(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 202211220225.9 (22)申请日 2022.09.30 (71)申请人 北京百度网讯科技有限公司 地址 100085 北京市海淀区上地十街10号 百度大厦二层 (72)发明人 王坤　杨松　彭玮琳　李春晓　 黄杰　白宇　彭亮　 (74)专利代理 机构 北京清亦华知识产权代理事 务所(普通 合伙) 11201 专利代理师 张润 (51)Int.Cl. G01C 22/00(2006.01) G06F 16/2458(2019.01) G06F 16/29(2019.01) G06F 16/906(2019.01) (54)发明名称 里程统计方法、 装置、 电子设备及自动驾驶 车辆 (57)摘要 本公开公开了里程统计方法、 装置、 电子设 备及自动驾驶车辆， 涉及计算机技术领域， 尤其 涉及自动驾驶领域。 具体实现方案为： 获取目标 轨迹点数据； 其中， 目标轨迹点数据是进行质检 标注后的轨迹点数据， 质检标注用于标注属于问 题场景的轨迹点数据； 获取目标轨迹点数据中每 个目标轨迹点对应的轨迹点信息； 其中， 轨迹点 信息包括采集时刻和采集位置； 根据目标轨迹点 数据中每个目标轨迹点对应的采集时刻和采集 位置， 将目标轨迹点数据划分为轨迹线数据； 确 定轨迹线数据的总里程， 以及轨迹线数据中属于 问题场景的里程。 采用本公开的方法可以为评估 作业人员的作业效率提供数据 依据， 以实现作业 人员的作业效率评估。 权利要求书3页 说明书11页 附图4页 CN 115451998 A 2022.12.09 CN 115451998 A 1.一种里程统计的方法， 包括： 获取目标轨迹点数据； 其中， 所述目标轨迹点数据 是进行质检标注后的轨迹点数据， 所 述质检标注用于标注属于问题场景的轨 迹点数据； 获取所述目标轨迹点数据中每个所述目标轨迹点对应的轨迹点信息； 其中， 所述轨迹 点信息包括采集时刻和采集 位置； 根据所述目标轨迹点数据中每个所述目标轨迹点对应的采集 时刻和采集位置， 将所述 目标轨迹点数据划分为轨 迹线数据； 确定所述轨 迹线数据的总里程， 以及所述轨 迹线数据中属于问题场景的里程。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述根据所述目标轨迹点数据中每个所述目标轨 迹点对应的采集时刻和采集 位置， 将所述目标轨 迹点数据划分为轨 迹线数据， 包括： 按照采集时刻的先后顺序对所述目标轨 迹点数据进行排序； 根据排序后的所述目标轨迹点数据中每个所述目标轨迹点对应的采集时刻和采集位 置， 计算相邻的目标轨 迹点数据的采集时刻间的时间差和采集 位置间的位置 差； 根据所述相邻的目标轨迹点数据的采集 时刻间的时间差和采集位置间的位置差， 将目 标轨迹点数据划分为独立的轨 迹线数据。 3.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述确定所述轨迹线数据的总里程， 以及所述轨 迹线数据中属于问题场景的里程之前， 还 包括： 对所述轨 迹线数据进行去重处 理， 得到目标轨 迹线数据； 所述确定所述轨迹线数据的总里程， 以及所述轨迹线数据中属于问题场景的里程， 包 括： 统计所述目标轨迹线数据的总里程， 以及统计所述目标轨迹线数据中属于问题场景的 里程。 4.根据权利要求3所述的方法， 其中， 所述对所述轨迹线数据进行去重处理， 得到目标 轨迹线数据， 包括： 确定第j条轨迹线数据中第 i个目标轨迹点数据及所述第 i个目标轨迹点数据的前置轨 迹点数据； 其中， 所述第i个目标轨迹点数据的前置轨迹点数据为采集时刻在所述第i个目 标轨迹点数据前且与所述第i个目标轨迹点数据 的采集时刻最近的目标轨迹点数据； j∈ (1， m)， m为所述轨 迹线数据的数量， i∈(1， n)， n 为所述目标轨 迹点数据的数量； 根据所述第i个目标轨迹点数据的采集位置， 及所述第 i个目标轨迹点数据的前置轨迹 点数据的采集 位置， 确定所述第i个目标轨 迹点数据的轨 迹点位置和方向； 确定除所述第j条轨迹线数据之外的轨迹线数据中， 与所述第i个目标轨迹点数据的轨 迹点位置和方向相同的重复轨 迹点数据； 移除所述重复轨 迹点数据， 得到所述目标轨 迹线数据。 