(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211069929.0 (22)申请日 2022.09.02 (71)申请人 燕山大学 地址 066004 河北省秦皇岛市河北 大街西 段438号 (72)发明人 郭柏苍　刘星辰　雒国凤　王胤霖　 韩卓桐　 (74)专利代理 机构 北京市诚辉律师事务所 11430 专利代理师 成丹　耿慧敏 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G06F 30/20(2020.01) G06F 17/18(2006.01) (54)发明名称 一种高等级自动驾驶汽 车ODC边界条件确定 方法及装置 (57)摘要 本申请提供一种高等级自动驾驶汽 车ODC边 界条件确定方法及装置， 该方法包括： 获取测试 场景集； 从测试场景集中选取若干类场景数据， 对若干类场景数据进行聚类， 确定场景危险等 级； 根据使用者实际测试需求， 确定需要测试的 高等级自动驾驶应对能力测试指标； 根据需要测 试的高等级自动驾驶应对能力测试指标， 提取最 高等级场景数据； 将同一等级下的所有最高等级 场景数据组合， 形成对应等级下的边界条件。 该 方案完成对不同等级下的边界条件的确定， 能够 为不同自动驾驶等级的认定与测试提供理论支 撑。 权利要求书2页 说明书10页 附图2页 CN 115358342 A 2022.11.18 CN 115358342 A 1.一种高等级自动驾驶汽车ODC边界条件确定方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取测试场景集； 从所述测试场景集中选取若干类场景数据， 对所述若干类场景数据进行聚类， 确定场 景危险等级； 根据使用者实际测试需求， 确定需要测试的高等级自动驾驶应对能力测试指标； 根据所述需要测试的高等级自动驾驶应对能力测试指标， 提取最高等级场景 数据； 将同一等级下的所有所述 最高等级场景 数据组合， 形成对应等级下的边界条件。 2.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述对所述若干类场景数据进行聚类采用 密度峰值 点优化K‑means算法。 3.根据权利要求1或2所述的方法， 其特征在于， 所述对所述若干类场景数据进行聚类， 确定场景危险等级， 包括： 计算所述若干类场景数据中每个样本点的局部密度及每个所述样本点与高密度点的 距离； 根据每个所述样本点的局部密度及所述每个样本点与高密度点的距离， 判断密度峰值 点、 正常点及离群点， 并剔除异常点； 根据所述密度峰值 点进行聚类， 完成所述场景危险等级的划分。 4.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据使用者实 际测试需求， 确定需要 测试的高等级自动驾驶应对能力测试指标， 包括： 根据汽车驾驶自动化分级确定一级指标和二级指标； 根据所述 一级指标、 所述 二级指标及所述使用者实际测试需求， 确定三级指标； 根据所述一级指标、 所述二级指标及所述三级指标的对应关系， 确定需要测试的高等 级自动驾驶应对能力测试指标。 5.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述需要测试的高等级自动驾驶 应对能力测试指标， 提取最高等级场景 数据， 包括： 根据需要测试的高等级自动驾驶应对能力测试指标设置主车实际情况， 构建场景模 型； 将所述场景模型中多个场景采用触发的方式进行有机排布， 通过设定自动驾驶汽车行 驶路线， 实现被测场景的顺次触发， 进行连续测试； 根据所述场景模型， 选取所述最高等级 场景数据。 6.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述场景模型， 选取所述最高等 级场景数据， 包括： 根据所述场景模型判断主车是否可以应对本场景的测试： 若可以应对， 重新选取场景 中该指标 数据， 若不可应对， 将该 数据保留作为在该等级下 该指标的最高危险场景 数据。 7.根据权利要求5所述的方法， 其特征在于， 所述根据所述场景模型， 选取所述最高等 级场景数据， 包括： 对所述场景模型进行聚类后， 得到聚类后的数据类型； 根据所述聚类后的数据类型利用优化 算法寻找全局最优解； 将所述全局最优解作为所述 最高等级场景 数据。 8.根据权利要求7所述的方法， 其特征在于， 所述优化算法包括： 遗传算法、 贝叶斯优化权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115358342 A 2算法、 模拟退火算法、 粒子群优化 算法、 二进制搜索算法、 随机 搜索算法。 9.根据权利要求1所述的方法， 其特征在于， 所述场景数据的类别包括道路类型、 道路 表面条件、 测试车辆速度、 行人状态、 行人速度、 交通流量、 其他车辆位置与速度、 能见度、 车 道线、 道路设施数量、 眼动数据、 各系统故障程度。 10.一种高等级自动驾驶汽车ODC边界条件确定装置， 其特 征在于， 所述装置包括： 获取模块， 用于获取测试场景集； 聚类模块， 用于从所述测试场景集中选取若干类场景数据， 对所述若干类场景数据进 行聚类， 确定场景危险等级； 确定模块， 用于根据使用者实 际测试需求， 确定需要测试的高等级自动驾驶应对能力 测试指标； 提取模块， 用于根据所述需要测试的高等级自动驾驶应对能力测试指标， 提取最高等 级场景数据； 组合模块， 用于将同一等级下的所有所述最高等级场景数据组合， 形成对应等级下的 边界条件。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115358342 A 3