(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 202111443814.9 (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 王薛强　钟华　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) G06F 111/08(2020.01) (54)发明名称 自动驾驶轨迹评估方法、 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 驾驶轨迹评估 方法、 装置、 设备及存储介质， 该方 法包括： 采集驾驶数据集和对应的实际行驶轨 迹； 基于预设时间间隔将驾驶数据集进行切分以 得到多个场景驾驶数据包； 对场景驾驶数据包进 行模拟， 得到模拟行驶轨迹； 比较模拟行驶轨迹 与实际行驶轨迹的差异， 根据差异分别进行相似 度计算， 以获取各场景驾驶数据包对应的轨迹相 似度。 本方法通过采集大量人类驾驶的数据， 然 后在仿真环 境中回放数据， 让自动驾驶系统在仿 真环境中运行， 比较自动驾驶轨迹和人类轨迹的 差异， 结合地图信息给出一个综合的评分， 该评 分能够定量、 客观、 准确地评价自动驾驶和人类 司机的相似程度， 并可以用来优化自动驾驶算法 的输出。 权利要求书3页 说明书12页 附图8页 CN 113962110 A 2022.01.21 CN 113962110 A 1.一种自动驾驶轨 迹评估方法， 其特 征在于， 所述自动驾驶轨 迹评估方法包括： 采集驾驶数据集和对应的实际行驶轨 迹； 基于预设时间 间隔将所述驾驶数据集进行切分以得到多个场景驾驶数据包； 对所述场景驾驶数据包进行模拟， 得到模拟行驶轨 迹； 比较所述模拟行驶轨迹与 所述实际行驶轨迹的差异， 根据 所述差异分别进行相似度计 算， 以获取 各场景驾驶数据包 对应的轨 迹相似度。 2.根据权利要求1所述的自动驾驶轨迹评估方法， 其特征在于， 所述比较所述模拟行驶 轨迹与所述实际行驶轨迹的差异， 根据所述差异分别进行相似度计算， 以获取各场景驾驶 数据包对应的轨 迹相似度包括： 获取各场景驾驶数据包对应的实际行驶轨迹经过的第一路口集合和对应的模拟行驶 轨迹经过的第二路口集 合； 比较所述第 一路口集合和所述第 二路口集合的差异， 基于所述差异判断各场景驾驶数 据包对应的实际行驶轨 迹和模拟行驶轨 迹是否存在严重分歧； 将存在严重分歧的场景驾驶数据包作为第 一驾驶数据包， 并将第 一驾驶数据包的轨迹 相似度设置为 零； 将不存在严重分歧的场景驾驶数据包作为第 二驾驶数据包， 并对所述第 二驾驶数据包 对应的实际行驶轨 迹和模拟行驶轨 迹进行轨 迹相似度计算。 3.根据权利要求2所述的自动驾驶轨迹评估方法， 其特征在于， 所述比较所述第 一路口 集合和所述第二路口集合的差异， 基于所述差异判断各场景驾驶数据包对应的实际行驶轨 迹和模拟行驶轨 迹是否存在严重分歧包括： 判断所述第一路口集 合能否包 含所述第二路口集 合； 若第一路口集合不包含所述第 二路口集合， 则判断所述第 二路口集合 能否包含所述第 一路口集 合； 若所述第二路口集合不包含所述第 一路口集合， 则确定对应的实际行驶轨迹和模拟行 驶轨迹存在严重分歧； 若所述第一路口集合能够包含所述第二路口集合或所述第二路口集合能够包含所述 第一路口集 合， 则确定对应的实际行驶轨 迹和模拟行驶轨 迹不存在严重分歧。 4.根据权利要求3所述的自动驾驶轨迹评估方法， 其特征在于， 所述场景驾驶数据包包 括位移数据； 所述将不存在严重分歧的场景驾驶数据包作为第 二驾驶数据包， 并对所述第 二驾驶数 据包对应的实际行驶轨 迹和模拟行驶轨 迹进行轨 迹相似度计算包括： 将不存在严重分歧的场景驾驶数据包作为第二驾驶数据包； 根据所述第 二驾驶数据包对应的位移数据， 计算所述第 二驾驶数据包对应的场景为静 止场景的第一 概率值； 根据所述第 二驾驶数据包中的位移数据和预设的运动场景得分算法， 计算所述第 二驾 驶数据包 对应的运动场景 得分； 根据所述第 二驾驶数据包中的位移数据和预设的静止场景得分算法， 计算所述第 二驾 驶数据包 对应的静止场景 得分； 基于所述运动场景得分、 所述静止场景得分和所述第一概率值， 计算所述第二驾驶数权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 113962110 A 2据包对应的轨 迹相似度评分。 5.根据权利要求4所述的自动驾驶轨迹评估方法， 其特征在于， 所述根据 所述第二驾驶 数据包中的位移数据和预设的运动场景得分算法， 计算所述第二驾驶数据包对应的运动场 景得分包括： 根据所述第 二驾驶数据包中的位移数据， 计算所述第 二驾驶数据包对应的场景中实际 行驶轨迹和模拟行驶轨 迹之间的位移差异值； 将所述位移差异值进行归一化处理， 并分别沿车道线方向和垂直于车道线方向进行投 影， 分别得到车道线方向的第一 位移差异和垂直于车道线方向的第二 位移差异； 基于所述第一 位移差异， 计算车道线方向的第一 运动得分； 基于所述第二 位移差异， 计算垂直于车道线方向的第二 运动得分； 根据所述第 一运动得分和所述第 二运动得分， 计算所述第 二驾驶数据包对应的运动场 景得分。 6.根据权利要求5所述的自动驾驶轨迹评估方法， 其特征在于， 所述根据 所述第二驾驶 数据包中的位移数据和预设的静止场景得分算法， 计算所述第二驾驶数据包对应的静止场 景得分包括： 基于所述第一 位移差异， 计算车道线方向的第一静止得分； 基于所述第二 位移差异， 计算垂直于车道线方向的第二静止得分； 根据所述第 一静止得分和所述第 二静止得分， 计算所述第 二驾驶数据包对应的静止场 景得分。 7.根据权利要求4 ‑6中任一项所述的自动驾驶轨迹评估方法， 其特征在于， 所述基于所 述运动场景得分、 所述静止场景得分和所述第一概率值， 计算所述第二驾驶数据包对应的 轨迹相似度评分包括： 基于所述第一概率值， 计算所述第二驾驶数据包对应的场景为运动场景的第二概率 值； 将所述第一概率值与所述静止场景得分的乘积与所述第二概率值与所述运动场景得 分的乘积相加， 得到所述第二驾驶数据包 对应的轨 迹相似度评分。 8.一种自动驾驶轨 迹评估装置， 其特 征在于， 所述自动驾驶轨 迹评估装置包括： 数据采集模块， 用于采集驾驶数据集和对应的实际行驶轨 迹； 切片模块， 用于基于预设时间间隔将所述驾驶数据集进行切分以得到多个场景驾驶数 据包； 模拟模块， 用于对所述场景驾驶数据包进行模拟， 得到模拟行驶轨 迹； 计算模块， 用于比较所述模拟行驶轨迹与所述实 际行驶轨迹的差异， 根据所述差异分 别进行相似度计算， 以获取 各场景驾驶数据包 对应的轨 迹相似度。 9.一种自动驾驶轨迹评估设备， 其特征在于， 所述自动驾驶轨迹评估设备包括： 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轨迹评估设 备执行如权利要求1 ‑7中任一项所述的自动驾驶轨 迹评估方法的步骤。 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， 其特征权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 113962110 A 3