CN113589798A - 自动测试行为的生成方法及服务器 - Google Patents
自动测试行为的生成方法及服务器 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113589798A CN113589798A CN202110924179.XA CN202110924179A CN113589798A CN 113589798 A CN113589798 A CN 113589798A CN 202110924179 A CN202110924179 A CN 202110924179A CN 113589798 A CN113589798 A CN 113589798A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- test
- automatic
- data
- server
- generating
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012360 testing method Methods 0.000 title claims abstract description 217
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 72
- 230000006399 behavior Effects 0.000 claims description 59
- 230000008569 process Effects 0.000 claims description 9
- 230000008447 perception Effects 0.000 claims description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 abstract description 4
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 9
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 4
- 230000008878 coupling Effects 0.000 description 3
- 238000010168 coupling process Methods 0.000 description 3
- 238000005859 coupling reaction Methods 0.000 description 3
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 230000009471 action Effects 0.000 description 2
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 description 2
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 230000001502 supplementing effect Effects 0.000 description 2
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000008094 contradictory effect Effects 0.000 description 1
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 230000009897 systematic effect Effects 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
- G05B23/02—Electric testing or monitoring
- G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
- G05B23/0259—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterized by the response to fault detection
- G05B23/0262—Confirmation of fault detection, e.g. extra checks to confirm that a failure has indeed occurred
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B2219/00—Program-control systems
- G05B2219/20—Pc systems
- G05B2219/24—Pc safety
- G05B2219/24065—Real time diagnostics
