CN112254981B - 模拟驾驶环境下的车辆测试方法、装置 - Google Patents

Abstract

本申请的实施例提供了一种模拟驾驶环境下的车辆测试方法、装置。该方法包括：获取模拟驾驶环境的信任值，所述信任值用于表征所述模拟驾驶环境相对于真实驾驶环境的真实程度，所述模拟驾驶环境包括至少一个模拟场景；通过所述信任值，对待测试车辆在所述模拟驾驶环境中进行测试时实际合格的场景数进行校正，得到所述待测试车辆在所述模拟驾驶环境中理想合格的场景数；根据所述理想合格的场景数与预定阈值之间的大小关系，测试所述待测试车辆的合格性。本申请实施例的技术方案考虑了对用于车辆测试的模拟驾驶环境的信任程度，从而提高了通过模拟驾驶环境对车辆进行测试的准确性。

Description

模拟驾驶环境下的车辆测试方法、装置

技术领域

本申请涉及人工智能及无人驾驶技术领域，具体而言，涉及一种模拟驾驶环境下的车辆测试方法、装置。

背景技术

随着人工智能以及无人驾驶等技术的发展，对车辆进行测试的要求也越来越苛刻。例如，在车辆测试中，一般通过路侧设备检测真实场景，形成模拟驾驶环境，然后将模拟驾驶环境下发给测试场的真实车辆，通过真实车辆在模拟驾驶环境下做出的状态反映来测试车辆是否通过测试。然而，车辆在模拟驾驶环境下的测试结果的可信性得不到很好的保证，基于此，如何能够提高通过模拟驾驶环境对车辆进行测试的准确性是亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请的实施例提供了一种模拟驾驶环境下的车辆测试方法、装置、计算机程序产品或计算机程序、计算机可读介质、及电子设备，至少从一定程度上可以提高通过模拟驾驶环境对车辆进行测试的准确性。

本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种模拟驾驶环境下的车辆测试方法，所述方法包括：获取模拟驾驶环境的信任值，所述信任值用于表征所述模拟驾驶环境相对于真实驾驶环境的真实程度，所述模拟驾驶环境包括至少一个模拟场景；通过所述信任值，对待测试车辆在所述模拟驾驶环境中进行测试时实际合格的场景数进行校正，得到所述待测试车辆在所述模拟驾驶环境中理想合格的场景数；根据所述理想合格的场景数与预定阈值之间的大小关系，测试所述待测试车辆的合格性。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种模拟驾驶环境下的车辆测试装置，所述装置包括：获取单元，被用于获取模拟驾驶环境的信任值，所述信任值用于表征所述模拟驾驶环境相对于真实驾驶环境的真实程度，所述模拟驾驶环境包括至少一个模拟场景；校正单元，被用于通过所述信任值，对待测试车辆在所述模拟驾驶环境中进行测试时实际合格的场景数进行校正，得到所述待测试车辆在所述模拟驾驶环境中理想合格的场景数；测试单元，被用于根据所述理想合格的场景数与预定阈值之间的大小关系，测试所述待测试车辆的合格性。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述获取单元配置为：分别获取所述模拟驾驶环境中各个模拟场景的子信任值，所述子信任值用于表征所述模拟驾驶环境中的模拟场景相对于真实场景的真实程度；基于所述各个模拟场景的子信任值，确定所述模拟驾驶环境的信任值。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述子信任值包括第一子信任值，所述获取单元配置为：针对所述模拟驾驶环境中的每一个模拟场景，获取在所述模拟场景中进行测试时参与的车辆数，和测试正确的车辆数；根据参与的车辆数和测试正确的车辆数，确定所述模拟场景的测试正确率，以将所述测试正确率作为所述模拟场景的第一子信任值。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述模拟驾驶环境的信任值包括最高信任值和最低信任值，所述获取单元配置为：将所述第一子信任值中的最大值确定为所述模拟驾驶环境的最高信任值；将所述第一子信任值中的最小值确定为所述模拟驾驶环境的最低信任值。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述子信任值包括第一子信任值和第二子信任值，所述获取单元配置为：针对所述模拟驾驶环境中的每一个模拟场景，根据所述模拟场景中进行测试时参与的车辆数，和测试正确的车辆数，确定所述模拟场景的测试正确率，以将所述测试正确率作为所述模拟场景的第一子信任值；根据历史上在真实场景下的第一交通事故率，和所述真实场景对应的模拟场景下的第二交通事故率，确定所述模拟场景的第二子信任值，所述第二子信任值用于表征所述第二交通事故率与所述第一交通事故率的接近程度。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述模拟驾驶环境的信任值包括最高信任值和最低信任值，所述获取单元配置为：将所述第一子信任值中的最大值与第二子信任值中的最大值之间的积确定为所述模拟驾驶环境的最高信任值；将所述第一子信任值中的最小值与第二子信任值中的最小值之间的积确定为所述模拟驾驶环境的最低信任值。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述理想合格的场景数包括下界场景数和上界场景数，所述校正单元配置为：通过最高信任值对待测试车辆在所述模拟驾驶环境中进行测试时实际合格的场景数进行校正，得到所述下界场景数；通过最低信任值对待测试车辆在所述模拟驾驶环境中进行测试时实际合格的场景数进行校正，得到所述上界场景数，所述下界场景数小于所述上界场景数。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述测试单元配置为：在所述下界场景数大于所述预定阈值时，确定所述待测试车辆测试合格；在所述上界场景数小于所述预定阈值时，确定所述待测试车辆测试不合格。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，在所述下界场景数小于或者等于所述预定阈值，且上界场景数大于或者等于所述预定阈值时，所述测试单元配置为：分别将所述上界场景数与下界场景数之间的差值、所述上界场景数与所述预定阈值之间的差值确定为第一差值和第二差值；生成一个服从0-1均匀分布的随机变量值；在所述第二差值与所述第一差值之间的比值大于或等于所述随机变量值时，确定所述待测试车辆测试合格；在所述第二差值与所述第一差值之间的比值小于所述随机变量值时，确定所述待测试车辆测试不合格。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述第一方面或者第一方面的各种可选实现方式中提供的方法。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述实施例中所述的模拟驾驶环境下的车辆测试方法。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种电子设备，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时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中所述的模拟驾驶环境下的车辆测试方法。

