CN111881121A - 一种自动驾驶数据填充方法和装置 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供一种自动驾驶数据填充方法和装置，通过对采集数据的分析，基于预设数理模型，来补充采集过程中，传感器在没有检测到目标时，其运动轨迹为空白的情况。将数理模型计算所得的数据，填补进转换数据集中，使转换的仿真场景中每个交通目标均有完整的轨迹，无中途创建目标的现象，对于仿真测试的交互性，场景的完整性，有着相应的完善。通过对采集空白数据的补充，来形成场景中每个目标的完整轨迹，进而转换为仿真场景，使得场景更加完整，对于测试验证也有更好的效果。

Description

一种自动驾驶数据填充方法和装置

技术领域

本发明实施例涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种自动驾驶数据填充 方法和装置。

背景技术

随着移动互联网的流量天花板逐渐见顶，互联网与实体行业如农业、 工业、建筑行业和服务行业等传统行业的数字融合将成为新的趋势，产业 互联网结合5G和云计算等技术将加快实体经济转型。汽车作为产业互联 网场景下必不可少的智能移动设备，随着新一代的汽车技术革命如新能 源、智能网联、自动驾驶的创新，将结合不同落地场景打造可复制循环的 商业模式闭环。

自动驾驶是指智能汽车通过安装配备在车上的传感器设备(包括2D摄 影视觉感知、激光雷达、毫米波雷达等)感知汽车周围的驾驶环境，结合导 航的高精度地图，进行快速的运算与分析，在不断模拟和深度学习潜在的 路况环境并作出判断，进一步借助算法规划汽车最理想或最合适的行驶路 线及方式，再通过芯片反馈给控制系统进行刹车、方向盘控制等实际操作 动作。

目前随着自动驾驶车辆技术的进步和推广，具备自动驾驶及辅助驾驶 能力的车辆使用量越来越大，为了提高自动驾驶车辆运行的可靠性和稳定 性，均需要对自动驾驶车辆运行使用的自动驾驶系统及车辆的整体运行能 力进行仿真检测作业。对比以往从实车采集数据到仿真场景的转换中，对 于仿真场景中的目标，往往只复现有采集数据的轨迹，在场景中途创建其 目标，无数据时，将目标进行删除，整个复现场景中存在目标的多次中途 突然创建，对于目标的轨迹未能进行完整的还原。复现场景的场景完整性 有待提升，整个场景中的交通目标运动轨迹也不符合逻辑。

仿真平台对于采集数据到仿真场景的转化，一直处于复现有数据的部 分。仿真场景在某个时间点创建出目标，使得目标出现闪现的状况，对于 真实采集过程中，传感器检测到目标前的数据未进行填充。导致场景完整 度较为缺失，仿真测试过程中达不到相应的测试效果。

发明内容

本发明实施例提供一种自动驾驶数据填充方法和装置，用以填充采集过 程中传感器在检测到目标前空白的数据部分，从而使得在转换到仿真场景时， 目标轨迹完整，无中途创建目标的现象，解决了测试场景完整度不够的情况。

第一方面，本发明实施例提供一种自动驾驶数据填充方法，包括：

基于实车采集数据中的时间点集合，得到每个目标首次检测的时间点t 以及对应的速度v；

基于时间点t、速度v和预设系数得到各目标的初始位置区间，并基于各 目标出现的先后顺序在初始位置区间中取值，以作为各目标的初始位置，并 得到各目标车在初始位置至检测位置之间的运动轨迹。

作为优选的，基于实车采集数据中的时间点集合前，还包括：

从实车采集的Can数据集中，抽取转换为仿真场景所需的数据，得到每 个目标的轨迹。

作为优选的，还包括：

从所述Can数据集中传感器检测到每个目标的时间点集合，以得到各目 标被检测到数据的先后顺序。

作为优选的，以得到各目标被检测到数据的先后顺序后，还包括：

基于每个目标的时间点集合得到每个目标需要填补的数据及对应的时间 点。

作为优选的，初始位置区间为[k₁*v*t，k₂*v*t]，其中k₁和k₂为不同场景 下的比例系数。

作为优选的，并得到各目标车在初始位置至检测位置之间的运动轨迹， 具体包括：

并基于所述初始位置、时间点t和首次检测位置得到各目标车在初始位 置至检测位置之间的速度，以形成填充数据集。

作为优选的，还包括：

将填充数据集转成对标Openscenario的工程文件，导入到仿真平台中 以生成仿真场景。

第二方面，本发明实施例提供一种自动驾驶数据填充装置，包括：

第一模块，用于基于实车采集数据中的时间点集合，得到每个目标首次 检测的时间点t以及对应的速度v；

第二模块，用于基于时间点t、速度v和预设系数得到各目标的初始位置 区间，并基于各目标出现的先后顺序在初始位置区间中取值，以作为各目标 的初始位置，并得到各目标车在初始位置至检测位置之间的运动轨迹。

