CN112329119B - 虚拟场景仿真处理方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例公开了一种虚拟场景仿真处理方法、装置、电子设备及存储介质，可适用于人工智能、大数据、云技术、以及地图技术等领域。该方法包括：获取虚拟场景的地图信息，地图信息包括若干个地图区域；对于任一地图区域，获取该地图区域上一时段的可视区域的第一交通流信息，其中，可视区域包括该地图区域和该地图区域的视野区域，视野区域包括该地图区域的各相邻区域的部分区域，且该视野区域属于该地图区域的可视区域和该地图的相邻地图区域的可视区域的重叠部分；对于任一地图区域，基于该地图区域对应的第一交通流信息，确定该地图区域的当前时段的第二交通流信息，以基于第二交通流信息进行仿真处理。

Description

虚拟场景仿真处理方法、装置、电子设备及存储介质

技术领域

本申请实施例涉及人工智能、大数据处理、以及地图技术领域，尤其涉及一种虚拟场景仿真处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术

目前，为了更好的进行场景规划，可以使用仿真软件，进行虚拟场景的仿真。例如：对城市交通进行仿真、对特定路段或特定区域进行仿真，等等。

由于仿真地图区域非常大，现有仿真软件的虚拟场景仿真，在仿真过程中，通过获取周围区域所有的交通流信息，然后根据获取到的所有的交通流信息进行仿真计算，会使得每次仿真计算获取的信息量会非常大，导致仿真效率低下。

因此，如何提高虚拟场景的仿真效率，成为亟需解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种虚拟场景仿真处理方法、装置、电子设备及存储介质，降低了获取交通流信息的信息量，提高了虚拟场景仿真的仿真效率。

一方面，本申请实施例提供一种方法，该方法包括：

获取虚拟场景的地图信息，上述地图信息包括若干个地图区域；

对于任一上述地图区域，获取该地图区域上一时段的可视区域的第一交通流信息，其中，可视区域包括该地图区域和该地图区域的视野区域，上述视野区域包括该地图区域的各相邻区域的部分区域，且该视野区域属于该地图区域的可视区域和该地图的相邻地图区域的可视区域的重叠部分；

对于任一上述地图区域，基于该地图区域对应的上述第一交通流信息，确定该地图区域的当前时段的第二交通流信息，以基于上述第二交通流信息进行仿真处理。

一方面，本申请实施例提供了一种虚拟场景仿真处理装置，该装置包括：

地图信息获取模块，用于获取虚拟场景的地图信息，上述地图信息包括若干个地图区域；

交通流信息获取模块，用于对于任一上述地图区域，获取该地图区域上一时段的可视区域的第一交通流信息，其中，可视区域包括该地图区域和该地图区域的视野区域，上述视野区域包括该地图区域的各相邻区域的部分区域，且该视野区域属于该地图区域的可视区域和该地图的相邻地图区域的可视区域的重叠部分；

交通流信息处理模块，用于对于任一上述地图区域，基于该地图区域对应的上述第一交通流信息，确定该地图区域的当前时段的第二交通流信息，以基于上述第二交通流信息进行仿真处理。

在一种可行的实施例中，上述装置还包括视野区域确定模块，该视野区域确定模块用于：

获取上述虚拟场景对应的最大移动速度，上述最大移动速度是位于上述虚拟场景中的各交通流对象的移动速度中的最大速度；

基于上述最大移动速度和上述虚拟场景对应的仿真时长，确定视野区域范围，上述仿真时长为进行一次上述虚拟场景的仿真所需的时长；

基于确定的视野区域范围，确定各上述地图区域的视野区域。

在一种可行的实施例中，上述视野区域确定模块，用于：

获取预设的最大感知范围；

基于确定的视野区域范围和上述最大感知范围中的较大范围，确定各上述地图区域的视野区域。

在一种可行的实施例中，每个上述地图区域对应各自的计算设备，每一上述计算设备用于确定该计算设备所对应的地图区域的第二交通流信息。

在一种可行的实施例中，上述交通流信息获取模块，用于：

获取该地图区域的第三交通流信息；

获取该地图区域的每个相邻地图区域的计算设备发送的第四交通流信息，对于每个上述相邻地图区域，上述第四交通流信息包括该地图区域与该相邻地图区域对应的上述重叠部分的交通流信息；

其中，上述第一交通流信息包括上述第三交通流信息和各上述第四交通流信息。

在一种可行的实施例中，交通流信息处理模块还用于：

对于该地图区域的每一相邻地图区域，将该地图区域的第二交通流信息中属于该地图区域与该相邻地图区域所对应的上述重叠部分的交通流信息，发送至该相邻地图区域对应的计算设备。

在一种可行的实施例中，上述交通流对象包括虚拟车辆、虚拟人、虚拟动物或虚拟障碍物中的至少一项。

在一种可行的实施例中，上述交通流信息确定模块，还用于：

对于任一上述地图区域，基于该地图区域对应的上述第一交通流信息，确定该地图区域的当前时段的第二交通流信息之前，确定获取到了该地图区域的所有相邻地图区域所对应的视野区域部分的交通流信息。

在一种可行的实施例中，上述交通流信息确定模块，用于：

接收交通流信息计算请求；

响应于上述计算请求，基于该地图区域对应的上述第一交通流信息，确定该地图区域的当前时段的第二交通流信息。

在一种可行的实施例中，上述交通流信息处理模块还用于：

对于每一地图区域，将该地图区域的第二交通流信息发送给虚拟场景中的虚拟自动驾驶车辆，以使上述虚拟自动驾驶车辆基于接收到的交通流信息控制上述虚拟自动驾驶车辆的运动。

一方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括处理器和存储器，该处理器和存储器相互连接；

上述存储器用于存储计算机程序；

上述处理器被配置用于在调用上述计算机程序时，执行上述虚拟场景仿真处理方法的任一可选实施方式所提供的方法。

一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行以实现上述虚拟场景仿真处理方法的任一种可能的实施方式所提供的方法。

一方面，本申请实施例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。电子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虚拟场景仿真处理方法的任一种可能的实施方式所提供的方法。

