CN112213113A - 智能驾驶移动装置的现实道路测试场景选择及规划方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种智能驾驶移动装置的现实道路测试场景选择及规划方法，该方法如下：在加工过的地图库中搜索出满足筛选条件的道路加入初选路段集合；对初选路段集合，对于任一筛选条件，计算筛选条件对应确定的测试路段到测试路段集合中已有测试路段的最短路径加入到测试路段集合；将测试路段集合中的测试路段作去重处理得到无重复测试路段集合；计算无重复测试路段集合所有测试路段之间的最短测试路径，找出最短测试路径中的所有节点并计算所有节点间路径的长度；针对任意两节点，选择长度最短且不与已选择的节点间路径形成封闭环的一条节点间路径；直至所有节点间长度最短路径选择完毕。本发明测试效率最高，并能够保证测试覆盖度。
Description
技术领域
本发明属于智能驾驶移动装置道路测试技术领域，涉及一种智能驾驶移动装置的现实道路测试场景选择及规划方法、装置。
背景技术
目前地图厂商的路径规划功能，在已知A点和B点的情况下，规划A点到B点的路径，但是现有的路径规划不能满足测试试验中对多个场景。
目前地图没有道路特征信息，无法通过道路特征选择道路；
目前地图厂商提供的多个目标点的路径规划功能无法对轨迹进行优化，途径点顺序是需要用户自己调整的。
目前公开的局部道路信息提取方法，该方法通过ID搜索道路的方式，基于预先建立的道路地图索引列表、二进制文件索引列表和二进制道路文件，接收搜索位置和搜索范围；根据搜索位置及搜索范围，在道路地图索引列表中确定搜索道路ID；根据搜索道路ID，在二进制文件索引列表内查询与搜索道路ID对应的存储位置；查询到的存储位置为目标存储位置；在二进制道路文件的目标存储位置处获取二进制形式的道路信息。该方法的缺点是无法通过道路特征搜多道路。
目前公开的“一种路径规划方法及路径规划装置”，综合多方面交通信息实时对路径进行规划，从而尽可能地为用户提供最优路径的路径规划方法。该方法的缺点是通过避免拥堵路段节约时间为目的路径规划，试验测试的路径规划不是为避免拥堵，而是为了在行驶尽量少的重复里程通过所有的特征路段。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种智能驾驶移动装置的现实道路测试场景选择及规划方法，该方法能够按照用户需求自动选择现实道路中满足要求的测试场景，并对已选择的道路场景进行试验路径规划，以提高测试工作的效率，并保证测试覆盖度。
为了解决上述技术问题，本发明的智能驾驶移动装置的现实道路测试场景选择及规划方法如下：
在加工过的地图库中搜索出满足筛选条件的道路加入初选路段集合；
对初选路段集合，将其中一种筛选条件对应确定的两条测试路段加入测试路段集合，同时计算由该筛选条件对应确定的两条测试路段之间的最短路径作为初选最短路径；计算起点到各初选最短路径的最短路径，并从中选取一条长度最短的路径作为二次筛选最短路径加入到测试路段集合；对于其他筛选条件，计算筛选条件对应确定的测试路段到测试路段集合中已有测试路段的最短路径，作为二次筛选最短路径加入到测试路段集合；直至将所有筛选条件对应的二次筛选最短路径加入到测试路段集合；将测试路段集合中的测试路段作去重处理得到无重复测试路段集合；计算无重复测试路段集合所有测试路段之间的最短测试路径；找出最短测试路径中的所有节点并计算所有节点间路径的长度；针对任意两节点，选择长度最短且不与已选择的节点间路径形成封闭环的一条节点间路径；直至所有节点间长度最短路径选择完毕。
