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公开(公告)号：CN115662118B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202211274635.1
申请日：2022-10-18
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G08G1/01 , G08G1/0967 , G06V20/58 , G06V20/56 , G06V10/22
Abstract: 本发明公开了一种面向自动驾驶测试的交规合规性自动化判定方法及装置，属于自动驾驶技术领域。所述方法包括：获取自动驾驶测试的场景地图，并基于场景地图绘制语义地图，场景地图中不同的交通元素在语义地图中对应不同的颜色；执行自动驾驶测试，并基于测试对象的世界坐标和包围盒，计算测试对象在语义地图中的车辆投影区域；基于交通元素的颜色，判断车辆投影区域是否包含目标交通元素；基于车辆投影区域是否包含目标交通元素的判断结果，判断测试对象是否遵守交通规则；按照测试对象在自动驾驶测试过程中遵守交通规则的情况统计，评估测试对象的交规合规性。本发明提升了交规合规性判定结果的准确性和可靠性，并提升了判定效率。
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公开(公告)号：CN117349139A
公开(公告)日：2024-01-05
申请号：CN202311430818.2
申请日：2023-10-31
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06F11/34
Abstract: 本公开涉及面向无人系统感知的复杂环境适应性评估方法及装置，属于无人系统仿真技术领域。所述方法包括：获取n个评估数据集及其环境复杂程度；从n个评估数据集中获取与感知任务相匹配的k个评估数据集，k为小于或等于n的正整数；基于k个评估数据集对无人系统感知执行感知任务的情况进行测试，得到k个测试结果；其中，每个测试结果包括无人系统感知在相应评估数据集上的测试指标数据和测试通过情况；结合k个测试结果和k个评估数据集的环境复杂程度，确定无人系统感知的复杂环境适应性。本公开考虑无人系统所处外部环境的特点对感知的性能影响，能够实现从复杂环境适应性角度执行性能评估。
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公开(公告)号：CN115797733A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211585667.3
申请日：2022-12-09
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06V10/776
Abstract: 本公开涉及一种目标检测模型的评估方法、装置、电子设备及存储介质，属于人工智能技术领域。所述方法包括：获取目标场景用例的至少一个目标场景参数；获取目标场景参数的参数值；根据目标场景参数的参数值运行目标场景用例，并获取目标场景用例运行时的至少一张场景图片以及场景图片的基准标注；通过在目标场景用例中运行的目标检测模型对场景图片中的对象进行预测，得到场景图片的预测标注；根据至少一张场景图片对应的基准标注和预测标注，计算目标检测模型的评估结果。本公开能够基于场景参数和场景用例模拟现实场景，再利用模拟出的场景的场景图片对目标检测模型进行评估，结合了现实条件的约束，更具实用性，模型评估结果更准确。
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公开(公告)号：CN115662118A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211274635.1
申请日：2022-10-18
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G08G1/01 , G08G1/0967 , G06V20/58 , G06V20/56 , G06V10/22
Abstract: 本发明公开了一种面向自动驾驶测试的交规合规性自动化判定方法及装置，属于自动驾驶技术领域。所述方法包括：获取自动驾驶测试的场景地图，并基于场景地图绘制语义地图，场景地图中不同的交通元素在语义地图中对应不同的颜色；执行自动驾驶测试，并基于测试对象的世界坐标和包围盒，计算测试对象在语义地图中的车辆投影区域；基于交通元素的颜色，判断车辆投影区域是否包含目标交通元素；基于车辆投影区域是否包含目标交通元素的判断结果，判断测试对象是否遵守交通规则；按照测试对象在自动驾驶测试过程中遵守交通规则的情况统计，评估测试对象的交规合规性。本发明提升了交规合规性判定结果的准确性和可靠性，并提升了判定效率。
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公开(公告)号：CN115167514A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210897245.3
申请日：2022-07-28
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G05D1/10
Abstract: 本发明公开了一种无人机集群的协同编队能力评估方法、装置及设备，涉及无人机技术领域。所述方法包括：获取针对无人机集群的测试任务，无人机集群包括至少两个无人机，测试任务包括至少一个期望编队队形；运行测试任务；其中，在测试任务运行过程中，无人机集群依次按照至少一个期望编队队形飞行；在无人机集群飞行过程中，获取无人机集群的形心，并以形心为原点构建编队坐标系；其中，编队坐标系为三维坐标系，且编队坐标系的Z轴与无人机的重力方向平行；基于至少一个期望编队队形和各个无人机的编队坐标，评估无人机集群的协同编队能力，无人机的编队坐标是指无人机在编队坐标系下的坐标。本发明实现了对无人机集群协同编队能力的灵活评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115877821B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202211584110.8
