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文檔簡介
ICSI35.240.99
C0CCSL7900
S
團體標準
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T/CSAEXX-2022
0智能網(wǎng)聯(lián)汽車自然駕駛場景00
提取要求及方法
智能網(wǎng)聯(lián)汽車場景提取要求
0Requirementsandmethods0ofscenarioextractionbasedoni0ntelligent
connectedvehiclesnaturalisticdrivingdata
(征求意見稿)
0在提交反饋意見時,請將您知道的該標準所涉必要專利信息連同支持性文件一并附上00
DraftingguidelinesforcommercialgradesstandardofChinesemedicinalmaterials
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2022-XX-XX發(fā)布2022-XX-XX實施
0中國汽車工程學(xué)會0發(fā)布0
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目錄
前言............................................................................II
智能網(wǎng)聯(lián)汽車自然駕駛場景提取要求及方法..............................................1
1范圍...................................................................................................................................................1
2規(guī)范性引用文件...............................................................................................................................1
3術(shù)語和定義.......................................................................................................................................1
04場景提取數(shù)據(jù)內(nèi)容及要求................................0................................................................0...............2
4.1基本要求..................................................................................................................................2
4.2車端采集的數(shù)據(jù)內(nèi)容..............................................................................................................3
4.3其他端采集的數(shù)據(jù)內(nèi)容..........................................................................................................3
5場景提取方法.....................................................................................................................................3
5.1場景提取分類..........................................................................................................................3
5.2場景提取流程..........................................................................................................................4
05.3場景質(zhì)量檢驗................................0..........................................................................................04
5.4場景存儲結(jié)構(gòu)..........................................................................................................................5