在本申请的一些实施例所提供的技术方案中，通过用于表征所述模拟驾驶环境相对于真实驾驶环境的真实程度的信任值，对待测试车辆在所述模拟驾驶环境中进行测试时实际合格的场景数进行校正，得到所述待测试车辆在所述模拟驾驶环境中理想合格的场景数，并根据所述理想合格的场景数与预定阈值之间的大小关系，测试所述待测试车辆的合格性，由于信任值可以在一定程度上表征所述模拟驾驶环境相对于真实驾驶环境的真实程度，故经过所述信任值校正的车辆测试结果具有较高的准确性，进而使得本方案能够提高通过模拟驾驶环境对车辆进行测试的准确性。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，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。在附图中：

图1示出了可以应用本申请实施例的技术方案的示例性系统架构的示意图；

图2示出了根据本申请的一个实施例的模拟驾驶环境下的车辆测试方法的流程图；

图3示出了根据本申请的一个实施例的确定模拟驾驶环境的信任值的细节流程图；

图4示出了根据本申请的一个实施例的确定模拟场景的子信任值的细节流程图；

图5示出了根据本申请的一个实施例的确定模拟驾驶环境的信任值的细节流程图；

图6示出了根据本申请的一个实施例的确定模拟场景的子信任值的细节流程图；

图7示出了根据本申请的一个实施例的确定模拟驾驶环境的信任值的细节流程图；

图8示出了根据本申请的一个实施例的对待测试车辆在所述模拟驾驶环境中进行测试时实际合格的场景数进行校正的细节流程图；

图9示出了根据本申请的一个实施例的测试所述待测试车辆合格性的细节流程图；

图10示出了根据本申请的一个实施例的测试所述待测试车辆合格性的细节流程图；

图11示出了根据本申请的一个实施例的模拟驾驶环境下的车辆测试装置的框图；

图12示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

现在将参考附图更全面地描述示例实施方式。然而，示例实施方式能够以多种形式实施，且不应被理解为限于在此阐述的范例；相反，提供这些实施方式使得本申请将更加全面和完整，并将示例实施方式的构思全面地传达给本领域的技术人员。

此外，所描述的特征、结构或特性可以以任何合适的方式结合在一个或更多实施例中。在下面的描述中，提供许多具体细节从而给出对本申请的实施例的充分理解。然而，本领域技术人员将意识到，可以实践本申请的技术方案而没有特定细节中的一个或更多，或者可以采用其它的方法、组元、装置、步骤等。在其它情况下，不详细示出或描述公知方法、装置、实现或者操作以避免模糊本申请的各方面。

附图中所示的方框图仅仅是功能实体，不一定必须与物理上独立的实体相对应。即，可以采用软件形式来实现这些功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器装置和/或微控制器装置中实现这些功能实体。

附图中所示的流程图仅是示例性说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解，而有的操作/步骤可以合并或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。

需要注意的是，本申请的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的对象在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例能够以除了在图示或描述的那些以外的顺序实施。

图1示出了可以应用本申请实施例的技术方案的示例性系统架构的示意图。

如图1所示，系统架构可以包括终端设备(如图1中所示智能手机101、平板电脑102和便携式计算机103中的一种或多种，当然也可以是台式计算机等等)、网络104和服务器105。网络104用以在终端设备和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线通信链路、无线通信链路等等。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。比如服务器105可以是多个服务器组成的服务器集群等。

在本申请的一个实施例中，可以是由如图1中所示的服务器105获取模拟驾驶环境的信任值，其中，该信任值用于表征所述模拟驾驶环境相对于真实驾驶环境的真实程度，所述模拟驾驶环境包括至少一个模拟场景，服务器105通过所述信任值，对待测试车辆在所述模拟驾驶环境中进行测试时实际合格的场景数进行校正，得到所述待测试车辆在所述模拟驾驶环境中理想合格的场景数，服务器105根据所述理想合格的场景数与预定阈值之间的大小关系，测试所述待测试车辆的合格性。

