(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 202111657211.9 (22)申请日 2021.12.3 0 (71)申请人 广州文远知行 科技有限公司 地址 511365 广东省广州市中新广州知识 城九佛建 设路333号自编687室 (72)发明人 张雨昕　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. G06F 30/20(2020.01) G06F 16/242(2019.01) G06F 30/15(2020.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 失误接管案例识别方法、 装置、 设备及存储 介质 (57)摘要 本发明涉及研发管 理领域， 公开了一种失误 接管案例识别方法、 装置、 设备及存储介质， 该方 法包括： 通过预设的仿真算法对历史失误接管案 例集中的历史失误接管案例进行仿真， 得到每个 历史失误接管案例对应的预测轨迹； 根据所有历 史失误接管案例对应的预测轨迹和对应的实际 轨迹， 计算路径差阈值， 其中， 所述路径差阈值包 括距离差阈值和/或角度差阈值； 根据所述路径 差阈值对待识别接管案例进行失误接管案例识 别。 通过仿真技术计算出自动驾驶的预测轨迹， 基于预测轨迹和实际轨迹的路径差， 得到判断认 为失误接 管车辆的统一判断标准， 能有效且快速 地分拣出因人为失误而产生的接管案例， 继而能 进一步对案例进行细分研究， 解决了现有的自动 驾驶车辆中对于接管行为的判定标准不统一的 技术问题。 权利要求书2页 说明书10页 附图5页 CN 114547845 A 2022.05.27 CN 114547845 A 1.一种失误接管案例识别方法， 其特 征在于， 所述失误接管案例识别方法包括： 通过预设的仿真算法对历史失误接管案例集中的历史失误接管案例进行仿真， 得到每 个历史失误接管案例对应的预测轨 迹； 根据所有历史失误接管案例对应的预测轨迹和对应的实 际轨迹， 计算路径差阈值， 其 中， 所述路径差阈值包括距离 差阈值和/或角度差阈值； 根据所述路径差阈值对待识别接管案例进行失误接管案例识别。 2.根据权利要求1所述的失误接管案例识别方法， 其特征在于， 所述通过预设的仿真算 法对历史失误接管案例集中的历史失误接管案例进行仿 真， 得到每个历史失误接管案例对 应的预测轨 迹， 包括： 获取历史失误接管案例集中的各历史失误接管案例在人为接管前预设时间段内的车 辆状态信息； 将各历史失误接管案例的车辆状态信 息输入所述仿真算法中进行仿真， 得到对应的预 测轨迹。 3.根据权利要求1所述的失误接管案例识别方法， 其特征在于， 所述根据 所有历史失误 接管案例对应的预测轨迹和对应的实际轨迹， 计算路径差阈值， 其中， 所述路径差阈值包括 距离差阈值和/或角度差阈值， 包括： 确定各历史失误接管案例在人为接管后预设时间段内的实际轨 迹； 计算各历史失误接管案例在人为接管后的实际轨迹和对应的预测轨迹的路径差， 其 中， 所述路径差包括距离 差和/或角度差； 对所有历史失误接管案例的路径差进行统计， 得到路径差阈值。 4.根据权利要求3所述的失误接管案例识别方法， 其特征在于， 所述计算各历史失误接 管案例在人为接管后的实际轨迹和对应的预测轨迹的路径差， 其中， 所述路径差包括距离 差和/或角度差， 包括： 确定所述预测轨 迹在人为接管后预设时间段内的第一 位置坐标点 集合； 确定所述实际轨 迹在人为接管后预设时间段内的第二 位置坐标点 集合； 基于各历史失误接管案例的第 一位置坐标点集合和第 二位置坐标点集合， 计算对应的 路径差阈值。 5.根据权利要求4所述的失误接管案例识别方法， 其特征在于， 所述基于各历史失误接 管案例的第一 位置坐标点 集合和第二 位置坐标点 集合， 计算对应的路径差阈值， 包括： 将所述第一 位置坐标点 集合拆分为第一横坐标点 集合和第一纵坐标点 集合； 将所述第二 位置坐标点 集合拆分为第二横坐标点 集合和第二纵坐标点 集合； 将同一时刻的第一横坐标点减去第二横坐标点之差的平方与第一纵坐标点减去第二 纵坐标点之差的平方相加， 再对相加之和开方， 得到开方 结果； 将预设时间段内所有开方 结果进行累加， 得到所述距离 差阈值。 6.根据权利要求4所述的失误接管案例识别方法， 其特征在于， 所述基于各历史失误接 管案例的第一 位置坐标点 集合和第二 位置坐标点 集合， 计算对应的路径差阈值， 包括： 将所述第一 位置坐标点 集合拆分为第一横坐标点 集合和第一纵坐标点 集合； 将所述第二 位置坐标点 集合拆分为第二横坐标点 集合和第二纵坐标点 集合； 计算预设时间段内连续的第二纵坐标点之差除以预设时间段内连续的第二横坐标点权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114547845 A 2之差， 再对计算结果 求反正切， 得到实际轨 迹角度； 计算预设时间段内连续的第一纵坐标点之差除以预设时间段内连续的第一横坐标点 之差， 再对计算结果 求反正切， 得到预测轨 迹角度； 将所述实际轨 迹角度减去所述预测轨 迹角度后取绝对值， 得到所述角度差阈值。 7.根据权利要6所述的失误接管案例识别方法， 其特征在于， 所述根据 所述路径差 阈值 对待识别接管案例进行失误接管案例识别， 包括： 计算所述待识别接管案例的距离 差和角度差； 判断所述待识别接管案例的距离差是否大于所述距离差阈值或所述待识别接管案例 的角度差是否大于所述角度差阈值； 若所述待识别接管案例的距离差大于所述距离差阈值或所述待识别接管案例的角度 差大于所述角度差阈值， 则将所述待识别接管案例识别为失误接管案例。 8.一种失误接管案例识别装置， 其特 征在于， 所述失误接管案例识别装置包括： 案例仿真模块， 用于通过预设的仿真算法对历史失误接管案例集中的历史失误接管案 例进行仿真， 得到每 个历史失误接管案例对应的预测轨 迹； 阈值计算模块， 用于根据所有历史失误接管案例对应的预测轨迹和对应的实 际轨迹， 计算路径差阈值， 其中， 所述路径差阈值包括距离 差阈值和/或角度差阈值； 案例识别模块， 用于根据所述路径差阈值对待识别接管案例进行失误接管案例识别。 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中任一项所述的失误接管案例识别方法的各个步骤。 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中任一项所述的失误接管案例 识别方法的各个步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114547845 A 3