附錄A..................................................................................................................................................6
附錄B................................................................................................................................................14
附錄C................................................................................................................................................18
附錄D..................................................................................................................................................1
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I
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前言
本標準按照GB/T1.1-2020《標準化工作導(dǎo)則第1部分:標準化文件的結(jié)構(gòu)和起草規(guī)則》的
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規(guī)定起草。
請注意本文件的某些內(nèi)容可能涉及專利,本文件的發(fā)布機構(gòu)不承擔識別這些專利的責(zé)任。
本文件由中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟提出。
本文件起草單位:中國汽車工程研究院股份有限公司、國汽(北京)智能網(wǎng)聯(lián)汽車研究院有
限公司、中汽數(shù)據(jù)(天津)有限公司、中國第一汽車股份有限公司、上汽通用五菱汽車股份有限公
司、東風(fēng)悅享科技有限公司、同濟大學(xué)、北京賽目科技有限公司、襄陽達安汽車檢測中心有限公
0司、北京經(jīng)緯恒潤科技股份有限公司、安徽江淮汽車集團股份有限公司0、清華大學(xué)蘇州汽車研究0
院、福州物聯(lián)網(wǎng)開放實驗室有限公司、合眾新能源汽車有限公司、中汽創(chuàng)智科技有限公司、西安
深信科創(chuàng)信息技術(shù)有限公司、上海淞泓智能汽車科技有限公司。
本文件主要起草人:姜博文、陳華、熊英志、李曉杰、趙帥、張晉崇、郭建朋、高嵩、呂自
濤、鄭建明、謝業(yè)軍、宋亞偉、陳乾坤、王永峰、曹愷、駱?gòu)?、胡笳、徐恬、薛曉卿、劉明、?/p>
永健、張宇飛、白智敏、陳波、廖澤廣、王躍建、徐月云、王瑤、李楚照、陳蔯、王博、孫海燕、
0張?zhí)斐?、楊彥召、秦偉、姚勱、高奧、潘余曦0、張正奇、霍燕燕、凌潔、胡光華、裴世康、0徐瑾、
王奕石、徐巧艷、湯宇飛、孫亞倫。
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II
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智能網(wǎng)聯(lián)汽車自然駕駛場景提取要求及方法
1范圍
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本標準規(guī)定了智能網(wǎng)聯(lián)汽車自然駕駛場景提取的基本內(nèi)容、要求以及方法。
本標準適用于自然駕駛數(shù)據(jù)場景的識別、提取和存儲。
2規(guī)范性引用文件
下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文必不可少的條款。其中,注日期的引用文件,
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僅該日期對應(yīng)的版本適用于本文件;不注日期的引用文件,其最新版本(包括所有的修改單)適用于本
文件。
GB5768.2-2009道路交通標志和標線第2部分:道路交通標志
GB5768.3-2009道路交通標志和標線第3部分:道路交通標線
GA/T16.4道路交通管理信息代碼第4部分:機動車車輛類型代碼
000
GB14887-2011道路交通信號燈
GB/T35663-2017天氣預(yù)報基本術(shù)語
T/CSAE212-2021智能網(wǎng)聯(lián)汽車場景數(shù)據(jù)圖像標注要求及方法
3術(shù)語和定義
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下列術(shù)語和定義適用于本文件。
3.1場景scenario
一段連續(xù)時間內(nèi)目標車輛的行為、外部環(huán)境以及在特定駕駛?cè)蝿?wù)過程中環(huán)境與車之間的作用關(guān)系
