自动驾驶测试的任务运行数据切分方法及装置

本公开涉及自动驾驶，尤其涉及一种自动驾驶测试的任务运行数据切分方法及装置。

背景技术：

1、自动驾驶系统是一门非常复杂的系统，包含了环境感知、感知融合、路径规划、车辆控制等一系列智能算法。因此，在自动驾驶系统投入使用之前需要进行测试验证，以发现其潜在的危险和故障等，提升系统的安全性和可靠性。

2、目前，任务完成质量是对自动驾驶系统进行测试验证的一个重要维度。相关技术在评估任务完成质量时，通常是在测试任务执行过程中收集自动驾驶系统相关的运行数据，然后在测试任务完成后基于所收集的运行数据，计算任务完成质量的评分。其中，评分计算考虑测试任务是否成功执行、是否发生碰撞等意外事件、测试任务是否运行超时等多个维度，但是这些维度的评估计算通常是从测试任务的整体执行情况考虑，而一个完整的测试任务由多个行为组成，出于评估准确性的需求，一个测试任务整体的任务完成质量，应当充分考虑测试任务执行过程中各个行为的完成质量。

3、因此，在评估自动驾驶系统的任务完成质量时，不仅需要获取测试任务的运行数据，还需要获取测试任务中各个行为的运行数据。如何从整体的运行数据中切分出各个行为的运行数据，成为目前亟需解决的一个技术问题。

技术实现思路

1、本发明提出了一种自动驾驶测试的任务运行数据切分方法及装置，能够将测试任务执行过程中采集的任务运行数据，准确切分为测试任务中各个行为的行为运行数据，实现自动化数据切分。

2、根据本公开实施例的第一方面，提供了一种自动驾驶测试的任务运行数据切分方法，包括：

3、在自动驾驶测试的测试任务执行结束时，获取被测对象在测试任务执行过程中的任务运行数据；

4、针对预设的各个行为，分别从所述任务运行数据中切分所述行为的行为运行数据；

5、按照各个行为的优先级，对各个行为的所述行为运行数据进行融合，得到包括多个行为运行数据的数据切分结果。

6、可选地，所述行为包括通过路口行为，所述通过路口行为是指被测对象为行驶通过路口所做的行为；

7、从所述任务运行数据中切分所述通过路口行为的行为运行数据，包括：

8、针对所述任务运行数据中第k帧数据，基于第k帧数据判断所述被测对象是否位于路口中，并基于判断结果确定是否将第k帧数据加入路口帧数据集合；其中，所述第k帧数据包括被测对象的位置；

9、整合所述路口帧数据集合中的帧数据，得到至少一个路口分别对应的帧数据；

10、针对各个路口，基于第一预设距离和所述任务运行数据，对该路口对应的帧数据进行扩充，得到该路口对应的通过路口行为的行为运行数据。

11、可选地，所述行为包括通过环岛行为，所述通过环岛行为是指被测对象为行驶通过环岛所做的行为；

12、从所述任务运行数据中切分所述通过环岛行为的行为运行数据，包括：

13、针对所述任务运行数据中第k帧数据，基于第k帧数据判断所述被测对象是否位于环岛中，并基于判断结果确定是否将第k帧数据加入环岛帧数据集合；其中，所述第k帧数据包括被测对象的位置；

14、整合所述环岛帧数据集合中的帧数据，得到至少一个环岛分别对应的帧数据；

15、针对各个环岛，基于第二预设距离和所述任务运行数据，对该环岛对应的帧数据进行扩充，得到该环岛对应的通过环岛行为的行为运行数据。

16、可选地，所述行为包括通过匝道行为，所述通过匝道行为是指被测对象为行驶通过匝道所做的行为；

17、从所述任务运行数据中切分所述通过匝道行为的行为运行数据，包括：

18、针对所述任务运行数据中第k帧数据，基于第k帧数据判断所述被测对象是否位于匝道中，并基于判断结果确定是否将第k帧数据加入匝道帧数据集合；其中，所述第k帧数据包括被测对象的位置；

