(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 110992513 A(43)申请公布日 2020.04.10
(21)申请号 201911109321.4(22)申请日 2019.11.13
(71)申请人 上海博泰悦臻电子设备制造有限公
司
地址 201800 上海市嘉定区嘉定工业区叶
城路1411号4幢208室(72)发明人 郑洪江
(74)专利代理机构 广州三环专利商标代理有限
公司 44202
代理人 郝传鑫 熊永强(51)Int.Cl.
G07C 5/00(2006.01)G07C 5/08(2006.01)G06F 17/18(2006.01)
权利要求书2页 说明书12页 附图3页
(54)发明名称
自动驾驶车辆的可靠性评估方法及相关装置
(57)摘要
本申请实施例提供一种自动驾驶车辆的可靠性评估方法及相关装置，所述方法包括：确定自动驾驶车辆的行驶路径；获取所述自动驾驶车辆按照所述行驶路径进行驶时的参考行驶数据；根据所述参考行驶数据，确定出所述自动驾驶车辆的可靠度。能够提升自动驾驶车辆的可靠性确定时的准确性。
CN 110992513 ACN 110992513 A
权 利 要 求 书
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1.一种自动驾驶车辆的可靠性评估方法，其特征在于，所述方法包括：确定自动驾驶车辆的行驶路径；
获取所述自动驾驶车辆按照所述行驶路径进行驶时的参考行驶数据；根据所述参考行驶数据，确定出所述自动驾驶车辆的可靠度。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述自动驾驶车辆按照所述行驶轨迹进行行驶时的参考行驶数据，包括：
通过所述自动驾驶车辆上的传感器获取所述自动驾驶车辆的第一子行驶数据；获取所述行驶路径上的传感器；通过所述传感器，获取所述自动驾驶车辆的第二子行驶数据；根据所述第一行驶数据和所述第二行驶数据，确定出所述行参考行驶数据。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述根据所述参考行驶数据，确定出所述自动驾驶车辆的可靠度，包括：
获取所述自动驾驶车辆的历史行驶数据；根据所述历史行驶数据和所述参考行驶数据，确定出所述自动驾驶车辆的可靠度。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史行驶数据和所述参考行驶数据，确定出所述自动驾驶车辆的可靠度，包括：
根据所述历史行驶数据和所述参考行驶数据，确定出所述自动驾驶车辆的平均无故障运行里程；
根据所述平均无故障行驶里程，确定出所述可靠度。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述平均无故障行驶里程，确定出所述可靠度，包括：
确定所述自动驾驶车辆的故障间隔公里数对应的参数；将所述参数和所述平均无故障行驶里程进行概率运算，得到所述可靠度。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述历史行驶数据和所述参考行驶数据，确定出所述自动驾驶车辆的平均无故障运行里程，包括：
根据所述参考行驶数据，确定出所述自动驾驶车辆在所述行驶路径上出现故障的第一次数；
根据所述历史行驶数据，获取所述自动驾驶车辆出现故障的第二次数；根据所述自动驾驶车辆的历史行驶总长度、所述行驶路径的长度、所述第一次数和所述第二次数，确定出所述平均无故障运行里程。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述参考行驶数据，确定出所述自动驾驶车辆在所述行驶路径上出现故障的第一次数，包括：
获取所述参考行驶数据的感知数据；根据所述感知数据，确定第一故障次数；获取所述参考行驶数据的控制数据；根据所述控制数据，确定出第二故障次数；获取所述参考驾驶数据的响应数据；根据所述响应数据，确定出第三故障次数；将所述第一故障次数、第二故障次数和第三故障次数之和，确定为所述第一次数。
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权 利 要 求 书
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8.一种自动驾驶车辆的可靠性评估装置，其特征在于，所述装置包括：第一确定单元，用于确定自动驾驶车辆的行驶路径；获取单元，用于获取所述自动驾驶车辆按照所述行驶路径进行驶时的参考行驶数据；第二确定单元，用于根据所述参考行驶数据，确定出所述自动驾驶车辆的可靠度。9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述获取单元用于：