的描述。
03.2場景類型scenariocategory00
由特定規(guī)則規(guī)定的場景的種類。
3.3場景標簽scenariotag
描述場景特定要素的標記信息,用于將場景歸類到特定的場景類型。
3.4場景采集平臺scenarioacquisitionplatform
0車端、路端、無人機端等其他采集端搭載的采集數(shù)據(jù)的0系統(tǒng)。0
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3.5原始數(shù)據(jù)rawdata
由場景采集平臺記錄并經(jīng)過預(yù)處理的數(shù)據(jù)。
3.6場景數(shù)據(jù)scenariodata
記錄場景中的各種動、靜態(tài)元素的時間序列數(shù)據(jù)。
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3.7場景提取scenarioextraction
從原始數(shù)據(jù)中識別特定的場景,記錄場景標簽信息,包括并不限于場景的起始時間、結(jié)束時間和
場景類型等信息,并存儲對應(yīng)的場景數(shù)據(jù)片段的過程。
3.8場景提取召回率scenarioextractionrecallrate
從采集駕駛數(shù)據(jù)中提取出的符合要求的特定場景的數(shù)量,與該類場景在采集駕駛數(shù)據(jù)中真實總量
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的比值,是該該類場景是否完整被全部提取的度量。
3.9場景提取準確率scenarioextractionaccuracy
從采集數(shù)據(jù)中提取出符合要求的特定場景的數(shù)量,與從采集數(shù)據(jù)中根據(jù)提取準則提取的該類場景
總數(shù)量的比值,是該類場景是否被準確提取的度量。
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4場景提取數(shù)據(jù)內(nèi)容及要求
4.1基本要求
本文件規(guī)定的場景提取的數(shù)據(jù)來源包括車端采集的數(shù)據(jù)和其他采集端采集的數(shù)據(jù)。車端的數(shù)據(jù)采
集傳感器包括但不限于車輛基礎(chǔ)傳感器、視覺相機、毫米波雷達、激光雷達和定位設(shè)備,視頻數(shù)據(jù)和圖
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片數(shù)據(jù)應(yīng)至少包含前置攝像頭采集的數(shù)據(jù)。其他采集端包含但不限于路端和無人機端。
4.1.1數(shù)據(jù)格式要求
a)視頻數(shù)據(jù)格式應(yīng)為mp4或avi;
b)圖片格式應(yīng)為jpg或png;
0c)雷達點云數(shù)據(jù)格式應(yīng)為pcd;00
d)傳感器融合數(shù)據(jù)、車輛基礎(chǔ)數(shù)據(jù)、定位數(shù)據(jù)的存儲格式為csv;
e)標注標簽數(shù)據(jù)的存儲格式為json。
4.1.2數(shù)據(jù)幀率要求
a)視頻和圖片的采集幀率不應(yīng)低于10Hz,建議采集頻率為20Hz;
0b)雷達的采集幀率不應(yīng)低于10Hz,建議采集頻率為020Hz;0
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c)車輛基礎(chǔ)傳感器的采集幀率不應(yīng)低于10Hz,建議采集頻率為20Hz;
d)定位設(shè)備的采集幀率不應(yīng)低于10Hz,建議采集頻率為20Hz。
4.2車端采集的數(shù)據(jù)內(nèi)容
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車端需要提取的數(shù)據(jù)應(yīng)該包含以下信息:
a)目標物數(shù)據(jù):包含目標物的類型、速度、尺寸和距離等信息;
b)采集車的總線數(shù)據(jù):包含采集車的運動、油門和剎車踏板、車燈等信息;
c)車道線信息:包含車道線的ID、類型、顏色等信息;
0d)道路信息:包含道路名稱、等級等信息;00
e)環(huán)境信息:包含天氣、風(fēng)力、濕度、能見度等信息;
f)采集車位置信息:包含定位設(shè)備狀態(tài)、經(jīng)緯度、航行角等信息;
g)全局位置信息:包含東北天坐標系下目標物的位置、航向角、速度等信息。
04.3其他端采集的數(shù)據(jù)內(nèi)容00
采集的信息主要為目標物的ID、類型、位置、速度等。
詳細的場景數(shù)據(jù)列表、描述、格式、單位見附錄A。
5場景提取方法
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5.1場景提取分類
場景提取的方式分為自動化提取和人工提取。根據(jù)場景數(shù)據(jù)的完整和準確程度,以及提取場景需
要達到的召回率和準確率要求,選擇合適的場景提取方式。
5.1.1自動化提取
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根據(jù)場景定義開發(fā)場景自動化提取工具,實現(xiàn)場景的自動提取任務(wù),識別特定的場景,記錄場景
