自动驾驶场景的挖掘方法、装置、设备以及存储介质制造方法及图纸

本公开提供了自动驾驶场景的挖掘方法、装置、设备以及存储介质，本公开涉及数据处理技术领域，尤其涉及自动驾驶、云计算、深度学习等技术领域。具体实现方案为：根据接收的挖掘任务，确定待挖掘的自动驾驶数据和目标自动驾驶场景；自动驾驶数据包括具有标签的多个数据片段；根据目标自动驾驶场景，至少确定预设挖掘架构中的标签变量和逻辑变量；根据标签变量和逻辑变量，基于预设挖掘架构，生成挖掘逻辑；根据挖掘逻辑，从多个数据片段中挖掘出与目标自动驾驶场景对应的目标数据片段。根据本公开技术，可以基于目标自动驾驶场景，方便快捷的生成挖掘逻辑，并基于挖掘逻辑从自动驾驶数据中准确的挖掘出与目标自动驾驶场景对应的目标数据片段。数据片段。数据片段。

【技术实现步骤摘要】
自动驾驶场景的挖掘方法、装置、设备以及存储介质
[0001]本申请是专利技术创造名称为“自动驾驶场景的挖掘方法、装置、设备以及存储介质”，申请号为“202211630717.5”，申请日为2022年12月19日的中国案件的分案申请。


