JP7297846B2 - 自動運転車両の道路テスト方法、装置、機器及び記憶媒体 - Google Patents

自動運転車両の道路テスト方法、装置、機器及び記憶媒体 Download PDF

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Description

本願は、人工知能分野に関し、具体的に、自動運転、高度道路交通技術に関し、特に、自動運転車両の道路テスト方法、装置、機器及び記憶媒体に関する。
道路テストは、自動運転車両が実際需要シーンに最も近いテスト段階であり、開放されるロードネットワーク内で実際の歩行者や車両とインタラクションすることができ、自動運転車両の実際道路での走行体感をテストするために用いられ、自動運転車両の安全性、快適性、インテリジェンス及び走行効率に対する総合的なテストである。異なる交通流及び異なる出行期間をカバーすることにより、シーンを可能な限り多くカバーすることができる。
現在、自動運転車両の道路テストは、道路テストエンジニアにより、問題を提出してテストバージョンのパフォーマンスをフィードバックする。テストエンジニアが問題発見の観点からバージョン全体のパフォーマンスを見ることは、「よくないと思う」、「まあまあ」、「よいと思う」などの全面的でない主観的結論を出すように、問題の深刻さから影響を受けやすいため、全面的且つ数量化された道路テスト結果を出すことができず、車両の現在の自動運転システムバージョンのパフォーマンスを客観的にはかることが不可能である。
本願は、自動運転車両の道路テスト方法、装置、機器及び記憶媒体を提供する。
本願の一態様によれば、自動運転車両の道路テスト方法を提供し、前記自動運転車両の道路テスト方法は、
車両がテストルートに沿って走行中の自動運転シーン、前記自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報および体感テスト評価データを取得するステップであって、異なる自動運転シーンに対応するテストパラメータが異なるステップと、
前記自動運転シーンに対応するテスト評価基準に基づき、前記自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報を分析し、前記車両の第１のテスト結果を決定するステップと、
前記体感テスト評価データに基づき、前記車両の第２のテスト結果を生成するステップと、
前記車両の第１のテスト結果と第２のテスト結果に基づき、前記車両の道路テスト結果を決定するステップと、を含む。
本願の他の態様によれば、自動運転車両の道路テスト装置を提供し、前記自動運転車両の道路テスト装置は、
車両がテストルートに沿って走行中の自動運転シーン、前記自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報および体感テスト評価データを取得するための道路テストデータ取得モジュールであって、異なる自動運転シーンに対応するテストパラメータが異なる道路テストデータ取得モジュールと、
前記自動運転シーンに対応するテスト評価基準に基づき、前記自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報を分析し、前記車両の第１のテスト結果を決定するための客観的テストモジュールと、
前記体感テスト評価データに基づき、前記車両の第２のテスト結果を生成するための主観的テストモジュールと、
前記車両の第１のテスト結果と第２のテスト結果に基づき、前記車両の道路テスト結果を決定するための総合テストモジュールと、を含む。
本願の他の態様によれば、電子機器を提供し、前記電子機器は、
少なくとも１つのプロセッサと、
前記少なくとも１つのプロセッサに通信可能に接続されるメモリと、を含み、
前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行可能な命令が記憶されており、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサが上記に記載の方法を実行できるように、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行される。
本願の他の態様によれば、コンピュータ命令が記憶された非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体を提供し、前記コンピュータ命令は、コンピュータに上記に記載の方法を実行させるために用いられる。
本願の他の態様によれば、コンピュータプログラムを提供し、前記コンピュータプログラムは、プロセッサにより実行されると、上記に記載の方法を実施する。
本願に係る技術により、自動運転車両道路テスト結果の正確さは向上する。
なお、この一部に記載されている内容は、本願の実施例の肝心な又は重要な特徴を特定することを意図しておらず、本願の範囲を限定するものでもない。本願の他の特徴は、以下の説明を通じて容易に理解される。
図面は、本技術案をよりよく理解するために使用され、本願を限定するものではない。
本願の実施例を実施可能な自動運転車両の道路テストシーン図である。 本願の第１の実施例により提供される自動運転車両の道路テスト方法のフローチャート図である。 本願の第２の実施例により提供される自動運転車両の道路テスト方法のフローチャート図である。 本願の第３の実施例により提供される自動運転車両の道路テスト装置の概略図である。 本願の実施例に係る自動運転車両の道路テスト方法を実施するための電子機器のブロック図である。
以下、図面を組み合わせて本願の例示的な実施例を説明し、理解を容易にするために、その中には本願の実施例の様々な詳細事項が含まれており、それらは単なる例示的なものと見なされるべきである。したがって、当業者は、本願の範囲及び精神から逸脱することなく、ここで説明される実施例に対して様々な変更と修正を行うことができる。同様に、わかりやすくかつ簡潔にするために、以下の説明では、周知の機能及び構造の説明を省略する。
本願は、自動運転車両の道路テスト方法、装置、機器及び記憶媒体を提供し、人工知能分野に適用し、具体的に、自動運転及び高度道路交通技術に適用し、自動運転車両道路テスト結果の正確さを向上させる技術的効果を達成する。
本願の実施例により提供される自動運転車両の道路テスト方法は、図１に示す自動運転車両の道路テストシーンに応用されることができる。図１に示す車両は、テスト対象である自動運転車両であり、電子機器は、自動運転車両の道路テスト方法を実行する機器である。自動運転車両の道路テスト中に、テスターが載せられたテスト対象である車両は、テストルートに沿って走行する過程に、車両の道路テスト走行データと車両周囲情報を取得し、車両、道路テスト機器、又はその他のサーバなどから取得することができる。道路テスト完了後に、テスターは、車両がテストルートに沿って走行中の実際乗車感に基づき、体感テスト評価データを提出する。電子機器は、車両の道路テスト走行データおよび車両周囲情報などの客観的テストデータに基づき、車両の自動運転能力をテスト評価し、第１のテスト結果を得て、体感テスト評価データなどの主観的テスト評価データにより、テスターの主観的体感に基づき、車両の自動運転能力をテスト評価し、第２のテスト結果を得て、第１のテスト結果と第２のテスト結果を総括し、車両の道路テスト結果を得る。このようにして、車両の道路テスト結果には、客観的テストデータに基づく客観的テスト結果が含まれることにより、車両道路テストは、厳格且つ精確であるように確保されるほか、主観的体感テスト評価データに基づく数量化されたテスト結果が含まれることにより、乗車人員の主観的角度からの車両走行の安全性、快適性、インテリジェンス及び走行効率に対するテスト評価結果を体現することが可能になり、得られる道路テスト結果は、より全面的なものになり、自動運転車両の道路テストでの総合的なパフォーマンスをより正確的にはかることが可能になり、自動運転車両の道路テスト結果は、正確さが向上する。
図２は、本願の第１の実施例により提供される自動運転車両の道路テスト方法のフローチャート図である。図２に示すように、当該方法の具体的なステップは、以下の通りである。
ステップＳ１０１、車両がテストルートに沿って走行中の自動運転シーン、自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報および体感テスト評価データを取得し、異なる自動運転シーンに対応するテストパラメータが異なる。
自動運転車両走行中の自動運転シーンは、追って走行すること、直進、車線変更、交差点を通過すること、カットイン又はカットアウトへの対応、近くの障害物を認識して対応すること、Ｕターンして走行すること、車両の流れに合流すること、障害物をインテリジェントに回避すること、メイン道路と補助道路を通過すること、路肩に寄せて停車すること及び車を始動することを含むが、これらに限定されない。
自動運転車両走行中に、さまざまな自動運転シーンに対応する自動運転能力の応用に対する客観的評価を実現するために、本実施例では、各種の自動運転シーンに対応する１つ又は複数のテストパラメータを予め決定し、これらのテストパラメータは、自動運転シーンでは、車両の自動運転行動が要件に一致するか否かをはかるための指標である。異なる自動運転シーンに対応するテストパラメータが異なる。
自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報は、自動運転シーンに対応する各テストパラメータの値を含む。
本実施例では、体感テスト評価データは、車両がテストルートに沿って走行する過程に、当該車両に乗車するテスターが車両走行中の実際乗車感に基づき、車両走行中の各自動運転シーンに対応する処理能力に対して提出するテスト評価データである。
ステップＳ１０２、自動運転シーンに対応するテスト評価基準に基づき、自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報を分析し、車両の第１のテスト結果を決定する。
