本发明涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种自动驾驶汽车评价方法及自动驾驶汽车评价系统。
背景技术：
近年来，随着人工智能技术的不断突破，自动驾驶技术逐渐成为了全世界科技公司和高校的研究热门。许多自动驾驶车辆也正式走出实验室，开始在开放道路上进行道路测试。2018年3月18日在美国亚利桑那州发生的uber自动驾驶汽车发生事故致路人死亡事件引起全世界对于自动驾驶车辆道路测试安全性的疑问，压力之下uber、英伟达和丰田先后宣布暂停自动驾驶路测。为了解决发展自动驾驶技术同保障道路交通安全之间的矛盾，有必要建立权威的第三方平台，能够采集各类申请上路测试的自动驾驶车辆的行驶数据，并根据相关数据对其自动驾驶能力进行全面、客观、有效地测试，来验证自动驾驶车辆是否具备道路测试的能力。
因此，如何提供一种通用的自动驾驶汽车评价方法成为本领域技术人员亟待解决的技术问题。
技术实现要素：
本发明旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一，提供一种自动驾驶汽车评价方法及自动驾驶汽车评价系统，以解决现有技术中的问题。
作为本发明的第一个方面，提供一种自动驾驶汽车评价方法，其中，所述自动驾驶汽车评价方法包括：
采集自动驾驶汽车的功能性数据；
存储所述功能性数据；
对所述功能性数据进行解析处理，并根据预设的评价规则对所述功能性数据进行自动驾驶能力评价，得到评价结果；
输出所述评价结果。
优选地，所述功能性数据包括感知层数据、决策层数据、执行层数据和效果层数据。
优选地，所述感知层数据包括人车物、路况和环境，所述决策层数据包括根据感知层数据对周围环境做出的判断数据以及根据所述判断数据对自动驾驶汽车的运动轨迹进行的规划数据，所述执行层数据包括驾驶数据，所述效果层数据包括自动驾驶汽车的位置数据。
优选地，所述采集自动驾驶汽车的功能性数据包括：
实时监听can总线上的所述功能性数据；
向can总线发送获取所述功能性数据的指令；
接收所述can总线反馈的所述功能性数据。
优选地，所述采集自动驾驶汽车的功能性数据包括：
实时检测并感应自动驾驶汽车的位置及周围环境数据；
接收所述自动驾驶汽车的位置及周围环境数据。
优选地，所述自动驾驶汽车评价方法还包括在所述输出所述评价结果的步骤后进行的：
显示所述评价结果。
作为本发明的第二个方面，提供一种自动驾驶汽车评价系统，其中，所述自动驾驶汽车评价系统包括：
采集装置，所述采集装置用于采集自动驾驶汽车的功能性数据；
存储装置，所述存储装置用于存储所述功能性数据；
处理装置，所述处理装置用于对所述功能性数据进行解析处理，并根据预设的评价规则对所述功能性数据进行自动驾驶能力评价，得到评价结果；
输出装置，所述输出装置用于输出所述评价结果。
优选地，所述采集装置包括：
can模块，所述can模块用于实时监听can总线上的所述功能性数据，向can总线发送获取所述功能性数据的指令，以及用于接收所述can总线反馈的所述功能性数据；
位置传感器，所述位置传感器用于实时感应自动驾驶汽车的位置及周围环境数据，并接收所述自动驾驶汽车的位置及周围环境数据；
摄像头，所述摄像头用于实时检测自动驾驶汽车的位置及周围环境数据。
优选地，所述存储装置包括第一存储模块和第二存储模块，
所述第一存储模块用于存储所述can模块采集到的数据；
所述第二存储模块用于存储所述位置传感器和所述摄像头采集到的数据。
优选地，所述自动驾驶汽车评价系统还包括：