本申请实施例所提供的方案的有益效果在于：

本申请实施例所提供的虚拟场景仿真处理方法、装置、电子设备及介质，对于虚拟场景的地图信息中的任一地图区域而言，在确定该地图区域的当前时段的交通流信息时，是基于该地图区域上一时段的交通流信息、以及该地图区域的视野区域的上一时段的交通流信息来实现的，由于视野区域是该地图区域的各相邻区域的部分区域，且该视野区域属于该地图区域的可视区域和该地图的相邻地图区域的可视区域的重叠部分，因此采用本申请实施例的方案，在基于各地图区域的交通流信息进行虚拟场景仿真时，对于任一地图区域，可以只获取属于该地图区域的视野区域和该地图区域本身所组成的可视区域的交通流信息，这种只获取可视区域的交通流信息的方式，能够大大减少获取交通流信息的信息量，进而可以大大减少交通流信息的计算量，提高了虚拟场景仿真的仿真效率。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，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。

图1是本申请实施例提供的一种数据处理系统的结构示意图；

图2是本申请实施例提供的一种虚拟场景仿真处理方法的流程示意图；

图3是本申请实施例提供的一种地图区域的分布示意图；

图4是本申请实施例提供的另一种地图区域的分布示意图；

图5是本申请实施例提供的一种地图区域的划分示意图；

图6是本申请实施例提供的另一种虚拟场景仿真处理方法的流程示意图；

图7是本申请实施例提供的一种虚拟场景仿真处理装置的结构示意图；

图8是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。

本申请实施例提供的虚拟场景仿真处理方法可适用于云技术的多种领域，如云技术(Cloud technology)中的云计算、云服务以及大数据领域中的相关数据计算处理领域。

云技术是指在广域网或局域网内将硬件、软件、网络等系列资源统一起来，实现数据的计算、储存、处理和共享的一种托管技术。本申请实施例所提供的虚拟场景仿真处理方法可基于云技术中的云计算(cloud computing)实现。

云计算是指通过网络以按需、易扩展的方式获得所需资源，是网格计算(GridComputing)、分布式计算(Distributed Computing)、并行计算(Parallel Computing)、效用计算(Utility Computing)、网络存储(Network Storage Technologies)、虚拟化(Virtualization)、负载均衡(Load Balance)等传统计算机和网络技术发展融合的产物。

人工智能云服务，一般也被称作是AIaaS(AI as a Service，AI即服务)。这是目前主流的一种人工智能平台的服务方式，具体来说AIaaS平台会把几类常见的人工智能服务进行拆分，并在云端提供独立或者打包的服务，如处理虚拟场景仿真处理请求等。

大数据(Big data)是指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。随着云时代的来临，大数据也吸引了越来越多的关注。基于大数据需要特殊的技术，以有效地实施本实施例所提供的虚拟场景仿真处理方法，其中适用于大数据的技术，包括大规模并行处理数据库、数据挖掘、分布式文件系统、分布式数据库、以及上述云计算等。

在一些可行的实施方式中，本申请的虚拟场景仿真处理方法可以应用于任意虚拟场景仿真的场景中，虚拟场景可以包括但不限于虚拟城市、虚拟国家等，例如：可以是对虚拟场景中的城市交通进行仿真、对特定路段或特定区域进行仿真，等等。以对城市交通进行仿真，对于虚拟场景中的交通流对象，如虚拟人、虚拟车辆(如虚拟自动驾驶车辆)、虚拟机器人等，可以在每一次仿真中将实时的交通流信息发送给这些虚拟的人、虚拟车辆(如虚拟自动驾驶车辆)、虚拟机器人等，使得这些虚拟的交通流对象可以依据接收到的交通流信息来规划自己的行进路线。本申请的虚拟场景仿真处理方法还可以将仿真好的虚拟场景仿真软件应用于真实世界中，例如，实时监测城市道路系统，城市道路的建设规划等场景中。可理解，本申请实施例在此不作任何限定。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种虚拟场景仿真处理方法。为了更好的理解和说明本申请实施例所提供的方案，下面首先结合一个具体的实施例对本申请所提供的可选实施方案进行说明。

作为一个示例，图1中示出了本申请实施例所适用的一种数据处理系统的结构示意图，可以理解的是，本申请实施例所提供的虚拟场景仿真处理方法可以适用于但不限于应用于如图1所示的应用场景中。

需要说明的是，本示例中，虚拟场景可以为城市交通、特定路段或特定区域，在此不作限定。

本示例中，虚拟场景的地图信息可以包括若干个地图区域，如地图区域A、地图区域B、地图区域C……，每个地图区域可以由对应的服务器进行管理。其中，虚拟场景的地图信息可以为整个城市的地图信息、某一个或多个特定路段的地图信息、或者某一个或多个特定区域的地图信息，在此不作限定。

可理解，图中只示意性的示出了地图区域A、B、C三个区域，本申请实施例中对地图区域的数量并不作限定，虚拟场景的地图信息可以包括至少一个地图区域。为了描述方便，下面以地图信息包括地图区域A、B、C三个区域为例进行说明，假设地图区域B和地图区域C均为地图区域A的相邻区域，下面以计算地图区域A当前时段的交通流信息为例进行说明。

如图1所示，该示例中的数据处理系统可以包括但不限于服务器101(地图区域A对应的服务器)、网络102、服务器103(地图区域B对应的服务器)、服务器104(地图区域C对应的服务器)。其中，服务器101中包括数据库1011及处理引擎1012。服务器103中包括数据库1031及处理引擎1032。服务器104中包括数据库1041及处理引擎1042。

如图1所示，本申请中的虚拟场景仿真处理方法的具体实现过程可以包括步骤S1-S2：

步骤S1，地图区域B对应的服务器发送交通流信息至地图区域A对应的服务器。

具体地，服务器103的数据库中1031中存储有地图区域A的视野区域的上一时段的交通流信息，通过处理引擎1032将数据库中1031中存储的交通流信息发送至服务器101。

