一种货运自动驾驶示范应用效果评价方法与流程

本公开涉及自动驾驶，尤其涉及一种货运自动驾驶示范应用效果评价方法、装置及电子设备。

背景技术：

1、随着技术的快速进步，自动驾驶技术在货运行业中的应用日益加速，这一趋势预示着潜在的转变，旨在解决如高昂的人力成本、驾驶员短缺以及行车安全等行业挑战。自动驾驶货运车辆通过优化行驶路线、提高燃油效率和减少交通事故，展现了提升物流效率的巨大潜力。然而，要实现自动驾驶技术的广泛采纳，必须跨越一系列重要障碍，其中最关键的是如何有效地评价和验证自动驾驶系统在实际货运操作中的表现及其带来的经济和安全效益。

2、目前，自动驾驶技术正处于一个快速发展的阶段，市场上涌现出众多系统和解决方案。尽管技术进步显著，但在实际部署和运营过程中，如何客观评价和验证自动驾驶应用的实际效果，特别是在不断变化的交通环境和多样化的运营场景中，仍然是行业面临的一大挑战。此外，由于缺乏统一的评价标准和方法，不同的开发者和制造商往往采用自定的评价体系，这使得跨平台的技术评价和验证变得极为困难，进而在一定程度上阻碍了自动驾驶货运技术的商业化推广和行业信任的建立。

技术实现思路

1、鉴于此，本公开提供一种货运自动驾驶示范应用效果评价方法、装置及电子设备。

2、根据本公开实施例的第一方面，提供一种货运自动驾驶示范应用效果评价方法，所述方法包括：

3、获取货运自动驾驶的历史应用数据；

4、对所述历史应用数据进行数据整理，得到整理后的第一应用数据；

5、对所述第一应用数据进行数据清洗，得到清洗后的第二应用数据；

6、将所述第二应用数据对齐到货运自动驾驶示范应用效果模型的指标，得到目标应用数据；

7、基于所述目标应用数据，评价和验证货运自动驾驶示范应用效果模型的有效性和合理性；其中，所述货运自动驾驶示范应用效果模型用于进行货运自动驾驶示范应用效果评价。

8、在一些优选的实施方式中，所述将所述第二应用数据对齐到评价模型的元素指标，得到目标应用数据，包括：

9、确定所述评价模型中的多个评价指标；

10、基于所述评价模型对所述第二应用数据进行单位和尺度的标准化处理；

11、对标准化处理后的所述第二应用数据进行时间对齐处理；

12、对时间对齐处理后的所述第二应用数据进行数据结构调整，以得到符合所述评价模型要求的所述目标应用数据。

13、在一些优选的实施方式中，所述基于所述目标应用数据，评价和验证评价货运自动驾驶示范应用效果模型的有效性和合理性，包括：

14、基于所述目标应用数据中每个所述评价指标对应数据，计算相应所述评价指标的指标值；

15、基于计算出的多个所述指标值，对每个准则层的评价指标进行评判，再综合对所有准则层的因素进行评判，以确定所述货运自动驾驶示范应用效果模型的评价结果；

16、比较不同时间和数据来源对应的评价结果。

17、在一些优选的实施方式中，所述历史应用数据包括以下中的至少一种：

18、性能数据、安全数据、运营效率数据、经济性数据、用户满意度数据。

19、在一些优选的实施方式中，

20、所述数据整理包括以下中的至少一种：

21、时间区分处理、来源分析处理、格式统一处理；

22、和/或，

23、所述数据清洗包括以下中的至少一种：

24、识别和处理缺失值、识别和处理异常值、识别和处理错误数据。

25、在一些优选的实施方式中，所述货运自动驾驶应用效果评价模型包括由目标层、准则层和基本评价指标层构成的三层评价指标体系，其中，在所述准测层配置有多个因素，在所述基本评价指标层配置有与每个所述因素对应的多个评价指标。

26、根据本公开实施例的第二方面，提供一种货运自动驾驶示范应用效果模型评价装置，所述装置包括：

27、获取模块，用于获取货运自动驾驶的历史应用数据；

28、数据处理模块，用于对所述历史应用数据进行数据整理，得到整理后的第一应用数据；还用于对所述第一应用数据进行数据清洗，得到清洗后的第二应用数据；还用于将所述第二应用数据对齐到货运自动驾驶示范应用效果模型的指标，得到目标应用数据；