自動運転シーンに対応するテスト評価基準は、自動運転シーンに対応するテストパラメータが要件に一致するか否かを決定するために用いられる。
自動運転シーンに対応するテスト評価基準に基づき、自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報を分析し、車両の第１のテスト結果を決定する。当該第１のテスト結果は、客観的テストデータに基づいて得られる客観的で厳格且つ精確的なテスト結果である。
ステップＳ１０３、体感テスト評価データに基づき、車両の第２のテスト結果を生成する。
本実施例では、複数のプロのテスターにより提出される主観的体感テスト評価データは、各自動運転シーンの車両自動運転効果に対する影響の深刻さ、および、テスト評価規則を組み合わせ、各自動運転シーンに対応する体感テスト評価データを数量化処理し、第２のテスト結果を得る。当該第２のテスト結果は、車両の走行体感に対するテスト評価結果であり、車両走行の安全性、快適性、インテリジェンス及び走行効率に対する乘客の主観的テスト評価結果として体現されている。
ステップＳ１０４、車両の第１のテスト結果と第２のテスト結果に基づき、車両の道路テスト結果を決定する。
車両の第１のテスト結果と第２のテスト結果を得た後に、第１のテスト結果と第２のテスト結果を総括することにより、車両の道路テスト結果を決定する。
選択的に、客観的データに基づく第１のテスト結果と主観的データに基づく第２のテスト結果の重みを指定し、第１のテスト結果と第２のテスト結果を加重して加算し、加重の加算結果を車両の道路テスト結果とすることができる。
なお、さらに、客観的データに基づく第１のテスト結果と主観的データに基づく第２のテスト結果の和を車両の道路テスト結果とするか、または他の方法により、第１のテスト結果と第２のテスト結果に基づいて最終的な道路テスト結果を決定することができ、本明細書では、具体的に限定されない。
本願の実施例では、車両がテストルートに沿って走行中の自動運転シーン、自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報を取得し、自動運転シーンに対応するテスト評価基準に基づき、自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報を分析することにより、車両の第１のテスト結果を決定し、いわゆる自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報などの客観的テストデータに基づき、車両の自動運転能力をテスト評価し、第１のテスト結果を得て、体感テスト評価データなどの主観的テスト評価データに基づき、テスターの乗車体感の角度から車両の自動運転能力をテスト評価し、第２のテスト結果を得て、そして、第１のテスト結果と第２のテスト結果を総括し、車両の道路テスト結果を得る。車両の道路テスト結果には、客観的テストデータに基づく客観的テスト結果が含まれることにより、車両道路テスト結果は、客観的で、厳格且つ精確であるように確保されるほか、車両の道路テスト結果には、主観的体感テスト評価データに基づく数量化されたテスト結果が含まれることにより、乗車人員の乗車体感という主観的角度からの車両走行の安全性、快適性、インテリジェンス及び走行効率に対するテスト評価結果を体現することが可能になり、得られる道路テスト結果は、より全面的なものになり、自動運転車両の道路テストでの総合的なパフォーマンスをより正確的にはかることが可能になり、自動運転車両の道路テスト結果は、正確さが向上する。
図３は、本願の第２の実施例により提供される自動運転車両の道路テスト方法のフローチャート図である。上記第１の実施例に基づき、自動運転車両の道路テスト方法は、主観的テスト評価データに基づくテスト部分及び客観的道路テスト走行データと車両周囲情報に基づくテスト部分を含み、本実施例では、図３を参照しながら自動運転車両の道路テスト方法について詳細に説明する。図３におけるステップＳ２０１－Ｓ２０４は、客観的道路テスト走行データと車両周囲情報に基づくテスト部分であり、ステップＳ２０５－Ｓ２０８は、主観的テスト評価データに基づくテスト部分である。
図３に示すように、当該方法の具体的なステップは以下の通りである。
ステップＳ２０１、車両がテストルートに沿って走行する過程に、車両の道路テスト走行データと車両周囲情報を取得する。
実際の応用には、全面且つ客観的に自動運転車両のバージョンをより正確的に評価することを可能にさせるために、以下のいくつかの原則を決定する必要がある。その１は、テスターを固定する原則であり、異なる自動運転システムバージョンに対して道路テストを行う際に、テスターを固定して選択してテストし、１回の体験又は評価を通じて主観的評価のベースラインを確立する原則である。その２は、道路テスト期間を固定するか、または長時間にわたって車両に付き添いながらテストする原則であり、週ごとに、異なる期間、または、同日の異なる期間では、道路テスト交通流が異なるため、シーンの複雑さが異なり、難易度が大きく違っている２つのシーンで行われる自動運転車両テストの正確さが影響を受けやすい。その３は、テストルートを固定する原則である。同一テストルートでの自動運転車両の直行や、左折と右折、必要な車線変更、Ｕターンに必要な自動運転能力は、基本的に一致するように確保することができ、異なるテストルートに必要な自動運転能力は異なるため、正確さに及ぶ問題は引き起こされるようになる可能性がある。テストルートを予め企画し、最終的な１本又は複数本のテストルートを決定する。自動運転車両は、テストルートに沿って走行中に、テストする必要のある、あらゆる自動運転シーンをカバーすることが可能である。
本実施例では、道路テスト走行データは、自動運転車両がテストルートに沿って走行中の、車両制御情報及び車両走行行動情報などを含む車両走行データを含む。車両制御情報とは、例えば、制御システムが発した車を始動する命令、路肩に寄せて停車する命令、車線を変更する命令、Ｕターン命令、加速／減速命令などの、自動運転車両の走行を制御するための命令情報のことである。車両走行行動情報は、自動運転車両走行中の走行速度、加速度、走行角度、走行軌跡などの車両行動に関連するデータを含む。
車両周囲情報は、自動運転車両がテストルートに沿って走行中に車両周囲の環境データである。車両周囲情報は、車両と前方車両との距離、車両走行の車線情報、車両が走行している交差点の交差点情報、車両周囲の車両の流れ情報のうちの１つ又は複数を含む。
ステップＳ２０２、道路テスト走行データ、または道路テスト走行データと車両周囲情報を分析し、車両がテストルートに沿って走行中に発生する自動運転シーンを認識する。
車両がテストルートに沿って走行する過程に、記録された車両の道路テスト走行データおよび車両周囲情報は、自動運転車両の自動運転行動を影響又は体現可能な客観的データであり、これらの客観的データに基づいて車両がテストルートに沿って走行中に発生する自動運転シーンを認識することができる。
１つの選択的な実施形態では、車両がテストルートに沿って走行中に発生する自動運転シーンを認識することを実施する方法として、道路テスト走行データ中の車両制御情報を分析し、車両制御情報には、１つの自動運転シーンに対応する制御情報が含まれる場合、車両がテストルートに沿って走行中に自動運転シーンが発生したと決定するような方法を採用することができる。
例示的に、道路テスト走行データには、車両の制御ログが含まれることができ、制御ログには、車両の制御情報が記録されている。車両の制御ログを解析することにより、車両の制御情報を取得することができる。
実際の応用には、異なる自動運転シーンで、車両に発生した、自動運転シーンに対応する運転行動は、制御システムが発する１つ又は複数の制御命令の制御下で実施されている。異なる自動運転シーンに対応する制御命令は、完全に同じではなく、自動運転シーンの一部では、当該自動運転シーンでのみの制御命令がある。このため、制御命令に基づいて自動運転シーンを認識することができる。分析することによって車両の制御情報を得て、車両がテストルートに沿って走行中に発生する自動運転シーンを正確的に認識することが可能である。
例えば、自動運転車両走行中に生じた制御ログを解析し、制御システムが車線を変更する命令を出したと発見されたら、制御システムが車線を変更する命令を出した時点に、当該時点に車線変更シーンが発生したと決定する。
他の選択的な実施形態では、車両がテストルートに沿って走行中に発生する自動運転シーンを認識することを実施する方法として、
道路テスト走行データと車両周囲情報を分析し、車両の行動特徴を取得し、車両の行動特徴に基づき、車両は、１つの自動運転シーンの行動特徴がある場合、車両がテストルートに沿って走行中に自動運転シーンが発生したと決定するような方法を採用することができる。
実際の応用には、異なる自動運転シーンでは、車両に発生した、自動運転シーンに対応する運転行動は、特徴が異なり、自動運転シーンの一部では、当該自動運転シーンでのみの行動特徴がある。道路テスト走行データ中の車両走行行動情報および車両周囲情報を分析することにより、車両の行動特徴を認識することが可能になり、車両は、１つの自動運転シーンの行動特徴があれば、車両自動運転シーンが発生したと決定することができる。車両にこれらの行動特徴が現れる時間は、車両の対応する自動運転シーンの発生時間である。車両の行動特徴を分析することにより、車両がテストルートに沿って走行中に発生する自動運転シーンを正確的に認識することが可能である。
例えば、道路テスト走行データ中の車両走行行動情報および車両周囲情報を分析することにより、自動運転車両が１つの場所に１つの車線から隣接する他の車線に移動したと同時に、当該自動運転車両の走行角度が相応的に変化したと発見されれば、車両は、車線変更シーンが発生したと決定することができる。
ステップＳ２０３、自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報を取得する。