通过所述自动驾驶车辆上的传感器获取所述自动驾驶车辆的第一子行驶数据；获取所述行驶路径上的传感器；通过所述传感器，获取所述自动驾驶车辆的第二子行驶数据；根据所述第一行驶数据和所述第二行驶数据，确定出所述行参考行驶数据。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行如权利要求1-7任一项所述的方法。
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说 明 书
自动驾驶车辆的可靠性评估方法及相关装置
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技术领域
[0001]本申请涉及数据处理技术领域，具体涉及一种自动驾驶车辆的可靠性评估方法及相关装置。
背景技术
[0002]自动驾驶汽车是一种依靠智能计算机系统独立完成驾驶任务的移动机器，它可以替代人类驾驶员进行人员货物的运输工作，有效减少交通事故的发生。但是，从汽车自动驾驶技术开始发展到现在，全球已发生多起自动驾驶汽车交通安全事故，其中严重的直接导致了驾驶员和行人的死亡。
[0003]当前国内外关于自动驾驶汽车的可靠性研究方法较少，且一般是从自动驾驶汽车硬件和软件的可靠性角度出发进行研究的，该方法对于自动驾驶汽车整车可靠性具有一定的指导作用，具有一定的参考价值，但在自动驾驶汽车实际的驾驶过程中，传统的软件、硬件可靠性评估方法缺少对实际情况的考量，导致了对自动驾驶汽车进行可靠性确定时的准确性较低。
发明内容
[0004]本申请实施例提供一种自动驾驶车辆的可靠性评估方法及相关装置，能够提升自动驾驶车辆的可靠性确定时的准确性。
[0005]本申请实施例的第一方面提供了一种自动驾驶车辆的可靠性评估方法，所述方法包括：[0006]确定自动驾驶车辆的行驶路径；
[0007]获取所述自动驾驶车辆按照所述行驶路径进行驶时的参考行驶数据；[0008]根据所述参考行驶数据，确定出所述自动驾驶车辆的可靠度。[0009]结合第一方面，在一个可能的实现方式中，所述获取所述自动驾驶车辆按照所述行驶轨迹进行行驶时的参考行驶数据，包括：
[0010]通过所述自动驾驶车辆上的传感器获取所述自动驾驶车辆的第一子行驶数据；[0011]获取所述行驶路径上的传感器；[0012]通过所述传感器，获取所述自动驾驶车辆的第二子行驶数据；[0013]根据所述第一行驶数据和所述第二行驶数据，确定出所述行参考行驶数据。[0014]结合第一方面，在一个可能的实现方式中，所述根据所述参考行驶数据，确定出所述自动驾驶车辆的可靠度，包括：
[0015]获取所述自动驾驶车辆的历史行驶数据；
[0016]根据所述历史行驶数据和所述参考行驶数据，确定出所述自动驾驶车辆的可靠度。
[0017]结合第一方面，在一个可能的实现方式中，所述根据所述历史行驶数据和所述参考行驶数据，确定出所述自动驾驶车辆的可靠度，包括：
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根据所述历史行驶数据和所述参考行驶数据，确定出所述自动驾驶车辆的平均无
故障运行里程；
[0019]根据所述平均无故障行驶里程，确定出所述可靠度。[0020]结合第一方面，在一个可能的实现方式中，根据所述平均无故障行驶里程，确定出所述可靠度，包括：[0021]确定所述自动驾驶车辆的故障间隔公里数对应的参数；[0022]将所述参数和所述平均无故障行驶里程进行概率运算，得到所述可靠度。[0023]结合第一方面，在一个可能的实现方式中，所述根据所述历史行驶数据和所述参考行驶数据，确定出所述自动驾驶车辆的平均无故障运行里程，包括：[0024]根据所述参考行驶数据，确定出所述自动驾驶车辆在所述行驶路径上出现故障的第一次数；
[0025]根据所述历史行驶数据，获取所述自动驾驶车辆出现故障的第二次数；[0026]根据所述自动驾驶车辆的历史行驶总长度、所述行驶路径的长度、所述第一次数和所述第二次数，确定出所述平均无故障运行里程。[0027]结合第一方面，在一个可能的实现方式中，所述根据所述参考行驶数据，确定出所述自动驾驶车辆在所述行驶路径上出现故障的第一次数，包括：[0028]获取所述参考行驶数据的感知数据；[0029]根据所述感知数据，确定第一故障次数；[0030]获取所述参考行驶数据的控制数据；[0031]根据所述控制数据，确定出第二故障次数；[0032]获取所述参考驾驶数据的响应数据；[0033]根据所述响应数据，确定出第三故障次数；[0034]将所述第一故障次数、第二故障次数和第三故障次数之和，确定为所述第一次数。[0035]本申请实施例的第二方面提供了一种自动驾驶车辆的可靠性评估装置，所述装置包括：
[0036]第一确定单元，用于确定自动驾驶车辆的行驶路径；[0037]获取单元，用于获取所述自动驾驶车辆按照所述行驶路径进行驶时的参考行驶数据；
[0038]第二确定单元，用于根据所述参考行驶数据，确定出所述自动驾驶车辆的可靠度。[0039]结合第二方面，在一个可能的实现方式中，所述获取单元用于：