所述的筛选条件为为不同功能测试需要道路参数表和测试功能集合匹配的测试需求道路参数。
所述的筛选条件为含有道路特征参数的地图。
所述的筛选条件为测试需求道路参数和含有道路特征参数的地图。
所述含有道路特征参数的地图的获得方法如下：
从驾驶场景数据中提取道路特征，同时根据开源地图数据计算道路特征；将道路特征与开源地图上的道路轨迹匹配并将道路特征对应添加到开源地图上获得含有道路特征参数的地图。
进一步，还可以在开源地图上添加隧道、隧道长度、道路路面材质、道路坡度、道路曲率、是否有横风等特征信息获得含有道路特征参数的地图。
本发明的有益效果：
本发明能够按照用户需求自动选择现实道路中满足要求的测试场景，并对已选择的道路场景进行试验路径规划，在初选的道路集合中选择出测试路段；规划测试路段的前后顺序，使测试效率最高，并能够保证测试覆盖度。
附图说明
图1是本发明的总体流程图。
图2是含有道路特征参数地图的加工方法流程图。
图3是智能驾驶功能集合与初选路段集合的关系映射示意图。
图4是从初选集合中选择测试路段的方法的流程图。
具体实施方式
实施例1
如图1所示，本发明的智能驾驶移动装置的现实道路测试场景选择及规划方法包含以下步骤：
步骤一、为不同功能测试需要的道路参数表和测试功能集合匹配测试需求道路参数：
不同功能测试需要的道路参数表和测试功能集合可以通过人工分解录入的方式存储到数据库中。匹配测试需求道路参数由技术员根据公知常识匹配。
将匹配的测试需求道路参数，在加工过的地图库中搜索出满足各筛选条件的道路加入初选路段集合；
例如弯道半径、坡道坡度、路口、红绿灯、限速标识等均可以作为待搜索的测试需求道路参数项目，在参数项目下，可以细化到弯道半径250m，给定数值，也可以给定范围250m～500m。通过这个参数在地图库中去搜索满足该条件的道路，可能会搜索到多条，或者搜索不到，但最终都会反馈一个结果给用户，这个就是初选路段。当有多个参数一起搜索时，就会有更多的道路被搜索出来，不同搜索条件是或的关系，搜索出来的数量会较大。在弯道半径以外，还可以立交匝道、十字路口、环岛的方式搜索出对应道路。每个一个道路特征，无论是几何参数特征还是类型特征还是结构特征，都只能作为一个搜索或筛选条件。
步骤二、根据选择的测试路段规划试验路径。
a)、对初选路段集合，将一种筛选条件对应确定的两条测试路段加入测试路段集合，同时计算由该筛选条件对应确定的两条测试路段之间的最短路径作为初选最短路径；
b)、计算起点到各初选最短路径的最短路径，并从中选取一条长度最短的路径作为二次筛选最短路径加入到测试路段集合；
c)、计算另一个筛选条件对应确定的测试路段到测试路段集合中已有测试路段的最短路径，作为二次筛选最短路径加入到测试路段集合；
d)、重复步骤c)直至将所有筛选条件对应的二次筛选最短路径加入到测试路段集合；
e)、将测试路段集合中的测试路段作去重处理得到无重复测试路段集合；
f)、计算无重复测试路段集合所有测试路段之间的最短测试路径；
g)、找出最短测试路径中的所有节点，如果有一条以上的最短测试路径在一个点分叉，则将该点定义为节点，尽头的点也属于节点；
h)计算所有节点间路径的长度；
i)针对任意两节点，选择长度最短且不与已选择的节点间路径形成封闭环的一条节点间路径；
j)重复步骤i)直至所有节点间长度最短路径选择完毕。
实施例2
如图1所示，本发明的智能驾驶移动装置的现实道路测试场景选择及规划方法包含以下步骤：
步骤一、将含有道路特征参数的地图作为筛选条件，在加工过的地图库中搜索出满足各筛选条件的道路加入初选路段集合；
步骤二、根据选择的测试路段规划试验路径。