自動運転車両走行中に、さまざまな自動運転シーンが応用される自動運転能力に対する客観的評価を実施するために、本実施例では、各種の自動運転シーンに対応する１つ又は複数のテストパラメータを予め決定し、これらのテストパラメータは、自動運転シーンでは、車両の自動運転行動が要件に一致するか否かをはかるための指標である。異なる自動運転シーンに対応するテストパラメータが異なる。
車両がテストルートに沿って走行中に発生する自動運転シーンを認識した後に、それぞれの自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報を取得する。自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報は、自動運転シーンに対応する各テストパラメータの値を含む。
例示的に、任意の１つの自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報を取得することを実施する方法として、具体的に、
自動運転シーンの発生時間を決定し、道路テスト走行データおよび車両周囲情報から、発生時間に自動運転シーンに対応するテストパラメータの実際の値を取得するような方法を採用することができる。このようにして、自動運転シーンの発生時間に基づいて自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報を正確的に取得することが可能である。
例えば、車線変更シーンに対応するテストパラメータは、車線変更時の後方と衝突までの時間（Ｔｉｍｅ ｔｏ Ｃｏｌｌｉｓｉｏｎ，略語ＴＴＣ）、車線変更時の前方と衝突までの時間（ＴＴＣ）、車線変更時の車両速度を含むことができる。車線変更シーンの発生時点を決定した後に、道路テスト走行データから、車線変更シーンの発生時点に、自動運転車両の後方と衝突までの時間（ＴＴＣ）、前方と衝突までの時間（ＴＴＣ）及び速度を取得し、車線変更シーンに対応するテストパラメータ情報を得る。本例により提供される車線変更シーンに対応するテストパラメータは、単に例示的なものにすぎず、車線変更シーンに対応するテストパラメータは、さらに、車線変更中の最高速度、平均速度などを含むことができ、本明細書に明記されていない他のパラメータを含むことができ、本明細書では、具体的に、限定されない。
本実施例では、各自動運転シーンに対応するテストパラメータは、実際の応用シーンに応じて設定されることができ、複数の自動運転車両のバージョンの道路テストのために用いられ、本明細書では、各自動運転シーンに対応するテストパラメータは、具体的に、限定されない。
上記ステップＳ２０２－Ｓ２０３により、車両がテストルートに沿って走行中の自動運転シーン、自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報を取得し、自動運転車両の道路テストのために客観的データを提供することが可能となり、これらのデータに基づいて自動運転車両の道路テストを客観的に実施し、自動運転車両の道路テスト結果の客観性や正確さを向上させることができる。
ステップＳ２０４、自動運転シーンに対応するテスト評価基準に基づき、自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報を分析し、車両の第１のテスト結果を決定する。
自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報は、自動運転シーンに対応するテストパラメータの実際の値を含み、自動運転シーンに対応するテスト評価基準は、自動運転シーンに対応するテストパラメータの基準範囲を含む。
自動運転シーンに対応するテスト評価基準は、自動運転シーンに対応するテストパラメータが要件に一致するか否かを決定するために用いられる。１つの自動運転シーンに対応する１つのテストパラメータについて、当該テストパラメータの実際の値が対応する基準範囲内にあれば、当該テストパラメータが要件に一致するテストパラメータであることは証明されるが、当該テストパラメータの実際の値が対応する基準範囲内になければ、当該テストパラメータが要件に一致しないテストパラメータであることは証明される。
なお、第１のテスト結果の正確さを向上させるために、自動運転シーンに対応するテスト評価基準は、標準に合わせた人間の運転手の運転データに基づいて分析し、統計して得られるものである。
例示的に、当該ステップを実施する方法として、具体的に、
自動運転シーンに対応するテストパラメータの実際の値および自動運転シーンに対応するテストパラメータの基準範囲に基づき、実際の値が対応する基準範囲内にあるテストパラメータを決定し、実際の値が対応する基準範囲内にあるテストパラメータに対応するテスト評価値の和を、車両の第１のテスト結果とし、それぞれの自動運転シーンに対応する各種のテストパラメータが１つのテスト評価値に対応するような方法を採用することができる。このような方法により、すべての自動運転シーンに対応するすべてのテストパラメータ情報を総括し、自動運転車両の自動運転能力を効果的且つ客観的にテスト評価することができる。
例示的に、ポイント控除の方法を採用し、道路テストの総テスト評価値および各自動運転シーンのテスト評価値と自動運転シーンに対応する各テストパラメータのテスト評価値を設定することができる。すべての自動運転シーンのテスト評価値の和は、道路テストの総テスト評価値に等しく、各自動運転シーンに対応するテストパラメータのテスト評価値の和は、当該自動運転シーンのテスト評価値に等しい。各自動運転シーンに対応するテストパラメータについて、テストパラメータが要件に一致しなければ、テストパラメータのテスト評価値を控除し、要件に一致しないすべてのテストパラメータのテスト評価値を控除した後、残る道路テスト評価値は、第１のテスト結果になる。異なる自動運転シーンに対応するテスト評価値は、異なってもよく、同一自動運転シーンに対応する異なるテスト評価値は、異なってもよい。
例えば、ポイント控除の方法を採用することができ、車両の道路テストの総ポイント値が１００点で、１０つの自動運転シーンをテストし、各自動運転シーンでは、１０点満点であり、そのうちの１つの車線変更シーンに対応するテストパラメータが５つあり、各テストパラメータが２点であると仮定し、テストパラメータの実際の値が対応する基準範囲内になければ、道路テストの総ポイント値から２点を控除し、要件に一致しないすべてのテストパラメータのテスト評価値を控除した後、残る道路テスト評価値は、第１のテスト結果になる。
上記ステップＳ２０１－Ｓ２０４により、車両がテストルートに沿って走行中の道路テスト走行データを取得し、道路テスト走行データ、または道路テスト走行データと車両周囲情報を分析し、車両がテストルートに沿って走行中に発生する自動運転シーンを認識し、自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報を取得し、自動運転シーンに対応するテストパラメータの実際の値および自動運転シーンに対応するテストパラメータの基準範囲に基づき、実際の値が対応する基準範囲内にあるテストパラメータを決定し、実際の値が対応する基準範囲内にあるテストパラメータに対応するテスト評価値の和を、車両の第１のテスト結果とすることにより、客観的テストデータに基づいて自動運転車両の道路テスト時の客観的テスト結果を出し、車両道路テスト結果は、客観的で、厳格且つ精確であるように確保される。
ステップＳ２０５、車両がテストルートに沿って走行中の各自動運転シーンに対応する体感テスト評価データを取得する。
体感テスト評価データとは、車両は、テストルートに沿って走行する過程に、当該車両に乗車するテスターが車両走行中の実際乗車感に基づき、車両走行中の各自動運転シーンに対応する処理能力に対して提出するテスト評価データのことである。
本実施例では、ファジー数学におけるメンバーシップ理論に基づいて、定性的な問題を定量的な問題に変換する方法を採用することができ、テスターは、車両がテストルートに沿って走行中の直観的な感じ及び前のバージョン道路テスト結果に基づき、各自動運転シーンの評価要素にしたがって各自動運転シーンでの車両の自動運転能力をテスト評価し、体感テスト評価データを出す。
選択的に、任意の１つの自動運転シーンでは、当該自動運転シーンに対応する体感テスト評価データは、当該自動運転シーンに対応するテスト評価レベルを含み、異なるテスト評価レベルが異なる数量化された情報に対応する。テスト評価レベルの数および各テスト評価レベルに対応する数量化された情報は、実際の応用シーンに応じて設定されることができ、本明細書では、具体的に、限定されない。
例えば、体感テスト評価データには、各種の自動運転シーンは、よい、比較的によい、普通、悪い、および、比較的に悪いという５つのテスト評価レベルに対応し、この５つのテスト評価レベルに対応する数量化された情報は、順次１．０、０．８、０．６、０．４、０．２である。
一選択的な実施形態では、当該ステップは、
複数の体感テスト評価端末に各自動運転シーンに対応するテスト評価要素を送信し、複数の体感テスト評価端末により提出される、テスト評価要素に基づいた、車両がテストルートに沿って走行中の各自動運転シーンに対応する体感テスト評価データを受信するような方法を用いて実施することができる。
このようにして、テスターは、統一されたテスト評価要素を参照しながら主観的テスト評価し、テスト評価データの可用性を提供することが可能になり、なお、体感テスト評価端末を介して体感テスト評価データを直接に提出する方法は、紙のアンケートを提出する方法より、効率が向上する。
例えば、各自動運転シーンに対応するテスト評価要素は、下記の表に示すものであってもよい。
Figure 0007297846000001
表１に示される１１項目の自動運転シーンは、道路テスト方法や実践を組み合わせて自動運転シーンライブラリから選定されるＬ４レベル自動運転主要能力に対応する自動運転シーンであり、道路上でよく発生し、且つ、自動運転に明らかな影響を与える典型的な自動運転能力をテスト評価するために用いられる。
ステップＳ２０６、車両がテストルートに沿って走行中の各自動運転シーンに対応する体感テスト評価データに基づき、各自動運転シーンに対応する数量化された体感情報を計算する。
