【技术实现步骤摘要】
本申请涉及车辆数据收集，尤其涉及基于规划控制决策差异的数据采集方法、设备和存储介质。
技术介绍
1、随着智能驾驶技术的快速发展，车辆不仅需要感知周围环境，还需要通过精确的规划、控制和决策来实现安全和高效的自动驾驶。智能驾驶系统的性能高度依赖于数据的精准采集，这不仅包括数据的准确性，还涉及到数据采集的时机。不同的驾驶场景和任务需要在恰当的时刻获取关键数据，以确保系统能够做出最佳决策。因此，如何在正确的时机采集数据成为优化智能驾驶系统的核心需求之一。
2、当前的智能驾驶系统主要依赖定时采集和持续采集相结合的方式。例如，车辆传感器会以固定频率持续采集数据，同时在特定事件(如急刹车、突然加速、转弯等)发生时进行额外的数据采集。通过这些方法，系统试图确保在各种情况下都能获取足够的数据来支持决策和控制过程。此外，一些高级系统还会基于预设规则和驾驶员行为模式，调整数据采集的频率和时机。
3、尽管现有方法在一定程度上满足了数据采集的需求，但仍存在许多问题。首先，固定频率采集方式可能导致数据冗余或遗漏关键时刻的数据，尤其是在车辆行驶环境快速变化时。其次，事件触发采集方法依赖预设规则，难以灵活应对复杂和多变的驾驶场景，可能导致关键数据的错过或延迟采集。第三，过度依赖驾驶员行为模式进行调整的系统，在应对未知和新型驾驶场景时，可能表现出不足。此外，现有的采集方式往往未能充分考虑到不同驾驶任务对数据时机的差异化需求。因此，如何精准采集数据以优化智能驾驶系统成为亟待解决的问题。
4、上述内容仅用于辅助理解本申请的技术方案
技术实现思路
1、本申请目的在于提供一种基于规划控制决策差异的数据采集方法、设备和存储介质，旨在解决如何精准采集数据以优化智能驾驶系统的技术问题。
2、为实现上述目的，本申请提出一种基于规划控制决策差异的数据采集方法，所述方法包括：
3、根据智能驾驶系统得到规划控制决策；
4、根据车辆状态数据得到驾驶员的驾驶决策；
5、根据所述规划控制决策与所述驾驶决策，得到差异判断结果；
6、当所述差异判断结果为不同时，触发数据采集。
7、在一实施例中，所述根据所述规划控制决策与所述驾驶决策，得到差异判断结果的步骤包括：
8、当所述规划控制决策和所述驾驶员决策属于不同类别时，得到差异判断结果为不同；
9、当所述智能驾驶系统掌管车辆且未通知接管时，驾驶员通过踩油门、踩刹车或控制方向盘接管车辆，得到差异判断结果为不同；
10、根据所述驾驶决策得到驾驶员决策时刻；
11、根据所述驾驶员决策时刻和所述规划控制决策，得到差异判断结果。
12、在一实施例中，所述根据所述驾驶员决策时刻和所述规划控制决策，得到差异判断结果的步骤包括：
13、根据所述规划控制决策得到规划扭矩值、规划加速度、规划决策时刻和规划方向盘角度输出；
14、当所述驾驶员决策时刻与所述规划决策时刻偏差大于预设时刻偏差阈值时，得到差异判断结果为不同；
15、获取所述驾驶员决策时刻的车辆驱动装置的扭矩值、车辆的加速度和方向盘角度输出；
16、当所述扭矩值与所述规划扭矩值不一致时，根据所述述加速度、所述规划加速度、所述方向盘角度输出和所述规划方向盘角度输出，得到差异判断结果。
17、在一实施例中，所述根据所述述加速度、所述规划加速度、所述方向盘角度输出和所述规划方向盘角度输出，得到差异判断结果的步骤包括：
18、当所述加速度与所述规划加速度的偏差大于预设加速度偏差阈值时，得到差异判断结果为不同；
19、当所述方向盘角度输出与所述规划方向盘角度输出的偏差大于预设角度偏差阈值时，得到差异判断结果为不同；
20、当以上两者均不成立时，得到差异判断结果为相同。
21、在一实施例中，所述根据车辆状态数据得到驾驶员的驾驶决策的步骤包括：
22、通过车载系统获取历史车辆状态数据和当前车辆状态数据；
23、对所述历史车辆状态数据和所述当前车辆状态数据进行分析，得到驾驶员的驾驶决策。
24、在一实施例中，所述根据智能驾驶系统得到规划控制决策的步骤包括：
25、获取车辆环境信息、车辆状态信息和地图信息；
26、通过智能驾驶系统对所述车辆环境信息和所述地图信息进行分析，得到环境感知结果；
27、通过所述智能驾驶系统对所述车辆状态信息进行分析，得到车辆状态感知结果；
28、通过所述智能驾驶系统、所述环境感知结果和所述车辆状态感知结果得到适应当前驾驶场景的规划控制决策。
29、在一实施例中，所述触发数据采集的步骤包括：
30、通过传感器采集触发时刻前后预设时间段的车辆环境数据；
31、通过车载系统采集触发时刻前后预设时间段的车辆状态数据；
32、通过所述车辆状态数据得到触发时刻前后预设时间段的驾驶员行为数据；
33、通过智能驾驶系统采集触发时刻前后预设时间段的智能驾驶系统决策数据。
34、在一实施例中，所述触发数据采集的步骤之后，还包括：
35、根据采集到的数据得到驾驶员决策数据和智能驾驶系统决策数据；
36、根据所述驾驶员决策数据，通过监督学习训练所述智能驾驶系统；
37、将所述驾驶员决策数据和所述智能驾驶系统决策数据进行回归分析，优化所述智能驾驶系统。
