CN114544198A - 自动驾驶车辆性能测试方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了一种自动驾驶车辆性能测试方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品，涉及人工智能技术领域，尤其涉及自动驾驶技术领域。具体实现方案为：确定关于自动驾驶车辆的测试驾驶行为数据，测试驾驶行为数据与预定行驶轨迹上的预定测试点对应；以及基于测试驾驶行为数据和基准驾驶行为数据集合，确定自动驾驶车辆的性能测试结果，基准驾驶行为数据集合包括已校核的基准驾驶行为数据，基准驾驶行为数据与预定测试点对应。

Description

自动驾驶车辆性能测试方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，尤其涉及自动驾驶技术领域，具体涉及自动驾驶车辆性能测试方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品。

背景技术

自动驾驶车辆可以通过感知部件例如传感器来感知周围环境，得到周围环境数据。将周围环境数据与地图导航数据相结合，经过计算做出驾驶决策。最后通过控制和执行系统按照驾驶决策完成自动驾驶车辆的自动驾驶。

自动驾驶车辆的感知、计算、以及决策等方面的自动驾驶性能，是自动驾驶车辆得以广泛应用的重要考虑因素。

发明内容

本公开提供了一种自动驾驶车辆性能测试方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品。

根据本公开的一方面，提供了一种自动驾驶车辆性能测试方法，包括：确定关于自动驾驶车辆的测试驾驶行为数据，其中，所述测试驾驶行为数据与预定行驶轨迹上的预定测试点对应；以及基于所述测试驾驶行为数据和基准驾驶行为数据集合，确定所述自动驾驶车辆的性能测试结果，其中，所述基准驾驶行为数据集合包括已校核的基准驾驶行为数据，所述基准驾驶行为数据与所述预定测试点对应。

根据本公开的另一方面，提供了一种自动驾驶车辆性能测试装置，包括：第一确定模块，用于确定关于自动驾驶车辆的测试驾驶行为数据，其中，所述测试驾驶行为数据与预定行驶轨迹上的预定测试点对应；以及第二确定模块，用于基于所述测试驾驶行为数据和基准驾驶行为数据集合，确定所述自动驾驶车辆的性能测试结果，其中，所述基准驾驶行为数据集合包括已校核的基准驾驶行为数据，所述基准驾驶行为数据与所述预定测试点对应。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，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如本公开的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行如本公开的方法。

根据本公开的另一方面，提供了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本公开的方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开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，不构成对本公开的限定。其中：

图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用自动驾驶车辆性能测试方法及装置的示例性系统架构；

图2示意性示出了根据本公开实施例的自动驾驶车辆性能测试方法的流程图；

图3示意性示出了根据本公开实施例的确定基准驾驶行为数据的示意图；

图4示意性示出了根据本公开实施例的确定基准驾驶行为数据的示意图；

图5示意性示出了根据本公开另一实施例的自动驾驶车辆性能测试方法的流程图；

图6示意性示出了根据本公开另一实施例的确定性能测试结果的示意图；

图7示意性示出了根据本公开实施例的自动驾驶车辆性能测试装置的框图；以及

图8示意性示出了根据本公开实施例的适于实现自动驾驶车辆性能测试方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开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，而不会背离本公开的范围和精神。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。

本公开提供了一种自动驾驶车辆性能测试方法、装置、电子设备、存储介质以及程序产品。

根据本公开的实施例，提供了一种自动驾驶车辆性能测试方法，可以包括：确定关于自动驾驶车辆的测试驾驶行为数据。测试驾驶行为数据与预定行驶轨迹上的预定测试点对应。基于测试驾驶行为数据和基准驾驶行为数据集合，确定自动驾驶车辆的性能测试结果。基准驾驶行为数据集合可以包括已校核的基准驾驶行为数据，基准驾驶行为数据与预定测试点对应。

在本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供、公开和应用等处理，均符合相关法律法规的规定，采取了必要保密措施，且不违背公序良俗。

在本公开的技术方案中，在获取或采集用户个人信息之前，均获取了用户的授权或同意。

图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用自动驾驶车辆性能测试方法及装置的示例性系统架构。

需要注意的是，图1所示仅为可以应用本公开实施例的系统架构的示例，以帮助本领域技术人员理解本公开的技术内容，但并不意味着本公开实施例不可以用于其他设备、系统、环境或场景。例如，在另一实施例中，可以应用自动驾驶车辆性能测试方法及装置的示例性系统架构可以包括终端设备，但终端设备可以无需与服务器进行交互，即可实现本公开实施例提供的自动驾驶车辆性能测试方法及装置。

如图1所示，根据该实施例的系统架构100可以包括自动驾驶车辆101，网络102和服务器103。网络102用以在自动驾驶车辆101和服务器103之间提供通信链路的介质。网络102可以包括各种连接类型，例如有线和/或无线通信链路等等。

用户可以使用自动驾驶车辆101通过网络102与服务器103交互，以接收或发送消息等。

自动驾驶车辆101可以被实现为任何类型的车辆，包括运动型汽车、客车、多功能车、电瓶车或者卡车等(仅为示例)。

自动驾驶车辆101可以具有存储器和处理器。存储器可以用于存储能够由处理器执行的程序指令。此外，存储器还可以存储有导航应用。结合例如装载于自动驾驶车辆101上的导航定位装置获取的车辆位置信息，导航应用还可以被配置为确定预定行驶轨迹。

自动驾驶车辆101还可以安装有环境传感器和状态传感器。环境传感器可以包括图像传感器、雷达传感器、超声波传感器、以及激光传感器中的一个或多个。环境传感器可以被配置为用于收集自动驾驶车辆101周围的环境数据。状态传感器可以包括加速度传感器、惯性测量单元、速度传感器、压力传感器、方向传感器中的一个或多个。状态传感器可以被配置为用于收集自动驾驶车辆101自身的状态数据。

服务器103可以是提供各种服务的服务器，例如对自动驾驶车辆101的环境传感器和状态传感器所传输的数据提供支持的后台管理服务器(仅为示例)。后台管理服务器可以对接收到的数据进行分析等处理，并将处理结果(例如根据用户请求获取或生成的网页、信息、或数据等)反馈给自动驾驶车辆101。

需要说明的是，本公开实施例所提供的自动驾驶车辆性能测试方法一般可以由自动驾驶车辆101执行。相应地，本公开实施例所提供的自动驾驶车辆性能测试装置也可以设置于自动驾驶车辆101中。

