性能评估方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品制造方法及图纸

本申请涉及一种性能评估方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品。该方法包括获取目标车辆在行驶区域内的各对象的初始运动信息，对初始运动信息进行优化处理，得到目标运动信息；根据目标运动信息，以及目标车辆自身感知到的运动信息，对目标车辆的感知性能进行评估。本申请提供的性能评估方法的效率较高。本申请提供的性能评估方法的效率较高。本申请提供的性能评估方法的效率较高。

【技术实现步骤摘要】
性能评估方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品


[0001]本申请涉及汽车
，特别是涉及一种性能评估方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品。

技术介绍

[0002]随着车载智能化的高速发展，在汽车领域使用自动驾驶系统越来越广泛。自动驾驶系统主要依靠人工智能、计算机视觉、雷达、全球定位系统以及高精度地图等技术，能够自动获取车辆周围的环境信息并进行决策和路径规划，从而实现完全不依赖人类操作的自动驾驶。自动驾驶系统中包含多个功能模块，对于每个功能模块，都需要对其进行性能评估。
[0003]例如，对于感知模块的性能评估，传统技术中，通过人工对传感器获取的大规模数据进行手动标注，确定真值。使用该真值对感知模块的性能进行评估。
[0004]然而，传统技术中采用人工标注确定真值的方法对感知模块的性能进行评估的效率较低。

