CN111780987A - 自动驾驶车辆的测试方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种自动驾驶车辆的测试方法、装置、计算机设备和存储介质，该方法包括：确定符合测试项目的测试路线；获取自动驾驶车辆在沿路线行驶时、针对项目检测的数据，作为车载测试数据；接收针对项目确认的测试标识，作为机载测试标识；以机载测试标识所处的时间作为切分的节点，将车载测试数据切分为多个目标测试数据；根据多个目标测试数据生成所述自动驾驶车辆测试项目的测试结果。本实施例可随时随地复用路线上现有的设施进行测试，大大降低了成本，并且，路线上环境广阔，为真实的环境，单次可测试的项目较多，相同的项目也可在不同的环境中进行测试，可减少BUG的出现，从而提高了测试的效率。

Description

自动驾驶车辆的测试方法、装置、计算机设备和存储介质

技术领域

本发明实施例涉及自动驾驶的技术，尤其涉及一种自动驾驶车辆的测试方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

随着自动驾驶技术的发展，自动驾驶车辆迅速普及，为人们的生活提供便利，在人们的生活中占据越来越重要的作用。

自动驾驶车辆在更新硬件、软件等设置时，经常需要实地对自动驾驶车辆测试不同的项目，以检测可能存在的BUG(漏洞)，从而提高自动驾驶车辆的安全性。

在测试时，技术人员将自动驾驶车辆行驶至固定的场地，在该场景中根据项目的要求摆设各种设施，如测速仪、交通标志等，在设施摆放完成之后，自动驾驶车辆进行该项目的测试。

这种测试方式，不仅各种设施成本高，技术人员摆设各种设施较为麻烦，尤其是测试的项目繁多，而可同时测试的项目较少，需要反复拆装设施，此外，测试的场地多为几条道路，面积较小，测试的环境单一且大多是仿真的环境，单次可测试的项目较少，容易出现BUG，从而导致测试效率较低。

发明内容

本发明实施例提供一种自动驾驶车辆的测试方法、装置、计算机设备和存储介质，以解决对自动驾驶车辆测试各种项目的效率较低的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种自动驾驶车辆的测试方法，包括：

确定符合测试项目的测试路线；

获取自动驾驶车辆在沿所述路线行驶时、针对所述项目检测的数据，作为车载测试数据；

接收针对所述项目确认的测试标识，作为机载测试标识；

以所述机载测试标识所处的时间作为切分的节点，将所述车载测试数据切分为多个目标测试数据；

根据多个所述目标测试数据生成所述自动驾驶车辆测试所述项目的测试结果。

第二方面，本发明实施例还提供了一种自动驾驶车辆的测试装置，包括：

项目确定模块，用于确定对自动驾驶车辆测试项目；

路线查找模块，用于查找符合所述项目的路线；

车载测试数据获取模块，用于获取所述自动驾驶车辆在沿所述路线行驶时、针对所述项目检测的数据，作为车载测试数据；

机载测试标识获取模块，用于获取针对所述项目确认的测试标识，作为机载测试标识；

目标测试数据切分模块，用于以所述机载测试标识所处的时间作为切分的节点，将所述车载测试数据切分为多个目标测试数据；

测试结果生成模块，用于根据多个所述目标测试数据生成所述自动驾驶车辆测试所述项目的测试结果。

第三方面，本发明实施例还提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如第一方面所述的自动驾驶车辆的测试方法。

第四方面，本发明实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所述的自动驾驶车辆的测试方法。

在本实施例中，确定符合测试项目的测试路线，获取自动驾驶车辆在沿路线行驶时、针对项目检测的数据，作为车载测试数据，接收针对项目确认的测试标识，作为机载测试标识，以机载测试标识所处的时间作为切分的节点，将车载测试数据切分为多个目标测试数据，根据多个目标测试数据生成自动驾驶车辆测试项目的测试结果，机载测试标识作为第三方确认的信息，可对自动驾驶车辆的车载测试数据进行监督，摆脱了固定场所的约束，不需要技术人员摆设各种设施，可随时随地复用路线上现有的设施进行测试，大大降低了成本，并且，路线上环境广阔，为真实的环境，单次可测试的项目较多，相同的项目也可在不同的环境中进行测试，比如，限速、解除限速的场景，可以在高速公路去测试，也可以在市区道路拐弯处测试，还可以在隧道测试，等等，可减少BUG的出现，从而提高了测试的效率。

附图说明

图1为本发明实施例一提供的一种自动驾驶车辆的测试方法的流程图；

图2A至图2C为本发明实施例一提供的一种项目的示例图；

图3是本发明实施例二提供的一种自动驾驶车辆的测试方法的流程图；

图4是本发明实施例二提供的一种校准车载测试数据的示意图；

图5是本发明实施例三提供的一种自动驾驶车辆的测试方法的流程图；

图6为本发明实施例三提供的一种自动驾驶车辆的测试装置的结构示意图；

图7为本发明实施例四提供的一种计算机设备的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。

实施例一

图1为本发明实施例一提供的一种自动驾驶车辆的测试方法的流程图，本实施例可适用于在考官的监督下、在实际的环境中对自动驾驶车辆进行测试的情况，该方法可以由自动驾驶车辆的测试装置来执行，该自动驾驶车辆的测试装置可以由软件和/或硬件实现，可配置在计算机设备中，例如，服务器、工作站、个人电脑，等等，该方法具体包括如下步骤：