需要说明的是，本申请实施例所提供的模拟驾驶环境下的车辆测试方法在由服务器105执行时，模拟驾驶环境下的车辆测试装置一般设置于服务器105中。但是，在本申请的其它实施例中，终端设备也可以与服务器具有相似的功能，从而执行本申请实施例所提供的模拟驾驶环境下的车辆测试方案。

还需要说明的是，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，服务器可以是独立的物理服务器，也可以是多个物理服务器构成的服务器集群或者分布式系统，还可以是提供云服务、云数据库、云计算、云函数、云存储、网络服务、云通信、中间件服务、域名服务、安全服务、CDN、以及大数据和人工智能平台等基础云计算服务的云服务器。终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、台式计算机、智能音箱、智能手表等，但并不局限于此，本申请在此不做限制。

需要解释的是，如上所述的云计算(cloud computing)是一种计算模式，它将计算任务分布在大量计算机构成的资源池上，使各种应用系统能够根据需要获取计算力、存储空间和信息服务。提供资源的网络被称为“云”。“云”中的资源在使用者看来是可以无限扩展的，并且可以随时获取，按需使用，随时扩展。通过建立云计算资源池(简称云平台，一般称为IaaS(Infrastructure as a Service，基础设施即服务)平台，在资源池中部署多种类型的虚拟资源，供外部客户选择使用。云计算资源池中主要包括：计算设备(为虚拟化机器，包含操作系统)、存储设备、网络设备。

以下对本申请实施例的技术方案的实现细节进行详细阐述：

参照图2，示出了根据本申请的一个实施例的模拟驾驶环境下的车辆测试方法的流程图。该模拟驾驶环境下的车辆测试方法可以由具有计算处理功能的设备来执行。该模拟驾驶环境下的车辆测试方法至少包括步骤210至步骤250：

在步骤210中，获取模拟驾驶环境的信任值，所述信任值用于表征所述模拟驾驶环境相对于真实驾驶环境的真实程度，所述模拟驾驶环境包括至少一个模拟场景。

在本申请中，可以获取真实驾驶环境，并根据真实驾驶环境生成模拟驾驶环境，例如，首先通过路侧设备检测某一段实际路段的驾驶环境，然后根据该实际路段的驾驶环境生成模拟驾驶环境，最后将模拟驾驶环境下发给测试场的真实车辆，通过真实车辆在模拟驾驶环境下做出的状态反映(例如行驶速度、行驶方向以及位置等等)来测试车辆是否通过测试。

在本申请中，真实驾驶环境可以包括有多个真实场景，例如，下陡坡场景、急转弯场景、结冰路段场景等等，与之相对应的，通过真实驾驶环境生成的模拟驾驶环境也可以包括有与真实场景相对应的模拟场景，例如，模拟的下陡坡场景、模拟的急转弯场景、模拟的结冰路段场景等等。

在本申请中，所述信任值可以按照如图3所示的步骤确定。

参见图3，示出了根据本申请的一个实施例的确定模拟驾驶环境的信任值的细节流程图。具体包括步骤211至步骤212：

步骤211，分别获取所述模拟驾驶环境中各个模拟场景的子信任值，所述子信任值用于表征所述模拟驾驶环境中的模拟场景相对于真实场景的真实程度。

步骤212，基于所述各个模拟场景的子信任值，确定所述模拟驾驶环境的信任值。

在本申请的一个实施例中，所述子信任值包括第一子信任值，针对所述模拟驾驶环境中的每一个模拟场景，所述子信任值可以按照如图4所示的步骤确定。

参见图4，示出了根据本申请的一个实施例的确定模拟场景的子信任值的细节流程图。具体包括步骤2111至步骤2112：

步骤2111，获取在所述模拟场景中进行测试时参与的车辆数，和测试正确的车辆数。

步骤2112，根据参与的车辆数和测试正确的车辆数，确定所述模拟场景的测试正确率，以将所述测试正确率作为所述模拟场景的第一子信任值。

为了使本领域技术人员上述实施例有更好的理解，下面将以一个示例进行解释：

例如，在模拟驾驶环境中包括n个模拟场景数量，对于每一个模拟场景来说，可以通过多个车辆来测试该模拟场景的测试正确率，在测试模拟场景的测试正确率时，可以给参与测试的车辆下发模拟场景的同时自动生成预期结果，即预期车辆对模拟场景做出的反映。例如，在下发前方急转弯场景的同时会自动生成“车辆转弯”的预期结果。然而，车辆对模拟场景的反映并不一定符合预期。

在测试过程中，每下发一个模拟场景就会自动生成车辆在该场景下的预期结果(对不同车辆生成的预期结果可能存在差异)。如果车辆没有反映(例如，在下发模拟场景一段时间后，没有接收到反映结果)或者反映不符合预期(例如，车辆实际上应该“车辆转弯”，反映结果却为直行)，那么认为车辆对该模拟场景的反映异常。

基于上述测试过程，通过记录在模拟场景1,2,...,n下进行测试的车辆数，同时记录车辆对每一个模拟场景的反映情况。如果某辆车的反映情况符合预期，那么就认为该车辆对该模拟场景的反映正常，否则认为该车辆对该模拟场景的反映异常。

