CN112213117B - 一种车辆测试的方法、装置、设备以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请公开了车辆测试的方法、装置、设备以及存储介质，涉及自动驾驶、智能交通等领域。具体实现方案为：获取车辆在自动驾驶模式下生成的多个测试记录，多个测试记录中的每个测试记录包括至少一个维度标签对应的测试数据；从多个测试记录中确定满足条件的问题测试记录，问题测试记录中存在至少一个维度标签对应的异常测试数据；确定问题测试记录的严重程度。由此可以对自动驾驶模式下，未触发测试人员接管车辆驾驶的异常问题进行挖掘。

Description

一种车辆测试的方法、装置、设备以及存储介质

技术领域

本申请涉及数据处理领域，尤其涉及自动驾驶、智能交通领域。

背景技术

自动驾驶车辆的测试阶段，在存在碰撞风险或者由于车辆停滞不前无法继续测试的情况下，测试人员会主动接管自动驾驶车辆并触发问题记录。但对于测试人员无需接管自动驾驶车辆的一些轻度问题，多数情况下基于测试人员的经验进行严重程度的主观判断。

由此会导致对自动驾驶车辆所出现的问题无法被精准、全面的记录。最终会影响自动驾驶车辆的安全性。

发明内容

本申请提供了一种车辆测试的方法、装置、设备以及存储介质。

根据本申请的一方面，本申请提供了一种车辆测试的方法，可以包括以下步骤：

获取车辆在自动驾驶模式下生成的多个测试记录，多个测试记录中的每个测试记录包括至少一个维度标签对应的测试数据；

从多个测试记录中确定满足条件的问题测试记录，问题测试记录中存在至少一个维度标签对应的异常测试数据；

确定问题测试记录的严重程度。

根据本申请的另一方面，提供了一种车辆测试的装置，可以包括以下组件：

测试记录获取模块，用于获取车辆在自动驾驶模式下生成的多个测试记录，多个测试记录中的每个测试记录包括至少一个维度标签对应的测试数据；

问题测试记录确定模块，用于从多个测试记录中确定满足条件的问题测试记录，问题测试记录中存在至少一个维度标签对应的异常测试数据；以及

严重程度确定模块，用于确定问题测试记录的严重程度。

第三方面，本申请实施例提供一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行本申请任意一项实施例所提供的方法。

第四方面，本申请实施例提供一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行本申请任意一项实施例所提供的方法。

第五方面，本申请实施例提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如上所述的方法。

通过上述方案，本申请实施例可以对自动驾驶模式下未触发测试人员接管车辆驾驶的异常问题进行挖掘。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：

图1是根据本申请车辆测试的方法的流程图；

图2是根据本申请确定问题测试记录的严重程度的流程图；

图3是根据本申请确定问题测试记录的严重程度的流程图；

图4是根据本申请车辆测试的装置的示意图；

图5是用来实现本申请实施例的车辆测试的方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

如图1所示，本申请提供一种车辆测试的方法，该方法可以包括以下步骤：

S101：获取车辆在自动驾驶模式下生成的多个测试记录，多个测试记录中的每个测试记录包括至少一个维度标签对应的测试数据；

S102：从多个测试记录中确定满足条件的问题测试记录，问题测试记录中存在至少一个维度标签对应的异常测试数据；

S103：确定问题测试记录的严重程度。

本申请实施例中的车辆可以包括全自动驾驶模式、半自动驾驶模式或手动驾驶模式等。本申请中的提及的车辆可以是测试车辆，测试车辆又可以称为主车。

测试记录可以是车辆在自动驾驶模式下检测的。每个测试记录可以包括至少一个维度标签对应的测试数据。其中，维度标签可以包括时间、地点、车辆的速度、加速度和加速度变化率、天气情况、道路情况、车辆行为、障碍物行为，以及车辆与障碍物的交互行为等。