S101、确定符合测试项目的测试路线。

自动驾驶车辆是指车辆本身拥有环境感知、路径规划并且自主实现车辆控制的能力，也就是用电子技术控制车辆进行的仿人驾驶。

根据对车辆操控任务的把握程度，自动驾驶车辆可以分为L0非自动化(NoAutomotion)、L1驾驶人辅助(Driver Assistance)、L2部分自动化(Partial Automation)、L3有条件自动化(Conditional Automation)、L4高自动化(High Automation)、L5全自动化(Full Automation)。

本实施例中的自动驾驶车辆，可以指满足L1-L5中任一要求的车辆，其中，系统在L1-L3起辅助功能，当到达L4，车辆驾驶将交给系统，因此，自动驾驶车辆可选为满足L4、L5中任一要求的车辆。

在对自动驾驶车辆进行测试时，配置安全员和考官两个角色的用户。

安全员坐在主驾驶位，一般情况下为自动驾驶车辆提供检查服务，如检查是否正常开启，检查制动是否正常等，在面临异常状况时，安全员接管自动驾驶车辆，如有碰撞障碍物的风险时，安全员按下制动踏板进行刹车。

一般情况下，考官携带终端坐在副驾驶位或后排位置监督测试，当然，在测试某些项目时，考官也可以携带终端在车外的位置监督测试，该终端安装有用于监督测试的应用，该应用显示考官这个角色的用户所具有权限下的各项功能，对自动驾驶车辆的测试进行监督。

其中，终端可以为对测试进行定制化的终端，如平板等，设置有高精度的导航定位芯片，也可以配置有导航定位芯片的通用型移动终端，如手机等，本实施例对此不加以限制。

在实际应用中，安全员将自动驾驶车辆行驶至实际的道路上，考官观察环境，在认为环境(如行人、行车、交通标志、道路等)满足某个项目的测试时，可以通过监控终端向计算机设备发送对该项目进行测试的请求，计算机设备响应该请求，向无人驾驶车辆发送进行该测试的指令，通知安全员做好测试该项目的准备。

需要说明的是，由于测试的标准不同，测试的项目也有所不同，在一个示例中，测试的项目可以包括如下的至少一种：

1、交通标志、交通标线的识别及响应

在本示例中，测试的场景可以包括限速并解除限速标识、停车让行标识(行人近端通过)、停车让行标识(行人远端通过)、人形横道线、人形横道线(行人近端通过)、人形横道线(行人远端通过)，等等。

2、交通信号灯的识别及响应

在本示例中，测试的场景可以包括十字路口右转无等待、十字路口右转无等待(机动车)、十字路口右转等待十字路口右转等待(机动车)、十字路口直行、十字路口直行(黄闪)、十字路口左转、十字路口左转(行人近端通过)、十字路口左转(行人远端通过)、夜间十字路口右转无等待、夜间十字路口右转无等待(机动车)、夜间十字路口右转等待、夜间十字路口右转等待(机动车)、夜间十字路口直行、夜间十字路口直行(黄闪)、夜间十字路口左转、夜间十字路口左转(行人近端通过)、夜间十字路口左转(行人远端通过)，等等。

3、车辆切入及切出

在本示例中，测试的场景可以包括机动车前方切入后再切出、机动车前方切入后再切出(机动车)、机动车从后方快速切入后再切出、机动车后方切入后再切出(机动车)，等等。

4、障碍物识别及响应

在本示例中，测试的场景可以包括自车车道前方有交通锥、自车车道前方有交通锥且机动车同向并行、自车车道前方有交通锥且后方有机动车快速接近、自车车道前方有交通锥且对向车道有机动车快速接近、自车车道前方有三脚架、自车车道前方有水马、自车车道前方有施工牌、相邻车道有施工牌，等等。

5、行人和非机动车识别及避让

在本示例中，测试的场景可以包括行人横穿马路(近端)、行人横穿马路(远端)、行人马路边散步(同向)、行人马路边散步(反向)、非机动车横穿马路(近端)、非机动车横穿马路(远端)、非机动车在非机动车道行驶(同向)、非机动车在非机动车道行驶(反向)，等等。

6、跟车行驶

在本示例中，测试的场景可以包括直道稳定跟车、直道走停跟车、弯道稳定跟车、弯道走停跟车、直道跟车且目标车遇到静止车辆后切出、直道稳定跟车(对向车道有机动车)、直道走停跟车(对向车道有机动车)、弯道稳定跟车(对向车道有机动车)、弯道走停跟车(对向车道有机动车)，等等。

7、靠边停车

在本示例中，测试的场景可以包括靠边停车、靠边停车(行人)、靠边停车(非机动车)、靠边停车(右侧机动车)、靠边停车(左侧机动车)，等等。

8、超车

在本示例中，测试的场景可以包括直道超车且周围无机动车干扰、直道超车且左侧同向车道有机动车并行、直道超车且左侧同向车道有机动车快速接近、直道超车且左侧对向车道有机动车朝自车驶来、弯道超车且周围无机动车干扰、弯道超车且左侧同向车道有机动车并行、弯道超车且左侧同向车道有机动车快速接近、弯道超车且左侧对向车道有机动车朝自车驶来，等等。

9、并道

在本示例中，测试的场景可以包括前方车道减少且周围无机动车、前方车道减少且左侧有机动车并行、前方车道减少且左侧有机动车快速接近、前方车道减少且左侧有机动车并入相邻车道、前方车道减少且左侧对向车道朝自车驶来，等等。

10、无灯控交叉路口通行

在本示例中，测试的场景可以包括环形路口通行、环形路口通行且机动车驶入环岛、环形路口通行且机动车驶出环岛、无交通信号灯十字路口右转、无交通信号灯十字路口直行，等等。