[0002]本公开涉及数据处理
，尤其涉及自动驾驶、云计算、深度学习等


技术介绍

[0003]自动驾驶数据驱动自动驾驶系统升级迭代的思路，是业内普遍认可的方案。但是如何从海量的自动驾驶数据中提取高价值的数据，一直是业界面对的难题。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种自动驾驶场景的挖掘方法、装置、设备以及存储介质。
[0005]根据本公开的一方面，提供了一种自动驾驶场景的挖掘方法，包括：
[0006]根据接收的挖掘任务，确定待挖掘的自动驾驶数据和目标自动驾驶场景；其中，自动驾驶数据包括具有标签的多个数据片段；
[0007]根据目标自动驾驶场景，至少确定预设挖掘架构中的标签变量和逻辑变量；
[0008]根据标签变量和逻辑变量，基于预设挖掘架构，生成挖掘逻辑；以及
[0009]根据挖掘逻辑，从多个数据片段中挖掘出与目标自动驾驶场景对应的目标数据片段。
[0010]根据本公开的另一方面，提供了一种自动驾驶场景的挖掘装置，包括：
[0011]第一确定模块，用于根据接收的挖掘任务，确定待挖掘的自动驾驶数据和目标自动驾驶场景；其中，自动驾驶数据包括具有标签的多个数据片段；
[0012]第二确定模块，用于根据目标自动驾驶场景，至少确定预设挖掘架构中的标签变量和逻辑变量；
[0013]生成模块，用于根据标签变量和逻辑变量，基于预设挖掘架构，生成挖掘逻辑；以及
[0014]挖掘模块，用于根据挖掘逻辑，从多个数据片段中挖掘出与目标自动驾驶场景对应的目标数据片段。
[0015]根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：
[0016]至少一个处理器；以及
[0017]与该至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
[0018]该存储器存储有可被该至少一个处理器执行的指令，该指令被该至少一个处理器执行，以使该至少一个处理器能够执行本公开实施例中任一的方法。
[0019]根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，该计算机指令用于使该计算机执行根据本公开实施例中任一的方法。
[0020]根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开实施例中任一的方法。
[0021]根据本公开技术，可以基于目标自动驾驶场景，方便快捷的生成挖掘逻辑，并基于挖掘逻辑从自动驾驶数据中准确的挖掘出与目标自动驾驶场景对应的目标数据片段。
[0022]应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0023]附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：
[0024]图1是根据本公开实施例的自动驾驶场景的挖掘方法的流程示意图；
[0025]图2是根据本公开实施例的自动驾驶场景的挖掘方法的自动驾驶数据划分数据片段的示意图；
[0026]图3是根据本公开另一实施例的自动驾驶场景的挖掘方法的流程示意图；
[0027]图4是根据本公开实施例的自动驾驶场景的挖掘方法的预设标签维度的示意图；
[0028]图5是根据本公开实施例的自动驾驶场景的挖掘装置的示意图；
[0029]图6是用来实现本公开实施例的自动驾驶场景的挖掘方法的电子设备的框图。
具体实施方式
[0030]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0031]如图1所示，本公开实施例提供了一种自动驾驶场景的挖掘方法，包括：
[0032]步骤S101：根据接收的挖掘任务，确定待挖掘的自动驾驶数据和目标自动驾驶场景。其中，自动驾驶数据包括具有标签的多个数据片段。
[0033]步骤S102：根据目标自动驾驶场景，至少确定预设挖掘架构中的标签变量和逻辑变量。
[0034]步骤S103：根据标签变量和逻辑变量，基于预设挖掘架构，生成挖掘逻辑。以及
[0035]步骤S104：根据挖掘逻辑，从多个数据片段中挖掘出与目标自动驾驶场景对应的目标数据片段。
[0036]根据本公开实施例，需要说明的是：
[0037]自动驾驶数据，可以理解为自动驾驶车辆在通过自动驾驶功能行驶的过程中采集到的数据。
[0038]目标自动驾驶场景，可以理解为需要从待挖掘的自动驾驶数据中找到的自动驾驶场景。例如，目标自动驾驶场景为主车连续右变道场景、主车直行有障碍车并线场景、主车经过路口有行人经过场景等等。在一个示例中，若目标自动驾驶场景为主车连续右变道，则需要从待挖掘的自动驾驶数据中挖掘与主车连续右变道对应的数据片段。
[0039]自动驾驶数据的多个数据片段的划分规则，可以根据需要进行选择和调整。多个数据片段拼接组合后，可以得到完整的自动驾驶数据。自动驾驶数据包括具有标签的多个
数据片段，如图2所示，可以理解为将自动驾驶数据中主车行为的数据划分为多个数据片段并相应打标签，可以将自动驾驶数据中的障碍物(例如，行人、车辆、非机动车等)行为的数据划分为多个数据片段并相应打标签。需要说明的是，多个数据片段的长度可以不相等。每个数据片段可以具有一个或多个标签，根据标签维度决定。例如，在主车0秒至5秒的直行过程中，主车该时间段对应的数据片段可以具备车辆直行的主车行为标签。同时，若在该时间段有障碍物与主车交互，则主车该时间段对应的数据片段还可以具备车辆减速的交互标签。以及，该时间段的障碍物对应的数据片段可以具备从主车左前方经过的障碍物行为标签。
