CN106951627A - 车辆自动驾驶的仿真测试方法、装置、设备及计算机可读存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种车辆自动驾驶的仿真测试方法、装置、设备及计算机可读存储介质。本发明实施例通过向至少两个仿真节点发送仿真启动命令，以使得所述至少两个仿真节点中每个仿真节点模拟指定交通环境和运行所对应的车辆决策规划算法，进而，获取所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线，使得能够输出所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线，由于采用多个仿真节点同时模拟指定交通环境和运行所对应的车辆决策规划算法，使得能够在完全相同的仿真交通环境中，同时运行多辆具有自动驾驶功能的车辆，可视化对比每个仿真节点所运行的车辆决策规划算法，从而能够对车辆决策规划算法进行校验处理。
Description
【技术领域】
本发明涉及仿真测试技术，尤其涉及一种车辆自动驾驶的仿真测试方法、装置、设备及计算机可读存储介质。
【背景技术】
目前，随着人民生活水平的提高，小轿车等交通工具成为人们主要的代步工具，而交通工具的智能化，也越来越使出行更加的简单。在一些情况下，车辆可以自动执行驾驶任务，例如，开启了自动驾驶功能的普通的家用轿车、公交车、卡车等车辆，或者还可以为无人驾驶的家用轿车、公交车、卡车等车辆。车辆在执行自动驾驶时，需要根据预先配置的车辆决策规划算法，获得车辆决策线，进而根据该车辆决策线，执行自动驾驶任务。
为了保证车辆自动驾驶的安全性，亟需提供一种仿真测试的方法，用以对车辆决策规划算法进行校验处理。
【发明内容】
本发明的多个方面提供一种车辆自动驾驶的仿真测试方法、装置、设备及计算机可读存储介质，用以对车辆决策规划算法进行校验处理。
本发明的一方面，提供一种车辆自动驾驶的仿真测试方法，包括：
向至少两个仿真节点发送仿真启动命令，以使得所述至少两个仿真节点中每个仿真节点模拟指定交通环境和运行所对应的车辆决策规划算法；
获取所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线；
输出所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述向至少两个仿真节点发送仿真启动命令之前，还包括：
获取所述指定交通环境的仿真行驶日志和所述每个仿真节点的车辆决策规划算法；
向所述每个仿真节点配置所述指定交通环境的仿真行驶日志和所对应的车辆决策规划算法。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述向至少两个仿真节点发送仿真启动命令，以使得所述至少两个仿真节点中每个仿真节点模拟指定交通环境和运行所对应的车辆决策规划算法之后，还包括：
将所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线，实时存储到终端的存储设备中。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述获取所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线，包括：
从所述终端的存储设备中，获取所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述输出所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线，包括：
在所述至少两个仿真节点中的一个仿真节点上，输出所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线。
本发明的另一方面，提供一种车辆自动驾驶的仿真测试装置，包括：
配置单元，用于向至少两个仿真节点发送仿真启动命令，以使得所述至少两个仿真节点中每个仿真节点模拟指定交通环境和运行所对应的车辆决策规划算法；
获取单元，用于获取所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线；
输出单元，用于输出所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述配置单元，还用于
获取所述指定交通环境的仿真行驶日志和所述每个仿真节点的车辆决策规划算法；以及
向所述每个仿真节点配置所述指定交通环境的仿真行驶日志和所对应的车辆决策规划算法。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述配置单元，还用于
将所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线，实时存储到终端的存储设备中。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述获取单元，具体用于
从所述终端的存储设备中，获取所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线。
如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述输出单元，具体用于
在所述至少两个仿真节点中的一个仿真节点上，输出所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线。
本发明的另一方面，提供一种设备，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如上述一方面所提供的车辆自动驾驶的仿真测试方法。
本发明的另一方面，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述一方面所提供的车辆自动驾驶的仿真测试方法。
由上述技术方案可知，本发明实施例通过向至少两个仿真节点发送仿真启动命令，以使得所述至少两个仿真节点中每个仿真节点模拟指定交通环境和运行所对应的车辆决策规划算法，进而，获取所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线，使得能够输出所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线，由于采用多个仿真节点同时模拟指定交通环境和运行所对应的车辆决策规划算法，使得能够在完全相同的仿真交通环境中，同时运行多辆具有自动驾驶功能的车辆，可视化对比每个仿真节点所运行的车辆决策规划算法，从而能够对车辆决策规划算法进行校验处理。
另外，采用本发明所提供的技术方案，能够在完全相同的仿真交通环境中，同时运行多辆具有自动驾驶功能的车辆，可视化实时对比每个仿真节点所运行的车辆决策规划算法，无需单独运行每辆具有自动驾驶功能的车辆，能够有效提高车辆决策规划算法的校验处理效率。
另外，采用本发明所提供的技术方案，能够有效地保证车辆自动驾驶的可靠性和安全性。
【附图说明】
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本发明一实施例提供的车辆自动驾驶的仿真测试方法的流程示意图；
图2为本发明另一实施例提供的车辆自动驾驶的仿真测试装置的结构示意图；
图3为适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机系统/服务器12的框图。
【具体实施方式】
为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的全部其他实施例，都属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明实施例中所涉及的终端可以包括但不限于手机、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、无线手持设备、平板电脑(Tablet Computer)、个人电脑(Personal Computer，PC)、MP3播放器、MP4播放器、可穿戴设备(例如，智能眼镜、智能手表、智能手环等)等。