其中，道路情况可以包括道路的路口、上下坡道路、高速道路、交通信号灯的状态等。

车辆行为可以包括测试车辆的转向、变道、驻车等行为。

障碍物行为可以包括障碍物的移动情况，障碍物可以包括人、动物等。

车辆以及障碍物的交互行为可以包括跟车行为、与障碍物的间距保持行为、变道时机等。

可以利用预先确定的标准数据对测试记录中的测试数据进行异常性检测。针对不同情况，标准数据可能存在不同。例如，在高速道路的情况下，车速的标准数据可以是100km/小时。在城市道路的情况下，车速的标准数据可以是60km/小时。又例如，在A路口的行驶规则可以是禁止右转、在B路口的行驶规则可以是禁止掉头。再例如，在雨天、雾天和光线不足时的行驶规则是开启车灯。

由此，利用标准数据可以确定测试数据是否异常。在测试记录中出现至少一个维度的测试数据与标准数据的差异超过允许范围的情况下，可以确定该数据为异常测试数据。基于此，可以确定包含该异常测试数据的测试记录满足条件。即，确定包含该异常测试数据的测试记录属于问题测试记录。一个问题测试记录可以对应测试车辆的一次异常行为。

示例性的，问题测试记录可以包括车道变更过程中与周围车辆的距离过近、红灯亮起时车速降低过快、在前车减速的情况下，测试车辆减速过晚或测试车辆在转弯过程中转向弯度过大或过小等。

一般情况下，在车辆的自动驾驶测试过程中，由于上述示例中的异常行为有可能不会触发测试员由自动驾驶模式切换至手动驾驶模式。因此，上述异常行为往往会被测试人员忽略，或者测试人员无法准确记录上述异常行为。

在本申请实施例中，在对测试记录进行分析后，可以确定出问题测试记录，即确定出测试车辆的异常行为。通过对异常行为的严重程度进行评判，可以避免上述问题测试记录被测试人员忽略或测试人员记录不准确的情况，从而对未触发测试人员接管车辆驾驶的异常问题进行挖掘。

对异常行为的严重程度进行评判，可以利用不同维度的信息进行。例如，可以利用异常测试数据确定严重程度；或者，可以利用异常测试数据的标签确定严重程度。

以利用异常测试数据确定严重程度为例。异常测试数据可以是反映乘客乘坐测试车辆的感受的数据，例如可以是测试人员输入的舒适度情况，也可以是测试车辆的速度、加速度等行驶参数。

以利用异常测试数据的标签确定严重程度为例。针对每条问题测试记录，可以首先统计出现异常测试数据所对应的维度标签，进而从中筛选出预设的维度标签。预设的维度标签可以是与自动驾驶策略相关的维度标签。其次，利用筛选出的预设的维度标签在出现异常测试数据所对应的维度标签中出现的次数或者比例等情况，确定严重程度。

另外，本申请的上述方案还可以结合问题测试记录中的时间、天气、地点等维度的标签丰富测试结果。例如，根据上述标签可以确定问题测试记录是否发生在特定时段、特定季节(特定天气情况)或者特定路段等，从而可以提供更多维度的信息参考。

通过上述方案，本申请实施例可以准确发掘并记录自动驾驶模式下的问题。即，对于相关技术中测试人员容易忽略的问题进行准确记录。进一步的，可以对自动驾驶策略的迭代更新提供数据支持。

如图2所示，在一种实施方式中，步骤S103中确定问题测试记录的严重程度，可以包括以下子步骤：

S1031：基于异常测试数据的维度标签确定问题测试记录的第一严重程度；

S1032：基于异常测试数据确定问题测试记录的第二严重程度；

S1033：利用第一严重程度和/或第二严重程度，确定问题测试记录的严重程度。

可以采用前述示例中提及的基于异常测试数据的维度标签确定的问题测试记录严重程度作为第一严重程度。第一严重程度可以以数值1、2、3分别表示“轻微”、“一般严重”和“非常严重”。对于确定第一严重程度的具体方式，将在后文进行详述。