体感テスト評価データを取得した後に、各自動運転シーンに対応する体感テスト評価データを統計して分析し、各自動運転シーンに対応する数量化された体感情報を決定する。
例示的に、当該ステップを実施する方法として、具体的に、
任意の１つの自動運転シーンでは、当該自動運転シーンに対応する体感テスト評価データは、当該自動運転シーンに対応するテスト評価レベルを含み、異なるテスト評価レベルが異なる数量化された情報に対応し、当該自動運転シーンに対応するテスト評価レベルに基づき、当該自動運転シーンに対する体感テスト評価の総テスト評価回数、および、当該自動運転シーンに対応する各テスト評価レベルのテスト評価回数を決定し、当該自動運転シーンに対応する各テスト評価レベルのテスト評価回数が総テスト評価回数に占める割合を、当該自動運転シーンに対応する各テスト評価レベルのテスト評価重みとし、当該自動運転シーンに対応する各テスト評価レベルのテスト評価重みに基づき、各テスト評価レベルの数量化された情報を加重して加算し、当該自動運転シーンに対応する数量化された体感情報を得るような方法を採用することができる。このようにして、主観的テスト評価内容を正確的に数量化することが可能になる。
当該自動運転シーンに対する体感テスト評価の総テスト評価回数は、当該自動運転シーンに対応する各テスト評価レベルのテスト評価回数の和に等しい。当該自動運転シーンに対する体感テスト評価の総テスト評価回数は、いわゆる体感テスト評価データを正確に提出したテスターの数である。
例えば、体感テスト評価データには、各種の自動運転シーンは、よい、比較的によい、普通、悪い、比較的に悪いという５つのテスト評価レベルに対応し、この５つのテスト評価レベルに対応する数量化された情報は、順次１．０、０．８、０．６、０．４、０．２である。体感テスト評価データに基づき各自動運転シーンに対応する各テスト評価レベルに対するテスト評価回数の統計結果は、下記の表２に示すようなものであってもよい。
Figure 0007297846000002
Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３、Ｒ４、Ｒ５は、それぞれ自動運転車両の追って走行するシーンに対する上記５つのテスト評価レベルでのテスト評価回数であり、追って走行するシーンに対する体感テスト評価の総テスト評価回数は、Ｒ１、Ｒ２、Ｒ３、Ｒ４及びＲ５の和に等しく、ここでＲと記し、追って走行するシーンの５つのテスト評価レベルに対応するテスト評価重みは、順次Ｒ１／Ｒ、Ｒ２／Ｒ、Ｒ３／Ｒ、Ｒ４／Ｒ、Ｒ５／Ｒであり、追って走行するシーンの数量化された体感情報は、Ｂ１＝（１．０×Ｒ１／Ｒ＋０．８×Ｒ２／Ｒ＋０．６×Ｒ３／Ｒ＋０．４×Ｒ４／Ｒ＋０．２×Ｒ５／Ｒ）であってもよい。
Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４、Ｓ５は、それぞれ自動運転車両の直進シーンに対する、上記５つのテスト評価レベルでのテスト評価回数であり、直進シーンに対する体感テスト評価の総テスト評価回数は、Ｓ１、Ｓ２、Ｓ３、Ｓ４及びＳ５の和に等しく、ここでＳと記し、直進シーンの５つのテスト評価レベルに対応するテスト評価重みは、順次Ｓ１／Ｓ、Ｓ２／Ｓ、Ｓ３／Ｓ、Ｓ４／Ｓ、Ｓ５／Ｓであると、直進シーンの数量化された体感情報は、Ｂ２＝（１．０×Ｓ１／Ｓ＋０．８×Ｓ２／Ｓ＋０．６×Ｓ３／Ｓ＋０．４×Ｓ４／Ｓ＋０．２×Ｓ５／Ｓ）であってもよい。他のテストシーンの統計結果は類似するため、ここでは、例を１つずつ挙げて説明しない。
なお、統計及び理解の便宜上、各自動運転シーンの数量化された体感情報は、１つの係数にかけられて示されるか、またはパーセンテージで示されることができる。例えば、追って走行するシーンの数量化された体感情報は、さらに、Ｂ１＝（１．０×Ｒ１／Ｒ＋０．８×Ｒ２／Ｒ＋０．６×Ｒ３／Ｒ＋０．４×Ｒ４／Ｒ＋０．２×Ｒ５／Ｒ）×１００であってもよい。直進シーンの数量化された体感情報は、さらに、Ｂ２＝（１．０×Ｓ１／Ｓ＋０．８×Ｓ２／Ｓ＋０．６×Ｓ３／Ｓ＋０．４×Ｓ４／Ｓ＋０．２×Ｓ５／Ｓ）×１００であってもよい。
ステップＳ２０７、各自動運転シーンに対応する重みを取得する。
本実施例では、各自動運転シーンに対応する数量化された体感情報、および、各自動運転シーンに対応する重みに基づき、第２のテスト結果を決定する前に、各自動運転シーンに対応する重みを取得する。
例示的に、当該ステップを実施する方法として、具体的に、
それぞれの自動運転シーンに対応する複数の、自動運転シーンが車両運転体感に与える影響の度合いをはかるための評価係数を取得し、各自動運転シーンに対応する評価係数に基づき、すべての自動運転シーンに対応する評価係数の和、および、それぞれの自動運転シーンに対応する評価係数の和を計算し、それぞれの自動運転シーンに対応する評価係数の和と評価係数の和との比の値を、自動運転シーンに対応する重みとするような方法を採用することができる。改善された階層分析法により決定される自動運転シーンに対応する重みは、自動運転シーンが自動運転の全体的効果に与える影響の度合いを正確的に体現することが可能になる。
選択的に、評価係数は、複数の階級に分けられることができ、異なる階級が異なる候補値に対応し、評価係数は、複数の候補値のうちの１つであってもよく、自動運転シーンに対応する評価係数を範囲制限することにより、異なる自動運転シーンに対応する評価係数間の大きな偏差を回避する。例えば、評価係数は、５つの階級に分けられ、対応する候補値は、それぞれ９、７、５、３、１である。
例示的に、専門家によるテスト評価という方法を採用し、自動運転シーンが自動運転の全体的効果に与える影響をテスト評価することができる。複数の専門家により提出されるそれぞれの自動運転シーンに対応する評価係数を取得することができる。
例えば、複数の専門家により提出される各自動運転シーンに対応する複数の評価係数は、下記の表に示すものであってもよい。
Figure 0007297846000003
Ｕ１１、Ｕ２１、Ｕ３１は、それぞれ専門家１が与えた３つの自動運転シーンの評価係数であり、Ｕ１ｎ、 Ｕ２ｎ、 Ｕ３ｎは、専門家ｎが与えた３つの自動運転シーンの評価係数であり、Ｕを用いて、ｎ個の専門家のすべての自動運転シーンに対する評価係数の和を示すと、追って走行するシーンの重みＴ１＝ (Ｕ１１＋ Ｕ１２＋・・・＋ Ｕ１ｎ)／Ｕとし、障害物をインテリジェントに回避するシーンの重みＴ３＝ (Ｕ３１＋ Ｕ３２＋・・・＋ Ｕ３ｎ)／Ｕとする。他の自動運転シーンの重みの計算方法は、類似するため、ここでは、例を１つずつ挙げて説明しない。
ステップＳ２０８、各自動運転シーンに対応する数量化された体感情報、および、各自動運転シーンに対応する重みに基づき、第２のテスト結果を決定する。
各自動運転シーンに対応する数量化された体感情報、および、各自動運転シーンに対応する重みを取得した後に、各自動運転シーンに対応する数量化された体感情報を加重して加算することにより、第２のテスト結果を得ることができる。
例えば、表１に示された１１個の自動運転シーンに基づき、各自動運転シーンに対応する数量化された体感情報は、Ｂ１、Ｂ２、・・・、Ｂ１１で、各自動運転シーンに対応する重みは、Ｔ１、Ｔ２、・・・、Ｔ１１であり、第２のテスト結果は、Ｗ ＝Ｂ１×Ｔ１＋Ｂ２×Ｔ２＋・・・＋Ｂ１１×Ｔ１１であるように求められることができる。
上記ステップＳ２０５－Ｓ２０８により、抽選されたＬ４レベル自動運転主要能力に対応する複数の自動運転シーンに基づき、改善された階層分析法及びファジー評価法を採用して自動運転主観評価結果の数量化を達成し、主観的体感テスト評価データに基づく数量化されたテスト結果を得て、乗車人員の乗車体感という主観的角度からの車両走行の安全性、快適性、インテリジェンス及び走行効率に対するテスト評価結果を体現することが可能になる。
ステップＳ２０９、車両の第１のテスト結果と第２のテスト結果に基づき、車両の道路テスト結果を決定する。
客観的道路テスト走行データと車両周囲情報に基づく第１のテスト結果、および、体感テスト評価データに基づく第２のテスト結果を得た後に、第１のテスト結果と第２のテスト結果を総括することにより、車両の道路テスト結果を決定する。
選択的に、客観的データに基づく第１のテスト結果と主観的データに基づく第２のテスト結果の重みを指定し、第１のテスト結果と第２のテスト結果を加重して加算し、加重の加算結果を車両の道路テスト結果とすることができる。
なお、さらに、客観的データに基づく第１のテスト結果と主観的データに基づく第２のテスト結果の和を車両の道路テスト結果とするか、または他の方法により、第１のテスト結果と第２のテスト結果に基づいて最終的な道路テスト結果を決定することができ、本明細書では、具体的に限定されない。
ステップＳ２１０、車両の自動運転システムの現在のバージョンに基づき、前のバージョンの自動運転システムを使用する場合の車両の道路テスト結果を取得する。
本実施例では、上記ステップＳ２０１－Ｓ２０９により、前のバージョンの自動運転システムを使用する場合の同一車両の道路テスト結果を取得することができ、具体的なプロセスについて、ここで繰り返して説明しない。
ステップＳ２１１、車両が現在のバージョンの自動運転システムと前のバージョンの自動運転システムを使用する時の道路テスト結果を比較し、比較結果をディスプレイする。
車両が現在のバージョンの自動運転システムと前のバージョンの自動運転システムを使用する時の道路テスト結果を比較することにより、２つのバージョンの自動運転システムの優劣を非常に直観的に比較することができ、比較結果をディスプレイすることができる。
２つのバージョンの比較結果により、現在のバージョンが前のバージョンよりよくなるか否かをはっきり分かることができ、これにより、自動運転システムの最適化方向に参考を提供することができる。