a)、对初选路段集合，将一种筛选条件对应确定的两条测试路段加入测试路段集合，同时计算由该筛选条件对应确定的两条测试路段之间的最短路径作为初选最短路径；
b)、计算起点到各初选最短路径的最短路径，并从中选取一条长度最短的路径作为二次筛选最短路径加入到测试路段集合；
c)、计算另一个筛选条件对应确定的测试路段到测试路段集合中已有测试路段的最短路径，作为二次筛选最短路径加入到测试路段集合；
d)、重复步骤c)直至将所有筛选条件对应的二次筛选最短路径加入到测试路段集合；
e)、将测试路段集合中的测试路段作去重处理得到无重复测试路段集合；
f)、计算无重复测试路段集合所有测试路段之间的最短测试路径；
g)、找出最短测试路径中的所有节点，如果有一条以上的最短测试路径在一个点分叉，则将该点定义为节点，尽头的点也属于节点；
h)计算所有节点间路径的长度；
i)针对任意两节点，选择长度最短且不与已选择的节点间路径形成封闭环的一条节点间路径；
j)重复步骤i)直至所有节点间长度最短路径选择完毕。
所述步骤一中的含有道路特征参数的地图的获得方法包括下述步骤：
步骤1、从驾驶场景数据中提取道路特征(其中包含经纬坐标、道路参数、限速、标志、标线等信息)，同时根据开源地图数据计算道路特征(其中包含轨迹点坐标、部分道路名称信息、曲率半径、坡道等信息)；
其中驾驶场景数据通过采集获得，开源地图数据来源于网络。
步骤2、通过人工标注的方式将道路特征和特征信息与开源地图上的道路轨迹匹配；并通过现有道路轨迹计算出对应的曲率信息；将道路特征、特征信息及曲率信息对应添加到开源地图上获得含有道路特征参数的地图。
实施例3
如图1所示，本发明的智能驾驶移动装置的现实道路测试场景选择及规划方法包含以下步骤：
步骤一、为不同功能测试需要的道路参数表和测试功能集合匹配测试需求道路参数：
不同功能测试需要的道路参数表和测试功能集合可以通过人工分解录入的方式存储到数据库中。匹配测试需求道路参数由技术员根据公知常识匹配。
将匹配的测试需求道路参数、含有道路特征参数的地图作为筛选条件,筛选条件还可以是输入的其他条件，在加工过的地图库中搜索出满足各筛选条件的道路加入初选路段集合；其中测试需求道路参数、含有道路特征参数的地图、输入的其他条件(如:限定区域范围)均可以单独作为筛选条件，也可以两个或三个组合作为筛选条件。
例如弯道半径、坡道坡度、路口、红绿灯、限速标识等均可以作为待搜索的测试需求道路参数项目，在参数项目下，可以细化到弯道半径250m，给定数值，也可以给定范围250m～500m。通过这个参数在地图库中去搜索满足该条件的道路，可能会搜索到多条，或者搜索不到，但最终都会反馈一个结果给用户，这个就是初选路段。当有多个参数一起搜索时，就会有更多的道路被搜索出来，不同搜索条件是或的关系，搜索出来的数量会较大。在弯道半径以外，还可以立交匝道、十字路口、环岛的方式搜索出对应道路。每个一个道路特征，无论是几何参数特征还是类型特征还是结构特征，都只能作为一个搜索或筛选条件。
步骤三、根据选择的测试路段规划试验路径。
a)、对初选路段集合，将一种筛选条件对应确定的两条测试路段加入测试路段集合，同时计算由该筛选条件对应确定的两条测试路段之间的最短路径作为初选最短路径；
b)、计算起点到各初选最短路径的最短路径，并从中选取一条长度最短的路径作为二次筛选最短路径加入到测试路段集合；
c)、计算另一个筛选条件对应确定的测试路段到测试路段集合中已有测试路段的最短路径，作为二次筛选最短路径加入到测试路段集合；
d)、重复步骤c)直至将所有筛选条件对应的二次筛选最短路径加入到测试路段集合；