11、自动紧急制动

在本示例中，测试的场景可以包括直道前车紧急制动、弯道前车紧急制动、行人横穿斑马线，旁边车辆有遮挡车辆，等等。

12、人工接管

在本示例中，测试的场景可以包括踩刹车接管、踩油门接管、转方向盘接管、停止按钮接管，等等。

13、特殊场景测试

在本示例中，测试的场景可以包括隧道通行、停车场停车，等等。

当然，上述测试的项目只是作为示例，在实施本发明实施例时，可以根据实际情况设置其他测试的项目，本发明实施例对此不加以限制。另外，除了上述判断处理方法外，本领域技术人员还可以根据实际需要采用其它测试的项目，本发明实施例对此也不加以限制。

在本实施例中，对于不同的项目，对测试的环境的要求有所不同，在确定对自动驾驶车辆测试某个项目时，可遍历符合该项目对环境的要求的路线，并将该路线发送至自动驾驶车辆，待自动驾驶车辆在该路线上测试该项目。

在一种查找路线的方式中，针对具有固定测试标识的项目，例如，项目“交通标志、交通标线的识别及响应”中的“识别限速并解除限速标识”，要求测试的环境中具有限速标识、解除限速标识，限速标识、解除限速标识通常已标记在电子地图中，针对此情况，计算机设备可自动遍历自动驾驶车辆附近的道路，从中查找满足符合项目的路线。

在具体实现中，确定对自动驾驶车辆测试的项目和自动驾驶车辆当前所处的位置，如接收自动驾驶车辆在定位时发送的GPS(Global Positioning System，全球定位系统)数据，从GPS数据中提取表示位置的经纬度。

从数据库针对项目存储的信息中，查询项目中规定的测试标识及测试标识的顺序，如识别限速并解除限速标识的场景中，规定道路具有限速标识、解除限速标识，顺序为限速标识在先、解除限速标识在后。

以该位置作为起点，查找与位置连通的道路，作为候选道路。

若候选道路上具有测试标识且该测试标识符合该顺序，则可沿候选道路生成经过测试标识的路线。

在另一种查找路线的方式中，针对具有无固定测试标识的项目，例如，项目“车辆切入及切出”中“机动车前方切入后再切出”、“机动车前方切入后再切出(机动车)”等场景，要求测试的环境中具有处于运动状态的车辆，处于运动状态的车辆并不标记在电子地图中，针对此情况，考官可在终端遍历自动驾驶车辆附近的道路，从中查找满足符合项目的路线。

在具体实现中，可确定对自动驾驶车辆测试的项目和接收考官(以用户ID表示)通过终端发送的路线，对考官进行合法性校验，以及，查询路线所属道路的通行属性。

若考官通过合法性校验、且该通行属性为允许自动驾驶车辆行驶，则确定该路线符合项目。

当然，上述设计路线的方式只是作为示例，在实施本发明实施例时，可以根据实际情况设置其他设计路线的方式，例如，将在先设计的路线记录在数据库中，待其他在周围一定范围内请求测试相同的项目时，直接推送该路线给自动驾驶车辆，或者，对该路线进行修改(如增加路线的长度等)之后再推送给自动驾驶车辆，本发明实施例对此不加以限制。另外，除了上述判断处理方法外，本领域技术人员还可以根据实际需要采用其它设计路线的方式，本发明实施例对此也不加以限制。

S102、获取自动驾驶车辆在沿路线行驶时、针对项目检测的数据，作为车载测试数据。

在本实施例中，自动驾驶车辆按照项目的要求沿路线行驶，在行驶的过程中，自动驾驶车辆调用自身的传感器(如激光雷达、重力传感器、导航定位芯片、计时器等)检测项目所需的数据，作为车载测试数据发送至计算机设备。

需要说明的是，不同的项目对测试的要求有所不同，因此，自动驾驶车辆检测的数据也有所不同，本实施例对此不加以限制。

例如，对于项目“交通标志、交通标线的识别及响应”，检测自车速度、自车加速度、自车位置、自车停车位置、行人速度、行人位置、自车与行人距离、测试时间等数据作为车载测试数据。

S103、接收针对项目确认的测试标识，作为机载测试标识。

在本实施例中，考官在自动驾驶车辆行驶经过测试标识时，可以在终端选定测试标识，并针对该测试标识触发确认操作，此时，终端可以将该测试标识(携带时间)发送至计算机设备，计算机设备将该测试标识作为机载测试标识进行记录。

其中，测试标识是在测试项目时，对测试的要求起转折作用的标识，属于测试的转折点，即两个测试标识之间的要求是相同的。

需要说明的是，在不同的项目中，测试的要求有所不同，因此，测试标识的类型、数量也有所不同，该测试标识的类型可以为道路上的任一物体，也可以为行人、车辆，等等，本实施例对此不加以限制。

例如，如图2A所示，在项目“交通标志、交通标线的识别及响应”中的“识别限速并解除限速标识”，测试的要求为自动驾驶车辆自车以60km/h的速度行驶，在达到限速标识时，自动驾驶车辆的速度降到限速以下，驶过解除限速标识后，自动驾驶车辆的速度应能恢复道路行驶常速度，在本示例中，测试标识为限速标识、解除限速标识。

又例如，如图2B所示，在项目“交通标志、交通标线的识别及响应”中的“停车让行标识(行人近端通过)”，测试的要求为自动驾驶车辆自车沿道路行驶至停车让行标识处，当行人从停车让行标识近端通过时，自车需停车等待行人通过后才允许继续行驶，在本示例中，测试标识为停车让行标识、近端的行人。

又例如，如图2C所示，在项目“交通标志、交通标线的识别及响应”中的“人形横道线”，测试的要求为自动驾驶车辆自车沿道路行驶至人形横道线处，自车需减速防止突发情况，在本示例中，测试标识为人行横道线。