38、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种基于规划控制决策差异的数据采集设备，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序配置为实现如上文所述的基于规划控制决策差异的数据采集方法的步骤。
39、此外，为实现上述目的，本申请还提出一种存储介质，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上文所述的基于规划控制决策差异的数据采集方法的步骤。
40、本申请提出的一个或多个技术方案，至少具有以下技术效果：
41、本申请根据智能驾驶系统得到规划控制决策；根据车辆状态数据得到驾驶员的驾驶决策；根据所述规划控制决策与所述驾驶决策，得到差异判断结果；当所述差异判断结果为不同时，触发数据采集。本申请根据智能驾驶系统得到规划控制决策，系统通过分析环境信息、车辆状态和地图数据生成最优的驾驶策略，以提高驾驶效率和安全性；随后，通过分析车辆状态数据推断驾驶员的实际决策，从而了解驾驶员的操作模式和偏好，提供个性化建议并改进系统算法；将智能驾驶系统的规划控制决策与驾驶员的实际决策进行比较，得到差异判断结果，监测两者的一致性，识别潜在问题，提高系统的可靠性；当差异判断结果显示不一致时，触发数据采集，记录触发时刻前后预设时间段的车辆环境数据本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于规划控制决策差异的数据采集方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述规划控制决策与所述驾驶决策，得到差异判断结果的步骤包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述驾驶员决策时刻和所述规划控制决策，得到差异判断结果的步骤包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述述加速度、所述规划加速度、所述方向盘角度输出和所述规划方向盘角度输出，得到差异判断结果的步骤包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据车辆状态数据得到驾驶员的驾驶决策的步骤包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据智能驾驶系统得到规划控制决策的步骤包括：
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述触发数据采集的步骤包括：
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述触发数据采集的步骤之后，还包括：
9.一种基于规划控制决策差异的数据采集设备，其特征在于，所述设备包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处
10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质为计算机可读存储介质，所述存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述的基于规划控制决策差异的数据采集方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于规划控制决策差异的数据采集方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述规划控制决策与所述驾驶决策，得到差异判断结果的步骤包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述驾驶员决策时刻和所述规划控制决策，得到差异判断结果的步骤包括：
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述述加速度、所述规划加速度、所述方向盘角度输出和所述规划方向盘角度输出，得到差异判断结果的步骤包括：
5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据车辆状态数据得到驾驶员的驾驶决策的步骤包括：
6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据智能驾驶系统得...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘让奇，王春梦，刘永宏，王聪慧，孙欢，
申请(专利权)人：岚图汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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