行车安全性评价方法、装置、存储介质及计算机设备与流程

本申请涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种行车安全性评价方法、装置、存储介质及计算机设备。

背景技术：

1、在自动驾驶的过程中，为评价自动驾驶算法的规划优劣，可采用多个维度对自动驾驶车辆的行车行为进行评价。其中，安全性作为备受关注的因素，是最重要的评价维度之一。但是，经发明人研究发现，采用现有方法评价行车安全性时，存在准确性低的问题。

技术实现思路

1、本申请的目的旨在至少能解决上述的技术缺陷之一，特别是现有技术中评价准确性低的技术缺陷。

2、第一方面，本申请实施例提供了一种行车安全性评价方法，所述方法包括：

3、获取主车预测轨迹，所述主车预测轨迹包括多个预测时刻和主车在每个所述预测时刻下的驾驶行为预测数据；

4、针对每个所述预测时刻，根据预设的避障行驶方式和所述主车在该预测时刻下的驾驶行为预测数据，生成该预测时刻对应的各条避障行驶轨迹；

5、根据各个所述预测时刻所对应的各条避障行驶轨迹，得到用于评价行车安全性的安全分数。

6、在其中一个实施例中，所述根据各个所述预测时刻所对应的各条避障行驶轨迹，得到用于评价行车安全性的安全分数的步骤，包括：

7、根据预设的可能性阈值，在多条障碍物预测轨迹中筛选出可能性大于所述可能性阈值的目标障碍物预测轨迹；

8、针对每个所述预测时刻，根据各条所述目标障碍物预测轨迹和该预测时刻对应的各条避障行驶轨迹，确定该预测时刻对应的目标轨迹间距，其中，所述目标轨迹间距为数值最大的最小轨迹间距，所述最小轨迹间距是指所述主车沿着对应的避障行驶轨迹行驶时，与障碍物之间的最小间距；

9、根据各个所述预测时刻对应的目标轨迹间距，得到所述安全分数。

10、在其中一个实施例中，所述根据各个所述预测时刻对应的目标轨迹间距，得到所述安全分数的步骤，包括：

11、根据每个所述预测时刻对应的目标轨迹间距，分别确定每个所述预测时刻所对应的初始分数，每个所述初始分数的取值区间为[0,1]；

12、确定目标概率，并根据所述目标概率和各个所述预测时刻所对应的初始分数，计算所述安全分数。

13、在其中一个实施例中，所述确定目标概率的步骤，包括：

14、获取多个危险仿真场景、多个安全仿真场景和多个初始概率；

15、针对每个所述初始概率，基于该初始概率分别计算每个所述危险仿真场景所对应的第一安全分数和每个所述安全场景所对应的第二安全分数，并根据各个所述第一安全分数和各个所述第二安全分数计算该初始概率所对应的f1分数；

16、将数值最大的f1分数对应的所述初始概率作为所述目标概率。

17、在其中一个实施例中，所述根据所述目标概率和各个所述预测时刻所对应的初始分数，计算所述安全分数的步骤，包括：

18、基于以下表达式计算所述安全分数：

19、overall＝s(t0)·p+s(t1)·p(1-p)+s(t2)·p(1-p)2+…

20、+s(tn)·p(1-p)n+s(tn)·(1-sum(p))

21、sum(p)＝p+p(1-p)+…+p(1-p)n

22、式中，overall为所述安全分数，p为所述目标概率，s(t0)为第一个所述预测时刻所对应的初始分数，s(t1)为第二个所述预测时刻所对应的初始分数，s(t2)为第三个所述预测时刻所对应的初始分数，s(tn)为最后一个所述预测时刻所对应的初始分数，n为预测时刻总个数，sum(p)为概率和。

23、在其中一个实施例中，所述根据各条所述目标障碍物预测轨迹和该预测时刻对应的各条避障行驶轨迹，确定该预测时刻对应的目标轨迹间距的步骤，包括：

24、获取障碍物栅格图，所述障碍物栅格图是基于各条所述目标障碍物预测轨迹生成的；

25、根据所述障碍物栅格图和该预测时刻对应的各条避障行驶轨迹，确定该预测时刻对应的目标轨迹间距。

26、在其中一个实施例中，所述针对每个所述预测时刻，根据预设的避障行驶方式和所述主车在该预测时刻下的驾驶行为预测数据，生成该预测时刻对应的各条避障行驶轨迹的步骤，包括：