19、整合所述匝道帧数据集合中的帧数据，得到至少一个匝道分别对应的帧数据；

20、针对各个匝道，基于第三预设距离和所述任务运行数据，对该匝道对应的帧数据进行扩充，得到该匝道对应的通过匝道行为的行为运行数据。

21、可选地，所述行为包括变道行为，所述变道行为是指被测对象在行驶过程中变换车道的行为；

22、从所述任务运行数据中切分所述变道行为的行为运行数据，包括：

23、针对所述任务运行数据中第k帧数据，基于第k帧数据获取被测对象当前所在车道，以及所述当前所在车道的右侧相邻车道和左侧相邻车道；其中，所述第k帧数据包括被测对象当前所在车道；

24、基于车道线宽度，以及所述右侧相邻车道的中心线和车道宽度，计算被测对象与当前所在车道右侧的垂直距离，并基于车道线宽度，以及左侧相邻车道的中心线和车道宽度，计算被测对象与当前所在车道左侧的垂直距离；

25、在被测对象与当前所在车道右侧的垂直距离小于零，或者被测对象与当前所在车道左侧的垂直距离小于零时，将第k帧数据加入变道帧数据集合；

26、针对任务运行数据中第s帧数据，基于第s帧数据计算被测对象的第一运动方向向量和第二运动方向向量；其中，所述第一运动方向向量是指基于被测对象当前位置以及与当前所在车道的车道线同向且相距目标距离的另一位置所计算的运动方向向量，所述第二运动方向向量是指基于被测对象当前位置以及相差目标帧数的帧数据中被测对象的另一位置所计算的运动方向向量；

27、若第一运动方向向量与第二运动方向向量之间的夹角小于预设角度，则将第s帧数据加入稳定帧数据集合；

28、针对变道帧数据集合中各个帧数据，基于稳定帧数据集合和任务运行数据对该帧数据进行扩充，得到各个变道行为的行为运行数据。

29、可选地，所述行为包括超车行为，所述超车行为是指被测对象在行驶过程中从当前车道的一辆npc车辆后方行驶到该npc车辆前方的行为；

30、从所述任务运行数据中切分所述超车行为的行为运行数据，包括：

31、针对所述任务运行数据中第k帧数据，基于第k帧数据获取与被测对象处于相同车道的所有npc车辆，并计算各个npc车辆与被测对象之间的行驶方向距离；其中，所述第k帧数据包括被测对象和所有npc车辆当前的道路信息和车道信息、被测对象的偏航角以及被测对象和各个npc车辆的位置，所述偏航角是指被测对象的行驶方向与车道方向之间的偏差；

32、基于各个npc车辆与被测对象之间的行驶方向距离，判断该npc车辆位于被测对象的前方或后方，并基于判断结果和行驶方向距离确定是否将该npc车辆加入前方车辆集合或后方车辆集合；

33、针对任务运行数据中第k帧数据，在基于前方车辆集合确定第k帧数据对应的时刻下、前方车辆与被测对象之间的行驶方向距离小于第四预设距离的情况下，将包含该前方车辆的所有帧数据中最早时刻的帧数据，作为行为运行数据的起始帧数据；

34、针对任务运行数据的第k帧数据至结束帧数据中的第s帧数据，在基于后方车辆集合确定第s帧数据对应的时刻下、后方车辆与被测对象之间的行驶方向距离的绝对值小于第四预设距离、且该后方车辆与该前方车辆为同一npc车辆的情况下，将从第s帧数据开始被测对象继续行驶第六预设距离时的帧数据，作为行为运行数据的结束帧数据；