地图区域C对应的服务器发送交通流信息至地图区域A对应的服务器。

具体地，服务器104的数据库中1041中存储有地图区域A的视野区域的上一时段的交通流信息，通过处理引擎1042将数据库中1041中存储的交通流信息发送至服务器101。

步骤S2，该地图区域接收各地图区域对应的服务器发送的交通流信息，以及获取该地图区域自身区域范围内的交通信息。

具体地，地图区域A对应的服务器101接收服务器103和服务器104发送的交通流信息，以及获取地图区域A自身区域范围内的交通信息。

步骤S3，基于该地图区域A获取到的交通流信息，服务器101中的处理引擎1012确定出该地图区域A的当前时段的交通流信息，其中，数据库1011用于存储当前时段的交通流信息。

需要说明的是，图1所示的实施例中，采用的是分布式系统，各个地图区域各自对应独立的服务器。在实际应用中，还可以采用集中式系统，由一个统一的服务器来管理各个地图区域；或者，还可以采用部分集中式、部分分布式的系统，例如，可以使至少一个服务器管理至少两个地图区域、其他服务器各自对应管理一个地图区域。可理解，上述仅为一种示例，本实施例在此不作限定。

其中，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(Content Delivery Network，内容分发网络)、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或服务器集群。或者，上述地图区域A、B、C各自对应的设备还可以为用户终端，其中，用户终端可以是智能手机、平板电脑、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、台式计算机、车载终端(例如车载导航终端)、智能音箱、智能手表等，用户终端以及服务器可以通过有线或无线通信方式进行直接或间接地连接，但并不局限于此。具体也可基于实际应用场景需求确定，在此不作限定。

参见图2，图2是本申请实施例提供的一种虚拟场景仿真处理方法的流程示意图，该方法可以由任一电子设备执行，如可以是服务器或者用户终端，也可以是用户终端和服务器交互完成，可选的，可以由服务器执行，如图2所示，本申请实施例提供的虚拟场景仿真处理方法包括如下步骤：

步骤S201，获取虚拟场景的地图信息，上述地图信息包括若干个地图区域。

步骤S202，对于任一上述地图区域，获取该地图区域上一时段的可视区域的第一交通流信息，其中，可视区域包括该地图区域和该地图区域的视野区域，上述视野区域包括该地图区域的各相邻区域的部分区域，且该视野区域属于该地图区域的可视区域和该地图的相邻地图区域的可视区域的重叠部分。

步骤S203，对于任一上述地图区域，基于该地图区域对应的上述第一交通流信息，确定该地图区域的当前时段的第二交通流信息，以基于上述第二交通流信息进行仿真处理。

可选的，可以使用虚拟场景仿真软件(如虚拟城市仿真软件)进行虚拟场景(如虚拟城市)仿真，在虚拟场景仿真中，可以运用数学及物理学的方法来模拟真实世界中的交通流，分析研究人、车辆(包括自动驾驶车辆和非自动驾驶车辆)和动物等在道路上运动的规律，探讨车流流量、速度和密度之间关系的理论。是一门用以解释交通流现象或特性的理论，以达到减少交通事故，交通公害和交通时间的延误，提高道路交通设施使用效率的目的。

在虚拟场景仿真中，可以模拟真实世界，配置大量的交通流对象。

在一种可选的实施例中，交通流对象包括虚拟车辆、虚拟人、虚拟动物或虚拟障碍物中的至少一项。

可选的，在虚拟场景仿真中，可以模拟真实世界，配置大量的虚拟车辆(包括虚拟自动驾驶车辆和虚拟非自动驾驶车辆)、虚拟人、虚拟动物或虚拟障碍物(如花坛、路障、树等)、虚拟机器人等等。

为了更好的理解虚拟场景仿真，以下介绍几个概念：

交通流：在道路上沿一定方向行进的车辆、行人、动物等。道路由机动车道、自行车道和人行道组成，众多的连续的道路上行进的车辆、行人、动物等，形似流体，形成了道路交通流。

交通流信息可以包括交通流特性、交通流密度以及交通流对象信息，其中，交通流特性(traffic flow characteristic)又称交通流特征，是交通体系中人流、车流在不同条件下变化规律及其相互关系的定量或定性描述的总和。在道路上的交通流通常用流量、密度、速度这三个最重要的参数加以描述。交通流密度(traffic density)又称车流密度。在单位长度(通常为1km)路段上，一个车道或一个方向上某一瞬时的车辆数。用以表示在一条道路上车辆的密集程度。交通流对象信息包括：交通流对象的位置坐标、体积、偏向角、速度、加速度等。

在虚拟场景仿真中，仿真地图区域(虚拟场景的地图信息)是非常大的，整个仿真地图区域会被分为若干个区域，例如，可以被划分为地图区域A、地图区域B、地图区域C，等等。

对于任意一个地图区域来说，为了便于区分，以下以地图区域A进行说明，参见图3，图3为本申请实施例提供的一种地图区域的分布示意图，如图3所示，包括地图区域A-I。

其中，地图区域A的管理区域是A自身的范围(如图3中的斜线部分的区域)。地图区域A的邻近区域包括：竖线示意的区域和空白部分的区域，即除地图区域A自身区域之外的区域。地图区域A的可视区域包括地图区域A本身(如图3所示的斜线示意部分的区域)，以及地图区域A的视野区域(如图3所示的竖线示意部分的区域)，地图区域A的视野区域包括该地图区域的各相邻区域的部分区域、且该视野区域属于该地图区域A的可视区域与地图区域B-I的可视区域的重叠部分，即图3中竖线示意的区域。

需要说明的是，图3所示的各个地图区域是矩形区域，地图区域的数量为9，可理解图3中的地图区域的划分与数量仅为一种示例，在实际应用中，还可以以其他形状(如平行四边形、梯形、圆形、椭圆形等等)和数量进行划分，在此不作限定。

对于地图区域A来说，可以获取该地图区域A的上一时段的可视区域的第一交通流信息，包括该地图区域A本身的交通流信息、以及该地图区域A的视野区域的交通流信息，使得地图区域A可基于获取到的第一交通流信息确定出该地图区域的当前时段的第二交通流信息。