S104、以机载测试标识所处的时间作为切分的节点，将车载测试数据切分为多个目标测试数据。

在本实施例中，在时间轴上排列自动驾驶车辆检测的多个车载测试数据，形成序列，在时间轴上寻找终端检测的机载测试标识所处的时间，以该时间作为切分的节点，将车载测试数据切分为多个(两个或两个以上)目标测试数据，从而将单项测试划分为多个(两个或两个以上)阶段。

假设具有n(n为正整数)个机载测试标识，则可以将车载测试数据切分为n+1个目标测试数据。

S105、根据多个目标测试数据生成自动驾驶车辆测试项目的测试结果。

在本实施例中，对该项目的目标测试数据按照该项目的测试要求进行分析，从而生成自动驾驶车辆测试项目的测试结果。

一方面，该测试结果可以包括自动驾驶车辆是否通过该项目的测试，另一方面，该测试结果也可以包括自动驾驶车辆的性能指标，从安全性、舒适性、合理性等方面按照一定的转换规则将该目标测试数据转换为分数，计算分数之和即可获得性能指标。

在具体实现中，针对是否通过该项目的测试，可确定在项目中、多个目标测试数据分别对应的多个测试标准，即每个目标测试数据对应一个测试标准，所谓测试标准，可以指该项目中满足某个阶段要求的数据，如低于自车速度大于某个阈值、自车加速度在某个范围，等等。

在一种情况中，该测试标准是固定的数据，例如，在项目“交通标志、交通标线的识别及响应”中的“识别限速并解除限速标识”，自车加速度(目标测试数据)限制在-5m/s²～3m/s²(测试标准)。

在另一种情况中，终端将该测试标准随测试标识一同发送至计算机设备，计算机设备记录该测试标准，例如，在项目“交通标志、交通标线的识别及响应”中的“识别限速并解除限速标识”，若终端发送表示限速40km/h的限速标识，则该限速标识之后的一段自车速度(目标测试数据)限制在40km/h(测试标准)以下。

在本实施例中，将整个项目的测试划分为多个单项测试，可将多个目标测试数据分别与多个测试标准进行对比，以确定所述自动驾驶车辆是否通过项目的单项测试。

若多个目标测试数据均符合多个测试标准，即每个目标测试数据均符合相应的测试标准，则确定自动驾驶车辆通过项目的单项测试。

若任一目标测试数据不符合所述测试标准，则确定自动驾驶车辆未通过项目的单项测试。

若单项测试的数量到达预设的数量阈值(如30)，则统计单项测试的通过率。

此后，可基于通过率确定自动驾驶车辆是否通过项目的测试。

若通过率大于或等于预设的概率阈值，则确定测试结果为自动驾驶车辆通过项目的测试。

若通过率小于预设的概率阈值，则确定测试结果为自动驾驶车辆未通过项目的测试。

此外，在测试的过程中，若发生碰撞障碍物、安全员接管等情况，可以认为自动驾驶车辆未通过该项目的测试。

在本实施例中，确定符合测试项目的测试路线，获取自动驾驶车辆在沿路线行驶时、针对项目检测的数据，作为车载测试数据，接收针对项目确认的测试标识，作为机载测试标识，以机载测试标识所处的时间作为切分的节点，将车载测试数据切分为多个目标测试数据，根据多个目标测试数据生成自动驾驶车辆测试项目的测试结果，机载测试标识作为第三方确认的信息，可对自动驾驶车辆的车载测试数据进行监督，摆脱了固定场所的约束，不需要技术人员摆设各种设施，可随时随地复用路线上现有的设施进行测试，大大降低了成本，并且，路线上环境广阔，为真实的环境，单次可测试的项目较多，相同的项目也可在不同的环境中进行测试，比如，限速、解除限速的场景，可以在高速公路去测试，也可以在市区道路拐弯处测试，还可以在隧道测试，等等，可减少BUG的出现，从而提高了测试的效率。

实施例二

图3为本发明实施例二提供的一种自动驾驶车辆的测试方法的流程图，本实施例以前述实施例为基础，进一步增加对车载测试数据进行校准的处理操作，该方法具体包括如下步骤：

S301、确定对自动驾驶车辆测试项目。

S302、查找符合项目的路线。

S303、获取自动驾驶车辆在沿路线行驶时、针对项目检测的数据，作为车载测试数据。

S304、获取终端在随自动驾驶车辆沿路线行驶时、针对项目检测的数据，作为机载测试数据。

在本实施例中，考官携带终端坐在自动驾驶车辆中，终端随车辆沿路线行驶，在行驶的过程中，终端可调用自身的传感器(如重力传感器、导航定位芯片、计时器等)检测项目所需的数据，作为机载测试数据发送至计算机设备。

需要说明的是，终端与自动驾驶车辆的至少部分传感器的类型相同，因此，机载测试数据与车载测试数据的类型至少部分相同，即机载测试数据属于车载测试数据的子集。

S305、根据机载测试数据对车载测试数据进行校准。

在实际应用中，自动驾驶车辆与考官的终端是在一起的，那么，自动驾驶车辆与考官的终端所检测的速度、位置等数据，原则上是一样的，但是，传感器的性能会有差异，并且，检测时也存在一定的误差，导致自动驾驶车辆与考官的终端实际所检测的速度、位置等数据通常会存在一定差异。