e)、将测试路段集合中的测试路段作去重处理得到无重复测试路段集合；
f)、计算无重复测试路段集合所有测试路段之间的最短测试路径；
g)、找出最短测试路径中的所有节点，如果有一条以上的最短测试路径在一个点分叉，则将该点定义为节点，尽头的点也属于节点；
h)计算所有节点间路径的长度；
i)针对任意两节点，选择长度最短且不与已选择的节点间路径形成封闭环的一条节点间路径；
j)重复步骤i)直至所有节点间长度最短路径选择完毕。
所述步骤二中的含有道路特征参数的地图的获得方法包括下述步骤：
步骤1、从驾驶场景数据中提取道路特征(其中包含经纬坐标、道路参数、限速、标志、标线等信息)，同时根据开源地图数据计算道路特征(其中包含轨迹点坐标、部分道路名称信息、曲率半径、坡道等信息)；
其中驾驶场景数据通过采集获得，开源地图数据来源于网络。
在道路特征基础上增加隧道，隧道长度，道路路面材质，道路坡度，道路曲率，是否有横风等特征信息。
步骤2、通过人工标注的方式将道路特征和特征信息与开源地图上的道路轨迹匹配；并通过现有道路轨迹计算出对应的曲率信息；将道路特征、特征信息及曲率信息对应添加到开源地图上获得含有道路特征参数的地图。
本发明通过计算、提取、标注等方式将道路特征、交通设施等信息与道路轨迹进行关联，使用户能够通过道路特征、交通设施或其他有用信息搜索到道路轨迹坐标。
Claims (6)
1.一种智能驾驶移动装置的现实道路测试场景选择及规划方法，其特征在于该方法如下：
在加工过的地图库中搜索出满足筛选条件的道路加入初选路段集合；
对初选路段集合，将其中一种筛选条件对应确定的两条测试路段加入测试路段集合，同时计算由该筛选条件对应确定的两条测试路段之间的最短路径作为初选最短路径；计算起点到各初选最短路径的最短路径，并从中选取一条长度最短的路径作为二次筛选最短路径加入到测试路段集合；对于其他筛选条件，计算筛选条件对应确定的测试路段到测试路段集合中已有测试路段的最短路径，作为二次筛选最短路径加入到测试路段集合；直至将所有筛选条件对应的二次筛选最短路径加入到测试路段集合；将测试路段集合中的测试路段作去重处理得到无重复测试路段集合；计算无重复测试路段集合所有测试路段之间的最短测试路径；找出最短测试路径中的所有节点并计算所有节点间路径的长度；针对任意两节点，选择长度最短且不与已选择的节点间路径形成封闭环的一条节点间路径；直至所有节点间长度最短路径选择完毕。
2.根据权利要求1所述的智能驾驶移动装置的现实道路测试场景选择及规划方法，其特征在于所述的筛选条件为为不同功能测试需要道路参数表和测试功能集合匹配的测试需求道路参数。
3.根据权利要求1所述的智能驾驶移动装置的现实道路测试场景选择及规划方法，其特征在于所述的筛选条件为含有道路特征参数的地图。
4.根据权利要求1所述的智能驾驶移动装置的现实道路测试场景选择及规划方法，其特征在于所述的筛选条件为测试需求道路参数和含有道路特征参数的地图。
5.根据权利要求3或4所述的智能驾驶移动装置的现实道路测试场景选择及规划方法，其特征在于所述含有道路特征参数的地图的获得方法如下：
从驾驶场景数据中提取道路特征，同时根据开源地图数据计算道路特征；将道路特征与开源地图上的道路轨迹匹配并将道路特征对应添加到开源地图上获得含有道路特征参数的地图。
6.根据权利要求5所述的智能驾驶移动装置的现实道路测试场景选择及规划方法，其特征在于还可以在开源地图上添加隧道、隧道长度、道路路面材质、道路坡度、道路曲率、是否有横风等特征信息获得含有道路特征参数的地图。
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