CN111862263A - 自动驾驶汽车测试场景构建方法、设备、存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种自动驾驶汽车测试场景构建方法、设备、存储介质,包括下述步骤:步骤S1.对窄道、弯道、坡道、直行道四类道路进行随机组合以生成虚拟地图,并在任意两个相接道路的端部中,控制其中一者逐步渐变以趋同于另一者从而实现衔接;步骤S2.在虚拟地图上指定出发地和目的地,根据出发地和目的地生成行车路径;步骤S3.在所述行车路径所涉及的道路上,随机生成障碍物。本发明通过对窄道、弯道、坡道、直行道四类进行随机组合,保障测试地图中道路种类的全面性,通过在行车路径所涉及的道路上随机生成障碍物,保障障碍物类型、位置的多元化,达到丰富测试场景、提高其多样性及变化性的目的。
Description
技术领域
本发明涉及自动驾驶领域,尤其涉及一种自动驾驶汽车测试场景构建方法、设备、存储介质。
背景技术
自动驾驶车辆在投入使用前需进行场景测试,现有的测试场景常见为人工参照车祸事故进行场景模拟,其测试场景中的道路类型全面性不足,且测试场景内容较为类似,无法实现多元化及全面性。
发明内容
本发明解决或部分解决现有技术中的不足之处,而提供一种自动驾驶汽车测试场景构建方法、设备、存储介质。
为此,提供一种自动驾驶汽车测试场景构建方法,包括下述步骤:
步骤S1.对窄道、弯道、坡道、直行道四类道路进行随机组合以生成虚拟地图,并在任意两个相接道路的端部中,控制其中一者逐步渐变以趋同于另一者从而实现衔接;
步骤S2.在虚拟地图上指定出发地和目的地,根据出发地和目的地生成行车路径;
步骤S3.在所述行车路径所涉及的道路上,随机生成障碍物。
作为优选方案,步骤S1进一步包括:事先对窄道、弯道、坡道、直行道四类道路中的每一类,随机生成符合其道路定义的形状。
作为优选方案,步骤S2进一步包括:根据出发地和目的地生成多条路径,并从中挑取最长长度的路径作为所述行车路径。
作为优选方案,所述障碍物包含动态障碍物及静态障碍物。
作为优选方案,步骤S3进一步包括:对所述静态障碍物,在指定区间内生成随机大小的体积,并固定于行车路径所涉及道路上的随机位置。
作为优选方案,步骤S3进一步包括:对所述动态障碍物,在指定区间内生成随机大小的体积,并置于行车路径所涉及道路上的随机位置,然后控制其朝向邻近的行车路径移动。
作为优选方案,所述动态障碍物的移动速度在设定区间内随机变化。
还提供一种设备,其中,该设备包括:
控制器;以及,
被安排
成存储计算机可执行指令的存储器,所述可执行指令在被执行时使所述控制器实现上述的方法。
还提供一种计算机可读存储介质,其中,所述计算机可读存储介质存储一个或多个程序,所述一个或多个程序当被控制器执行时,实现上述的方法。
有益效果:
本发明通过对窄道、弯道、坡道、直行道四类进行随机组合,保障测试地图中道路种类的全面性,通过在行车路径所涉及的道路上随机生成障碍物,保障障碍物类型、位置的多元化,达到丰富测试场景、提高其多样性及变化性的目的。
上述说明仅是本发明技术方案的概述,为了能够更清楚了解本发明的技术手段,而可依照说明书的内容予以实施,并且为了让本发明的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂,以下特举本发明的具体实施方式。
附图说明
通过阅读下文优选实施方式的详细描述,各种其他的优点和益处对于本领域普通技术人员将变得清楚明了。附图仅用于示出优选实施方式的目的,而并不认为是对本发明的限制。而且在整个附图中,用相同的参考符号表示相同的台件。在附图中:
图1示出了本发明的自动驾驶汽车测试场景构建方法的实施流程图;
图2为本发明的电子设备的结构示意图;
图3为本发明的计算机可读存储介质的结构示意图。
具体实施方式
本实施例的车辆为自动驾驶汽车,其上设有由常规激光传感器(Ibeo)、视觉传感器(双目视觉摄像头)、位置传感器(GPS)、前后雷达、主控电脑(Nuvo-5095GC工控机)所组成的自动驾驶系统,能够实施自动驾驶所需的常规传感检测及驾驶控制。
参见图1,本实施例的自动驾驶汽车测试场景构建方法,包括下述步骤S1-S3:
步骤S1.对窄道、弯道、坡道、直行道四类道路进行随机组合以生成虚拟地图,并在任意两个相接道路的端部中,控制其中一者逐步渐变以趋同于另一者从而实现衔接。
由于道路类型可划分为窄道、弯道、坡道、直行道四类,为保证全面性,选用窄道、弯道、坡道、直行道进行随机组合,具体地,在计算机上,事先对每一类道路类型,均随机生成符合其道路定义的形状,如对于窄道在设定区间内随机设置其道路宽度,对于弯道在设定区间内随机设置其弯道数量及弯道转弯度,对于坡道在设定区间内随机设置上坡/下坡的高度及陡峭度,对于直行道在设定区间内随机设定其长度距离。