进一步的，统计在模拟场景1,2,...,n下进行测试的车辆数分别为μ₁,μ₂,...,μ_n，对模拟场景1,2,...,n的反映符合预期的车辆数分别为λ₁,λ₂,...,λ_n，那么模拟场景的测试正确率就分别为α₁＝λ₁/μ₁,α₂＝λ₂/μ₂,...,α_n＝λ_n/μ_n。

需要说明的是，在上述中，参与测试的车辆的合格情况是已知的。

在本申请中，第一子信任值可以考虑待测试车辆对不同模拟场景的反应所存在的差异，从而可以得到车辆在不同模拟场景下进行测试的可信性，进而可以基于该可信性对车辆测试结果进行校正，使得本方案能够提高通过模拟驾驶环境对车辆进行测试的准确性。

在本实施例的一个具体实现中，所述模拟驾驶环境的信任值可以包括最高信任值和最低信任值，所述信任值可以按照如图5所示的步骤确定。

参见图5，示出了根据本申请的一个实施例的确定模拟驾驶环境的信任值的细节流程图。具体包括步骤2121至步骤2122：

步骤2121，将所述第一子信任值中的最大值确定为所述模拟驾驶环境的最高信任值。

步骤2122，将所述第一子信任值中的最小值确定为所述模拟驾驶环境的最低信任值。

继续参照上述示例，在模拟驾驶环境中，每一个模拟场景都对应有一个测试正确率(即第一子信任值)，因此，可以将各个模拟场景对应的第一子信任值中的最大值max(α₁,α₂,...,α_n)确定为所述模拟驾驶环境的最高信任值，将各个模拟场景对应的第一子信任值中的最小值min(α₁,α₂,...,α_n)确定为所述模拟驾驶环境的最低信任值。

在本实施例的另一个具体实现中，可以是将所述各个模拟场景的子信任值求平均，得到所述模拟驾驶环境的信任值。

继续参照上述示例，可以将各个模拟场景对应的第一子信任值的平均值确定为所述模拟驾驶环境的信任值。

在本申请的一个实施例中，所述子信任值包括第一子信任值和第二子信任值，针对所述模拟驾驶环境中的每一个模拟场景，所述子信任值可以按照如图6所示的步骤确定。

参见图6，示出了根据本申请的一个实施例的确定模拟场景的子信任值的细节流程图。具体包括步骤2113至步骤2114：

步骤2113，根据所述模拟场景中进行测试时参与的车辆数，和测试正确的车辆数，确定所述模拟场景的测试正确率，以将所述测试正确率作为所述模拟场景的第一子信任值。

步骤2114，根据历史上在真实场景下的第一交通事故率，和所述真实场景对应的模拟场景下的第二交通事故率，确定所述模拟场景的第二子信任值，所述第二子信任值用于表征所述第二交通事故率与所述第一交通事故率的接近程度。

继续参照上述示例，可以将各个模拟场景的测试正确率α₁＝λ₁/μ₁,α₂＝λ₂/μ₂,...,α_n＝λ_n/μ_n分别确定为各个模拟场景的第一子信任值。

进一步的，对于模拟驾驶环境中n个模拟场景中的每一个模拟场景，可以根据路侧设备检测到的数据确定各个模拟驾驶场景在某历史时间段内的第二交通事故率，其中每个模拟场景的第二交通事故率即为被卷入交通事故的交通参与者数量除以该时间段内出现在该场景中的交通参与者总量。例如，路侧视频设备在检测并记录实际驾驶场景内的交通事故，可以根据记录到的卷入事故的交通参与者数量和交通参与者总数量估计出每个模拟场景的第二交通事故率。在本申请中，估计出的模拟场景1,2,...,n的第二交通事故率可以分别为p_direct,1,p_direct,2,...,p_direct,n。

然而，通过路侧设备得到的每个模拟场景的第二交通事故率并不是完全正确，实际上，每个模拟场景的第二交通事故率与真实情况下的历史交通事故率(第一交通事故率)之间可能存在差异，原因在于，路侧设备可能将非交通事故误判为交通事故，遗漏某些交通事故或者交通参与者，因此，可以从交通管理部门获得每个模拟场景所对应的真实场景中的第一交通事故率，即模拟场景1,2,...,n对应的真实场景1,2,...,n的第一交通事故率可以分别为p_real,1,p_real,2,...,p_real,n。

基于此，可以根据第一交通事故率和第二交通事故率，确定每个模拟场景的第二子信任值，其中，所述第二子信任值用于表征所述第二交通事故率与所述第一交通事故率的接近程度。

具体的，首先可以确定第一交通事故率和第二交通事故率之间的差值绝对值，即模拟场景1,2,...,n对应的差值绝对值可以分别为：

σ₁＝|p_real,1-p_direct,1|,σ₂＝|p_real,2-p_direct,2|,...,σ_n＝|p_real,n-p_direct,n|

其中，σ₁,σ₂,...,σ_n可以分别表征所述第二交通事故率相对于所述第一交通事故率的偏差程度。

进一步的，可以将“1”与所述差值绝对值的差值确定为模拟场景的第二子信任值，即模拟场景1,2,...,n对应的第二子信任值可以分别为1-σ₁,1-σ₂,...,1-σ_n。