在本实施例中，可以以机载测试数据作为参考，对相同类型的车载测试数据进行校准，从而提高车载测试数据的精确度，从而提高测试的准确性。

在本发明的一个实施例中，S305可以包括如下步骤：

S3051、查询检测车载测试数据时记录的时间，作为第一时间戳。

自动驾驶车辆检测到每个车载测试数据时，同时记录监测该车载测试数据的时间，车载测试数据及其时间一同发送至计算机设备，计算机设备一同存储车载测试数据及其时间，待进行校准时，提取车载测试数据及其时间，为便于区分，该时间可认为是第一时间戳。

S3052、查询检测机载测试数据时记录的时间，作为第二时间戳。

终端检测到每个机载测试数据时，同时记录监测该机载测试数据的时间，将机载测试数据及其时间一同发送至计算机设备，计算机设备一同存储机载测试数据及其时间，待进行校准时，提取机载测试数据及其时间，为便于区分，该时间可认为是第二时间戳。

S3053、若第一时间戳与第二时间戳之间的差值小于预设的第一时间阈值，则基于第一时间戳对应的车载测试数据与第二时间戳对应的机载测试数据计算检测差异值。

如图4所示，由于自动驾驶车辆的传感器与终端的传感器不同，自动驾驶车辆的传感器与终端的传感器检测的频率通常会存在差异，自动驾驶车辆的传感器与终端的传感器在检测一时间段之后，会出现在相同的时间检测数据的情况。

在本实施例中，计算第一时间戳与第二时间戳之间的差值，并将该差值与预设的第一时间阈值进行比较。

若该差值大于或等于第一时间阈值，则表示第一时间戳与第二时间戳之间的差异较大，两者并不相同。

若该差值小于第一时间阈值，则表示第一时间戳与第二时间戳之间的差异较小，是在误差范围内，两者相同。

此时，可以计算相同时间对应的车载测试数据与机载测试数据之间的差异，作为检测差异值，即该检测差异值用于表征检测车载测试数据与检测机载测试数据的差异。

在一个示例中，可对第一时间戳对应的车载测试数据配置第一权重，获得第一候选测试数据；对第二时间戳对应的机载测试数据配置第二权重，获得第二候选测试数据。

其中，第一权重与检测车载测试数据的传感器的精确度正相关、第二权重与检测机载测试数据的传感器的精确度正相关，第一权重与第二权重之间的和值通常为1，即检测车载测试数据的传感器的精确度越高，则第一权重越大，检测车载测试数据的传感器的精确度越低，则第二权重越小，反之，检测车载测试数据的传感器的精确度越低，则第一权重越小，检测车载测试数据的传感器的精确度越高，则第二权重越大。

计算第一候选测试数据与第二候选测试数据之间的和值，作为参考测试数据，该参考测试数据可作为在相同时间所采集到的数据的标准值。

计算第一时间戳对应的车载测试数据与参考测试数据(即标准值)之间的差值，作为检测差异值。

当然，上述计算检测差异值的方式只是作为示例，在实施本发明实施例时，可以根据实际情况设置其他计算检测差异值的方式，例如，以车载测试数据与机载测试数据之间平均值的一半作为检测差异值，等等，本发明实施例对此不加以限制。另外，除了上述计算检测差异值的方式外，本领域技术人员还可以根据实际需要采用其它计算检测差异值的方式，本发明实施例对此也不加以限制。

S3054、若检测差异值大于预设的差异阈值，则对位于当前第一时间戳与上一个第一时间戳之间每个车载测试数据加上检测差异值。

在本实施例中，可将检测差异值与预设的差异阈值进行比较，若检测差异值小于或等于差异阈值，则表示检测差异值较小，可忽略。检测差异值大于预设的差异阈值，则表示检测差异值较大，待进行校准。

在校准时，使用分段的方式进行校准，减少校准的数据量，从而减少差异在时间轴上的积累，具体而言，针对每连个第一时间戳之间的车载测试数据，均加上检测差异值，作为校准之后的检测差异值。

例如，如图4所示，第一时间戳401与相应位置的第二时间戳时间相同，此后，第一时间戳402与相应位置的第二时间戳时间相同，此时，可对第一时间戳401与第一时间戳402之间的车载测试数据进行校准。

S306、接收针对项目确认的测试标识，作为机载测试标识。

S307、以机载测试标识所处的时间作为切分的节点，将车载测试数据切分为多个目标测试数据。

S308、根据多个目标测试数据生成自动驾驶车辆测试项目的测试结果。

实施例三

图5为本发明实施例三提供的一种自动驾驶车辆的测试方法的流程图，本实施例以前述实施例为基础，进一步增加对机载测试标识进行校准的处理操作，该方法具体包括如下步骤：

S501、确定对自动驾驶车辆测试项目。

S502、查找符合项目的路线。

S503、获取自动驾驶车辆在沿路线行驶时、针对项目检测的数据，作为车载测试数据。

S504、接收针对项目确认的测试标识，作为机载测试标识。

S505、获取自动驾驶车辆在沿路线行驶时采集的视频数据。

在本实施例中，机载测试标识是考官进行确认的，人工确认时可能会存在反应不及时导致其时间存在的误差的情况，针对此种情况，自动驾驶车辆可以在沿路线行驶时实时调用相机采集视频数据，并发送至计算机设备。

S506、从视频数据中识别项目对应的测试标识，作为车载测试标识。

在计算机设备中，以项目对应的测试标识为目标，调用目标检测算法，如Fast R-CNN、Faster R-CNN和R-FCN等RCNN，或者，如YOLO、SSD和RetinaNet等单次检测器，独立于自动驾驶车辆在视频数据中检测相应的测试标识，作为车载测试标识。

S507、根据车载测试标识所处的时间对机载测试标识所处的时间进行校准。

在实际应用中，自动驾驶车辆经过测试标识的时间是固定的，那么，对视频数据检测到的车载测试标识与考官的终端所检测的机载测试标识，原则上时间是相同的，但是，相机采集视频数据存在延时，并且，考官人工确认检测标识也存在一定的误差，导致对视频数据与考官的终端实际所检测的时间通常会存在一定差异。