或者，本公开实施例所提供的自动驾驶车辆性能测试方法也可以由服务器103执行。相应地，本公开实施例所提供的自动驾驶车辆性能测试装置也可以设置于服务器103中。本公开实施例所提供的自动驾驶车辆性能测试方法也可以由不同于服务器103且能够与自动驾驶车辆101和/或服务器103通信的服务器或服务器集群执行。相应地，本公开实施例所提供的自动驾驶车辆性能测试装置也可以设置于不同于服务器103且能够与自动驾驶车辆101和/或服务器103通信的服务器或服务器集群中。

应该理解，图1中的自动驾驶车辆、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

应注意，以下方法中各个操作的序号仅作为该操作的表示以便描述，而不应被看作表示该各个操作的执行顺序。除非明确指出，否则该方法不需要完全按照所示顺序来执行。

图2示意性示出了根据本公开实施例的自动驾驶车辆性能测试方法的流程图。

如图2所示，该方法包括操作S210～S220。

在操作S210，确定关于自动驾驶车辆的测试驾驶行为数据，其中，测试驾驶行为数据与预定行驶轨迹上的预定测试点对应。

在操作S220，基于测试驾驶行为数据和基准驾驶行为数据集合，确定自动驾驶车辆的性能测试结果。

根据本公开的实施例，基准驾驶行为数据集合可以包括已校核的基准驾驶行为数据，基准驾驶行为数据与预定测试点对应。

根据本公开的实施例，基准驾驶行为数据集合中的基准驾驶行为数据，可以是通过采集自动驾驶车辆在自动驾驶过程中的已校核的驾驶行为数据得到的，但是并不局限于此，还可以是通过采集驾驶员在驾驶自动驾驶车辆过程中的已校核的驾驶行为数据得到的。只要是已校核的基准驾驶行为数据，可以被作为参照数据来评价自动驾驶车辆的自动驾驶性能即可。

根据本公开的实施例，每个基准驾驶行为数据，可以代表在沿着预定行驶轨迹行驶一轮的过程中采集的可以作为参照的驾驶行为数据。

根据本公开的实施例，预定行驶轨迹可以是指针对实际行驶道路以及道路周围环境等信息虚拟形成的规划轨迹。例如，可以是导航应用程序中基于车辆周围的拓扑确定的用于导航的虚拟行驶轨迹。

根据本公开的实施例，预定测试点可以是预定行驶轨迹上的至少一个轨迹点，例如，预定测试点可以包括多个。多个预定测试点可以是在预定行驶轨迹上按照相同的路程间隔划分得到的轨迹点，但是并不局限于此，多个预定测试点还可以是根据实际情况在预定行驶轨迹上按照不同的路程间隔划分得到的轨迹点。

根据本公开的实施例，多个预定测试点的数量不做限定。预定测试点的数量少，则确定的基准驾驶行为数据以及测试驾驶行为数据的数据量小，导致计算量小，相应自动驾驶车辆性能测试结果的准确率下降。反之，预定测试点的数量多，则确定的基准驾驶行为数据以及测试驾驶行为数据的数据量大，导致计算量大，相应自动驾驶车辆性能测试结果的准确率提高。可根据实际情况设定预定测试点的数量。

根据本公开的实施例，测试驾驶行为数据可以与预定测试点的数量相匹配，例如，可以采集多个测试驾驶行为数据。多个测试驾驶行为数据可以是在自动驾驶车辆按照预定行驶轨迹行驶过程中，基于多个预定测试点的位置信息来采集得到的实际驾驶行为数据。

根据本公开的实施例，测试驾驶行为数据与预定行驶轨迹上的预定测试点对应，可以是指与测试驾驶行为数据对应的实际行驶轨迹点的位置信息可以与预定测试点的位置信息相同。但是并不局限于此。测试驾驶行为数据与预定行驶轨迹上的预定测试点对应，还可以是指与测试驾驶行为数据对应的实际行驶轨迹点的位置信息可以与预定测试点的位置信息对应。实际行驶轨迹点的位置信息可以与预定测试点的位置信息对应，可以是指实际行驶轨迹点A在行驶方向上的位置坐标信息和与实际行驶轨迹点A相对应的预定测试点B在行驶方向上的位置坐标信息相同，而实际行驶轨迹点A在与行驶方向垂直的方向上的位置坐标信息和与预定测试点B在与行驶方向垂直的方向上的位置坐标信息可以不同。

例如，行驶方向为二维坐标系中的Y轴方向，行驶轨迹点A的位置坐标信息可以为(X_A，Y)，预定测试点B的位置坐标信息可以为(X_B，Y)。行驶轨迹点A与预定测试点B在Y轴上坐标点相同，在X轴上坐标点X_A与X_B不同。在这种情况下，也可以认为与行驶轨迹点A对应的测试驾驶行为数据与预定测试点B成对应关系。

根据本公开的实施例，依据上述的匹配方式，也可以确定与预定测试点对应的基准驾驶行为数据。进而可以基于预定行驶轨迹上的预定测试点，来确定与测试驾驶行为数据对应的基准驾驶行为数据。以此可以基于测试驾驶行为数据和基准驾驶行为数据集合，确定自动驾驶车辆的性能测试结果。

根据本公开的实施例，利用预定行驶轨迹上的预定测试点，可以将测试驾驶行为数据与基准驾驶行为数据相匹配，进而可以自动且客观地评价自动驾驶车辆在实际驾驶过程中的自动驾驶性能。

根据本公开的实施例，在执行操作S210之前，自动驾驶车辆性能测试方法还可以包括如下操作。例如，可以获取至少一个初始基准驾驶行为数据子集合，每个初始基准驾驶行为数据子集合可以包括关于驾驶员驾驶自动驾驶车辆的沿着预定行驶轨迹行驶一轮得到的初始基准驾驶行为数据。初始基准驾驶行为数据可以与预定测试点对应。可以基于初始基准驾驶行为数据来确定关于驾驶员驾驶自动驾驶车辆的初始基准行驶轨迹。但是并不局限于此。初始基准驾驶行为数据子集合可以包括关于驾驶员驾驶自动驾驶车辆的与预定测试点对应的初始基准驾驶行为数据以及其他初始驾驶行为数据。其他初始驾驶行为数据与预定行驶轨迹上的除预定测试点外的其他行驶轨迹点对应。可以基于初始基准驾驶行为数据子集合中的初始基准确驾驶行为数据以及其他初始驾驶行为数据来确定关于驾驶员驾驶自动驾驶车辆的初始基准行驶轨迹。