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存 储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序 时实现如本发明第一方面实施例所述自动驾驶数据填充方法的步骤。

第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存 储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如本发明第一方面实施 例所述自动驾驶数据填充方法的步骤。

本发明实施例提供的一种自动驾驶数据填充方法和装置，通过对采集数 据的分析，基于预设数理模型，来补充采集过程中，传感器在没有检测到目 标时，其运动轨迹为空白的情况。将数理模型计算所得的数据，填补进转换 数据集中，使转换的仿真场景中每个交通目标均有完整的轨迹，无中途创建 目标的现象，对于仿真测试的交互性，场景的完整性，有着相应的完善。通 过对采集空白数据的补充，来形成场景中每个目标的完整轨迹，进而转换为 仿真场景，使得场景更加完整，对于测试验证也有更好的效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，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 不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为根据本发明实施例的自动驾驶数据填充方法流程框图；

图2为根据本发明实施例的实体结构示意图。

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 得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本申请实施例中的术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能 理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此， 限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特 征。本申请的描述中，术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图 在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列部件或单元的系统、产品或设备 没有限定于已列出的部件或单元，而是可选地还包括没有列出的部件或单元， 或可选地还包括对于这些产品或设备固有的其它部件或单元。本申请的描述 中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的 限定。

在本文中提及“实施例”意味着，结合实施例描述的特定特征、结构或 特性可以包含在本申请的至少一个实施例中。在说明书中的各个位置出现该 短语并不一定均是指相同的实施例，也不是与其它实施例互斥的独立的或备 选的实施例。本领域技术人员显式地和隐式地理解的是，本文所描述的实施 例可以与其它实施例相结合。

目前随着自动驾驶车辆技术的进步和推广，具备自动驾驶及辅助驾驶 能力的车辆使用量越来越大，为了提高自动驾驶车辆运行的可靠性和稳定 性，均需要对自动驾驶车辆运行使用的自动驾驶系统及车辆的整体运行能 力进行仿真检测作业。对比以往从实车采集数据到仿真场景的转换中，对 于仿真场景中的目标，往往只复现有采集数据的轨迹，在场景中途创建其 目标，无数据时，将目标进行删除，整个复现场景中存在目标的多次中途 突然创建，对于目标的轨迹未能进行完整的还原。复现场景的场景完整性 有待提升，整个场景中的交通目标运动轨迹也不符合逻辑。

仿真平台对于采集数据到仿真场景的转化，一直处于复现有数据的部分。 仿真场景在某个时间点创建出目标，使得目标出现闪现的状况，对于真实采 集过程中，传感器检测到目标前的数据未进行填充。导致场景完整度较为缺 失，仿真测试过程中达不到相应的测试效果。

因此，本发明实施例通过对采集数据的分析，基于预设数理模型，来补 充采集过程中，传感器在没有检测到目标时，其运动轨迹为空白的情况。将 数理模型计算所得的数据，填补进转换数据集中，使转换的仿真场景中每个 交通目标均有完整的轨迹，无中途创建目标的现象，对于仿真测试的交互性， 场景的完整性，有着相应的完善。通过对采集空白数据的补充，来形成场景 中每个目标的完整轨迹，进而转换为仿真场景，使得场景更加完整，对于测 试验证也有更好的效果。以下将通过多个实施例进行展开说明和介绍。

图1至图2为本发明实施例提供一种自动驾驶数据填充方法，包括：

基于实车采集数据中的时间点集合，得到每个目标首次检测的时间点t 以及对应的速度v；

基于时间点t、速度v和预设系数得到各目标的初始位置区间，并基于各 目标出现的先后顺序在初始位置区间中取值，以作为各目标的初始位置，并 得到各目标车在初始位置至检测位置之间的运动轨迹。

