【技术实现步骤摘要】
本申请涉及无人驾驶，特别地，涉及一种交互场景的检测方法、装置和电子设备及无人驾驶车辆。
技术介绍
1、矿山自动驾驶车辆在行驶过程中会跟周围动态车辆进行各种动态的交互，如超车/会车/插车/跟车，但是交互场景的数据只占整个行驶过程产生的所有数据的10%左右，需要从车辆回收的所有数据中挖掘出特定的交互场景数据，以便进行实车自动驾驶决策算法的评价，并制作logsim对自动驾驶进行仿真测试。
2、目前业界挖掘动态交互场景的方式有两种，一种是人工记录的方式，一种是使用planning模块中的决策信号挖掘场景。人工记录的方式需要人工驾驶矿卡在特定的道路上完成交互动作并记录开始交互时间和结束交互时间，通过人工记录的方式收集交互场景时间和人工成本高；使用planning的决策topic信息虽然不用人工特意驾驶车辆进行交互场景的复现，但是根据决策信号进行的交互场景挖掘准确率较低。
技术实现思路
1、为了克服相关技术的不足，本申请提供一种交互场景的检测方法、装置和电子设备及无人驾驶车辆，以解决相关技术中无法兼顾成本和准确率的问题。
2、本申请解决其技术问题所采用的技术方案是：
3、第一方面，提供一种交互场景的检测方法，包括：
4、获取第一无人驾驶车辆在frenet坐标系下的第一实时坐标，以及获取第二车辆在同一frenet坐标系下的第二实时坐标，所述第二车辆为到第一无人驾驶车辆的距离小于预设距离的车辆；
5、基于所述第一实时坐标和所述第二实时坐标
6、基于所述相对距离的变化，确定所述第一无人驾驶车辆与所述第二车辆之间的交互场景。
7、进一步地，所述基于所述相对距离的变化，确定所述第一无人驾驶车辆与所述第二车辆之间的交互场景，包括：
8、将所述相对距离映射到九宫格中，并基于所述九宫格中显示的所述相对距离的变化，确定所述第一无人驾驶车辆与所述第二车辆之间的交互场景。
9、进一步地，所述将所述相对距离映射到九宫格中，并基于所述九宫格中显示的所述相对距离的变化，确定所述第一无人驾驶车辆与所述第二车辆之间的交互场景包括：
10、将任一所述第二车辆的位置固定在九宫格中的中心格位置；
11、基于所述纵向相对距离和所述横向相对距离确定所述第一无人驾驶车辆在所述九宫格的位置，并根据所述相对距离的变化确定第一无人驾驶车辆在所述九宫格的位置变化；
12、基于所述位置变化，确定所述第一无人驾驶车辆与所述第二车辆的交互场景。
13、进一步地，所述基于所述相对距离的变化，确定所述第一无人驾驶车辆与所述第二车辆之间的交互场景包括：
14、确定所述纵向相对距离的变化和/或所述横向相对距离的变化分别包含的变化阶段，所述变化阶段至少包括：相对距离大于0的阶段，相对距离等于0的阶段，以及相对距离小于0的阶段；
15、基于包含的变化阶段及各变化阶段的发生顺序，确定所述第一无人驾驶车辆与所述第二车辆之间的交互场景。
16、进一步地，所述基于所述第一实时坐标和所述第二实时坐标确定所述第一无人驾驶车辆相对于所述第二车辆的相对距离包括：
17、基于所述第一实时坐标对应的s轴的坐标和所述第二实时坐标对应的s轴的坐标计算得到纵向相对距离；
18、以及基于所述第一实时坐标对应的l轴的坐标和所述第二实时坐标对应的l轴的坐标计算得到纵向相对距离。
19、进一步地，所述基于所述第一实时坐标对应的s轴的坐标和所述第二实时坐标对应的s轴的坐标计算得到纵向相对距离；以及基于所述第一实时坐标对应的l轴的坐标和所述第二实时坐标对应的l轴的坐标计算得到纵向相对距离包括：
20、s=s2-s1，l=l2-l1；
21、或者，s=s1-s2，l=l1-l2；
22、其中，s为纵向相对距离，l为横向相对距离，s1为第一实时坐标对应的s轴的坐标，l1为第一实时坐标对应的l轴的坐标；s2为第二实时坐标对应的s轴的坐标，l2为第二实时坐标对应的l轴的坐标。
23、进一步地，还包括：
24、将到第一无人驾驶车辆的距离小于预设距离的所有车辆确定为第二车辆。
25、进一步地，还包括：
26、将到第一无人驾驶车辆的距离小于预设距离的车辆确定为候选车辆；
27、根据当前决策信号确定至少一辆所述候选车辆为第二车辆。
28、进一步地，所述根据当前决策信号确定至少一辆所述候选车辆为第二车辆包括：
29、根据所述当前决策信号指示的车辆交互类型，确定目标车道；
30、根据目标车道，确定至少一辆所述候选车辆为第二车辆。
31、进一步地，所述获取第一无人驾驶车辆在frenet坐标系下的第一实时坐标，以及获取第二车辆在同一frenet坐标系下的第二实时坐标包括：
32、获取第一无人驾驶车辆在笛卡尔坐标系下的第一笛卡尔坐标，以及获取所述第二车辆在同一笛卡尔坐标系下的第二笛卡尔坐标；
33、将所述第一笛卡尔坐标转换为所述第一实时坐标，以及将所述第二笛卡尔坐标转换为所述第二实时坐标。
34、第二方面，提供一种交互场景的检测装置，包括：
35、实时坐标获取模块，用于获取第一无人驾驶车辆在frenet坐标系下的第一实时坐标，以及获取第二车辆在同一frenet坐标系下的第二实时坐标，所述第二车辆为到第一无人驾驶车辆的距离小于预设距离的车辆；