根据本公开的实施例，相比于基于初始基准驾驶行为数据子集合中的初始基准确驾驶行为数据来确定驾驶员驾驶自动驾驶车辆的初始基准行驶轨迹，基于初始基准驾驶行为数据子集合中的初始基准确驾驶行为数据以及其他初始驾驶行为数据来确定关于驾驶员驾驶自动驾驶车辆的初始基准行驶轨迹，采用的驾驶行为数据多，进而使得所确定的初始基准行驶轨迹更接近实际行驶轨迹。

根据本公开的实施例，可以基于初始基准行驶轨迹与预定行驶轨迹之间的逼近程度，确定初始基准驾驶行为数据是否符合正常驾驶行为标准。例如，驾驶员按照预定行驶轨迹行驶，得到第一初始基准驾驶行为数据子集合。基于第一初始基准驾驶行为数据子集合，确定第一初始基准行驶轨迹。第一初始基准驾驶行驶轨迹与预定行驶轨迹之间的逼近程度高，则说明与第一基准行驶轨迹相对应的第一初始基准驾驶行为数据子集合中的关于驾驶员驾驶自动驾驶车辆的第一初始基准驾驶行为数据符合正常驾驶行为标准。与此相反，第一初始基准行驶轨迹与预定行驶轨迹之间的偏离程度高，则表示与第一初始基准行驶轨迹相对应的第一初始基准驾驶行为数据子集合中的关于驾驶员驾驶自动驾驶车辆的第一初始基准驾驶行为数据存在异常现象，不符合正常驾驶行为标准。可以将不符合正常驾驶行为标准的初始基准驾驶行为数据删除。将符合正常驾驶行为标准的初始基准驾驶行为数据作为基准驾驶行为数据，将与基准驾驶行为数据对应的初始基准驾驶行为数据子集合作为基准驾驶行为数据集合中的基准驾驶行为数据子集合。

图3示意性示出了根据本公开实施例的确定基准驾驶行为数据的示意图。

如图3所示，可以通过第一初始基准驾驶行为数据子集合确定第一初始基准行驶轨迹310，可以通过第二初始基准驾驶行为数据子集合确定第二初始基准行驶轨迹320。将第一初始基准行驶轨迹310和第二初始基准行驶轨迹320分别与预定行驶轨迹330进行对比，通过对比结果来确定第一初始基准驾驶行为数据和第二初始基准驾驶行为数据是否存在异常现象。

根据本公开的实施例，可以通过预定校核阈值来确定与初始基准行驶轨迹相对应的初始基准驾驶行为数据是否存在异常。

如图3所示，可以选取第一初始基准行驶轨迹310上的任一轨迹点S_310A，能够在预定行驶轨迹330上确定与第一初始基准行驶轨迹上的轨迹点S_310A相对应的轨迹点S_330A。在确定轨迹点S_310A与轨迹点S_330A之间的横向间距小于或者等于预定校核阈值的情况下，则确定轨迹点S_310A与轨迹点S_330A之间的逼近程度高，第一初始基准行驶行为数据正常。类似地，第二初始基准行驶轨迹320上的轨迹点S_320A也与预定行驶轨迹330上的轨迹点S_330A相对应。在确定轨迹点S_320A与轨迹点S_330A之间的横向间距W大于预定校核阈值的情况下，则可以确定轨迹点S_320A与轨迹点S_330A之间的逼近程度低，第二初始基准驾驶行为数据存在异常。

根据本公开的实施例，可以将预定行驶轨迹上的任一轨迹点与初始基准行驶轨迹上的与该任一轨迹点相对应的轨迹点进行比对，以此来确定初始基准驾驶行为数据是否存在异常。但是并不局限于此。还可以基于预定行驶轨迹上的多个轨迹点与初始基准行驶轨迹上的与其一一对应的多个轨迹点进行比对，来确定初始基准驾驶行为数据是否存在异常。

例如，可以利用预定行驶轨迹上的多个轨迹点来确定预定行驶轨迹与初始基准行驶轨迹之间的逼近程度，在表征两个轨迹逼近程度高的轨迹点的数量大于预定数量阈值的情况下，则可以确定初始基准驾驶行为数据正常。反之，在表征两个轨迹逼近程度高的轨迹点的数量小于或者等于预定数量阈值的情况下，则可以确定初始基准驾驶行为数据存在异常。

如图3所述，可以基于预定行驶轨迹330上的轨迹点S_330A、轨迹点S_330B、轨迹点S_330C、轨迹点S_330D、轨迹点S_330E、以及轨迹点S_330F，来确定第一初始基准驾驶行为数据是否存在异常。例如，基于轨迹点S_330A、轨迹点S_330B、轨迹点S_330C、轨迹点S_330D、轨迹点S_330E、以及轨迹点S_330F，以及与该6个轨迹点分别一一对应的第一初始基准行驶轨迹上的6个轨迹点，确定预定行驶轨迹中的6个轨迹点与第一初始基准行驶轨迹上的6个轨迹点彼此之间的横向间距。例如与轨迹点S_330A相对应的横向间距、与轨迹点S_330B相对应的横向间距、与轨迹点S_330C相对应的横向间距、与轨迹点S_330D相对应的横向间距、与轨迹点S_330E相对应的横向间距、以及与轨迹点S_330F相对应的横向间距。通过6个横向间距来确定横向间距大于或者等于预定校核阈值的轨迹点的数量。在横向间距大于或者等于预定校核阈值的轨迹点的数量大于或者等于预定数量阈值的情况下，确定第一初始基准行驶轨迹310与预定行驶轨迹330之间的逼近程度高。如果第一初始基准行驶轨迹320与预定行驶轨迹330之间的逼近程度高，则确定第一初始基准行驶行为数据正常。类似地，如果第二初始基准行驶轨迹320与预定行驶轨迹330之间的逼近程度低，则确定第二初始基准行驶行为数据存在异常，应弃之不用。

根据本公开的实施例，在执行基于测试驾驶行为数据和基准驾驶行为数据集合，确定自动驾驶车辆的性能测试结果的操作之前，对采集的初始基准驾驶行为数据子集合进行初筛，使得存在异常的初始基准驾驶行为数据被删除，避免不符合正常驾驶行为标准的数据掺杂，完成对初始基准驾驶行为数据的校核操作，进而提高性能测试结果精准度。

根据本公开的实施例，利用驾驶员的基准驾驶行为数据来评价测试驾驶行为数据，以此得到自动驾驶车辆的性能测试结果。能够使得性能测试结果还显示有自动驾驶车辆的智能性与灵活性。此外，利用上述的确定基准驾驶行为数据子集合的方式，可以保证基准驾驶行为数据集合能够体现优秀驾驶员的驾驶水平，提高性能测试结果的准确性和真实性。

