本申请涉及一种辅助驾驶数据采集方法、装置、车辆及存储介质，方法包括：基于待测试场景、采样频率和场景预判参数，采集至少一个目标车辆的车辆数据，在车辆数据满足预设有效条件时，判断车辆数据是否为场景预判参数；若车辆数据为场景预判参数，则判断车辆数据是否满足预设场景参数、且车辆数据是否满足采样参数阈值、且车辆数据是否满足采样参数预备阈值；若车辆数据满足预设场景参数、且车辆数据满足采样参数阈值、且车辆数据满足采样参数预备阈值，则将车辆数据保存至本地存储设备。由此，解决了辅助驾驶功能测试验证过程中的数据采集时间以及人工成本高等问题，减少无效重复的数据采集，提高了数据利用率，减少数据筛选与分析时间。析时间。析时间。
【技术实现步骤摘要】
辅助驾驶数据采集方法、装置、车辆及存储介质
[0001]本申请涉及辅助驾驶
，特别涉及一种辅助驾驶数据采集方法、装置、车辆及存储介质。
技术介绍
[0002]ADAS(Advanced Driver Assistant System，高级驾驶辅助系统)的工作原理是利用安装于车上的多个传感器，在第一时间收集车内外的环境数据，进行静态和动态物体的辨识、侦测与追踪等技术处理，从而能够让驾驶者在最快的时间察觉可能发生的危险，以引起注意和提高安全性的主动安全技术。
[0003]随着ADAS技术的发展，对开发过程中的ADAS进行技术评测凸现重要性，在ADAS测试过程中，一般采用实车数据采集法。具体的，需要专用试验车，安装数据采集设备，针对不同场景进行数据采集，数据存储后再进行分析。
[0004]然而，在这样的数据采集中，含有大量无效数据场景数据，需要对数据进行二次分析，增加了时间成本和人工成本。
[0005]相关技术中提出的辅助驾驶数据采集的方法，更多是针对样本采集标注和分析，主要针对辅助驾驶开发后期的功能验证与测评，在数据采集中仍然需要对采集的数据进行二次分析，增加分析时间和人工成本。
技术实现思路
[0006]本申请提供一种辅助驾驶数据采集方法、装置、车辆及存储介质，解决了辅助驾驶功能测试验证过程中的数据采集时间以及人工成本高等问题，减少无效重复的数据采集，提高了数据利用率，减少数据筛选与分析时间。
[0007]本申请第一方面实施例提供一种辅助驾驶数据采集方法，包括以下步骤：确定待测试场景、采样频率和场景预判参数，其中，所述场景预判参数包括采样参数预备阈值和采样参数阈值；基于所述待测试场景、所述采样频率和所述场景预判参数，采集至少一个目标车辆的车辆数据，并在所述车辆数据满足预设有效条件时，判断所述车辆数据是否为所述场景预判参数；若所述车辆数据为所述场景预判参数，则判断所述车辆数据是否满足预设场景参数、且所述车辆数据是否满足所述采样参数阈值、且所述车辆数据是否满足所述采样参数预备阈值；若所述车辆数据满足所述预设场景参数、且所述车辆数据满足所述采样参数阈值、且所述车辆数据满足所述采样参数预备阈值，则将所述车辆数据保存至本地存储设备。
[0008]可选地，在确定所述待测试场景、所述采样频率和所述场景预判参数之前，还包括：基于预设的初始化策略，分别对当前车辆的CAN(Controller Area Network，控制器局域网)模块、所述当前车辆和所述至少一个目标车辆的串口、Socket和所有数据采集相关的数据进行初始化操作。
[0009]可选地，在进行初始化操作之后，还包括：开启目标定时器、CAN接收线程、串口线
程，并设置所述当前车辆和所述至少一个目标车辆的身份识别码、驾驶员编号和随机标志码。
[0010]可选地，上述的辅助驾驶数据采集方法，还包括：在所述车辆数据不满足所述预设有效条件时，重新采集所述至少一个目标车辆的车辆数据，直至所述车辆数据满足所述预设有效条件。
[0011]可选地，上述的辅助驾驶数据采集方法，还包括：将所述车辆数据上传至目标云端。
[0012]本申请第二方面实施例提供一种辅助驾驶数据采集装置，包括：确定模块，用于确定待测试场景、采样频率和场景预判参数，其中，所述场景预判参数包括采样参数预备阈值和采样参数阈值；第一采集模块，用于基于所述待测试场景、所述采样频率和所述场景预判参数，采集至少一个目标车辆的车辆数据，并在所述车辆数据满足预设有效条件时，判断所述车辆数据是否为所述场景预判参数；判断模块，用于若所述车辆数据为所述场景预判参数，则判断所述车辆数据是否满足预设场景参数、且所述车辆数据是否满足所述采样参数阈值、且所述车辆数据是否满足所述采样参数预备阈值；保存模块，用于若所述车辆数据满足所述预设场景参数、且所述车辆数据满足所述采样参数阈值、且所述车辆数据满足所述采样参数预备阈值，则将所述车辆数据保存至本地存储设备。
[0013]可选地，在确定所述待测试场景、所述采样频率和所述场景预判参数之前，所述确定模块，还用于：基于预设的初始化策略，分别对当前车辆的CAN模块、所述当前车辆和所述至少一个目标车辆的串口、Socket和所有数据采集相关的数据进行初始化操作。
