CN116125961B - 车辆控制指标生成方法、装置、设备和计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本公开的实施例公开了车辆控制指标生成方法、装置、设备和计算机可读介质。该方法的一具体实施方式包括：获取当前时刻车辆控制信息和历史车辆控制信息序列；对上述历史车辆控制信息序列和上述当前时刻车辆控制信息进行横向控制信息提取，以生成车辆横向控制信息；对上述历史车辆控制信息序列和上述当前时刻车辆控制信息进行纵向控制信息提取，以生成车辆纵向控制信息；确定与上述车辆横向控制信息和上述车辆纵向控制信息对应的横向控制指标数据和纵向控制指标数据；基于上述横向控制指标数据和上述纵向控制指标数据，生成当前车辆控制指标信息。该实施方式可以对自动驾驶控制性能进行全面的提升。

Description

车辆控制指标生成方法、装置、设备和计算机可读介质

技术领域

本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及车辆控制指标生成方法、装置、设备和计算机可读介质。

背景技术

车辆控制指标生成方法，是用于验证自动驾驶过程中控制性能的一项技术。目前，在生成车辆控制指标时，通常采用的方式为：针对不同的自动驾驶场景，分别进行验证，以生成车辆控制指标信息。

然而，发明人发现，当采用上述方式进行车辆控制指标生成时，经常会存在如下技术问题：

对单一场景的车辆控制性能检测往往会耦合影响其它场景的控制性能的因素，由此，不仅会导致生成的车辆控制指标信息存在局限性，且会导致控制性能在其它场景的适应性降低，从而，难以全面的对自动驾驶控制性能进行提升。

该背景技术部分中所公开的以上信息仅用于增强对本发明构思的背景的理解，并因此，其可包含并不形成本国的本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。

本公开的一些实施例提出了车辆控制指标生成方法、装置、设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题。

第一方面，本公开的一些实施例提供了一种车辆控制指标生成方法，该方法包括：获取当前时刻车辆控制信息和历史车辆控制信息序列；对上述历史车辆控制信息序列和上述当前时刻车辆控制信息进行横向控制信息提取，以生成车辆横向控制信息；对上述历史车辆控制信息序列和上述当前时刻车辆控制信息进行纵向控制信息提取，以生成车辆纵向控制信息；确定与上述车辆横向控制信息和上述车辆纵向控制信息对应的横向控制指标数据和纵向控制指标数据；基于上述横向控制指标数据和上述纵向控制指标数据，生成当前车辆控制指标信息。

第二方面，本公开的一些实施例提供了一种车辆控制指标生成装置，该装置包括：获取单元，被配置成获取当前时刻车辆控制信息和历史车辆控制信息序列；第一提取单元，被配置成对上述历史车辆控制信息序列和上述当前时刻车辆控制信息进行横向控制信息提取，以生成车辆横向控制信息；第二提取单元，被配置成对上述历史车辆控制信息序列和上述当前时刻车辆控制信息进行纵向控制信息提取，以生成车辆纵向控制信息；确定单元，被配置成确定与上述车辆横向控制信息和上述车辆纵向控制信息对应的横向控制指标数据和纵向控制指标数据；生成单元，被配置成基于上述横向控制指标数据和纵向控制指标数据，生成当前车辆控制指标信息。

第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的车辆控制指标生成方法，可以用于对自动驾驶控制性能进行全面的提升。具体来说，造成难以全面的对自动驾驶控制性能进行提升的原因在于：对单一场景的车辆控制性能检测往往会耦合影响其它场景的控制性能的因素，由此，不仅会导致生成的车辆控制指标信息存在局限性，且会导致控制性能在其它场景的适应性降低。基于此，本公开的一些实施例的车辆控制指标生成方法，首先，获取当前时刻车辆控制信息和历史车辆控制信息序列。其次，对上述历史车辆控制信息序列和上述当前时刻车辆控制信息进行横向控制信息提取，以生成车辆横向控制信息。接着，对上述历史车辆控制信息序列和上述当前时刻车辆控制信息进行纵向控制信息提取，以生成车辆纵向控制信息。通过横向控制信息提取和纵向控制信息提取，对横向和纵向的综合考量，可以生成适用于不同场景的车辆横向控制信息和车辆纵向控制信息。然后，确定与上述车辆横向控制信息和上述车辆纵向控制信息对应的横向控制指标数据和纵向控制指标数据。通过同时生成横向控制指标数据和纵向控制指标数据以用于应对不同的场景。由此，使得可以在一定程度上避免耦合影响其它场景的控制性能的因素。最后，基于上述横向控制指标数据和纵向控制指标数据，生成当前车辆控制指标信息。从而，不仅可以避免生成的车辆控制指标信息存在局限性，而且可以提高控制性能在不同场景的适应性。进而，可以利用生成的当前车辆控制指标信息，对自动驾驶控制性能进行全面的提升。

附图说明

结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。

图1是根据本公开的车辆控制指标生成方法的一些实施例的流程图；

图2是根据本公开的车辆控制指标生成装置的一些实施例的结构示意图；

图3是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。

另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1示出了根据本公开的车辆控制指标生成方法的一些实施例的流程100。该车辆控制指标生成方法，包括以下步骤：

