[发明专利]自动驾驶轨迹评估方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种自动驾驶轨迹评估方法，其特征在于，所述自动驾驶轨迹评估方法包括：

采集驾驶数据集和对应的实际行驶轨迹；

基于预设时间间隔将所述驾驶数据集进行切分以得到多个场景驾驶数据包；

对所述场景驾驶数据包进行模拟，得到模拟行驶轨迹；

比较所述模拟行驶轨迹与所述实际行驶轨迹的差异，根据所述差异分别进行相似度计算，以获取各场景驾驶数据包对应的轨迹相似度。

2.根据权利要求1所述的自动驾驶轨迹评估方法，其特征在于，所述比较所述模拟行驶轨迹与所述实际行驶轨迹的差异，根据所述差异分别进行相似度计算，以获取各场景驾驶数据包对应的轨迹相似度包括：

获取各场景驾驶数据包对应的实际行驶轨迹经过的第一路口集合和对应的模拟行驶轨迹经过的第二路口集合；

比较所述第一路口集合和所述第二路口集合的差异，基于所述差异判断各场景驾驶数据包对应的实际行驶轨迹和模拟行驶轨迹是否存在严重分歧；

将存在严重分歧的场景驾驶数据包作为第一驾驶数据包，并将第一驾驶数据包的轨迹相似度设置为零；

将不存在严重分歧的场景驾驶数据包作为第二驾驶数据包，并对所述第二驾驶数据包对应的实际行驶轨迹和模拟行驶轨迹进行轨迹相似度计算。

3.根据权利要求2所述的自动驾驶轨迹评估方法，其特征在于，所述比较所述第一路口集合和所述第二路口集合的差异，基于所述差异判断各场景驾驶数据包对应的实际行驶轨迹和模拟行驶轨迹是否存在严重分歧包括：

判断所述第一路口集合能否包含所述第二路口集合；

若第一路口集合不包含所述第二路口集合，则判断所述第二路口集合能否包含所述第一路口集合；

若所述第二路口集合不包含所述第一路口集合，则确定对应的实际行驶轨迹和模拟行驶轨迹存在严重分歧；

若所述第一路口集合能够包含所述第二路口集合或所述第二路口集合能够包含所述第一路口集合，则确定对应的实际行驶轨迹和模拟行驶轨迹不存在严重分歧。

4.根据权利要求3所述的自动驾驶轨迹评估方法，其特征在于，所述场景驾驶数据包包括位移数据；

所述将不存在严重分歧的场景驾驶数据包作为第二驾驶数据包，并对所述第二驾驶数据包对应的实际行驶轨迹和模拟行驶轨迹进行轨迹相似度计算包括：

将不存在严重分歧的场景驾驶数据包作为第二驾驶数据包；

根据所述第二驾驶数据包对应的位移数据，计算所述第二驾驶数据包对应的场景为静止场景的第一概率值；

根据所述第二驾驶数据包中的位移数据和预设的运动场景得分算法，计算所述第二驾驶数据包对应的运动场景得分；

根据所述第二驾驶数据包中的位移数据和预设的静止场景得分算法，计算所述第二驾驶数据包对应的静止场景得分；

基于所述运动场景得分、所述静止场景得分和所述第一概率值，计算所述第二驾驶数据包对应的轨迹相似度评分。

5.根据权利要求4所述的自动驾驶轨迹评估方法，其特征在于，所述根据所述第二驾驶数据包中的位移数据和预设的运动场景得分算法，计算所述第二驾驶数据包对应的运动场景得分包括：

根据所述第二驾驶数据包中的位移数据，计算所述第二驾驶数据包对应的场景中实际行驶轨迹和模拟行驶轨迹之间的位移差异值；

将所述位移差异值进行归一化处理，并分别沿车道线方向和垂直于车道线方向进行投影，分别得到车道线方向的第一位移差异和垂直于车道线方向的第二位移差异；

基于所述第一位移差异，计算车道线方向的第一运动得分；

基于所述第二位移差异，计算垂直于车道线方向的第二运动得分；

根据所述第一运动得分和所述第二运动得分，计算所述第二驾驶数据包对应的运动场景得分。

6.根据权利要求5所述的自动驾驶轨迹评估方法，其特征在于，所述根据所述第二驾驶数据包中的位移数据和预设的静止场景得分算法，计算所述第二驾驶数据包对应的静止场景得分包括：

基于所述第一位移差异，计算车道线方向的第一静止得分；

基于所述第二位移差异，计算垂直于车道线方向的第二静止得分；

根据所述第一静止得分和所述第二静止得分，计算所述第二驾驶数据包对应的静止场景得分。