本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其为一种面向自动驾驶矿卡的数据自动清洗方法，其方法包括如下步骤：A、设计配置文件；B、从数据采集系统的图像传感器获取图像数据；C、人工收集重复场景的数据样本；D、人工收集不同天气场景的数据样本；E、从数据采集系统的激光雷达传感器获取激光点云数据；本发明提出的清洗方法能够从大量的数据中寻找有效的数据，并分类保存到数据存储系统，无需将所有采集的数据保存下来，只保存需要使用的数据即可，节省了存储成本，并在模型训练阶段可以迅速找到需要的数据，促进了项目开发的进度，解决了目前由于多个矿区存在不同类型的无人驾驶矿卡，造成产生的数据无法实现自动化统一管理的问题。