另外，可以采用表征车辆内的乘客的乘车舒适度的异常测试数据确定的问题测试记录的严重程度作为第二严重程度。第二严重程度可以以数值1、2、3分别表示“有感”、“较差”和“不可接受”。

可以通过矩阵计算确定问题测试记录的严重程度。例如，矩阵中横向、纵向可以分别为第一严重程度对应的数值以及第二严重程度对应的数值。可以根据矩阵横向和纵向所对应数值的乘积作为问题测试记录的严重程度。数值的乘积可以包括：1、2、3、4、6、9。

例如，在数值的乘积为1至3的情况下，可以确定问题测试记录的严重程度较低。在数值的乘积为4至6的情况下，可以确定为严重程度较高。在数值的乘积为9的情况下，可以确定为严重程度最高。

另外，也可以单独将第一严重程度或第二严重程度作为问题测试记录的严重程度。

通过上述方案，可以利用不同维度确定出异常行为的严重程度。由于采用了不同维度，可以使得严重程度的确认结果更客观、准确。

如图3所示，在一种实施方式中，步骤S1031可以具体包括以下子步骤：

S10311：获取每个问题测试记录中异常测试数据所对应的维度标签；

S10312：确定预设的维度标签在异常测试数据所对应的维度标签中出现的情况；

S10313：根据情况确定第一严重程度。

针对每个问题测试记录，可以首先获取问题测试记录中的异常测试数据所对应的维度标签。其次，利用出预设的维度标签在出现异常测试数据所对应的维度标签中出现的情况确定第一严重程度。

在本申请实施例中，可以预先确定出至少一个预设的维度标签，预设的维度标签可以是与测试车辆行为相关的标签。

例如，“道路情况”、“时间”、“速度”、“加速度变化率”等标签可以认为与测试车辆的行为不相关。“车辆与障碍物的交互行为”、“车辆行为”等可以认为与测试车辆的行为相关。

在预设的维度标签存在于每一条问题测试记录的情况下，可以将存在预设的维度标签的每一条问题测试记录确定为“必现”。“必现”对应的严重等级为“非常严重”。

在预设的维度标签出现比例或次数超过阈值的情况下，可以将存在预设的维度标签的问题测试记录确定为“高频”。“高频”对应的严重等级为“一般严重”。

在预设的维度标签出现比例或次数未超过阈值的情况下，可以将存在预设的维度标签的问题测试记录确定为“偶现”。“偶现”对应的严重等级为“轻微”。

在一个示例中，例如车辆在自动驾驶模式下生成1000条测试记录，经过比对，确定出其中包含有3条问题测试记录。

第1条问题测试记录中的异常测试数据标签可以是“车辆行为”和“车辆与障碍物的交互行为”。

第2条问题测试记录中的异常测试数据标签可以是“车辆与障碍物的交互行为”。

第3条问题测试记录中的异常测试数据标签可以是“加速度变化率”。

示例性地，可以以预设的维度标签出现比例为50％作为条件。基于此，由于超过50％的问题测试记录中存在预设的维度标签，因此可以将存在预设的维度标签的第1条和第2条问题测试记录评定为“高频(一般严重)”，第3条问题测试记录中并不存在预设的维度标签，可以暂时忽略。

在另一个示例中，在3条问题测试记录中均存在预设的维度标签的情况下，可以将3条问题测试记录均评定为“必现(非常严重)”。

通过上述方案，可以根据预设的维度标签确定问题测试记录的严重程度。由于预设的维度标签可以根据测试需要进行选择，因此，本申请的实施方式理论上可以涵盖对自动驾驶模式下生成的任意维度的数据进行检测，且上述方案具有复用性。

在一种实施方式中，预设的维度标签包括：车辆的行为数据、障碍物的行为数据、和/或车辆针对障碍物的行为数据做出的反馈行为所对应的反馈行为数据。

车辆的行为数据可以包括：转向、起步、制动、避让等行为对应的数据。

障碍物的行为数据可以包括：道路上的人或动物等进行的交通行为所对应的数据，例如移动、避让等。

车辆针对障碍物的行为数据做出的反馈行为所对应的反馈行为数据可以包括：在车辆前方的障碍车辆出现减速(停止)或在车辆前方出现行人的情况下，车辆进行自动制动。又例如，在车道变更过程中，根据待变更的目标车道中的障碍车辆的行驶意图(如车速、车道变更)选择适当的车道变更时机。