[0040]通过所述自动驾驶车辆上的传感器获取所述自动驾驶车辆的第一子行驶数据；[0041]获取所述行驶路径上的传感器；[0042]通过所述传感器，获取所述自动驾驶车辆的第二子行驶数据；[0043]根据所述第一行驶数据和所述第二行驶数据，确定出所述行参考行驶数据。[0044]结合第二方面，在一个可能的实现方式中，所述第二确定单元用于：[0045]获取所述自动驾驶车辆的历史行驶数据；
[0046]根据所述历史行驶数据和所述参考行驶数据，确定出所述自动驾驶车辆的可靠度。
[0047]结合第二方面，在一个可能的实现方式中，在所述根据所述历史行驶数据和所述
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参考行驶数据，确定出所述自动驾驶车辆的可靠度方面，所述第二确定单元用于：[0048]根据所述历史行驶数据和所述参考行驶数据，确定出所述自动驾驶车辆的平均无故障运行里程；
[0049]根据所述平均无故障行驶里程，确定出所述可靠度。[0050]结合第二方面，在一个可能的实现方式中，在根据所述平均无故障行驶里程，确定出所述可靠度方面，所述第二确定单元用于：[0051]确定所述自动驾驶车辆的故障间隔公里数对应的参数；[0052]将所述参数和所述平均无故障行驶里程进行概率运算，得到所述可靠度。[0053]结合第二方面，在一个可能的实现方式中，在所述根据所述历史行驶数据和所述参考行驶数据，确定出所述自动驾驶车辆的平均无故障运行里程方面，所述第二确定单元用于：
[0054]根据所述参考行驶数据，确定出所述自动驾驶车辆在所述行驶路径上出现故障的第一次数；
[0055]根据所述历史行驶数据，获取所述自动驾驶车辆出现故障的第二次数；[0056]根据所述自动驾驶车辆的历史行驶总长度、所述行驶路径的长度、所述第一次数和所述第二次数，确定出所述平均无故障运行里程。[0057]结合第二方面，在一个可能的实现方式中，在所述根据所述参考行驶数据，确定出所述自动驾驶车辆在所述行驶路径上出现故障的第一次数方面，所述第二确定单元用于：[0058]获取所述参考行驶数据的感知数据；[0059]根据所述感知数据，确定第一故障次数；[0060]获取所述参考行驶数据的控制数据；[0061]根据所述控制数据，确定出第二故障次数；[0062]获取所述参考驾驶数据的响应数据；[0063]根据所述响应数据，确定出第三故障次数；[0064]将所述第一故障次数、第二故障次数和第三故障次数之和，确定为所述第一次数。[0065]本申请实施例的第三方面提供了一种计算机可读存储介质，其中，上述计算机可读存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，其中，上述计算机程序使得计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。
[0066]本申请实施例的第四方面提供了一种计算机程序产品，其中，上述计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，上述计算机程序可操作来使计算机执行如本申请实施例第一方面中所描述的部分或全部步骤。该计算机程序产品可以为一个软件安装包。
[0067]实施本申请实施例，至少具有如下有益效果：[0068]通过确定自动驾驶车辆的行驶路径，获取所述自动驾驶车辆按照所述行驶路径进行驶时的参考行驶数据，根据所述参考行驶数据，确定出所述自动驾驶车辆的可靠度，因此，相对于现有方案中，采用对自动驾驶车辆硬件和软件的可靠性角度进行分析，来确定出自动驾驶车辆的可靠度，能够通过自动驾驶车辆在行驶路径上的行驶数据进行分析，确定出自动驾驶车辆的可靠度，能够提升可靠度确定时的准确性。
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附图说明
[0069]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0070]图1为本申请实施例提供了一种自动驾驶系统的结构示意图；
[0071]图2为本申请实施例提供了一种自动驾驶车辆的可靠性评估方法的流程示意图；[0072]图3为本申请实施例提供了另一种自动驾驶车辆的可靠性评估方法的流程示意图；
[0073]图4为本申请实施例提供了另一种自动驾驶车辆的可靠性评估方法的流程示意图；
[0074]图5为本申请实施例提供了一种自动驾驶车辆的可靠性评估装置的结构示意图。具体实施方式
[0075]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0076]本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其他步骤或单元。[0077]在本申请中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本申请所描述的实施例可以与其它实施例相结合。