29、评价模块，用于基于所述目标应用数据，评价和验证货运自动驾驶示范应用效果模型的有效性和合理性；其中，所述货运自动驾驶示范应用效果模型用于进行货运自动驾驶示范应用效果评价。

30、在一些优选的实施方式中，所述数据处理模块，用于：

31、确定所述评价模型中的指标；

32、基于所述评价模型对所述第二应用数据进行单位和尺度的标准化处理；

33、对标准化处理后的所述第二应用数据进行时间对齐处理；

34、对时间对齐处理后的所述第二应用数据进行数据结构调整，以得到符合所述评价模型要求的所述目标应用数据。

35、在一些优选的实施方式中，所述评价模块，用于：

36、基于所述目标应用数据中每个所述评价指标对应数据，计算相应所述评价指标的指标值；

37、基于计算出的多个所述指标值，对每个准则层的评价指标进行评判，再综合对所有准则层的因素进行评判，以确定所述货运自动驾驶示范应用效果模型的评价结果；

38、比较不同时间和数据来源对应的评价结果。

39、根据本公开实施例的第三方面，提供一种电子设备，所述电子设备包括：

40、处理器；

41、用于存储所述处理器可执行指令的存储器；

42、其中，所述处理器被配置为执行如第一方面任一项所述货运自动驾驶示范应用效果评价方法。

43、本公开的实施例提供的技术方案可以包括以下有益效果：本公开中，先收集自动驾驶货运车辆在实际运行中积累的历史应用数据，然后将这些数据进行深入的处理和清洗，以确保数据的准确性和可用性。最终，利用这些经过处理的数据来验证评价我们构建的货运自动驾驶应用效果评价模型的有效性和合理性。通过对模型的细致评价和验证，可以更加准确地调整和优化评价模型，确保其能够适应未来货运自动驾驶应用评价的需求，从而推动自动驾驶技术在货运行业中的创新和实际应用，还能为相关政策制定和技术发展提供科学、客观的评价基准。

44、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。

技术特征：

1.一种货运自动驾驶示范应用效果评价方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述方法，其特征在于，所述将所述第二应用数据对齐到评价模型的元素指标，得到目标应用数据，包括：

3.根据权利要求2所述方法，其特征在于，所述基于所述目标应用数据，评价和验证评价货运自动驾驶示范应用效果模型的有效性和合理性，包括：

4.根据权利要求1-3任一项所述方法，其特征在于，所述历史应用数据包括以下中的至少一种：

5.根据权利要求1-3任一项所述方法，其特征在于，

6.根据权利要求1-3任一项所述方法，其特征在于，所述货运自动驾驶应用效果评价模型包括由目标层、准则层和基本评价指标层构成的三层评价指标体系，其中，在所述准测层配置有多个因素，在所述基本评价指标层配置有与每个所述因素对应的多个评价指标。

7.一种货运自动驾驶示范应用效果模型评价装置，其特征在于，所述装置包括：

8.根据权利要求7所述装置，其特征在于，所述数据处理模块，用于：

9.根据权利要求7所述装置，其特征在于，所述评价模块，用于：

10.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

技术总结本公开提供一种货运自动驾驶示范应用效果评价方法，先收集自动驾驶货运车辆在实际运行中积累的历史应用数据，然后将这些数据进行深入的处理和清洗，以确保数据的准确性和可用性。最终，利用这些经过处理的数据来验证评价我们构建的货运自动驾驶应用效果评价模型的有效性和合理性。通过对模型的细致评价和验证，可以更加准确地调整和优化评价模型，确保其能够适应未来货运自动驾驶应用评价的需求，从而推动自动驾驶技术在货运行业中的创新和实际应用，还能为相关政策制定和技术发展提供科学、客观的评价基准。技术研发人员：李娜,高茁苗,杨晓蕾,卢立阳,李亚檬,贾有方受保护的技术使用者：交通运输部公路科学研究所技术研发日：技术公布日：2024/10/17