CN107991898A - 一种无人驾驶车辆模拟测试装置及电子设备 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例公开一种无人驾驶车辆模拟测试装置及电子设备，装置，包括：仿真场景建立模块，用于：建立仿真场景，生成仿真场景的仿真数据；测试运算模块，用于：获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后的运算结果，根据所述运算结果确定无人驾驶测试算法的性能。本发明实施例通过建立仿真场景，并获取无人驾驶测试算法的运算结果以确定无人驾驶测试算法的性能。实现对完整的自动驾驶方案进行测试的汽车模拟测试方案。
Description
技术领域
本发明涉及汽车相关技术领域，特别是一种无人驾驶车辆模拟测试装置及电子设备。
背景技术
近年来，无人驾驶相关技术得到了广泛关注。由于无人驾驶汽车在进行测试时往往会面临较高的危险性，硬件可靠性，算法鲁棒性，对于复杂环境的泛化能力等都会对自动驾驶算法的最终效果带来很大影响；同时，由于自动驾驶算法中包含多个模块，因此，没个模块之间的兼容性也会对算法的实际使用带来影响；另外，在一些危险场景下对无人驾驶算法进行测试，具有很大的危险性，且会在很大程度上提高测试成本。因此，在进行实际路测之前，需要建立模拟器测试平台，在大量的测试场景对无人驾驶相关算法进行仿真分析，提高算法的对复杂环境的鲁棒性和泛化能力，并对硬件可靠性和不同模块间的兼容性进行验证。综上所述，无人驾驶汽车模拟器的设计是进行无人驾驶技术研发的前提。
然而，发明人在实现发明的过程中发现，现有的一些模拟器大多是面向汽车某些单一功能设计进行的，例如汽车动力总成，发动机，辅助驾驶等，不支持对于整个自动驾驶方案进行仿真测试。
发明内容
基于此，有必要针对现有技术的汽车模拟器并不支持对于整个自动驾驶方案进行仿真测试的技术问题，提供一种无人驾驶车辆模拟测试装置及电子设备。
本发明实施例提供一种无人驾驶车辆模拟测试装置，包括：
仿真场景建立模块，用于：建立仿真场景，生成仿真场景的仿真数据；
测试运算模块，用于：获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后的运算结果，根据所述运算结果确定无人驾驶测试算法的性能。
进一步的，所述测试运算模块，具体用于：
获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后对车辆的控制量，将所述控制量输入车辆运动模拟器；
获取车辆运动模拟器根据所述控制量所产生的车辆实际行驶轨迹，采用所述车辆实际行驶轨迹确定所述无人驾驶测试算法的性能。
更进一步的，所述无人驾驶测试算法包括决策算法、规划算法和控制算法，所述测试运算模块，具体用于：
决策算法根据仿真数据中的障碍物信息、交通标示牌信息和车道线信息判断车辆驾驶行为；
规划算法根据驾驶行为进行车辆行驶路径规划；
控制算法根据车辆行驶路径规划、本车的定位信息和航向信息，确定车辆行驶所需的控制量，将所述控制量输入车辆运动模拟器；
获取车辆运动模拟器根据所述控制量所产生的车辆实际行驶轨迹，采用所述车辆实际行驶轨迹确定决策算法、规划算法和控制算法的性能。
进一步的，所述无人驾驶测试算法包括感知算法或定位算法，所述测试运算模块，具体用于：
获取根据所述仿真数据所生产的传感器原始数据；
获得所述感知算法对所述传感器原始数据进行处理后的感知结果，或者获得所述定位算法对所述传感器原始数据进行处理后的定位结果；
将所述感知结果与所述仿真数据进行比较，根据比较结果确定所述感知算法的性能，或者将所述定位结果与所述仿真数据进行比较，根据比较结果确定所述定位算法的性能。
更进一步的，所述测试运算模块，具体用于：
向车辆运动模拟器输入至少一个控制量，使得车辆运动模拟器模拟车辆的至少一个行车状态；
获取在所述行车状态下，根据所述仿真数据所生产的传感器原始数据；
获得所述感知算法对所述传感器原始数据进行处理后的感知结果，或者获得所述定位算法对所述传感器原始数据进行处理后的定位结果；
将所述感知结果与所述仿真数据进行比较，根据比较结果确定所述感知算法的性能，或者将所述定位结果与所述仿真数据进行比较，根据比较结果确定所述定位算法的性能。
进一步的，所述无人驾驶测试算法包括决策算法、规划算法、控制算法、感知算法或定位算法，所述测试运算模块，具体用于：