另外，本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
图1为本发明一实施例提供的车辆自动驾驶的仿真测试方法的流程示意图，如图1所示。
101、向至少两个仿真节点发送仿真启动命令，以使得所述至少两个仿真节点中每个仿真节点模拟指定交通环境和运行所对应的车辆决策规划算法。
本发明中，所涉及的指定交通环境中“指定”二字，并没有特殊含义，就是为了指定当前的测试环境而已，因此，指定交通环境就是普通的交通环境，例如，某个路段的真实交通环境等。
102、获取所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线。
103、输出所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线。
这样，则可以基于所输出的所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线，进行对比处理、分析处理等校验处理。
本发明中，还可以进一步输出所述每个仿真节点所模拟的指定交通环境，在该指定交通环境中，则可以更加直观地输出所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线。
需要说明的是，101～103的执行主体的部分或全部可以为位于本地终端的应用，或者还可以为设置在位于本地终端的应用中的插件或软件开发工具包(SoftwareDevelopment Kit，SDK)等功能单元，或者还可以为位于网络侧服务器中的处理引擎，或者还可以为位于网络侧的分布式系统，本实施例对此不进行特别限定。
可以理解的是，所述应用可以是安装在终端上的本地程序(nativeApp)，或者还可以是终端上的浏览器的一个网页程序(webApp)，本实施例对此不进行特别限定。
这样，通过向至少两个仿真节点发送仿真启动命令，以使得所述至少两个仿真节点中每个仿真节点模拟指定交通环境和运行所对应的车辆决策规划算法，进而，获取所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线，使得能够输出所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线，由于采用多个仿真节点同时模拟指定交通环境和运行所对应的车辆决策规划算法，使得能够在完全相同的仿真交通环境中，同时运行多辆具有自动驾驶功能的车辆，可视化对比每个仿真节点所运行的车辆决策规划算法，从而能够对车辆决策规划算法进行校验处理。
本发明中，所采用的多个仿真节点，可以理解为运行的应用，可以运行在同一台设备上，或者还可以运行在多台设备上。由于每个仿真节点上都模拟了同一指定交通环境，因此，各个仿真节点上所模拟仿真自动驾驶的车辆相互之间都是不可见的，这样，能够保证所模拟的仿真数据的可靠性。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在101之前，还可以进一步执行各个仿真节点的配置操作。
在一个具体的实现过程中，具体可以获取所述指定交通环境的仿真行驶日志，然后，则可以向所述每个仿真节点配置所述指定交通环境的仿真行驶日志。
所谓的指定交通环境的仿真行驶日志，是在真实的交通环境中所采用到的交通环境数据，例如，障碍物数据、车辆数据、行人数据和自行车数据等，回放这些交通环境数据，就能够还原出真实的交通环境，以供进行仿真测试。
在另一个具体的实现过程中，具体可以获取所述每个仿真节点的车辆决策规划算法，然后，则可以向所述每个仿真节点配置所对应的车辆决策规划算法。
需要说明的是，每个仿真节点所配置的车辆决策规划算法，可以为相同的决策规划算法，或者还可以为不相同的决策规划算法，本实施例对此不进行特别限定。
这样，在每个仿真节点配置指定交通环境的仿真行驶日志和各自的车辆决策规划算法之后，一旦接收到仿真启动命令，则可以将指定交通环境的仿真行驶日志，作为车辆决策规划算法的输入，运行该车辆决策规划算法。在每个仿真节点运行车辆决策规划算法时，就可以获得该仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在101中，具体可以运行一启动脚本，用以实现向至少两个仿真节点发送仿真启动命令。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在获得每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线之后，还可以进一步将所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线，实时存储到终端的存储设备中。
具体来说，在获得每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线之后，每个仿真节点实时地将所获得的该仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线，写入终端的存储设备中。
在一个具体的实现过程中，所述终端的存储设备可以为慢速存储设备，具体可以为计算机系统的硬盘，或者还可以为手机的非运行内存即物理内存，例如，只读存储器(Read-Only Memory，ROM)和内存卡等，本实施例对此不进行特别限定。
在另一个具体的实现过程中，所述终端的存储设备还可以为快速存储设备，具体可以为计算机系统的内存，或者还可以为手机的运行内存即系统内存，例如，随机存储器(Random Access Memory，RAM)等，本实施例对此不进行特别限定。
在另一个具体的实现过程中，所述终端的存储设备还可以为终端所运行的应用，例如，Redis等具备缓存能力或存储能力的软件程序。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在102中，具体可以从所述终端的存储设备中，获取所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线。
具体来说，在每个仿真节点实时地将所获得的该仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线，写入终端的存储设备中之后，则可以实时地再从终端的存储设备中，读取出所存储的每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线。
这样，通过采用存储技术，能够实时地获取到每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线，进而则可以实时地对这些数据进行对比处理，无需对每个仿真节点的仿真数据进行录制后再进行对比处理，能够有效提高仿真数据的对比处理效率。同时，还能够大大降低人力成本。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，在103中，具体可以在所述至少两个仿真节点中的一个仿真节点上，输出所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线，或者还可以在除了所述至少两个仿真节点之外的其他节点上，输出所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线，或者还可以在一个单独的显示设备上，输出所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线，本实施例对此不进行特别限定。
本实施例中，通过向至少两个仿真节点发送仿真启动命令，以使得所述至少两个仿真节点中每个仿真节点模拟指定交通环境和运行所对应的车辆决策规划算法，进而，获取所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线，使得能够输出所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线，由于采用多个仿真节点同时模拟指定交通环境和运行所对应的车辆决策规划算法，使得能够在完全相同的仿真交通环境中，同时运行多辆具有自动驾驶功能的车辆，可视化对比每个仿真节点所运行的车辆决策规划算法，从而能够对车辆决策规划算法进行校验处理。