[0078]为了更好的理解本申请实施例提供的一种自动驾驶车辆的可靠性评估方法，下面首先对应用自动驾驶车辆的可靠性评估方法的自动驾驶系统进行简要介绍。请参阅图1，图1为本申请实施例提供了一种自动驾驶系统的结构示意图。如图1所示，服务中心120可以经诸如无线通信网络的网络102，与从其操作环境100内的自动驾驶辆110进行通信。[0079]服务中心120根据接收到的数据，运行其存储的控制汽车自动驾驶相关的程序对自动驾驶车辆110进行控制。控制汽车自动驾驶相关的程序可以为，管理自动驾驶的汽车和路上障碍物交互的程序，控制自动驾驶汽车路线或者速度的程序，控制自动驾驶汽车和路上其他自动驾驶汽车交互的程序。[0080]在一些示例中，服务中心120向自动驾驶车辆发送对于关于环境内可能的驾驶情况所建议的解决方案(如，告知前方障碍物，并告知如何绕开它)。例如，服务中心120可以辅助车辆确定当面对环境内的特定障碍时如何行进。服务中心120向自动驾驶车辆发送指示该车辆应当在给定场景中如何行进的响应。例如，服务中心120基于收集到的传感器数据，
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可以确认道路前方具有临时停车标志的存在，并还该车道上基于“车道封闭”标志和施工车辆的传感器数据，确定该车道由于施上而被封闭。相应地，服务中心120发送用于自动驾驶车辆通过障碍的建议操作模式(例如：指示车辆变道另一条道路上)。服务中心120观察其操作环境内的视频流并且已确认自动驾驶车辆能安全并成功地穿过障碍时，对该自动驾驶车辆所使用操作步骤可以被添加到驾驶信息地图中。相应地，这一信息可以发送到该区域内可能遇到相同障碍的其它车辆，以便辅助其它车辆不仅识别出封闭的车道还知道如何通过。
[0081]请参阅图2，图2为本申请实施例提供了一种自动驾驶车辆的可靠性评估方法的流程示意图。如图2所示，自动驾驶车辆的可靠性评估方法包括步骤201-203，具体如下：[0082]201、确定自动驾驶车辆的行驶路径。[0083]可以根据自动驾驶车辆的行程信息，确定出自动驾驶车辆的行驶路径，也可以接收其它设备输入的自动驾驶车辆的行驶路径，也可以是给自动驾驶车辆指定的行驶路径，当然还可以通过其它方式确定出自动驾驶车辆的行驶路径，此处仅为举例说明，不作具体限定。
[0084]202、获取自动驾驶车辆按照行驶路径进行驶时的参考行驶数据。[0085]可以根据自动驾驶车辆自身的传感器获取参考行驶数据，也可以通过行驶路径上的传感器获取到参考行驶数据，也可以通过上述两种方式获取的行驶数据的组合。传感器例如可以是摄像头，位置传感器等。
[0086]通过摄像头获取参考行驶数据时，可以通过摄像头拍摄自动驾驶车辆行驶时的视频或图像，根据该视频或图像，确定出参考行驶数据。[0087]203、根据参考行驶数据，确定出自动驾驶车辆的可靠度。[0088]根据参考行驶数据和该自动驾驶车辆的历史行驶数据，确定出自动驾驶车辆的可靠度。若该自动驾驶车辆为首次行驶的车辆，则其对应的历史数据则为无，即不存在与其对应历史行驶数据，此时则以参考行驶数据来确定可靠度。[0089]在一个可能的实施例中，一种可能的获取自动驾驶车辆按照行驶轨迹进行行驶时的参考行驶数据的方法，包括步骤A1-A4，具体如下：[0090]A1、通过自动驾驶车辆上的传感器获取自动驾驶车辆的第一子行驶数据；[0091]A2、获取行驶路径上的传感器；[0092]A3、通过传感器，获取自动驾驶车辆的第二子行驶数据；[0093]A4、根据第一行驶数据和第二行驶数据，确定出行参考行驶数据。
[0094]可以通过自动驾驶车辆上的摄像头获取自动驾驶车辆的第一子行驶数据。行驶路径上的传感器例如可以是行驶路径上的特定位置的传感器，例如，十字路口的摄像头，道路测速点的摄像头等，获取到第二子行驶数据。具体可以通过获取自动驾驶车辆行驶时的图像或视频，根据该图像或视频，获取到第二子行驶数据。[0095]提取第一行驶数据中特定位置的行驶数据，将该特定位置的行驶数据替换为第二子行驶数据，以得到参考行驶数据。[0096]本示例中，通过第一行驶数据和第二行驶数据，并将第一行驶数据中与第二行驶数据相对应位置的数据替换为第二行驶数据，可以更为准确的确定出参考行驶数据，从而提升了自动驾驶车辆的可靠度确定时的准确性。
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在一个可能的实施例中，一种可能的根据参考行驶数据，确定出自动驾驶车辆的
可靠度的方法包括步骤B1-B2，具体如下：[0098]B1、获取自动驾驶车辆的历史行驶数据；[0099]B2、根据历史行驶数据和参考行驶数据，确定出自动驾驶车辆的可靠度。[0100]自动驾驶车辆的历史行驶数据可以从服务中心的数据库中获取到，具体可以为：通过自动驾驶车辆的标识信息，从数据库中提取出与标识信息对应的数据。[0101]根据历史行驶数据和参考行驶数据中的无故障行驶数据，来确定出自动驾驶车辆的可靠度。
