预测算法的评测方法、装置、设备及存储介质与流程

本技术涉及车辆，尤其涉及车辆轨迹预测领域，具体涉及一种预测算法的评测方法、装置、设备及存储介质。

背景技术：

1、目前预测算法已经在自动驾驶领域起到了重要作用。智能车辆可以通过预测算法有效地预测目标车辆的轨迹，并根据预测的目标车辆的轨迹做出准确的加减速和换道行为。

2、为了提高预测算法的可靠性，提升预测算法的性能，需要对预测算法进行评测。

3、但是，目前缺少对预测算法进行评测的方法。

技术实现思路

1、基于上述技术问题，本技术提供一种预测算法的评测方法、装置、设备及存储介质，用以解决目前缺少对预测算法进行评测的方法的问题。

2、第一方面，本技术提供一种预测算法的评测方法，该方法包括：获取目标车辆的变道事件数据；变道事件数据包括目标车辆进行变道事件的真实轨迹样本集和预测轨迹样本集；预测轨迹样本集基于预测算法预测得到；确定真实轨迹样本集中的真实变道点和预测轨迹样本集中的预测变道点之间的时空位置关系；真实变道点为真实轨迹与车道线的交点；预测变道点为预测轨迹与车道线的交点；根据时空位置关系，对预测算法进行评测。

3、可选地，变道事件包括多次第一变道事件，确定真实轨迹样本集中的真实变道点和预测轨迹样本集中的预测变道点之间的时空位置关系，包括：确定每次第一变道事件的变道事件数据中，真实变道点和预测变道点之间的空间位置关系和时间位置关系；根据时空位置关系，对预测算法进行评测，包括：根据空间位置关系和时间位置关系，确定多次第一变道事件各自的位置评分和时间评分；根据多次第一变道事件的位置评分和时间评分之和的平均值，确定第一评价分数；第一评价分数用于评价预测算法针对第一变道事件的预测性能。

4、可选地，预测轨迹样本集包括多个预测轨迹样本；针对多次第一变道事件中的任意一次第一事件的位置评分，确定每次第一变道事件的变道事件数据中，真实变道点和预测变道点之间的空间位置关系，包括：确定第一事件的变道事件数据中的多个预测轨迹样本各自的预测变道点所在的路段编号；路段编号为以真实变道点为起点划分得到的多个路段编号中的一个；根据空间位置关系和时间位置关系，确定多次变道事件各自的位置评分和时间评分，包括：根据预测变道点所在的路段编号、以及第一对应关系，确定多个预测轨迹样本各自对应的位置分数；第一对应关系用于表示路段编号与位置分数之间的对应关系；根据多个预测轨迹样本各自对应的位置分数之和，确定第一事件的位置评分。

5、可选地，确定每次第一变道事件的变道事件数据中，真实变道点和预测变道点之间的时间位置关系，包括：确定第一事件的变道事件数据中的多个预测轨迹样本各自对应的样本编号差；样本编号差为包括预测变道点的预测轨迹样本在预测轨迹样本集中的编号，与真实变道点所在的真实轨迹样本在真实轨迹样本集中的编号之差；根据空间位置关系和时间位置关系，确定多次变道事件各自的位置评分和时间评分，包括：根据多个预测轨迹样本各自对应的样本编号差、以及第二对应关系，确定多个预测轨迹样本各自对应的时间分数；第二对应关系用于表示样本编号差与时间分数之间的对应关系；根据多个预测轨迹样本各自对应的时间分数之和，确定第一事件的时间评分。

6、可选地，变道事件包括：切入事件、切出事件、以及换道事件；切入事件为目标车辆由其他车道切换至本车所在车道的事件；切出事件为目标车辆由本车所在的车道切换至其他车道的事件；换道事件为目标车辆在本车所在车道之外的车道进行切换的事件。

7、可选地，变道事件为第一变道事件；获取目标车辆的变道事件数据，包括：获取本车周围的多个原始数据；每个原始数据包括一个目标车辆的真实轨迹和预测轨迹；按照目标车辆的行为，对多个原始数据进行分类，得到多种变道事件的事件数据；根据多种变道事件的事件数据，确定第一变道事件的变道事件数据。

8、可选地，按照目标车辆的行为，对多个原始数据进行分类，包括：按照预设时长将每个原始数据中的预测轨迹分别划分为多个预测轨迹样本；利用分类算法按照目标车辆的行为，对每个原始数据中的预测轨迹样本标记预测分类标签；预测分类标签用于标记多种变道事件；根据每个原始数据中预测轨迹样本的预测分类标签，对多个原始数据进行分类；该方法还包括：根据每个原始数据中的预测轨迹样本的预测分类标签、以及真值分类标签，计算分类算法针对每种变道事件的分类评价指标；分类评价指标包括以下至少一项：准确率、精确率、召回率、以及f1分数。

9、可选地，变道事件包括多种；该方法还包括：根据不同的时长，将每种变道事件的事件数据均划分为多种样本集；每种样本集包括多个样本；同一样本集中样本的时长相同，不同样本集中样本的时长不同；针对每种样本集，根据样本集中的多个样本，计算预测算法针对每种时长的样本各自的预测性能指标；预测性能指标包括以下至少一项：平均位移误差、最终位移误差、漏检率、以及与自车碰撞率。

10、第二方面，本技术提供一种预测算法的评测装置，该装置包括用于之上第一方面所述方法的各个功能模块。

11、第三方面，本技术提供一种电子设备，该电子设备包括：处理器和存储器；存储器中存储有处理器可执行的指令；处理器被配置执行该指令时，使得电子设备实现之上第一方面所述的方法。

12、第四方面，本技术提供一种可读存储介质，该可读存储介质包括：软件指令；当软件指令在电子设备中运行时，使得电子设备实现之上第一方面所述的方法。

13、第五方面，本技术提供一种计算机程序产品，当该计算机程序产品在电子设备中运行时，使得电子设备实现之上第一方面所述的方法。

14、由此，本技术的上述技术特征具有以下有益效果：

15、(1)本技术提供的预测算法评测方法，可以获取目标车辆的变道事件数据，变道事件数据中包括目标车辆进行变道事件的真实轨迹样本集和预测轨迹样本集，预测轨迹样本集基于预测算法预测得到，然后评测装置可以确定真实变道点和预测变道点之间的时空位置关系。由于真实变道点和预测变道点之间的时空位置越接近，代表预测算法预测的预测轨迹与真实轨迹越接近，预测算法的表现越好，因此评测装置可以根据该时空位置关系，对预测算法进行评测。

16、(2)本技术提供的预测算法的评测方法，还可以按照目标车辆的行为对真实轨迹和预测轨迹进行分类，得到多种变道事件的事件数据。这样一来评测装置可以对预测算法针对多种变道事件的预测性能进行分别评测和改进，从而避免预测算法在某些行为场景下预测效果不佳，提供了更加全面的评测方法来帮助改进预测算法。

17、(3)本技术提供的预测算法的评测方法，还可以按照不同的时长将原始数据划分为不同时长的样本集，并针对每种时长的样本计算各自的预测性能指标，从而避免预测算法在预测某种时长的样本时预测效果不佳，提供了更加全面的评测方法来帮助改进预测算法。

18、(4)本技术提供的预测算法的评测方法，还可以按照不同的道路场景将原始数据划分为不同时长的样本集，并针对每种道路场景计算各自的预测性能指标，从而避免预测算法在预测某种道路场景的样本室预测效果不佳，提供了更加全面的评测方法来帮助改进预测算法。

19、应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。