5.根据权利要求3所述的方法， 其中， 所述质检标注用于通过质检框标注所述目标轨迹 点数据中属于问题场景的轨 迹点数据； 所述统计所述目标轨 迹线数据中属于问题场景的里程， 包括： 将所述目标轨 迹线数据中位于所述质检框内的轨 迹线数据， 确定为问题轨 迹线数据； 统计所述问题轨 迹线数据的里程； 将所述问题轨 迹线数据的里程确定为所述问题场景的里程。权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115451998 A 26.根据权利要求3所述的方法， 其中， 统计所述目标轨迹线数据的总里程， 以及统计所 述目标轨 迹线数据中属于问题场景的里程， 包括： 根据所述目标轨迹线数据中所有相邻的目标轨迹点数据的采集位置间的位置差， 确定 所述目标轨 迹线数据的总里程； 根据所述问题轨迹线数据中所有相邻的目标轨迹点数据的采集位置间的位置差， 确定 所述问题场景的里程。 7.根据权利要求5所述的方法， 还 包括： 获取每个所述质检框内的目标轨 迹点数据对应的点云数据； 根据每个所述质检框 内的目标轨迹点数据对应的点云数据， 确定每个所述质检框 内的 目标轨迹点数据对应的问题场景类型； 统计每种所述问题场景类型的里程。 8.根据权利要求7 所述的方法， 还 包括： 统计每种所述问题场景类型的里程在所述目标轨 迹线数据的总里程的占比。 9.一种里程统计的装置， 包括： 第一获取模块， 用于获取目标轨迹点数据； 其中， 所述目标轨迹点数据 是进行质检标注 后的轨迹点数据， 所述质检标注用于标注所述目标轨迹点数据中属于问题场景的轨迹点数 据； 第二获取模块， 用于获取所述目标轨迹点数据中每个所述目标轨迹点对应的轨迹点信 息； 其中， 所述轨 迹点信息包括采集时刻和采集 位置； 划分模块， 用于根据 所述目标轨迹点数据中每个所述目标轨迹点对应的采集 时刻和采 集位置， 将所述目标轨 迹点数据划分为轨 迹线数据； 第一确定模块， 用于确定所述轨迹线数据的总里程， 以及所述轨迹线数据中属于问题 场景的里程。 10.根据权利要求9所述的装置， 其中， 所述划分模块， 包括： 排序子单 元， 用于按照采集时刻的先后顺序对所述目标轨 迹点数据进行排序； 计算子单元， 用于根据排序后的所述目标轨迹点数据中每个所述目标轨迹点对应的采 集时刻和采集位置， 计算相邻的目标轨迹点数据的采集时刻间的时间差和采集位置间的位 置差； 划分子单元， 用于根据 所述相邻的目标轨迹点数据的采集 时刻间的时间差和采集位置 间的位置 差， 将目标轨 迹点数据划分为独立的轨 迹线数据。 11.根据权利要求9所述的装置， 其中， 所述装置， 还 包括： 去重模块， 用于对所述轨 迹线数据进行去重处 理， 得到目标轨 迹线数据； 所述第一确定模块， 包括： 统计单元， 用于统计所述目标轨迹线数据的总里程， 以及统计所述目标轨迹线数据中 属于问题场景的里程。 12.根据权利要求1 1所述的装置， 其中， 所述去重模块， 包括： 第一确定单元， 用于确定第j条轨迹线数据中第i个目标轨迹点数据及所述第i个目标 轨迹点数据的前置轨迹点数据； 其中， 所述第i个目标轨迹点数据的前置轨迹点数据为采集 时刻在所述第i个目标轨迹点数据前且与所述第i个目标轨迹点数据的采集时刻最近的目权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115451998 A 3