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明提供了一种自动测试行为的生成方法,该自动测试行为的生成方法包括:服务器对数据库中场景的数据进行分析得到问题场景;服务器将问题场景存入场景需求库中;服务器根据场景需求库中的问题场景生成测试任务;服务器将测试任务分发至自动设备;自动设备根据测试任务和高精地图获取可以用于测试的目标地;自动设备在目标地获取测试数据。本发明还提供了一种应用自动测试行为的生成方法的服务器。上述自动测试行为的生成方法通过对数据库中数据的梳理以及数据的完善,达到自动设备的测试任务自动化生成的效果。
Description
技术领域
本发明涉及自动驾驶领域,尤其涉及一种自动测试行为的生成方法及服务器。
背景技术
随着社会的发展,自动驾驶车辆已经进入人类生活的各个方面,并且发挥着巨大的作用。自动设备因大部分的行为由计算机决定,所以自动设备行为的确定需要对大量的数据进行分析后,根据分析结果计算出自动设备的行为指令。例如,自动驾驶车辆,在自动驾驶车辆获取的实际路测数据和仿真数据的过程中会产生大量的无效数据,例如,数据重复,数据缺失等。这些无效的数据会导致自动驾驶车辆在进行数据分析的时候出现错误,使得自动驾驶车辆的路径规划出现错误,这是非常危险的情况。如果人工处理删除这些数据,并根据现有数据添加测试任务是一项工作量十分大的工作,而且效率低下,也不能满足某些情况下自动驾驶车辆对于信息实时性的要求。
因此,自动设备的测试任务如何快速有效的自动化生成是亟需解决的问题。
发明内容
本发明提供一种自动测试行为的生成方法,快速有效的自动化生成测试任务,并利用自动设备实际路测获取需要补充的数据,使得数据库中拥有足够且准确的用于分析自动设备行为的数据。
第一方面,本发明实施例提供一种自动测试行为的生成方法,该自动测试行为的生成方法包括:
服务器对数据库中场景的数据进行分析得到问题场景;
服务器将问题场景存入场景需求库中;
服务器根据场景需求库中的问题场景生成测试任务;
服务器将测试任务分发至自动设备;
自动设备根据测试任务和高精地图获取可以用于测试的目标地;
自动设备在目标地获取测试数据。
第二方面,本发明实施例提供一种自动测试行为的生成方法,该自动测试行为的生成方法包括:
服务器对数据库中场景的数据进行分析得到问题场景;
服务器将问题场景存入场景需求库中;
服务器根据场景需求库中的问题场景生成测试任务;
服务器将测试任务分发至自动设备;
服务器获取自动设备在目标地获取的测试数据。
第三方面,本发明实施例提供一种服务器,该服务器包括:
存储器,用于存储自动测试行为的生成方法的程序指令;
处理器,用于执行程序指令以使服务器实现上述的自动测试行为的生成方法。
上述自动测试行为的生成方法,服务器对数据库中场景的数据进行分析得到问题场景,服务器将问题场景存入场景需求库中,将需要添加数据的场景整理为有序的需求,方便随时调用。服务器根据场景需求库中的问题场景生成测试任务,服务器将测试任务分发至自动设备,实现了数据的有效分配。自动设备根据测试任务和高精地图获取可以用于测试的目标地,自动设备在目标地获取测试数据,实现了对缺失的数据进行补充的效果。上述步骤有效的实现了自动设备数据的自动处理,提升了自动设备数据的有效性以及时效性。
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简单地介绍。显而易见地,下面描述中的附图仅仅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示出的结构获得其他的附图。
图1为本发明第一实施例提供的自动测试行为的生成方法的流程图。
图2为本发明第一实施例提供的自动测试行为的生成方法的第一子流程图。
图3为本发明第一实施例提供的自动测试行为的生成方法的第二子流程图。
图4为本发明第一实施例提供的自动测试行为的生成方法的第三子流程图。
图5为本发明第五实施例提供的自动测试行为的生成方法的流程图。
图6为本发明第一实施例提供的服务器内部结构示意图。
图7为本发明第一实施例提供的用于获取测试数据自动驾驶车辆的示意图。
图8为本发明第一实施例提供的自动驾驶车辆超车场景示意图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合附图及实施例,对本发明进行进一步详细说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。基于本发明中的实施例,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,都属于本发明保护的范围。
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”、“第三”、“第四”等(如果存在)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数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的实施例能够以除了在这里图示或描述的内容以外的顺序实施。此外,术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形,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、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元,而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