显示装置，所述显示装置用于显示所述评价结果。
本发明提供的自动驾驶汽车评价方法，通过采集自动驾驶汽车的功能性数据，并对功能性数据进行处理，从而得到对自动驾驶汽车的自动驾驶能力的评价，最终输出评价结果，这种自动驾驶汽车评价方法能够有效且全面地实现对自动驾驶汽车的自动驾驶能力的评价，且具有通用型。
附图说明
附图是用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本发明，但并不构成对本发明的限制。在附图中：
图1为本发明提供的自动驾驶汽车评价方法的流程图。
图2为本发明提供的自动驾驶汽车评价系统的结构示意图。
图3为本发明提供的自动驾驶汽车评价系统的数据采集与处理硬件示意图。
图4为本发明提供的自动驾驶汽车评价系统的工作流程示意图。
图5为本发明提供的自动驾驶汽车评价系统的总体工作示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本发明，并不用于限制本发明。
作为本发明的第一个方面，提供一种自动驾驶汽车评价方法，其中，如图1所示，所述自动驾驶汽车评价方法包括：
s110、采集自动驾驶汽车的功能性数据；
s120、存储所述功能性数据；
s130、对所述功能性数据进行解析处理，并根据预设的评价规则对所述功能性数据进行自动驾驶能力评价，得到评价结果；
s140、输出所述评价结果。
本发明提供的自动驾驶汽车评价方法，通过采集自动驾驶汽车的功能性数据，并对功能性数据进行处理，从而得到对自动驾驶汽车的自动驾驶能力的评价，最终输出评价结果，这种自动驾驶汽车评价方法能够有效且全面地实现对自动驾驶汽车的自动驾驶能力的评价，且具有通用型。
具体地，所述功能性数据包括感知层数据、决策层数据、执行层数据和效果层数据。
进一步具体地，所述感知层数据包括人车物、路况和环境，所述决策层数据包括根据感知层数据对周围环境做出的判断数据以及根据所述判断数据对自动驾驶汽车的运动轨迹进行的规划数据，所述执行层数据包括驾驶数据，所述效果层数据包括自动驾驶汽车的位置数据。
需要说明的是，从自动驾驶技术的三个层面感知、决策、执行出发，再扩展第四层面效果层，来定义需要采集的数据，即为感知层数据、决策层数据、执行层数据和效果层数据。因此采集数据定义与解析部分可以分为四个层面，包括感知、决策、执行和效果。下面分别对感知层数据、决策层数据、执行层数据和效果层数据进行定义与解析。
感知层数据用于评估自动驾驶车辆对环境的感知能力。根据数据的不同类型分为人车物、路况和环境。人车物即为道路上的行人、车辆和物体。行人和车辆的数据包含行人和车辆的类型、与测试车辆的距离、运动速度、相对运动方向。物体即道路上的信号灯、指示牌、垃圾箱、路灯等物体。路况数据和环境数据根据自动驾驶实现方式的不同可以有不同来源，既可以通过传感器感知，也可以同通过高精度地图获得。路况数据是指对道路信息的理解，包括前方交叉路类型、车道数量、车道线、车道类型、限速类型、马路类型、道路角度、道路所在区域等。环境数据与路况数据不同，是指所有可能变化的环境因素，包括天气、光照、路面、噪音等。
决策层数据分为两类，一类是自动驾驶系统根据感知信息对周围环境做出的判断，包括车辆以及行人的当前状态和危险等级，当前状态时指周围车辆或行人正在或者即将进行的动作，危险等级则是对环境车辆和行人行为的不确定性的评估，例如存在酒驾可能的司机以及因看手机而无法很好观察路况的路人等；二类是根据判断对自动驾驶车辆自身运动轨迹进行规划，包括驾驶方向、驾驶速度、加速度、以及车辆信号。感知层与决策层的采集数据如下表所示。