根据本公开的实施例，在驾驶员基于预定行驶轨迹驾驶自动驾驶车辆的情况下，一般是按照时间顺序实时采集自动驾驶车辆的驾驶行为数据，得到基准驾驶行为数据。例如，基准驾驶行为数据包括与预定测试点相对应的基准驾驶行为数据、以及与预定行驶轨迹上除预定测试点外的其他驾驶行为数据。可以基于基准驾驶行为数据，确定基准行驶轨迹。

图4示意性示出了根据本公开实施例的确定基准驾驶行为数据的示意图。

如图4所示，可以基于预定行驶轨迹点410的预定测试点S_410A、预定测试点S_410B、以及预定测试点S_410C，从初始基准行驶轨迹420中确定分别与预定测试点S_410A、预定测试点S_410B、以及预定测试点S_410C一一对应的初始基准行驶轨迹点位置S_420A、初始基准行驶轨迹点位置S_420B、以及初始基准行驶轨迹点位置S_420C。基于初始基准行驶轨迹点位置，从包括多个初始基准驾驶行为数据和多个其他驾驶行为数据中确定与多个预定测试点一一对应的多个初始基准驾驶行为数据。

根据本公开的实施例，确定关于自动驾驶车辆的多个测试驾驶行为数据也可以包括如下操作。例如，在自动驾驶车辆基于预定行驶轨迹行驶的情况下，采集自动驾驶车辆的多个初始测试驾驶行为数据。基于多个初始测试驾驶行为数据，确定自动驾驶车辆的测试行驶轨迹。基于预定行驶轨迹的预定测试点，从自动驾驶车辆的测试行驶轨迹中确定与预定测试点对应的目标测试位置。基于目标测试位置，从多个初始测试驾驶行为数据中确定测试驾驶行为数据。

根据本公开的实施例，与预定测试点相对应的目标测试位置，可以是指预定测试点的位置坐标信息与目标测试位置的位置坐标信息完全相同，但是并不局限于此，还可以是指预定测试点在行驶方向上的位置坐标信息和目标测试位置在行驶方向上的位置坐标信息相同，而预定测试点在与行驶方向垂直的方向上的位置坐标信息和与目标测试位置在与行驶方向垂直的方向上的位置坐标信息可以不同。

根据本公开的实施例，预定行驶轨迹可以用于匹配基准驾驶行为数据以及测试驾驶行为数据。进而基于基准驾驶行为数据以及测试驾驶行为数据来得到性能测试结果。可以在执行操作S210以及S220之前，执行确定预定行驶轨迹的操作。

图5示意性示出了根据本公开另一实施例的自动驾驶车辆性能测试方法的流程图。

如图5所示，该方法包括操作S510～S550。

在操作S510，确定预定行驶轨迹的目标轨迹点。

根据本公开的实施例，目标轨迹点可以包括预定行驶轨迹的起始点、终点以及中间点中的一个或多个。

在操作S520，基于目标轨迹点，生成预定行驶轨迹。

根据本公开的实施例，可以基于至少一个目标轨迹点来生成预定行驶轨迹，但是并不局限于此，还可以基于地图信息，例如地图信息中的可行驶道路轨迹，结合至少一个目标轨迹点，来生成预定行驶轨迹。

根据本公开的实施例，利用至少一个目标轨迹点以及地图信息来生成预定行驶轨迹，可以使得预定行驶轨迹是地图中已标识的轨迹，可以利用自动的方式来标记多个预定测试点的同时，还能保证利用预定行驶轨迹为自动驾驶车辆在机动车道上行驶进行导航，避免预定行驶轨迹规划在非机动车道上。

在操作S530，确定预定行驶轨迹上的预定测试点。

在操作S540，确定是否生成预定测试点。在确定已生成预定测试点的情况下，可以执行操作S550。在确定未生成预定测试点的情况下，重复执行操作S520至S540的操作，直至生成预定测试点。

在操作S550，采集自动驾驶车辆的初始基准驾驶行为数据。

根据本公开的实施例，通过本公开实施提供的自动驾驶性能测试方法，可以保证在采集初始基准驾驶行为数据之前，已经完成预定行驶轨迹以及预定测试点的规划，进而保证能够按照预定测试点来匹配对应的初始基准驾驶行为数据。

根据本公开的实施例，确定关于自动驾驶车辆的测试驾驶行为数据之前，自动驾驶车辆性能测试方法也可以执行如下操作。

例如，确定预定行驶轨迹的目标轨迹点。基于目标轨迹点，生成预定行驶轨迹。确定预定行驶轨迹上的预定测试点。确定是否生成预定测试点。在确定生成预定测试点的情况下，可以执行采集自动驾驶车辆的初始测试驾驶行为数据的操作。在确定未生成预定测试点的情况下，重复执行基于目标轨迹点来生成预定行驶轨迹、确定预定行驶轨迹上的预定测试点、以及确定是否生成预定测试点的操作，直至生成预定测试点。

根据本公开的实施例，通过本公开实施提供的自动驾驶性能测试方法，可以保证在采集测试驾驶行为数据之前，已经完成预定行驶轨迹以及预定测试点的规划，进而保证能够按照预定测试点来匹配对应的测试驾驶行为数据。

根据本公开的实施例，测试驾驶行为数据可以包括不同性能指标的多个测试驾驶行为子数据。

例如，不同性能指标的多个测试驾驶行为子数据中的至少一个测试驾驶行为子数据可以包括与高效性指标相关的测试驾驶行为子数据、与舒适性指标相关的测试驾驶行为子数据、与安全性指标相关的测试驾驶行为子数据中的一种或者多种。但是并不局限于此。测试驾驶行为子数据还可以包括与行程合理性指标相关的测试驾驶行为子数据、以及与交通规则指标相关的测试驾驶行为子数据等。

根据本公开的实施例，与高效性指标相关的测试驾驶行为子数据可以包括与驾驶效率相关的驾驶行为数据，例如1/平均速度，但是并不局限于此，还可以包括其他与驾驶效率相关的驾驶行为数据，在此不再赘述。

根据本公开的实施例，与舒适性指标相关的测试驾驶行为子数据可以包括横向加速度、纵向加速度、平均速度、横向加速度变化率、纵向加速度变化率等，但是并不局限于此，还可以包括其他与舒适性指标相关的驾驶行为数据，在此不再赘述。

根据本公开的实施例，与安全性指标相关的测试驾驶行为子数据可以包括与周围障碍物的安全距离、方向盘转角等，但是并不局限于此，还可以包括其他与安全性指标相关的驾驶行为数据，在此不再赘述。