申请日：2022-12-09
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G05B23/02 , G01M17/007
Abstract: 本公开涉及一种车辆机动平稳性评估方法、装置、电子设备和存储介质，涉及自动驾驶技术领域。所述方法包括：获取待评估车辆经过的路段的高精地图和行驶数据，待评估车辆基于待测的自动驾驶方案行驶；根据高精地图和行驶数据，确定至少一个横向机动评估参数和至少一个纵向机动评估参数；基于至少一个横向机动评估参数计算横向机动平稳度；基于至少一个纵向机动评估参数计算纵向机动平稳度；根据横向机动平稳度和纵向机动平稳度，确定待评估车辆执行待测的自动驾驶方案时的机动平稳度。本公开可以对车辆在执行自动驾驶方案时的平稳性进行比较准确的评价，以保证评估结果的有效性。
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公开(公告)号：CN115167514B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202210897245.3
申请日：2022-07-28
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G05D1/46 , G05D1/695 , G05D109/20
Abstract: 本发明公开了一种无人机集群的协同编队能力评估方法、装置及设备，涉及无人机技术领域。所述方法包括：获取针对无人机集群的测试任务，无人机集群包括至少两个无人机，测试任务包括至少一个期望编队队形；运行测试任务；其中，在测试任务运行过程中，无人机集群依次按照至少一个期望编队队形飞行；在无人机集群飞行过程中，获取无人机集群的形心，并以形心为原点构建编队坐标系；其中，编队坐标系为三维坐标系，且编队坐标系的Z轴与无人机的重力方向平行；基于至少一个期望编队队形和各个无人机的编队坐标，评估无人机集群的协同编队能力，无人机的编队坐标是指无人机在编队坐标系下的坐标。本发明实现了对无人机集群协同编队能力的灵活评估。
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公开(公告)号：CN119358669A
公开(公告)日：2025-01-24
申请号：CN202411343072.6
申请日：2024-09-25
Applicant: 中国科学院软件研究所
IPC: G06N5/04 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06Q10/20 , G06Q50/50 , G06F123/02
Abstract: 本公开涉及基于THPs算法的未知拓扑因果结构识别方法及装置，属于智能运维技术领域。所述方法包括：对包含若干个警告数据的时间序列事件进行预处理，得到清洗后的警告序列数据；基于清洗后的警告序列数据，构建后预训练数据集和微调数据集；在所述后预训练数据集和所述微调数据集上对大语言模型进行训练与微调；利用训练与微调后的大语言模型，构建待测时间序列数据的潜在因果图；初始化待测时间序列数据的拓扑图，并基于THPs算法同时对待测时间序列数据的拓扑图和潜在因果图进行优化，得到所述待测时间序列数据的拓扑结构和因果结构。本发明可以在不完全知道网络拓扑结构的情况下，识别时间序列事件的拓扑和因果结构。
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公开(公告)号：CN116994429A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310868243.6
申请日：2023-07-14
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本公开涉及基于OpenDrive地图数据的自动驾驶交规合规性判断方法及装置，属于自动驾驶测试技术领域。所述方法包括：基于OpenDrive地图数据，构造道路关系连接图；基于道路关系连接图以及参考线坐标系中对应点坐标数值，确定测试对象与其他场景参与者之间的相对位置关系；获取测试对象所在车道的属性信息；获取测试对象以及其他场景参与者的运动信息；基于测试对象、其他场景参与者以及车道的相关信息确定交通场景，并判断测试对象是否遵守交通场景对应的交通规则。本公开有助于实现对自动驾驶系统在仿真环境中是否遵守交通规则的全方位测试验证，丰富仿真环境下自动驾驶系统是否遵守交通规则的测试验证方法。
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公开(公告)号：CN115953458A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211586676.4
申请日：2022-12-09
Applicant: 中国科学院软件研究所
Abstract: 本公开涉及一种预测模型的扰动分析方法、装置、电子设备和存储介质，涉及图像处理技术领域。该方法包括：获取测试数据集以及扰动参数集；按照扰动参数集中各组扰动参数，对测试数据集中的测试图像进行扰动变换，得到各组扰动参数所对应的扰动数据集；基于各扰动数据集，确定预测模型在扰动数据集对应的扰动参数下的第一准确度；在扰动参数集中，确定准确度变化量小于或者等于预设阈值的至少一组目标扰动参数；将至少一组目标扰动参数作为预测模型的扰动稳定点，形成预测模型的闭凸包；其中，在闭凸包中各扰动稳定点下发生干扰时，预测模型的预测准确度稳定。本公开通过对预测模型的扰动分析，准确地确定预测模型在何种扰动参数下稳定。
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