获取根据所述仿真数据所生产的传感器原始数据；
获得所述无人驾驶测试算法对所述传感器原始数据进行处理后的感知结果和定位结果；
获得所述无人驾驶测试算法对所述感知结果和定位结果进行运算后对车辆的控制量，将所述控制量输入车辆运动模拟器；
获取车辆运动模拟器根据所述控制量所产生的车辆实际行驶轨迹，采用所述车辆实际行驶轨迹确定所述无人驾驶测试算法的性能。
本发明实施例提供一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
建立仿真场景，生成仿真场景的仿真数据；
获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后的运算结果，根据所述运算结果确定无人驾驶测试算法的性能。
进一步的，所述获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后的运算结果，根据所述运算结果确定无人驾驶测试算法的性能，具体包括：
获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后对车辆的控制量，将所述控制量输入车辆运动模拟器；
获取车辆运动模拟器根据所述控制量所产生的车辆实际行驶轨迹，采用所述车辆实际行驶轨迹确定所述无人驾驶测试算法的性能。
更进一步的，所述无人驾驶测试算法包括决策算法、规划算法和控制算法，所述获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后的运算结果，根据所述运算结果确定无人驾驶测试算法的性能，具体包括：
决策算法根据仿真数据中的障碍物信息、交通标示牌信息和车道线信息判断车辆驾驶行为；
规划算法根据驾驶行为进行车辆行驶路径规划；
控制算法根据车辆行驶路径规划、本车的定位信息和航向信息，确定车辆行驶所需的控制量，将所述控制量输入车辆运动模拟器；
获取车辆运动模拟器根据所述控制量所产生的车辆实际行驶轨迹，采用所述车辆实际行驶轨迹确定决策算法、规划算法和控制算法的性能。
进一步的，所述无人驾驶测试算法包括感知算法或定位算法，所述获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后的运算结果，根据所述运算结果确定无人驾驶测试算法的性能，具体包括：
获取根据所述仿真数据所生产的传感器原始数据；
获得所述感知算法对所述传感器原始数据进行处理后的感知结果，或者获得所述定位算法对所述传感器原始数据进行处理后的定位结果；
将所述感知结果与所述仿真数据进行比较，根据比较结果确定所述感知算法的性能，或者将所述定位结果与所述仿真数据进行比较，根据比较结果确定所述定位算法的性能。
更进一步的，所述获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后的运算结果，根据所述运算结果确定无人驾驶测试算法的性能，具体包括：
向车辆运动模拟器输入至少一个控制量，使得车辆运动模拟器模拟车辆的至少一个行车状态；
获取在所述行车状态下，根据所述仿真数据所生产的传感器原始数据；
获得所述感知算法对所述传感器原始数据进行处理后的感知结果，或者获得所述定位算法对所述传感器原始数据进行处理后的定位结果；
将所述感知结果与所述仿真数据进行比较，根据比较结果确定所述感知算法的性能，或者将所述定位结果与所述仿真数据进行比较，根据比较结果确定所述定位算法的性能。
进一步的，所述无人驾驶测试算法包括决策算法、规划算法、控制算法、感知算法或定位算法，所述获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后的运算结果，根据所述运算结果确定无人驾驶测试算法的性能，具体包括：
获取根据所述仿真数据所生产的传感器原始数据；
获得所述无人驾驶测试算法对所述传感器原始数据进行处理后的感知结果和定位结果；
获得所述无人驾驶测试算法对所述感知结果和定位结果进行运算后对车辆的控制量，将所述控制量输入车辆运动模拟器；
获取车辆运动模拟器根据所述控制量所产生的车辆实际行驶轨迹，采用所述车辆实际行驶轨迹确定所述无人驾驶测试算法的性能。
本发明实施例通过建立仿真场景，并获取无人驾驶测试算法的运算结果以确定无人驾驶测试算法的性能。实现对完整的自动驾驶方案进行测试的汽车模拟测试方案。
附图说明