需要说明的是,在本发明中涉及“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示其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。另外,各个实施例之间的技术方案可以相互结合,但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础,当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在,也不在本发明要求的保护范围之内。
请结合参看图1,其为本发明第一实施例提供的自动测试行为的生成方法的流程图。其中,第一实施例提供的自动测试行为的生成方法具体包括下面步骤。
步骤S101,服务器对数据库中场景的数据进行分析得到问题场景。具体地,对每一个场景中的数据进行筛选,当一个场景的数据被服务器判定为失败的场景时,服务器会删除该场景对应的数据。当一个场景的数据评分低于预设标准时,服务器会删除该场景对应的数据。当一个场景的数据出现重复或者缺失的情况,服务器会删除该场景对应的数据。服务器根据上述的预设规则删除不符合标准的数据后得到有效数据。根据有效数据判断哪些场景需要补充数据,把需要补充数据的场景设定为问题场景。进一步地,服务器将自动评分系统认为场景复杂度高,有价值的场景会被设定为问题场景。服务器将某些特定地址和时间段的场景设定为问题场景。例如,具有通用意义的具有变形作用的场景会被设定为问题场景。
在本实施例中,问题场景包括未完成的场景、缺乏数据的场景和特定地址的场景。其中,未完成的场景是自动评分系统打分低于预设值的场景,缺乏数据的场景是自动评分系统认为复杂度高的场景,特定地址的场景是自动评分系统认为重要度高的场景,例如红绿灯路口、停车场入口。
步骤S102,服务器将问题场景存入场景需求库中。例如,服务器判断场景的有效数据的数据量是否达到预设标准。具体地,服务器判断每个场景对应数据的数据量是否达到预设标准。具体地,可设定该场景下是否存在100组的测试数据。不足100组测试数据的场景添加至场景需求库。这里的100次仅做示例不做限定。
当场景的有效数据的数据量没有达到预设标准时,服务器将场景添加到需求库。具体地,当前场景设定为特定十字路口的无保护左转场景,数据库中只有30组测试数据,不满足100组测试数据的条件,所以将该特定十字路口的无保护左转场景加入需求库。
步骤S103,服务器根据场景需求库中的问题场景生成测试任务。具体地,十字路口场景是十分重要且复杂的场景,所以将十字路口场景根据时间、地点、天气等因素生成各种对应的测试任务,进一步地,测试任务包括超车、跟车、换道、无保护左转、无保护右转、特殊障碍物的感知、特殊红绿灯的感知和特殊天气的感知。
例如,特定十字路口的无保护左转场景对应了对十字路口车流量的测试任务,车速的测试任务。用于获取测试数据的自动设备可以是专业的测试车队,也可以是闲置状态的商用车队,例如,闲置状态的商用出租车。
上述实施例中,自动测试行为的生成方法通过服务器对数据库中的数据进行数据清洗得到有效数据,将场景添加到需求库,实现了对现有数据的清洗,去除重复、缺失的数据,保证数据的质量。以将数据库中数据量不够的数据补充完整,使得数据库中有足够的准确数据用于分析,最终获取准确且及时的自动设备的指令。
步骤S104,服务器将测试任务分发至自动设备。具体地,服务器将测试任务以时间划分为不同组测试任务,分别将不同时段对应的测试任务分别分发到不同的自动设备。服务器可以采取随机分发的模式将不同的测试任务分发至不同的自动设备。
步骤S105,自动设备根据测试任务和高精地图获取可以用于测试的目标地。具体地,自动设备的测试任务是获取某个特定十字路口的无保护左转的测试数据,就会在高精地图上寻找特定十字路口的地点,并根据该地点确定目标地。自动设备行驶至目标地。具体地,自动设备根据高精地图中确定的路线行驶至目标地。自动设备在目标地行驶获取测试数据。具体地,测试数据包括:感知数据、定位数据和自动设备中自动驾驶系统根据感知数据、定位数据和高精地图计算出的预测数据、决策规划数据和控制数据。
步骤S106,自动设备在目标地获取测试数据。具体请参照步骤S301-步骤303。
上述自动测试行为的生成方法,服务器对数据库中场景的数据进行分析得到问题场景,服务器将问题场景存入场景需求库中,将需要添加数据的场景整理为有序的需求,方便随时调用。服务器根据场景需求库中的问题场景生成测试任务,服务器将测试任务分发至自动设备,实现了数据的有效分配。自动设备根据测试任务和高精地图获取可以用于测试的目标地,自动设备在目标地获取测试数据,实现了对缺失的数据进行补充的效果。上述步骤有效的实现了自动驾驶数据的自动处理,提升了自动驾驶数据的有效性以及时效性。
第二实施例提供的自动测试行为的生成方法与第一实施例提供的自动测试行为的生成方法的差异在于第二实施例提供的自动测试行为的生成方法还包括,自动设备将测试数据上传至数据库。在上述实施例中,利用新的数据完善数据库中已有的数据,保证数据库中数据的实时性。
请结合参看图2,其为本发明第一实施例提供的步骤S106的子步骤流程图。步骤S106,自动设备在目标地获取测试数据。步骤S106具体包括下面步骤。
步骤S301,自动设备根据目标地和高精地图获取一条或者多条路径,一条或者多条路径是可以在目标地进行循环的路径。