27、针对每个所述预测时刻，根据所述避障行驶方式和所述主车在该预测时刻下的驾驶行为预测数据，分别预测所述主车在多个避障时刻下的避障行为数据，并基于所述主车在多个所述避障时刻下的避障行为数据和不晚于该预测时刻的驾驶行为预测数据，生成该预测时刻对应的各条避障行驶轨迹，其中，每个所述避障时刻均晚于该预测时刻。

28、第二方面，本申请实施例提供了一种行车安全性评价装置，所述装置包括：

29、主车预测轨迹获取模块，用于获取主车预测轨迹，所述主车预测轨迹包括多个预测时刻和主车在每个所述预测时刻下的驾驶行为预测数据；

30、避障行驶轨迹获取模块，用于针对每个所述预测时刻，根据预设的避障行驶方式和所述主车在该预测时刻下的驾驶行为预测数据，生成该预测时刻对应的各条避障行驶轨迹；

31、评价模块，用于根据各个所述预测时刻所对应的各条避障行驶轨迹，得到用于评价行车安全性的安全分数。

32、第三方面，本申请实施例提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行上述任一实施例所述行车安全性评价方法的步骤。

33、第四方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，包括：一个或多个处理器，以及存储器；

34、所述存储器中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述一个或多个处理器执行时，执行上述任一实施例所述行车安全性评价方法的步骤。

35、在本申请的行车安全性评价方法、装置、存储介质及计算机设备中，可获取主车预测轨迹，针对主车预测轨迹涉及的每个预测时刻，本申请可根据预设的避障行驶方式和主车在该预测时刻下的驾驶行为预测数据，生成该预测时刻对应的各条避障行驶轨迹，以合理预测主车可能会发生的避障行驶轨迹。在得到每个预测时刻对应的各条避障行驶轨迹的情况下，本申请可根据各个预测时刻对应的各条避障行驶轨迹进行安全性评价，以得到用于评价行车安全性的安全分数。如此，可考虑主车在不同场景信息下的行驶轨迹，并搜索自动驾驶算法在一定限制下可能的避障行车行为。本申请通过结合可能发生的避障行车行为进行安全性评价，从而可降低假警报的出现概率，进而提高评价结果的准确性。

技术特征：

1.一种行车安全性评价方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的行车安全性评价方法，其特征在于，所述根据各个所述预测时刻所对应的各条避障行驶轨迹，得到用于评价行车安全性的安全分数的步骤，包括：

3.根据权利要求2所述的行车安全性评价方法，其特征在于，所述根据各个所述预测时刻对应的目标轨迹间距，得到所述安全分数的步骤，包括：

4.根据权利要求3所述的行车安全性评价方法，其特征在于，所述确定目标概率的步骤，包括：

5.根据权利要求3所述的行车安全性评价方法，其特征在于，所述根据所述目标概率和各个所述预测时刻所对应的初始分数，计算所述安全分数的步骤，包括：

6.根据权利要求2至5任一项所述的行车安全性评价方法，其特征在于，所述根据各条所述目标障碍物预测轨迹和该预测时刻对应的各条避障行驶轨迹，确定该预测时刻对应的目标轨迹间距的步骤，包括：

7.根据权利要求1至5任一项所述的行车安全性评价方法，其特征在于，所述针对每个所述预测时刻，根据预设的避障行驶方式和所述主车在该预测时刻下的驾驶行为预测数据，生成该预测时刻对应的各条避障行驶轨迹的步骤，包括：

8.一种行车安全性评价装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时，使得一个或多个处理器执行如权利要求1至7任一项所述行车安全性评价方法的步骤。

10.一种计算机设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器，以及存储器；

技术总结
本申请提供了一种行车安全性评价方法、装置、存储介质及计算机设备，所述方法包括：获取主车预测轨迹，所述主车预测轨迹包括多个预测时刻和主车在每个所述预测时刻下的驾驶行为预测数据；针对每个所述预测时刻，根据预设的避障行驶方式和所述主车在该预测时刻下的驾驶行为预测数据，生成该预测时刻对应的各条避障行驶轨迹；根据各个所述预测时刻所对应的各条避障行驶轨迹，得到用于评价行车安全性的安全分数。本申请可考虑主车在不同场景信息下的行驶轨迹，并搜索自动驾驶算法在一定限制下可能的避障行车行为。本申请通过结合可能发生的避障行车行为进行安全性评价，从而可降低假警报的出现概率，进而提高评价结果的准确性。

技术研发人员：吴佳晨,郑子威,谭伟华,韩旭
受保护的技术使用者：广州文远知行科技有限公司
技术研发日：
技术公布日：2024/1/12