另外，采用本发明所提供的技术方案，能够在完全相同的仿真交通环境中，同时运行多辆具有自动驾驶功能的车辆，可视化实时对比每个仿真节点所运行的车辆决策规划算法，无需单独运行每辆具有自动驾驶功能的车辆，能够有效提高车辆决策规划算法的校验处理效率。
另外，采用本发明所提供的技术方案，能够有效地保证车辆自动驾驶的可靠性和安全性。
需要说明的是，对于前述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本发明并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本发明，某些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本发明所必须的。
在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其他实施例的相关描述。
图2为本发明另一实施例提供的车辆自动驾驶的仿真测试装置的结构示意图，如图2所示。本实施例的车辆自动驾驶的仿真测试装置可以包括配置单元21、获取单元22和输出单元23。其中，配置单元21，用于向至少两个仿真节点发送仿真启动命令，以使得所述至少两个仿真节点中每个仿真节点模拟指定交通环境和运行所对应的车辆决策规划算法；获取单元22，用于获取所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线；输出单元23，用于输出所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线。
需要说明的是，本实施例所提供的车辆自动驾驶的仿真测试装置的部分或全部可以为位于本地终端即指定交通工具上的终端设备的应用，或者还可以为设置在位于本地终端的应用中的插件或软件开发工具包(Software Development Kit，SDK)等功能单元，或者还可以为位于网络侧服务器中的处理引擎，或者还可以为位于网络侧的分布式系统，本实施例对此不进行特别限定。
可以理解的是，所述应用可以是安装在终端上的本地程序(nativeApp)，或者还可以是终端上的浏览器的一个网页程序(webApp)，本实施例对此不进行特别限定。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述配置单元21，还可以进一步用于获取所述指定交通环境的仿真行驶日志和所述每个仿真节点的车辆决策规划算法；以及向所述每个仿真节点配置所述指定交通环境的仿真行驶日志和所对应的车辆决策规划算法。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述配置单元21，还可以进一步用于将所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线，实时存储到终端的存储设备中。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述获取单元22，具体可以用于从所述终端的存储设备中，获取所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线。
可选地，在本实施例的一个可能的实现方式中，所述输出单元23，具体可以用于在所述至少两个仿真节点中的一个仿真节点上，输出所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线。
需要说明的是，图1对应的实施例中方法，可以由本实施例提供的车辆自动驾驶的仿真测试装置实现。详细描述可以参见图1对应的实施例中的相关内容，此处不再赘述。
本实施例中，通过配置单元向至少两个仿真节点发送仿真启动命令，以使得所述至少两个仿真节点中每个仿真节点模拟指定交通环境和运行所对应的车辆决策规划算法，进而，由获取单元获取所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线，使得输出单元能够输出所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线，由于采用多个仿真节点同时模拟指定交通环境和运行所对应的车辆决策规划算法，使得能够在完全相同的仿真交通环境中，同时运行多辆具有自动驾驶功能的车辆，可视化对比每个仿真节点所运行的车辆决策规划算法，从而能够对车辆决策规划算法进行校验处理。
另外，采用本发明所提供的技术方案，能够在完全相同的仿真交通环境中，同时运行多辆具有自动驾驶功能的车辆，可视化实时对比每个仿真节点所运行的车辆决策规划算法，无需单独运行每辆具有自动驾驶功能的车辆，能够有效提高车辆决策规划算法的校验处理效率。
另外，采用本发明所提供的技术方案，能够有效地保证车辆自动驾驶的可靠性和安全性。
图3示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机系统/服务器12的框图。图3显示的计算机系统/服务器12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图3所示，计算机系统/服务器12以通用计算设备的形式表现。计算机系统/服务器12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器或者处理单元16，存储装置或者系统存储器28，连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，外围总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及外围组件互连(PCI)总线。
计算机系统/服务器12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机系统/服务器12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
系统存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质，例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机系统/服务器12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例，存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图3未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图3中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM，DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。系统存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如系统存储器28中，这样的程序模块42包括——但不限于——操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机系统/服务器12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机系统/服务器12交互的设备通信，和/或与使得该计算机系统/服务器12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口44进行。并且，计算机系统/服务器12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器20通过总线18与计算机系统/服务器12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机系统/服务器12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现图1所对应的实施例所提供的车辆自动驾驶的仿真测试方法。