步骤S302,当存在多条路径时,自动设备从多条路径中选取路程最短的一条路径作为测试路径。
步骤S303,自动设备通过在测试路径的多次行驶获取目标地的测试数据。具体请参照步骤S401-步骤S403,或者,具体请参照步骤S501-步骤S503。
请结合参看图3,其为本发明第一实施例提供的步骤S303的子步骤流程图。步骤S303,自动设备通过在测试路径的多次行驶获取目标地的测试数据。步骤S303具体包括下面步骤。
步骤S401,自动设备判断测试数据的数据量是否达到预设值。例如,自动设备需要获取1G的测试数据,在自动设备没有获取到1G的测试数据时,自动设备会一直进行测试。
步骤S402,当测试数据的数据量达到预设值时,自动设备离开目标地。
步骤S403,当测试数据的数据量没有达到预设值时,自动设备继续在测试路径行驶获取目标地的测试数据。
请结合参看图4,其为本发明第一实施例提供的步骤S303的子步骤流程图。步骤S303,自动设备通过在测试路径的多次行驶获取目标地的测试数据。步骤S303具体包括下面步骤。
步骤S501,自动设备判断测试数据的测试次数是否达到预设值。例如,自动设备需要获取100次的测试数据,在自动设备没有获取到100次的测试数据时,自动设备会一直进行测试。
步骤S502,当测试数据的测试次数达到预设值时,自动设备离开目标地。
步骤S503,当测试数据的测试次数没有达到预设值时,自动设备继续在测试路径行驶获取目标地的测试数据。
本发明第三实施例提供的自动测试行为的生成方法与第一实施例提供的自动测试行为的生成方法的差异在于第三实施例提供的自动测试行为的生成方法还包括,当自动设备在测试路径行驶的过程中的非目标地遇到其他测试任务时,同时获取其他测试任务的测试数据。具体地,当自动设备获取多个测试任务时,同时获取其他测试任务的测试数据。进一步地,其他测试任务包括超车相关的测试数据,跟车的测试数据,换道的测试数据。
例如,自动驾驶车辆在执行超车的测试任务时,分别获取被超车辆的后面,前面和侧面的测试数据。具体地,根据自动驾驶车辆上设置的雷达,激光雷达和摄像机等传感器设备获取自动驾驶车辆周围的障碍物情况。请结合参看图8,自动驾驶车辆100处于一个可以执行超车操作的环境。当环境测试数据中存在符合预设条件的场景时,自动驾驶车辆获取与预设条件的场景对应的测试数据。
本发明第四实施例提供的自动测试行为的生成方法与第一实施例提供的自动测试行为的生成方法的差异在于第四实施例提供的自动测试行为的生成方法还包括,当自动设备遇到无法多次重复测试的场景时,自动设备向服务器和/或其他自动设备发送协助请求,协助请求包括自动设备当前的地址。当其他自动设备收到协助请求后,向服务器反馈接收到协助请求的信息,其他自动设备向地址行驶以获取测试数据。当服务器收到协助请求后,服务器将协助请求分发至其他自动设备,其他自动设备向地址行驶以获取测试数据。
在本发明实施例中,自动设备为自动驾驶车辆。请结合参看图7,其为,本发明实施例提供的自动驾驶车辆100,自动驾驶车辆100用于根据服务器分发的命令获取测试数据,进一步地,请结合参看图8,例如,自动驾驶车辆100遇到一辆正常行驶的车辆101,自动驾驶车辆100触发“跟车”测试任务,像ADAS系统的跟车行为一样,改变原有路线,跟在它后面走一段时间;还可以换道在其侧面行驶,超车在其前面行驶,抓取与车辆101相关的环视数据,最终实现超车行驶至位置110。高级驾驶辅助系统(Advanced Driving AssistanceSystem,ADAS)是利用安装在车上的各式各样传感器(毫米波雷达、激光雷达、单\双目摄像头以及卫星导航),在汽车行驶过程中随时来感知周围的环境,收集数据,进行静态、动态物体的辨识、侦测与追踪,并结合导航地图数据,进行系统的运算与分析,从而预先让自动驾驶车辆察觉到可能发生的危险,有效增加汽车驾驶的舒适性和安全性。
在本发明实施例中,目标地为目标路段。例如,需求场景是一个间距20-30米区间缺口进行靠边停车,测试任务里有获取靠边停车任务的自动驾驶车辆在行驶过程中,实时探测到路边是否有这样的场景,遇到符合条件的场景就把这个测试需求提升到最高优先级,主动去执行靠边停车的动作,没有遇到符合条件的场景就继续执行自己任务表中的原有的测试任务。
例如,自动驾驶车辆获取当前的环境测试数据。自动驾驶车辆从当前的环境测试数据中确定目标车辆,目标车辆为自动驾驶车辆超车的对象。自动驾驶车辆在超车前,获取目标车辆后面的测试数据。自动驾驶车辆根据环境测试数据获取超车路径。自动驾驶车辆根据在超车路径上行驶获取目标车辆对应一侧相关的测试数据。
上述实施例中,自动驾驶车辆从当前的环境测试数据中确定目标车辆,将超车任务的优先级提高,先执行超车数据的测试数据获取。自动驾驶车辆在行驶的过程中获取到更多的测试数据,提高自动驾驶车辆获取测试数据的效率,降低路测成本。
请结合参看图6,其为本发明第五实施例提供的自动测试行为的生成方法的流程图。
步骤S1301,服务器对数据库中场景的数据进行分析得到问题场景。
步骤S1302,服务器将问题场景存入场景需求库中。
步骤S1303,服务器根据场景需求库中的问题场景生成测试任务。
步骤S1304,服务器将测试任务分发至自动设备。
步骤S1305,服务器获取自动设备在目标地获取的测试数据。