35、从任务运行数据中切分位于行为运行数据的起始帧数据和结束帧数据之间的数据，得到超车行为的行为运行数据。

36、可选地，所述行为包括避让障碍物行为，所述避让障碍物行为是指被测对象在行驶过程中躲避障碍物的行为；

37、从所述任务运行数据中切分所述避让障碍物行为的行为运行数据，包括：

38、针对所述任务运行数据中第k帧数据，基于第k帧数据获取与被测对象处于相同车道的所有障碍物，并计算各个障碍物与被测对象之间的行驶方向距离；其中，所述第k帧数据包括被测对象和障碍物当前的道路信息和车道信息、被测对象的偏航角以及被测对象和障碍物的位置，所述偏航角是指被测对象的行驶方向与车道方向之间的偏差；

39、基于各个障碍物与被测对象之间的行驶方向距离，判断该障碍物是否位于被测对象的前方，并基于判断结果和行驶方向距离确定是否将该障碍物加入前方障碍物集合；

40、针对任务运行数据中第k帧数据，在基于前方障碍物集合确定第k帧数据对应的时刻下、障碍物与被测对象之间的行驶方向距离小于预设安全距离的情况下，将第k帧数据作为行为运行数据的起始帧数据；

41、针对任务运行数据的第k帧数据至结束帧数据中的第s帧数据，在基于前方障碍物集合确定被测对象前方没有障碍物、且基于第s帧数据确定被测对象在变道之后超过障碍物的情况下，或者在基于第s帧数据确定被测对象在障碍物后方静止时长大于预设时长的情况下，将第s帧数据作为行为运行数据的结束帧数据；

42、从任务运行数据中切分位于行为运行数据的起始帧数据和结束帧数据之间的数据，得到避让障碍物行为的行为运行数据。

43、可选地，所述行为包括靠边停车行为，所述靠边停车行为是指被测对象在行驶过程中从机动车道驶入非机动车道并停止的行为；

44、从所述任务运行数据中切分所述靠边停车行为的行为运行数据，包括：

45、针对所述任务运行数据中第k帧数据，基于第k帧数据获取被测对象当前所在车道的车道类型，并记录至车道类型列表；其中，所述第k帧数据包括被测对象当前所在车道；

46、在基于第k帧数据确定被测对象静止的情况下，将第k帧数据加入静止帧数据集合；

47、在基于第k帧数据确定被测对象非静止的情况下，基于第k帧数据计算被测对象与当前所在车道右侧的垂直距离，以及被测对象与当前所在车道左侧的垂直距离，并且，在被测对象与当前所在车道右侧的垂直距离、和被测对象与当前所在车道左侧的垂直距离之差的绝对值，大于第五预设距离的情况下，将第k帧数据加入起始帧数据集合；

48、针对任务运行数据中第i帧数据，在基于车道类型列表确定被测对象当前处于非机动车道、且历史处于机动车道的情况下，将起始帧数据集合中位于第i帧数据之前最晚时刻的帧数据，作为行为运行数据的起始帧数据；

49、从静止帧数据集合中获取位于第i帧数据之后的第一组连续帧数据，并将该连续帧数据中最晚时刻的帧数据，作为行为运行数据的结束帧数据；

50、从任务运行数据中切分位于行为运行数据的起始帧数据和结束帧数据之间的数据，得到靠边停车行为的行为运行数据。

51、可选地，所述行为包括路边启动行为，所述路边启动行为是指被测对象在行驶过程中从非机动车道驶入机动车道的行为；

52、从所述任务运行数据中切分所述路边启动行为的行为运行数据，包括：

53、针对所述任务运行数据中第k帧数据，基于第k帧数据获取被测对象当前所在车道的车道类型，并记录至车道类型列表；其中，所述第k帧数据包括被测对象当前所在车道；

54、在基于第k帧数据确定被测对象静止的情况下，将第k帧数据加入静止帧数据集合；

55、在基于第k帧数据确定被测对象非静止的情况下，基于第k帧数据计算被测对象与当前所在车道右侧的垂直距离，以及被测对象与当前所在车道左侧的垂直距离，并且，在被测对象与当前所在车道右侧的垂直距离、和被测对象与当前所在车道左侧的垂直距离之差的绝对值，小于第五预设距离的情况下，将第k帧数据加入结束帧数据集合；