[0040]标签变量，可以理解为在对自动驾驶数据进行场景挖掘时，用来匹配数据片段的标签的标签。例如，在目标自动驾驶场景为主车先左变道然后马上右变道时，标签变量为主车左变道和主车右变道。基于该标签变量，可以从多个数据片段中找到所有具备主车左变道标签的数据片段，以及所有具备主车右变道标签的数据片段。
[0041]逻辑变量，可以理解为在对自动驾驶数据进行场景挖掘时，用来对基于标签变量得到的数据片段进行进一步运算的运算逻辑。例如，在目标自动驾驶场景为主车连续右变道时，基于标签变量(主车右变道)，从自动驾驶数据的多个数据片段中得到了所有具备主车右变道标签的数据片段，在此基础上，需要利用逻辑变量(两个主车右变道时间连续)对得到了所有具备主车右变本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶场景的挖掘方法，包括：根据接收的挖掘任务，确定待挖掘的自动驾驶数据和目标自动驾驶场景；其中，所述自动驾驶数据包括具有标签的多个数据片段；根据所述目标自动驾驶场景，至少确定预设挖掘架构中的标签变量、逻辑变量和约束变量；其中，所述约束变量用于限定基于所述多个数据片段挖掘所需满足的约束条件；根据所述标签变量、所述逻辑变量和所述约束变量，基于所述预设挖掘架构，生成挖掘逻辑；以及根据所述挖掘逻辑，从所述多个数据片段中挖掘出与所述目标自动驾驶场景对应的目标数据片段。2.根据权利要求1所述的方法，确定预设挖掘架构中的标签变量和逻辑变量，包括：根据所述目标自动驾驶场景中的场景对象和场景对象行为，确定预设挖掘架构中的标签变量；根据所述目标自动驾驶场景中的行为关系，确定所述预设挖掘架构中的逻辑变量。3.根据权利要求1所述的方法，确定预设挖掘架构中的约束变量，包括：根据所述目标自动驾驶场景中的道路限定条件和行为限定条件，确定所述预设挖掘架构中的约束变量。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据所述挖掘逻辑，从所述多个数据片段中挖掘出与所述目标自动驾驶场景对应的目标数据片段，包括：根据所述挖掘逻辑的所述标签变量，从所述多个数据片段中获取与所述标签变量对应的候选数据片段；根据所述挖掘逻辑的所述逻辑变量，基于所述候选数据片段的时段信息，确定出符合所述逻辑变量的目标数据片段。5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述根据所述挖掘逻辑的所述逻辑变量，基于所述候选数据片段的时段信息，确定出符合所述逻辑变量的目标数据片段，包括：根据所述逻辑变量中的时段逻辑变量，基于所述候选数据片段的时段信息，确定出符合所述时段逻辑变量的第一数据片段；根据所述逻辑变量中的比较运算逻辑变量，基于所述第一数据片段的时段信息，确定出符合所述比较运算逻辑变量的目标数据片段。6.根据权利要求3所述的方法，其中，所述根据所述挖掘逻辑，从所述多个数据片段中挖掘出与所述目标自动驾驶场景对应的目标数据片段，包括：根据所述挖掘逻辑的所述标签变量，从所述多个数据片段中获取与所述标签变量对应的第一候选数据片段；根据所述挖掘逻辑的所述约束变量，基于所述第一候选数据片段，确定符合所述约束变量的第二候选数据片段；根据所述挖掘逻辑的所述逻辑变量，基于所述第二候选数据片段，确定出符合所述逻辑变量的目标数据片段。7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述根据所述挖掘逻辑的所述逻辑变量，基于所述第二候选数据片段，确定出符合所述逻辑变量的目标数据片段，包括：根据所述逻辑变量中的时段逻辑变量，基于所述第二候选数据片段的时段信息，确定
出符合所述时段逻辑变量的第一数据片段；根据所述逻辑变量中的比较运算逻辑变量，基于所述第一数据片段的时段信息，确定出符合所述比较运算逻辑变量的目标数据片段。8.根据权利要求1至7任一项所述的方法，还包括：根据所述自动驾驶数据和所述目标数据片段的时段信息，确定所述目标数据片段对应的运动参数信息；将所述目标数据片段的时段信息和所述运动参数信息进行回传。9.根据权利要求1至7任一项所述的方法，其中，所述根据接收的挖掘任务，确定待挖掘的自动驾驶数据和目标自动驾驶场景，之前，还包括：将待挖掘的自动驾驶数据划分为多个数据片段；根据预设标签维度，确定所述多个数据片段中的每个数据片段的标签。10.根据权利要求9所述的方法，其中，所述预设标签维度包括路网拓扑维度、主车行为维度、障碍物行为维度和交互行为维度中的至少一个标签维度。11.根据权利要求9所述的方法，其中，所述将待挖掘的自动驾驶数据划分为多个数据片段，包括：从待挖掘的自动驾驶数据中，确定主车数据和障碍物数据；根据所述主车数据中的驾驶行为数据，将所述主车数据划分为多个第一数据片段；根据所述障碍物数据中的障碍物行为数据，将所述障碍物数据划分为多个第二数据片段。12.根据权利要求11所述的方法，其中，所述根据预设标签维度，确定所述多个数据片段中的每个数据片段的标签，包括：根据所述驾驶行为数据，确定所述多个第一数据片段的主车行为标签；根据所述障碍物行为数据，确定所述多个第二数据片段的障碍物行为标签；根据所述自动驾驶数据中的道路数据，确定所述多个第一数据片段和所述多个第二数据片段的路网拓扑标签；根据所述自动驾驶数据中的交互数据，确定所述多个第一数据片段和所述多个第二数据片段的交互行为标签。13.一种自动驾驶场景的挖掘装置，包括：第一确定模块，用于根据接收的挖掘任务，确定待挖掘的自动驾驶数据和目标自动驾驶场景；其中，所述自动驾驶数据包括具有标签的多个数据片...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱建华，
申请(专利权)人：北京百度网讯科技有限公司，
类型：发明
国别省市：