自动驾驶的决策验证方法、装置及车辆与流程

本申请实施例涉及自动驾驶，特别涉及一种自动驾驶的决策验证方法、装置及车辆。

背景技术：

1、随着自动驾驶技术的发展，自动驾驶系统的决策验证作为技术发展的核心，在相关技术中主要通过大规模路测和静态规则引擎两种方式进行。

2、在相关技术中，大规模路测的方式需要数百万公里实车测试收集场景数据，不仅增加了测试成本还难以覆盖具体的特殊场景。静态规则引擎即通过预定义逻辑规则验证特定场景，该方式存在知识固化和推理浅层化的缺陷，导致验证结果与实际场景脱节；且自动驾驶系统仅支持单跳规则触发，在未知场景下缺乏准确性。

技术实现思路

1、本申请实施例提供了一种自动驾驶的决策验证方法、装置及车辆，可用于在控制测试成本的同时，提高自动驾驶系统的安全验证的普适性、实时性和准确性。所述技术方案如下：

2、一方面，本申请实施例提供了一种自动驾驶的决策验证方法，所述方法包括：

3、基于车辆状态参数、车联网数据以及车辆所在环境的监测数据中的至少一种生成知识图谱的查询模板；

4、在知识图谱中查询得到与所述知识图谱的查询模板相关联的推理路径;

5、从所述与知识图谱的查询模板相关联的推理路径中选取第一数量条满足要求的推理路径作为待验证推理路径；

6、基于所述待验证推理路径对所述车辆的自动驾驶系统的实际决策进行验证。

7、另一方面，提供了一种自动驾驶的决策验证装置，所述装置包括：

8、生成模块，用于基于车辆状态参数、车联网数据以及车辆所在环境的监测数据中的至少一种生成知识图谱的查询模板；

9、查询模块，用于在知识图谱中查询得到与所述知识图谱的查询模板相关联的推理路径;

10、选取模块，用于从所述与知识图谱的查询模板相关联的推理路径中选取第一数量条满足要求的推理路径作为待验证推理路径；

11、验证模块，用于基于所述待验证推理路径对所述车辆的自动驾驶系统的实际决策进行验证。

12、另一方面，还提供了一种非临时性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中存储有计算机程序，所述计算机程序由处理器加载并执行，以实现上述任一所述的自动驾驶的决策验证方法。

13、另一方面，还提供了一种车辆，所述车辆包括车辆本体和自动驾驶域控制器，所述自动驾驶域控制器用于对所述车辆本体执行上述任一所述的自动驾驶的决策验证方法的步骤。

14、本申请提供的技术方案至少带来如下有益效果：

15、本申请通过获取车辆状态参数、车联网数据和车辆所在环境的监测数据中的至少一种，生成知识图谱的查询模板，用于在知识图谱中查询与当前工况匹配的推理路径；再从查询出的推理路径中选取出满足要求的推理路径作为待验证推理路径，确保用于验证的推理路径是高度匹配当前工况的；再通过待验证推理路径对车辆的自动驾驶系统的实际决策进行验证。实现在控制测试成本的同时，提高自动驾驶系统的安全验证的普适性、实时性和准确性。

1.一种自动驾驶的决策验证方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，任意一条推理路径包含至少第二数量条推理链，所述从所述与知识图谱的查询模板相关联的推理路径中选取第一数量条满足要求的推理路径作为待验证推理路径，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述知识图谱中包括实体、实体之间的关系以及所述实体的参数值；所述方法还包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待验证推理路径对所述车辆的自动驾驶系统的实际决策进行验证，包括：

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述决策验证结果包括决策安全、决策需优化和决策危险；所述基于所述逻辑完备度、所述安全偏离量和所述时效性中的至少一个对所述实际决策进行验证之后，所述方法还包括：

6.根据权利要求1-5任一所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述基于驾驶员实时语音数据和突发事故报告数据中的至少一种对所述基础图谱进行更新，包括：

8.根据权利要求1-7任一所述的方法，其特征在于，所述基于车辆状态参数、车联网数据以及车辆所在环境的监测数据中的至少一种生成知识图谱的查询模板，包括：

9.一种自动驾驶的决策验证装置，其特征在于，所述装置包括：

10.一种车辆，其特征在于，所述车辆包括：