本願の実施例では、自動運転車両の道路テスト方法において、体感テスト評価データに基づいて第２のテスト結果を決定するプロセス、および、客観的道路テスト走行データと車両周囲情報に基づいて第１のテスト結果を決定するプロセスについて、詳細に説明し、第１のテスト結果と第２のテスト結果を総括し、車両の道路テスト結果を得る。このようにして、車両の道路テスト結果には、客観的テストデータに基づく客観的テスト結果が含まれることにより、車両道路テストは、厳格且つ精確であるように確保されるほか、主観的体感テスト評価データに基づく数量化されたテスト結果が含まれることにより、乗車人員の主観的角度からの車両走行の安全性、快適性、インテリジェンス及び走行効率に対するテスト評価結果を体現することが可能になり、得られる道路テスト結果は、より全面的なものになり、自動運転車両の道路テストでの総合的なパフォーマンスをより正確的にはかることが可能になり、自動運転車両の道路テスト結果は、正確さが向上する。
図４は、本願の第３の実施例により提供される自動運転車両の道路テスト装置の概略図である。本願の実施例により提供される自動運転車両の道路テスト装置は、自動運転車両の道路テスト方法の実施例により提供される処理フローを実行することができる。図４に示すように、当該自動運転車両の道路テスト装置３０は、道路テストデータ処理モジュール３０１、客観的テストモジュール３０２、主観的テストモジュール３０３及び総合テストモジュール３０４を含む。
具体的に、道路テストデータ処理モジュール３０１は、車両がテストルートに沿って走行中の自動運転シーン、自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報および体感テスト評価データを取得するために用いられ、異なる自動運転シーンに対応するテストパラメータが異なる。
客観的テストモジュール３０２は、自動運転シーンに対応するテスト評価基準に基づき、自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報を分析し、車両の第１のテスト結果を決定するために用いられる。
主観的テストモジュール３０３は、体感テスト評価データに基づき、車両の第２のテスト結果を生成するために用いられる。
総合テストモジュール３０４は、車両の第１のテスト結果と第２のテスト結果に基づき、車両の道路テスト結果を決定するために用いられる。
本願の実施例により提供される装置は、具体的に、上記第１の実施例により提供される方法の実施例を実行するために用いられることができ、具体的な機能について、ここで繰り返して説明しない。
本願の実施例において、車両がテストルートに沿って走行中の自動運転シーン、自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報を取得し、自動運転シーンに対応するテスト評価基準に基づき、自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報を分析することにより、車両の第１のテスト結果を決定し、つまり、自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報などの客観的テストデータに基づき、車両の自動運転能力をテスト評価し、第１のテスト結果を得て、且つ、体感テスト評価データなどの主観的テスト評価データに基づき、テスターの乗車体感の角度から車両の自動運転能力をテスト評価し、第２のテスト結果を得て、そして、第１のテスト結果と第２のテスト結果を総括し、車両の道路テスト結果を得る。車両の道路テスト結果には、客観的テストデータに基づく客観的テスト結果が含まれることにより、車両道路テスト結果は、客観的で、厳格且つ精確であるように確保されるほか、車両の道路テスト結果には、主観的体感テスト評価データに基づく数量化されたテスト結果が含まれることにより、乗車人員の乗車体感という主観的角度からの車両走行の安全性、快適性、インテリジェンス及び走行効率に対するテスト評価結果を体現することが可能になり、得られる道路テスト結果は、より全面的なものになり、自動運転車両の道路テストでの総合的なパフォーマンスをより正確的にはかることが可能になり、自動運転車両の道路テスト結果は、正確さが向上する。
上記第３の実施例に基づき、本願の第４の実施例では、道路テストデータ処理モジュールは、さらに、
車両がテストルートに沿って走行中の道路テスト走行データを取得すること、及び道路テスト走行データ、または道路テスト走行データと車両周囲情報を分析し、車両がテストルートに沿って走行中に発生する自動運転シーンを認識し、自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報を取得すること、に用いられ、車両周囲情報は、車両と前方車両との距離、車両走行の車線情報、車両が走行している交差点の交差点情報、車両周囲の車両の流れ情報のうちの１つ又は複数を含む。
１つの選択的な実施形態では、道路テストデータ処理モジュールは、さらに、
道路テスト走行データ中の車両制御情報を分析すること、及び車両制御情報には、１つの自動運転シーンに対応する制御情報が含まれる場合、車両がテストルートに沿って走行中に自動運転シーンが発生したと決定すること、に用いられる。
１つの選択的な実施形態では、道路テストデータ処理モジュールは、さらに、
道路テスト走行データと車両周囲情報を分析し、車両の行動特徴を取得すること、及び車両の行動特徴に基づき、車両は、１つの自動運転シーンの行動特徴がある場合、車両がテストルートに沿って走行中に自動運転シーンが発生したと決定すること、に用いられる。
１つの選択的な実施形態では、道路テストデータ処理モジュールは、さらに、
自動運転シーンの発生時間を決定すること、及び道路テスト走行データおよび車両周囲情報から、発生時間に自動運転シーンに対応するテストパラメータの実際の値を取得すること、に用いられる。
１つの選択的な実施形態では、客観的テストモジュールは、さらに、
自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報は、自動運転シーンに対応するテストパラメータの実際の値を含み、自動運転シーンに対応するテスト評価基準は、自動運転シーンに対応するテストパラメータの基準範囲を含み、自動運転シーンに対応するテストパラメータの実際の値および自動運転シーンに対応するテストパラメータの基準範囲に基づき、実際の値が対応する基準範囲内にあるテストパラメータを決定し、実際の値が対応する基準範囲内にあるテストパラメータに対応するテスト評価値の和を、車両の第１のテスト結果とし、それぞれの自動運転シーンに対応する各種のテストパラメータが１つのテスト評価値に対応すること、に用いられる。
１つの選択的な実施形態では、主観的テストモジュールは、さらに、
車両がテストルートに沿って走行中の各自動運転シーンに対応する体感テスト評価データに基づき、各自動運転シーンに対応する数量化された体感情報を計算すること、及び各自動運転シーンに対応する数量化された体感情報、および、各自動運転シーンに対応する重みに基づき、第２のテスト結果を決定すること、に用いられる。
１つの選択的な実施形態では、主観的テストモジュールは、さらに、
任意の１つの自動運転シーンでは、当該自動運転シーンに対応する体感テスト評価データは、当該自動運転シーンに対応するテスト評価レベルを含み、異なるテスト評価レベルが異なる数量化された情報に対応し、当該自動運転シーンに対応するテスト評価レベルに基づき、当該自動運転シーンに対する体感テスト評価の総テスト評価回数、および、当該自動運転シーンに対応する各テスト評価レベルのテスト評価回数を決定し、当該自動運転シーンに対応する各テスト評価レベルのテスト評価回数が総テスト評価回数に占める割合を、当該自動運転シーンに対応する各テスト評価レベルのテスト評価重みとし、当該自動運転シーンに対応する各テスト評価レベルのテスト評価重みに基づき、各テスト評価レベルの数量化された情報を加重して加算し、当該自動運転シーンに対応する数量化された体感情報を得るために用いられる。
１つの選択的な実施形態では、主観的テストモジュールは、さらに、
それぞれの自動運転シーンに対応する複数の、自動運転シーンが車両運転体感に与える影響の度合いをはかるための評価係数を取得すること、各自動運転シーンに対応する評価係数に基づき、すべての自動運転シーンに対応する評価係数の和、および、それぞれの自動運転シーンに対応する評価係数の和を計算すること、及びそれぞれの自動運転シーンに対応する評価係数の和と評価係数の和との比の値を、自動運転シーンに対応する重みとすること、に用いられる。
１つの選択的な実施形態では、道路テストデータ処理モジュールは、さらに、
複数の体感テスト評価端末に各自動運転シーンに対応するテスト評価要素を送信すること、及び複数の体感テスト評価端末により提出される、テスト評価要素に基づいた、車両がテストルートに沿って走行中の各自動運転シーンに対応する体感テスト評価データを受信すること、に用いられる。
１つの選択的な実施形態では、総合テストモジュールは、さらに、
車両の第１のテスト結果と第２のテスト結果に基づき、車両の道路テスト結果を決定した後に、車両の自動運転システムの現在のバージョンに基づき、前のバージョンの自動運転システムを使用する場合の車両の道路テスト結果を取得すること、及び現在のバージョンの自動運転システムと前のバージョンの自動運転システムを使用する場合の車両の道路テスト結果を比較し、比較結果をディスプレイすること、に用いられる。
本願の実施例により提供される装置は、具体的に、上記第２の実施例により提供される方法の実施例を実行するために用いられることができ、具体的な機能について、ここで繰り返して説明しない。
本願の実施例では、自動運転車両の道路テスト方法において、体感テスト評価データに基づいて第２のテスト結果を決定するプロセス、および、客観的道路テスト走行データと車両周囲情報に基づいて第１のテスト結果を決定するプロセスについて、詳細に説明し、第１のテスト結果と第２のテスト結果を総括し、車両の道路テスト結果を得る。このようにして、車両の道路テスト結果には、客観的テストデータに基づく客観的テスト結果が含まれることにより、車両道路テストは、厳格且つ精確であるように確保されるほか、主観的体感テスト評価データに基づく数量化されたテスト結果が含まれることにより、乗車人員の主観的角度からの車両走行の安全性、快適性、インテリジェンス及び走行効率に対するテスト評価結果を体現することが可能になり、得られる道路テスト結果は、より全面的なものになり、自動運転車両の道路テストでの総合的なパフォーマンスをより正確的にはかることが可能になり、自動運転車両の道路テスト結果は、正確さが向上する。