本发明另一实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现图1所对应的实施例所提供的车辆自动驾驶的仿真测试方法。
具体来说，可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本文件中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括——但不限于——电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。
计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括——但不限于——无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明操作的计算机程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如”C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如，多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (12)
1.一种车辆自动驾驶的仿真测试方法，其特征在于，包括：
向至少两个仿真节点发送仿真启动命令，以使得所述至少两个仿真节点中每个仿真节点模拟指定交通环境和运行所对应的车辆决策规划算法；
获取所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线；
输出所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向至少两个仿真节点发送仿真启动命令之前，还包括：
获取所述指定交通环境的仿真行驶日志和所述每个仿真节点的车辆决策规划算法；
向所述每个仿真节点配置所述指定交通环境的仿真行驶日志和所对应的车辆决策规划算法。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述向至少两个仿真节点发送仿真启动命令，以使得所述至少两个仿真节点中每个仿真节点模拟指定交通环境和运行所对应的车辆决策规划算法之后，还包括：
将所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线，实时存储到终端的存储设备中。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线，包括：
从所述终端的存储设备中，获取所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线。
5.根据权利要求1～4任一权利要求所述的方法，其特征在于，所述输出所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线，包括：
在所述至少两个仿真节点中的一个仿真节点上，输出所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线。
6.一种车辆自动驾驶的仿真测试装置，其特征在于，包括：
配置单元，用于向至少两个仿真节点发送仿真启动命令，以使得所述至少两个仿真节点中每个仿真节点模拟指定交通环境和运行所对应的车辆决策规划算法；
获取单元，用于获取所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线；
输出单元，用于输出所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述配置单元，还用于
获取所述指定交通环境的仿真行驶日志和所述每个仿真节点的车辆决策规划算法；以及
向所述每个仿真节点配置所述指定交通环境的仿真行驶日志和所对应的车辆决策规划算法。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述配置单元，还用于
将所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线，实时存储到终端的存储设备中。
9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述获取单元，具体用于
从所述终端的存储设备中，获取所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线。
10.根据权利要求6～9任一权利要求所述的装置，其特征在于，所述输出单元，具体用于
在所述至少两个仿真节点中的一个仿真节点上，输出所述每个仿真节点的车辆状态数据和车辆决策线。
11.一种设备，其特征在于，所述设备包括：
一个或多个处理器；
存储装置，用于存储一个或多个程序，
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1～5中任一所述的方法。
12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1～5中任一所述的方法。
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|---|---|---|---|
| CN201710153360.9A CN106951627A (zh) | 2017-03-15 | 2017-03-15 | 车辆自动驾驶的仿真测试方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
| US15/914,996 US10997328B2 (en) | 2017-03-15 | 2018-03-07 | Method and apparatus for simulation test of autonomous driving of vehicles, an apparatus and computer-readable storage medium |
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|---|---|---|---|
| CN201710153360.9A CN106951627A (zh) | 2017-03-15 | 2017-03-15 | 车辆自动驾驶的仿真测试方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
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| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
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|---|---|---|---|
| CN201710153360.9A Pending CN106951627A (zh) | 2017-03-15 | 2017-03-15 | 车辆自动驾驶的仿真测试方法、装置、设备及计算机可读存储介质 |
Country Status (2)
| Country | Link |
|---|---|
| US (1) | US10997328B2 (zh) |
| CN (1) | CN106951627A (zh) |
Cited By (34)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107807542A (zh) * | 2017-11-16 | 2018-03-16 | 北京北汽德奔汽车技术中心有限公司 | 自动驾驶仿真系统 |
| CN108121217A (zh) * | 2018-01-12 | 2018-06-05 | 北京交通大学 | 基于车间通信的列控系统车载功能样机仿真驾驶模拟系统 |
| CN108334055A (zh) * | 2018-01-30 | 2018-07-27 | 赵兴华 | 车辆自动驾驶算法的检验方法、装置、设备及存储介质 |