步骤101，获取当前时刻车辆控制信息和历史车辆控制信息序列。

在一些实施例中，车辆控制指标生成方法的执行主体可以通过有线的方式或者无线的方式获取当前时刻车辆控制信息和历史车辆控制信息序列。其中，当前时刻车辆控制信息可以是当前时刻、控制当前车辆的数据。例如，当前时刻车辆控制信息可以包括但不限于以下至少一项：当前车辆速度、车辆轮速值、车辆航向角、车辆坐标、车辆加速度、车辆角速度、车辆位姿矩阵等。历史车辆控制信息可以是历史时刻、当前车辆的控制信息。历史车辆控制信息序列中的各个历史车辆控制信息可以对应连续的时间戳。其次，各个历史车辆控制信息对应的时刻之间可以存在预设时间周期。例如，时间周期可以是1秒间隔。该间隔可以用于表示预设的车辆控制周期。

需要指出的是，上述无线连接方式可以包括但不限于3G/4G连接、WiFi连接、蓝牙连接、WiMAX连接、Zigbee连接、UWB（ultra wideband）连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。

步骤102，对历史车辆控制信息序列和当前时刻车辆控制信息进行横向控制信息提取，以生成车辆横向控制信息。

在一些实施例中，上述执行主体可以对上述历史车辆控制信息序列和上述当前时刻车辆控制信息进行横向控制信息提取，以生成车辆横向控制信息。这里，横向可以指与当前车辆前进方向垂直向左或向右的方向。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述当前时刻车辆控制信息包括：当前车辆速度值序列、当前时刻加速度值序列、当前时刻车辆位置坐标和当前时刻车辆航向角，上述历史车辆控制信息序列中的每个历史车辆控制信息包括：历史规划路径、历史横向位置偏差值和历史航向角偏差值。以及上述执行主体对上述历史车辆控制信息序列和上述当前时刻车辆控制信息进行横向控制信息提取，以生成车辆横向控制信息，可以包括以下步骤：

第一步，将上述当前时刻车辆位置坐标投影至目标历史规划路径所在的坐标系，得到投影后车辆位置坐标。其中，目标历史规划路径可以是上述历史车辆控制信息序列中对应前一时刻的历史车辆控制信息包括的历史规划路径。当前时刻车辆位置坐标可以是在当前时刻车体坐标系中的坐标。目标历史规划路径可以是历史时刻车体坐标系中的规划路径。由此，投影可以是将当前车辆位置坐标转换至目标历史规划路径的坐标系。其次，历史车辆控制信息序列中对应前一时刻的历史车辆控制信息可以是：历史车辆控制信息序列中对应当前时刻的前一时刻的历史车辆控制信息。

另外，历史规划路径可以包括历史规划路径坐标序列、每个历史规划路径坐标对应的车辆规划航向角、车辆规划速度值和车辆规划加速度值。当前车辆速度值序列中的各个当前车辆速度值可以是当前时刻所在周期内对应连续时间点的车辆速度值。当前时刻加速度值序列中的各个当前时刻加速度值当前车辆速度值与各个当前车辆速度值一一对应。其次，历史规划路径坐标序列中的各个历史规划路径坐标也可以对应连续的时间点。

第二步，确定上述投影后车辆位置坐标与上述目标历史规划路径之间的横向偏差值，得到车辆位置横向偏差值。其中，首先，可以从目标历史规划路径包括的历史规划路径坐标序列中选出与上述投影后辆位置坐标对应的历史规划路径坐标，得到目标规划路径坐标。这里，对应的可以是投影后车辆位置坐标与投影后车辆位置坐标对应相同的时间点。然后，可以确定投影后车辆位置坐标与目标规划路径坐标之间横轴方向的距离值，作为车辆位置横向偏差值。

第三步，确定上述目标历史规划路径中与上述投影后车辆位置坐标对应位置的规划路径航向角。其中，投影后车辆位置坐标对应位置可以是目标历史规划路径中与投影后车辆位置坐标的横坐标相同的坐标位置。其次，可以将目标历史规划路径中该坐标位置的车辆规划航向角确定为规划路径航向角。

第四步，确定上述当前时刻车辆航向角与上述规划路径航向角之间的车辆航向偏差值。其中，可以将上述当前时刻车辆航向角与上述规划路径航向角之间的角度差确定为车辆航向偏差值。

第五步，基于上述车辆位置横向偏差值、上述车辆航向偏差值与上述历史车辆控制信息序列中各个历史车辆控制信息包括的历史横向位置偏差值和历史航向角偏差值，生成横向控制平均指标信息。其中，可以通过以下步骤生成横向控制平均指标信息：

首先，确定上述车辆位置横向偏差值与上述历史车辆控制信息序列中各个历史车辆控制信息包括的历史横向位置偏差值之间的横向偏差均方根值。

然后，确定上述车辆位置横向偏差值与上述历史车辆控制信息序列中各个历史车辆控制信息包括的历史横向位置偏差值之间的横向偏差变化率的均方根，得到横向偏差变化率均方根值。