根据本公开的实施例，自动驾驶车辆性能测试方法中包括了与高效性指标相关的测试驾驶行为子数据、与舒适性指标相关的测试驾驶行为子数据、以及与安全性指标相关的测试驾驶行为子数据等数据，能够在单一场景中实现不同的多维指标例如安全性、高效性、舒适性等的自动驾驶性能评价，更有针对性、全面性。

根据本公开的实施例，针对操作S220，基于测试驾驶行为数据和基准驾驶行为数据集合，确定自动驾驶车辆的性能测试结果可以包括：基于基准驾驶行为数据集合，确定测试驾驶行为数据的多个测试驾驶行为子数据各自的性能测试子结果。基于多个测试驾驶行为子数据各自的性能测试子结果，确定测试驾驶行为数据的性能测试结果。

例如，测试驾驶行为数据的多个测试驾驶行为子数据可以包括平均速度与周围障碍物的安全距离等数据。可以基于基准驾驶行为数据集合，确定针对平均速度的性能测试子结果和周围障碍物的安全距离等数据的性能测试子结果。并基于平均速度的性能测试子结果和周围障碍物的安全距离等数据的性能测试子结果来确定测试驾驶行为数据的性能测试结果。

根据本公开的实施例，基于多个测试驾驶行为子数据各自的性能测试子结果，确定测试驾驶行为数据的性能测试结果，可以包括：对多个测试驾驶行为子数据进行加权求和，得到测试驾驶行为数据的性能测试结果。但是并不局限于此。还可以直接将对多个测试驾驶行为子数据各自的性能测试子结果求平均值，得到测试驾驶行为数据的性能测试结果。

根据本公开的实施例，基准驾驶行为数据集合可以包括多个基准驾驶行为数据子集合。多个基准驾驶行为数据子集合可以是由多个驾驶员沿着预定行驶轨迹驾驶自动驾驶车辆得到的数据。但是并不局限于此。多个基准驾驶行为数据子集合也可以是由一个驾驶员沿着预定行驶轨迹驾驶自动驾驶车辆行驶多轮得到的数据。只要是基于足够量的基准驾驶行为数据子集合来确定的基准驾驶行为数据集合即可。

根据本公开的实施例，预定行驶轨迹上可以设置多个预定测试点，例如，预定测试点S1、预定测试点S2、预定测试点S3、以及预定测试点S4。与多个预定测试点一一对应的多个测试驾驶行为数据可以包括测试驾驶行为数据T1、测试驾驶行为数据T2、测试驾驶行为数据T3、以及测试驾驶行为数据T4。基准驾驶行为数据集合包括多个基准驾驶行为数据子集合，每个基准驾驶行为数据子集合可以包括与多个预定测试点一一对应的多个基准驾驶行为数据。例如基准驾驶行为数据集合可以包括2个基准驾驶行为数据子集合。第一基准驾驶行为数据子集合可以包括基准驾驶行为数据R1_C1、基准驾驶行为数据R1_C2、基准驾驶行为数据R1_C3、以及基准驾驶行为数据R1_C4。第二基准驾驶行为数据子集合可以包括基准驾驶行为数据R2_C1、基准驾驶行为数据R2_C2、基准驾驶行为数据R2_C3、以及基准驾驶行为数据R2_C4。测试驾驶行为数据设置的预定测试点的数量越多，与预定测试点一一对应的测试驾驶行为数据以及基准驾驶行为数据的数据量越多，自动驾驶车辆的性能测试结果的准确度越高。

根据本公开的实施例，针对每个预定测试点，与预定测试点相对应的测试驾驶行为数据可以包括不同性能指标的多个测试驾驶行为子数据。针对每个预定测试点，与预定测试点相对应的基准驾驶行为数据可以包括不同性能指标的多个基准驾驶行为子数据。

根据本公开的实施例，在确定多个测试驾驶行为子数据各自的性能测试子结果的情况下，例如，在确定测试驾驶行为数据T1各自的性能测试子结果的情况下，可以针对测试驾驶行为数据T1确定测试行驶轨迹中与测试驾驶行为数据T1相对应的目标测试位置。基于目标测试位置，确定预定行驶轨迹中与目标测试位置相对应的目标预定测试点。基于目标预定测试点，确定基准行驶轨迹中与目标预定测试点相对应的目标基准位置。基于目标基准位置，确定基准驾驶行为数据集合中的多个目标基准驾驶行为子数据。基于多个目标基准驾驶行为子数据和测试驾驶行为子数据，确定测试驾驶行为子数据的性能测试子结果。

例如，针对测试驾驶行为数据T1中的测试驾驶行为子数据T1_D1，可以基于测试驾驶行为子数据T1_D1中的位置信息，即目标测试位置，确定目标预定测试点S1。基于目标预定测试点S1，确定基准行驶轨迹的目标基准位置。基于目标基准位置，确定与测试驾驶行为子数据T1_D1性能指标类型相同的多个基准驾驶行为子数据。例如，基准驾驶行为数据R1_C1中的基准驾驶行为子数据R1_C1_D1以及基准驾驶行为数据R2_C1中的基准驾驶行为子数据R2_C1_D1。可以基于基准驾驶行为子数据R1_C1_D1和基准驾驶行为子数据R2_C1_D1，来确定测试驾驶行为子数据T1_D1的性能测试子结果。类似地，可以得到测试驾驶行为数据T1中的其他测试驾驶行为子数据的性能测试子结果。基于与多个测试驾驶行为子数据一一对应的多个性能测试子结果，来确定性能测试结果。

根据本公开的其他实施例，在确定多个测试驾驶行为子数据各自的性能测试子结果的情况下，还可以基于预定行驶轨迹中的多个预定测试点的顺序来计算。例如，针对预定行驶轨迹中的目标预定测试点，可以从测试行驶轨迹和基准行驶轨迹中分别确定与目标预定测试点相对应的目标测试位置以及目标基准位置。基于目标测试位置确定测试驾驶行为子数据，以及基于目标基准位置确定与测试驾驶行为子数据性能指标相同的多个目标基准驾驶行为子数据。基于多个目标基准驾驶行为子数据和测试驾驶行为子数据，确定测试驾驶行为子数据的性能测试子结果。

根据本公开的实施例，基于多个目标基准驾驶行为子数据，可以确定符合预定标准的基准条件。利用符合预定标准的基准条件来确定性能测试子结果。例如，在测试驾驶行为子数据满足基准条件的情况下，将第一评估值作为测试驾驶行为子数据的性能测试子结果。在测试驾驶行为子数据不满足基准条件的情况下，基于多个目标基准驾驶行为子数据和测试驾驶行为子数据，确定第二评估值，并将第二数据作为测试驾驶行为子数据的性能测试子结果。