四类道路均随机生成后,对四类道路进行随机组合从而生成虚拟地图,其中,对于每两个相接道路的端部,如窄道的一端A衔接直行道的一端B,控制A端朝靠近端面的方向,逐步渐变成B端,以实现两端的趋同,保障衔接的可能性。
步骤S2.在虚拟地图上指定出发地和目的地,根据出发地和目的地生成行车路径。
虚拟地图生成后,用户在虚拟地图通过鼠标指定出发地和目的地,计算机根据出发地和目的地在虚拟地图生成多条路径,为增大测试量,从中挑取出长度最长的路径作为行车路径。
步骤S3.在所述行车路径所涉及的道路上,随机生成障碍物。
生成行车路径后,对行车路径沿途涉及到的进行标记,为节省计算量,仅在具有标记的道路上随机生成障碍物,其中,障碍物分为动态障碍物及静态障碍物两种。
对于静态障碍物,其生成时先在指定区间内随机指定其体积,在生成后,将静态障碍物随机固定在具有标记的道路上,此后保持不动,以实现静态阻碍。
而对于动态障碍物,同样生成时先在指定区间内随机指定其体积,在生成后,将动态障碍物随机放置于具有标记的道路上,然后控制动态障碍物朝向其邻近的行车路径移动,以实现动态阻碍,优选地,为提高变化性,控制动态障碍物的移动速度在设定区间内进行随机变化。
本实施例通过对窄道、弯道、坡道、直行道四类进行随机组合,保障测试地图中道路种类的全面性,通过在行车路径所涉及的道路上随机生成障碍物,保障障碍物类型、位置的多元化,达到丰富测试场景、提高其多样性及变化性的目的。
需要说明的是:
本实施例所用的方法,可转化为可存储于计算机存储介质中的程序步骤及装置,通过被控制器调用执行的方式进行实施。
在此提供的算法和显示不与任何特定计算机、虚拟装置或者其它设备固有相关。各种通用装置也可以与基于在此的示教一起使用。根据上面的描述,构造这类装置所要求的结构是显而易见的。此外,本发明也不针对任何特定编程语言。应当明白,可以利用各种编程语言实现在此描述的本发明的内容,并且上面对特定语言所做的描述是为了披露本发明的最佳实施方式。
在此处所提供的说明书中,说明了大量具体细节。然而,能够理解,本发明的实施例可以在没有这些具体细节的情况下实践。在一些实例中,并未详细示出公知的方法、结构和技术,以便不模糊对本说明书的理解。
类似地,应当理解,为了精简本公开并帮助理解各个发明方面中的一个或多个,在上面对本发明的示例性实施例的描述中,本发明的各个特征有时被一起分组到单个实施例、图、或者对其的描述中。然而,并不应将该公开的方法解释成反映如下意图:即所要求保护的本发明要求比在每个权利要求中所明确记载的特征更多的特征。更确切地说,如下面的权利要求书所反映的那样,发明方面在于少于前面公开的单个实施例的所有特征。因此,遵循具体实施方式的权利要求书由此明确地并入该具体实施方式,其中每个权利要求本身都作为本发明的单独实施例。
本领域那些技术人员可以理解,可以对实施例中的设备中的模块进行自适应性地改变并且把它们设置在与该实施例不同的一个或多个设备中。可以把实施例中的模块或单元或组件组合成一个模块或单元或组件,以及此外可以把它们分成多个子模块或子单元或子组件。除了这样的特征和/或过程或者单元中的至少一些是相互排斥之外,可以采用任何组合对本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的所有特征以及如此公开的任何方法或者设备的所有过程或单元进行组合。除非另外明确陈述,本说明书(包括伴随的权利要求、摘要和附图)中公开的每个特征可以由提供相同、等同或相似目的的替代特征来代替。
此外,本领域的技术人员能够理解,尽管在此所述的一些实施例包括其它实施例中所包括的某些特征而不是其它特征,但是不同实施例的特征的组合意味着处于本发明的范围之内并且形成不同的实施例。例如,在下面的权利要求书中,所要求保护的实施例的任意之一都可以以任意的组合方式来使用。
本发明的各个部件实施例可以以硬件实现,或者以在一个或者多个处理器上运行的软件模块实现,或者以它们的组合实现。本发明还可以实现为用于执行这里所描述的方法的一部分或者全部的设备或者装置程序(例如,计算机程序和计算机程序产品)。这样的实现本发明的程序可以存储在计算机可读介质上,或者可以具有一个或者多个信号的形式。这样的信号可以从因特网网站上下载得到,或者在载体信号上提供,或者以任何其他形式提供。