之后，确定上述车辆航向偏差值、与上述历史车辆控制信息序列中各个历史车辆控制信息包括的历史航向角偏差值之间的横向偏差变化率均方根值。

而后，确定上述车辆航向偏差值、与上述历史车辆控制信息序列中各个历史车辆控制信息包括的历史航向偏差值之间的航向偏差变化率的均方根，得到航向偏差变化率均方根值。

最后，可以将横向位置均方根值、横向偏差变化率均方根值、横向偏差变化率均方根值和航向偏差变化率均方根值确定为横向控制平均指标信息。

第六步，基于上述车辆位置横向偏差值、上述车辆航向偏差值和上述历史车辆控制信息序列，生成横向控制峰值指标信息。其中，可以通过以下步骤生成横向控制峰值指标信息：

首先，将上述车辆位置横向偏差值与上述历史车辆控制信息序列中各个历史车辆控制信息包括的历史航向角偏差值中绝对值最大的横向误差值确定为最大横向位置偏差值。

然后，将上述车辆航向偏差值、与上述历史车辆控制信息序列中各个历史车辆控制信息包括的历史航向角偏差值中绝对值最大的航向偏差值确定为最大航向偏差值。

之后，响应于确定上述当前车辆在当前时刻所在的时间周期内终止横向控制，确定终止横向控制时的当前车辆位置坐标与上述目标历史规划路径的终点坐标之间的横向偏差值，得到终点位置横向偏差值。这里，终止横向控制可以表征车辆沿直线行驶。

而后，响应于确定上述当前车辆在当前时刻所在的时间周期内终止横向控制，确定终止横向控制时的当前车辆位置坐标对应的航向角与上述目标历史规划路径的终点坐标对应的航向角之间的航向偏差值，得到终点位置航向偏差值。

最后，将上述最大横向位置偏差值、上述最大航向偏差值、上述终点位置横向偏差值和上述终点位置航向偏差值确定为横向控制峰值指标信息。

第七步，基于上述当前时刻加速度值序列，生成横向体感指标信息。其中，首先，对上述当前时刻加速度值序列中的各个当前时刻加速度值进行分解，得到横向加速度值序列和纵向加速度值序列。这里，分解可以是将加速度分解为横向和纵向两个方向的加速度。然后，可以将纵向加速度值序列中最大的纵向加速度值确定为最大纵向加速度值。接着，响应于确定上述最大纵向加速度值大于预设的加速度阈值，生成表征超标纵向加速度值。其次，确定上述纵向加速度值序列中大于上述加速度阈值的纵向加速度值在上述纵向加速度值序列中的占比，得到超标纵向加速度占比。之后，获取与上述当前时刻车辆航向角处于同一时间周期内的近邻航向角序列。而后，确定上述当前时刻车辆航向角与上述近邻航向角序列中的各个近邻航向角中大于预设航向角阈值的航向角在上述近邻航向角序列中的占比，得到超标航向角占比。最后，将上述最大纵向加速度值、上述超标纵向加速度值和上述超标航向角占比确定为横向体感指标信息。

第八步，基于上述当前时刻车辆位置坐标，生成横向控制异常指标信息。其中，首先，可以获取与上述当前时刻车辆位置坐标所在时刻的周期内的横向异常信息。横向异常信息可以是在由于横向控制触发横向控制错误的信息。例如，横向控制错误可以是横向速度超出预设范围、横向加速度超出预设范围、横向控制导致路径重新规划等。横向异常信息可以包括控制错误的类型标识和对应的错误次数。其次，可以将横向异常信息确定为横向控制异常指标信息。这里，横向控制异常指标信息可以包括：横向重规划次数和横向控制异常次数。

第九步，将上述横向控制平均指标信息、上述横向控制峰值指标信息、上述横向体感指标信息和上述横向控制异常指标信息确定为车辆横向控制信息。

步骤103，对历史车辆控制信息序列和当前时刻车辆控制信息进行纵向控制信息提取，以生成车辆纵向控制信息。

在一些实施例中，上述执行主体可以对上述历史车辆控制信息序列和上述当前时刻车辆控制信息进行纵向控制信息提取，以生成车辆纵向控制信息。这里，纵向可以指当前车辆的行进方向。

在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体对上述历史车辆控制信息序列和上述当前时刻车辆控制信息进行纵向控制信息提取，以生成车辆纵向控制信息，可以包括以下步骤：

第一步，确定上述投影后车辆位置坐标与上述目标历史规划路径之间的纵向偏差值，得到车辆位置纵向偏差值。其中，可以确定投影后车辆位置坐标与上述目标规划路径坐标之间纵轴方向的距离值，作为车辆位置纵向偏差值。

第二步，基于上述当前车辆速度值序列和上述车辆位置纵向偏差值，生成纵向控制平均指标信息。其中，首先，从上述历史车辆控制信息序列中的各个历史车辆控制信息、包括的历史规划路径中的各个历史规划路径坐标序列中、选出与上述当前时刻车辆位置坐标对应同一时刻的历史规划路径坐标，得到选出后规划路径坐标集。其次，确定上述当前车辆位置坐标与上述选出后规划路径坐标集中的各个选出后规划路径坐标之间的纵向位置误差的均方根值，得到纵向位置均方根值。然后，从上述当前车辆速度值序列中选出与上述当前时刻车辆位置坐标对应同一时刻的当前车辆速度值，作为第一车辆速度值。之后，从上述历史车辆控制信息序列中的各个历史车辆控制信息包括的历史规划路径中的车辆规划速度值中选出与上述当前时刻车辆位置坐标对应同一时刻的车辆规划速度值，得到第二车辆速度值集。而后，对上述第一车辆速度值和上述第二车辆速度值集中的各个第二车辆速度值分别进行速度分解，以生成第一车辆纵向速度值和第二车辆纵向速度值集。这里，速度分解可以是从速度中分解出横轴和纵轴两个方向的速度值。接着，确定上述第一车辆纵向速度值与上述第二车辆纵向速度值集中的各个第二车辆纵向速度值之间的速度误差的均方根值，得到纵向速度均方根值。最后，将上述纵向位置均方根值和上述纵向速度均方根值确定为纵向控制平均指标信息。