標簽信息,包括并不限于場景的起始時間、結(jié)束時間、場景類型等信息,并存儲對應(yīng)的場景數(shù)據(jù)片段。
5.1.2人工提取
場景提取人員根據(jù)場景定義,制定提取準則,從而識別特定的場景,記錄場景標簽信息,并存儲對
0應(yīng)的場景數(shù)據(jù)片段。人工提取可對自動化提取的結(jié)果0進行補全和修正,根據(jù)人工提取的結(jié)果0優(yōu)化提取
準則,可提高自動提取的召回率和準確率。3
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5.2場景提取流程
場景提取流程包含三個步驟,明確場景需求、制定提取準則和提取場景數(shù)據(jù)。
5.2.1明確場景需求
0根據(jù)需要的場景類型,明確要提取的場景0需求。其中,動態(tài)交通參與者的需求包含參與者的位置、0
動作與類型,靜態(tài)環(huán)境要素包含道路車道線、天氣等影響車輛駕駛與智能傳感器感知準確率的要素。
5.2.2制定提取準則
將場景提取需求按照動態(tài)交通參與者和靜態(tài)環(huán)境要素分解。進一步確定與需求場景相關(guān)要素的提
取準則,其中動態(tài)交通參與者要素包含參與者的位置、動作和類型等,靜態(tài)環(huán)境要素包含道路類型、車
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道線類型和天氣類型等。
5.2.3提取場景數(shù)據(jù)
根據(jù)提取準則,確定該場景的起始時間和結(jié)束時間。根據(jù)起始時間和結(jié)束時間對自然駕駛數(shù)據(jù)進
行片段提取和數(shù)據(jù)信息的存儲。附錄B中列舉了基于車端數(shù)據(jù)的自動駕駛場景提取所需的參數(shù)。
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圖5.1場景提取流程圖
根據(jù)對提取場景的召回率和準確率的需求,可進行多次場景提取。每次場景提取都需要重新檢查
0前一次場景提取的準則是否需要修正,以提高0召回率和準確率。0
5.3場景質(zhì)量檢驗
提取的場景在存入場景數(shù)據(jù)庫前應(yīng)檢驗場景的質(zhì)量。每提取一批場景后,應(yīng)進行兩輪質(zhì)量檢驗。
第一輪抽樣檢驗,在提取的場景中隨機抽取10%,檢驗其準確率。第一輪檢驗合格的標準為準確率
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不低于95%。如果第一輪檢驗合格,則在第一輪抽檢剩余的場景中隨機抽取5%,進行第二輪檢驗;如
果第一輪檢驗不合格,則第二輪隨機抽取20%進行檢驗。
第二輪檢驗合格的標準與第一輪相同。若第二輪檢驗合格,則該批數(shù)據(jù)的提取結(jié)果存入場景數(shù)據(jù)
庫中,否則需要以人工的方式重新提取這批數(shù)據(jù)。
0場景質(zhì)量檢驗中召回率和準確率的要求為建議值,可根據(jù)不同場景提取要求和不同應(yīng)用方向00進行
取值。4
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5.4場景存儲結(jié)構(gòu)
提取的場景數(shù)據(jù)應(yīng)遵循明確的命名規(guī)范和文件結(jié)構(gòu)進行存儲,便于場景數(shù)據(jù)的存儲、查找和管理。
場景數(shù)據(jù)的命名應(yīng)包含:場景類別、數(shù)據(jù)采集時間、數(shù)據(jù)來源和場景ID等信息。
0場景數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)有多種形式,包含但不限于:依據(jù)場景類別、采集時間、提取時間00和數(shù)據(jù)來源分
類。附錄C中給出某切入場景的數(shù)據(jù)存儲結(jié)構(gòu)供參考。
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附錄A
(規(guī)范性)
數(shù)據(jù)內(nèi)容信息列表
表A.1目標物列表
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數(shù)據(jù)名稱詳細描述格式舉例單位是否必須
時間戳是13位Unix的時間數(shù)字簽名,頻
時間戳數(shù)值1574824255660ms是
率應(yīng)和視頻或圖像數(shù)據(jù)對齊
相同的時間戳的數(shù)據(jù)為一幀,幀號是自增
幀號數(shù)值1是
加的整數(shù)
目標物身份標識號整數(shù),為連續(xù)幀的目標跟蹤身份標識號數(shù)值1是
以整數(shù)區(qū)分目標物類型,以文字作為附件
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解釋說明目標類型:
行人(Pedestrians):
成人(P_0)
兒童(P_1)
車輛(Vehicles):
乘用車(V_0)
貨車(V_1)
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客車(V_2)
半掛牽引車(V_3)
有軌列車(V_4)
工程車輛(V_5)
警車(V_6)
目標物類型數(shù)值V_0是
救護車(V_7)