[0102]本示例中，通过历史行驶数据和参考行驶数据，确定出自动驾驶车辆的可靠度，从而可以结合自动驾驶车辆的历史行驶数据，即自动驾驶车辆的总行为数据，确定自动驾驶车辆的可靠度，能够提升可靠度确定时的准确性。[0103]在一个可能的实施例中，根据历史行驶数据和参考行驶数据，确定出自动驾驶车辆的可靠度的方法包括步骤C1-C2，具体如下：[0104]C1、根据历史行驶数据和参考行驶数据，确定出自动驾驶车辆的平均无故障运行里程；
[0105]C2、根据平均无故障行驶里程，确定出可靠度。
[0106]将历史行驶数据中自动驾驶车辆的行驶总里程与参考行驶数据中自动驾驶车辆的行驶里程之和，确定为自动驾驶车辆行驶的总里程。根据该总里程和自动驾驶车辆行驶出现故障的总次数，确定出平均无故障运行里程。自动驾驶车辆行驶出现故障的总次数可以理解为自动驾驶车辆在自动驾驶状态时，出现故障的总次数。[0107]确定平均无故障运行里程，可以采用如下公式进行确定：
[0108]
其中，M为总里程，r为自动驾驶车辆行驶出现故障的总次数。
[0110]根据平均无故障行驶里程和自动驾驶车辆的故障间隔公里数对应的参数，用以确定可靠度。
[0111]本示例中，通过自动驾驶车辆的平均无故障运行里程，并根据平均无故障运行里程确定可靠度，可以提升可靠度确定时的准确性。[0112]在一个可能的实施例中，根据平均无故障行驶里程，确定出可靠度的方法包括步骤D1-D2，具体如下：[0113]D1、确定自动驾驶车辆的故障间隔公里数对应的参数；[0114]D2、将参数和平均无故障行驶里程进行概率运算，得到可靠度。[0115]故障间隔公里数对应的参数可以为随机变量，该随机变量可以是通过用户输入的参数。也可以是通过其它方式获取的，此处仅为举例说明不作具体限定。[0116]将参数和平均无故障行驶里程进行概率运算，得到可靠度的方法，可以参照如下公式进行概率运算：
[0117]R(x)＝exp[-x/MMBBF]，[0118]其中，x为故障间隔公里数的随机变量，MMBBF为自动驾驶汽车平均无故障运行里程。
[0109]
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本示例中，根据自动驾驶车辆的故障间隔公里数对应的参数和平均无故障行驶里
程进行概率运算，得到可靠度，可以通过平均无故障行驶里程进行概率运算得到可靠度，从而可以从统计学的大数据来确定出自动驾驶车辆的可靠度，提升了可靠度确定时的准确性。
[0120]在一个可能的实施例中，根据历史行驶数据和参考行驶数据，确定出自动驾驶车辆的平均无故障运行里程的方法包括E1-E3，具体如下：[0121]E1、根据参考行驶数据，确定出自动驾驶车辆在行驶路径上出现故障的第一次数；[0122]E2、根据历史行驶数据，获取自动驾驶车辆出现故障的第二次数；[0123]E3、根据自动驾驶车辆的历史行驶总长度、行驶路径的长度、第一次数和第二次数，确定出平均无故障运行里程。
[0124]可以根据参考行驶数据中的感知数据、控制数据和响应数据，确定出第一次数。历史行驶数据可以包括第二次数，则可以直接从历史数据中提取出第二次数，若历史数据中不包括第二次数，则可以采用与获取第一次数的方法获取到第二次数。
[0125]将历史行驶总长度与行驶路径的长度之和确定为该自动驾驶车辆的行驶的总里程，将第一次数和第二次数之和确定为该自动驾驶车辆出现故障的总次数。具体确定方式，可以参照前述实施例中确定平均无故障运行里程的方式。[0126]本示例中，通过感知数据、控制数据和响应数据确定出自动驾驶车辆出现故障的总次数，能够提升总次数确定时的准确性。[0127]在一个可能的实施例中，根据参考行驶数据，确定出自动驾驶车辆在行驶路径上出现故障的第一次数，包括步骤F1-F7，具体如下：[0128]F1、获取参考行驶数据的感知数据；[0129]F2、根据感知数据，确定第一故障次数；[0130]F3、获取参考行驶数据的控制数据；[0131]F4、根据控制数据，确定出第二故障次数；[0132]F5、获取参考驾驶数据的响应数据；[0133]F6、根据响应数据，确定出第三故障次数；[0134]F7、将第一故障次数、第二故障次数和第三故障次数之和，确定为第一次数。[0135]感知数据包括：交通标志、标线识别错误时的所有自动驾驶行为的数据；交通信号灯识别错误时的所有自动驾驶行为的数据；对周围障碍物识别错误时的自动驾驶行为的数据；对行人及非机动车识别错误时的自动驾驶行为的数据。[0136]具体可以如下：[0137]交通标志、标线识别错误时的所有自动驾驶行为的数据：识别错误限速值、限速标志时所做的减速驾驶行为，或按正常行驶速度行驶的驾驶行为；识别错误停车让行标志标线时所做的减速、停车驾驶行为，或按正常速度行驶，未能减速停车的驾驶行为；识别错误人行横道线时车辆按正常速度行驶，未能减速停车或减速时的加速度过小的自动驾驶行为。
[0138]交通信号灯识别错误时的所有自动驾驶行为的数据：车辆未能按照机动车信号灯指示进行驾驶；车辆未能按照方向指示信号灯进行驾驶。[0139]对周围障碍物识别错误时的自动驾驶行为的数据：前方障碍物不可越过(大石块