| CN108762889A (zh) * | 2018-05-30 | 2018-11-06 | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 | 一种自动驾驶仿真云平台及方法 |
| CN108845556A (zh) * | 2018-04-28 | 2018-11-20 | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 | 一种自动驾驶车辆测试方法及测试装置 |
| CN108897240A (zh) * | 2018-08-13 | 2018-11-27 | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 | 自动驾驶仿真测试云平台及自动驾驶仿真测试方法 |
| CN108919779A (zh) * | 2018-07-02 | 2018-11-30 | 北京小马智行科技有限公司 | 一种交互式无人车仿真方法及仿真平台 |
| CN109388073A (zh) * | 2017-08-08 | 2019-02-26 | 北京图森未来科技有限公司 | 一种车辆动态模拟的方法和装置 |
| WO2019037126A1 (zh) * | 2017-08-25 | 2019-02-28 | 深圳市得道健康管理有限公司 | 人工智能终端及其行为控制方法 |
| CN109543245A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-03-29 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 无人车应对能力边界信息确定方法、装置和电子设备 |
| CN109656148A (zh) * | 2018-12-07 | 2019-04-19 | 清华大学苏州汽车研究院（吴江） | 自动驾驶的动态交通流场景的仿真方法 |
| CN109800475A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-05-24 | 北京百度网讯科技有限公司 | 自动驾驶数据处理方法、装置、设备和计算机存储介质 |
| CN110398953A (zh) * | 2018-04-25 | 2019-11-01 | 长沙智能驾驶研究院有限公司 | 智能驾驶系统、方法及计算机可读存储介质 |
| CN110412888A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-11-05 | 当家移动绿色互联网技术集团有限公司 | 调节仿真过程的速度的方法、装置、介质及电子设备 |
| CN111091020A (zh) * | 2018-10-22 | 2020-05-01 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 自动驾驶状态判别方法和装置 |
| CN111124592A (zh) * | 2018-10-31 | 2020-05-08 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 仿真任务执行方法和装置 |
| CN111123883A (zh) * | 2018-10-30 | 2020-05-08 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 双驱动无人车仿真方法、装置、设备及计算机可读介质 |
| CN111125857A (zh) * | 2018-10-31 | 2020-05-08 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 分布式仿真方法和装置 |
| CN111123735A (zh) * | 2018-10-31 | 2020-05-08 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 自动驾驶仿真运行方法和装置 |
| CN111142402A (zh) * | 2018-11-05 | 2020-05-12 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 仿真场景构建方法、装置和终端 |
| CN111159833A (zh) * | 2018-10-22 | 2020-05-15 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 无人驾驶车辆算法的评估的方法和装置 |
| CN111464637A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-07-28 | 北京百度网讯科技有限公司 | 无人车数据处理方法、装置、设备和介质 |
| CN111611709A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-09-01 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于控制仿真车辆的方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN111767630A (zh) * | 2019-04-02 | 2020-10-13 | 上海汽车集团股份有限公司 | 一种应用于智能驾驶的虚拟仿真测试方法及装置 |
| CN111858202A (zh) * | 2019-07-12 | 2020-10-30 | 百度（美国）有限责任公司 | 诊断自主驾驶车辆的传感器处理单元的方法、装置和系统、及计算机可读介质 |
| CN111859597A (zh) * | 2019-04-18 | 2020-10-30 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种自动驾驶算法的评估方法和系统 |
| CN111859528A (zh) * | 2020-06-05 | 2020-10-30 | 北京百度网讯科技有限公司 | 自动驾驶策略控制模块的仿真测试方法、设备及存储介质 |
| CN112347623A (zh) * | 2020-10-27 | 2021-02-09 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 | 一种模拟车辆控制的在线仿真平台及车辆控制方法 |
| CN112380724A (zh) * | 2020-11-26 | 2021-02-19 | 东风汽车集团有限公司 | 无人驾驶车横向自主变道辅助系统仿真测试方法和系统 |
| CN112639734A (zh) * | 2020-12-10 | 2021-04-09 | 华为技术有限公司 | 仿真任务调度方法、执行方法、仿真实现方法及装置 |
| CN113661525A (zh) * | 2019-02-06 | 2021-11-16 | 弗泰里克斯有限公司 | 自动驾驶车辆系统和组件的仿真和验证 |
| CN113703339A (zh) * | 2021-08-24 | 2021-11-26 | 北京京东乾石科技有限公司 | 一种自动驾驶仿真方法、装置、设备及存储介质 |
| CN114368287A (zh) * | 2021-11-29 | 2022-04-19 | 武汉未来幻影科技有限公司 | 一种驾考车身自动显示方法、装置及存储介质 |
| CN115327955A (zh) * | 2022-10-13 | 2022-11-11 | 中国汽车技术研究中心有限公司 | 基于汽车仿真模型的控制方法、设备及存储介质 |
Families Citing this family (21)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US10831636B2 (en) | 2018-01-08 | 2020-11-10 | Waymo Llc | Software validation for autonomous vehicles |