在本申请中，第二子信任值可以考虑模拟场景与真实场景之间的差异，从而可以得到模拟场景与真实场景之间的接近程度，进而可以基于该接近程度对车辆测试结果进行校正，使得本方案能够提高通过模拟驾驶环境对车辆进行测试的准确性。

在本实施例的一个具体实现中，所述模拟驾驶环境的信任值包括最高信任值和最低信任值，所述信任值可以按照如图7所示的步骤确定。

参见图7，示出了根据本申请的一个实施例的确定模拟驾驶环境的信任值的细节流程图。具体包括步骤2123至步骤2124：

步骤2123，将所述第一子信任值中的最大值与第二子信任值中的最大值之间的积确定为所述模拟驾驶环境的最高信任值。

步骤2124，将所述第一子信任值中的最小值与第二子信任值中的最小值之间的积确定为所述模拟驾驶环境的最低信任值。

继续参照上述示例，在模拟驾驶环境中，每一个模拟场景都对应有一个第一子信任值(即模拟场景的测试正确率)和一个第二子信任值(“1”与所述差值绝对值的差值)，因此，可以将第一子信任值中的最大值与第二子信任值中的最大值之间的积max(α₁,α₂,...,α_n)max(1-σ₁,1-σ₂,...,1-σ_n)确定为所述模拟驾驶环境的最高信任值，将第一子信任值中的最小值与第二子信任值中的最小值之间的积min(α₁,α₂,...,α_n)min(1-σ₁,1-σ₂,...,1-σ_n)确定为所述模拟驾驶环境的最低信任值。

在本实施例的另一个具体实现中，所述模拟驾驶环境的信任值包括最高信任值和最低信任值，所述信任值还可以通过如下方式确定：分别确定各个模拟场景的第一子信任值中的最大第一子信任值与最小第一子信任值；将所述各个模拟场景的第二子信任值求平均，得到所述模拟驾驶环境的第二信任值；将所述最大第一子信任值与所述第二信任值的积确定为所述模拟驾驶环境的最高信任值；将所述最小第一子信任值与所述第二信任值的积确定为所述模拟驾驶环境的最低信任值。

在本实施例的另一个具体实现中，所述信任值还可以通过如下方式确定：将所述各个模拟场景的第一子信任值求平均，得到所述模拟驾驶环境的第一信任值；将所述各个模拟场景的第二子信任值求平均，得到所述模拟驾驶环境的第二信任值；将所述第一信任值和第二信任值之间的积确定为所述确定所述模拟驾驶环境的信任值。

在本实施例的另一个具体实现中，所述模拟驾驶环境的信任值包括最高信任值和最低信任值，所述信任值还可以通过如下方式确定：针对每一个模拟场景，将第一子信任值和所述第二子信任的积确定为该模拟场景的子信任值；将各个模拟场景的子信任值中的最大子信任值确定为所述模拟驾驶环境的最高信任值；将各个模拟场景的子信任值中的最小子信任值确定为所述模拟驾驶环境的最低信任值。

在本实施例的另一个具体实现中，所述信任值还可以通过如下方式确定：针对每一个模拟场景，将第一子信任值和所述第二子信任的积确定为该模拟场景的子信任值；将各个模拟场景的子信任值的平均值确定为所述模拟驾驶环境的信任值。

继续参照图2，在步骤230中，通过所述信任值，对待测试车辆在所述模拟驾驶环境中进行测试时实际合格的场景数进行校正，得到所述待测试车辆在所述模拟驾驶环境中理想合格的场景数。

在本申请的一个实施例中，在所述模拟驾驶环境中进行测试时实际合格的场景数为m时，且在所述模拟驾驶环境的信任值为各个模拟场景对应的第一子信任值的平均值时，所述模拟驾驶环境中理想合格的场景数可以为/>

在本申请的另一个实施例中，所述理想合格的场景数包括下界场景数和上界场景数，所述对待测试车辆在所述模拟驾驶环境中进行测试时实际合格的场景数进行校正可以按照如图8所示的步骤执行。

参见图8，示出了根据本申请的一个实施例的对待测试车辆在所述模拟驾驶环境中进行测试时实际合格的场景数进行校正的细节流程图。具体包括步骤231至步骤232：

步骤231，通过最高信任值对待测试车辆在所述模拟驾驶环境中进行测试时实际合格的场景数进行校正，得到所述下界场景数。

步骤232，通过最低信任值对待测试车辆在所述模拟驾驶环境中进行测试时实际合格的场景数进行校正，得到所述上界场景数，所述下界场景数小于所述上界场景数。

继续参照上述示例，在一个具体实现中，在所述模拟驾驶环境中进行测试时实际合格的场景数为m时，在所述模拟驾驶环境的最高信任值为max(α₁,α₂,...,α_n)，在所述模拟驾驶环境的最低信任值为min(α₁,α₂,...,α_n)时，所述下界场景数可以为lower＝m/max(α₁,α₂,...,α_n)，所述上界场景数可以为upper＝m/min(α₁,α₂,...,α_n)。