其中，上一时段可以理解为相对于当前时段上述虚拟场景仿真软件进行虚拟场景仿真的一段仿真时长，可以为1秒、2秒等，在此不作限定。

例如，地图区域A获取到上1秒的第一交通流信息，如可视区域内每个交通流对象的位置、体积、偏向的角度、速度、加速等，以及可视区域内的交通流特性和交通流密度，可以根据上1秒的第一交通流信息确定出这1秒的第二交通流信息。

图3所示的示例中，对于地图区域A来说，只获取了地图区域A和地图区域A的视野区域两部分的交通流信息，获取的信息量只是地图区域A的可视区域的交通流信息。在进行虚拟场景仿真计算时，每次仿真计算获取的信息量较少，计算量也相应较少，提高了仿真效率。

通过本申请实施例，在虚拟场景仿真中，对于任一地图区域，只获取了属于该地图区域的视野区域和该地图区域本身所组成的可视区域的交通流信息，这种获取可视区域的交通流信息的方式，能够大大减少获取交通流信息的信息量，进而可以大大减少交通流信息的计算量，提高了虚拟场景仿真的仿真效率。

在一种可选的实施例中，上述方法还包括：获取上述虚拟场景对应的最大移动速度，上述最大移动速度是位于上述虚拟场景中的各交通流对象的移动速度中的最大速度；基于上述最大移动速度和上述虚拟场景对应的仿真时长，确定视野区域范围，上述仿真时长为进行一次上述虚拟场景的仿真所需的时长；基于确定的视野区域范围，确定各上述地图区域的视野区域。

可选的，在虚拟场景中，有各种不同类型的交通流对象，例如，虚拟车辆、虚拟人、虚拟动物、虚拟障碍物等，每个交通流对象必须知道其感知范围内的所有的交通流信息。处于区域边缘的交通流对象，其感知范围内的对象可能在周围区域。为了保证每个交通流对象都能感知到感知范围内的所有的交通流信息，可以依据这些交通流对象的移动速度确定出视野区域范围。

具体地，各个交通流对象都有对应各自的最大移动速度，将这些交通流对象的最大移动速度中的最大速度确定出来，作为虚拟场景对应的最大移动速度。在虚拟场景仿真中，每进行一次虚拟场景的仿真所需的时长为仿真时长，可以将最大移动速度和仿真时长的乘积，确定为视野区域范围，将该视野区域范围确定为最大视野范围，也可以称为最大感知半径，基于该确定的视野区域范围，确定出各地图区域的视野区域。

参见图4，图4是本申请实施例提供的另一种地图区域的分布示意图，如图4所示，虚拟场景仿真的整个地图被划分为若干个矩形区域，矩形长为M，宽为N，S为所有交通流对象的最大视野范围。M和N远大于S。以地图区域A为例，地图区域A的视野区域的范围为S，基于该视野区域的范围S可以确定出该地图区域A的视野区域。

地图区域A的每次仿真计算，只需要根据地图区域A的最大视野范围S，来获取在地图区域A的视野区域的交通流信息。其中，S越小，对应的视野范围的区域也就越小，相应的仿真计算的效率越高。

通过本实施例，通过各交通流对象的最大移动速度确定视野区域的范围，然后基于确定的视野区域的范围来确定视野区域，采用这种方式，可以保证每次仿真计算时，各个地图区域中的速度最快的交通流对象，也不会超出各地图区域的可视区域，既能保证获取到最大视野区域的交通流信息，也能达到减少获取交通流信息的信息量的目的。

在一种可选的实施例中，基于确定的视野区域范围，确定各上述地图区域的视野区域，包括：获取预设的最大感知范围；基于确定的视野区域范围和上述最大感知范围中的较大范围，确定各上述地图区域的视野区域。

可选的，在虚拟场景中，有各种不同类型的交通流对象，对于不同的交通流对象来说，都有各自对应的感知范围，可以从中确定出最大感知范围，将上述通过最大移动速度和仿真时长的乘积确定出的最大的视野区域范围与该最大感知范围进行比较，取两者中较大的范围作为最大视野范围S，基于该最大视野范围S确定各地图区域的视野区域。

其中，最大视野范围S计算方法如下：

S＝max(g,v*t)，其中，t(s)为每次仿真计算时间(即仿真时长)，v(m/s)为交通流对象的最大移动速度，g(m)为交通流对象的最大感知范围。

通过本实施例，可以将最大感知范围、以及基于最大移动速度和仿真时长确定出的视野区域范围中的较大的范围来确定视野区域，保证了视野区域确定的合理性，以及保证了能够确定出最大范围的视野区域。

在一种可选的实施例中，每个上述地图区域对应各自的计算设备，每一上述计算设备用于确定该计算设备所对应的地图区域的第二交通流信息。

可选的，在某些情况下，虚拟场景型仿真地图很大，交通流对象会很多，仿真计算量很大，对此，可以分散到多台服务器(即各个地图区域各自对应的计算设备)上进行计算。可以将整个地图分为多个区域，不同的区域分布到不同的服务器上进行计算。

举例来说，在虚拟场景仿真中，整个仿真地图被划分为地图区域A-I这9个区域，地图区域A-I都有各自对应的计算设备(如服务器)1-9。

对于计算设备来说，可以采用完全分布式的方式来管理各个地图区域，例如，地图区域A对应计算设备1、地图区域B对应计算设备2……等等。

或者，对于计算设备来说，可以部分集中、整体分布式的方式来管理各个地图区域，例如，使地图区域A-C对应计算设备1，地图区域D-F对应计算设备2，地图区域G-I对应计算设备3。

或者，对于计算设备来说，还可以采用部分集中、部分分布、整体分布式的方式来管理各地图区域，例如，地图区域A对应计算设备1、地图区域B对应计算设备2……地图区域E对应计算设备5，可以使地图区域F-G对应计算设备6，地图区域H-I对应计算设备7。