| CN111199084B (zh) * | 2018-10-31 | 2023-11-10 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 动力学模型的接入方法和装置 |
| CN111123729B (zh) * | 2018-10-31 | 2023-04-28 | 阿波罗智能技术(北京)有限公司 | 车辆驾驶仿真优化的方法、装置、存储介质和终端设备 |
| CN111199083B (zh) * | 2018-10-31 | 2023-12-15 | 阿波罗智能技术(北京)有限公司 | 复现无人驾驶车辆事故数据的方法和装置 |
| CN111199088B (zh) * | 2018-10-31 | 2023-06-20 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 复现场景数据的方法和装置 |
| CN111159262B (zh) * | 2018-11-08 | 2024-06-04 | 阿波罗智能技术(北京)有限公司 | 自动驾驶仿真数据处理方法和装置 |
| CN111175055B (zh) * | 2018-11-09 | 2022-08-09 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 自动驾驶分布式协同仿真方法、装置以及终端 |
| CN109814552B (zh) | 2018-12-28 | 2024-05-24 | 阿波罗智能技术(北京)有限公司 | 车载控制单元、基于fpga的车辆自动驾驶方法及装置 |
| CN109885929B (zh) * | 2019-02-19 | 2023-07-07 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 自动驾驶决策规划数据复现方法及装置 |
| CN109933856B (zh) * | 2019-02-19 | 2023-07-07 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 自动驾驶决策规划数据复现方法及装置 |
| US11169513B2 (en) * | 2019-03-29 | 2021-11-09 | Tusimple, Inc. | Operational testing of autonomous vehicles |
| CN112109723A (zh) * | 2019-08-30 | 2020-12-22 | 上汽通用五菱汽车股份有限公司 | 车辆自动驾驶模块即插即用的方法、装置和存储介质 |
| CN111008128B (zh) * | 2019-11-21 | 2023-04-18 | 一汽解放汽车有限公司 | 一种自动测试系统、方法及存储介质 |
| CN111597700B (zh) * | 2020-05-09 | 2023-08-15 | 北京百度网讯科技有限公司 | 信控算法评估方法、装置、电子设备及可读存储介质 |
| CN112230632B (zh) * | 2020-10-28 | 2024-06-14 | 北京航迹科技有限公司 | 用于自动驾驶的方法、装置、设备和存储介质 |
| CN112286206B (zh) * | 2020-11-17 | 2024-01-23 | 苏州智加科技有限公司 | 自动驾驶的模拟方法、系统、设备、可读存储介质及平台 |
| GB202107642D0 (en) * | 2021-05-28 | 2021-07-14 | Five Ai Ltd | Tools for performance testing autonomous vehicle planners |
| GB202107645D0 (en) * | 2021-05-28 | 2021-07-14 | Five Ai Ltd | Tools for performance testing autonomous vehicle planners |
| CN114217539B (zh) * | 2021-10-29 | 2024-05-28 | 北京汽车研究总院有限公司 | 自动驾驶功能的仿真测试方法、装置、车辆及存储介质 |
| CN114244880B (zh) * | 2021-12-16 | 2023-12-26 | 云控智行科技有限公司 | 智能网联驾驶云控功能的运行方法、装置、设备和介质 |
| CN114706324B (zh) * | 2022-04-14 | 2023-11-28 | 南京航空航天大学 | 一种基于时间触发的分布式控制器快速原型及仿真验证方法 |
Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110060425A1 (en) * | 2009-09-10 | 2011-03-10 | Freed Sam | Controller with artificial intelligence based on selection from episodic memory and corresponding methods |
| CN102590675A (zh) * | 2012-02-28 | 2012-07-18 | 江西省电力科学研究院 | 多节点同步仿真测试方法 |
| CN102982703A (zh) * | 2012-12-12 | 2013-03-20 | 成都合纵连横数字科技有限公司 | 一种汽车驾驶仿真器与虚拟交通环境仿真系统的交互方法 |
| CN105679030A (zh) * | 2016-02-29 | 2016-06-15 | 丘雷 | 基于现有道路车辆的中央控制无人驾驶交通系统 |
| CN105956268A (zh) * | 2016-04-29 | 2016-09-21 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 应用于无人驾驶汽车的测试场景构建方法和装置 |
Family Cites Families (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| JP2002259888A (ja) * | 2000-12-25 | 2002-09-13 | Toshiba Corp | シミュレーション制御プログラム、方法及び装置 |
| WO2014152554A1 (en) * | 2013-03-15 | 2014-09-25 | Caliper Corporation | Lane-level vehicle navigation for vehicle routing and traffic management |
| US9755850B2 (en) * | 2014-05-01 | 2017-09-05 | Elizabeth B. Stolfus | Providing dynamic routing alternatives based on determined traffic conditions |
| CN107409051B (zh) * | 2015-03-31 | 2021-02-26 | 深圳市大疆创新科技有限公司 | 用于生成飞行管制的认证系统和方法 |
| EP3104122A1 (en) * | 2015-06-12 | 2016-12-14 | Ecole Nationale de l'Aviation Civile | Energy management system for vehicles |
| CA2996709A1 (en) * | 2015-08-27 | 2017-03-02 | Dronsystems Limited | A highly automated system of air traffic control (atm) for at least one unmanned aerial vehicle (unmanned aerial vehicles uav) |