表1感知层采集数据
表2决策层采集数据
执行层数据是对决策层规划的执行，通过获得不同执行机构的控制性信号来判断决策是否被有效执行。所需采集的信号数据包括，刹车、油门、转向、光信号、外部照明、喇叭、启停、驾驶员介入，每个型号的数据应包括数值和对应的时间。其中驾驶员介入是指对于l3等级的自动驾驶汽车，还存在驾驶员介入的情况。
效果层数据通过采集位置数据实现，在测试车辆头尾各安装一个高精度差分天线，获得车辆的位置、姿态、加减速和轨迹。同时在车内外安装摄像头，采集车内外视频影像数据，作为辅助判断手段。
作为一种具体地实施方式，所述采集自动驾驶汽车的功能性数据包括：
实时监听can总线上的所述功能性数据；
向can总线发送获取所述功能性数据的指令；
接收所述can总线反馈的所述功能性数据。
作为另一种具体地实施方式，所述采集自动驾驶汽车的功能性数据包括：
实时检测并感应自动驾驶汽车的位置及周围环境数据；
接收所述自动驾驶汽车的位置及周围环境数据。
具体地，为了实现对所述评价结果的显示，所述自动驾驶汽车评价方法还包括在所述输出所述评价结果的步骤后进行的：
显示所述评价结果。
需要说明的是，采集分为实时采集和非实时采集，感知、决策、执行层的内部存储数据在测试结束后经can总线采集；车头和车尾的位置数据以及车内外视频影像数据为实时采集，对位置数据进行计算，获得自动驾驶车辆的位置、姿态以及加减速信息，将获得的数据在屏幕显示，实现采集数据的可视化。
对于所述评价结果，根据自动驾驶能力评价分为功能性、安全性和舒适性三个方面。在功能性方面，由轨迹数据及车内外影像数据，可以对自动驾驶车辆的自动驾驶能力形成初步评价，再结合感知、决策和执行层数据，根据评价规则，形成功能性评价；安全性方面，综合执行层数据和效果层数据，评估自动驾驶车辆在运行过程中是否存在不符合运行安全的动作，形成安全性评价；在舒适性方面，通过效果层数据，评估自动驾驶车辆是否存在急加速、急减速、急转向等不利于乘客舒适性的动作(紧急情况下除外)，形成舒适性评价。
因此，本发明提供的自动驾驶汽车评价方法，对申请上路测试的自动驾驶汽车进行驾驶能力评估，是解决发展自动驾驶汽车与公共道路安全之间矛盾的重要方法。由于can总线的非破坏性仲裁机制，在增加节点时并不破坏原有网络，因此十分有利于作为采集汽车行驶数据的技术手段用于自动驾驶能力的评价。本方法通过can总线网络采集自动驾驶汽车行驶数据，对需要采集的数据进行定义，为建立一种通用的，对自动驾驶汽车进行测试评价的系统构建提供指导。
作为本发明的第二个方面，提供一种自动驾驶汽车评价系统，其中，如图2所示，所述自动驾驶汽车评价系统10包括：
采集装置110，所述采集装置110用于采集自动驾驶汽车的功能性数据；
存储装置120，所述存储装置120用于存储所述功能性数据；
处理装置130，所述处理装置130用于对所述功能性数据进行解析处理，并根据预设的评价规则对所述功能性数据进行自动驾驶能力评价，得到评价结果；
输出装置140，所述输出装置140用于输出所述评价结果。
本发明提供的自动驾驶汽车评价系统，通过采集自动驾驶汽车的功能性数据，并对功能性数据进行处理，从而得到对自动驾驶汽车的自动驾驶能力的评价，最终输出评价结果，这种自动驾驶汽车评价系统能够有效且全面地实现对自动驾驶汽车的自动驾驶能力的评价，且具有通用型。
作为所述采集装置110的具体实施方式，所述采集装置110包括：
