System.ArgumentOutOfRangeException: 索引和长度必须引用该字符串内的位置。 参数名: length 在 System.String.Substring(Int32 startIndex, Int32 length) 在 zhuanliShow.Bind() 决策标注方法、服务器及计算机可读存储介质技术_技高网

决策标注方法、服务器及计算机可读存储介质技术

技术编号:43470421 阅读:6 留言:0更新日期:2024-11-27 13:08
本申请涉及自动驾驶技术领域,具体提供一种决策标注方法、服务器及计算机可读存储介质,旨在解决准确获取决策标注数据的问题。为此目的,本申请提供的方法包括获取智能设备上传感器采集的数据帧的帧信息,帧信息包括智能设备所在环境中的目标和数据帧对应的帧时刻;获取目标的属性信息,属性信息包括基于安全目标的最晚制动时间;获取数据帧中最晚制动时间最短的目标作为危险目标;根据危险目标的最晚制动时间,确定智能设备在帧时刻的自动紧急制动决策;根据自动紧急制动决策对数据帧进行标注,得到数据帧的标注信息。通过上述方法可以显著提高自动紧急制动决策的准确性,进而也就提高了数据帧的决策标注信息的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及自动驾驶,具体涉及一种决策标注方法、服务器及计算机可读存储介质


技术介绍

1、在对车辆进行自动驾驶控制时可以对车辆上传感器采集的数据帧进行目标感知,得到车辆所在环境中目标的位置、类别等属性,再通过模型对这些目标的属性进行处理,以确定车辆的控制决策,再根据控制决策对车辆进行自动驾驶控制。例如,控制车辆紧急刹车。为了使模型能够实现上述功能,可以获取数据帧的样本,对样本进行决策(即车辆的控制决策)标注,形成数据标注样本,再采用数据标注样本对模型进行训练,使得训练好的模型具备对数据帧中目标属性进行处理得到车辆控制决策的能力。

2、决策标注的准确性,会极大地影响模型获取车辆控制决策的能力。但是,对于车辆的主动安全控制而言,目前并没有一种可靠的方法,可以准确地确定出每个数据帧的主动安全控制决策。

3、相应地,本领域需要一种新的技术方案来解决上述问题。


技术实现思路

1、为了克服上述缺陷,提出了本申请,以提供一种决策标注方法,通过该方法能够准确地对车辆上传感器采集的数据帧进行主动安全控制决策的标注,得到决策标注数据。

2、在第一方面,提供一种决策标注方法,所述方法包括:

3、获取智能设备上传感器采集的数据帧的帧信息,所述帧信息包括所述智能设备所在环境中的目标和所述数据帧对应的帧时刻;

4、获取所述目标的属性信息,所述属性信息包括基于安全目标的最晚制动时间,所述最晚制动时间为从所述帧时刻到所述智能设备开始制动的最短时间,所述安全目标为防止所述智能设备与所述目标发生碰撞;

5、获取所述数据帧中所述最晚制动时间最短的目标作为危险目标;

6、根据所述危险目标的最晚制动时间,确定所述智能设备在所述帧时刻的自动紧急制动决策;

7、根据所述自动紧急制动决策对所述数据帧进行标注,得到所述数据帧的标注信息,所述标注信息用于指示所述自动紧急制动决策。

8、在上述决策标注方法的一个技术方案中,所述确定所述智能设备在所述帧时刻的自动紧急制动决策,包括:

9、根据所述危险目标的最晚制动时间获取决策置信度,所述决策置信度为启动自动紧急制动的置信度;

10、根据所述决策置信度,获取在所述帧时刻的自动紧急制动决策。

11、在上述决策标注方法的一个技术方案中,所述根据所述危险目标的最晚制动时间获取决策置信度,包括:

12、若tb≥tth1,则所述决策置信度为0,tb表示所述危险目标的最晚制动时间,tth1表示第一时间阈值;

13、若tb<tth2,则所述决策置信度为1,tth2表示第二时间阈值,tth2<tth1;

14、若tth2≤tb<tth1,则基于预设的最晚制动时间与决策置信度之间的负相关对应关系,获取与所述危险目标的最晚制动时间对应的决策置信度。

15、在上述决策标注方法的一个技术方案中,所述方法包括:

16、获取最早风险时刻,所述最早风险时刻为所述智能设备所在环境中的目标为所述智能设备带来碰撞风险的最早时刻;

17、若所述帧时刻在所述最早风险时刻之前,则所述决策置信度为0;

18、若所述帧时刻与所述最早风险时刻相同或在所述最早风险时刻之后,则根据所述危险目标的最晚制动时间获取决策置信度。

19、在上述决策标注方法的一个技术方案中,所述碰撞风险为目标切入智能设备前方时与智能设备发生碰撞的风险,所述获取最早风险时刻,包括:

20、当所述智能设备在路口时,检测所述智能设备与所述目标之间的横向距离,将所述横向距离小于预设距离阈值的最早时刻作为所述最早风险时刻;

21、当所述智能设备未在路口时,若检测到所述目标的转向灯点亮,则将检测到的所述转向灯点亮的最早时刻作为所述最早风险时刻;若未检测到所述目标的转向灯点亮,则根据所述目标的运动状态获取所述目标切入所述智能设备前方的起始时刻,将所述起始时刻作为所述最早风险时刻。

22、在上述决策标注方法的一个技术方案中,所述根据所述目标的运动状态获取所述目标切入所述智能设备前方的起始时刻,包括:

23、根据所述目标的运动状态,获取所述目标转向的最早时刻或所述目标压线的最早时刻;

24、将所述目标转向的最早时刻或所述目标压线的最早时刻,作为所述目标切入所述智能设备前方的起始时刻;

25、其中,

26、所述目标转向为所述目标向靠近所述智能设备的方向转向,所述目标压线为所述目标碾压所述目标与所述智能设备之间的车道线。

27、在上述决策标注方法的一个技术方案中,所述碰撞风险为目标与智能设备对向行驶时与智能设备发生碰撞的风险,所述获取最早风险时刻,包括:

28、检测所述智能设备与对向行驶目标之间的第一相对行驶时间;

29、将检测到所述第一相对行驶时间小于第三时间阈值的最早时刻,作为所述最早风险时刻;

30、其中,

31、所述对向行驶目标是与所述智能设备对向行驶的目标,所述第一相对行驶时间为所述智能设备与所述对向行驶目标之间的相对行驶距离和相对行驶速度的比值。

32、在上述决策标注方法的一个技术方案中,所述方法包括:

33、若所述对向行驶目标被其他目标遮挡一部分区域,则将检测到所述对向行驶目标的最早时刻,作为所述最早风险时刻。

34、在上述决策标注方法的一个技术方案中,所述碰撞风险为目标在智能设备前方横穿时与智能设备发生碰撞的风险,所述获取最早风险时刻,包括:

35、若横穿目标被其他目标遮挡一部分区域,则将检测到所述横穿目标的最早时刻,作为所述最早风险时刻;

36、若横穿目标未被其他目标遮挡,则检测所述智能设备与所述横穿目标之间的第二相对行驶时间,将检测到所述第二相对行驶时间小于第四时间阈值的最早时刻,作为所述最早风险时刻;

37、其中,

38、所述横穿目标为在所述智能设备前方横穿的目标,所述第二相对行驶时间为所述智能设备与所述横穿目标之间的相对行驶距离和相对行驶速度的比值。

39、在上述决策标注方法的一个技术方案中,所述碰撞风险为智能设备追尾前方目标的风险,所述获取最早风险时刻包括:

40、若所述目标为运动目标,则将检测到所述目标的制动灯点亮的最早时刻,作为所述最早风险时刻;

41、若所述目标为静止目标,则检测所述智能设备与所述目标之间的第三相对行驶时间,将所述第三相对行驶时间小于第五时间阈值的最早时刻,作为所述最早风险时刻;

42、其中,

43、所述第三相对行驶时间为所述智能设备与所述目标之间的相对行驶距离和所述智能设备的速度的比值。

44、在第二方面,提供一种服务器,该服务器包括至少一个处理器;以及,与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器中存储有计本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种决策标注方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述智能设备在所述帧时刻的自动紧急制动决策,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述危险目标的最晚制动时间获取决策置信度,包括:

4.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,所述方法包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述碰撞风险为目标切入智能设备前方时与智能设备发生碰撞的风险,所述获取最早风险时刻,包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所述目标的运动状态获取所述目标切入所述智能设备前方的起始时刻,包括:

7.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述碰撞风险为目标与智能设备对向行驶时与智能设备发生碰撞的风险,所述获取最早风险时刻,包括:

8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述方法包括:

9.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述碰撞风险为目标在智能设备前方横穿时与智能设备发生碰撞的风险,所述获取最早风险时刻,包括:</p>

10.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述碰撞风险为智能设备追尾前方目标的风险,所述获取最早风险时刻包括:

...

【技术特征摘要】

1.一种决策标注方法,其特征在于,所述方法包括:

2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述智能设备在所述帧时刻的自动紧急制动决策,包括:

3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述危险目标的最晚制动时间获取决策置信度,包括:

4.根据权利要求2或3所述的方法,其特征在于,所述方法包括:

5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述碰撞风险为目标切入智能设备前方时与智能设备发生碰撞的风险,所述获取最早风险时刻,包括:

6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述根据所...

【专利技术属性】
技术研发人员:彭琦翔单为邓浩平黎嘉信薄文郝一鸣佘晓丽
申请(专利权)人:安徽蔚来智驾科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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