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申请/专利权人:安徽江淮汽车集团股份有限公司
摘要:本发明公开了一种高级辅助驾驶算法迭代方法,主要构思在于,采用云端场景进行测试,测试场景来自真实采集数据和量产车触发上传数据,并通过泛化实现场景丰富,符合实际且长尾场景覆盖度高,能够快速准确验证模型;此外,量产车数据采集包含自动和人工两种采集场景数据模式,通过模型优化和VIL测试,有利于将模型优化得更合理;再者,基于测试评价的阈值,对临界测试结果,从云端进行场景强化,载入VIL测试车辆复测,并可结合实车驾驶,实现强化VIL测试。本发明基于丰富的实测场景数据库完成算法测试闭环,解决了算法测试的时效性与全面性问题,结合合格性评判方法和强化测试方法,实现算法的全面测试和快速迭代。
主权项:1.一种高级辅助驾驶算法迭代方法,其特征在于,包括:基于测试车及量产车的车端所采集的数据,获取测试场景数据;其中,量产车采集数据的方式包括自动采样以及人工采样;在对测试场景数据预处理后,执行数据标注及数据增强处理;对自动驾驶算法进行在环测试和调试后,利用标注及增强后的测试场景数据对自动驾驶算法进行实车在环仿真测试;利用预设阈值对实车在环仿真测试的测试结果进行多维评价,并对临界的测试结果进行场景强化后的复测;待自动驾驶算法优化并通过评价之后,在车端进行部署。
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