[发明专利]泊车典型场景的提取方法、设备、存储介质及装置

说明书

本发明公开了一种泊车典型场景的提取方法、设备、存储介质及装置，首先获取泊车位数据中的场景参数并对所述场景参数进行筛选，其次根据场景参数筛选结果对泊车场景进行聚类分析，然后计算所述泊车场景的聚合系数，并根据聚合系数确定最终泊车场景聚类结果，最后通过卡方检验法检验不同类型场景之间的差异显著性，进而根据差异显著性结果提取泊车位典型场景。在现有技术中需要预先指定典型场景的数量，而在本发明中通过获取场景参数并进行筛选，对泊车场景进行聚类分析聚合系数检验确定最终泊车场景聚类结果，之后通过卡方检验便捷、准确的提取泊车位典型场景。

技术领域

本发明涉及自动泊车技术领域，尤其涉及一种泊车典型场景的提取方法、设备、存储介质及装置。

背景技术

随着智能网联汽车技术的逐渐发展,智能驾驶系统逐渐取代了人类驾驶员的部分驾驶任务。智能汽车已经成为世界汽车工程领域的研究热点和汽车产业增长的新动力，其中智能网联汽车自主泊车系统的开发也得到了更进一步的发展。

目前对于泊车系统的测试场景主要来源于ISO标准，现有的泊车测试标准不仅数量少，测试场景还极其有限，不能全面地泊车系统进行测试。为了建立更加全面成熟的泊车测试场景，大部分车企采用采集实车数据，但对于采集的大量数据，并不是所有数据全部都是有价值的，如何从海量的数据中便捷、准确的提取出典型场景是急需解决的问题。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种泊车典型场景的提取方法、设备、存储介质及装置，旨在解决现有技术中无法的便捷、准确的提取出泊车典型场景技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种泊车典型场景的提取方法，所述泊车典型场景的提取方法包括以下步骤：

获取泊车位数据中的场景参数，并根据所述场景参数的权重值对所述场景参数进行筛选，获取场景参数筛选结果；

根据所述场景参数筛选结果对泊车场景进行聚类分析，获取聚类分析结果；

根据所述聚类分析结果计算所述泊车场景的聚合系数，并根据所述聚合系数确定最终泊车场景聚类结果；

通过卡方检验法计算所述最终泊车场景聚类结果中不同类型场景之间的差异显著性，获取差异显著性结果；

根据所述差异显著性结果提取泊车位典型场景。

优选的，所述根据所述场景参数筛选结果对泊车场景进行聚类分析，获取聚类分析结果的步骤包括：

根据所述场景参数筛选结果计算不同泊车场景之间的距离，获取泊车场景之间的距离；

根据所述泊车场景之间的距离对泊车场景进行聚类分析，获取聚类分析结果。

优选的，所述根据所述场景参数筛选结果计算不同泊车场景之间的距离，获取泊车场景之间的距离的步骤包括：

根据所述场景参数筛选结果中场景参数的类型对所述场景参数进行分类，获取场景参数分类结果；

根据所述场景参数分类结果计算不同泊车场景的相同类型参数之间的参数距离；

根据所述参数距离获取泊车场景之间的距离。

优选的，所述获取泊车位数据中的场景参数，并根据所述场景参数的权重值对所述场景参数进行筛选，获取场景参数筛选结果的步骤包括：

获取泊车位数据中场景参数和预设场景参数数目；

根据所述场景参数计算所述场景参数的权重值；

根据所述权重值和预设场景参数数目对所述场景参数进行筛选，获取筛选到的场景参数结果。