根据本公开的示例性实施例，基于多个基准驾驶行为子数据，可以确定基准驾驶行为最终趋向一致性，得到的基准驾驶行为子数据服从正态分布。可以基于足够数据量的基准驾驶行为子数据来确定符合预定标准的基准条件。例如，基准条件可以包括基准阈值，基准阈值可以包括例如大于或者等于多个基准驾驶行为子数据中的最小值，并且小于多个基准驾驶行为子数据中的最大值。

根据本公开的实施例，测试驾驶行为子数据满足基准条件可以指：测试驾驶行为子数据大于或者等于多个基准驾驶行为子数据中的最小值，并且小于多个基准驾驶行为子数据中的最大值。在此情况下，可以将第一评估值例如分数1作为性能测试子结果。测试驾驶行为子数据不满足基准条件可以指：测试驾驶行为子数据小于多个基准驾驶行为子数据中的最小值，或者测试驾驶行为子数据大于多个基准驾驶行为子数据中的最大值。在此情况下，可以基于多个目标基准驾驶行为子数据和测试驾驶行为子数据，确定第二评估值，并将第二评估值作为测试驾驶行为子数据的性能测试子结果。

图6示意性示出了根据本公开另一实施例的确定性能测试结果的示意图。

如图6所示，以纵向加速度的驾驶行为子数据为例，圆形点用于表征目标基准驾驶行为子数据，三角形点用于表征测试驾驶行为子数据。行驶至相距起始点距离400米的情况下，测试驾驶行为子数据的纵向驾驶度数值611满足基准条件，例如，大于目标基准驾驶行为子数据的最小纵向驾驶度数值612，且小于目标基准驾驶行为子数据的最大纵向加速度数值613，则针对纵向加速度的测试驾驶行为子数据的性能测试子结果可以为第一评估值，分数1。类似地，可以基于上述计算方式确定针对横向安全行驶距离的相距起始点距离400米的测试驾驶行为子数据的性能测试子结果可以为第二评估值，分数0.8。可以为针对纵向加速度的测试驾驶行为子数据的性能测试子结果以及针对横向安全行驶距离的测试驾驶行为子数据的性能测试子结果分别配置权重，加权求和确定相距起始点距离400米的测试驾驶行为数据的性能测试结果。

根据本公开的实施例，预定行驶轨迹中可以设置多个预定测试点。可以将与多个预定测试点相对应的多个测试驾驶行为数据各自的性能测试结果进行加权处理，得到整个测试驾驶轨迹的性能测试结果。

如图6所示，行驶至相距起始点距离800米的情况下，测试驾驶行为子数据的纵向驾驶度数值621不满足基准条件，例如，小于目标基准驾驶行为子数据的最小纵向加速度数值622，则针对纵向加速度的测试驾驶行为子数据的性能测试子结果可以为第二评估值，分数0.6。类似地，可以基于上述计算方式确定针对横向安全行驶距离的相距起始点距离800米的测试驾驶行为子数据的性能测试子结果可以为第二评估值，分数0.7。可以为针对纵向加速度的测试驾驶行为子数据的性能测试子结果以及针对横向安全行驶距离的测试驾驶行为子数据的性能测试子结果分别配置权重，加权求和确定相距起始点距离800米的测试驾驶行为数据的性能测试结果。

根据本公开的实施例，可以基于相距起始点距离800米测试驾驶行为数据的性能测试结果以及相距起始点距离400米测试驾驶行为数据的性能测试结果的平均值，得到整个测试驾驶轨迹的性能测试结果。

根据本公开的实施例，第二评估值可以根据公式(1)所示来确定。

其中，

score表示测试驾驶行为子数据的第二评估值；μ表示由多个目标基准驾驶行为子数据确定的正态分布的期望值；σ表示由多个目标基准驾驶行为子数据确定的正态分布的标准差；x表示测试驾驶行为子数据；minx表示目标基准驾驶行为子数据中符合基准条件的最小值。

根据本公开的实施例，可以将本公开提供的自动驾驶车辆性能测试方法，应用于自动驾驶车辆的自动驾驶高频次场景中，例如，起步遇前方静止车辆场景、掉头场景、左转场景、右转场景、绕行障碍物场景、以及切入场景等，进而有效的提升自动驾驶车辆的自动驾驶的评估性能。此外，可以利用自动驾驶车辆性能测试结果，提升自动驾驶策略，使自动驾驶车辆更为智能化。

图7示意性示出了根据本公开实施例的自动驾驶车辆性能测试装置的框图。

如图7所示，自动驾驶车辆性能测试装置700可以包括第一确定模块710、以及第二确定模块720。

第一确定模块710，用于确定关于自动驾驶车辆的测试驾驶行为数据，其中，测试驾驶行为数据与预定行驶轨迹上的预定测试点对应。

第二确定模块720，用于基于测试驾驶行为数据和基准驾驶行为数据集合，确定自动驾驶车辆的性能测试结果。

根据本公开的实施例，基准驾驶行为数据集合包括已校核的基准驾驶行为数据，基准驾驶行为数据与预定测试点对应。

根据本公开的实施例，自动驾驶车辆性能测试装置还可以包括获取模块、第三确定模块、以及第四确定模块。

获取模块，用于获取至少一个初始基准驾驶行为数据子集合，其中，至少一个初始基准驾驶行为数据子集合中的初始基准驾驶行为数据子集合包括关于驾驶员驾驶自动驾驶车辆的初始基准驾驶行为数据。

第三确定模块，用于针对至少一个初始基准驾驶行为数据子集合中的每个初始基准驾驶行为数据子集合，基于初始基准驾驶行为数据，确定关于驾驶员驾驶自动驾驶车辆的初始基准行驶轨迹。

第四确定模块，用于基于初始基准行驶轨迹与预定行驶轨迹，从至少一个初始基准驾驶行为数据子集合中确定至少一个基准驾驶行为数据子集合，并将至少一个基准驾驶行为数据子集合作为基准驾驶行为数据集合。