通过上述方案，可以利用预设的维度标签进行问题测试记录严重程度的判断。仅以标签作为参数进行判断，可以在基于较少参数的情况下得出问题测试记录的严重程度。

在一种实施方式中，步骤S1032具体可以包括：

在异常测试数中确定表征车辆内的乘客的乘车舒适度的异常测试数据；

利用表征所述车辆内的乘客的乘车舒适度的异常测试数据确定第二严重程度。

表征车辆内的乘客的乘车舒适度的异常测试数据可以包括车辆的速度参数、转向参数和/或车辆内的乘客反馈的舒适度级别等。

其中，速度参数可以包括测试车辆的速度、加速度和/或加速度变化率等参数。

转向参数可以包括转向角，方向盘转向速率等参数。

乘客反馈的舒适度级别可以由乘客直接以“不可接受”、“较差”、“有感”等表示。

对应的，速度参数或转向参数超过第一舒适度阈值，则乘客的乘车舒适度可以确定为“不可接受”。

车速参数或转向参数在第一舒适度阈值和第二舒适度阈值之间，则乘客的乘车舒适度可以确定为“较差”。

车速参数或转向参数低于第二舒适度阈值，则乘客的乘车舒适度可以确定为“有感”。

其中，第一舒适度阈值大于第二舒适度阈值。

进一步的，可以为车辆的速度参数、转向参数和/或车辆内的乘客反馈的舒适度级别设置不同权重，通过计算加权和的方式确定第二严重程度。

通过上述方案，可以利用车辆行驶过程中乘客的乘车舒适度确定出问题测试记录的第二严重程度。

如图4所示，在一种实施方式中，本申请提供一种车辆测试的装置，可以包括以下组件：

测试记录获取模块401，用于获取车辆在自动驾驶模式下生成的多个测试记录，多个测试记录中的每个测试记录包括至少一个维度标签对应的测试数据；

问题测试记录确定模块402，用于从多个测试记录中确定满足条件的问题测试记录，问题测试记录中存在至少一个维度标签对应的异常测试数据；

严重程度确定模块403，用于确定问题测试记录的严重程度。

在一种实施方式中，严重程度确定模块403可以进一步包括：

第一严重程度确定子模块，用于基于异常测试数据的维度标签确定问题测试记录的第一严重程度；

第二严重程度确定子模块，基于异常测试数据确定问题测试记录的第二严重程度；

严重程度确定执行子模块，用于利用第一严重程度和/或第二严重程度，确定问题测试记录的严重程度。

在一种实施方式中，第一严重程度确定子模块还可以进一步包括：

问题测试记录的维度标签获取单元，用于获取每个问题测试记录中异常测试数据所对应的维度标签；

预设的维度标签出现情况统计单元，用于确定预设的维度标签在异常测试数据所对应的维度标签中出现的情况；

严重程度确定执行单元，用于根据情况确定第一严重程度。

在一种实施方式中，预设的维度标签包括：车辆的行为数据、障碍物的行为数据、和/或车辆针对障碍物的行为数据做出的反馈行为所对应的反馈行为数据。

在一种实施方式中，第二严重程度确定子模块具体用于：在异常测试数中确定表征车辆内的乘客的乘车舒适度的异常测试数据；

利用表征所述车辆内的乘客的乘车舒适度的异常测试数据确定第二严重程度。

根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

如图5所示，是根据本申请实施例的车辆测试的方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。

如图5所示，该电子设备包括：一个或多个处理器510、存储器520，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图5中以一个处理器510为例。

存储器520即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的车辆测试的方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的车辆测试的方法。

