[发明专利]一种高等级自动驾驶汽车ODC边界条件确定方法及装置

说明书

本申请提供一种高等级自动驾驶汽车ODC边界条件确定方法及装置，该方法包括：获取测试场景集；从测试场景集中选取若干类场景数据，对若干类场景数据进行聚类，确定场景危险等级；根据使用者实际测试需求，确定需要测试的高等级自动驾驶应对能力测试指标；根据需要测试的高等级自动驾驶应对能力测试指标，提取最高等级场景数据；将同一等级下的所有最高等级场景数据组合，形成对应等级下的边界条件。该方案完成对不同等级下的边界条件的确定，能够为不同自动驾驶等级的认定与测试提供理论支撑。

技术领域

本发明属于自动驾驶汽车测试、预期功能安全技术领域，特别涉及一种高等级自动驾驶汽车ODC边界条件确定方法及装置。

背景技术

自动驾驶技术在当今国内外的学术界与工业界已经成为研究热点之一，随着国内外自动驾驶技术的研究与发展，高等级自动驾驶已经进入研究的主要视线，而设计运行条件(operational design condition，ODC)是区分不同等级自动驾驶系统的必备条件，主要包括设计运行范围(operational design domain，ODD)、车辆状态以及驾乘人员状态等。目前，虽然国内外领先企业与科研机构已经开始围绕ODC或ODD开展相关研究，但是尚处于探索阶段，还未形成完善的ODC计算方法或标准体系，在描述不同自动化等级自动驾驶汽车的ODC领域仍是空白。

与自动驾驶技术及自动驾驶汽车测试技术的发展相比，关于ODC的研究是刚刚起步，在ODC元素分类和基于ODC的测试场景构建方法上并没有进行深入研究，同时在目前也缺乏统一的基于ODC、针对于未知不安全场景的高等级自动驾驶汽车场景边界条件确定方法。

发明内容

本说明书实施例的目的是提供一种高等级自动驾驶汽车ODC边界条件确定方法及装置。

为解决上述技术问题，本申请实施例通过以下方式实现的：

第一方面，本申请提供一种高等级自动驾驶汽车ODC边界条件确定方法，其特征在于，方法包括：

获取测试场景集；

从测试场景集中选取若干类场景数据，对若干类场景数据进行聚类，确定场景危险等级；

根据使用者实际测试需求，确定需要测试的高等级自动驾驶应对能力测试指标；

根据需要测试的高等级自动驾驶应对能力测试指标，提取最高等级场景数据；

将同一等级下的所有最高等级场景数据组合，形成对应等级下的边界条件。

在其中一个实施例中，对若干类场景数据进行聚类采用密度峰值点优化K-means算法。

在其中一个实施例中，对若干类场景数据进行聚类，确定场景危险等级，包括：

计算若干类场景数据中每个样本点的局部密度及每个样本点与高密度点的距离；

根据每个样本点的局部密度及每个样本点与高密度点的距离，判断密度峰值点、正常点及离群点，并剔除异常点；

根据密度峰值点进行聚类，完成场景危险等级的划分。

在其中一个实施例中，根据使用者实际测试需求，确定需要测试的高等级自动驾驶应对能力测试指标，包括：

根据汽车驾驶自动化分级确定一级指标和二级指标；

根据一级指标、二级指标及使用者实际测试需求，确定三级指标；

根据一级指标、二级指标及三级指标的对应关系，确定需要测试的高等级自动驾驶应对能力测试指标。

在其中一个实施例中，根据需要测试的高等级自动驾驶应对能力测试指标，提取最高等级场景数据，包括：