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等)车辆仍按原速度直线行驶或减速时的加速度过小的自动驾驶行为；前方障碍物可以越过(井盖、减速带、水坑等)车辆按原速度直线行驶的自动驾驶行为或制动停车的自动驾驶行为。
[0140]对行人及非机动车识别错误时的自动驾驶行为的数据：行人或两轮车横穿马路时车辆按原速度直线行驶或减速时的加速度过小的自动驾驶行为；行人或两轮车沿道路行走时车辆按原速度直线行驶或减速时的加速度过小的自动驾驶行为。[0141]控制数据包括：前方车辆行驶状态判断错误时的自动驾驶行为的数据；跟车时对前车行驶状态判断错误时的自动驾驶行为的数据；人工操作接管出错的自动驾驶行为的数据。
[0142]具体可以如下：
[0143]前方车辆行驶状态判断错误时的自动驾驶行为的数据：当前方车辆切入自身车辆车道时，两车纵向距离过小，自身车辆按照正常速度行驶或减速时的加速度过小的自动驾驶行为；对向车辆借道行驶时，两车横向重叠率不小于10％，自身车辆仍按原速度直线行驶，没有进行避让的自动驾驶行为。
[0144]跟车时对前车行驶状态判断错误时的自动驾驶行为的数据：稳定跟车行驶情形时，车辆行驶速度高于前车车速的自动驾驶行为或始终按一定车速行驶的自动驾驶行为；停—走跟车行驶情形时，当前方车辆减速至停止时，自身车辆制动加速度过小的自动驾驶行为以及前方车辆起步后自身车辆仍处于停车状态或起步时间过长的自动驾驶行为。[0145]人工操作接管出错的自动驾驶行为的数据：车辆遇到超出设计运行范围的场景时没有发出人工操作接管请求信号，自主进行驾驶的自动驾驶行为；人工操作接管请求发出后仍自主进行驾驶的自动驾驶行为。[0146]响应数据包括：靠路边停车时的不可靠驾驶行为的数据；超车(并入相邻车道、超越目标车辆和安全返回原车道)时的不可靠驾驶行为的数据；交叉路口通行时的不可靠驾驶行为的数据；并道时的不可靠驾驶行为的数据；环形路口通行时的不可靠驾驶行为的数据；自动紧急制动时的不可靠行为的数据。[0147]具体可以如下：
[0148]靠路边停车时的不可靠驾驶行为的数据：(1)靠路边应急停车时，未开启右转向灯或进入应急车道后未能开启危险警告信号灯的自动驾驶行为以及车辆进行靠边停车时部分车身仍处在应急车道外的自动驾驶行为；(2)最右车道内靠边停车时，车辆在进行变道靠边停车时未开启右转向灯的自动驾驶行为以及车辆在进行靠边停车时未能一次性完成(倒车等)的自动驾驶行为。
[0149]超车(并入相邻车道、超越目标车辆和安全返回原车道)时的不可靠驾驶行为的数据：(1)车辆在超车过程中未能开启转向信号灯或错误开启转向信号灯的自动驾驶行为；车辆在超车过程中加速度过小使超车过程太长的自动驾驶行为；车辆在邻车道完成超车后在两车纵向距离过近的情况下就切入原车道的自动驾驶行为。[0150]交叉路口通行时的不可靠驾驶行为的数据：(1)直行通行(右方来车先行)情形时，自身车辆按原速度直线行驶的自动驾驶行为；自身车辆制动加速度过大或制动停车的自动驾驶行为；(2)右转通行(直行优先)情形时，自身车辆未能正确开启转向灯的自动驾驶行为；自身车辆未能制动减速的自动驾驶行为；自身车辆制动停车的自动驾驶行为；(3)左转
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通行(直行优先)情形时，自身车辆未能正确开启转向灯的自动驾驶行为；自身车辆未能制动减速的自动驾驶行为；自身车辆制动停车的自动驾驶行为。[0151]并道时的不可靠驾驶行为的数据：(1)邻近车道无车并道时，车辆在并道转向前未能正确开启转向灯的自动驾驶行为；车辆在转向灯开启后长时间没有进行转向的自动驾驶行为；车辆并道过程所花费时间超过规范规定时间的自动驾驶行为；(2)邻近车道有车并道时，车辆在并道转向前未能正确开启转向灯的自动驾驶行为；车辆在转向灯开启后长时间没有进行转向的自动驾驶行为；(3)前方车道减少时，车辆在并道转向前未能正确开启转向灯的自动驾驶行为；车辆在转向灯开启后长时间没有进行转向的自动驾驶行为。[0152]环形路口通行时的不可靠驾驶行为的数据：自身车辆在进出环岛时未能正确开启转向灯的自动驾驶行为；自身车辆未能制动减速的自动驾驶行为；自身车辆为避让其他车辆制动停车的自动驾驶行为。
[0153]自动紧急制动时的不可靠行为的数据：(1)前车静止时，自身车辆仍按原速度直线行驶的自动驾驶行为；自身车辆制动加速度过小的自动驾驶行为；自身车辆未能发出报警信息的自动驾驶行为；(2)前车制动时，前方车辆制动减速时自身车辆仍按原速度直线行驶的自动驾驶行为；自身车辆制动加速度过小的自动驾驶行为；自身车辆未能发出报警信息的自动驾驶行为；(3)行人横穿时，自身车辆未能及时进行制动减速的自动驾驶行为；自身车辆未能发出报警信息的自动驾驶行为。[0154]将感知数据、控制数据和响应数据出现的次数，作为对应的故障次数。[0155]本示例中，通过细粒度的根据具体的类型的数据来确定出自动驾驶车辆在形式路径上出现故障的第一次数，可以提升第一次数确定时的准确性，从而提升可靠度确定时的准确性。
