[发明专利]驾驶数据的处理方法、装置和电子设备

权利要求书

1.一种驾驶数据的处理方法，其特征在于，所述方法应用于自动驾驶系统；所述方法包括：

对每个预先采集的初始驾驶数据添加时间戳信息，得到第一驾驶数据，其中，所述驾驶数据的类型包括CAN类型、YUV类型和以太网类型；

将所述第一驾驶数据进行频率一致化处理以及特征计算，得到所述第一驾驶数据的可视化数据图表和特征参数；

基于所述可视化数据图表和所述特征参数验证所述自动驾驶系统的性能，得到验证结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述CAN类型的驾驶数据至少包括以下之一：

预设的整车数据采集器采集的测试车辆的第一速度、第一加速度、第一减速度、第一横摆角、第一航向角、第一俯仰角、第一侧倾角、方向盘转角、制动信号、制动踏板开度、油门踏板开度、系统状态信号、转向灯信号、轮速和总里程数；

预设的智能摄像头采集的目标列表形式的目标物信息，其中，所述目标物包括车道线、交通标识、目标车辆和行人；

预设的毫米波雷达采集的目标车辆的第二速度、第二加速度、第二减速度、第二横摆角、第二航向角、第二俯仰角、第二侧倾角以及第一距离；

预设的第一高精度惯导系统采集的所述测试车辆的第一位置信息、第三速度、第三加速度、第三减速度、第三横摆角、第三航向角、第三俯仰角、第三侧倾角、第二距离、第一碰撞时间和第一车间时距；

预设的第二高精度惯导系统采集的所述目标车辆的第二位置信息、第四速度、第四加速度、第四减速度、第四横摆角、第四航向角、第四俯仰角、第四侧倾角、第三距离、第二碰撞时间和第二车间时距。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述YUV类型的驾驶数据包括：预设的音视频传感器采集的音视频数据；

所述以太网类型的驾驶数据包括：预设的激光雷达采集的三维点云数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，将所述第一驾驶数据进行频率一致化处理以及特征计算，得到所述第一驾驶数据的可视化数据图表和特征参数的步骤，包括：

对每个所述第一驾驶数据进行格式转换以及标准化命名，得到第二驾驶数据；

对所述第二驾驶数据进行频率一致化处理以及特征计算，得到可视化数据图表和特征参数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对所述第二驾驶数据进行频率一致化处理以及特征计算，得到可视化数据图表和特征参数的步骤，包括：

在同一时间域下，将所述第二驾驶数据中的所述第一高精度惯导系统采集的数据、所述第二高精度惯导系统采集的数据和所述整车数据采集器采集的所述制动信号、所述系统状态信号和所述转向灯信号进行频率一致化处理，得到所述测试车辆的驾驶过程中的可视化数据图表；

根据预设的脚本函数，对所述第二驾驶数据中的CAN类型的数据进行计算，得到车辆驾驶过程中的特征参数，其中，所述特征参数包括所述第二驾驶数据中的CAN类型的数据的均值、峰值、均方根值、超调量和误差值。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于测试车辆或者目标车辆所处的场景对所述第一驾驶数据进行滤波处理与去噪处理。

7.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将多个类型的所述第一驾驶数据、所述第二驾驶数据保存至预设的数据库中；其中，所述数据库包括模型训练数据库和测试用例库。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据预设的规则，为所述驾驶数据所对应的场景添加场景标签；

依据所述场景标签，确认所述测试车辆所处的场景，并将所述场景标签与所述驾驶数据关联保存至所述模型训练数据库和所述测试用例库。