或者，对于计算设备来说，还可以采用完全集中式的方式来管理地图区域，由计算设备1统一管理地图区域A-I。

可理解，上述仅为一种示例，本实施例在此不作任何限定。

对于每个计算设备来说，可以根据获取到的第一交通流信息确定出该计算设备所对应的地图区域的第二交通流信息。

通过本实施例，可以由不同的计算设备分别计算地图区域的交通流信息，采用这种方式，能够提高计算速度，进而提高仿真效率。

在一种可选的实施例中，对于任一上述地图区域，获取该地图区域上一时段的可视区域的第一交通流信息，包括：获取该地图区域的第三交通流信息；获取该地图区域的每个相邻地图区域的计算设备发送的第四交通流信息，对于每个上述相邻地图区域，上述第四交通流信息包括该地图区域与该相邻地图区域对应的上述重叠部分的交通流信息；其中，上述第一交通流信息包括上述第三交通流信息和各上述第四交通流信息。

可选的，对于任一地图区域，可以获取属于该地图区域本身区域范围内的第三交通流信息，以及获取由该地图区域的每个相邻地图区域对应的计算设备发送的第四交通流信息，该第四交通流信息为该地图区域的可视区域与相邻区域对应的重叠部分的交通流信息，第一交通流信息即为第三交通流信息和第四交通流信息。

如图5所示，图5是本申请实施例提供的一种地图区域的划分示意图，以地图区域A为例，地图区域A的可视区域为图5中的区域1、区域2和图中画斜线部分的区域，地图区域A可以获取属于地图区域A自身范围的交通流对象的第三交通流信息，以及获取各相邻地图区域对应的计算设备发送的该地图区域的可视区域与各相邻区域的可视区域B-I的重叠部分区域的第四交通流信息。如图5所示，地图区域B对应的计算设备向地图区域A发送的交通流信息为：地图区域B与地图区域A的重叠部分(即图5中的区域1)所对应的交通流信息，地图区域D、H、F向地图区域A所发送的交通流信息可参考地图区域B的发送方式，在此不再赘述。地图区域G对应的计算设备向地图区域A发送的交通流信息为：地图区域G与地图区域A的重叠部分(即图5中的区域2)所对应的交通流信息，地图区域E、C、I向地图区域A所发送的交通流信息可参考地图区域G的发送方式，在此不再赘述。

其中，获取到的第三交通流信息和第四交通流信息即为第一交通流信息。

通过本实施例，可以获取地图区域的邻近区域的计算设备发送的第四交通信息、以及地图区域自身区域范围内的第三交通信息，来获取到第一交通流信息，通过分别获取各计算设备的各第四交通流信息的方式，可以加快获取交通流信息的速度，提高了效率。

在一种可选的实施例中，对于任一地图区域，上述方法还包括：对于该地图区域的每一相邻地图区域，将该地图区域的第二交通流信息中属于该地图区域与该相邻地图区域所对应的上述重叠部分的交通流信息，发送至该相邻地图区域对应的计算设备。

可选的，对于每个地图区域来说，不仅可以获取属于该地图区域的视野区域的交通流信息，还可以将该地图区域的第二交通流信息中，属于该地图区域与该相邻地图区域所对应的重叠部分的交通流信息，向该相邻地图区域对应的计算设备进行发送。

对于任一地图区域，属于该地图区域的管理区域的交通流对象，在仿真过程中，很可能会进入到临近的视野区域，即进入到该地图区域的可视区域与相邻区域的可视区域的重叠部分，该地图区域内的所有属于该地图区域管理的交通流信息都需要发送到邻近区域。

以地图区域A为例，地图区域A可以向邻近区域(即地图区域B-I)对应的计算设备发送交通流信息，该交通流信息为属于该地图区域与该相邻地图区域所对应的上述重叠部分的交通流信息。如图5所示，地图区域A对应的计算设备向地图区域B发送的交通流信息为：地图区域A与地图区域B的重叠部分(即图5中的区域1)所对应的交通流信息，地图区域A向地图区域D、H、F所发送的交通流信息可参考地图区域A向地图区域B的发送方式，在此不再赘述。地图区域A对应的计算设备向地图区域G发送的交通流信息为：地图区域A与地图区域G的重叠部分(即图5中的区域2)所对应的交通流信息，地图区域A向地图区域E、C、I所发送的交通流信息可参考地图区域A向地图区域G的发送方式，在此不再赘述。

在一种可选的实施例中，对于任一上述地图区域，基于该地图区域对应的上述第一交通流信息，确定该地图区域的当前时段的第二交通流信息之前，还包括：确定获取到了该地图区域的所有相邻地图区域所对应的视野区域部分的交通流信息。

可选的，对于任一地图区域来说，需要保证获取该地图区域的所有视野区域的上一时段的交通流信息都需要获取到，例如，如图3所示，对于地图区域A来说，需要保证获取到属于该地图区域的视野区域内、地图区域B-I这8个区域的全部的交通流信息。

通过本实施例，只有保证获取到了全部视野区域内的交通流信息，才能保证计算出的第二交通流信息的准确性，提高了仿真的准确率。

在一种可选的实施例中，对于任一上述地图区域，上述基于该地图区域对应的上述第一交通流信息，确定该地图区域的当前时段的第二交通流信息，包括：接收交通流信息计算请求；响应于上述计算请求，基于该地图区域对应的上述第一交通流信息，确定该地图区域的当前时段的第二交通流信息。

可选的，当接收到了交通流信息计算请求时，可以响应该计算请求，基于获取到的地图区域对应的第一交通流信息，确定出该地图区域当前时段的第二交通流信息。

该计算请求可以是该地图区域内的交通流对象所发起的，此时，响应该计算请求，确定出第二交通流信息，并将第二交通流信息发送至该交通流对象，使其确定自身的行驶路径。

该计算请求也可以为虚拟场景仿真中该地图区域对应的计算设备所发起的，用于处理该地图区域的交通流信息。

该计算请求也可以为虚拟场景仿真中的任务管理服务器所发起的，其中，每个地图区域都有各自对应的服务器，该任务管理服务器能够和各个地图区域对应的服务器进行通信、且为各个地图区域的服务器对应的总的服务器，该任务管理服务器用于管理每个地图区域对应的服务器何时开始计算第二交通流信息，该任务管理服务器向该地图区域对应的服务器发送计算请求，此时，该地图区域对应的服务器(例如，地图区域A对应的服务器)可以响应该计算请求确定出属于该地图区域的第二交通流信息。