在本实施例中，可以以车载测试标识所处的时间作为参考，对同一位置的机载测试标识所处的时间进行校准，从而提高机载测试标识所处时间的精确度，从而提高测试的准确性。

需要说明的是，车载测试标识所处的时间与机载测试标识所处的时间，均可以指自动驾驶车辆经过车载测试标识的时间。

在本发明的一个实施例中，S507可以包括如下步骤：

S5071、查询识别车载测试标识时记录的时间，作为第三时间戳。

计算机设备在检测到自动驾驶车辆经过车载测试标识时，记录该时间，待进行校准时，提取该时间，为便于区分，该时间可认为是第三时间戳。

S5072、查询确认机载测试标识时记录的时间，作为第四时间戳。

终端在确认机载测试标识时，同时记录确认的时间，将机载测试标识及其时间一同发送至计算机设备，计算机设备一同存储机载测试标识及其时间，待进行校准时，提取机载测试标识及其时间，为便于区分，该时间可认为是第四时间戳。

S5073、若第三时间戳与第四时间戳之间的差值大于预设的第二时间阈值，则基于第三时间戳与第四时间戳计算参考时间戳。

在本实施例中，计算第三时间戳与第四时间戳之间的差值，并将该差值与预设的第二时间阈值进行比较。

若该差值小于或等于第二时间阈值，则表示第三时间戳与第四时间戳之间的差异较小，是在误差范围内，两者相同。

若该差值大于或等于第二时间阈值，则表示第三时间戳与第四时间戳之间的差异较大，两者并不相同，待校准。

在一个示例中，可对第三时间戳配置第三权重，获得第一候选时间戳；对第四时间戳配置第四权重，获得第二候选时间戳。

其中，第三权重与检测车载测试标识的精确度正相关、第四权重与考官确认机载测试标识的精确度正相关，第三权重与第四权重之间的和值通常为1，即检测车载测试标识的精确度越高，则第三权重越大，考官确认机载测试标识的精确度越低，则第二权重越小，反之，检测车载测试标识的精确度越低，则第三权重越小，考官确认机载测试标识的精确度越高，则第四权重越小。

对于考官确认机载测试标识的精确度，可以认为是该考官历史确认的第四时间戳在误差范围内的概率。

此时，计算第一候选时间戳与第二候选时间戳之间的和值，作为参考时间戳。

当然，上述计算参考时间戳的方式只是作为示例，在实施本发明实施例时，可以根据实际情况设置其他计算参考时间戳的方式，例如，以第三时间戳与第四时间戳之间的平均值作为参考时间戳，等等，本发明实施例对此不加以限制。另外，除了上述计算参考时间戳的方式外，本领域技术人员还可以根据实际需要采用其它计算参考时间戳的方式，本发明实施例对此也不加以限制。

