【技术实现步骤摘要】
本公开的实施例一般涉及自动驾驶车辆。更具体地，本公开的实施例涉及生成用于调整自动驾驶车辆的轨迹规划器的角部场景数据。
技术介绍
1、自动驾驶车辆(adv)在自动模式下驾驶时，可以减轻乘坐者，尤其是驾驶员的某些驾驶相关责任。当在自主模式下操作时，车辆可以使用车载传感器导航到各种位置，从而允许车辆以最小的人机交互或者在一些情况下不需要任何乘客来行进。
2、自主车辆行为规划的性能一直在不断提高。尽管利用现有的规划算法可以解决大部分的规划问题，但是为了完全实现l4自驾驶，自主车辆规划器处理长尾或角部场景变得越来越重要。
3、然而，用于这种情况的数据是稀少的，因此通常使用仿真来评估轨迹规划器在这些情况下的性能。然而，手动配置这样的角部场景可能是耗时的，并且不能产生覆盖所有可能的场景的数据。
技术实现思路
1、根据一个实施例，提供了一种生成用于调整自动驾驶车辆adv的场景数据的计算机实现的方法，包括：对于多个预定参数集合中的每个预定参数集合，由仿真场景数据生成器以预定次数的迭代执行以下操作，其中，每个预定参数集合定义驾驶场景：为所述预定参数集合生成参数值集合；基于预定度量集合来确定所述参数值集合是有效还是无效；响应于确定所述参数值集合是有效的，执行仿真任务，以在由所述参数值集合配置的仿真场景中仿真所述adv的轨迹规划器；计算所述仿真任务的性能得分；响应于确定所述仿真任务的所述性能得分低于预定阈值，将所述参数值集合保存在存储器中，其中，所述参数值集合用于重新调整所述轨迹规
2、根据另一个实施例，提供了一种存储有指令的非暂时性机器可读介质，所述指令在由调整器核心的处理器执行时使得所述处理器执行生成用于调整自动驾驶车辆adv的场景数据的操作，所述操作包括：对于多个预定参数集合中的每个预定参数集合，由仿真场景数据生成器以预定次数的迭代执行以下操作其中，每个预定参数集合定义驾驶场景：为所述预定参数集合生成参数值集合；基于预定度量集合来确定所述参数值集合是有效还是无效；响应于确定所述参数值集合是有效的，执行仿真任务，以在由所述参数值集合配置的仿真场景中仿真所述adv的轨迹规划器；计算所述仿真任务的性能得分；响应于确定所述仿真任务的所述性能得分低于预定阈值，将所述参数值集合保存在存储器中，其中，所述参数值集合用于重新调整所述轨迹规划器。
3、根据又一个实施例，提供了一种数据处理系统，包括：处理器；以及联接到所述处理器以存储指令的存储器，所述指令在由所述处理器执行时使得所述处理器执行产生用于调整自动驾驶车辆adv的场景的数据操作，所述操作包括：对于多个预定参数集合中的每个预定参数集合，由仿真场景数据生成器以预定次数的迭代执行以下操作，其中，每个预定参数集合定义驾驶场景：为所述预定参数集合生成参数值集合；基于预定度量集合来确定所述参数值集合是有效还是无效；响应于确定所述参数值集合是有效的，执行仿真任务，以在由所述参数值集合配置的仿真场景中仿真所述adv的轨迹规划器；计算所述仿真任务的性能得分；响应于确定所述仿真任务的所述性能得分低于预定阈值，将所述参数值集合保存在存储器中，其中，所述参数值集合用于重新调整所述轨迹规划器。
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1.一种生成用于调整自动驾驶车辆ADV的场景数据的计算机实现的方法，包括：
2.如权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括：
3.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述多个预定参数集合是从道路测试数据中提取的。
4.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述预定次数的迭代中的每一迭代中的所述参数值集合是通过从所述预定参数集合中的各个参数的搜索空间内取不同的值来生成的。
5.如权利要求4所述的计算机实现的方法，其中，来自所述预定参数集合的各个参数的搜索空间内的不同的值是基于预定搜索算法来取的。
6.如权利要求5所述的计算机实现的方法，其中，所述预定搜索算法是随机搜索算法、网格搜索算法或贝叶斯算法中的一种。
7.如权利要求6所述的计算机实现的方法，其中，所述预定次数的迭代和所述预定搜索算法由调整配置文件定义。
8.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，使用所述参数值集合来配置所述仿真场景包括：
9.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，计算所述仿真任务的所述性能得分包括
10.如权利要求9所述的计算机实现的方法，其中，所述多个仿真中的每一个的所述加权得分是基于多个性能度量中的每一个的预定权重来计算的。
11.一种存储有指令的非暂时性机器可读介质，所述指令在由调整器核心的处理器执行时使得所述处理器执行生成用于调整自动驾驶车辆ADV的场景数据的操作，所述操作包括：
12.如权利要求11所述的非暂时性机器可读介质，其中，所述操作还包括：
13.如权利要求11所述的非暂时性机器可读介质，其中，所述多个预定参数集合是从道路测试数据中提取的。
14.如权利要求11所述的非暂时性机器可读介质，其中，所述预定次数的迭代中的每一迭代中的所述参数值集合是通过从所述预定参数集合中的各个参数的搜索空间内取不同的值来生成的。
15.如权利要求14所述的非暂时性机器可读介质，其中，来自所述预定参数集合的各个参数的搜索空间内的不同的值是基于预定搜索算法来取的。
16.如权利要求15所述的非暂时性机器可读介质，其中，所述预定搜索算法是随机搜索算法、网格搜索算法或贝叶斯算法中的一种。
17.如权利要求16所述的非暂时性机器可读介质，其中，所述预定次数的迭代和所述预定搜索算法由调整配置文件定义。
18.如权利要求11所述的非暂时性机器可读介质，其中，使用所述参数值集合来配置所述仿真场景包括：
19.如权利要求11所述的非暂时性机器可读介质，其中，计算所述仿真任务的所述性能得分包括：
20.一种数据处理系统，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种生成用于调整自动驾驶车辆adv的场景数据的计算机实现的方法，包括：
2.如权利要求1所述的计算机实现的方法，还包括：
3.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述多个预定参数集合是从道路测试数据中提取的。
4.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，所述预定次数的迭代中的每一迭代中的所述参数值集合是通过从所述预定参数集合中的各个参数的搜索空间内取不同的值来生成的。
5.如权利要求4所述的计算机实现的方法，其中，来自所述预定参数集合的各个参数的搜索空间内的不同的值是基于预定搜索算法来取的。
6.如权利要求5所述的计算机实现的方法，其中，所述预定搜索算法是随机搜索算法、网格搜索算法或贝叶斯算法中的一种。
7.如权利要求6所述的计算机实现的方法，其中，所述预定次数的迭代和所述预定搜索算法由调整配置文件定义。
8.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，使用所述参数值集合来配置所述仿真场景包括：
9.如权利要求1所述的计算机实现的方法，其中，计算所述仿真任务的所述性能得分包括：
10.如权利要求9所述的计算机实现的方法，其中，所述多个仿真中的每一个的所述加权得分是基于多个性能度量中的每一个的预定权重来计算的。
11.一种存储有指令的非...
【专利技术属性】
技术研发人员：曹昱，林玮曼，姜舒，吴思皜，胡江滔，
申请(专利权)人：百度美国有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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