请结合参看图5,其为本发明第五实施例提供的服务器900的内部结构示意图。服务器900至少包括存储器901、处理器902。具体地,存储器901用于存储自动测试行为的生成方法的程序指令。处理器902用于执行程序指令以使服务器实现上述的自动测试行为的生成方法。
其中,存储器901至少包括一种类型的可读存储介质,该可读存储介质包括闪存、硬盘、多媒体卡、卡型存储器(例如,SD或DX存储器等)、磁性存储器、磁盘、光盘等。存储器901在一些实施例中可以是服务器900的内部存储单元,例如服务器900的硬盘。存储器901在另一些实施例中也可以是服务器900的外部存储设备,例如服务器900上配备的插接式硬盘,智能存储卡(Smart Media Card,SMC),安全数字卡(Secure Digital,SD),闪存卡(Flash Card)等。进一步地,存储器901还可以既包括服务器900的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器901不仅可以用于存储安装于服务器900的应用软件及各类数据,例如,自动测试行为的生成方法的控制指令等,还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。自动测试行为的生成方法例如,一条或者多条测试路径。
处理器902在一些实施例中可以是中央处理器(Central Processing Unit,CPU)、控制器、微控制器、微处理器或其他数据处理芯片,用于运行存储器901中存储的程序指令或处理数据。具体地,处理器902执行自动测试行为的生成方法的程序指令以控制服务器900实现自动测试行为的生成方法。
进一步地,总线903可以是外设部件互连标准总线(peripheral componentinterconnect,简称PCI)或扩展工业标准结构总线(extended industry standardarchitecture,简称EISA)等。该总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示,图6中仅用一条粗线表示,但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
进一步地,服务器900还可以包括显示组件904。显示组件904可以是LED(LightEmitting Diode,发光二极管)显示器、液晶显示器、触控式液晶显示器以及OLED(OrganicLight-Emitting Diode,有机发光二极管)触摸器等。其中,显示组件904也可以适当的称为显示装置或显示单元,用于显示在服务器900中处理的信息以及用于显示可视化的用户界面。
进一步地,服务器900还可以包括通信组件905,通信组件905可选的可以包括有线通信组件和/或无线通信组件(如WI-FI通信组件、蓝牙通信组件等),通常用于在服务器900与其他服务器之间建立通信连接。
图6仅示出了具有组件901-905以及实现自动测试行为的生成方法的程序指令的服务器900,本领域技术人员可以理解的是,图6示出的结构并不构成对服务器900的限定,可以包括比图示更少或者更多的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
所属领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的系统,装置和单元的具体工作过程,具体地,服务器900的处理器902执行自动测试行为的生成方法的程序指令以控制服务器900实现自动测试行为的生成方法的详细过程。可以参考上述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
在本申请所提供的几个实施例中,应该理解到,所揭露的系统,装置和方法,可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的服务器900的实施例仅仅是示意性的,例如,该单元的划分,仅仅为一种逻辑功能划分,实际实现时可以有另外的划分方式,例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统,或一些特征可以忽略,或不执行。另一点,所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口,装置或单元的间接耦合或通信连接,可以是电性,机械或其它的形式。
该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单元来实现本实施例方案的目的。
另外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能单元的形式实现。
该集成的单元如果以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,本申请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全部或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)执行本申请各个实施例方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括:U盘、流动硬盘、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指令的介质。