例如,图2示出了根据本发明一个实施例的电子设备的结构示意图。该电子设备传统上包括处理器21和被安排成存储计算机可执行指令(程序代码)的存储器22。存储器22可以是诸如闪存、EEPROM(电可擦除可编程只读存储器)、EPROM、硬盘或者ROM之类的电子存储器。存储器22具有存储用于执行实施例中的任何方法步骤的程序代码24的存储空间23。例如,用于程序代码的存储空间23可以包括分别用于实现上面的方法中的各种步骤的各个程序代码24。这些程序代码可以从一个或者多个计算机程序产品中读出或者写入到这一个或者多个计算机程序产品中。这些计算机程序产品包括诸如硬盘,紧致盘(CD)、存储卡或者软盘之类的程序代码载体。这样的计算机程序产品通常为例如图3所述的计算机可读存储介质。该计算机可读存储介质可以具有与图2的电子设备中的存储器22类似布置的存储段、存储空间等。程序代码可以例如以适当形式进行压缩。通常,存储单元存储有用于执行根据本发明的方法步骤的程序代码31,即可以由诸如21之类的处理器读取的程序代码,当这些程序代码由电子设备运行时,导致该电子设备执行上面所描述的方法中的各个步骤。
应该注意的是上述实施例对本发明进行说明而不是对本发明进行限制,并且本领域技术人员在不脱离所附权利要求的范围的情况下可设计出替换实施例。在权利要求中,不应将位于括号之间的任何参考符号构造成对权利要求的限制。单词“包含”不排除存在未列在权利要求中的元件或步骤。位于元件之前的单词“一”或“一个”不排除存在多个这样的元件。本发明可以借助于包括有若干不同元件的硬件以及借助于适当编程的计算机来实现。在列举了若干装置的单元权利要求中,这些装置中的若干个可以是通过同一个硬件项来具体体现。单词第一、第二、以及第三等的使用不表示任何顺序。可将这些单词解释为名称。
Claims (9)
1.自动驾驶汽车测试场景构建方法,其特征在于,包括下述步骤:
步骤S1.对窄道、弯道、坡道、直行道四类道路进行随机组合以生成虚拟地图,并在任意两个相接道路的端部中,控制其中一者逐步渐变以趋同于另一者从而实现衔接;
步骤S2.在虚拟地图上指定出发地和目的地,根据出发地和目的地生成行车路径;
步骤S3.在所述行车路径所涉及的道路上,随机生成障碍物。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S1进一步包括:事先对窄道、弯道、坡道、直行道四类道路中的每一类,随机生成符合其道路定义的形状。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述障碍物包含动态障碍物及静态障碍物。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,步骤S3进一步包括:对所述静态障碍物,在指定区间内生成随机大小的体积,并固定于行车路径所涉及道路上的随机位置。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,步骤S3进一步包括:对所述动态障碍物,在指定区间内生成随机大小的体积,并置于行车路径所涉及道路上的随机位置,然后控制其朝向邻近的行车路径移动。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于:所述动态障碍物的移动速度在设定区间内随机变化。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,步骤S2进一步包括:根据出发地和目的地生成多条路径,并从中挑取最长长度的路径作为所述行车路径。
8.存储介质,其存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
9.设备,其中,该设备包括:
控制器;以及,
被安排成存储计算机可执行指令的存储器,所述可执行指令在被执行时使所述控制器实现如权利要求1-7任一项所述的方法。
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---|---|
CN (1) | CN111862263A (zh) |
Cited By (4)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112527940A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-03-19 | 上海商汤临港智能科技有限公司 | 一种仿真地图生成的方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN113256759A (zh) * | 2021-06-03 | 2021-08-13 | 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司 | 无人配送车行车地图更新方法、装置、配送车及存储介质 |
CN113538627A (zh) * | 2021-08-04 | 2021-10-22 | 北京赛目科技有限公司 | 一种地图描述文件的生成方法及装置 |