第三步，基于上述当前时刻车辆位置坐标、上述当前车辆速度值序列和上述历史车辆控制信息序列，生成纵向控制峰值指标信息。其中，首先，将上述当前车辆位置坐标与上述选出后规划路径坐标集中的各个选出后规划路径坐标之间的纵向位置误差中绝对值的最大值、确定为最大纵向距离误差值。然后，将上述第一车辆纵向速度值与上述第二车辆纵向速度值集中的各个第二车辆纵向速度值之间的速度误差绝对值中的最大值、确定为最大纵向速度误差值。之后，响应于确定上述当前车辆在当前时刻所在的时间周期内停车，确定当前车辆停车位置坐标与目标历史规划路径中对应相同时刻的历史规划路径坐标之间的纵向距离误差值的绝对值，得到纵向停车距离误差值。最后，将上述最大纵向距离误差值、上述最大纵向速度误差值和上述纵向停车距离误差值确定为上述纵向控制峰值指标信息。

第四步，基于上述当前时刻加速度值序列，生成纵向体感指标信息。其中，响应于确定当前车辆处于纵向控制状态，从上述纵向加速度值序列中选出最大的纵向加速度值，得到最大纵向加速度值。然后，确定上述纵向加速度值序列中大于预设加速度阈值的纵向加速度值、在上述纵向加速度值序列中的占比，得到超标纵向加速度占比。之后，获取与上述纵向加速度值序列中各个纵向加速度值对应的加加速度值，得到加加速度值序列。而后，对加加速度值序列中的各个加加速度值进行分解，得到纵向加加速度值序列。接着，将上述纵向加加速度值序列中大于预设加加速度阈值的纵向加加速度值、在上述纵向加加速度值序列中的占比，得到超标纵向加加速度值占比。最后，将上述最大纵向加速度值、上述超标纵向加速度占比和上述超标纵向加加速度值占比确定为纵向体感指标信息。

实践中，考虑到加速度和加加速度过大会导致用户驾驶体感降低，因此，生成超标纵向加速度占比和上述超标纵向加加速度值占比以用于改进自动驾驶在速度控制方面的性能。

第五步，基于上述当前时刻车辆位置坐标，生成纵向控制异常指标信息。其中，可以获取与上述当前时刻车辆位置坐标所在时刻的周期内的纵向异常信息。纵向异常信息可以是在由于纵向控制触发纵向控制错误的信息。例如，纵向控制错误可以是纵向速度超出预设范围、纵向加速度超出预设范围、纵向控制导致路径重新规划等。纵向异常信息可以包括控制错误的类型标识和对应的错误次数。其次，可以将纵向异常信息确定为纵向控制异常指标信息。这里，纵向控制异常指标信息可以包括：纵向重规划次数和纵向控制异常次数。

第六步，将上述纵向控制平均指标信息、上述纵向控制峰值指标信息、上述纵向体感指标信息和上述纵向控制异常指标信息确定为车辆纵向控制信息。

步骤104，确定与车辆横向控制信息和车辆纵向控制信息对应的横向控制指标数据和纵向控制指标数据。

在一些实施例中，上述执行主体可以确定与上述车辆横向控制信息和上述车辆纵向控制信息对应的横向控制指标数据和纵向控制指标数据。

在一些实施例中的一些可选的实现方式中，上述执行主体确定与上述车辆横向控制信息和上述车辆纵向控制信息对应的横向控制指标数据和纵向控制指标数据，可以包括以下步骤：

第一步，基于预设的横向控制对照信息，确定上述车辆横向控制信息包括的横向控制平均指标信息、横向控制峰值指标信息、横向体感指标信息和横向控制异常指标信息对应的评分值，以生成横向控制指标数据。其中，上述横向控制指标数据可以包括：横向控制平均指标评分值、横向控制峰值指标评分值、横向体感指标评分值和横向控制异常指标评分值。这里，横向控制对照信息可以包括各项横向控制指标对应的对照阈值和对照权重。可以利用横向控制对照信息，分别确定横向控制平均指标信息包括的：横向位置均方根值、横向偏差变化率均方根值、横向偏差变化率均方根值和航向偏差变化率均方根值对应的评分值。

具体的，可以通过以下方式，确定横向位置均方根值的评分值：首先，确定将上述横向控制对照信息中与横向位置均方根值对应的横向位置均方根阈值和横向位置均方根权重。然后，确定将上述横向位置均方根阈值和上述横向位置均方根值的差值。之后，将该差值与上述横向位置均方根阈值和横向位置均方根权重的乘积的比值确定为横向位置均方根值的评分值。此外，还可以通过该方式，确定横向控制平均指标信息包括的横向偏差变化率均方根值、横向偏差变化率均方根值和航向偏差变化率均方根值对应的评分值。最后，可以将横向位置均方根值、横向偏差变化率均方根值、横向偏差变化率均方根值和航向偏差变化率均方根值对应的评分值的和确定为横向控制平均指标评分值。相同的，还可以通过该方式生成横向控制峰值指标评分值、横向体感指标评分值和横向控制异常指标评分值。另外，还可以将横向控制平均指标信息、横向控制峰值指标信息、横向体感指标信息和横向控制异常指标信息包括的各项横向控制指标的评分值添加至横向控制指标数据中。