根据本公开的实施例，第一确定模块可以包括采集子模块、第一确定子模块、第二确定子模块、以及第三确定子模块。

采集子模块，用于在自动驾驶车辆基于预定行驶轨迹行驶的情况下，采集自动驾驶车辆的多个初始测试驾驶行为数据。

第一确定子模块，用于基于多个初始测试驾驶行为数据，确定自动驾驶车辆的测试行驶轨迹。

第二确定子模块，用于基于预定行驶轨迹的预定测试点，从自动驾驶车辆的测试行驶轨迹中确定与预定测试点对应的目标测试位置。

第三确定子模块，用于基于目标测试位置，从多个初始测试驾驶行为数据中确定测试驾驶行为数据。

根据本公开的实施例，测试驾驶行为数据包括不同性能指标的多个测试驾驶行为子数据。

根据本公开的实施例，第二确定模块可以包括第四确定子模块、以及第五确定子模块。

第四确定子模块，用于基于基准驾驶行为数据集合，确定测试驾驶行为数据的多个测试驾驶行为子数据各自的性能测试子结果。

第五确定子模块，用于基于多个测试驾驶行为子数据各自的性能测试子结果，确定性能测试结果。

根据本公开的实施例，基准驾驶行为数据集合包括多个基准驾驶行为数据子集合，多个基准驾驶行为数据子集合中的每个基准驾驶行为数据子集合包括基准驾驶行为数据，基准驾驶行为数据包括不同性能指标的多个基准驾驶行为子数据。

根据本公开的实施例，第四确定子模块可以包括第一确定单元、以及第二确定单元。

第一确定单元，用于针对多个测试驾驶行为子数据中的每个测试驾驶行为子数据，从基准驾驶行为数据集合中确定与目标预定测试点相对应的多个目标基准驾驶行为子数据，其中，多个目标基准驾驶行为子数据与测试驾驶行为子数据的性能指标相同。

第二确定单元，用于基于多个目标基准驾驶行为子数据和测试驾驶行为子数据，确定驾驶行为子数据的性能测试子结果。

根据本公开的实施例，第二确定单元可以包括第一确定子单元、第二确定子单元、以及第三确定子单元。

第一确定子单元，用于基于多个目标基准驾驶行为子数据，确定符合预定标准的基准条件。

第二确定子单元，用于在测试驾驶行为子数据满足基准条件的情况下，将第一评估值作为测试驾驶行为子数据的性能测试子结果。

第三确定子单元，用于在测试驾驶行为子数据不满足基准条件的情况下，基于多个目标基准驾驶行为子数据和初始驾驶行为子数据，确定第二评估值，并将第二评估值作为测试驾驶行为子数据的性能测试子结果。

根据本公开的实施例，自动驾驶车辆性能测试装置还可以包括，在第一确定模块之前：轨迹点确定模块、生成模块、以及测试点确定模块。

轨迹点确定模块，用于确定预定行驶轨迹的目标轨迹点。

生成模块，用于基于目标轨迹点，生成预定行驶轨迹。

测试点确定模块，用于确定预定行驶轨迹上的预定测试点。

根据本公开的实施例，本公开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。

根据本公开的实施例，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如本公开实施例的方法。

根据本公开的实施例，一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，计算机指令用于使计算机执行如本公开实施例的方法。

根据本公开的实施例，一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现如本公开实施例的方法。

图8示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备800的示意性框图。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/或者要求的本公开的实现。

如图8所示，设备800包括计算单元801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的计算机程序或者从存储单元808加载到随机访问存储器(RAM)803中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中，还可存储设备800操作所需的各种程序和数据。计算单元801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。

设备800中的多个部件连接至I/O接口805，包括：输入单元806，例如键盘、鼠标等；输出单元807，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元808，例如磁盘、光盘等；以及通信单元809，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元809允许设备800通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元801可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元801的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元801执行上文所描述的各个方法和处理，例如自动驾驶车辆性能测试方法。例如，在一些实施例中，自动驾驶车辆性能测试方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元808。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 802和/或通信单元809而被载入和/或安装到设备800上。当计算机程序加载到RAM 803并由计算单元801执行时，可以执行上文描述的自动驾驶车辆性能测试方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元801可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行自动驾驶车辆性能测试方法。

本文中以上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、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)、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。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

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，也可以是分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

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，本发公开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，只要能够实现本公开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，并不构成对本公开保护范围的限制。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。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (19)

1.一种自动驾驶车辆性能测试方法，包括：

确定关于自动驾驶车辆的测试驾驶行为数据，其中，所述测试驾驶行为数据与预定行驶轨迹上的预定测试点对应；以及

基于所述测试驾驶行为数据和基准驾驶行为数据集合，确定所述自动驾驶车辆的性能测试结果，

其中，所述基准驾驶行为数据集合包括已校核的基准驾驶行为数据，所述基准驾驶行为数据与所述预定测试点对应。

2.根据权利要求1所述的方法，还包括：

获取至少一个初始基准驾驶行为数据子集合，其中，所述至少一个初始基准驾驶行为数据子集合中的初始基准驾驶行为数据子集合包括关于驾驶员驾驶所述自动驾驶车辆的初始基准驾驶行为数据；

针对所述至少一个初始基准驾驶行为数据子集合中的每个初始基准驾驶行为数据子集合，基于所述初始基准驾驶行为数据，确定关于所述驾驶员驾驶所述自动驾驶车辆的初始基准行驶轨迹；以及

基于所述初始基准行驶轨迹与所述预定行驶轨迹，从所述至少一个初始基准驾驶行为数据子集合中确定至少一个基准驾驶行为数据子集合，并将所述至少一个基准驾驶行为数据子集合作为所述基准驾驶行为数据子集合。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定关于自动驾驶车辆的测试驾驶行为数据包括：

在所述自动驾驶车辆基于所述预定行驶轨迹行驶的情况下，采集所述自动驾驶车辆的多个初始测试驾驶行为数据；

基于所述多个初始测试驾驶行为数据，确定所述自动驾驶车辆的测试行驶轨迹；

基于所述预定行驶轨迹的所述预定测试点，从所述自动驾驶车辆的测试行驶轨迹中确定与所述预定测试点对应的目标测试位置；以及

基于所述目标测试位置，从所述多个初始测试驾驶行为数据中确定所述测试驾驶行为数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述测试驾驶行为数据包括不同性能指标的多个测试驾驶行为子数据；

所述基于所述测试驾驶行为数据和基准驾驶行为数据集合，确定所述自动驾驶车辆的性能测试结果包括：

基于所述基准驾驶行为数据集合，确定所述测试驾驶行为数据的多个测试驾驶行为子数据各自的性能测试子结果；以及

基于所述多个测试驾驶行为子数据各自的性能测试子结果，确定所述性能测试结果。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述基准驾驶行为数据集合包括多个基准驾驶行为数据子集合，所述多个基准驾驶行为数据子集合中的每个基准驾驶行为数据子集合包括所述基准驾驶行为数据，所述基准驾驶行为数据包括不同性能指标的多个基准驾驶行为子数据；

