一种自动紧急制动模型的训练样本的构建方法、系统、设备及存储介质与流程

本技术涉及自动驾驶数据质量控制，具体涉及一种自动紧急制动模型的训练样本的构建方法、系统、设备及存储介质。

背景技术：

1、随着端到端感知与决策模型在主动安全场景中的应用，aeb（autonomousemergency braking）模型训练不再只依赖规则触发日志，而开始从真实道路数据中构建能够反映风险类型的高质量样本。

2、现有工程实践中，样本的常见构建方式包括：以aeb状态机进入制动状态作为正触发事件；以规则aeb触发但人工确认无真实风险作为误触发事件；以驾驶员急刹、abs（anti-lockbrakingsystem）介入或较大纵向减速度作为疑似风险事件；以碰撞、安全气囊触发或edr（event data recorder）信号作为碰撞事件；以ttc过小但未触发作为近失事件。

3、然而，上述样本构建方式主要侧重于对风险事件结果或特定触发时刻的离散标记。对于端到端aeb模型而言，仅掌握某一场景是否发生碰撞、是否触发制动或是否存在驾驶员干预等最终状态信息，难以提供足够的细粒度监督信号，导致无法有效指导模型学习复杂动态环境下最优的制动介入时机策略。

技术实现思路

1、有鉴于此，本技术提供一种自动紧急制动模型的训练样本的构建方法、系统、设备及存储介质。旨在解决或者部分解决背景技术中存在的问题。

2、本技术第一方面提供了一种自动紧急制动模型的训练样本的构建方法，所述方法包括：

3、针对车辆的包含风险事件的驾驶视频片段，确定风险事件的锚点时刻，所述锚点时刻为表征风险事件的发生或避险干预起始的时间基准点；

4、根据风险事件的锚点时刻，确定回溯时间窗；

5、根据车辆在回溯时间窗内的行驶状态信息，确定在无紧急制动系统介入且排除驾驶员避险干预的条件下，车辆在所述回溯时间窗内各时刻的预期行驶轨迹点；

6、根据回溯时间窗内车辆所在路段的驾驶视频片段，确定车辆当前位于的预期行驶轨迹点前方是否存在障碍物；

7、在车辆当前位于的预期行驶轨迹点前方存在障碍物的情况下，确定最晚安全制动时刻；

8、针对所述驾驶视频片段标注最晚安全制动时刻，得到用于训练自动紧急制动模型的训练样本。

9、可选的，在车辆当前位于的预期行驶轨迹点前方存在障碍物的情况下，确定最晚安全制动时刻，包括：

10、在车辆当前位于的预期行驶轨迹点前方存在障碍物的情况下，根据车辆在回溯时间窗内的行驶状态信息，确定在无紧急制动系统介入且排除驾驶员避险干预的条件下，车辆在当前位于的预期行驶轨迹点之后各时刻的刹停距离，以及车辆在所述各时刻与障碍物的距离；

11、将距离大于或等于所述刹停距离的最后一个时刻确定为最晚安全制动时刻。

12、可选的，还包括：

13、在最晚安全制动时刻和最晚安全制动时刻之前的各个时刻，检测车辆的自动紧急制动系统是否被触发；

14、针对所述驾驶视频片段标注最晚安全制动时刻，得到用于训练自动紧急制动模型的训练样本，包括：

15、在车辆的自动紧急制动系统在最晚安全制动时刻和最晚安全制动时刻之前的各个时刻均未被触发的情况下，针对所述驾驶视频片段标注最晚安全制动时刻和自动紧急制动漏触发标签，得到用于训练自动紧急制动模型的真实风险漏触发训练样本。

16、可选的，还包括：

17、检测车辆的自动紧急制动系统在回溯时间窗内是否被触发；

18、在车辆的自动紧急制动系统在回溯时间窗内被触发的情况下，确定车辆的自动紧急制动系统的触发时刻；

19、针对所述驾驶视频片段标注最晚安全制动时刻，得到用于训练自动紧急制动模型的训练样本，包括：

20、在车辆的自动紧急制动系统的触发时刻晚于最晚安全制动时刻的情况下，针对所述驾驶视频片段标注最晚安全制动时刻和自动紧急制动迟触发标签，得到用于训练自动紧急制动模型的真实风险迟触发训练样本；

21、在车辆的自动紧急制动系统的触发时刻不晚于最晚安全制动时刻的情况下，针对所述驾驶视频片段标注最晚安全制动时刻、自动紧急制动系统的触发时刻以及自动紧急制动正常触发标签，得到用于训练自动紧急制动模型的真实风险正常触发训练样本。