第二步，基于预设的纵向控制对照信息，确定上述车辆纵向控制信息包括的纵向控制平均指标信息、纵向控制峰值指标信息、纵向体感指标信息和纵向控制异常指标信息对应的评分值，以生成纵向控制指标数据。其中，上述纵向控制指标数据可以包括：纵向控制平均指标评分值、纵向控制峰值指标评分值、纵向体感指标评分值和纵向控制异常指标评分值。这里，纵向控制对照信息可以包括各项纵向控制指标对应的对照阈值和对照权重。其次，可以通过上述方式生成纵向控制指标数据包括的纵向控制平均指标评分值、纵向控制峰值指标评分值、纵向体感指标评分值和纵向控制异常指标评分值。另外，还可以将纵向控制平均指标信息、纵向控制峰值指标信息、纵向体感指标信息和纵向控制异常指标信息包括的各项纵向控制指标的评分值添加至纵向控制指标数据中。

步骤105，基于横向控制指标数据和纵向控制指标数据，生成当前车辆控制指标信息。

在一些实施例中，上述执行主体可以基于上述横向控制指标数据和上述纵向控制指标数据，生成当前车辆控制指标信息。

在一些实施例中的一些可选的实现方式中，上述执行主体基于上述横向控制指标数据和上述纵向控制指标数据，生成当前车辆控制指标信息，可以包括以下步骤：

第一步，分别对上述横向控制指标数据包括的横向控制平均指标评分值、横向控制峰值指标评分值、横向体感指标评分值和横向控制异常指标评分值进行等级划分处理，得到横向控制等级划分信息。其中，可以通过预设的等级划分表，确定上述横向控制指标数据包括的横向控制平均指标评分值、横向控制峰值指标评分值、横向体感指标评分值和横向控制异常指标评分值对应的等级。这里等级划分表可以包括多组等级划分数据，各组等级划分数据包括不同的评分范围和对应的评分等级。由此，可以将横向控制平均指标评分值、横向控制峰值指标评分值、横向体感指标评分值、横向控制异常指标评分值和对应的等级信息确定为横向控制等级划分信息。

作为示例，等级划分数据可以是：[评分值：小于5，评分等级：较差]、[评分值：大于等于5小于40，评分等级：一般]、[评分值：大于等于40小于60，评分等级：良好]、[评分值：大于等于60，评分等级：优秀]。

第二步，分别对上述纵向控制指标数据包括的纵向控制平均指标评分值、纵向控制峰值指标评分值、纵向体感指标评分值和纵向控制异常指标评分值进行等级划分处理，得到纵向控制等级划分信息。其中，可以通过上述横向控制等级划分信息的生成方式，确定上述纵向控制指标数据包括的纵向控制平均指标评分值、纵向控制峰值指标评分值、纵向体感指标评分值和纵向控制异常指标评分值对应的评分等级。其次，可以将纵向控制平均指标评分值、纵向控制峰值指标评分值、纵向体感指标评分值、纵向控制异常指标评分值以及对应的评分等级确定为纵向控制等级划分信息。

第三步，响应于确定上述横向控制等级划分信息和上述纵向控制等级划分信息满足预设指标条件，生成当前车辆控制指标信息。其中，预设的控制指标条件可以是横向控制等级划分信息和上述纵向控制等级划分信息中不包括的“较差”评分等级。因此可以将横向控制等级划分信息和上述纵向控制等级划分信息确定为当前车辆控制指标信息，以表征车辆控制指标正常。

上述内容作为本公开的实施例的一个发明点，可以进一步解决背景技术提及的技术问题“对单一场景的车辆控制性能检测往往会耦合影响其它场景的控制性能的因素，由此，不仅会导致生成的车辆控制指标信息存在局限性，且会导致控制性能在其它场景的适应性降低，从而，难以全面的对自动驾驶控制性能进行提升”。为了达到这一效果，首先，通过生成横向控制平均指标信息、上述横向控制峰值指标信息、上述横向体感指标信息、横向控制平均指标信息、上述横向控制峰值指标信息和上述横向体感指标信息，可以用于更加全面综合考虑横向控制与纵向控制的各项指标。接着，通过生成横向控制平均指标评分值、横向控制峰值指标评分值、横向体感指标评分值、横向控制异常指标评分值、纵向控制平均指标评分值、纵向控制峰值指标评分值、纵向体感指标评分值和纵向控制异常指标评分值，使得可以对各项指标的状态进行量化。由此，可以便于确定各个指标对车辆控制性能的影响程度。接着，通过等价划分处理，可以进一步确定各项车辆控制指标的评分等级。以此可以用于选出存在问题的指标。也以为对横向和纵向的各项指标进行了综合处理，使得车辆控制性能检测可以适用于不同的场景。避免对单一场景的车辆控制性能检测往往会耦合影响其它场景的控制性能的因素。从而，提高了车辆控制性能在各种场景的适应性。进而，可以用于全面提高自动驾驶控制性能。

可选的，上述执行主体还可以执行以下步骤：

第一步，对上述当前车辆控制指标信息进行存储。

第二步，响应于确定上述当前车辆控制指标信息不满足预设指标条件，生成车辆控制标预警信息，以及将上述车辆控制指标预警信息发送至目标终端以供显示。其中，可以将“较差”评分等级对应的评分值和指标数据确定为当前车辆控制指标信息。例如，横向控制平均指标评分值的评分等级为“较差”。那么生成的当前车辆控制指标信息可以是：“控制异常为横向控制平均指标评分值”。