本願の実施例によれば、本願は、電子機器及び読み取り可能な記憶媒体をさらに提供する。
本願の実施例によれば、本願は、さらに、コンピュータプログラムを提供し、コンピュータプログラムがコンピュータ読み取り可能な記憶媒体に記憶されており、電子機器の少なくとも１つのプロセッサは、コンピュータ読み取り可能な記憶媒体からコンピュータプログラムを読み取ることができ、少なくとも１つのプロセッサは、電子機器が上記いずれか１つの実施例により提供される解決案を実行するように、コンピュータプログラムを実行する。
図５は、本願の実施例に係る自動運転車両の道路テスト方法による電子機器のブロック図である。電子機器は、ラップトップコンピュータ、デスクトップコンピュータ、ワークステーション、パーソナルデジタルアシスタント、サーバ、ブレードサーバ、メインフレームコンピュータ、及び他の適切なコンピュータなどの様々な形態のデジタルコンピュータを表すことを目的とする。電子機器は、パーソナルデジタルプロセッサ、セルラ電話、スマートフォン、ウェアラブル機器、他の類似する計算機器などの様々な形態のモバイル機器を表すこともできる。本明細書で示されるコンポーネント、それらの接続と関係、及びそれらの機能は単なる例であり、本明細書の説明及び／又は要求される本願の実施を制限することを意図したものではない。
図５に示すように、当該電子機器５００は、１つ又は複数のプロセッサ５０１と、メモリ５０２と、高速インタフェース及び低速インタフェースを含む各コンポーネントを接続するためのインタフェースと、を含む。各コンポーネントは、異なるバスで相互に接続され、共通のマザーボードに取り付けられるか、又は必要に応じて他の方式で取り付けられることができる。プロセッサは、電子機器５００内で実行される命令を処理することができ、当該命令は、外部入力／出力装置（例えば、インタフェースに結合されたディスプレイ機器など）にＧＵＩの図形情報をディスプレイするためにメモリ内又はメモリに記憶されている命令を含む。他の実施形態では、必要に応じて、複数のプロセッサ及び／又は複数のバスを、複数のメモリと一緒に使用することができる。同様に、複数の電子機器５００を接続することができ、各機器は、一部の必要な操作（例えば、サーバアレイ、１グループのブレードサーバ、又はマルチプロセッサシステムとする）を提供することができる。図５では、１つのプロセッサ５０１を例とする。
メモリ５０２は、本願により提供される非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体である。前記メモリには、少なくとも１つのプロセッサに本願により提供される自動運転車両の道路テスト方法を実行させるように、少なくとも１つのプロセッサにより実行可能な命令が記憶されている。本願の非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体には、コンピュータに本願により提供される自動運転車両の道路テスト方法を実行させるためのコンピュータ命令が記憶されている。
メモリ５０２は、非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体として、本願の実施例における自動運転車両の道路テスト方法に対応するプログラム命令／モジュール（例えば、図４に示される道路テストデータ処理モジュール３０１、客観的テストモジュール３０２、主観的テストモジュール３０３及び総合テストモジュール３０４）のような非一時的なソフトウェアプログラム、非一時的なコンピュータ実行可能なプログラム及びモジュールを記憶するために用いられることができる。プロセッサ５０１は、メモリ５０２に記憶されている非一時的なソフトウェアプログラム、命令及びモジュールを実行することによって、サーバの様々な機能アプリケーション及びデータ処理を実行し、即ち、上記の方法の実施例における自動運転車両の道路テスト方法を実現する。
メモリ５０２は、プログラム記憶エリアとデータ記憶エリアとを含むことができ、その中で、プログラム記憶エリアは、オペレーティングシステム、少なくとも１つの機能に必要なアプリケーションプログラムを記憶することができ、データ記憶エリアは、自動運転車両の道路テスト方法による電子機器５００の使用によって作成されたデータなどを記憶することができる。また、メモリ５０２は、高速ランダムアクセスメモリを含んでもよく、非一時的なメモリをさらに含んでもよく、例えば、少なくとも１つの磁気ディスクメモリ装置、フラッシュメモリ機器、又は他の非一時的なソリッドステートメモリ装置である。いくつかの実施例において、メモリ５０２は、プロセッサ５０１に対して遠隔に設定されたメモリを選択的に含み、これらの遠隔メモリは、ネットワークを介して自動運転車両の道路テスト方法による電子機器５００に接続可能である。上記のネットワークの例は、インターネット、イントラネット、ローカルエリアネットワーク、モバイル通信ネットワーク、及びこれらの組み合わせを含むが、これらに限定されない。
自動運転車両の道路テスト方法に係る電子機器５００は、入力装置５０３と出力装置５０４とをさらに含むことができる。プロセッサ５０１、メモリ５０２、入力装置５０３及び出力装置５０４は、バス又は他の方式を介して接続することができ、図５では、バスを介して接続することを例とする。
入力装置５０３は、入力された数字又は文字情報を受信し、自動運転車両の道路テスト方法に係る電子機器５００のユーザ設定及び機能制御に関するキー信号入力を生成することができ、例えば、タッチスクリーン、キーパッド、マウス、トラックパッド、タッチパッド、ポインティングスティック、１つ又は複数のマウスボタン、トラックボール、ジョイスティックなどの入力装置である。出力装置５０４は、ディスプレイ機器、補助照明装置（例えば、ＬＥＤ）、及び触覚フィードバック機器（例えば、振動モータ）などを含むことができる。当該ディスプレイ機器は、液晶ディスプレイ（ＬＣＤ）、発光ダイオード（ＬＥＤ）ディスプレイ、及びプラズマディスプレイを含むことができるが、これらに限定されない。いくつかの実施形態では、ディスプレイ機器はタッチスクリーンであってもよい。
本明細書で説明されるシステムと技術の様々な実施形態は、デジタル電子回路システム、集積回路システム、特定用途向けＡＳＩＣ（特定用途向け集積回路）、コンピュータハードウェア、ファームウェア、ソフトウェア、及び／又はそれらの組み合わせで実現することができる。これらの様々な実施形態は、１つ又は複数のコンピュータプログラムで実施され、当該１つ又は複数のコンピュータプログラムは、少なくとも１つのプログラマブルプロセッサを含むプログラム可能なシステムで実行及び／又は解釈されることができ、当該プログラマブルプロセッサは、専用又は汎用のプログラマブルプロセッサであってもよく、記憶システム、少なくとも１つの入力装置、及び少なくとも１つの出力装置からデータ及び命令を受信し、データ及び命令を当該記憶システム、当該少なくとも１つの入力装置、及び当該少なくとも１つの出力装置に伝送することができる。
これらの計算プログラム（プログラム、ソフトウェア、ソフトウェアアプリケーション、又はコードとも呼ばれる）は、プログラマブルプロセッサの機械命令を含み、高レベルのプロセス及び／又は対象指向プログラミング言語、及び／又はアセンブリ／機械言語でこれらの計算プログラムを実施することができる。本明細書に使用されるような、「機械読み取り可能な媒体」及び「コンピュータ読み取り可能な媒体」の用語は、機械命令及び／又はデータをプログラマブルプロセッサに提供するための任意のコンピュータプログラム製品、機器、及び／又は装置（例えば、磁気ディスク、光ディスク、メモリ、プログラマブルロジック機器（ＰＬＤ））を指し、機械読み取り可能な信号である機械命令を受信する機械読み取り可能な媒体を含む。「機械読み取り可能な信号」の用語は、機械命令及び／又はデータをプログラマブルプロセッサに提供するための任意の信号を指す。
ユーザとのインタラクションを提供するために、コンピュータ上で、ここで説明されているシステム及び技術を実施することができ、当該コンピュータは、ユーザに情報を表示するためのディスプレイ装置（例えば、ＣＲＴ（陰極線管）又はＬＣＤ（液晶ディスプレイ）モニタ）と、キーボード及びポインティング機器（例えば、マウス又はトラックボール）とを有し、ユーザは、当該キーボード及び当該ポインティング機器によって入力をコンピュータに提供することができる。他の種類の装置も、ユーザとのインタラクションを提供することができ、例えば、ユーザに提供されるフィードバックは、任意の形態のセンシングフィードバック（例えば、視覚フィードバック、聴覚フィードバック、又は触覚フィードバック）であってもよく、任意の形態（音響入力と、音声入力と、触覚入力とを含む）でユーザからの入力を受信することができる。
ここで説明されるシステム及び技術は、バックエンドコンポーネントを含む計算システム（例えば、データサーバとする）、又はミドルウェアコンポーネントを含む計算システム（例えば、アプリケーションサーバ）、又はフロントエンドコンポーネントを含む計算システム（例えば、グラフィカルユーザインタフェース又はウェブブラウザを有するユーザコンピュータであり、ユーザは、当該グラフィカルユーザインタフェース又は当該ウェブブラウザによってここで説明されるシステム及び技術の実施形態とインタラクションする）、又はこのようなバックエンドコンポーネントと、ミドルウェアコンポーネントと、フロントエンドコンポーネントの任意の組み合わせを含む計算システムで実施することができる。任意の形態又は媒体のデジタルデータ通信（例えば、通信ネットワーク）によってシステムのコンポーネントを相互に接続することができる。通信ネットワークの例は、ローカルネットワーク（ＬＡＮ）と、ワイドエリアネットワーク（ＷＡＮ）と、インターネットとを含む。