显然,本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样,倘且本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内,则本发明也意图包含这些改动和变型在内。
以上所列举的仅为本发明较佳实施例而已,当然不能以此来限定本发明之权利范围,因此依本发明权利要求所作的等同变化,仍属于本发明所涵盖的范围。
Claims (14)
1.一种自动测试行为的生成方法,其特征在于,所述自动测试行为的生成方法包括:
服务器对数据库中场景的数据进行分析得到问题场景;
所述服务器将所述问题场景存入场景需求库中;
所述服务器根据所述场景需求库中的问题场景生成测试任务;
所述服务器将所述测试任务分发至自动设备;
所述自动设备根据所述测试任务和高精地图获取可以用于测试的目标地;以及
所述自动设备在所述目标地获取测试数据。
2.如权利要求1所述的自动测试行为的生成方法,其特征在于,所述自动测试行为的生成方法还包括:
所述自动设备将所述测试数据上传至所述数据库。
3.如权利要求1所述的自动测试行为的生成方法,其特征在于,所述自动设备在所述目标地获取测试数据,具体包括:
所述自动设备根据所述目标地和所述高精地图获取一条或者多条路径,所述一条或者多条路径是可以在所述目标地进行循环的路径;
当存在所述多条路径时,所述自动设备从所述多条路径中选取路程最短的一条路径作为测试路径;以及
所述自动设备通过在测试路径的多次行驶获取所述目标地的测试数据。
4.如权利要求3所述的自动测试行为的生成方法,其特征在于,所述自动设备通过在测试路径的多次行驶获取所述目标地的测试数据,具体包括:
所述自动设备判断所述测试数据的数据量是否达到预设值;
当所述测试数据的数据量达到预设值时,所述自动设备离开所述目标地;以及
当所述测试数据的数据量没有达到预设值时,所述自动设备继续在所述测试路径行驶获取所述目标地的测试数据。
5.如权利要求3所述的自动测试行为的生成方法,其特征在于,所述自动设备通过在测试路径的多次行驶获取所述目标地的测试数据,具体包括:
所述自动设备判断所述测试数据的测试次数是否达到预设值;
当所述测试数据的测试次数达到预设值时,所述自动设备离开所述目标地;以及
当所述测试数据的测试次数没有达到预设值时,所述自动设备继续在所述测试路径行驶获取所述目标地的测试数据。
6.如权利要求3所述的自动测试行为的生成方法,其特征在于,所述自动设备通过在测试路径的多次行驶获取所述目标地的测试数据,其中,当所述自动设备获取多个测试任务时,还包括:
当所述自动设备在所述测试路径行驶的过程中的非目标地遇到其他测试任务时,同时获取其他测试任务的测试数据。
7.如权利要求1所述的自动测试行为的生成方法,其特征在于,所述自动测试行为的生成方法,还包括:
当自动设备遇到无法多次重复测试的场景时,所述自动设备向所述服务器和/或其他自动设备发送协助请求,所述协助请求包括所述自动设备当前的地址;
当所述其他自动设备收到所述协助请求后,向所述服务器反馈接收到所述协助请求的信息;
所述其他自动设备向所述地址行驶以获取测试数据;或者
当所述服务器收到所述协助请求后,所述服务器将所述协助请求分发至所述其他自动设备;
所述其他自动设备向所述地址行驶以获取测试数据。
8.如权利要求1所述的自动测试行为的生成方法,其特征在于,所述问题场景包括:
未完成的场景,自动评分系统打分低于预设值的场景,缺乏数据的场景,自动评分系统认为复杂度高的场景,特定地址的场景,特定时间段的场景。
9.如权利要求1至8任一项所述的自动测试行为的生成方法,其特征在于,所述自动设备为自动驾驶车辆。
10.如权利要求9所述的自动测试行为的生成方法,其特征在于,所述目标地为目标路段。
11.如权利要求10所述的自动测试行为的生成方法,其特征在于,所述测试任务包括:
超车、跟车、换道、无保护左转、无保护右转、特殊障碍物的感知、特殊红绿灯的感知和特殊天气的感知。
12.如权利要求11所述的自动测试行为的生成方法,其特征在于,所述测试数据包括:感知数据、定位数据和所述自动驾驶车辆中自动驾驶系统根据所述感知数据、定位数据和高精地图计算出的预测数据、决策规划数据和控制数据。
13.一种自动测试行为的生成方法,其特征在于,所述自动测试行为的生成方法包括:
服务器对数据库中场景的数据进行分析得到问题场景;
所述服务器将所述问题场景存入场景需求库中;
所述服务器根据所述场景需求库中的问题场景生成测试任务;
所述服务器将所述测试任务分发至自动设备;以及
所述服务器获取所述自动设备在目标地获取的测试数据。
14.一种服务器,其特征在于,所述服务器包括:
存储器,用于存储自动测试行为的生成方法的程序指令;以及
处理器,用于执行所述程序指令以使所述服务器实现如权利要求13所述的自动测试行为的生成方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110924179.XA CN113589798A (zh) | 2021-08-12 | 2021-08-12 | 自动测试行为的生成方法及服务器 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202110924179.XA CN113589798A (zh) | 2021-08-12 | 2021-08-12 | 自动测试行为的生成方法及服务器 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN113589798A true CN113589798A (zh) | 2021-11-02 |