[0156]在一个可能的实施例中，可靠度的评估参数还可以包括：平均无故障时间，平均首次故障里程，其具体确定方法可以为：[0157]平均无故障运行时间：
[0158][0159]
其中，T为所记录的每台自动驾驶汽车在自动驾驶状态下完成规划路径行驶的行
车总时长，N为所记录的自动驾驶汽车总台数，r为自动驾驶汽车在自动驾驶状态下出现驾驶行为故障的总次数。
[0160]平均首次故障里程：
[0161][0162]
其中，N为所记录的自动驾驶汽车总台数，mi为第i台自动驾驶汽车出现首次驾驶
行为故障的里程数。[0163]请参阅图3，图3为本申请实施例提供了另一种自动驾驶车辆的可靠性评估方法的流程示意图。如图3所示，该方法包括步骤301-305，具体如下：[0164]301、确定自动驾驶车辆的行驶路径；[0165]302、获取自动驾驶车辆按照行驶路径进行驶时的参考行驶数据；[0166]303、获取自动驾驶车辆的历史行驶数据；
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304、根据历史行驶数据和参考行驶数据，确定出自动驾驶车辆的平均无故障运行
里程；
305、根据平均无故障行驶里程，确定出可靠度。
[0169]本示例中，通过自动驾驶车辆的平均无故障运行里程，并根据平均无故障运行里程确定可靠度，可以提升可靠度确定时的准确性。[0170]请参阅图4，图4为本申请实施例提供了另一种自动驾驶车辆的可靠性评估方法的流程示意图。如图4所示，该方法包括步骤401-408，具体如下：[0171]401、确定自动驾驶车辆的行驶路径；[0172]402、获取自动驾驶车辆按照行驶路径进行驶时的参考行驶数据；[0173]403、获取自动驾驶车辆的历史行驶数据；[0174]404、根据参考行驶数据，确定出自动驾驶车辆在行驶路径上出现故障的第一次数；
[0175]其中，可以根据参考行驶数据中的感知数据、控制数据和响应数据，确定出第一次数。历史行驶数据可以包括第二次数，则可以直接从历史数据中提取出第二次数，若历史数据中不包括第二次数，则可以采用与获取第一次数的方法获取到第二次数。[0176]405、根据历史行驶数据，获取自动驾驶车辆出现故障的第二次数；[0177]406、根据自动驾驶车辆的历史行驶总长度、行驶路径的长度、第一次数和第二次数，确定出平均无故障运行里程；[0178]407、确定自动驾驶车辆的故障间隔公里数对应的参数；[0179]408、将参数和平均无故障行驶里程进行概率运算，得到可靠度。[0180]本示例中，通过感知数据、控制数据和响应数据确定出自动驾驶车辆出现故障的总次数，能够提升总次数确定时的准确性。
[0181]上述主要从方法侧执行过程的角度对本申请实施例的方案进行了介绍。可以理解的是，终端为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所提供的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本申请能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。
[0182]本申请实施例可以根据上述方法示例对终端进行功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能单元，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。需要说明的是，本申请实施例中对单元的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。[0183]与上述一致的，请参阅图5，图5为本申请实施例提供了一种自动驾驶车辆的可靠性评估装置的结构示意图。如图5所示，装置包括第一确定单元501、获取单元502和第二确定单元503，其中，[0184]第一确定单元501，用于确定自动驾驶车辆的行驶路径；[0185]获取单元502，用于获取自动驾驶车辆按照行驶路径进行驶时的参考行驶数据；
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第二确定单元503，用于根据参考行驶数据，确定出自动驾驶车辆的可靠度。
[0187]在一个可能的实现方式中，获取单元502用于：
[0188]通过自动驾驶车辆上的传感器获取自动驾驶车辆的第一子行驶数据；[0189]获取行驶路径上的传感器；[0190]通过传感器，获取自动驾驶车辆的第二子行驶数据；[0191]根据第一行驶数据和第二行驶数据，确定出行参考行驶数据。[0192]在一个可能的实现方式中，第二确定单元503用于：[0193]获取自动驾驶车辆的历史行驶数据；[0194]根据历史行驶数据和参考行驶数据，确定出自动驾驶车辆的可靠度。[0195]在一个可能的实现方式中，在根据历史行驶数据和参考行驶数据，确定出自动驾驶车辆的可靠度方面，第二确定单元503用于：[0196]根据历史行驶数据和参考行驶数据，确定出自动驾驶车辆的平均无故障运行里程；