WO2024080168A1 (ja) * | 2022-10-12 | 2024-04-18 | ソフトバンクグループ株式会社 | 自動運転走行試験方法及びプログラム |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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 |
CN107063710A (zh) * | 2017-04-21 | 2017-08-18 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于测试无人车的方法和装置 |
CN107063711A (zh) * | 2017-04-21 | 2017-08-18 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于测试无人车的方法和装置 |
CN107221222A (zh) * | 2017-07-03 | 2017-09-29 | 扬州大学 | 一种面向工效评定的多模式驾驶模拟系统及其评定方法 |
CN108267322A (zh) * | 2017-01-03 | 2018-07-10 | 北京百度网讯科技有限公司 | 对自动驾驶性能进行测试的方法和系统 |
WO2019065409A1 (ja) * | 2017-09-29 | 2019-04-04 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 自動運転シミュレータ及び自動運転シミュレータ用地図生成方法 |
CN110689613A (zh) * | 2019-09-18 | 2020-01-14 | 广州大学 | 车辆道路仿真场景构建方法、装置、介质和设备 |
-
2020
- 2020-05-29 CN CN202010475101.XA patent/CN111862263A/zh active Pending
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
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 |
CN108267322A (zh) * | 2017-01-03 | 2018-07-10 | 北京百度网讯科技有限公司 | 对自动驾驶性能进行测试的方法和系统 |
CN107063710A (zh) * | 2017-04-21 | 2017-08-18 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于测试无人车的方法和装置 |
CN107063711A (zh) * | 2017-04-21 | 2017-08-18 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于测试无人车的方法和装置 |
CN107221222A (zh) * | 2017-07-03 | 2017-09-29 | 扬州大学 | 一种面向工效评定的多模式驾驶模拟系统及其评定方法 |
WO2019065409A1 (ja) * | 2017-09-29 | 2019-04-04 | 日立オートモティブシステムズ株式会社 | 自動運転シミュレータ及び自動運転シミュレータ用地図生成方法 |
CN110689613A (zh) * | 2019-09-18 | 2020-01-14 | 广州大学 | 车辆道路仿真场景构建方法、装置、介质和设备 |
Cited By (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112527940A (zh) * | 2020-12-18 | 2021-03-19 | 上海商汤临港智能科技有限公司 | 一种仿真地图生成的方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN113256759A (zh) * | 2021-06-03 | 2021-08-13 | 京东鲲鹏(江苏)科技有限公司 | 无人配送车行车地图更新方法、装置、配送车及存储介质 |
CN113538627A (zh) * | 2021-08-04 | 2021-10-22 | 北京赛目科技有限公司 | 一种地图描述文件的生成方法及装置 |
CN113538627B (zh) * | 2021-08-04 | 2024-03-29 | 北京赛目科技股份有限公司 | 一种地图描述文件的生成方法及装置 |
WO2024080168A1 (ja) * | 2022-10-12 | 2024-04-18 | ソフトバンクグループ株式会社 | 自動運転走行試験方法及びプログラム |
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