コンピュータシステムは、クライアントとサーバとを含むことができる。クライアントとサーバは、普通に、互いに離れており、通常に通信ネットワークを介してインタラクションする。対応するコンピュータ上で実行され、かつ互いにクライアント－サーバの関係を有するコンピュータプログラムによって、クライアントとサーバとの関係が生成される。
本願の実施例に係る技術案によれば、車両がテストルートに沿って走行中の自動運転シーン、自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報を取得し、自動運転シーンに対応するテスト評価基準に基づき、自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報を分析することにより、車両の第１のテスト結果を決定し、つまり、自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報などの客観的テストデータに基づき、車両の自動運転能力をテスト評価し、第１のテスト結果を得て、且つ、体感テスト評価データなどの主観的テスト評価データに基づき、テスターの乗車体感の角度から車両の自動運転能力をテスト評価し、第２のテスト結果を得て、そして、第１のテスト結果と第２のテスト結果を総括し、車両の道路テスト結果を得る。車両の道路テスト結果には、客観的テストデータに基づく客観的テスト結果が含まれることにより、車両道路テスト結果は、客観的で、厳格且つ精確であるように確保されるほか、車両の道路テスト結果には、主観的体感テスト評価データに基づく数量化されたテスト結果が含まれることにより、乗車人員の乗車体感という主観的角度からの車両走行の安全性、快適性、インテリジェンス及び走行効率に対するテスト評価結果を体現することが可能になり、得られる道路テスト結果は、より全面的なものになり、自動運転車両の道路テストでの総合的なパフォーマンスをより正確的にはかることが可能になり、自動運転車両の道路テスト結果は、正確さが向上する。
なお、上記に示される様々な形態のフローを使用して、ステップを並べ替え、追加、又は削除することができる。例えば、本願に記載されている各ステップは、並列に実行されてもよいし、順次的に実行されてもよいし、異なる順序で実行されてもよいが、本願で開示されている技術案が所望の結果を実現することができれば、本明細書では限定しない。
上記の発明を実施するための形態は、本願の保護範囲を制限するものではない。当業者は、設計要件と他の要因に基づいて、様々な修正、組み合わせ、サブコンビネーション、及び代替を行うことができる。本願の精神と原則内で行われる任意の修正、同等の置換、及び改善などは、いずれも本願の保護範囲内に含まれるべきである。

Claims (25)

  1. 電子機器により実行される、自動運転車両の道路テスト方法であって、
    車両がテストルートに沿って走行中の自動運転シーン、前記自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報および体感テスト評価データを取得するステップであって、異なる自動運転シーンに対応するテストパラメータが異なるステップと、
    前記自動運転シーンに対応するテスト評価基準に基づき、前記自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報を分析し、前記車両の第１のテスト結果を決定するステップと、
    前記体感テスト評価データに基づき、前記車両の第２のテスト結果を生成するステップと、
    前記車両の第１のテスト結果と第２のテスト結果に基づき、前記車両の道路テスト結果を決定するステップと、を含み、
    車両がテストルートに沿って走行中の自動運転シーン、前記自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報を取得するステップは、
    前記車両がテストルートに沿って走行中の道路テスト走行データを取得するステップであって、前記道路テスト走行データは、前記自動運転車両の制御システムが発した前記自動運転車両の走行を制御するための命令情報を含む車両制御情報を含むステップと、
    前記道路テスト走行データ、または前記道路テスト走行データと車両周囲情報を分析し、前記車両がテストルートに沿って走行中に発生する自動運転シーンを認識し、前記自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報を取得するステップと、を含み、
    前記車両周囲情報は、
    前記車両と前方車両との距離、前記車両が走行している車線情報、前記車両が走行している交差点の交差点情報、前記車両周囲の車両の流れ情報のうちの１つ又は複数を含む自動運転車両の道路テスト方法。
  2. 前記道路テスト走行データ、または前記道路テスト走行データと前記車両周囲情報を分析し、前記車両がテストルートに沿って走行中に発生する自動運転シーンを認識するステップは、
    前記車両制御情報を分析するステップと、
    前記車両制御情報には、１つの前記自動運転シーンに対応する制御情報が含まれる場合、前記車両がテストルートに沿って走行中に前記自動運転シーンが発生したと決定するステップと、を含む請求項１に記載の方法。
  3. 前記道路テスト走行データは、さらに、車両走行行動情報を含み、前記道路テスト走行データ、または前記道路テスト走行データと前記車両周囲情報を分析し、前記車両がテストルートに沿って走行中に発生する自動運転シーンを認識するステップは、
    前記車両走行行動情報と前記車両周囲情報を分析し、前記車両の行動特徴を取得するステップと、
    前記車両の行動特徴に基づき、前記車両は、１つの前記自動運転シーンの行動特徴がある場合、前記車両がテストルートに沿って走行中に前記自動運転シーンが発生したと決定するステップと、を含む請求項１に記載の方法。
  4. 車両がテストルートに沿って走行中の自動運転シーン、前記自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報を取得するステップは、
    前記自動運転シーンの発生時間を決定するステップと、
    前記道路テスト走行データと前記車両周囲情報から、前記発生時間に前記自動運転シーンに対応するテストパラメータの実際の値を取得するステップと、を含む請求項１に記載の方法。
  5. 前記自動運転シーンに対応するテスト評価基準に基づき、前記自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報を分析し、前記車両の第１のテスト結果を決定するステップは、
    前記自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報は、前記自動運転シーンに対応するテストパラメータの実際の値を含み、前記自動運転シーンに対応するテスト評価基準は、前記自動運転シーンに対応するテストパラメータの基準範囲を含み、
    前記自動運転シーンに対応するテストパラメータの実際の値、および、前記自動運転シーンに対応するテストパラメータの基準範囲に基づき、実際の値が対応する基準範囲内にあるテストパラメータを決定するステップと、
    前記実際の値が対応する基準範囲内にあるテストパラメータに対応するテスト評価値の和を、前記車両の第１のテスト結果とするステップと、を含み、
    それぞれの前記自動運転シーンに対応する各種のテストパラメータが１つのテスト評価値に対応する請求項１－４のいずれか１項に記載の方法。
  6. 前記体感テスト評価データに基づき、前記車両の第２のテスト結果を生成するステップは、
    前記車両がテストルートに沿って走行中の各自動運転シーンに対応する体感テスト評価データに基づき、前記各自動運転シーンに対応する数量化された体感情報を計算するステップと、
    前記各自動運転シーンに対応する数量化された体感情報、および、前記各自動運転シーンに対応する重みに基づき、前記第２のテスト結果を決定するステップと、を含む請求項１－５のいずれか１項に記載の方法。
  7. 前記車両がテストルートに沿って走行中の各自動運転シーンに対応する体感テスト評価データに基づき、前記各自動運転シーンに対応する数量化された体感情報を計算するステップは、
    任意の１つの前記自動運転シーンでは、当該自動運転シーンに対応する体感テスト評価データは、当該自動運転シーンに対応するテスト評価レベルを含み、異なるテスト評価レベルが異なる数量化された情報に対応し、
    当該自動運転シーンに対応するテスト評価レベルに基づき、当該自動運転シーンに対する体感テスト評価の総テスト評価回数、および、当該自動運転シーンに対応する各テスト評価レベルのテスト評価回数を決定するステップと、
    当該自動運転シーンに対応する各テスト評価レベルのテスト評価回数が総テスト評価回数に占める割合を、当該自動運転シーンに対応する各テスト評価レベルのテスト評価重みとするステップと、
    当該自動運転シーンに対応する各テスト評価レベルのテスト評価重みに基づき、各テスト評価レベルの数量化された情報を加重して加算し、当該自動運転シーンに対応する数量化された体感情報を得るステップと、を含む請求項６に記載の方法。
  8. 前記各自動運転シーンに対応する数量化された体感情報、および、前記各自動運転シーンに対応する重みに基づき、前記第２のテスト結果を決定するステップの前に、さらに、
    それぞれの前記自動運転シーンに対応する複数の、前記自動運転シーンが車両運転体感に与える影響の度合いをはかるための評価係数を取得するステップと、
    各前記自動運転シーンに対応する評価係数に基づき、すべての自動運転シーンに対応する評価係数の和、および、それぞれの前記自動運転シーンに対応する評価係数の和を計算するステップと、
    それぞれの前記自動運転シーンに対応する評価係数の和と前記評価係数の和との比の値を、前記自動運転シーンに対応する重みとするステップと、を含む請求項６に記載の方法。