消防車(V_8)
0校車(V_9)00
灑水車(V_10)
三輪車(V_11)
自行車(V_12)
電動自行車(V_13)
摩托車(V_14)
其他類型(V_15)
0動物(Animals):00
野生動物(A_0)
家養(yǎng)動物(A_1)
畜牧群(A_2)其他動(A_3)
目標物橫向距離以采集車為中心的車輛坐標系,左為正數(shù)值100.00m是
目標物縱向距離以采集車為中心的車輛坐標系,前為正數(shù)值-10.00m是
目標物橫向相對速度以采集車為中心的車輛坐標系,左為正數(shù)值-1.50m/s是
0目標物縱向相對速度以采集車為中心的車輛坐標系,前為正0數(shù)值5.50m/s0是
目標物橫向相對加速度以采集車為中心的車輛坐標系,左為正數(shù)值
-1.25m/s26
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目標物縱向相對加速度以采集車為中心的車輛坐標系,前為正數(shù)值5.75m/s2
目標物最近點橫向距離以采集車為中心的車輛坐標系,左為正數(shù)值100.00m
目標物最近點縱向距離以采集車為中心的車輛坐標系,前為正數(shù)值-10.00m
0:目標物幾何中心
1:目標物后車輪與地面接觸中心
目標物檢測點位置2:最近點數(shù)值0
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3:框中心
4:其他
取值:[0,360],目標位置相對采集車的角
目標相對采集車角度度,以采集車x軸(縱向)為基準0,逆時針數(shù)值45°
遞增
目標物航向角(目標物取值:[0,360],目標航向角,以采集車x軸
數(shù)值30°
0車頭朝向角度)(縱向)為基準0,逆時針遞增00
目標物寬度目標物寬度,取值:[0,50]數(shù)值2.5m
目標物高度目標物高度,取值:[0,50]數(shù)值3.0m
目標物長度目標物長度,取值:[0,100]數(shù)值5.0m
0:不確定
目標物所在車道1:在采集車所在車道數(shù)值1
2:不在采集車所在車道
000
目標物狀態(tài)以整數(shù)區(qū)分目標物運動狀態(tài)數(shù)值
目標物生命周期目標物存在幀數(shù)數(shù)值20
0:非前向關(guān)鍵目標標記
前向關(guān)鍵目標(CIPV)數(shù)值1
1:前向關(guān)鍵目標標記
用于區(qū)分各數(shù)據(jù)包,并保證長時間采集各
數(shù)據(jù)包ID字符01
數(shù)據(jù)包內(nèi)ID不重復(fù)
0表A.20采集車總線數(shù)據(jù)表0
數(shù)據(jù)名稱詳細描述格式舉例單位是否必須
時間戳是13位Unix的時間數(shù)字簽名,頻
時間戳數(shù)值1574824255660ms是
率應(yīng)和視頻或圖像數(shù)據(jù)對齊
幀號相同的時間戳的數(shù)據(jù)為一幀,幀號自增數(shù)值1是
車速采集車車速數(shù)值32.5km/h是
0:無
0加速踏板信號0數(shù)值10是
1:有
加速踏板開度加速踏板開度,取值:[0,100]數(shù)值50.0%是
0:無
制動踏板信號數(shù)值1是
1:有
制動踏板開度制動踏板開度,取值:[0,100]數(shù)值50.0%
方向盤轉(zhuǎn)角方向盤轉(zhuǎn)角,取值:[-780,780],左為正數(shù)值360.5°是
000
方向盤轉(zhuǎn)角速度方向盤轉(zhuǎn)角速度,取值:[-780,780],左數(shù)值10.5°/s
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為正
采集車橫向速度,取值:[-100,100]
采集車橫向速度數(shù)值-1.50m/s
車輛坐標系,左為正
采集車縱向速度,取值:[-100,100]
采集車縱向速度數(shù)值5.50m/s
車輛坐標系,前為正
000
采集車橫向加速度,取值:[-25,25]
采集車橫向加速度數(shù)值-1.25m/s2是
車輛坐標系,左為正
采集車縱向加速度,取值:[-25,25]
采集車縱向加速度數(shù)值5.75m/s2是
車輛坐標系,前為正
橫擺角速度橫擺角速度,取值:[-100,100],左為正數(shù)值30.00°/s是
0:無
左轉(zhuǎn)向燈信號數(shù)值11是
1:有
000
0:無
右轉(zhuǎn)向燈信號數(shù)值11是
1:有
0:無
危險報警燈信號數(shù)值11是
1:有
0:無
近光燈信號數(shù)值11
1:有
0:無
0遠光燈信號0數(shù)值110
1:有
0:無
前霧燈信號數(shù)值11
1:有
0:無
后霧燈信號數(shù)值11
1:有
發(fā)動機/電機轉(zhuǎn)速發(fā)動機轉(zhuǎn)速,取值:[0,16000]數(shù)值8000.00rpm
擋位到,,,,,,,字符
0'1''16''N''P''S''D'0'R''R1''R2'N0
0:未知
喇叭1:不響數(shù)值2
2:響
0:位置
1:未激活
2:單次
:慢
03100
4:慢2
雨刮器數(shù)值2
5:慢3
6:慢4
7:慢5
8:中擋
9:快擋
0表0A.3車道線數(shù)據(jù)表0
數(shù)據(jù)名稱詳細描述格式舉例單位是否必須
溫馨提示
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