图1为本发明一实施例提供的一种无人驾驶车辆模拟测试方法的工作流程图；
图2为本发明可选实施例提供的一种无人驾驶车辆模拟测试方法的工作流程图；
图3为本发明可选实施例提供实现一种无人驾驶车辆模拟测试方法系统的系统示意图；
图4为本发明另一可选实施例提供的一种无人驾驶车辆模拟测试方法的工作流程图；
图5为本发明另一可选实施例提供实现一种无人驾驶车辆模拟测试方法系统的系统示意图；
图6为本发明再一可选实施例提供的一种无人驾驶车辆模拟测试方法的工作流程图；
图7为本发明再一可选实施例提供实现一种无人驾驶车辆模拟测试方法系统的系统示意图；
图8为本发明一实施例提供的一种无人驾驶车辆模拟测试装置的装置模块图；
图9为本发明第十实施例提供的执行无人驾驶车辆模拟测试方法的电子设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细的说明。
实施例一
如图1所示为本发明一实施例提供的一种无人驾驶车辆模拟测试方法的工作流程图，包括：
步骤S101，建立仿真场景，生成仿真场景的仿真数据；
步骤S102，获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后的运算结果，根据所述运算结果确定无人驾驶测试算法的性能。
其中，步骤S101所建立的仿真场景可以包括道路、车道线、交通标识等信息，通过建立各种测试场景，使汽车能够在模拟器下完成尽可能多的道路场景的测试，并且能够提供场景中所有车辆、交通设施、行人的状态信息作为仿真数据。
在步骤S102中，无人驾驶测试算法将仿真场景中的仿真数据作为算法的输入值，然后经过运算得到相应的运算结果，通过运算结果来确定算法性能。
本发明实施例通过建立仿真场景，并获取无人驾驶测试算法的运算结果以确定无人驾驶测试算法的性能。实现对完整的自动驾驶方案进行测试的汽车模拟测试方案。
实施例二
如图2所示为本发明可选实施例提供的一种无人驾驶车辆模拟测试方法的工作流程图，包括：
步骤S201，建立仿真场景，生成仿真场景的仿真数据。
步骤S202，获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后对车辆的控制量，将所述控制量输入车辆运动模拟器。
具体地，所述无人驾驶测试算法包括决策算法、规划算法和控制算法，决策算法根据仿真数据中的障碍物信息、交通标示牌信息和车道线信息判断车辆驾驶行为；
规划算法根据驾驶行为进行车辆行驶路径规划；
控制算法根据车辆行驶路径规划、本车的定位信息和航向信息，确定车辆行驶所需的控制量，将所述控制量输入车辆运动模拟器。
进行决策/规划/控制算法的测试时，需要使用本车的定位信息，航向信息，需要使用周围障碍物车辆和环境中建筑物，交通标示牌和车道线信息；此时决策算法通过周围障碍物车辆和环境信息判断车辆驾驶行为，即是否需要变道超车，或正常行驶，进而，规划算法根据驾驶行为进行车辆行驶路径规划，最后控制算法根据本车的定位信息和航向信息，确定车辆行驶所需的控制量，并通过模拟器输入接口发送给车辆运动模拟器。通过车辆在车辆运动模拟器中的实际行驶轨迹，对决策/规划/控制算法的性能进行评估。
步骤S203，获取车辆运动模拟器根据所述控制量所产生的车辆实际行驶轨迹，采用所述车辆实际行驶轨迹确定所述无人驾驶测试算法的性能。
具体地，获取车辆运动模拟器根据所述控制量所产生的车辆实际行驶轨迹，采用所述车辆实际行驶轨迹确定决策算法、规划算法和控制算法的性能。
如图3所示，本发明可选实施例的系统示意图，包括仿真场景模块31、算法模块32和汽车运动学/动力学模块33，其中：
仿真场景模块31：包括道路，车道线，交通标识等信息，用于建立各种测试场景，使汽车能够完成尽可能多的道路场景的测试，并且能够提供场景中所有车辆，交通设施，行人的状态信息；
汽车运动学/动力学模型33：包括汽车的运动学，动力学，悬架，发动机，换挡器等相关模型，保证测试结果对于真实路测具有较好的指导意义。
本发明实施例完成决策/规划/控制算法测试。在执行步骤S201时，仿真场景模块31建立仿真场景，向算法模块32提供仿真数据，然后算法模块32执行步骤S202，确定车辆行驶所需的控制量，如发动机油门，前轮转向力矩，档位信息等，并通过输入接口将控制量发送给作为车辆运动模拟器的汽车运动学/动力学模型33，通过车辆运动模拟器根据所述控制量所产生的车辆实际行驶轨迹确定所述无人驾驶测试算法的性能。其中，汽车运动学/动力学模型33可以运行在一台车载工控机上，通常通过以太网或CAN总线接收传感器信号，输入接口包括以太网接口和CAN接口两种。