在另一个具体实现中，在所述模拟驾驶环境中进行测试时实际合格的场景数为m时，在所述模拟驾驶环境的最高信任值为max(α₁,α₂,...,α_n)max(1-σ₁,1-σ₂,...,1-σ_n)，在所述模拟驾驶环境的最低信任值为min(α₁,α₂,...,α_n)min(1-σ₁,1-σ₂,...,1-σ_n)时，所述下界场景数可以为lower＝m/(max(α₁,α₂,...,α_n)max(1-σ₁,1-σ₂,...,1-σ_n))，所述上界场景数可以为upper＝m/(min(α₁,α₂,...,α_n)min(1-σ₁,1-σ₂,...,1-σ_n))。

继续参照图2，在步骤250中，根据所述理想合格的场景数与预定阈值之间的大小关系，测试所述待测试车辆的合格性。

在本申请的一个实施例中，所述根据所述理想合格的场景数与预定阈值之间的大小关系，测试所述待测试车辆的合格性，可以按照如图9所示的步骤执行。

参见图9，示出了根据本申请的一个实施例的测试所述待测试车辆合格性的细节流程图。具体包括步骤251至步骤252：

步骤251，在所述下界场景数大于所述预定阈值时，确定所述待测试车辆测试合格。

步骤252，在所述上界场景数小于所述预定阈值时，确定所述待测试车辆测试不合格。

继续参照上述示例，在一个具体实现中，如果车辆测试通过的场景数量超过某一基准阈值，那么就认为车辆测试通过。记这一基准阈值是T(预设，已知)，如果上界场景数upper小于T，那么车辆测试不合格；如果上界场景数lower大于T，那么车辆测试合格。

在本实施例中，在所述下界场景数小于或者等于所述预定阈值，且上界场景数大于或者等于所述预定阈值时，测试所述待测试车辆的合格性，还可以按照如图10所示的步骤执行。

参见图10，示出了根据本申请的一个实施例的测试所述待测试车辆合格性的细节流程图。具体包括步骤253至步骤256：

步骤253，分别将所述上界场景数与下界场景数之间的差值、所述上界场景数与所述预定阈值之间的差值确定为第一差值和第二差值。

步骤254，生成一个服从0-1均匀分布的随机变量值。

步骤255，在所述第二差值与所述第一差值之间的比值大于或等于所述随机变量值时，确定所述待测试车辆测试合格。

步骤256，在所述第二差值与所述第一差值之间的比值小于所述随机变量值时，确定所述待测试车辆测试不合格。

继续参照上述示例，在一个具体实现中，如果基准阈值是T介于上界场景数和下界场景数之间，那么车辆可以概率判断是否合格，即合格的概率(upper-T)/(upper-lower)，基于此，生成一个服从0-1均匀分布的随机变量，记为ξ。如果ξ≤(upper-T)/(upper-lower)，那么车辆测试合格，否则不合格。

此外，本申请发明人基于本发明的技术方案和现有技术方案，分别车辆的合格性测试进行了模拟实验，在模拟实验中，事先生成100辆车，有些车是正常的，合格，有些车是存在故障的，不合格，即车辆的合格情况是预设的。统计现有技术和本发明能正确测试出的车辆数：如果车辆是正常的(故障的)，测试也是正常的(故障的)，那么认为测试正确。

实验级序	本发明正确测试出的车辆数	现有技术正确测试出的车辆数
			第一级实验	92	73
第二级实验	96	79
			第三级实验	93	76
第四级实验	92	74
			第五级实验	91	77
第六级实验	95	76
			第七级实验	93	75
第八级实验	90	79
			第九级实验	91	73
第十级实验	95	74

表1

统计结果如表1所示，相对于现有技术中模拟驾驶环境下的车辆测试方法，本申请中的模拟驾驶环境下的车辆测试方法能够提高通过模拟驾驶环境对车辆进行测试的准确性。

在本申请的一些实施例所提供的技术方案中，通过用于表征所述模拟驾驶环境相对于真实驾驶环境的真实程度的信任值，对待测试车辆在所述模拟驾驶环境中进行测试时实际合格的场景数进行校正，得到所述待测试车辆在所述模拟驾驶环境中理想合格的场景数，并根据所述理想合格的场景数与预定阈值之间的大小关系，测试所述待测试车辆的合格性，由于信任值可以在一定程度上表征所述模拟驾驶环境相对于真实驾驶环境的真实程度，故经过所述信任值校正的车辆测试结果具有较高的准确性，进而使得本方案能够提高通过模拟驾驶环境对车辆进行测试的准确性。

以下介绍本申请的装置实施例，可以用于执行本申请上述实施例中的模拟驾驶环境下的车辆测试方法。对于本申请装置实施例中未披露的细节，请参照本申请上述的模拟驾驶环境下的车辆测试方法的实施例。