Family
ID=78257419
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202110924179.XA Pending CN113589798A (zh) | 2021-08-12 | 2021-08-12 | 自动测试行为的生成方法及服务器 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN113589798A (zh) |
Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106096192A (zh) * | 2016-06-27 | 2016-11-09 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种无人驾驶车辆的测试场景的构建方法和装置 |
CN109324539A (zh) * | 2018-08-28 | 2019-02-12 | 山东省科学院自动化研究所 | 一种自动驾驶封闭测试场的智能控制平台及方法 |
CN109764881A (zh) * | 2018-12-07 | 2019-05-17 | 北京掌行通信息技术有限公司 | 无人驾驶汽车测试方法、装置、电子设备及介质 |
CN109975033A (zh) * | 2019-03-22 | 2019-07-05 | 山东省科学院自动化研究所 | 一种自动驾驶动态测试方法及装置 |
CN110553853A (zh) * | 2019-08-06 | 2019-12-10 | 清华大学 | 基于场地下较差场景搜索的自动驾驶功能测试测评方法 |
CN110579216A (zh) * | 2019-09-12 | 2019-12-17 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 测试场景库构建方法、装置、电子设备和介质 |
CN110579359A (zh) * | 2019-09-10 | 2019-12-17 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 | 自动驾驶失效场景库的优化方法及系统、服务器及介质 |
CN110716529A (zh) * | 2019-09-25 | 2020-01-21 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 | 一种自动驾驶测试用例自动生成方法和装置 |
CN111179585A (zh) * | 2018-11-09 | 2020-05-19 | 上海汽车集团股份有限公司 | 自动驾驶车辆的场地测试方法及装置 |
CN111735639A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-10-02 | 清华大学苏州汽车研究院(相城) | 一种面向智能网联汽车示范区的自动驾驶场景最小集生成方法 |
CN112965466A (zh) * | 2021-02-18 | 2021-06-15 | 北京百度网讯科技有限公司 | 自动驾驶系统的还原测试方法、装置、设备及程序产品 |
CN113326639A (zh) * | 2021-08-03 | 2021-08-31 | 北京赛目科技有限公司 | 一种自动驾驶测试场景的确定方法、装置及电子设备 |
-
2021
- 2021-08-12 CN CN202110924179.XA patent/CN113589798A/zh active Pending
Patent Citations (12)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN106096192A (zh) * | 2016-06-27 | 2016-11-09 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 一种无人驾驶车辆的测试场景的构建方法和装置 |
CN109324539A (zh) * | 2018-08-28 | 2019-02-12 | 山东省科学院自动化研究所 | 一种自动驾驶封闭测试场的智能控制平台及方法 |
CN111179585A (zh) * | 2018-11-09 | 2020-05-19 | 上海汽车集团股份有限公司 | 自动驾驶车辆的场地测试方法及装置 |
CN109764881A (zh) * | 2018-12-07 | 2019-05-17 | 北京掌行通信息技术有限公司 | 无人驾驶汽车测试方法、装置、电子设备及介质 |
CN109975033A (zh) * | 2019-03-22 | 2019-07-05 | 山东省科学院自动化研究所 | 一种自动驾驶动态测试方法及装置 |
CN110553853A (zh) * | 2019-08-06 | 2019-12-10 | 清华大学 | 基于场地下较差场景搜索的自动驾驶功能测试测评方法 |