本发明实施例通过建立仿真场景，并获取无人驾驶测试算法的运算结果以确定无人驾驶测试算法的性能。实现对完整的自动驾驶方案进行测试的汽车模拟测试方案。具体地，本实施例具体实现对决策/规划/控制算法的测试。
实施例三
如图4所示为本发明另一可选实施例提供的一种无人驾驶车辆模拟测试方法的工作流程图，包括：
步骤S401，建立仿真场景，生成仿真场景的仿真数据。
步骤S402，所述无人驾驶测试算法包括感知算法或定位算法，获取根据所述仿真数据所生产的传感器原始数据。
具体地，向车辆运动模拟器输入至少一个控制量，使得车辆运动模拟器模拟车辆的至少一个行车状态；
获取在所述行车状态下，根据所述仿真数据所生产的传感器原始数据。
步骤S403，获得所述感知算法对所述传感器原始数据进行处理后的感知结果，或者获得所述定位算法对所述传感器原始数据进行处理后的定位结果。
步骤S404，将所述感知结果与所述仿真数据进行比较，根据比较结果确定所述感知算法的性能，或者将所述定位结果与所述仿真数据进行比较，根据比较结果确定所述定位算法的性能。
如图5所示，本发明另一可选实施例的系统示意图，包括仿真场景模块51、算法模块52、传感器模块53和汽车运动学/动力学模块54，其中：
仿真场景模块51：包括道路，车道线，交通标识等信息，用于建立各种测试场景，使汽车能够完成尽可能多的道路场景的测试，并且能够提供场景中所有车辆，交通设施，行人的状态信息；
传感器模块53：能够根据汽车所在场景提供原始数据，如：激光雷达，毫米波雷达，摄像机，超声波，IMU，GPS等传感器原始数据，从而可以利用以上数据进行感知及定位算法验证；
汽车运动学/动力学模型54：包括汽车的运动学，动力学，悬架，发动机，换挡器等相关模型，保证测试结果对于真实路测具有较好的指导意义。
本发明实施例完成感知/定位算法测试。在执行步骤S401时，仿真场景模块51建立仿真场景，由传感器模块53执行步骤S402，根据汽车所在场景提供传感器原始数据，向算法模块52提供传感器原始数据，然后算法模块52执行步骤S403确定感知结果或定位结果。
另外，还可以使用外部控制接口对作为车辆运动模拟器的汽车运动学/动力学模型54输入不同的控制量，模拟车辆不同类型的行驶状态。将算法处理结果与仿真场景给出的相应状态真值进行对比，判断感知/定位算法的性能。
其中，汽车运动学/动力学模型54可以运行在一台车载工控机上，通常通过以太网或CAN总线接收传感器信号，外部控制接口提供方向盘，换挡，油门/刹车等控制接口，以便完成驾驶员在环的相关测试。传感器模块53向算法模块52通过输出接口输出传感器原始数据。输出接口包括以太网接口和CAN接口两种
本发明实施例通过建立仿真场景，并获取无人驾驶测试算法的运算结果以确定无人驾驶测试算法的性能。实现对完整的自动驾驶方案进行测试的汽车模拟测试方案。具体地，本实施例具体实现对感知/定位算法的测试。
实施例四
如图6所示为本发明再一可选实施例提供的一种无人驾驶车辆模拟测试方法的工作流程图，包括：
步骤S601，建立仿真场景，生成仿真场景的仿真数据。
步骤S602，获取根据所述仿真数据所生产的传感器原始数据；
步骤S603，所述无人驾驶测试算法包括决策算法、规划算法、控制算法、感知算法或定位算法，获得所述无人驾驶测试算法对所述传感器原始数据进行处理后的感知结果和定位结果；
步骤S604，获得所述无人驾驶测试算法对所述感知结果和定位结果进行运算后对车辆的控制量，将所述控制量输入车辆运动模拟器；
步骤S605，获取车辆运动模拟器根据所述控制量所产生的车辆实际行驶轨迹，采用所述车辆实际行驶轨迹确定所述无人驾驶测试算法的性能。
如图7所示，本发明再一可选实施例的系统示意图，包括仿真场景模块71、算法模块72、传感器模块73和汽车运动学/动力学模块74，其中：
仿真场景模块71：包括道路，车道线，交通标识等信息，用于建立各种测试场景，使汽车能够完成尽可能多的道路场景的测试，并且能够提供场景中所有车辆，交通设施，行人的状态信息；
传感器模块73：能够根据汽车所在场景提供原始数据，如：激光雷达，毫米波雷达，摄像机，超声波，IMU，GPS等传感器原始数据，从而可以利用以上数据进行感知及定位算法验证；