can模块，所述can模块用于实时监听can总线上的所述功能性数据，向can总线发送获取所述功能性数据的指令，以及用于接收所述can总线反馈的所述功能性数据；
位置传感器，所述位置传感器用于实时感应自动驾驶汽车的位置及周围环境数据，并接收所述自动驾驶汽车的位置及周围环境数据；
摄像头，所述摄像头用于实时检测自动驾驶汽车的位置及周围环境数据。
具体地，所述存储装置包括第一存储模块和第二存储模块，
所述第一存储模块用于存储所述can模块采集到的数据；
所述第二存储模块用于存储所述位置传感器和所述摄像头采集到的数据。
具体地，所述自动驾驶汽车评价系统还包括：
显示装置，所述显示装置用于显示所述评价结果。
优选地，所述显示装置可以为液晶触摸屏。
下面结合图3至图5对本发明提供的动驾驶汽车评价系统及其工作过程进行详细描述。
如图3所示，can模块作为汽车总线上的一个节点，可以监听can总线上数据以及发送采集数据的命令。采集到所需数据之后，在第一存储模块(即图3中的数据存储a)中存储。液晶触摸屏可进行对测试系统进行设置和管理。位置传感器提供自动驾驶汽车车头和车尾的位置信息，并在第二存储模块(即图3中的数据存储b)中存储。处理装置(即图3中的处理器)根据数据存储b中的数据解析出自动驾驶汽车的位置、姿态、加减速以及轨迹信息，综合所有采集到的数据，根据一定的评价规则，对自动驾驶能力进行评价，评价结果输出到液晶屏上显示。应当理解的是，人机交互和数据处理部分可以集成到一台电脑中。
自动驾驶汽车评价系统的工作过程如图4所示。从can总线上采集自动驾驶汽车感知、决策、执行层的数据，从位置传感器及内外摄像头采集并经计算获得自动驾驶汽车的姿态、轨迹以及加减速。将采集到的数据依据设定好的评价规则进行自动驾驶能力评价，并将结果在可视化界面上进行显示。将自动驾驶汽车运动位置、姿态、人车物的感知和预判信息以及测试车辆的规划信息进行处理，并在能模拟自动驾驶汽车运动的二维图上显示。二维图以测试场景道路为背景，能显示测试车辆感知到的环境车辆、行人的位置、速度和方向；能显示道路上的信号灯、标志、标线等交通信息，使自动驾驶汽车感知能力有一个更加直观清晰的展示。感知到的路况与环境数据，执行层的采集数据变化的曲线，都能在可视化界面上动态显示。功能性、安全性、舒适性的评价结果也应能在可视化界面上显示。
如图5所示为自动驾驶汽车评价系统的总体示意图。自动驾驶汽车通过车载的激光雷达或摄像机等感知传感器获得自动驾驶汽车周围的车辆、行人和物体的数据，通过感知传感器或车联网获得路况以及环境的数据，采集感知层数据用于对感知功能的评价。决策层采集的数据包括预判和规划，预判是指基于感知数据对环境中运动的人或车的下一步动作做的预判断，规划是指对自动驾驶汽车自身下一步的动作所做的规划，采集决策层数据用于对决策能力的评价。执行层数据即车辆主要控制器的信号，包括油门、刹车、转向等，采集执行层数据用于对执行能力的评价。通过装在测试车辆车头和车尾上的位置传感器获得位置数据，经过计算获得姿态、加减速和轨迹的信息，用于对自动驾驶车辆自动驾驶效果的评价。感知、决策、执行和效果四个层次的评价组成对自动驾驶汽车自动驾驶功能性的评价。为了评价更加综合和全面，通过分析采集到的效果层数据，对自动驾驶汽车的安全性和舒适性进行评价。
可以理解的是，以上实施方式仅仅是为了说明本发明的原理而采用的示例性实施方式，然而本发明并不局限于此。对于本领域内的普通技术人员而言，在不脱离本发明的精神和实质的情况下，可以做出各种变型和改进，这些变型和改进也视为本发明的保护范围。