[0014]可选地，在进行初始化操作之后，所述确定模块，还用于：开启目标定时器、CAN接收线程、串口线程，并设置所述当前车辆和所述至少一个目标车辆的身份识别码、驾驶员编号和随机标志码。
[0015]可选地，上述的辅助驾驶数据采集装置，还包括：第二采集模块，用于在所述车辆数据不满足所述预设有效条件时，重新采集所述至少一个目标车辆的车辆数据，直至所述车辆数据满足所述预设有效条件。
[0016]可选地，上述的辅助驾驶数据采集装置，还包括：上传模块，用于将所述车辆数据上传至目标云端。
[0017]本申请第三方面实施例提供一种车辆，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的辅助驾驶数据采集方法。
[0018]本申请第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现如上述实施例所述的辅助驾驶数据采集方法。
[0019]本申请实施例基于待测试场景、采样频率和场景预判参数，采集至少一个目标车辆的车辆数据，在车辆数据满足预设有效条件时，若车辆数据为场景预判参数，并且车辆数据满足预设场景参数、且车辆数据满足采样参数阈值、且车辆数据满足采样参数预备阈值，则将车辆数据保存至本地存储设备。由此，解决了辅助驾驶功能测试验证过程中的数据采集时间以及人工成本高等问题，减少无效重复的数据采集，提高了数据利用率，减少数据筛选与分析时间。
[0020]本申请附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变
得明显，或通过本申请的实践了解到。
附图说明
[0021]本申请上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0022]图1为根据本申请实施例提供的一种辅助驾驶数据采集方法的流程图；
[0023]图2为根据本申请一个实施例的辅助驾驶数据采集测试系统的架构示意图；
[0024]图3为根据本申请一个实施例的辅助驾驶数据采集方法的流程图；
[0025]图4为根据本申请实施例的辅助驾驶数据采集装置的方框示意图；
[0026]图5为本申请实施例提供的车辆的结构示意图。
具体实施方式
[0027]下面详细描述本申请的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本申请，而不能理解为对本申请的限制。
[0028]下面参考附图描述本申请实施例的辅助驾驶数据采集方法、装置、车辆及存储介质。针对本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种辅助驾驶数据采集方法，其特征在于，包括以下步骤：确定待测试场景、采样频率和场景预判参数，其中，所述场景预判参数包括采样参数预备阈值和采样参数阈值；基于所述待测试场景、所述采样频率和所述场景预判参数，采集至少一个目标车辆的车辆数据，并在所述车辆数据满足预设有效条件时，判断所述车辆数据是否为所述场景预判参数；若所述车辆数据为所述场景预判参数，则判断所述车辆数据是否满足预设场景参数、且所述车辆数据是否满足所述采样参数阈值、且所述车辆数据是否满足所述采样参数预备阈值；以及若所述车辆数据满足所述预设场景参数、且所述车辆数据满足所述采样参数阈值、且所述车辆数据满足所述采样参数预备阈值，则将所述车辆数据保存至本地存储设备。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在确定所述待测试场景、所述采样频率和所述场景预判参数之前，还包括：基于预设的初始化策略，分别对当前车辆的控制器局域网CAN模块、所述当前车辆和所述至少一个目标车辆的串口、Socket和所有数据采集相关的数据进行初始化操作。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在进行初始化操作之后，还包括：开启目标定时器、CAN接收线程、串口线程，并设置所述当前车辆和所述至少一个目标车辆的身份识别码、驾驶员编号和随机标志码。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在所述车辆数据不满足所述预设有效条件时，重新采集所述至少一个目标车辆的车辆数据，直至所述车辆数据满足所述预设有效条件。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：将所述车辆数据上传至目标云端。6.一种辅助驾驶数据采集装置，其特征在于，包括：确定模块，用于确定待测试场景、采样频率和场景预判参数，其中，所述场...
【专利技术属性】
技术研发人员：李方音，董道文，郝家余，李海峰，
申请(专利权)人：奇瑞汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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