汽车运动学/动力学模型74：包括汽车的运动学，动力学，悬架，发动机，换挡器等相关模型，保证测试结果对于真实路测具有较好的指导意义。
本发明实施例完成自动驾驶闭环测试。自动驾驶闭环测试是指同时对整个无人驾驶系统的算法进行仿真测试。
在执行步骤S601时，仿真场景模块71建立仿真场景，由传感器模块73执行步骤S602，根据汽车所在场景提供传感器原始数据，通过输出接口向算法模块72提供传感器原始数据，然后算法模块72执行步骤S603确定感知结果或定位结果。然后算法模块72执行步骤S604，确定车辆行驶所需的控制量，如发动机油门，前轮转向力矩，档位信息等，并通过输入接口将控制量发送给作为车辆运动模拟器的汽车运动学/动力学模型74，通过车辆运动模拟器根据所述控制量所产生的车辆实际行驶轨迹确定所述无人驾驶测试算法的性能。其中，汽车运动学/动力学模型74可以运行在一台车载工控机上，通常通过以太网或CAN总线接收传感器信号，输入接口和输出接口包括以太网接口和CAN接口两种。
本发明实施例通过建立仿真场景，并获取无人驾驶测试算法的运算结果以确定无人驾驶测试算法的性能。实现对完整的自动驾驶方案进行测试的汽车模拟测试方案。具体地，本实施例具体实现对自动驾驶闭环测试。
实施例五
如图8所示为本发明一实施例提供的一种无人驾驶车辆模拟测试装置的装置模块图，包括：
仿真场景建立模块801，用于：建立仿真场景，生成仿真场景的仿真数据；
测试运算模块802，用于：获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后的运算结果，根据所述运算结果确定无人驾驶测试算法的性能。
本发明实施例通过建立仿真场景，并获取无人驾驶测试算法的运算结果以确定无人驾驶测试算法的性能。
实施例六
本发明可选实施例提供的一种无人驾驶车辆模拟测试装置，包括：
仿真场景建立模块，用于：建立仿真场景，生成仿真场景的仿真数据；
测试运算模块，用于：获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后对车辆的控制量，将所述控制量输入车辆运动模拟器；
获取车辆运动模拟器根据所述控制量所产生的车辆实际行驶轨迹，采用所述车辆实际行驶轨迹确定所述无人驾驶测试算法的性能。
具体地，所述无人驾驶测试算法包括决策算法、规划算法和控制算法，决策算法根据仿真数据中的障碍物信息、交通标示牌信息和车道线信息判断车辆驾驶行为；
规划算法根据驾驶行为进行车辆行驶路径规划；
控制算法根据车辆行驶路径规划、本车的定位信息和航向信息，确定车辆行驶所需的控制量，将所述控制量输入车辆运动模拟器；
获取车辆运动模拟器根据所述控制量所产生的车辆实际行驶轨迹，采用所述车辆实际行驶轨迹确定决策算法、规划算法和控制算法的性能。
本发明实施例通过建立仿真场景，并获取无人驾驶测试算法的运算结果以确定无人驾驶测试算法的性能。实现对完整的自动驾驶方案进行测试的汽车模拟测试方案。具体地，本实施例具体实现对决策/规划/控制算法的测试。
实施例七
本发明另一可选实施例提供的一种无人驾驶车辆模拟测试装置，包括：
仿真场景建立模块，用于：建立仿真场景，生成仿真场景的仿真数据；
测试运算模块，用于：所述无人驾驶测试算法包括感知算法或定位算法，获取根据所述仿真数据所生产的传感器原始数据；
获得所述感知算法对所述传感器原始数据进行处理后的感知结果，或者获得所述定位算法对所述传感器原始数据进行处理后的定位结果；
将所述感知结果与所述仿真数据进行比较，根据比较结果确定所述感知算法的性能，或者将所述定位结果与所述仿真数据进行比较，根据比较结果确定所述定位算法的性能。
具体地，向车辆运动模拟器输入至少一个控制量，使得车辆运动模拟器模拟车辆的至少一个行车状态；
获取在所述行车状态下，根据所述仿真数据所生产的传感器原始数据；
获得所述感知算法对所述传感器原始数据进行处理后的感知结果，或者获得所述定位算法对所述传感器原始数据进行处理后的定位结果；
将所述感知结果与所述仿真数据进行比较，根据比较结果确定所述感知算法的性能，或者将所述定位结果与所述仿真数据进行比较，根据比较结果确定所述定位算法的性能。
本发明实施例通过建立仿真场景，并获取无人驾驶测试算法的运算结果以确定无人驾驶测试算法的性能。实现对完整的自动驾驶方案进行测试的汽车模拟测试方案。具体地，本实施例具体实现对感知/定位算法的测试。
实施例八
