的另一方面，提供一种用于车辆的自动驾驶系统的场景数据收集装置，所述场景数据收集装置包括存储器，其配置成存储指令；和处理器，其配置成执行所述指令使得所述场景数据收集装置执行如前文中所述的任意一种场景数据收集方法。
[0015]根据本申请的又一方面，提供一种车辆，所述车辆包括如前文中所述的任一种场景数据收集装置。
[0016]根据本申请的又一另外的方面，提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令由处理器执行时，使得所述处理器执行如前文中所述的任一种场景数据收集方法。
[0017]本申请在自动驾驶控制器中使用影子模式功能自动、灵活地收集未知危险场景的数据，并且通过识别出之前未知的危险场景来提高自动驾驶系统在相应场景下的安全性。
附图说明
[0018]从结合附图的以下详细说明中，将会使本申请的上述和其他目的及优点更加完整清楚，其中，相同或相似的要素采用相同的标号表示。
[0019]图1示出了根据本申请的一个实施例的用于实现场景数据收集方法的相关场景和配置的示意图；
[0020]图2示出了根据本申请的一个实施例的场景数据收集方法的流程图；
[0021]图3示出了根据本申请的一个实施例的场景数据收集装置的示意图。
具体实施方式
[0022]出于简洁和说明性目的，本文主要参考其示范实施例来描述本申请的原理。但是，本领域技术人员将容易地认识到相同的原理可等效地应用于所有类型的用于车辆的自动驾驶系统的场景数据收集方法和装置，并且可以在其中实施这些相同或相似的原理，任何
此类变化不背离本申请的真实精神和范围。
[0023]自动驾驶系统的预期功能安全设计的核心指标是使得出现未知危险场景的概率足够小。因此，如何高效的收集未知危险场景，并将未知危险场景转变成已知安全场景就成为提高自动驾驶系统预期功能安全特性的关键。本申请的场景数据收集方法200(参见图2)可以灵活、自动地将未知危险场景转变成已知安全场景，从而提高自动驾驶系统的预期功能安全特性。下面将结合图1来描绘本申请的一个实施例的用于实现场景数据收集方法200的相关场景和配置。
[0024]图1示出了根据本申请的一个实施例的用于实现场景数据收集方法200的相关场景和配置的示意图。如图1所示，用于实现场景数据收集方法200的相关场景和配置包括车辆100、外部驾驶环境110、云端120和人类驾驶员170。在本申请的实施例中，人类驾驶员170乘坐在车辆100的驾驶舱中，从而可以通过眼睛和耳朵观察和采集外部驾驶环境110中的信息。为了方便示意，图1将人类驾驶员170示出在车辆100内。
[0025]车辆100可以包括自动驾驶系统130、转向系统140、制动系统150和车载通信模块160。其中，转向系统140用于改变或恢复车辆100的行驶方向，可以包括转向操纵机构(其包括转向盘、转向轴等)、转向器和转向传动机构。制动系统150用于本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种用于车辆的自动驾驶系统的场景数据收集方法，其特征在于，所述场景数据收集方法包括：获取场景数据；确定所获取到的场景数据是否满足场景触发条件；在确定满足场景触发条件的情况下，基于所获取到的场景数据确定是否出现危险场景；以及在确定出现所述危险场景的情况下，存储关联的场景数据以供所述自动驾驶系统使用。2.根据权利要求1所述的场景数据收集方法，其特征在于，所述场景数据包括以下中的一项或多项：所述车辆的运行速度、所述车辆与其它车辆之间的通信情况、所述车辆与远程车辆管理系统之间的通信情况、所述车辆与路段传感器之间的互联情况、所述车辆所处于的道路情况、所述车辆周边的标志情况、所述车辆周边的障碍物情况、所述车辆所处的交通流限制情况、所述车辆所处的天气情况、所述车辆周边的光照情况、所述车辆所处于的区位情况。3.根据权利要求1所述的场景数据收集方法，其特征在于，所述场景触发条件包括对以下中的一项或多项的指标：所述车辆的运行速度、所述车辆与其它车辆之间的通信情况、所述车辆与远程车辆管理系统之间的通信情况、所述车辆与路段传感器之间的互联情况、所述车辆所处于的道路情况、所述车辆周边的标志情况、所述车辆周边的障碍物情况、所述车辆所处的交通流限制情况、所述车辆所处的天气情况、所述车辆周边的光照情况、所述车辆所处于的区位情况。4.根据权利要求1所述的场景数据收集方法，其特征在于，基于所获取到的场景数据确定是否出现危险场景包括：判断所述自动驾驶系统与人类驾驶员的操作行为是否一致，在判断出不一致的情况下确定出现所述危险场景；和/或判断所述车辆是否存在碰撞风险，在判断出存在碰撞风险的情况下确定出现所述危险场景。5.根据权利要求4所述的场景数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：邓勇章，林龙贤，王嘉浩，
申请(专利权)人：蔚来汽车科技安徽有限公司，
类型：发明
国别省市：
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