36、相对距离确定模块，用于基于所述第一实时坐标和所述第二实时坐标确定第一无人驾驶车辆相对于所述第二车辆的相对距离，所述相对距离包括纵向相对距离和横向相对距离；
37、交互场景的检测模块，用于基于所述相对距离的变化，确定所述第一无人驾驶车辆与所述第二车辆之间的交互场景。
38、第三方面，提供一种电子设备，包括：
39、至少一个处理器和至少一个存储器；
40、所述存储器存储有所述处理器的可执行指令；
41、所述处理器被配置为用于执行第一方面技术方案提供的交互场景的检测方法。
42、第四方面，提供一种无人驾驶车辆，应用第一方面技术方案提供的交互场景的检测方法确定交互场景。
43、有益效果：
44、本申请技术方案提供一种交互场景的检测方法、装置和电子设备及无人驾驶车辆，交互场景的检测方法包括，首先分别获取第一无人驾驶车辆和第二车辆在同一frenet坐标系下的第一实时坐标和第二实时坐标，然后基于第一实时坐标和第二实时坐标确定第一无人驾驶车辆相对于第二车辆的相对距离，最后基于相对距离的变化确定第一驾驶车辆与第二车辆之间的交互场景。在同一frenet坐标系下，相对距离变化包括纵向相对距离和横向相对距离的变化，而纵向相本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种交互场景的检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述相对距离的变化，确定所述第一无人驾驶车辆与所述第二车辆之间的交互场景，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述相对距离映射到九宫格中，并基于所述九宫格中显示的所述相对距离的变化，确定所述第一无人驾驶车辆与所述第二车辆之间的交互场景包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述相对距离的变化，确定所述第一无人驾驶车辆与所述第二车辆之间的交互场景包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一实时坐标和所述第二实时坐标确定所述第一无人驾驶车辆相对于所述第二车辆的相对距离包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一实时坐标对应的s轴的坐标和所述第二实时坐标对应的s轴的坐标计算得到纵向相对距离；以及基于所述第一实时坐标对应的l轴的坐标和所述第二实时坐标对应的l轴的坐标计算得到纵向相对距离包括：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据当前决策信号确定至少一辆所述候选车辆为第二车辆包括：
10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取第一无人驾驶车辆在Frenet坐标系下的第一实时坐标，以及获取第二车辆在同一Frenet坐标系下的第二实时坐标包括：
11.一种交互场景的检测装置，其特征在于，包括：
12.一种电子设备，其特征在于，包括：
13.一种无人驾驶车辆，其特征在于，应用权利要求1-10任一项所述的方法确定交互场景。
...【技术特征摘要】
1.一种交互场景的检测方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述相对距离的变化，确定所述第一无人驾驶车辆与所述第二车辆之间的交互场景，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述相对距离映射到九宫格中，并基于所述九宫格中显示的所述相对距离的变化，确定所述第一无人驾驶车辆与所述第二车辆之间的交互场景包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述相对距离的变化，确定所述第一无人驾驶车辆与所述第二车辆之间的交互场景包括：
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一实时坐标和所述第二实时坐标确定所述第一无人驾驶车辆相对于所述第二车辆的相对距离包括：
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一实时坐标对应的s轴的坐标和所述第二...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔志军，王博，
申请(专利权)人：福建易控智驾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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