本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的车辆控制指标生成方法，可以用于对自动驾驶控制性能进行全面的提升。具体来说，造成难以全面的对自动驾驶控制性能进行提升的原因在于：对单一场景的车辆控制性能检测往往会耦合影响其它场景的控制性能的因素，由此，不仅会导致生成的车辆控制指标信息存在局限性，且会导致控制性能在其它场景的适应性降低。基于此，本公开的一些实施例的车辆控制指标生成方法，首先，获取当前时刻车辆控制信息和历史车辆控制信息序列。其次，对上述历史车辆控制信息序列和上述当前时刻车辆控制信息进行横向控制信息提取，以生成车辆横向控制信息。接着，对上述历史车辆控制信息序列和上述当前时刻车辆控制信息进行纵向控制信息提取，以生成车辆纵向控制信息。通过横向控制信息提取和纵向控制信息提取，对横向和纵向的综合考量，可以生成适用于不同场景的车辆横向控制信息和车辆纵向控制信息。然后，确定与上述车辆横向控制信息和上述车辆纵向控制信息对应的横向控制指标数据和纵向控制指标数据。通过同时生成横向控制指标数据和纵向控制指标数据以用于应对不同的场景。由此，使得可以在一定程度上避免耦合影响其它场景的控制性能的因素。最后，基于上述横向控制指标数据和纵向控制指标数据，生成当前车辆控制指标信息。从而，不仅可以避免生成的车辆控制指标信息存在局限性，而且可以提高控制性能在不同场景的适应性。进而，可以利用生成的当前车辆控制指标信息，对自动驾驶控制性能进行全面的提升。

进一步参考图2，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种车辆控制指标生成装置的一些实施例，这些装置实施例与图1所示的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图2所示，一些实施例的车辆控制指标生成装置200包括：获取单元201、第一提取单元202、第二提取单元203、确定单元204和生成单元205。其中，获取单元201，被配置成获取当前时刻车辆控制信息和历史车辆控制信息序列；第一提取单元202，被配置成对上述历史车辆控制信息序列和上述当前时刻车辆控制信息进行横向控制信息提取，以生成车辆横向控制信息；第二提取单元203，被配置成对上述历史车辆控制信息序列和上述当前时刻车辆控制信息进行纵向控制信息提取，以生成车辆纵向控制信息；确定单元204，被配置成确定与上述车辆横向控制信息和上述车辆纵向控制信息对应的横向控制指标数据和纵向控制指标数据；生成单元205，被配置成基于上述横向控制指标数据和纵向控制指标数据，生成当前车辆控制指标信息。

可以理解的是，该装置200中记载的诸单元与参考图1描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置200及其中包含的单元，在此不再赘述。

下面参考图3，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备300的结构示意图。图3示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图3所示，电子设备300可以包括处理装置301（例如中央处理器、图形处理器等），其可以根据存储在只读存储器（ROM）302中的程序或者从存储装置308加载到随机访问存储器（RAM）303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 303中，还存储有电子设备300操作所需的各种程序和数据。处理装置301、ROM 302以及RAM 303通过总线304彼此相连。输入/输出（I/O）接口305也连接至总线304。

通常，以下装置可以连接至I/O接口305：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置306；包括例如液晶显示器（LCD）、扬声器、振动器等的输出装置307；包括例如磁带、硬盘等的存储装置308；以及通信装置309。通信装置309可以允许电子设备300与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图3示出了具有各种装置的电子设备300，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图3中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。

特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置309从网络上被下载和安装，或者从存储装置308被安装，或者从ROM 302被安装。在该计算机程序被处理装置301执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开的一些实施例上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦式可编程只读存储器（EPROM或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（CD-ROM）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF（射频）等等，或者上述的任意合适的组合。

在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP（Hyper Text TransferProtocol，超文本传输协议）之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信（例如，通信网络）互连。通信网络的示例包括局域网（“LAN”），广域网（“WAN”），网际网（例如，互联网）以及端对端网络（例如，ad hoc端对端网络），以及任何当前已知或未来研发的网络。

上述计算机可读介质可以是上述装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取当前时刻车辆控制信息和历史车辆控制信息序列；对上述历史车辆控制信息序列和上述当前时刻车辆控制信息进行横向控制信息提取，以生成车辆横向控制信息；对上述历史车辆控制信息序列和上述当前时刻车辆控制信息进行纵向控制信息提取，以生成车辆纵向控制信息；确定与上述车辆横向控制信息和上述车辆纵向控制信息对应的横向控制指标数据和纵向控制指标数据；基于上述横向控制指标数据和上述纵向控制指标数据，生成当前车辆控制指标信息。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网（LAN）或广域网（WAN）——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、第一提取单元、第二提取单元、确定单元和生成单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取当前时刻车辆控制信息和历史车辆控制信息序列的单元”。

本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、专用标准产品（ASSP）、片上系统（SOC）、复杂可编程逻辑设备（CPLD）等等。

以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的（但不限于）具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (7)

1.一种车辆控制指标生成方法，包括：

获取当前时刻车辆控制信息和历史车辆控制信息序列；

对所述历史车辆控制信息序列和所述当前时刻车辆控制信息进行横向控制信息提取，以生成车辆横向控制信息；

对所述历史车辆控制信息序列和所述当前时刻车辆控制信息进行纵向控制信息提取，以生成车辆纵向控制信息；

确定与所述车辆横向控制信息和所述车辆纵向控制信息对应的横向控制指标数据和纵向控制指标数据，其中，所述横向控制指标数据包括：横向控制平均指标评分值、横向控制峰值指标评分值、横向体感指标评分值和横向控制异常指标评分值，所述纵向控制指标数据包括：纵向控制平均指标评分值、纵向控制峰值指标评分值、纵向体感指标评分值和纵向控制异常指标评分值；

