(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111443811.5 (22)申请日 2021.11.30 (71)申请人 广州文远知行 科技有限公司 地址 511365 广东省广州市中新广州知识 城九佛建 设路333号自编687室 (72)发明人 高熠　韩旭　 (74)专利代理 机构 北京市京大律师事务所 11321 代理人 胡安 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 自动驾驶水平评估方法、 装置、 设备及存储 介质 (57)摘要 本发明涉及自动驾驶领域， 公开了一种自动 驾驶水平评估 方法、 装置、 设备及存储介质， 该方 法包括： 基于目标区域的规范驾驶数据， 构建测 试全集， 其中， 所述测试全集用于表征所述目标 区域中的全部场景； 将所述规范驾驶数据输入预 设的场景复杂度评估模型中， 基于所述场景复杂 度评估模型输出的场景复杂 度构建测试精选集； 将所述测试全集和所述测试精选集进行模拟， 得 到对应的自动驾驶模拟结果； 根据所述自动驾驶 模拟结果和所述规范驾驶数据， 进行计算得到自 动驾驶水平评分。 本方法通过规范驾驶数据构建 驾驶全集， 并利用场景复杂 度评估模 型构建测试 精选集， 提高了目标区域的仿真场景的复杂性和 全面性， 进而提高自动驾驶水平评估的准确性。 权利要求书2页 说明书10页 附图5页 CN 114065549 A 2022.02.18 CN 114065549 A 1.一种自动驾驶水平评估方法， 其特 征在于， 所述自动驾驶水平评估方法包括： 基于目标区域的规范驾驶数据， 构建测试全集， 其中， 所述测试全集用于表征所述目标 区域中的全部场景； 将所述规范驾驶数据输入预设的场景复杂度评估模型中， 基于所述场景复杂度评估模 型输出的场景复杂度构建测试精选集； 将所述测试全集和所述测试精选集进行模拟， 得到对应的自动驾驶模拟结果； 根据所述自动驾驶模拟结果和所述 规范驾驶数据， 进行计算得到自动驾驶水平评分。 2.根据权利要求1所述的自动驾驶水平评估方法， 其特征在于， 所述基于目标区域的规 范驾驶数据， 构建测试全集包括： 按照预设的时间间隔， 将所述目标区域的规范驾驶数据进行滑动 窗口处理， 分别得到 多个第一子场景； 获取所述第一子场景对应的时间信息， 并基于所述时间信息， 确定各第一子场景对应 的模拟目的地； 将所述模拟目的地设置为对应的第 一子场景的模拟因素， 将所有第 一子场景和对应的 模拟因素汇总， 得到测试全集。 3.根据权利要求1所述的自动驾驶水平评估方法， 其特征在于， 所述将所述规范驾驶数 据输入预设的场景复杂度评估模型中， 基于所述场景复杂度评估模型输出的场景复杂度构 建测试精选集包括： 按照预设的时刻跨度， 将所述目标区域的规范驾驶数据进行滑动 窗口处理， 分别得到 多个时刻场景； 将所述时刻场景输入预设的场景复杂度评估模型中， 得到多个时刻场景对应的场景复 杂度； 基于各时刻场景对应的场景复杂度构建测试精选集。 4.根据权利要求3所述的自动驾驶水平评估方法， 其特征在于， 所述基于各时刻场景对 应的场景复杂度构建测试精选集包括： 依次判断各时刻场景对应的场景复杂度是否大于预设的复杂度阈值； 获取场景复杂度大于所述复杂度阈值的时刻场景的场景时间； 基于时刻场景的场景时间和所述 规范驾驶数据构建测试精选集。 5.根据权利要求4所述的自动驾驶水平评估方法， 其特征在于， 所述基于时刻场景的场 景时间和所述 规范驾驶数据构建测试精选集包括： 将所述场景时间设置为潜在关键时间点； 将所述潜在关键时间点 提前N秒， 得到潜在模拟触发点； 根据预设的机器学习聚类算法， 将所有潜在模拟触发点进行聚类， 并基于得到的聚类 簇生成对应的第二子场景； 基于所述第二子场景对应的时间信息， 确定各第二子场景对应的模拟目的地； 将第二子场景对应的模拟目的地设置为对应的模拟因素， 将所有第 二子场景和对应的 模拟因素汇总， 得到测试精选集。 6.根据权利要求5所述的自动驾驶水平评估方法， 其特征在于， 在所述将第 二子场景对 应的模拟目的地设置为对应的模拟因素， 将所有第二子场景和对应的模拟因素汇总， 得到权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114065549 A 2测试精选集之后， 还 包括： 获取各第二子场景对应的场景起始点； 计算所述场景起始点与对应的模拟目的地之间的距离值， 并基于所述距离值判断对应 的第二子场景 是否为静止场景； 将确定为静止场景的第二子场景以及对应的模拟因素从所述测试精选集中筛除。 7.根据权利要求1 ‑6所述的自动驾驶水平评估方法， 其特征在于， 所述自动驾驶模拟结 果包括模拟行驶轨 迹， 所述规范驾驶数据包括 规范驾驶轨 迹； 所述根据 所述自动驾驶模拟结果和所述规范驾驶数据， 进行计算得到自动驾驶水平评 分包括： 计算所述模拟行驶轨 迹与所述 规范驾驶轨 迹的平均距离； 计算所述模拟轨 迹与所述 规范驾驶轨 迹的距离大于预设距离阈值前的时间长度； 基于所述平均距离和所述时间长度， 计算所述自动驾驶水平评分。 8.一种自动驾驶水平评估 装置， 其特 征在于， 所述自动驾驶水平评估 装置包括： 全集构建模块， 用于基于目标区域的规范驾驶数据， 构建测试全集， 其中， 所述测试全 集用于表征 所述目标区域中的全部场景； 精选集构建模块， 用于将所述规范驾驶数据输入预设的场景复杂度评估模型中， 基于 所述场景复杂度评估 模型输出的场景复杂度构建测试精选集； 模拟模块， 用于将所述测试全集和所述测试精选集进行模拟， 得到对应的自动驾驶模 拟结果； 计算模块， 用于根据所述自动驾驶模拟结果和所述规范驾驶数据， 进行计算得到自动 驾驶水平评分。 9.一种自动驾驶水平评估设备， 其特征在于， 所述自动驾驶水平评估设备包括： 存储器 和至少一个处理器， 所述存储器中存储有指令， 所述存储器和所述至少一个处理器通过线 路互连； 所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令， 以使得所述自动驾驶水平评估设 备执行如权利要求1 ‑7中任一项所述的自动驾驶水平评估方法的步骤。 10.一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， 其特征 在于， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1 ‑7中任一项所述的自动驾驶水平 评估方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114065549 A 3