S5077、将参考时间戳更新为机载测试标识所处的时间。

参考时间戳为准确率较高的时间，可作为标准的时间，可更新为机载测试标识所处的时间，即考官确认的、自动驾驶车辆经过测试标识的时间。

S508、以机载测试标识所处的时间作为切分的节点，将车载测试数据切分为多个目标测试数据。

S509、根据多个目标测试数据生成自动驾驶车辆测试项目的测试结果。

实施例四

图6为本发明实施例四提供的一种自动驾驶车辆的测试装置的结构示意图，该装置具体可以包括如下模块：

测试路线确定模块601，用于确定符合测试项目的测试路线；

车载测试数据获取模块602，用于获取自动驾驶车辆在沿所述路线行驶时、针对所述项目检测的数据，作为车载测试数据；

机载测试标识获取模块603，用于接收针对所述项目确认的测试标识，作为机载测试标识；

目标测试数据切分模块604，用于以所述机载测试标识所处的时间作为切分的节点，将所述车载测试数据切分为多个目标测试数据；

测试结果生成模块605，用于根据多个所述目标测试数据生成所述自动驾驶车辆测试所述项目的测试结果。

在本发明的一个实施例中，所述测试路线确定模块601包括：

位置检测子模块，用于确定对自动驾驶车辆测试的项目和所述自动驾驶车辆当前所处的位置；

测试标识查询子模块，用于查询所述项目中规定的测试标识及所述测试标识的顺序；

候选道路查找子模块，用于查找与所述位置连通的道路，作为候选道路；

路线生成子模块，用于若所述候选道路上具有所述测试标识且所述测试标识符合所述顺序，则沿所述候选道路生成经过所述测试标识的路线。

在本发明的另一个实施例中，所述测试路线确定模块601包括：

路线接收子模块，用于确定对自动驾驶车辆测试的项目和接收终端发送的路线；

合法性校验校验子模块，用于对所述终端进行合法性校验；

通行属性查询子模块，用于查询所述路线所属道路的通行属性；

路线符合确定子模块，用于若所述终端通过所述合法性校验、且所述通行属性为允许所述自动驾驶车辆行驶，则确定所述路线符合所述项目。

在本发明的一个实施例中，所述测试结果生成模块605包括：

测试标准确定子模块，用于确定在所述项目中、多个所述目标测试数据分别对应的多个测试标准；

单项测试确定子模块，用于将多个所述目标测试数据分别与多个所述测试标准进行对比，以确定所述自动驾驶车辆是否通过所述项目的单项测试；

通过率确定子模块，用于若所述单项测试的数量到达预设的数量阈值，则统计所述单项测试的通过率；

通过确定子模块，用于基于所述通过率确定所述自动驾驶车辆是否通过所述项目的测试。

在本发明的一个实施例中，还包括：

机载测试数据获取模块，用于获取终端在随所述自动驾驶车辆沿所述路线行驶时、针对所述项目检测的数据，作为机载测试数据；

车载测试数据校准模块，用于根据所述机载测试数据对所述车载测试数据进行校准。

在本发明的一个实施例中，所述车载测试数据校准模块包括：

第一时间戳查询子模块，用于查询检测所述车载测试数据时记录的时间，作为第一时间戳；

第二时间戳查询子模块，用于查询检测所述机载测试数据时记录的时间，作为第二时间戳；

检测差异值计算子模块，用于若所述第一时间戳与所述第二时间戳之间的差值小于预设的第一时间阈值，则基于所述第一时间戳对应的车载测试数据与所述第二时间戳对应的机载测试数据计算检测差异值，所述检测差异值用于表征检测所述车载测试数据与检测所述机载测试数据的差异；

检测差异值添加子模块，用于若所述检测差异值大于预设的差异阈值，则对位于当前所述第一时间戳与上一个所述第一时间戳之间每个所述车载测试数据加上所述检测差异值。

在本发明实施例的一个示例中，所述检测差异值计算子模块包括：

第一权重配置单元，用于对所述第一时间戳对应的车载测试数据配置第一权重，获得第一候选测试数据；

第二权重配置单元，用于对所述第二时间戳对应的机载测试数据配置第二权重，获得第二候选测试数据；

参考测试数据计算单元，用于计算所述第一候选测试数据与所述第二候选测试数据之间的和值，作为参考测试数据；

测试数据差值计算单元，用于计算所述第一时间戳对应的车载测试数据与所述参考测试数据之间的差值，作为检测差异值。

在本发明的一个实施例中，还包括：

视频数据获取模块，用于获取所述自动驾驶车辆在沿所述路线行驶时采集的视频数据；

车载测试标识识别模块，用于从所述视频数据中识别所述项目对应的测试标识，作为车载测试标识；

时间校准模块，用于根据所述车载测试标识所处的时间对所述机载测试标识所处的时间进行校准。

在本发明的一个实施例中，所述时间校准模块包括：

第三时间戳查询子模块，用于查询识别所述车载测试标识时记录的时间，作为第三时间戳；

第四时间戳查询子模块，用于查询确认所述机载测试标识时记录的时间，作为第四时间戳；

参考时间戳计算子模块，用于若所述第三时间戳与所述第四时间戳之间的差值大于预设的第二时间阈值，则基于所述第三时间戳与所述第四时间戳计算参考时间戳；

参考时间戳更新子模块，用于将所述参考时间戳更新为所述机载测试标识所处的时间。

在本发明实施例的一个示例中，所述参考时间戳计算子模块包括：

第三权重配置单元，用于对所述第三时间戳配置第三权重，获得第一候选时间戳；

第四权重配置单元，用于对所述第四时间戳配置第四权重，获得第二候选时间戳；

时间和值计算单元，用于计算所述第一候选时间戳与所述第二候选时间戳之间的和值，作为参考时间戳。

本发明实施例所提供的自动驾驶车辆的测试装置可执行本发明任意实施例所提供的自动驾驶车辆的测试方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。

实施例五

图7为本发明实施例五提供的一种计算机设备的结构示意图。如图7所示，该计算机设备包括处理器700、存储器701、通信模块702、输入装置703和输出装置704；计算机设备中处理器700的数量可以是一个或多个，图7中以一个处理器700为例；计算机设备中的处理器700、存储器701、通信模块702、输入装置703和输出装置704可以通过总线或其他方式连接，图7中以通过总线连接为例。

存储器701作为一种计算机可读存储介质，可用于存储软件程序、计算机可执行程序以及模块，如本实施例中的自动驾驶车辆的测试方法对应的模块(例如，如图6所示的自动驾驶车辆的测试装置中的测试路线确定模块601、车载测试数据获取模块602、机载测试标识获取模块603、目标测试数据切分模块604和测试结果生成模块605)。处理器700通过运行存储在存储器701中的软件程序、指令以及模块，从而执行计算机设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的自动驾驶车辆的测试方法。

存储器701可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序；存储数据区可存储根据计算机设备的使用所创建的数据等。此外，存储器701可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实例中，存储器701可进一步包括相对于处理器700远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至计算机设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

通信模块702，用于与显示屏建立连接，并实现与显示屏的数据交互。

输入装置703可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与计算机设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，还可以是用于获取图像的摄像头以及获取音频数据的拾音设备。

输出装置704可以包括扬声器等音频设备。

需要说明的是，输入装置703和输出装置704的具体组成可以根据实际情况设定。

处理器700通过运行存储在存储器701中的软件程序、指令以及模块，从而执行设备的各种功能应用以及数据处理，即实现上述的电子白板的连接节点控制方法。

本实施例提供的计算机设备，可执行本发明任一实施例提供的自动驾驶车辆的测试方法，具体相应的功能和有益效果。

实施例六

本发明实施例六还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现一种自动驾驶车辆的测试方法，该方法包括：

确定符合测试项目的测试路线；

获取自动驾驶车辆在沿所述路线行驶时、针对所述项目检测的数据，作为车载测试数据；

接收针对所述项目确认的测试标识，作为机载测试标识；

以所述机载测试标识所处的时间作为切分的节点，将所述车载测试数据切分为多个目标测试数据；

根据多个所述目标测试数据生成所述自动驾驶车辆测试所述项目的测试结果。

当然,本发明实施例所提供的计算机可读存储介质,其计算机程序不限于如上所述的方法操作,还可以执行本发明任意实施例所提供的自动驾驶车辆的测试方法中的相关操作。

通过以上关于实施方式的描述，所属领域的技术人员可以清楚地了解到，本发明可借助软件及必需的通用硬件来实现，当然也可以通过硬件实现，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如计算机的软盘、只读存储器(Read-Only Memory,ROM)、随机存取存储器(RandomAccess Memory,RAM)、闪存(FLASH)、硬盘或光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