  9. 車両がテストルートに沿って走行中の自動運転シーン、前記自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報および体感テスト評価データを取得するステップは、
    複数の体感テスト評価端末に前記各自動運転シーンに対応するテスト評価要素を送信するステップと、
    前記複数の体感テスト評価端末により提出される、前記テスト評価要素に基づいた、前記車両がテストルートに沿って走行中の各自動運転シーンに対応する体感テスト評価データを受信するステップと、を含む請求項１－８のいずれか１項に記載の方法。
  10. 前記車両の第１のテスト結果と第２のテスト結果に基づき、前記車両の道路テスト結果を決定するステップの後に、さらに、
    前記車両の自動運転システムの現在のバージョンに基づき、前のバージョンの自動運転システムを使用する場合の前記車両の道路テスト結果を取得するステップと、
    現在のバージョンの自動運転システムと前のバージョンの自動運転システムを使用する場合の前記車両の道路テスト結果を比較し、比較結果をディスプレイするステップと、を含む請求項１－９のいずれか１項に記載の方法。
  11. 前記自動運転車両の前記制御システムが発した前記自動運転車両の走行を制御するための前記命令情報は、
    車を始動する命令、路肩に寄せて停車する命令、車線を変更する命令、Ｕターン命令、加速命令、減速命令のうちの少なくとも１つを含む請求項１－１０のいずれか１項に記載の方法。
  12. 自動運転車両の道路テスト装置であって、
    車両がテストルートに沿って走行中の自動運転シーン、前記自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報および体感テスト評価データを取得するための道路テストデータ処理モジュールであって、異なる自動運転シーンに対応するテストパラメータが異なる道路テストデータ処理モジュールと、
    前記自動運転シーンに対応するテスト評価基準に基づき、前記自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報を分析し、前記車両の第１のテスト結果を決定するための客観的テストモジュールと、
    前記体感テスト評価データに基づき、前記車両の第２のテスト結果を生成するための主観的テストモジュールと、
    前記車両の第１のテスト結果と第２のテスト結果に基づき、前記車両の道路テスト結果を決定するための総合テストモジュールと、を含み、
    前記道路テストデータ処理モジュールは、さらに、
    前記車両がテストルートに沿って走行中の道路テスト走行データを取得し、前記道路テスト走行データは、前記自動運転車両の制御システムが発した前記自動運転車両の走行を制御するための命令情報を含む車両制御情報を含むこと、及び
    前記道路テスト走行データ、または前記道路テスト走行データと車両周囲情報を分析し、前記車両がテストルートに沿って走行中に発生する自動運転シーンを認識し、前記自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報を取得すること、に用いられ、
    前記車両周囲情報は、
    前記車両と前方車両との距離、前記車両が走行している車線情報、前記車両が走行している交差点の交差点情報、前記車両周囲の車両の流れ情報のうちの１つ又は複数を含む自動運転車両の道路テスト装置。
  13. 前記道路テストデータ処理モジュールは、さらに、
    前記車両制御情報を分析すること、及び
    前記車両制御情報には、１つの前記自動運転シーンに対応する制御情報が含まれる場合、前記車両がテストルートに沿って走行中に前記自動運転シーンが発生したと決定すること、に用いられる請求項１２に記載の装置。
  14. 前記道路テスト走行データは、さらに、車両走行行動情報を含み、前記道路テストデータ処理モジュールは、さらに、
    前記車両走行行動情報と前記車両周囲情報を分析し、前記車両の行動特徴を取得すること、及び
    前記車両の行動特徴に基づき、前記車両は、１つの前記自動運転シーンの行動特徴がある場合、前記車両がテストルートに沿って走行中に前記自動運転シーンが発生したと決定すること、に用いられる請求項１２に記載の装置。
  15. 前記道路テストデータ処理モジュールは、さらに、
    前記自動運転シーンの発生時間を決定すること、及び
    前記道路テスト走行データと前記車両周囲情報から、前記発生時間に前記自動運転シーンに対応するテストパラメータの実際の値を取得すること、に用いられる請求項１２に記載の装置。
  16. 前記客観的テストモジュールは、さらに、
    前記自動運転シーンに対応するテストパラメータ情報は、前記自動運転シーンに対応するテストパラメータの実際の値を含み、前記自動運転シーンに対応するテスト評価基準は、前記自動運転シーンに対応するテストパラメータの基準範囲を含み、
    前記自動運転シーンに対応するテストパラメータの実際の値、および、前記自動運転シーンに対応するテストパラメータの基準範囲に基づき、実際の値が対応する基準範囲内にあるテストパラメータを決定し、
    前記実際の値が対応する基準範囲内にあるテストパラメータに対応するテスト評価値の和を、前記車両の第１のテスト結果とするために用いられ、
    それぞれの前記自動運転シーンに対応する各種のテストパラメータが１つのテスト評価値に対応する請求項１２－１５のいずれか１項に記載の装置。
  17. 前記主観的テストモジュールは、さらに、
    前記車両がテストルートに沿って走行中の各自動運転シーンに対応する体感テスト評価データに基づき、前記各自動運転シーンに対応する数量化された体感情報を計算すること、及び
    前記各自動運転シーンに対応する数量化された体感情報、および、前記各自動運転シーンに対応する重みに基づき、前記第２のテスト結果を決定すること、に用いられる請求項１２－１６のいずれか１項に記載の装置。
  18. 前記主観的テストモジュールは、さらに、
    任意の１つの前記自動運転シーンでは、当該自動運転シーンに対応する体感テスト評価データは、当該自動運転シーンに対応するテスト評価レベルを含み、異なるテスト評価レベルが異なる数量化された情報に対応し、
    当該自動運転シーンに対応するテスト評価レベルに基づき、当該自動運転シーンに対する体感テスト評価の総テスト評価回数、および、当該自動運転シーンに対応する各テスト評価レベルのテスト評価回数を決定し、
    当該自動運転シーンに対応する各テスト評価レベルのテスト評価回数が総テスト評価回数に占める割合を、当該自動運転シーンに対応する各テスト評価レベルのテスト評価重みとし、
    当該自動運転シーンに対応する各テスト評価レベルのテスト評価重みに基づき、各テスト評価レベルの数量化された情報を加重して加算し、当該自動運転シーンに対応する数量化された体感情報を得るために用いられる請求項１７に記載の装置。
  19. 前記主観的テストモジュールは、さらに、
    それぞれの前記自動運転シーンに対応する複数の、前記自動運転シーンが車両運転体感に与える影響の度合いをはかるための評価係数を取得すること、
    各前記自動運転シーンに対応する評価係数に基づき、すべての自動運転シーンに対応する評価係数の和、および、それぞれの前記自動運転シーンに対応する評価係数の和を計算すること、及び
    それぞれの前記自動運転シーンに対応する評価係数の和と前記評価係数の和との比の値を、前記自動運転シーンに対応する重みとすること、に用いられる請求項１７に記載の装置。
  20. 前記道路テストデータ処理モジュールは、さらに、
    複数の体感テスト評価端末に前記各自動運転シーンに対応するテスト評価要素を送信すること、及び
    前記複数の体感テスト評価端末により提出される、前記テスト評価要素に基づいた、前記車両がテストルートに沿って走行中の各自動運転シーンに対応する体感テスト評価データを受信すること、に用いられる請求項１２－１９のいずれか１項に記載の装置。
  21. 前記総合テストモジュールは、さらに、
    前記車両の第１のテスト結果と第２のテスト結果に基づき、前記車両の道路テスト結果を決定した後に、前記車両の自動運転システムの現在のバージョンに基づき、前のバージョンの自動運転システムを使用する場合の前記車両の道路テスト結果を取得すること、
    現在のバージョンの自動運転システムと前のバージョンの自動運転システムを使用する場合の前記車両の道路テスト結果を比較し、比較結果をディスプレイすること、に用いられる請求項１２－２０のいずれか１項に記載の装置。
  22. 前記自動運転車両の前記制御システムが発した前記自動運転車両の走行を制御するための前記命令情報は、
    車を始動する命令、路肩に寄せて停車する命令、車線を変更する命令、Ｕターン命令、加速命令、減速命令のうちの少なくとも１つを含む請求項１２－２１のいずれか１項に記載の装置。
  23. 電子機器であって、
    少なくとも１つのプロセッサと、
    前記少なくとも１つのプロセッサに通信可能に接続されるメモリと、を含み、
    前記メモリには、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行可能な命令が記憶されており、前記命令は、前記少なくとも１つのプロセッサが請求項１－１１のいずれか１項に記載の方法を実行できるように、前記少なくとも１つのプロセッサにより実行される電子機器。
  24. コンピュータ命令が記憶された非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体であって、前記コンピュータ命令は、コンピュータに請求項１－１１のいずれか１項に記載の方法を実行させるために用いられる非一時的なコンピュータ読み取り可能な記憶媒体。
  25. コンピュータプログラムであって、前記コンピュータプログラムは、プロセッサにより実行されると、請求項１－１１のいずれか１項に記載の方法を実施するコンピュータプログラム。
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