图11示出了根据本申请的一个实施例的模拟驾驶环境下的车辆测试装置的框图。

参照图11所示，根据本申请的一个实施例的模拟驾驶环境下的车辆测试装置1100，包括：获取单元1101，校正单元1102和测试单元1103。

其中，获取单元1101，被用于获取模拟驾驶环境的信任值，所述信任值用于表征所述模拟驾驶环境相对于真实驾驶环境的真实程度，所述模拟驾驶环境包括至少一个模拟场景；校正单元1102，被用于通过所述信任值，对待测试车辆在所述模拟驾驶环境中进行测试时实际合格的场景数进行校正，得到所述待测试车辆在所述模拟驾驶环境中理想合格的场景数；测试单元1103，被用于根据所述理想合格的场景数与预定阈值之间的大小关系，测试所述待测试车辆的合格性。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述获取单元1101配置为：分别获取所述模拟驾驶环境中各个模拟场景的子信任值，所述子信任值用于表征所述模拟驾驶环境中的模拟场景相对于真实场景的真实程度；基于所述各个模拟场景的子信任值，确定所述模拟驾驶环境的信任值。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述子信任值包括第一子信任值，所述获取单元1101配置为：针对所述模拟驾驶环境中的每一个模拟场景，获取在所述模拟场景中进行测试时参与的车辆数，和测试正确的车辆数；根据参与的车辆数和测试正确的车辆数，确定所述模拟场景的测试正确率，以将所述测试正确率作为所述模拟场景的第一子信任值。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述模拟驾驶环境的信任值包括最高信任值和最低信任值，所述获取单元1101配置为：将所述第一子信任值中的最大值确定为所述模拟驾驶环境的最高信任值；将所述第一子信任值中的最小值确定为所述模拟驾驶环境的最低信任值。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述子信任值包括第一子信任值和第二子信任值，所述获取单元1101配置为：针对所述模拟驾驶环境中的每一个模拟场景，根据所述模拟场景中进行测试时参与的车辆数，和测试正确的车辆数，确定所述模拟场景的测试正确率，以将所述测试正确率作为所述模拟场景的第一子信任值；根据历史上在真实场景下的第一交通事故率，和所述真实场景对应的模拟场景下的第二交通事故率，确定所述模拟场景的第二子信任值，所述第二子信任值用于表征所述第二交通事故率与所述第一交通事故率的接近程度。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述模拟驾驶环境的信任值包括最高信任值和最低信任值，所述获取单元1101配置为：将所述第一子信任值中的最大值与第二子信任值中的最大值之间的积确定为所述模拟驾驶环境的最高信任值；将所述第一子信任值中的最小值与第二子信任值中的最小值之间的积确定为所述模拟驾驶环境的最低信任值。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述理想合格的场景数包括下界场景数和上界场景数，所述校正单元1102配置为：通过最高信任值对待测试车辆在所述模拟驾驶环境中进行测试时实际合格的场景数进行校正，得到所述下界场景数；通过最低信任值对待测试车辆在所述模拟驾驶环境中进行测试时实际合格的场景数进行校正，得到所述上界场景数，所述下界场景数小于所述上界场景数。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，所述测试单元1103配置为：在所述下界场景数大于所述预定阈值时，确定所述待测试车辆测试合格；在所述上界场景数小于所述预定阈值时，确定所述待测试车辆测试不合格。

在本申请的一些实施例中，基于前述方案，在所述下界场景数小于或者等于所述预定阈值，且上界场景数大于或者等于所述预定阈值时，所述测试单元1103配置为：分别将所述上界场景数与下界场景数之间的差值、所述上界场景数与所述预定阈值之间的差值确定为第一差值和第二差值；生成一个服从0-1均匀分布的随机变量值；在所述第二差值与所述第一差值之间的比值大于或等于所述随机变量值时，确定所述待测试车辆测试合格；在所述第二差值与所述第一差值之间的比值小于所述随机变量值时，确定所述待测试车辆测试不合格。

图12示出了适于用来实现本申请实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

需要说明的是，图12示出的电子设备的计算机系统1200仅是一个示例，不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图12所示，计算机系统1200包括中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)1201，其可以根据存储在只读存储器(Read-Only Memory，ROM)1202中的程序或者从储存部分1208加载到随机访问存储器(Random Access Memory，RAM)1203中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中所述的方法。在RAM 1203中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。CPU 1201、ROM 1202以及RAM 1203通过总线1204彼此相连。输入/输出(Input/Output，I/O)接口1205也连接至总线1204。

以下部件连接至I/O接口1205：包括键盘、鼠标等的输入部分1206；包括诸如阴极射线管(Cathode Ray Tube，CRT)、液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)等以及扬声器等的输出部分1207；包括硬盘等的储存部分1208；以及包括诸如LAN(Local AreaNetwork，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1209。通信部分1209经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1210也根据需要连接至I/O接口1205。可拆卸介质1211，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1210上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存部分1208。

特别地，根据本申请的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本申请的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1209从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1211被安装。在该计算机程序被中央处理单元(CPU)1201执行时，执行本申请的系统中限定的各种功能。

需要说明的是，本申请实施例所示的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或者是上述两者的任意组合。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可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(Erasable Programmable Read Only Memory，EPROM)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(Compact Disc Read-Only Memory，CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本申请中，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。而在本申请中，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、有线等等，或者上述的任意合适的组合。

附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本申请实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述第一方面或者第一方面的各种可选实现方式中提供的方法。

