[发明专利]一种接管概率计算方法及相关装置

说明书

本申请公开了一种接管概率计算方法及相关装置，方法包括：从事故数据帧和安全自动驾驶数据帧中提取关键信息，事故数据帧为自动驾驶状态下由于人工接管而避免了安全事故发生的数据帧；通过以关键信息为输入数据，以得到输入数据对应场景下的预期接管概率为训练目标对统计学习模型进行训练，得到接管模型；实时获取主车的当前自动驾驶数据帧；从当前自动驾驶数据帧中提取关键信息输入到接管模型，通过接管模型根据该关键信息计算主车在当前场景下的预期接管概率，通过预期接管概率可以监控自动驾驶车辆的安全性，保障自动驾驶车辆的安全运行。

技术领域

本申请涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种接管概率计算方法及相关装置。

背景技术

随着自动驾驶技术的发展，自动驾驶车辆已经广泛用于人们生活。目前自动驾驶技术还处于发展阶段，距离完全自动驾驶还需要一定时间，因此，需要对自动驾驶车辆在不同场景下的安全性进行评估，以对自动驾驶车辆进行安全监控。

现有的车辆安全度量方法通常采用刹车距离、碰撞时间等来度量车辆的安全性，而基于距离或时间的度量方法存在不同场景下的非标准化问题，例如，同一距离或时间在不同速度下的危险程度并不一样，因此不具有可比性。可以通过计算自动驾驶车辆的接管概率来度量自动驾驶车辆在不同场景下的安全性来避免上述问题。但现有技术并没有提供有效的、普适性的接管概率计算方法。

因此，提供一种有效的、普适性的接管概率计算方法是本领域亟需解决的技术问题。

发明内容

本申请提供了一种接管概率计算方法及相关装置，用于提供一种接管概率计算方法，以监控自动驾驶车辆的安全性，保障自动驾驶车辆的安全运行。

有鉴于此，本申请第一方面提供了一种接管概率计算方法，包括：

从事故数据帧和安全自动驾驶数据帧中提取关键信息，所述事故数据帧为自动驾驶状态下由于人工接管而避免了安全事故发生的数据帧；

通过以所述关键信息为输入数据，以得到输入数据对应场景下的预期接管概率为训练目标对统计学习模型进行训练，得到接管模型；

实时获取主车的当前自动驾驶数据帧；

从所述当前自动驾驶数据帧中提取关键信息输入到所述接管模型，通过所述接管模型根据该关键信息计算主车在当前场景下的预期接管概率。

可选的，所述关键信息包括最危险障碍物，以及候选信息中的部分或全部信息，所述候选信息包括：主车运动信息、主车状态信息、障碍物类型、障碍物位置信息、障碍物运动信息、预计碰撞时间、预计碰撞位置、预计碰撞严重度和主车刹车距离。

可选的，所述预计碰撞严重度的提取过程为：

根据主车和障碍物的行驶速度、质量计算主车和障碍物发生碰撞后的预计速度；

根据主车和障碍物的行驶速度以及主车和障碍物发生碰撞后的预计速度计算主车和障碍物的速度变化；

根据主车和障碍物的速度变化计算得到预计碰撞严重度。

可选的，所述最危险障碍物的提取过程为：

从待提取数据帧中主车与各障碍物的预计碰撞时间中获取最小预计碰撞时间；

若所述最小预计碰撞时间小于或等于预设碰撞时间阈值，则将所述最小预计碰撞时间对应的障碍物作为所述待提取数据帧中的最危险障碍物；

若所述最小预计碰撞时间大于所述预设碰撞时间阈值，则从所述待提取数据帧中选择与主车距离最小且与主车的距离小于或等于预设距离阈值的障碍物作为所述待提取数据帧中的最危险障碍物。

可选的，所述接管模型为：