所述基于所述基准驾驶行为数据集合，确定所述测试驾驶行为数据的多个测试驾驶行为子数据各自的性能测试子结果包括：

针对所述多个测试驾驶行为子数据中的每个测试驾驶行为子数据，从所述基准驾驶行为数据集合中确定与所述目标预定测试点相对应的多个目标基准驾驶行为子数据，其中，所述多个目标基准驾驶行为子数据与所述测试驾驶行为子数据的性能指标相同；以及

基于所述多个目标基准驾驶行为子数据和所述测试驾驶行为子数据，确定所述驾驶行为子数据的所述性能测试子结果。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述基于所述多个目标基准驾驶行为子数据和所述测试驾驶行为子数据，确定所述驾驶行为子数据的所述性能测试子结果包括：

基于所述多个目标基准驾驶行为子数据，确定符合预定标准的基准条件；

在所述测试驾驶行为子数据满足所述基准条件的情况下，将第一评估值作为所述测试驾驶行为子数据的性能测试子结果；以及

在所述测试驾驶行为子数据不满足所述基准条件的情况下，基于多个目标基准驾驶行为子数据和所述初始驾驶行为子数据，确定第二评估值，并将所述第二评估值作为所述测试驾驶行为子数据的性能测试子结果。

7.根据权利要求1所述的方法，还包括，在所述确定关于自动驾驶车辆的测试驾驶行为数据之前：

确定所述预定行驶轨迹的目标轨迹点；

基于所述目标轨迹点，生成所述预定行驶轨迹；以及

确定所述预定行驶轨迹上的所述预定测试点。

8.根据权利要求4所述的方法，其中，所述多个测试驾驶行为子数据中的至少一个测试驾驶行为子数据包括以下至少一项：

与高效性指标相关的测试驾驶行为子数据、与舒适性指标相关的测试驾驶行为子数据、与安全性指标相关的测试驾驶行为子数据。

9.一种自动驾驶车辆性能测试装置，包括：

第一确定模块，用于确定关于自动驾驶车辆的测试驾驶行为数据，其中，所述测试驾驶行为数据与预定行驶轨迹上的预定测试点对应；以及

第二确定模块，用于基于所述测试驾驶行为数据和基准驾驶行为数据集合，确定所述自动驾驶车辆的性能测试结果，

其中，所述基准驾驶行为数据集合包括已校核的基准驾驶行为数据，所述基准驾驶行为数据与所述预定测试点对应。

10.根据权利要求9所述的装置，还包括：

获取模块，用于获取至少一个初始基准驾驶行为数据子集合，其中，所述至少一个初始基准驾驶行为数据子集合中的初始基准驾驶行为数据子集合包括关于驾驶员驾驶所述自动驾驶车辆的初始基准驾驶行为数据；

第三确定模块，用于针对所述至少一个初始基准驾驶行为数据子集合中的每个初始基准驾驶行为数据子集合，基于所述初始基准驾驶行为数据，确定关于所述驾驶员驾驶所述自动驾驶车辆的初始基准行驶轨迹；以及

第四确定模块，用于基于所述初始基准行驶轨迹与所述预定行驶轨迹，从所述至少一个初始基准驾驶行为数据子集合中确定至少一个基准驾驶行为数据子集合，并将所述至少一个基准驾驶行为数据子集合作为所述基准驾驶行为数据集合。

11.根据权利要求9所述的装置，其中，所述第一确定模块包括：

采集子模块，用于在所述自动驾驶车辆基于所述预定行驶轨迹行驶的情况下，采集所述自动驾驶车辆的多个初始测试驾驶行为数据；

第一确定子模块，用于基于所述多个初始测试驾驶行为数据，确定所述自动驾驶车辆的测试行驶轨迹；

第二确定子模块，用于基于所述预定行驶轨迹的所述预定测试点，从所述自动驾驶车辆的测试行驶轨迹中确定与所述预定测试点对应的目标测试位置；以及

第三确定子模块，用于基于所述目标测试位置，从所述多个初始测试驾驶行为数据中确定所述测试驾驶行为数据。

12.根据权利要求9所述的装置，其中，所述测试驾驶行为数据包括不同性能指标的多个测试驾驶行为子数据；

所述第二确定模块包括：

第四确定子模块，用于基于所述基准驾驶行为数据集合，确定所述测试驾驶行为数据的多个测试驾驶行为子数据各自的性能测试子结果；以及

第五确定子模块，用于基于所述多个测试驾驶行为子数据各自的性能测试子结果，确定所述性能测试结果。

13.根据权利要求12所述的装置，其中，所述基准驾驶行为数据集合包括多个基准驾驶行为数据子集合，所述多个基准驾驶行为数据子集合中的每个基准驾驶行为数据子集合包括所述基准驾驶行为数据，所述基准驾驶行为数据包括不同性能指标的多个基准驾驶行为子数据；

所述第四确定子模块包括：

第一确定单元，用于针对所述多个测试驾驶行为子数据中的每个测试驾驶行为子数据，从所述基准驾驶行为数据集合中确定与所述目标预定测试点相对应的多个目标基准驾驶行为子数据，其中，所述多个目标基准驾驶行为子数据与所述测试驾驶行为子数据的性能指标相同；以及

第二确定单元，用于基于所述多个目标基准驾驶行为子数据和所述测试驾驶行为子数据，确定所述驾驶行为子数据的所述性能测试子结果。

14.根据权利要求13所述的装置，其中，所述第二确定单元包括：

第一确定子单元，用于基于所述多个目标基准驾驶行为子数据，确定符合预定标准的基准条件；

第二确定子单元，用于在所述测试驾驶行为子数据满足所述基准条件的情况下，将第一评估值作为所述测试驾驶行为子数据的性能测试子结果；以及

第三确定子单元，用于在所述测试驾驶行为子数据不满足所述基准条件的情况下，基于多个目标基准驾驶行为子数据和所述初始驾驶行为子数据，确定第二评估值，并将所述第二评估值作为所述测试驾驶行为子数据的性能测试子结果。

15.根据权利要求9所述的装置，还包括，在所述第一确定模块之前：

轨迹点确定模块，用于确定所述预定行驶轨迹的目标轨迹点；

生成模块，用于基于所述目标轨迹点，生成所述预定行驶轨迹；以及

测试点确定模块，用于确定所述预定行驶轨迹上的所述预定测试点。

16.根据权利要求12所述的装置，其中，所述多个测试驾驶行为子数据中的至少一个测试驾驶行为子数据包括以下至少一项：

与高效性指标相关的测试驾驶行为子数据、与舒适性指标相关的测试驾驶行为子数据、与安全性指标相关的测试驾驶行为子数据。

17.一种电子设备，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8中任一项所述的方法。

18.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1至8中任一项所述的方法。

19.一种计算机程序产品，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8中任一项所述的方法。

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