值得注意的是，上述自动驾驶车辆的测试装置的实施例中，所包括的各个单元和模块只是按照功能逻辑进行划分的，但并不局限于上述的划分，只要能够实现相应的功能即可；另外，各功能单元的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。

注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。

Claims (13)

1.一种自动驾驶车辆的测试方法，其特征在于，包括：

确定符合测试项目的测试路线；

获取自动驾驶车辆在沿所述路线行驶时、针对所述项目检测的数据，作为车载测试数据；

接收针对所述项目确认的测试标识，作为机载测试标识；

以所述机载测试标识所处的时间作为切分的节点，将所述车载测试数据切分为多个目标测试数据；

根据多个所述目标测试数据生成所述自动驾驶车辆测试所述项目的测试结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定符合测试项目的测试路线，包括：

确定对自动驾驶车辆测试的项目和所述自动驾驶车辆当前所处的位置；

查询所述项目中规定的测试标识及所述测试标识的顺序；

查找与所述位置连通的道路，作为候选道路；

若所述候选道路上具有所述测试标识且所述测试标识符合所述顺序，则沿所述候选道路生成经过所述测试标识的路线。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述查找符合所述项目的路线，包括：

确定对自动驾驶车辆测试的项目和接收终端发送的路线；

对所述终端进行合法性校验；

查询所述路线所属道路的通行属性；

若所述终端通过所述合法性校验、且所述通行属性为允许自动驾驶车辆行驶，则确定所述路线符合所述项目。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据多个所述目标测试数据生成所述自动驾驶车辆测试所述项目的测试结果，包括：

确定在所述项目中、多个所述目标测试数据分别对应的多个测试标准；

将多个所述目标测试数据分别与多个所述测试标准进行对比，以确定所述自动驾驶车辆是否通过所述项目的单项测试；

若所述单项测试的数量到达预设的数量阈值，则统计所述单项测试的通过率；

基于所述通过率确定所述自动驾驶车辆是否通过所述项目的测试。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

获取终端在随所述自动驾驶车辆沿所述路线行驶时、针对所述项目检测的数据，作为机载测试数据；

根据所述机载测试数据对所述车载测试数据进行校准。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述机载测试数据对所述车载测试数据进行校准，包括：

查询检测所述车载测试数据时记录的时间，作为第一时间戳；

查询检测所述机载测试数据时记录的时间，作为第二时间戳；

若所述第一时间戳与所述第二时间戳之间的差值小于预设的第一时间阈值，则基于所述第一时间戳对应的车载测试数据与所述第二时间戳对应的机载测试数据计算检测差异值，所述检测差异值用于表征检测所述车载测试数据与检测所述机载测试数据的差异；

若所述检测差异值大于预设的差异阈值，则对位于当前所述第一时间戳与上一个所述第一时间戳之间每个所述车载测试数据加上所述检测差异值。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一时间戳对应的车载测试数据与所述第二时间戳对应的机载测试数据计算检测差异值，包括：

对所述第一时间戳对应的车载测试数据配置第一权重，获得第一候选测试数据；

对所述第二时间戳对应的机载测试数据配置第二权重，获得第二候选测试数据；

计算所述第一候选测试数据与所述第二候选测试数据之间的和值，作为参考测试数据；

计算所述第一时间戳对应的车载测试数据与所述参考测试数据之间的差值，作为检测差异值。

8.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

获取所述自动驾驶车辆在沿所述路线行驶时采集的视频数据；

从所述视频数据中识别所述项目对应的测试标识，作为车载测试标识；

根据所述车载测试标识所处的时间对所述机载测试标识所处的时间进行校准。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述根据所述车载测试标识所处的时间对所述机载测试标识所处的时间进行校准，包括：

查询识别所述车载测试标识时记录的时间，作为第三时间戳；

查询确认所述机载测试标识时记录的时间，作为第四时间戳；

若所述第三时间戳与所述第四时间戳之间的差值大于预设的第二时间阈值，则基于所述第三时间戳与所述第四时间戳计算参考时间戳；

将所述参考时间戳更新为所述机载测试标识所处的时间。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述基于所述第三时间戳与所述第四时间戳计算参考时间戳，包括：

对所述第三时间戳配置第三权重，获得第一候选时间戳；

对所述第四时间戳配置第四权重，获得第二候选时间戳；

计算所述第一候选时间戳与所述第二候选时间戳之间的和值，作为参考时间戳。

11.一种自动驾驶车辆的测试装置，其特征在于，包括：

测试路线确定模块，用于确定符合测试项目的测试路线；

车载测试数据获取模块，用于获取自动驾驶车辆在沿所述路线行驶时、针对所述项目检测的数据，作为车载测试数据；

机载测试标识获取模块，用于接收针对所述项目确认的测试标识，作为机载测试标识；

目标测试数据切分模块，用于以所述机载测试标识所处的时间作为切分的节点，将所述车载测试数据切分为多个目标测试数据；

测试结果生成模块，用于根据多个所述目标测试数据生成所述自动驾驶车辆测试所述项目的测试结果。

12.一种计算机设备，其特征在于，所述计算机设备包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-10中任一所述的自动驾驶车辆的测试方法。

13.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-10中任一所述的自动驾驶车辆的测试方法。

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