可理解，上述仅为一种示例，本实施例在此不作任何限定。

通过本实施例，可以在接收到计算请求时，才开始计算第二交通流信息，按需计算，避免了一直计算所造成的资源浪费，节约了计算资源。

在一种可选的实施例中，还包括：对于每一地图区域，将该地图区域的第二交通流信息发送给虚拟场景中的虚拟自动驾驶车辆，以使上述虚拟自动驾驶车辆基于接收到的交通流信息控制上述虚拟自动驾驶车辆的运动。

可选的，在虚拟场景仿真中，可以模拟虚拟自动驾驶车辆在城市仿真地图区域中的运行情况。

每个仿真任务在一个整的仿真城市地图区域中运行，仿真地图区域中有很多交通流对象，例如，虚拟自动驾驶车辆，虚拟汽车，虚拟行人，虚拟动物，虚拟障碍物等等。

对于虚拟场景来说，该虚拟场景内可能会存在自动驾驶车辆，虚拟自动驾驶车辆在运行中需要感知其范围内的所有交通流信息，比如周围车的位置，速度，加速度，方向等，每次仿真计算时，虚拟自动驾驶车辆所在地图区域的服务器通过上述方式计算得到第二交通信息时，可以将第二交通流信息发送至该虚拟场景中的至少一个虚拟自动驾驶车辆，使得该的至少一个虚拟自动驾驶车辆能够根据接收到的交通流信息控制该虚拟自动驾驶车辆的运行轨迹，例如，避开行人、车辆、动物、障碍物等，加速、减速、拐弯、跟车、变道、超车、停车等等，在此不作限定。

其中，虚拟自动驾驶车辆接收到的交通流信息可以是交通流对象的位置，速度、行进路线等信息，红路灯信息，人流量，车流量，等等，还可以是地图定位信息，导航信息，等等，在此不作限定。

在虚拟场景仿真软件的精确度达到一定程度，能够应用于真实世界时，可以采用上述方式，对于每个交通流对象，可以根据获取到的交通流信息规划自己的行进路线，例如，应用到地图软件中进行导航，等等。

通过本实施例，可以将计算得到的第二交通流信息发送至自动驾驶车辆，使自动驾驶车辆更加精确地控制自身的运行轨迹，提高了准确率，避免了交通事故的发生。

以下结合一示例来详细说明本申请实施例中的虚拟场景仿真处理方法，参见图6，图6是本申请实施例提供的另一种虚拟场景仿真处理方法的流程示意图，具体步骤如下：

步骤S601，加载地图信息，地图信息初始化。

其中，地图信息包括整个可视区域地图，如图4所示，包括地图区域A-I，以及整个地图区域内的道路相关信息。

步骤S602，交通流信息初始化。

可选的，初始化各地图区域的管理区域的交通流信息，生成各种交通流对象。例如，行人1000个，车俩2000个，动物200个，障碍物800个等等。

步骤S603，对于任一地图区域，发送该地图区域的自身管理区域的交通流信息到邻近区域。

对于任一地图区域，属于该地图区域的管理区域的交通流对象，在仿真过程中，很可能会进入到临近的视野区域，即进入到该地图区域的可视区域与相邻区域的可视区域的重叠部分，该地图区域内的所有属于该地图区域管理的交通流信息都需要发送到邻近区域。

如图5所示，以地图区域A、地图区域B和地图区域G为例，其中，地图区域A的可视区域为图5中的区域1、区域2和图中画斜线部分的区域。

地图区域A需要发送到地图区域B的交通流信息为区域1所对应的交通流信息，地图区域A需要发送到地图区域G的交通流信息为区域2所对应的交通流信息。

对于地图区域A向地图区域H、D、F所发送的交通流信息可参考地图区域A向地图区域B的发送方式，对于地图区域A向地图区域E、C、I所发送的交通流信息可参考地图区域A向地图区域G的发送方式，在此不再赘述。

步骤S604，接收属于该地图区域与该地图区域的邻近区域的重叠部分的交通流信息。

以地图区域B为例，如图5所示，地图区域B需要发送到地图区域A的交通流信息为区域1所对应的交通流信息，地图区域G需要发送到地图区域A的交通流信息为区域2所对应的交通流信息。

对于地图区域H、D、F向地图区域A所发送的交通流信息可参考地图区域B向地图区域A的发送方式，对于地图区域E、C、I向地图区域A所发送的交通流信息可参考地图区域G向地图区域A的发送方式，在此不再赘述。

步骤S605，判断是否收到所有邻近区域的交通流信息。

当收到邻近区域发送过来的交通流信息时，记录这些信息。

若收到所有邻近区域发送来的交通流信息，则拥有了该地图区域自身的管理区域和视野区域所有交通流的信息，可以进行下一时段的仿真计算。

若存在任何一个邻近区域的交通流信息没接收到，就继续等待接收。

步骤S606，判断是否收到任务管理服务器下发的下一时段的计算请求。

若已经收到，则对该地图区域自身的管理区域的所有的交通流信息进行计算。

若还没收到，则继续等待。

步骤S607，计算该地图区域自身的管理区域所有的交通流信息。

根据该地图区域自身的管理区域和视野区域上一时段的所有交通流信息，计算出该地图区域自身的管理区域这一时段的所有交通流信息，并记录。

其中，该地图区域自身的管理区域内的交通流经过仿真计算后可能进入到邻近的视野区域，经过仿真计算可以将可能进入到邻近的视野区域的交通流信息同步到邻近区域。

通过本实施例，可以根据所有交通流对象的最大感知范围来获取周围邻近区域的交通流信息，减少每次仿真计算需要获取的信息量，提高了仿真效率。

基于与本申请实施例所提供的方法相同的原理，本申请实施例还提供了一种虚拟场景仿真处理装置，如图7所示，本申请实施例提供的虚拟场景仿真处理装置1可以包括：

地图信息获取模块11，用于获取虚拟场景的地图信息，上述地图信息包括若干个地图区域；

交通流信息获取模块12，用于对于任一上述地图区域，获取该地图区域上一时段的可视区域的第一交通流信息，其中，可视区域包括该地图区域和该地图区域的视野区域，上述视野区域包括该地图区域的各相邻区域的部分区域，且该视野区域属于该地图区域的可视区域和该地图的相邻地图区域的可视区域的重叠部分；

