【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车辆自动驾驶，具体涉及一种基于算法挖掘挑战性场景的方法、装置、设备、介质。
技术介绍
1、planning(规划)算法在自动驾驶系统中负责路径规划、障碍物避让、决策制定等核心任务，在自动驾驶系统中扮演着重要的角色。而场景库提供了一系列不同的道路和交通场景，可以用于验证和评估planning算法的性能。场景可分为一般场景和挑战性场景，相比于普通场景，挑战性场景中可能存在更多的障碍物、交通流量更大、道路形态更为复杂等因素，也可能包含不同的意外情况，如：紧急刹车、抛洒物等。这使得planning算法需要更高级别的决策和规划能力，以能应对更严峻的驾驶挑战，从而确定算法的短板。
2、在相关技术中，场景库中的场景主要通过人工定义的高价值场景或边缘场景规则的方式挖掘，该种方式需要消耗大量时间、人力和资源，限制了场景的生成规模和效率。并且由于现实世界中存在着各种复杂、极端或罕见的情况，仅通过人工定义的规则可能无法完全捕捉到所有可能的挑战性场景，使得通过该种方式无法准确、全面地筛选挑战性场景，并且由于人为因素的影响，降低了挑战性场景确定过程的客观性。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提供了一种基于算法挖掘挑战性场景的方法、装置、设备、介质，以解决无法准确确定规划算法的挑战性场景的技术问题。
2、第一方面，本专利技术提供了一种基于算法挖掘挑战性场景的方法，包括：获取至少一个原始交通数据与至少一个待测规划算法；将至少一个原始交通数据输入至预训练好的网络模型中，
3、结合第一方面，在第一方面的一个可能的实现方式中，基于真实轨迹信息与预测轨迹信息，确定每个待测规划算法对应的挑战性场景，包括：基于真实轨迹信息与预测轨迹信息，确定车辆与每个应用场景对应的评估得分；基于评估得分，确定每个待测规划算法的挑战性场景。
4、结合第一方面，在第一方面的一个可能的实现方式中，基于真实轨迹信息与预测轨迹信息，确定车辆与每个应用场景对应的评估得分，包括：基于真实轨迹信息与预测轨迹信息，确定轨迹偏离度得分；基于预测轨迹信息，分别确定交通规则得分与舒适度得分；基于轨迹偏离度得分、交通规则得分与舒适度得分，确定车辆与每个应用场景对应的评估得分。
5、结合第一方面，在第一方面的一个可能的实现方式中，基于预测轨迹信息，确定舒适度得分，包括：基于预测轨迹信息，确定每个预测轨迹点的曲率与加速度；基于每个曲率与加速度，确定舒适度得分。
6、结合第一方面，在第一方面的一个可能的实现方式中，通过如下公式表示评估得分：
7、score＝a×score轨迹偏离度+b×score交通规则+c×score舒适度
8、其中，score表示评估得分，score轨迹偏离度表示轨迹偏离度得分，score交通规则表示交通规则得分，score舒适度表示舒适度得分，a、b、c分别表示对应权重系数，且a+b+c＝1。
9、结合第一方面，在第一方面的一个可能的实现方式中，基于评估得分，确定每个待测规划算法的挑战性场景，包括：基于每个待测规划算法的评估得分，比较评估得分与预设的分数阈值，确定每个待测规划算法的低分场景；对每个低分场景取交集，确定挑战性场景。
10、结合第一方面，在第一方面的一个可能的实现方式中，基于评估得分，确定每个待测规划算法的挑战性场景，包括：基于每个应用场景的评估得分，确定每个应用场景的得分均值；将每个应用场景基于得分均值升序排序，选取预设数量的应用场景作为挑战性场景。
11、第二方面，本专利技术提供了一种基于算法挖掘挑战性场景的装置，装置包括：获取模块，用于获取至少一个原始交通数据与至少一个待测规划算法；数据确定模块，用于将至少一个原始交通数据输入至预训练好的网络模型中，确定至少一个语义交通数据；构建模块，用于基于至少一个语义交通数据，构建至少一个应用场景，确定车辆与每个应用场景对应的真实轨迹信息；预测轨迹模块，用于将至少一个语义交通数据分别输入每个待测规划算法，确定车辆与每个规划算法对应的预测轨迹信息；挑战性场景确定模块，用于基于真实轨迹信息与预测轨迹信息，确定每个待测规划算法对应的挑战性场景。
12、第三方面，本专利技术提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器，存储器和处理器之间互相通信连接，存储器中存储有计算机指令，处理器通过执行计算机指令，从而执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的基于算法挖掘挑战性场景的方法。
13、第四方面，本专利技术提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的基于算法挖掘挑战性场景的方法。
14、本专利技术技术方案，具有如下优点：
15、本专利技术提供的一种基于算法挖掘挑战性场景的方法、装置、设备、介质，该方法通过获取实测原始交通数据，确定语义交通数据，并构建应用场景，从而通过应用场景与待测规划算法，分别确定的真实轨迹信息与预测轨迹信息，确定挑战性场景。这一过程中，由于原始交通数据为道路实测数据，以道路实测数据得到的真实轨迹信息可以准确的反映车辆在对应应用场景中的行程轨迹，以及在道路实测数据的基础上得到的预测轨迹信息可以准确的反映车辆在对应待测规划算法控制下的行程轨迹，因此，在此基础上确定的挑战性场景，可以全面且准确地反映车辆可能遇到的各种情况，并且这一过程中无人为因素的参数，提升了挑战性场景确定过程的客观性。
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1.一种基于算法挖掘挑战性场景的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述真实轨迹信息与所述预测轨迹信息，确定每个所述待测规划算法对应的挑战性场景，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述真实轨迹信息与所述预测轨迹信息，确定车辆与每个应用场景对应的评估得分，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述预测轨迹信息，确定舒适度得分，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过如下公式表示评估得分：
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述评估得分，确定每个所述待测规划算法的挑战性场景，包括：
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述评估得分，确定每个所述待测规划算法的挑战性场景，包括：
8.一种基于算法挖掘挑战性场景的装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存
...【技术特征摘要】
1.一种基于算法挖掘挑战性场景的方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述真实轨迹信息与所述预测轨迹信息，确定每个所述待测规划算法对应的挑战性场景，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于所述真实轨迹信息与所述预测轨迹信息，确定车辆与每个应用场景对应的评估得分，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于所述预测轨迹信息，确定舒适度得分，包括：
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，通过如下公式表示评估得分：
【专利技术属性】
技术研发人员：谢锦粮，刘亚辉，郭振华，
申请(专利权)人：天翼交通科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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