作为另一方面，本申请还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被一个该电子设备执行时，使得该电子设备实现上述实施例中所述的方法。

应当注意，尽管在上文详细描述中提及了用于动作执行的设备的若干模块或者单元，但是这种划分并非强制性的。实际上，根据本申请的实施方式，上文描述的两个或更多模块或者单元的特征和功能可以在一个模块或者单元中具体化。反之，上文描述的一个模块或者单元的特征和功能可以进一步划分为由多个模块或者单元来具体化。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本申请实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是CD-ROM，U盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、触控终端、或者网络设备等)执行根据本申请实施方式的方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的实施方式后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

Claims (8)

1.一种模拟驾驶环境下的车辆测试方法，其特征在于，所述方法包括：

根据模拟场景中进行测试时参与的车辆数，和测试正确的车辆数，确定所述模拟场景的测试正确率，以将所述测试正确率作为所述模拟场景的第一子信任值；

根据历史上在真实场景下的第一交通事故率，和所述真实场景对应的模拟场景下的第二交通事故率，确定所述模拟场景的第二子信任值，所述第二子信任值用于表征所述第二交通事故率与所述第一交通事故率的接近程度；

将所述第一子信任值中的最大值与第二子信任值中的最大值之间的积确定为所述模拟驾驶环境的最高信任值；

将所述第一子信任值中的最小值与第二子信任值中的最小值之间的积确定为所述模拟驾驶环境的最低信任值；

通过所述模拟驾驶环境对应的最高信任值以及最低信任值，对待测试车辆在所述模拟驾驶环境中进行测试时实际合格的场景数进行校正，得到所述待测试车辆在所述模拟驾驶环境中理想合格的场景数；

根据所述理想合格的场景数与预定阈值之间的大小关系，测试所述待测试车辆的合格性。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述第一子信任值中的最大值确定为所述模拟驾驶环境的最高信任值；

将所述第一子信任值中的最小值确定为所述模拟驾驶环境的最低信任值。

3.根据权利要求1或2所述方法，其特征在于，所述理想合格的场景数包括下界场景数和上界场景数，所述通过所述模拟驾驶环境对应的最高信任值以及最低信任值，对待测试车辆在所述模拟驾驶环境中进行测试时实际合格的场景数进行校正，得到所述待测试车辆在所述模拟驾驶环境中理想合格的场景数，包括：

通过所述最高信任值对待测试车辆在所述模拟驾驶环境中进行测试时实际合格的场景数进行校正，得到所述下界场景数；

通过所述最低信任值对待测试车辆在所述模拟驾驶环境中进行测试时实际合格的场景数进行校正，得到所述上界场景数，所述下界场景数小于所述上界场景数。

4.根据权利要求3所述方法，其特征在于，所述根据所述理想合格的场景数与预定阈值之间的大小关系，测试所述待测试车辆的合格性，包括：

在所述下界场景数大于所述预定阈值时，确定所述待测试车辆测试合格；

在所述上界场景数小于所述预定阈值时，确定所述待测试车辆测试不合格。

5.根据权利要求4所述方法，其特征在于，在所述下界场景数小于或者等于所述预定阈值，且上界场景数大于或者等于所述预定阈值时，所述方法还包括：

分别将所述上界场景数与下界场景数之间的差值、所述上界场景数与所述预定阈值之间的差值确定为第一差值和第二差值；

生成一个服从0-1均匀分布的随机变量值；

在所述第二差值与所述第一差值之间的比值大于或等于所述随机变量值时，确定所述待测试车辆测试合格；

在所述第二差值与所述第一差值之间的比值小于所述随机变量值时，确定所述待测试车辆测试不合格。

6.一种模拟驾驶环境下的车辆测试装置，其特征在于，所述装置包括：

获取单元，被用于根据模拟场景中进行测试时参与的车辆数，和测试正确的车辆数，确定所述模拟场景的测试正确率，以将所述测试正确率作为所述模拟场景的第一子信任值；根据历史上在真实场景下的第一交通事故率，和所述真实场景对应的模拟场景下的第二交通事故率，确定所述模拟场景的第二子信任值，所述第二子信任值用于表征所述第二交通事故率与所述第一交通事故率的接近程度；将所述第一子信任值中的最大值与第二子信任值中的最大值之间的积确定为所述模拟驾驶环境的最高信任值；将所述第一子信任值中的最小值与第二子信任值中的最小值之间的积确定为所述模拟驾驶环境的最低信任值；

校正单元，被用于通过所述模拟驾驶环境对应的最高信任值以及最低信任值，对待测试车辆在所述模拟驾驶环境中进行测试时实际合格的场景数进行校正，得到所述待测试车辆在所述模拟驾驶环境中理想合格的场景数；

测试单元，被用于根据所述理想合格的场景数与预定阈值之间的大小关系，测试所述待测试车辆的合格性。

7.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至5中任一项所述的模拟驾驶环境下的车辆测试方法。

8.一种电子设备，其特征在于，包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个计算机程序，当所述一个或多个计算机程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现如权利要求1至5中任一项所述的模拟驾驶环境下的车辆测试方法。