技术实现思路

[0005]基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够提高性能评估效率的性能评估方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品。
[0006]第一方面，本申请提供了一种性能评估方法，该方法包括：
[0007]获取目标车辆在行驶区域内的各对象的初始运动信息；
[0008]对初始运动信息进行优化处理，得到目标运动信息；其中，目标运动信息包括目标运动轨迹和目标运动状态；
[0009]根据目标运动信息，以及目标车辆自身感知到的运动信息，对目标车辆的感知性能进行评估。
[0010]第二方面，本申请还提供了一种性能评估装置，该装置包括：
[0011]获取模块，用于获取目标车辆在行驶区域的各对象的初始运动信息；
[0012]处理模块，用于对初始运动信息进行优化处理，得到目标运动信息；其中，目标运动信息包括目标运动轨迹和目标运动状态；
[0013]评估模块，用于根据目标运动信息，以及目标车辆自身感知到的运动信息，对目标车辆的感知性能进行评估。
[0014]第三方面，本申请还提供了一种计算机设备。计算机设备包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，处理器执行计算机程序时实现如上述第一方面提供的方法的步骤。
[0015]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质。计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面提供的方法的步骤。
[0016]第五方面，本申请还提供了一种计算机程序产品。计算机程序产品，包括计算机程
序，计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面提供的方法的步骤。
[0017]本申请实施例提供的性能评估方法、装置、计算机设备、存储介质和程序产品，该方法通过获取目标车辆在行驶区域内的各对象的初始运动信息；对初始运动信息进行优化处理，得到目标运动信息；根据目标运动信息，以及目标车辆自身感知到运动信息，对目标车辆的感知性能进行评估。在本实施例中，车载终端通过对获取到的各对象的初始运动信息进行优化处理，能够得到更加准确的目标运动信息，将该目标运动信息作为真值对目标车辆的感知性能进行评估。这样无需人工标注就能获取真值(目标运动信息)，能够提高进行性能评估的效率。并且，本实施例中的真值是通过优化得到的，能够提高对目标车辆的感知性能进行评估的准确性。
附图说明
[0018]图1为一个实施例中性能评估方法的步骤流程示意图；
[0019]图2为另一个实施例中性能评估方法的步骤流程示意图；
[0020]图3为一个实施例中对初始运动轨迹进行反向延长处理的示意图；
[0021]图4为一个实施例中对目标运动轨迹中缺失轨迹进行轨迹填补的示意图；
[0022]图5为另一个实施例中性能评估方法的步骤流程示意图；
[0023]图6为另一个实施例中性能评估方法的步骤流程示意图；
[0024]图7为另一个实施例中性能评估方法的步骤流程示意图；
[0025]图8为一个实施例中性能评估装置的结构示意图；
[0026]图9为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
[0027]为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
[0028]在具体介绍本申请实施例的技术方案之前，先对本申请实施例基于的技术背景和技术演技脉络进行介绍。在汽车领域，随着车载智能化的高速发展，使用自动驾驶系统越来越广泛。自动驾驶系统主要依靠人工智能、计算机视觉、雷达、全球定位系统以及高精度地图等技术，能够自动获取车辆周围的环境信息并进行决策和路径规划，从而实现完全不依赖人类操作的自动驾驶。自动驾驶系统中包括多个功能模块，为了保证自动驾驶系统更好的使用，针对每个功能模块，都需要对其进行性能评估。例如，对于感知模块的性能评估，传统技术的评估方法有两种，一种是有真值的评估方法，另一种是无真值的评估方法。
[0029]对于无真值的评估方法，主要依靠一些人为因素设置的条件，来测试特定场景中感知模块的表现。然而这种评估方法由于缺少真值，只能通过规则判断，存在不准确性。
[0030]对于有真值的评估方法，传统技术中主要通过对自动驾驶系统中各种传感器的数据进行手动标注，获取车辆周围物体的位置，然后通过物体的位置计算得到一些运动信息。然而，这种评估方法受限于人力，评估效率较低。
[0031]对此，本申请提供一种性能评估方法。
[0032]下面结合本申请实施例所应用的场景，对本申请实施例所涉及的技术方案进行介
绍。
[0033]本申请实施例提供的性能评估方法，应用于自动驾驶系统，可以由自动驾驶系统中的性能评估装置来执行。性能评估装置可以是车载终端，也可以是车载控制器。自动驾驶系统中包括各种功能模块，例如，用于车辆定位的定位模块；用于感知障碍物的感知模块，用于对车辆路径进行规划的规划控制模块。本申请实施例提供的性能评估方法用于对自动驾驶系统中的感知模块的性能进行评估。
[0034]请参见图1，在一个实施例中，本申请提供了一种性能评估方法，本实施例以该方法应用于车载终端进行举例说明。本实施例中，该方法包括以下步骤：
[0035]步骤100、获取目标车辆在行驶区域内的各对象的初始运动信息。
[0036]目标车辆在行驶过程中，在目标车辆的行驶区域内会行驶有其他车辆，或者有行人以及其他障碍物。目标车辆上的车载终端会获取行驶区域内的各对象的初始运动信息，即，车载终端会获取行驶在目标车辆周围的其他车辆的初始运动信息，以及走在目标车辆周围的行人或者其他障碍物的初始运动信息。初始运动信息包括初始运动轨迹和初始运动状态。运动轨迹是指各对象的运动路线，运动状态是指各对象的运动速度、运动加速度、运动角速度等。本实施例对获取各对象的初始运动信息的具体方法不作限制，只要能够实现其功能即可。
[0037]在目标车辆上安装有多个传感器，例如摄像头、激光雷达、定位器等。本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种性能评估方法，其特征在于，所述方法包括：获取目标车辆在行驶区域内的各对象的初始运动信息；对所述初始运动信息进行优化处理，得到目标运动信息；其中，所述目标运动信息包括目标运动轨迹和目标运动状态；根据所述目标运动信息，以及所述目标车辆自身感知到的运动信息，对所述目标车辆的感知性能进行评估。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述初始运动信息包括：初始运动轨迹和初始运动状态；所述对所述初始运动信息进行优化处理，得到目标运动信息，包括：基于反向滤波优化方法，对所述初始运动轨迹和所述初始运动状态进行优化处理，得到目标运动轨迹和目标运动状态。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于反向滤波优化方法，对所述初始运动轨迹和所述初始运动状态进行优化处理，得到目标运动状态和目标运动轨迹，包括：基于所述反向滤波优化方法，对所述初始运动轨迹进行反向延长处理，得到所述目标运动轨迹；基于所述反向滤波优化方法，根据所述初始运动状态中的第一运动状态对第二运动状态进行优化，得到所述目标运动状态；其中，所述第二运动状态为当前时刻的运动状态，所述第一运动状态包括所述第二运动状态之后的至少一个时刻对应的运动状态。4.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：基于全局优化方法，对所述目标运动轨迹中异常轨迹进行优化处理，得到新的目标运动状态。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述目标运动轨迹包括多个轨迹段，所述基于全局优化方法，对所述目标运动轨迹中异常轨迹进行优化处理，得到新的目标运动状态，包括：基于全局优化方法，对所述目标运动轨迹中相邻的所述轨迹段之间的缺失轨迹进行轨迹填...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈渊，
申请(专利权)人：广州沃芽科技有限公司，
类型：发明
国别省市：