[0197]根据平均无故障行驶里程，确定出可靠度。[0198]在一个可能的实现方式中，在根据平均无故障行驶里程，确定出可靠度方面，第二确定单元503用于：[0199]确定自动驾驶车辆的故障间隔公里数对应的参数；[0200]将参数和平均无故障行驶里程进行概率运算，得到可靠度。[0201]在一个可能的实现方式中，在根据历史行驶数据和参考行驶数据，确定出自动驾驶车辆的平均无故障运行里程方面，第二确定单元503用于：[0202]根据参考行驶数据，确定出自动驾驶车辆在行驶路径上出现故障的第一次数；[0203]根据历史行驶数据，获取自动驾驶车辆出现故障的第二次数；[0204]根据自动驾驶车辆的历史行驶总长度、行驶路径的长度、第一次数和第二次数，确定出平均无故障运行里程。
[0205]在一个可能的实现方式中，在根据参考行驶数据，确定出自动驾驶车辆在行驶路径上出现故障的第一次数方面，第二确定单元503用于：[0206]获取参考行驶数据的感知数据；[0207]根据感知数据，确定第一故障次数；[0208]获取参考行驶数据的控制数据；[0209]根据控制数据，确定出第二故障次数；[0210]获取参考驾驶数据的响应数据；[0211]根据响应数据，确定出第三故障次数；[0212]将第一故障次数、第二故障次数和第三故障次数之和，确定为第一次数。[0213]本申请实施例还提供一种计算机存储介质，其中，该计算机存储介质存储用于电子数据交换的计算机程序，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种自动驾驶车辆的可靠性评估方法的部分或全部步骤。[0214]本申请实施例还提供一种计算机程序产品，计算机程序产品包括存储了计算机程序的非瞬时性计算机可读存储介质，该计算机程序使得计算机执行如上述方法实施例中记载的任何一种自动驾驶车辆的可靠性评估方法的部分或全部步骤。
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需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列
的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
[0216]在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
[0217]在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置，可通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性或其它的形式。
[0218]所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。[0219]另外，在申请明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件程序模块的形式实现。
[0220]所述集成的单元如果以软件程序模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储器中。基于这样的理解，本申请的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储器中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可为个人计算机、服务器或者网络设备等)执行本申请各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储器包括：U盘、只读存储器(read-only memory，ROM)、随机存取存储器(random access memory，RAM)、移动硬盘、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。[0221]本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储器中，存储器可以包括：闪存盘、只读存储器、随机存取器、磁盘或光盘等。[0222]以上对本申请实施例进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本申请的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本申请的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本申请的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本申请的限制。
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图3
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