一种智能驾驶的数据处理方法及系统、电子设备技术方案

本发明专利技术提供一种智能驾驶的数据处理方法及系统、电子设备，处理方法包括：同步获取自车的多种原始数据，其中原始数据包括自车数据、道路数据和车辆感知数据；设置取样时段，取样时段包括自车的起点时刻；以起点时刻为原点建立行车坐标系，并根据原始数据，在行车坐标系中形成取样时段的自车轨迹；获取取样时段内自车周边交通参与者的位置信息，并根据位置信息，形成周边交通参与者的周车轨迹；处理道路数据，在行车坐标系中形成车道和车体中心线；根据行车坐标系中车道、自车轨迹和周车轨迹的图形，获取车道、自车轨迹和周车轨迹的坐标点集；以及设置筛选条件并从坐标点集中筛选出训练样本，存储训练样本。本发明专利技术能够提升智能驾驶的控制效率。驶的控制效率。驶的控制效率。

【技术实现步骤摘要】
一种智能驾驶的数据处理方法及系统、电子设备


[0001]本申请涉及智能驾驶
，具体涉及一种智能驾驶的数据处理方法及系统、电子设备。

技术介绍

[0002]智能驾驶本质上涉及注意力吸引和注意力分散的认知工程学，智能驾驶中对交通参与者的行为预测，是基于车辆轨迹预测模型实现的。
[0003]目前多采用数据驱动的方法结合深度学习算法，以车辆轨迹预测算法为例，需要通过大量的车辆轨迹样本来训练车辆轨迹预测模型，才能使模型经过训练后具备良好的交通参与者预测性能。而车辆轨迹预测模型中用于训练的样本，是车端采集的原始数据。若原始数据被直接运用在模型训练中，会影响模型训练的效率和准确率。

技术实现思路

[0004]鉴于以上所述现有技术的缺点，本专利技术提供一种智能驾驶的数据处理方法及系统、电子设备，以解决上述技术问题。
[0005]本专利技术提供的一种智能驾驶的数据处理方法，包括：
[0006]同步获取自车的多种原始数据，其中所述原始数据包括自车数据、道路数据和车辆感知数据；
[0007]设置取样时段，所述取样本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种智能驾驶的数据处理方法，其特征在于，包括：同步获取自车的多种原始数据，其中所述原始数据包括自车数据、道路数据和车辆感知数据；设置取样时段，所述取样时段包括自车的起点时刻；以所述起点时刻为原点建立行车坐标系，并根据所述原始数据，在所述行车坐标系中形成所述取样时段的自车轨迹；获取所述取样时段内自车周边交通参与者的位置信息，并根据所述位置信息，形成所述周边交通参与者的周车轨迹；处理所述道路数据，在所述行车坐标系中形成车道和车体中心线；根据所述行车坐标系中所述车道、所述自车轨迹和所述周车轨迹的图形，获取所述车道、所述自车轨迹和所述周车轨迹的坐标点集；以及设置筛选条件并从所述坐标点集中筛选出训练样本，存储所述训练样本。2.根据权利要求1所述的一种智能驾驶的数据处理方法，其特征在于，同步获取所述原始数据的步骤包括：根据所述自车数据、所述道路数据和所述车辆感知数据中的最低采样频率，同步多种所述原始数据的采样频率。3.根据权利要求2所述的一种智能驾驶的数据处理方法，其特征在于，设置所述取样时段的步骤包括：获取包含所述起点时刻的连续时段；以及根据同步后的所述采样频率，在所述连续时段内设置多个采样时间步，形成所述取样时段。4.根据权利要求3所述的一种智能驾驶的数据处理方法，其特征在于，获取所述自车轨迹的步骤包括：判断所述自车数据中自车的定位信息是否可信；若所述定位信息可信，则根据所述定位信息，在所述行车坐标系中形成所述自车轨迹；以及若所述定位信息不可信，则根据所述自车数据中的自车车速和偏航角速度，获取自车在所述采样时间步的位置，形成所述自车轨迹。5.根据权利要求3所述的一种智能驾驶的数据处理方法，其特征在于，获取所述周车轨迹的步骤包括：获取所述采样时间步时自车周边的障碍物图像，并根据所述障碍物图像，获取障碍物类型；在所述行车坐标系中，获取所述取样时段内每一所述采样时间步的障碍物位置；以及在所述行车坐标系中，根据所述障碍物类型和所述障碍...

【专利技术属性】
技术研发人员：尹旭，刘一荻，肖友，杨东方，
申请(专利权)人：重庆长安汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：