| US10002471B2 (en) * | 2015-09-30 | 2018-06-19 | Ants Technology (Hk) Limited | Systems and methods for autonomous vehicle navigation |
| US10747234B1 (en) * | 2016-01-22 | 2020-08-18 | State Farm Mutual Automobile Insurance Company | Method and system for enhancing the functionality of a vehicle |
| US10309792B2 (en) * | 2016-06-14 | 2019-06-04 | nuTonomy Inc. | Route planning for an autonomous vehicle |
| CN106210093B (zh) * | 2016-07-18 | 2019-06-18 | 珠海创智科技有限公司 | 基于物流仿真软件的3d智能调度方法 |
| US10699305B2 (en) * | 2016-11-21 | 2020-06-30 | Nio Usa, Inc. | Smart refill assistant for electric vehicles |
-
2017
- 2017-03-15 CN CN201710153360.9A patent/CN106951627A/zh active Pending
-
2018
- 2018-03-07 US US15/914,996 patent/US10997328B2/en active Active
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20110060425A1 (en) * | 2009-09-10 | 2011-03-10 | Freed Sam | Controller with artificial intelligence based on selection from episodic memory and corresponding methods |
| CN102590675A (zh) * | 2012-02-28 | 2012-07-18 | 江西省电力科学研究院 | 多节点同步仿真测试方法 |
| CN102982703A (zh) * | 2012-12-12 | 2013-03-20 | 成都合纵连横数字科技有限公司 | 一种汽车驾驶仿真器与虚拟交通环境仿真系统的交互方法 |
| CN105679030A (zh) * | 2016-02-29 | 2016-06-15 | 丘雷 | 基于现有道路车辆的中央控制无人驾驶交通系统 |
| CN105956268A (zh) * | 2016-04-29 | 2016-09-21 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 应用于无人驾驶汽车的测试场景构建方法和装置 |
Non-Patent Citations (5)
| Title |
|---|
| TAO ZHANG等: ""A Novel Platform for Simulation and Evaluation of Intelligent Behavior of Driverless Vehicle"", 《PROCEEDINGS OF THE 2008 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON VEHICULAR ELECTRONICS AND SAFETY》 * |
| 兰韵 等: ""无人驾驶汽车决策系统的规则描述与代码生成方法"", 《计算机工程与科学》 * |
| 田赓: ""复杂动态城市环境下无人驾驶车辆仿生换道决策模型研究"", 《中国优秀硕士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑（月刊）》 * |
| 辛煜: ""无人驾驶车辆运动障碍物检测预测和避撞方法研究"", 《中国博士学位论文全文数据库工程科技Ⅱ辑（月刊）》 * |
| 陈大卿: ""ICN下一种对换回退缓存技术研究"", 《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)信息科技辑(月刊) 》 * |
Cited By (49)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN109388073A (zh) * | 2017-08-08 | 2019-02-26 | 北京图森未来科技有限公司 | 一种车辆动态模拟的方法和装置 |
| CN109388073B (zh) * | 2017-08-08 | 2022-01-25 | 北京图森未来科技有限公司 | 一种车辆动态模拟的方法和装置 |
| WO2019037126A1 (zh) * | 2017-08-25 | 2019-02-28 | 深圳市得道健康管理有限公司 | 人工智能终端及其行为控制方法 |
| CN107807542A (zh) * | 2017-11-16 | 2018-03-16 | 北京北汽德奔汽车技术中心有限公司 | 自动驾驶仿真系统 |
| CN108121217A (zh) * | 2018-01-12 | 2018-06-05 | 北京交通大学 | 基于车间通信的列控系统车载功能样机仿真驾驶模拟系统 |
| CN108334055A (zh) * | 2018-01-30 | 2018-07-27 | 赵兴华 | 车辆自动驾驶算法的检验方法、装置、设备及存储介质 |
| CN110398953A (zh) * | 2018-04-25 | 2019-11-01 | 长沙智能驾驶研究院有限公司 | 智能驾驶系统、方法及计算机可读存储介质 |
| CN108845556A (zh) * | 2018-04-28 | 2018-11-20 | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 | 一种自动驾驶车辆测试方法及测试装置 |
| CN108762889A (zh) * | 2018-05-30 | 2018-11-06 | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 | 一种自动驾驶仿真云平台及方法 |
| CN108919779A (zh) * | 2018-07-02 | 2018-11-30 | 北京小马智行科技有限公司 | 一种交互式无人车仿真方法及仿真平台 |
| CN108897240A (zh) * | 2018-08-13 | 2018-11-27 | 济南浪潮高新科技投资发展有限公司 | 自动驾驶仿真测试云平台及自动驾驶仿真测试方法 |
| CN111091020A (zh) * | 2018-10-22 | 2020-05-01 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 自动驾驶状态判别方法和装置 |
| CN111159833A (zh) * | 2018-10-22 | 2020-05-15 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 无人驾驶车辆算法的评估的方法和装置 |
| CN111159833B (zh) * | 2018-10-22 | 2024-06-18 | 阿波罗智能技术(北京)有限公司 | 无人驾驶车辆算法的评估的方法和装置 |
| CN111123883A (zh) * | 2018-10-30 | 2020-05-08 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 双驱动无人车仿真方法、装置、设备及计算机可读介质 |