56、针对任务运行数据中第i帧数据，在基于车道类型列表确定被测对象当前处于机动车道、且历史处于非机动车道的情况下，将结束帧数据集合中位于第i帧数据之后最早时刻的帧数据，作为行为运行数据的结束帧数据；

57、从静止帧数据集合中获取位于第i帧数据之前的最后一组连续帧数据，并将该连续帧数据中最早时刻的帧数据，作为行为运行数据的起始帧数据；

58、从任务运行数据中切分位于行为运行数据的起始帧数据和结束帧数据之间的数据，得到路边启动行为的行为运行数据。

59、可选地，所述按照各个行为的优先级，对各个行为的所述行为运行数据进行融合，得到包括多个行为运行数据的数据切分结果，包括：

60、将第1个行为的行为运行数据作为第1次数据融合结果；

61、若第i+1个行为的行为运行数据中存在与第i次数据融合结果重叠的行为运行数据，则从第i+1个行为的行为运行数据中剔除发生重叠的行为运行数据，并将第i+1个行为的行为运行数据中未剔除的行为运行数据，加入第i次数据融合结果，得到第i+1次数据融合结果；

62、基于第n次数据融合结果生成数据切分结果。

63、根据本公开实施例的第二方面，提供了一种自动驾驶测试的任务运行数据切分装置，包括：

64、数据获取模块，用于在自动驾驶测试的测试任务执行结束时，获取被测对象在测试任务执行过程中的任务运行数据；

65、数据切分模块，用于针对预设的各个行为，分别从所述任务运行数据中切分所述行为的行为运行数据；

66、结果生成模块，用于按照各个行为的优先级，对各个行为的所述行为运行数据进行融合，得到包括多个行为运行数据的数据切分结果。

67、根据本公开实施例的第三方面，提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；所述处理器执行所述计算机程序指令时实现本公开第一方面所提供的自动驾驶测试的任务运行数据切分方法。

68、根据本公开实施例的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现本公开第一方面所提供的自动驾驶测试的任务运行数据切分方法。

69、本公开实施例提供的技术方案至少包括以下有益效果：

70、1.本发明实现了从测试任务整体的运行数据中自动化切分各个行为的运行数据，且确保切分得到的行为运行数据的完整性。本发明在自动驾驶测试的测试任务执行过程中，以帧为单位记录被测对象行驶过程中的相关信息(如被测对象运行数据、周围三维空间场景数据、其它交通参与者的运行数据等)，并在测试任务执行结束时获取所采集的帧序列，即整体的任务运行数据；之后针对预设的多个行为，分别对任务运行数据进行切分得到该行为的行为运行数据；再按照行为优先级对不同行为的行为运行数据进行融合，去除行为运行数据之间的重叠，最终得到包括多个行为运行数据的数据切分结果。其中，针对预设的各个行为，本发明均结合行为的执行特点，针对性地计算对应于该行为的起始帧数据和结束帧数据，提供对任务运行数据进行独立切分的具体方法，有效实行准确且自动化切分流程。此外，在任意两个或多个行为运行数据存在重叠时，本发明依据行为优先级，仅保留其中一个行为运行数据，而剔除其它行为运行数据，确保数据切分结果中保留的是相应行为完整的行为运行数据。

71、2.本发明对各个行为的行为运行数据进行数据扩充，囊括更加完整的行为执行过程。本发明依据各个行为的执行特点，打破了传统方法中所定义的行为执行区域或行为执行过程，创新性地考虑交通灯触发区域并将其融入通俗意义上的路口、匝道、环岛等地图区域，或者将行为执行过程向前拓展到从正常行驶到准备执行行为，和/或向后拓展到从结束执行行为到恢复正常行驶。通过拓展行为执行区域或行为执行过程实现了数据扩充，能够切分更加完整的行为执行过程，也有助于提升后续任务完成质量的评估准确性。

72、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本公开。