基于所述横向控制指标数据和所述纵向控制指标数据，生成当前车辆控制指标信息；

其中，所述当前时刻车辆控制信息包括：当前车辆速度值序列、当前时刻加速度值序列、当前时刻车辆位置坐标和当前时刻车辆航向角，所述历史车辆控制信息序列中的每个历史车辆控制信息包括：历史规划路径、历史横向位置偏差值和历史航向角偏差值；以及

所述对所述历史车辆控制信息序列和所述当前时刻车辆控制信息进行横向控制信息提取，以生成车辆横向控制信息，包括：

将所述当前时刻车辆位置坐标投影至目标历史规划路径所在的坐标系，得到投影后车辆位置坐标，其中，目标历史规划路径是所述历史车辆控制信息序列中对应前一时刻的历史车辆控制信息包括的历史规划路径；

确定所述投影后车辆位置坐标与所述目标历史规划路径之间的横向偏差值，得到车辆位置横向偏差值；

确定所述目标历史规划路径中与所述投影后车辆位置坐标对应位置的规划路径航向角；

确定所述当前时刻车辆航向角与所述规划路径航向角之间的车辆航向偏差值；

基于所述车辆位置横向偏差值、所述车辆航向偏差值与所述历史车辆控制信息序列中各个历史车辆控制信息包括的历史横向位置偏差值和历史航向角偏差值，生成横向控制平均指标信息；

基于所述车辆位置横向偏差值、所述车辆航向偏差值和所述历史车辆控制信息序列，生成横向控制峰值指标信息，其中，将最大横向位置偏差值、最大航向偏差值、终点位置横向偏差值和终点位置航向偏差值确定为横向控制峰值指标信息；

基于所述当前时刻加速度值，生成横向体感指标信息，其中，将最大纵向加速度值、超标纵向加速度值和超标航向角占比确定为横向体感指标信息；

基于所述当前时刻车辆位置坐标，生成横向控制异常指标信息，其中，获取与当前时刻车辆位置坐标所在时刻的周期内的横向异常信息，横向异常信息是由于横向控制触发横向控制错误的信息，横向异常信息包括控制错误的类型标识和对应的错误次数，将横向异常信息确定为横向控制异常指标信息，横向控制异常指标信息包括：横向重规划次数和横向控制异常次数；

将所述横向控制平均指标信息、所述横向控制峰值指标信息、所述横向体感指标信息和所述横向控制异常指标信息确定为车辆横向控制信息；

其中，所述对所述历史车辆控制信息序列和所述当前时刻车辆控制信息进行纵向控制信息提取，以生成车辆纵向控制信息，包括：

确定所述投影后车辆位置坐标与所述目标历史规划路径之间的纵向偏差值，得到车辆位置纵向偏差值；

基于所述当前车辆速度值序列和所述车辆位置纵向偏差值，生成纵向控制平均指标信息，其中，将纵向位置均方根值和纵向速度均方根值确定为纵向控制平均指标信息；

基于所述当前时刻车辆位置坐标、所述当前车辆速度值序列和所述历史车辆控制信息序列，生成纵向控制峰值指标信息，其中，将最大纵向距离误差值、最大纵向速度误差值和纵向停车距离误差值确定为纵向控制峰值指标信息；

基于所述当前时刻加速度值序列，生成纵向体感指标信息，其中，将最大纵向加速度值、超标纵向加速度占比和超标纵向加加速度值占比确定为纵向体感指标信息；

基于所述当前时刻车辆位置坐标，生成纵向控制异常指标信息，其中，获取与当前时刻车辆位置坐标所在时刻的周期内的纵向异常信息，纵向异常信息是由于纵向控制触发纵向控制错误的信息，纵向异常信息包括控制错误的类型标识和对应的错误次数，将纵向异常信息确定为纵向控制异常指标信息，纵向控制异常指标信息包括：纵向重规划次数和纵向控制异常次数；

将所述纵向控制平均指标信息、所述纵向控制峰值指标信息、所述纵向体感指标信息和所述纵向控制异常指标信息确定为车辆纵向控制信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

对所述当前车辆控制指标信息进行存储；

响应于确定所述当前车辆控制指标信息不满足预设指标条件，生成车辆控制指标预警信息，以及将所述车辆控制指标预警信息发送至目标终端以供显示。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述确定与所述车辆横向控制信息和所述车辆纵向控制信息对应的横向控制指标数据和纵向控制指标数据，包括：

基于预设的横向控制对照信息，确定所述车辆横向控制信息包括的横向控制平均指标信息、横向控制峰值指标信息、横向体感指标信息和横向控制异常指标信息对应的评分值，以生成横向控制指标数据；

基于预设的纵向控制对照信息，确定所述车辆纵向控制信息包括的纵向控制平均指标信息、纵向控制峰值指标信息、纵向体感指标信息和纵向控制异常指标信息对应的评分值，以生成纵向控制指标数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述基于所述横向控制指标数据和所述纵向控制指标数据，生成当前车辆控制指标信息，包括：

分别对所述横向控制指标数据包括的横向控制平均指标评分值、横向控制峰值指标评分值、横向体感指标评分值和横向控制异常指标评分值进行等级划分处理，得到横向控制等级划分信息；