存储器520作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的车辆测试的方法对应的程序指令/模块(例如，附图4所示的测试记录获取模块401、问题测试记录确定模块402和严重程度确定模块403)。处理器510通过运行存储在存储器520中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的车辆测试的方法。

存储器520可以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、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据车辆测试的方法的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器520可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器520可选包括相对于处理器510远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至车辆测试的方法的电子设备。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。

车辆测试的方法的电子设备还可以包括：输入装置530和输出装置540。处理器510、存储器520、输入装置530和输出装置540可以通过总线或者其他方式连接，图5中以通过总线连接为例。

输入装置530可接收输入的数字或字符信息，以及产生与车辆测试的方法的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置540可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。

此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (9)

1.一种车辆测试的方法，包括：

获取车辆在自动驾驶模式下生成的多个测试记录，所述多个测试记录中的每个测试记录包括至少一个维度标签对应的测试数据；

从所述多个测试记录中确定满足条件的问题测试记录，所述问题测试记录中存在至少一个维度标签对应的异常测试数据；

确定所述问题测试记录的严重程度；

其中，所述确定所述问题测试记录的严重程度，包括：

获取每个所述问题测试记录中异常测试数据所对应的维度标签；

确定预设的维度标签在所述异常测试数据所对应的维度标签中出现的比例；其中，所述预设的维度标签包括：车辆的行为数据、障碍物的行为数据，和/或所述车辆针对所述障碍物的行为数据做出的反馈行为所对应的反馈行为数据；

根据所述比例确定第一严重程度；

利用所述第一严重程度，确定所述问题测试记录的严重程度。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定所述问题测试记录的严重程度，还包括：

基于所述异常测试数据确定所述问题测试记录的第二严重程度；

利用所述第一严重程度和/或所述第二严重程度，确定所述问题测试记录的严重程度。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述异常测试数据确定所述问题测试记录的第二严重程度，包括：

在所述异常测试数中确定表征所述车辆内的乘客的乘车舒适度的异常测试数据；

利用所述表征所述车辆内的乘客的乘车舒适度的异常测试数据确定所述第二严重程度。

4.一种车辆测试的装置，包括：

测试记录获取模块，用于获取车辆在自动驾驶模式下生成的多个测试记录，所述多个测试记录中的每个测试记录包括至少一个维度标签对应的测试数据；

问题测试记录确定模块，用于从所述多个测试记录中确定满足条件的问题测试记录，所述问题测试记录中存在至少一个维度标签对应的异常测试数据；

严重程度确定模块，用于确定所述问题测试记录的严重程度；

其中，所述严重程度确定模块包括第一严重程度确定子模块，所述第一严重程度确定子模块包括：

问题测试记录的维度标签获取单元，用于获取每个所述问题测试记录中异常测试数据所对应的维度标签；

预设的维度标签出现情况统计单元，用于确定预设的维度标签在所述异常测试数据所对应的维度标签中出现的比例；其中，所述预设的维度标签包括：车辆的行为数据、障碍物的行为数据、和/或所述车辆针对所述障碍物的行为数据做出的反馈行为所对应的反馈行为数据；

严重程度确定执行单元，用于根据所述比例确定所述第一严重程度；

其中，所述严重程度确定模块还用于利用所述第一严重程度，确定所述问题测试记录的严重程度。

5.根据权利要求4所述的装置，其中，所述严重程度确定模块，还包括：

第二严重程度确定子模块，基于所述异常测试数据确定所述问题测试记录的第二严重程度；

严重程度确定执行子模块，用于利用所述第一严重程度和/或所述第二严重程度，确定所述问题测试记录的严重程度。

6.根据权利要求5所述的装置，其中，所述第二严重程度确定子模块具体用于：

在所述异常测试数中确定表征所述车辆内的乘客的乘车舒适度的异常测试数据；

利用所述表征所述车辆内的乘客的乘车舒适度的异常测试数据确定所述第二严重程度。

7.一种电子设备，其特征在于，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1至3中任一项所述的方法。

8.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1至3中任一项所述的方法。

9.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1至3中任一项所述的方法。

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