在本实施例中，通过对采集空白数据的补充，来形成场景中每个目标 的完整轨迹，进而转换为仿真场景，来补充采集过程中，传感器在没有检 测到目标时，其运动轨迹为空白的情况，无中途创建目标的现象，对于仿 真测试的交互性有着相应的完善，使得场景更加完整，对于测试验证也有 更好的效果。

在上述实施例的基础上，作为一种优选的实施方式，基于实车采集数据 中的时间点集合前，还包括：

从实车采集的Can数据集中，抽取转换为仿真场景所需的数据，得到每 个目标的轨迹。

由于采集过程中，传感器感知到目标时，才会采集下目标的相应数据， 而在传感器感知到目标以前这段数据为空白，导致每个目标的运动轨迹_时间 并不匹配，过去的转换方式以仿真场景运行到相应时间点时，于仿真过程中 创建目标，这样使得仿真场景完整性不够，当自车受控制模块改变了行驶轨 迹时，会使仿真场景中的目标运动轨迹有所改变，无法真实还原。

本实施例中，从实车采集的Can数据集中，抽取转换为仿真场景所需的 数据，得到每个目标的轨迹，得到传感器感知不到目标的时间点(即感知到 目标的初始时间点)，以根据采集目标得到的运动轨迹获得目标的数据被采 集前的运动轨迹。

在上述各实施例的基础上，作为一种优选的实施方式，还包括：

从所述Can数据集中传感器检测到每个目标的时间点集合，以得到各目 标被检测到数据的先后顺序。

在本实施例中，抽取采集过程中，传感器检测到每个目标的时间点集合。 根据所需还原场景的Can数据集，可以得到每个目标被检测到数据的时间点， 从而得到相应的先后顺序。

在上述各实施例的基础上，作为一种优选的实施方式，以得到各目标被 检测到数据的先后顺序后，还包括：

基于每个目标的时间点集合得到每个目标需要填补的数据及对应的时间 点。

在本实施例中，同时还需得到每个目标需要填补的数据及对应时间点， 如采集过程中，传感器在5s时检测到目标A，8s时检测到目标B，即该场景 转换到仿真场景时，目标A需要补充5s前的数据，目标B需要补充8s前的 数据。

在上述各实施例的基础上，作为一种优选的实施方式，初始位置区间为 [k₁*v*t，k₂*v*t]，其中k₁和k₂为不同场景下的比例系数。

在本实施例中，根据数理逻辑填补数据：为避免目标运动轨迹不合理， 出现穿车的现象。由数据逻辑来补充数据，得到较为合理的运动轨迹，从而 满足测试需求。规则如下：根据先后顺序，得到目标初始位置，由检测到的 距离及时间得到相应的速度，从而保证目标运动到检测点时，符合速度和时 间点，与填补后的真实轨迹实现连接。

在本实施例中，具体的，根据抽取出的时间点集合，得到每个目标检测 的先后时间点t及对应的速度v。其初始位置S从[0.4*v*t，1.6*v*t]之间取 值(系数可根据场景调整)。

在上述各实施例的基础上，作为一种优选的实施方式，并得到各目标车 在初始位置至检测位置之间的运动轨迹，具体包括：

并基于所述初始位置、时间点t和首次检测位置得到各目标车在初始位 置至检测位置之间的速度，以形成填充数据集。

在本实施例中，为保证填补的轨迹中，各个目标之间无穿车，撞车等不 符合逻辑的现象，各个目标初始位置满足：t<t1时，s<s1，即保证先出现的目 标，初始位置较近，后出现的目标初始位置较远，目标在该段区间的速度v1＝ s/t。即获得了空白段的运动轨迹，且不存在不同目标轨迹之间出现轨迹线交 叉的现象(穿车、撞车)。完成了空白数据的填补，且能与后续运动轨迹衔 接上。

在上述各实施例的基础上，作为一种优选的实施方式，还包括：

将填充数据集转成对标Openscenario的工程文件，导入到仿真平台中 以生成仿真场景。这样生成的场景每个目标轨迹完整，逻辑性好。

本发明实施例还提供一种自动驾驶数据填充装置，基于上述各实施例中 的自动驾驶数据填充方法，包括：

第一模块，用于基于实车采集数据中的时间点集合，得到每个目标首次 检测的时间点t以及对应的速度v；

第二模块，用于基于时间点t、速度v和预设系数得到各目标的初始位置 区间，并基于各目标出现的先后顺序在初始位置区间中取值，以作为各目标 的初始位置，并得到各目标车在初始位置至检测位置之间的运动轨迹。