分别对所述纵向控制指标数据包括的纵向控制平均指标评分值、纵向控制峰值指标评分值、纵向体感指标评分值和纵向控制异常指标评分值进行等级划分处理，得到纵向控制等级划分信息；

响应于确定所述横向控制等级划分信息和所述纵向控制等级划分信息满足预设指标条件，生成当前车辆控制指标信息。

5.一种车辆控制指标生成装置，包括：

获取单元，被配置成获取当前时刻车辆控制信息和历史车辆控制信息序列；

第一提取单元，被配置成对所述历史车辆控制信息序列和所述当前时刻车辆控制信息进行横向控制信息提取，以生成车辆横向控制信息；

第二提取单元，被配置成对所述历史车辆控制信息序列和所述当前时刻车辆控制信息进行纵向控制信息提取，以生成车辆纵向控制信息；

确定单元，被配置成确定与所述车辆横向控制信息和所述车辆纵向控制信息对应的横向控制指标数据和纵向控制指标数据，其中，所述横向控制指标数据包括：横向控制平均指标评分值、横向控制峰值指标评分值、横向体感指标评分值和横向控制异常指标评分值，所述纵向控制指标数据包括：纵向控制平均指标评分值、纵向控制峰值指标评分值、纵向体感指标评分值和纵向控制异常指标评分值；

生成单元，被配置成基于所述横向控制指标数据和纵向控制指标数据，生成当前车辆控制指标信息；

其中，所述当前时刻车辆控制信息包括：当前车辆速度值序列、当前时刻加速度值序列、当前时刻车辆位置坐标和当前时刻车辆航向角，所述历史车辆控制信息序列中的每个历史车辆控制信息包括：历史规划路径、历史横向位置偏差值和历史航向角偏差值；以及

所述对所述历史车辆控制信息序列和所述当前时刻车辆控制信息进行横向控制信息提取，以生成车辆横向控制信息，包括：

将所述当前时刻车辆位置坐标投影至目标历史规划路径所在的坐标系，得到投影后车辆位置坐标，其中，目标历史规划路径是所述历史车辆控制信息序列中对应前一时刻的历史车辆控制信息包括的历史规划路径；

确定所述投影后车辆位置坐标与所述目标历史规划路径之间的横向偏差值，得到车辆位置横向偏差值；

确定所述目标历史规划路径中与所述投影后车辆位置坐标对应位置的规划路径航向角；

确定所述当前时刻车辆航向角与所述规划路径航向角之间的车辆航向偏差值；

基于所述车辆位置横向偏差值、所述车辆航向偏差值与所述历史车辆控制信息序列中各个历史车辆控制信息包括的历史横向位置偏差值和历史航向角偏差值，生成横向控制平均指标信息；

基于所述车辆位置横向偏差值、所述车辆航向偏差值和所述历史车辆控制信息序列，生成横向控制峰值指标信息，其中，将最大横向位置偏差值、最大航向偏差值、终点位置横向偏差值和终点位置航向偏差值确定为横向控制峰值指标信息；

基于所述当前时刻加速度值，生成横向体感指标信息，其中，将最大纵向加速度值、超标纵向加速度值和超标航向角占比确定为横向体感指标信息；

基于所述当前时刻车辆位置坐标，生成横向控制异常指标信息，其中，获取与当前时刻车辆位置坐标所在时刻的周期内的横向异常信息，横向异常信息是由于横向控制触发横向控制错误的信息，横向异常信息包括控制错误的类型标识和对应的错误次数，将横向异常信息确定为横向控制异常指标信息，横向控制异常指标信息包括：横向重规划次数和横向控制异常次数；

将所述横向控制平均指标信息、所述横向控制峰值指标信息、所述横向体感指标信息和所述横向控制异常指标信息确定为车辆横向控制信息；

其中，所述对所述历史车辆控制信息序列和所述当前时刻车辆控制信息进行纵向控制信息提取，以生成车辆纵向控制信息，包括：

确定所述投影后车辆位置坐标与所述目标历史规划路径之间的纵向偏差值，得到车辆位置纵向偏差值；

基于所述当前车辆速度值序列和所述车辆位置纵向偏差值，生成纵向控制平均指标信息，其中，将纵向位置均方根值和纵向速度均方根值确定为纵向控制平均指标信息；

基于所述当前时刻车辆位置坐标、所述当前车辆速度值序列和所述历史车辆控制信息序列，生成纵向控制峰值指标信息，其中，将最大纵向距离误差值、最大纵向速度误差值和纵向停车距离误差值确定为纵向控制峰值指标信息；

基于所述当前时刻加速度值序列，生成纵向体感指标信息，其中，将最大纵向加速度值、超标纵向加速度占比和超标纵向加加速度值占比确定为纵向体感指标信息；

基于所述当前时刻车辆位置坐标，生成纵向控制异常指标信息，其中，获取与当前时刻车辆位置坐标所在时刻的周期内的纵向异常信息，纵向异常信息是由于纵向控制触发纵向控制错误的信息，纵向异常信息包括控制错误的类型标识和对应的错误次数，将纵向异常信息确定为纵向控制异常指标信息，纵向控制异常指标信息包括：纵向重规划次数和纵向控制异常次数；

将所述纵向控制平均指标信息、所述纵向控制峰值指标信息、所述纵向体感指标信息和所述纵向控制异常指标信息确定为车辆纵向控制信息。

6.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序，

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1-4中任一所述的方法。

7.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一所述的方法。