22、可选的，还包括：

23、检测车辆的自动紧急制动系统在回溯时间窗内是否被触发；

24、在车辆的自动紧急制动系统在回溯时间窗内未被触发的情况下，获取车辆的驾驶员执行制动的时刻；

25、针对所述驾驶视频片段标注最晚安全制动时刻，得到用于训练自动紧急制动模型的训练样本，包括：

26、在车辆的驾驶员执行制动的时刻早于最晚安全制动时刻，并且车辆的自动紧急制动系统在回溯时间窗内未被触发的情况下，针对所述驾驶视频片段标注最晚安全制动时刻、驾驶员执行制动的时刻以及驾驶员挽救标签，得到用于训练自动紧急制动模型的真实风险驾驶员挽救训练样本。

27、可选的，还包括：

28、在获取到车辆的驾驶员执行制动的时刻的情况下，将车辆的驾驶员执行制动的时刻与最晚安全制动时刻的差值，确定为制动时间裕度；

29、在获取到车辆的自动紧急制动系统的触发时刻的情况下，将自动紧急制动系统的触发时刻与最晚安全制动时刻的差值，确定为自动紧急制动触发时间裕度；

30、针对所述驾驶视频片段标注最晚安全制动时刻，得到用于训练自动紧急制动模型的训练样本，包括：

31、针对所述驾驶视频片段标注最晚安全制动时刻、制动时间裕度以及自动紧急制动触发时间裕度，得到用于训练自动紧急制动模型的训练样本。

32、可选的，所述方法还包括：

33、在车辆在回溯时间窗内各个时刻的预期行驶轨迹点的前方不存在障碍物的情况下，针对所述驾驶视频片段标注非路径风险标签，得到用于训练自动紧急制动模型的非路径风险训练样本。

34、本技术第二方面提供了一种自动紧急制动模型的训练样本的构建系统，包括：

35、事件发生确定模块，用于针对车辆的包含风险事件的驾驶视频片段，确定风险事件的锚点时刻，所述锚点时刻为表征风险事件的发生或避险干预起始的时间基准点；

36、回溯时间窗确定模块，用于根据风险事件的锚点时刻，确定回溯时间窗；

37、预期行驶轨迹确定模块，用于根据车辆在回溯时间窗内的行驶状态信息，确定在无紧急制动系统介入且排除驾驶员避险干预的条件下，车辆在所述回溯时间窗内各时刻的预期行驶轨迹点；

38、障碍物确定模块，用于根据回溯时间窗内车辆所在路段的驾驶视频片段，确定车辆当前位于的预期行驶轨迹点前方是否存在障碍物；

39、最晚安全制动时刻确定模块，用于在车辆当前位于的预期行驶轨迹点前方存在障碍物的情况下，确定最晚安全制动时刻；

40、训练样本构建模块，用于针对所述驾驶视频片段标注最晚安全制动时刻，得到用于训练自动紧急制动模型的训练样本。

41、本技术第三方面提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行时实现本技术第一方面所述的一种自动紧急制动模型的训练样本的构建方法中的步骤。

42、本技术第四方面提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序/指令，该计算机程序/指令被处理器执行时实现本技术第一方面所述的一种自动紧急制动模型的训练样本的构建方法中的步骤。

43、本技术提供的一种自动紧急制动模型的训练样本的构建方法具有以下优点：

44、本技术提供的该自动紧急制动模型的训练样本的构建方法，首先针对车辆的包含风险事件的驾驶视频片段，确定风险事件的锚点时刻，所述锚点时刻为表征风险事件的发生或避险干预起始的时间基准点；根据风险事件的锚点时刻，确定回溯时间窗；根据车辆在回溯时间窗内的行驶状态信息，确定在无紧急制动系统介入且排除驾驶员避险干预的条件下，车辆在回溯时间窗内各时刻的预期行驶轨迹点；根据回溯时间窗内车辆所在路段的驾驶视频片段，确定车辆当前位于的预期行驶轨迹点前方是否存在障碍物；在车辆当前位于的预期行驶轨迹点前方存在障碍物的情况下，确定最晚安全制动时刻；针对驾驶视频片段标注最晚安全制动时刻，得到用于训练自动紧急制动模型的训练样本。

45、本技术提供的该自动紧急制动模型的训练样本构建方法，通过回溯风险事件前的行驶状态，模拟无干预条件下的预期轨迹，并结合障碍物信息计算出理论上的最晚安全制动时刻来进行标签标注（如标注风险事件是漏触发、误触发还是正确触发等）和样本构建。相较于现有技术仅对风险事件结果或触发时刻进行离散标记的方式，本方案能够提供更细粒度的时序监督信号。最终该方法可通过明确在特定场景下为避免碰撞理论上必须制动的最后时间节点，使得端到端aeb模型在训练过程中不仅能学习到是否应该制动，还能精准学习何时是最佳制动时机。这可有效解决现有技术因缺乏风险演化过程描述而导致的模型决策模糊、泛化能力不足的问题，从而提升模型在复杂动态环境下的触发准确性。