交通流信息处理模块13，用于对于任一上述地图区域，基于该地图区域对应的上述第一交通流信息，确定该地图区域的当前时段的第二交通流信息，以基于上述第二交通流信息进行仿真处理。

在一种可行的实施例中，上述装置还包括视野区域确定模块，该视野区域确定模块用于：

获取上述虚拟场景对应的最大移动速度，上述最大移动速度是位于上述虚拟场景中的各交通流对象的移动速度中的最大速度；

基于上述最大移动速度和上述虚拟场景对应的仿真时长，确定视野区域范围，上述仿真时长为进行一次上述虚拟场景的仿真所需的时长；

基于确定的视野区域范围，确定各上述地图区域的视野区域。

在一种可行的实施例中，上述视野区域确定模块，用于：

获取预设的最大感知范围；

基于确定的视野区域范围和上述最大感知范围中的较大范围，确定各上述地图区域的视野区域。

在一种可行的实施例中，每个上述地图区域对应各自的计算设备，每一上述计算设备用于确定该计算设备所对应的地图区域的第二交通流信息。

在一种可行的实施例中，上述交通流信息获取模块，用于：

获取该地图区域的第三交通流信息；

获取该地图区域的每个相邻地图区域的计算设备发送的第四交通流信息，对于每个上述相邻地图区域，上述第四交通流信息包括该地图区域与该相邻地图区域对应的上述重叠部分的交通流信息；

其中，上述第一交通流信息包括上述第三交通流信息和各上述第四交通流信息。

在一种可行的实施例中，交通流信息处理模块还用于：

对于该地图区域的每一相邻地图区域，将该地图区域的第二交通流信息中属于该地图区域与该相邻地图区域所对应的上述重叠部分的交通流信息，发送至该相邻地图区域对应的计算设备。

在一种可行的实施例中，上述交通流对象包括虚拟车辆、虚拟人、虚拟动物或虚拟障碍物中的至少一项。

在一种可行的实施例中，上述交通流信息确定模块，还用于：

对于任一上述地图区域，基于该地图区域对应的上述第一交通流信息，确定该地图区域的当前时段的第二交通流信息之前，确定获取到了该地图区域的所有相邻地图区域所对应的视野区域部分的交通流信息。

在一种可行的实施例中，上述交通流信息确定模块，用于：

接收交通流信息计算请求；

响应于上述计算请求，基于该地图区域对应的上述第一交通流信息，确定该地图区域的当前时段的第二交通流信息。

在一种可行的实施例中，上述交通流信息处理模块还用于：

对于每一地图区域，将该地图区域的第二交通流信息发送给虚拟场景中的虚拟自动驾驶车辆，以使上述虚拟自动驾驶车辆基于接收到的交通流信息控制上述虚拟自动驾驶车辆的运动。

本申请实施例中，对于虚拟场景的地图信息中的任一地图区域而言，在确定该地图区域的当前时段的交通流信息时，是基于该地图区域上一时段的交通流信息、以及该地图区域的视野区域的上一时段的交通流信息来实现的，由于视野区域是该地图区域的各相邻区域的部分区域，且该视野区域属于该地图区域的可视区域和该地图的相邻地图区域的可视区域的重叠部分，因此采用本申请实施例的方案，在基于各地图区域的交通流信息进行虚拟场景仿真时，对于任一地图区域，可以只获取属于该地图区域的视野区域和该地图区域本身所组成的可视区域的交通流信息，这种只获取可视区域的交通流信息的方式，能够大大减少获取交通流信息的信息量，进而可以大大减少交通流信息的计算量，提高了虚拟场景仿真的仿真效率。

具体实现中，上述装置1可通过其内置的各个功能模块执行如上述图2中各个步骤所提供的实现方式，具体可参见上述各个步骤所提供的实现方式，在此不再赘述。

参见图8，图8是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。如图8所示，本实施例中的电子设备1000可以包括：处理器1001，网络接口1004和存储器1005，此外，上述电子设备1000还可以包括：用户接口1003，和至少一个通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。其中，用户接口1003可以包括显示屏(Display)、键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1004可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器1001的存储装置。如图8所示，作为一种计算机可读存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块以及设备控制应用程序。

在图8所示的电子设备1000中，网络接口1004可提供网络通讯功能；而用户接口1003主要用于为用户提供输入的接口；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的设备控制应用程序。

应当理解，在一些可行的实施方式中，上述处理器1001可以是中央处理单元(central processing unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，DSP)、专用集成电路(application specific integratedcircuit，ASIC)、现成可编程门阵列(field-programmable gate array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。该存储器可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器提供指令和数据。存储器的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器还可以存储设备类型的信息。

具体实现中，上述电子设备1000可通过其内置的各个功能模块执行如上述图2中各个步骤所提供的实现方式，具体可参见上述各个步骤所提供的实现方式，在此不再赘述。

本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，被处理器执行以实现图2中各个步骤所提供的方法，具体可参见上述各个步骤所提供的实现方式，在此不再赘述。

上述计算机可读存储介质可以是前述任一实施例提供的任务处理装置的内部存储单元，例如电子设备的硬盘或内存。该计算机可读存储介质也可以是该电子设备的外部存储设备，例如该电子设备上配备的插接式硬盘，智能存储卡(smart media card,SMC)，安全数字(secure digital,SD)卡，闪存卡(flash card)等。上述计算机可读存储介质还可以包括磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-only memory，ROM)或随机存储记忆体(randomaccess memory，RAM)等。进一步地，该计算机可读存储介质还可以既包括该电子设备的内部存储单元也包括外部存储设备。该计算机可读存储介质用于存储该计算机程序以及该电子设备所需的其他程序和数据。该计算机可读存储介质还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