本发明再一可选实施例提供的一种无人驾驶车辆模拟测试装置，包括：
仿真场景建立模块，用于：建立仿真场景，生成仿真场景的仿真数据；
测试运算模块，用于：所述无人驾驶测试算法包括决策算法、规划算法、控制算法、感知算法或定位算法，获取根据所述仿真数据所生产的传感器原始数据；
获得所述无人驾驶测试算法对所述传感器原始数据进行处理后的感知结果和定位结果；
获得所述无人驾驶测试算法对所述感知结果和定位结果进行运算后对车辆的控制量，将所述控制量输入车辆运动模拟器；
获取车辆运动模拟器根据所述控制量所产生的车辆实际行驶轨迹，采用所述车辆实际行驶轨迹确定所述无人驾驶测试算法的性能。
本发明实施例通过建立仿真场景，并获取无人驾驶测试算法的运算结果以确定无人驾驶测试算法的性能。实现对完整的自动驾驶方案进行测试的汽车模拟测试方案。具体地，本实施例具体实现对自动驾驶闭环测试。
本发明第九实施例提供了一种非易失性计算机存储介质，所述计算机存储介质存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行上述任意方法实施方式中的无人驾驶车辆模拟测试方法。
如图9所示为本发明第十实施例提供的执行无人驾驶车辆模拟测试方法的电子设备的硬件结构示意图，其主要包括：至少一个处理器910；以及，与所述至少一个处理器910通信连接的存储器920；其中，所述存储器920存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器910执行，以使所述至少一个处理器能够执行如图1、图2、图4和图6所示的方法流程，图9中以一个处理器910为例。
执行无人驾驶车辆模拟测试方法的电子设备还可以包括：输入装置930和输出装置940。
处理器910、存储器920、输入装置930及显示装置940可以通过总线或者其他方式连接，图9中以通过总线连接为例。
存储器920作为一种非易失性计算机可读存储介质，可用于存储非易失性软件程序、非易失性计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的无人驾驶车辆模拟测试方法对应的程序指令/模块，例如，图1、图2、图4和图6所示的方法流程，或者附图8所示的仿真场景建立模块801和测试运算模块802。处理器910通过运行存储在存储器920中的非易失性软件程序、指令以及模块，从而执行各种功能应用以及数据处理，即实现上述实施例中的无人驾驶车辆模拟测试方法。
存储器920可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据无人驾驶车辆模拟测试装置的使用所创建的数据等。此外，存储器920可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非易失性固态存储器件。在一些实施例中，存储器920可选包括相对于处理器910远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至执行无人驾驶车辆模拟测试方法的装置。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
输入装置930可接收输入的用户点击，以及产生与无人驾驶车辆模拟测试装置的用户设置以及功能控制有关的信号输入。显示装置940可包括显示屏等显示设备。
在所述一个或者多个模块存储在所述存储器920中，当被所述一个或者多个处理器910运行时，执行上述任意方法实施例中的无人驾驶车辆模拟测试方法。
上述产品可执行本申请实施例所提供的方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。未在本实施例中详尽描述的技术细节，可参见本申请实施例所提供的方法。
本发明实施例的电子设备以多种形式存在，包括但不限于:
(1)电子控制单元(Electronic Control Unit，ECU)又称“行车电脑”、“车载电脑”等。主要由微处理器(CPU)、存储器(ROM、RAM)、输入/输出接口(I/O)、模数转换器(A/D)以及整形、驱动等大规模集成电路组成。
(2)移动通信设备:这类设备的特点是具备移动通信功能，并且以提供话音、数据通信为主要目标。这类终端包括:智能手机(例如iPhone)、多媒体手机、功能性手机，以及低端手机等。