| CN111124592B (zh) * | 2018-10-31 | 2023-07-28 | 阿波罗智能技术(北京)有限公司 | 仿真任务执行方法和装置 |
| CN109543245A (zh) * | 2018-10-31 | 2019-03-29 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 无人车应对能力边界信息确定方法、装置和电子设备 |
| CN111125857A (zh) * | 2018-10-31 | 2020-05-08 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 分布式仿真方法和装置 |
| CN111123735A (zh) * | 2018-10-31 | 2020-05-08 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 自动驾驶仿真运行方法和装置 |
| CN111124592A (zh) * | 2018-10-31 | 2020-05-08 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 仿真任务执行方法和装置 |
| CN109543245B (zh) * | 2018-10-31 | 2021-08-10 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 无人车应对能力边界信息确定方法、装置和电子设备 |
| CN111125857B (zh) * | 2018-10-31 | 2024-06-04 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 分布式仿真方法和装置 |
| US11354462B2 (en) | 2018-10-31 | 2022-06-07 | Apollo Intelligent Driving Technology (Beijing) Co., Ltd. | Method and apparatus for determining coping capability boundary information of an unmanned vehicle and electronic device |
| CN111123735B (zh) * | 2018-10-31 | 2022-09-09 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 自动驾驶仿真运行方法和装置 |
| CN111142402A (zh) * | 2018-11-05 | 2020-05-12 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 仿真场景构建方法、装置和终端 |
| CN111142402B (zh) * | 2018-11-05 | 2023-12-15 | 百度在线网络技术（北京）有限公司 | 仿真场景构建方法、装置和终端 |
| CN109656148A (zh) * | 2018-12-07 | 2019-04-19 | 清华大学苏州汽车研究院（吴江） | 自动驾驶的动态交通流场景的仿真方法 |
| CN109656148B (zh) * | 2018-12-07 | 2022-02-01 | 清华大学苏州汽车研究院（吴江） | 自动驾驶的动态交通流场景的仿真方法 |
| CN109800475A (zh) * | 2018-12-27 | 2019-05-24 | 北京百度网讯科技有限公司 | 自动驾驶数据处理方法、装置、设备和计算机存储介质 |
| CN113661525B (zh) * | 2019-02-06 | 2023-10-03 | 弗泰里克斯有限公司 | 自动驾驶车辆系统和组件的仿真和验证 |
| CN113661525A (zh) * | 2019-02-06 | 2021-11-16 | 弗泰里克斯有限公司 | 自动驾驶车辆系统和组件的仿真和验证 |
| CN111767630A (zh) * | 2019-04-02 | 2020-10-13 | 上海汽车集团股份有限公司 | 一种应用于智能驾驶的虚拟仿真测试方法及装置 |
| CN111859597B (zh) * | 2019-04-18 | 2024-04-05 | 北京京东乾石科技有限公司 | 一种自动驾驶算法的评估方法和系统 |
| CN111859597A (zh) * | 2019-04-18 | 2020-10-30 | 北京京东尚科信息技术有限公司 | 一种自动驾驶算法的评估方法和系统 |
| CN110412888A (zh) * | 2019-04-29 | 2019-11-05 | 当家移动绿色互联网技术集团有限公司 | 调节仿真过程的速度的方法、装置、介质及电子设备 |
| CN110412888B (zh) * | 2019-04-29 | 2020-05-29 | 当家移动绿色互联网技术集团有限公司 | 调节仿真过程的速度的方法、装置、介质及电子设备 |
| CN111858202A (zh) * | 2019-07-12 | 2020-10-30 | 百度（美国）有限责任公司 | 诊断自主驾驶车辆的传感器处理单元的方法、装置和系统、及计算机可读介质 |
| CN111464637B (zh) * | 2020-03-31 | 2022-08-23 | 北京百度网讯科技有限公司 | 无人车数据处理方法、装置、设备和介质 |
| CN111464637A (zh) * | 2020-03-31 | 2020-07-28 | 北京百度网讯科技有限公司 | 无人车数据处理方法、装置、设备和介质 |
| CN111611709B (zh) * | 2020-05-20 | 2023-09-15 | 阿波罗智能技术(北京)有限公司 | 用于控制仿真车辆的方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN111611709A (zh) * | 2020-05-20 | 2020-09-01 | 北京百度网讯科技有限公司 | 用于控制仿真车辆的方法、装置、电子设备和存储介质 |
| CN111859528A (zh) * | 2020-06-05 | 2020-10-30 | 北京百度网讯科技有限公司 | 自动驾驶策略控制模块的仿真测试方法、设备及存储介质 |
| CN112347623A (zh) * | 2020-10-27 | 2021-02-09 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 | 一种模拟车辆控制的在线仿真平台及车辆控制方法 |
| CN112380724B (zh) * | 2020-11-26 | 2022-09-23 | 东风汽车集团有限公司 | 无人驾驶车横向自主变道辅助系统仿真测试方法和系统 |
| CN112380724A (zh) * | 2020-11-26 | 2021-02-19 | 东风汽车集团有限公司 | 无人驾驶车横向自主变道辅助系统仿真测试方法和系统 |
| CN112639734A (zh) * | 2020-12-10 | 2021-04-09 | 华为技术有限公司 | 仿真任务调度方法、执行方法、仿真实现方法及装置 |
| CN113703339A (zh) * | 2021-08-24 | 2021-11-26 | 北京京东乾石科技有限公司 | 一种自动驾驶仿真方法、装置、设备及存储介质 |
| CN114368287A (zh) * | 2021-11-29 | 2022-04-19 | 武汉未来幻影科技有限公司 | 一种驾考车身自动显示方法、装置及存储介质 |
| CN115327955A (zh) * | 2022-10-13 | 2022-11-11 | 中国汽车技术研究中心有限公司 | 基于汽车仿真模型的控制方法、设备及存储介质 |
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