本申请实施例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。电子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图2中各个步骤所提供的方法。

本申请的权利要求书和说明书及附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别不同对象，而不是用于描述特定顺序。此外，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。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或电子设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或电子设备固有的其它步骤或单元。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展示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。在本申请说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

以上所揭露的仅为本申请较佳实施例而已，不能以此来限定本申请之权利范围，因此依本申请权利要求所作的等同变化，仍属本申请所涵盖的范围。

Claims (15)

1.一种虚拟场景仿真处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取虚拟场景的地图信息，所述地图信息包括若干个地图区域；

对于任一所述地图区域，获取该地图区域上一时段的可视区域的第一交通流信息，其中，可视区域包括该地图区域和该地图区域的视野区域，所述视野区域包括该地图区域的各相邻区域的部分区域，且该视野区域属于该地图区域的可视区域和该地图区域的相邻地图区域的可视区域的重叠部分；

对于任一所述地图区域，基于该地图区域对应的所述第一交通流信息，确定该地图区域的当前时段的第二交通流信息，以基于所述第二交通流信息进行仿真处理；

获取该地图区域上一时段的可视区域的第一交通流信息，包括：

获取该地图区域上一时段的第一交通流信息；

接收该地图区域的相邻地图区域上一时刻的第一交通流信息中、属于该地图区域的视野区域的第一交通流信息。

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：

获取所述虚拟场景对应的最大移动速度，所述最大移动速度是位于所述虚拟场景中的各交通流对象的移动速度中的最大速度；

基于所述最大移动速度和所述虚拟场景对应的仿真时长，确定视野区域范围，所述仿真时长为进行一次所述虚拟场景的仿真所需的时长；

基于确定的视野区域范围，确定各所述地图区域的视野区域。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于确定的视野区域范围，确定各所述地图区域的视野区域，包括：

获取预设的最大感知范围；

基于确定的视野区域范围和所述最大感知范围中的较大范围，确定各所述地图区域的视野区域。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，每个所述地图区域对应各自的计算设备，每一所述计算设备用于确定该计算设备所对应的地图区域的第二交通流信息。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对于任一所述地图区域，获取该地图区域上一时段的可视区域的第一交通流信息，包括：

获取该地图区域的第三交通流信息；

获取该地图区域的每个相邻地图区域的计算设备发送的第四交通流信息，对于每个所述相邻地图区域，所述第四交通流信息包括该地图区域与该相邻地图区域对应的所述重叠部分的交通流信息；

其中，所述第一交通流信息包括所述第三交通流信息和各所述第四交通流信息。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，对于任一地图区域，所述方法还包括：

对于该地图区域的每一相邻地图区域，将该地图区域的第二交通流信息中属于该地图区域与该相邻地图区域所对应的所述重叠部分的交通流信息，发送至该相邻地图区域对应的计算设备。

7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述交通流对象包括虚拟车辆、虚拟人、虚拟动物或虚拟障碍物中的至少一项。

8.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，对于任一所述地图区域，基于该地图区域对应的所述第一交通流信息，确定该地图区域的当前时段的第二交通流信息之前，还包括：

确定获取到了该地图区域的所有相邻地图区域所对应的视野区域部分的交通流信息。

9.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，对于任一所述地图区域，所述基于该地图区域对应的所述第一交通流信息，确定该地图区域的当前时段的第二交通流信息，包括：

接收交通流信息计算请求；

响应于所述计算请求，基于该地图区域对应的所述第一交通流信息，确定该地图区域的当前时段的第二交通流信息。

10.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

对于每一地图区域，将该地图区域的第二交通流信息发送给虚拟场景中的虚拟自动驾驶车辆，以使所述虚拟自动驾驶车辆基于接收到的交通流信息控制所述虚拟自动驾驶车辆的运动。

11.一种虚拟场景仿真处理装置，其特征在于，所述装置包括：

地图信息获取模块，用于获取虚拟场景的地图信息，所述地图信息包括若干个地图区域；

交通流信息获取模块，用于对于任一所述地图区域，获取该地图区域上一时段的可视区域的第一交通流信息，其中，可视区域包括该地图区域和该地图区域的视野区域，所述视野区域包括该地图区域的各相邻区域的部分区域，且该视野区域属于该地图区域的可视区域和该地图区域的相邻地图区域的可视区域的重叠部分；

交通流信息处理模块，用于对于任一所述地图区域，基于该地图区域对应的所述第一交通流信息，确定该地图区域的当前时段的第二交通流信息，以基于所述第二交通流信息进行仿真处理；

其中，所述交通流信息获取模块在获取该地图区域上一时段的可视区域的第一交通流信息时，具体用于：

获取该地图区域上一时段的第一交通流信息；

接收该地图区域的相邻地图区域上一时刻的第一交通流信息中、属于该地图区域的视野区域的第一交通流信息。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述装置还包括视野区域确定模块，所述视野区域确定模块用于：

获取所述虚拟场景对应的最大移动速度，所述最大移动速度是位于所述虚拟场景中的各交通流对象的移动速度中的最大速度；

基于所述最大移动速度和所述虚拟场景对应的仿真时长，确定视野区域范围，所述仿真时长为进行一次所述虚拟场景的仿真所需的时长；

基于确定的视野区域范围，确定各所述地图区域的视野区域。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述视野区域确定模块，用于：

获取预设的最大感知范围；

基于确定的视野区域范围和所述最大感知范围中的较大范围，确定各所述地图区域的视野区域。

14.一种电子设备，其特征在于，包括处理器和存储器，所述处理器和存储器相互连接；

所述存储器用于存储计算机程序；

所述处理器被配置用于在调用所述计算机程序时，执行如权利要求1至10任一项所述的方法。

15.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现权利要求1至10任一项所述的方法。

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