CN110579359A (zh) * | 2019-09-10 | 2019-12-17 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 | 自动驾驶失效场景库的优化方法及系统、服务器及介质 |
CN110579216A (zh) * | 2019-09-12 | 2019-12-17 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 测试场景库构建方法、装置、电子设备和介质 |
CN110716529A (zh) * | 2019-09-25 | 2020-01-21 | 武汉光庭信息技术股份有限公司 | 一种自动驾驶测试用例自动生成方法和装置 |
CN111735639A (zh) * | 2020-05-26 | 2020-10-02 | 清华大学苏州汽车研究院(相城) | 一种面向智能网联汽车示范区的自动驾驶场景最小集生成方法 |
CN112965466A (zh) * | 2021-02-18 | 2021-06-15 | 北京百度网讯科技有限公司 | 自动驾驶系统的还原测试方法、装置、设备及程序产品 |
CN113326639A (zh) * | 2021-08-03 | 2021-08-31 | 北京赛目科技有限公司 | 一种自动驾驶测试场景的确定方法、装置及电子设备 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US12024196B2 (en) | Simulation test method for autonomous driving vehicle, computer equipment and medium | |
CN108508881B (zh) | 自动驾驶控制策略调整方法、装置、设备及存储介质 | |
CN110795818A (zh) | 一种确定虚拟测试场景方法、装置、电子设备和存储介质 | |
CN113032285A (zh) | 一种高精地图测试方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN114415628A (zh) | 自动驾驶测试方法及装置、电子设备和存储介质 | |
US20180260759A1 (en) | Segmentation of Images | |
EP3761138B1 (en) | Method for unmanned vehicle cruising, unmanned vehicle and storage medium | |
CN111477028B (zh) | 自动驾驶中用于生成信息的方法和装置 | |
CN113859264A (zh) | 车辆控制方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN114475656B (zh) | 行驶轨迹预测方法、装置、电子设备以及存储介质 | |
CN112671487B (zh) | 一种车辆测试的方法、服务器以及测试车辆 | |
CN114495057A (zh) | 数据采集方法、电子设备和存储介质 | |
CN111338232A (zh) | 自动驾驶仿真方法及装置 | |
JP2022013830A (ja) | 自律走行車両のためのロードネットワークデータ生成方法、装置およびコンピュータプログラム | |
CN113589798A (zh) | 自动测试行为的生成方法及服务器 | |
CN115511901B (zh) | 矿山地图处理方法、装置、系统、计算机设备及存储介质 | |
CN116432392A (zh) | 自动驾驶仿真测试方法及测试装置 | |
CN113581193A (zh) | 一种驾驶场景仿真优化方法、系统、电子设备及存储介质 | |
CN114169129A (zh) | 自动驾驶的可视化评估方法和装置 | |
CN113276859A (zh) | 车辆控制方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
CN113850929B (zh) | 一种标注数据流处理的展示方法、装置、设备和介质 | |
US20240256419A1 (en) | Tools for performance testing autonomous vehicle planners | |
US20240248824A1 (en) | Tools for performance testing autonomous vehicle planners | |
CN116394962A (zh) | 界面显示方法、装置及计算机设备 | |
CN117272699B (zh) | 数字路口的在线仿真方法、装置、存储介质和电子设备 |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |
Application publication date: 20211102 |
|
RJ01 | Rejection of invention patent application after publication |