图2示例了一种实体结构示意图，如图2所示，该服务器可以包括：处 理器(processor)810、通信接口(Communications Interface)820、存储器 (memory)830和通信总线840，其中，处理器810，通信接口820，存储器830 通过通信总线840完成相互间的通信。处理器810可以调用存储器830中的 逻辑指令，以执行如下方法：

基于实车采集数据中的时间点集合，得到每个目标首次检测的时间点t 以及对应的速度v；

基于时间点t、速度v和预设系数得到各目标的初始位置区间，并基于各 目标出现的先后顺序在初始位置区间中取值，以作为各目标的初始位置，并 得到各目标车在初始位置至检测位置之间的运动轨迹。

此外，上述的存储器830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。

第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存 储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如本发明第一方面实施 例所述自动驾驶数据填充方法的步骤。例如包括：

基于实车采集数据中的时间点集合，得到每个目标首次检测的时间点t 以及对应的速度v；

基于时间点t、速度v和预设系数得到各目标的初始位置区间，并基于各 目标出现的先后顺序在初始位置区间中取值，以作为各目标的初始位置，并 得到各目标车在初始位置至检测位置之间的运动轨迹。

综上所述，本发明实施例提供的一种自动驾驶数据填充方法和装置，通 过对采集数据的分析，基于预设数理模型，来补充采集过程中，传感器在没 有检测到目标时，其运动轨迹为空白的情况。将数理模型计算所得的数据， 填补进转换数据集中，使转换的仿真场景中每个交通目标均有完整的轨迹， 无中途创建目标的现象，对于仿真测试的交互性，场景的完整性，有着相应 的完善。通过对采集空白数据的补充，来形成场景中每个目标的完整轨迹， 进而转换为仿真场景，使得场景更加完整，对于测试验证也有更好的效果。

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 (10)

1.一种自动驾驶数据填充方法，其特征在于，包括：

基于实车采集数据中的时间点集合，得到每个目标首次检测的时间点t以及对应的速度v；

基于时间点t、速度v和预设系数得到各目标的初始位置区间，并基于各目标出现的先后顺序在初始位置区间中取值，以作为各目标的初始位置，并得到各目标车在初始位置至检测位置之间的运动轨迹。

2.根据权利要求1所述的自动驾驶数据填充方法，其特征在于，基于实车采集数据中的时间点集合前，还包括：

从实车采集的Can数据集中，抽取转换为仿真场景所需的数据，得到每个目标的轨迹。

3.根据权利要求2所述的自动驾驶数据填充方法，其特征在于，还包括：

从所述Can数据集中传感器检测到每个目标的时间点集合，以得到各目标被检测到数据的先后顺序。

4.根据权利要求3所述的自动驾驶数据填充方法，其特征在于，以得到各目标被检测到数据的先后顺序后，还包括：

基于每个目标的时间点集合得到每个目标需要填补的数据及对应的时间点。

5.根据权利要求1所述的自动驾驶数据填充方法，其特征在于，初始位置区间为[k₁*v*t，k₂*v*t]，其中k₁和k₂为不同场景下的比例系数。

6.根据权利要求1所述的自动驾驶数据填充方法，其特征在于，并得到各目标车在初始位置至检测位置之间的运动轨迹，具体包括：

并基于所述初始位置、时间点t和首次检测位置得到各目标车在初始位置至检测位置之间的速度，以形成填充数据集。

7.根据权利要求1所述的自动驾驶数据填充方法，其特征在于，还包括：

将填充数据集转成对标Openscenario的工程文件，导入到仿真平台中以生成仿真场景。

8.一种自动驾驶数据填充装置，其特征在于，包括：

第一模块，用于基于实车采集数据中的时间点集合，得到每个目标首次检测的时间点t以及对应的速度v；

第二模块，用于基于时间点t、速度v和预设系数得到各目标的初始位置区间，并基于各目标出现的先后顺序在初始位置区间中取值，以作为各目标的初始位置，并得到各目标车在初始位置至检测位置之间的运动轨迹。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述自动驾驶数据填充方法的步骤。

10.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述自动驾驶数据填充方法的步骤。

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