(3)超移动个人计算机设备:这类设备属于个人计算机的范畴，有计算和处理功能，一般也具备移动上网特性。这类终端包括:PDA、MID和UMPC设备等，例如iPad。
(4)便携式娱乐设备:这类设备可以显示和播放多媒体内容。该类设备包括:音频、视频播放器(例如iPod)，掌上游戏机，电子书，以及智能玩具和便携式车载导航设备。
(5)服务器:提供计算服务的设备，服务器的构成包括处理器、硬盘、内存、系统总线等，服务器和通用的计算机架构类似，但是由于需要提供高可靠的服务，因此在处理能力、稳定性、可靠性、安全性、可扩展性、可管理性等方面要求较高。
(6)其他具有数据交互功能的电子装置。
此外，上述的存储器920中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台移动终端(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中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模块来实现本发明实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明实施例的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明实施例进行了详细的说明，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)
1.一种无人驾驶车辆模拟测试装置，其特征在于，包括：
仿真场景建立模块，用于：建立仿真场景，生成仿真场景的仿真数据；
测试运算模块，用于：获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后的运算结果，根据所述运算结果确定无人驾驶测试算法的性能。
2.根据权利要求1所述的无人驾驶车辆模拟测试装置，其特征在于，所述测试运算模块，具体用于：
获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后对车辆的控制量，将所述控制量输入车辆运动模拟器；
获取车辆运动模拟器根据所述控制量所产生的车辆实际行驶轨迹，采用所述车辆实际行驶轨迹确定所述无人驾驶测试算法的性能。
3.根据权利要求2所述的无人驾驶车辆模拟测试装置，其特征在于，所述无人驾驶测试算法包括决策算法、规划算法和控制算法，所述测试运算模块，具体用于：
决策算法根据仿真数据中的障碍物信息、交通标示牌信息和车道线信息判断车辆驾驶行为；
规划算法根据驾驶行为进行车辆行驶路径规划；
控制算法根据车辆行驶路径规划、本车的定位信息和航向信息，确定车辆行驶所需的控制量，将所述控制量输入车辆运动模拟器；
获取车辆运动模拟器根据所述控制量所产生的车辆实际行驶轨迹，采用所述车辆实际行驶轨迹确定决策算法、规划算法和控制算法的性能。
4.根据权利要求1所述的无人驾驶车辆模拟测试装置，其特征在于，所述无人驾驶测试算法包括感知算法或定位算法，所述测试运算模块，具体用于：
获取根据所述仿真数据所生产的传感器原始数据；
获得所述感知算法对所述传感器原始数据进行处理后的感知结果，或者获得所述定位算法对所述传感器原始数据进行处理后的定位结果；
将所述感知结果与所述仿真数据进行比较，根据比较结果确定所述感知算法的性能，或者将所述定位结果与所述仿真数据进行比较，根据比较结果确定所述定位算法的性能。
5.根据权利要求4所述的无人驾驶车辆模拟测试装置，其特征在于，所述测试运算模块，具体用于：
向车辆运动模拟器输入至少一个控制量，使得车辆运动模拟器模拟车辆的至少一个行车状态；
获取在所述行车状态下，根据所述仿真数据所生产的传感器原始数据；
获得所述感知算法对所述传感器原始数据进行处理后的感知结果，或者获得所述定位算法对所述传感器原始数据进行处理后的定位结果；
将所述感知结果与所述仿真数据进行比较，根据比较结果确定所述感知算法的性能，或者将所述定位结果与所述仿真数据进行比较，根据比较结果确定所述定位算法的性能。
6.根据权利要求1所述的无人驾驶车辆模拟测试装置，其特征在于，所述无人驾驶测试算法包括决策算法、规划算法、控制算法、感知算法或定位算法，所述测试运算模块，具体用于：
获取根据所述仿真数据所生产的传感器原始数据；
获得所述无人驾驶测试算法对所述传感器原始数据进行处理后的感知结果和定位结果；
