(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 202111627237.9 (22)申请日 2021.12.28 (71)申请人 文远苏行 （江苏） 科技有限公司 地址 210000 江苏省南京市 建邺区江心洲 贤坤路1号科创中心 2楼220-784号 (72)发明人 孙佳晶　唐涵　韩旭　 (74)专利代理 机构 北京市京大律师事务所 11321 专利代理师 胡安 (51)Int.Cl. G06K 9/62(2022.01) G01M 17/007(2006.01) (54)发明名称 无人车边界检测方法、 装置、 设备及存储介 质 (57)摘要 本发明涉及自动驾驶测试数据分析领域， 公 开了一种无人车边界检测方法、 装置、 设备及存 储介质。 本方法包括： 通过在预设仿真平台对模 糊测试场景对应的初始化数据进行仿真计算， 得 到模糊测试场景下的无人车的测试数据； 对测试 数据进行多维度评估， 得到不同维度的评估分 数； 根据不同维度的评估分数， 绘制初始热力图； 通过预设核密度估计对评估分数进行聚类， 并根 据聚类结果对 热力图进行标注， 得到标注后的目 标热力图； 根据目标热力图中各个聚类簇群的边 界点， 确定 无人车的能力边界， 得到检测结果。 本 发明通过直观根据测试数据确定汽车自动驾驶 能力边界， 识别有潜在碰撞风险的异常场景， 解 决了无人车模糊测试数据分析效率低下的技术 问题。 权利要求书2页 说明书17页 附图6页 CN 114548210 A 2022.05.27 CN 114548210 A 1.一种无 人车边界检测方法， 其特 征在于， 所述无 人车边界检测方法包括： 在预设仿真平台对测试场景集进行仿真计算， 得到所述测试场景集下的无人车的测试 数据； 对所述测试 数据进行多维度评估， 得到不同维度的评估分数； 根据不同维度的所述评估分数， 绘制初始热力图； 通过预设核密度估计对所述评估分数进行聚类， 并根据聚类结果对所述热力图进行标 注， 得到标注后的目标 热力图； 根据所述目标热力图中各个聚类簇群的边界点， 确定所述无人车的能力边界， 得到检 测结果。 2.根据权利要求1所述的无人车边界检测方法， 其特征在于， 所述在预设仿真平台对测 试场景集进行仿真计算， 得到所述测试场景集下的无 人车的测试 数据包括： 调用预设场景参数模板， 响应于基于所述预设场景参数模板的第一操作， 生成至少一 个场景参数中每 个场景参数的目标值； 调用预设测试用例模板， 响应于针对所述预设测试用例模板的第二操作， 生成与场景 测试项目对应的测试用例； 根据所述测试用例搭建与所述目标值对应的测试场景集； 在预设仿真平台， 根据 预设自动驾驶规控算法对所述测试场景集对应初始化数据进行 仿真计算， 得到所述测试场景集下的无 人车的测试 数据。 3.根据权利要求1所述的无人车边界检测方法， 其特征在于， 在所述在预设仿真平台对 测试场景集进行仿真计算， 得到所述测试场景集下的无 人车的测试 数据之前， 还 包括： 获取测试环境标识和获取测试场景 策略； 从预设模糊测试场景 数据库中获取与所述测试环境标识对应的初始化配置参数； 根据所述初始化配置参数和所述测试场景 策略， 生成测试场景集。 4.根据权利要求2所述的无人车边界检测方法， 其特征在于， 在所述对所述测试数据进 行多维度评估， 得到不同维度的评估分数之前， 还 包括： 预先创建仿真结果数据库， 其中， 所述数据库中设置有用于索引的关键词； 接收用户输入的数据库关键词， 并基于所述仿真任务对应ID信 息确定与 所述模糊测试 场景对应的仿真配置文件； 据所述仿真配置文件， 通过所述仿真平台的预设接口从所述仿真结果数据库中提取与 所述模糊测试场景对应的仿真数据。 5.根据权利要求1所述的无人车边界检测方法， 其特征在于， 所述对所述测试数据进行 多维度评估， 得到不同维度的评估分数包括： 根据所述仿真数据对所述测试数据进行多维度评估， 确定测试时各个维度对应仿真对 象的运行状态数据； 对所述运行状态数据进行语义 解析， 确定多个场景维度； 根据所述多个场景维度， 确定多类 语义场景； 根据所述多类语义场景对所述运行状态数据进行分类， 得到所述模糊测试场景中所述 各维度对应的评估分数。 6.根据权利要求1所述的无人车边界检测方法， 其特征在于， 所述根据不同维度的所述权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114548210 A 2评估分数， 绘制初始热力图包括： 根据所述不同维度对应的评估分数确定所述不同维度在 目标绘制区域内各子区域的 热力数据； 根据所述热力数据计算所述子区域的热力级别； 根据预设的颜色最浅值、 预设的颜色最深值和所述子区域的热力级别， 计算所述热力 级别对应颜色下降梯度； 根据预设颜色展示规则和所述颜色下降梯度在所述目标绘制区域内绘制所述不同维 度对应的评估分数的初始热力图。 7.根据权利要求1所述的无人车边界检测方法， 其特征在于， 所述通过预设核密度估计 对所述评估分数进行聚类， 并根据聚类结果对所述热力图进行标注， 得到标注后的目标热 力图包括： 根据预设核密度估计， 确定用于所述评估分数的聚类问题的概 率密度函数； 根据核密度估计算法和所述 概率密度函数， 对所述评估分数进行聚类， 得到聚类结果； 根据所述聚类结果， 通过预设模糊C均值聚类集成算法确定所述评估分数分别所属类 别的数量； 根据所述评估分数分别所属类别的数量， 对所述热力图进行边界标注， 得到标注后的 目标热力图， 其中， 所述目标 热力图中标注有每 个聚类簇群的边界点。 8.一种无 人车边界检测装置， 其特 征在于， 所述无 人车边界检测装置包括： 计算模块， 用于在预设仿真平台对测试场景集进行仿真计算， 得到所述测试场景集下 的无人车的测试 数据； 评估模块， 用于对所述测试 数据进行多维度评估， 得到不同维度的评估分数； 绘制模块， 用于根据不同维度的所述评估分数， 绘制初始热力图； 聚类模块， 用于通过预设核密度估计对所述评估分数进行聚类， 并根据聚类结果对所 述热力图进行 标注， 得到标注后的目标 热力图； 确定模块， 用于根据所述目标热力图中各个聚类簇群的边界点， 确定所述无人车的能 力边界， 得到检测结果。 9.一种电子设备， 其特征在于， 所述电子设备包括： 存储器和至少一个处理器， 所述存 储器中存 储有指令， 所述存 储器和所述至少一个处 理器通过线路互连； 所述至少一个处理器调用所述存储器中的所述指令， 以使得所述电子设备执行如权利 要求1‑7中任一项所述的无 人车边界检测方法的各个步骤。 10.一种计算机可读存储介质， 所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序， 其特征 在于， 所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1 ‑7中任一项所述的无人车边界检 测方法的各个步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114548210 A 3