获得所述无人驾驶测试算法对所述感知结果和定位结果进行运算后对车辆的控制量，将所述控制量输入车辆运动模拟器；
获取车辆运动模拟器根据所述控制量所产生的车辆实际行驶轨迹，采用所述车辆实际行驶轨迹确定所述无人驾驶测试算法的性能。
7.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够：
建立仿真场景，生成仿真场景的仿真数据；
获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后的运算结果，根据所述运算结果确定无人驾驶测试算法的性能。
8.根据权利要求7所述的电子设备，其特征在于，所述获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后的运算结果，根据所述运算结果确定无人驾驶测试算法的性能，具体包括：
获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后对车辆的控制量，将所述控制量输入车辆运动模拟器；
获取车辆运动模拟器根据所述控制量所产生的车辆实际行驶轨迹，采用所述车辆实际行驶轨迹确定所述无人驾驶测试算法的性能。
9.根据权利要求8所述的电子设备，其特征在于，所述无人驾驶测试算法包括决策算法、规划算法和控制算法，所述获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后的运算结果，根据所述运算结果确定无人驾驶测试算法的性能，具体包括：
决策算法根据仿真数据中的障碍物信息、交通标示牌信息和车道线信息判断车辆驾驶行为；
规划算法根据驾驶行为进行车辆行驶路径规划；
控制算法根据车辆行驶路径规划、本车的定位信息和航向信息，确定车辆行驶所需的控制量，将所述控制量输入车辆运动模拟器；
获取车辆运动模拟器根据所述控制量所产生的车辆实际行驶轨迹，采用所述车辆实际行驶轨迹确定决策算法、规划算法和控制算法的性能。
10.根据权利要求7所述的电子设备，其特征在于，所述无人驾驶测试算法包括感知算法或定位算法，所述获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后的运算结果，根据所述运算结果确定无人驾驶测试算法的性能，具体包括：
获取根据所述仿真数据所生产的传感器原始数据；
获得所述感知算法对所述传感器原始数据进行处理后的感知结果，或者获得所述定位算法对所述传感器原始数据进行处理后的定位结果；
将所述感知结果与所述仿真数据进行比较，根据比较结果确定所述感知算法的性能，或者将所述定位结果与所述仿真数据进行比较，根据比较结果确定所述定位算法的性能。
11.根据权利要求10所述的电子设备，其特征在于，所述获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后的运算结果，根据所述运算结果确定无人驾驶测试算法的性能，具体包括：
向车辆运动模拟器输入至少一个控制量，使得车辆运动模拟器模拟车辆的至少一个行车状态；
获取在所述行车状态下，根据所述仿真数据所生产的传感器原始数据；
获得所述感知算法对所述传感器原始数据进行处理后的感知结果，或者获得所述定位算法对所述传感器原始数据进行处理后的定位结果；
将所述感知结果与所述仿真数据进行比较，根据比较结果确定所述感知算法的性能，或者将所述定位结果与所述仿真数据进行比较，根据比较结果确定所述定位算法的性能。
12.根据权利要求7所述的电子设备，其特征在于，所述无人驾驶测试算法包括决策算法、规划算法、控制算法、感知算法或定位算法，所述获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后的运算结果，根据所述运算结果确定无人驾驶测试算法的性能，具体包括：
获取根据所述仿真数据所生产的传感器原始数据；
获得所述无人驾驶测试算法对所述传感器原始数据进行处理后的感知结果和定位结果；
获得所述无人驾驶测试算法对所述感知结果和定位结果进行运算后对车辆的控制量，将所述控制量输入车辆运动模拟器；
获取车辆运动模拟器根据所述控制量所产生的车辆实际行驶轨迹，采用所述车辆实际行驶轨迹确定所述无人驾驶测试算法的性能。
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