CN113823087B - 用于分析路侧感知系统rss性能的方法、装置及测试系统 - Google Patents
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Abstract
本申请涉及智能交通技术领域,公开了一种用于分析路侧感知系统RSS性能的方法,包括:测试分析装置在RSS覆盖区域内行动的过程中,检测实际路况信息;所述测试分析装置将检测的实际路况信息与RSS检测的路况信息进行比对,根据比对结果确定所述RSS的检测准确度。本公开中通过可移动的测试分析装置,进行实际路况信息的检测,解决了分析RSS在面向实际道路环境时的性能的问题,并且无需在各RSS覆盖区域内均增加固定的测试用装置,通过本公开中的可移动的测试分析装置,实现了对各RSS覆盖区域的通用检测,方便有效的实现了RSS性能的分析。本申请还提供一种用于分析路侧感知系统RSS性能的装置及测试系统。
Description
技术领域
本申请涉及智能交通技术领域,例如涉及一种用于分析路侧感知系统RSS性能的方法、装置及测试系统。
背景技术
现有技术中,RSS是支撑车路协同、提升交通运行效率、缓解拥堵的重要手段。通过RSS为智能网联汽车提供超视距感知、盲区预警、驾驶意图等信息,是弥补单车自动驾驶感知局限的重要技术手段之一。
RSS的基本构成是路侧感知设备及路侧计算单元,其中,路侧感知设备包括但不限于摄像头、激光雷达、毫米波雷达等设备,可实时采集当前所覆盖交通环境的图像、视频、点云等原始感知数据;路侧计算单元包括但不限于边缘计算服务器、工控机等计算设备,通过对路侧感知设备采集的原始感知数据实时融合计算,实现对交通环境中交通参与者状态信息、道路状况信息、交通事件等全量信息的获取,进而通过路侧单元(Roadside Unit,RSU)、中心子系统向局部/全域交通参与者下发感知消息。
RSS的感知融合结果将用于实现车路协同的安全预警类、效率通行类等场景,要求其具备较高的精度和稳定性。与此同时,RSS在实际工作中是广泛部署在各类道路环境(如路口、匝道、环岛等)上,其部署策略(如杆架位置、高度、视场角、传感器组合等)以及系统校准等因素对于系统输出结果的准确性影响很大。这就导致,对于实验室环境下的RSS的测试结果,只能反映RSS自身的感知与计算能性,对于部署在实际道路环境中的RSS来说参考意义不大,因此如何分析RSS在面向实际道路环境时的性能,成为亟需解决的问题。
发明内容
为了对披露的实施例的一些方面有基本的理解,下面给出了简单的概括。所述概括不是泛泛评述,也不是要确定关键/重要组成元素或描绘这些实施例的保护范围,而是作为后面的详细说明的序言。
本公开实施例提供一种用于分析路侧感知系统RSS性能的方法、装置及测试系统,通过可移动的测试分析装置,进行实际路况信息的检测,并通过将测试分析装置检测的实际路况信息与RSS检测的路况信息进行比对,确定RSS的检测准确度,解决了分析RSS在面向实际道路环境时的性能的问题。
在一些实施方式中,用于分析路侧感知系统RSS性能的方法包括:测试分析装置在RSS覆盖区域内行动的过程中,检测实际路况信息;所述测试分析装置将检测的实际路况信息与所述RSS检测的路况信息进行比对,根据比对结果确定所述RSS的检测准确度。
在一些实施方式中,所述实际路况信息包括测试分析装置在N个位置检测的实际路况信息,所述RSS检测的路况信息包括所述RSS在所述N个位置检测的路况信息;N为大于1的整数。
在一些实施方式中,所述根据比对结果确定所述RSS的检测准确度,包括:根据所述N个位置的比对结果,确定所述RSS的检测准确度。
在一些实施方式中,所述检测实际路况信息,包括:获取相对所述测试分析装置的相对路况信息;结合所述相对路况信息和所述测试分析装置的当前位置、当前运动状态,确定所述测试分析装置所在当前位置的实际路况信息。
在一些实施方式中,所述获取相对所述测试分析装置的相对路况信息,包括:获取所述测试分析装置周围的物体信息和图像信息;结合目标检测算法根据所述测试分析装置周围的物体信息及图像信息确定所述测试分析装置的相对路况信息。
在一些实施方式中,所述检测实际路况信息,包括:获取所述测试分析装置周围车辆的位置、运动状态;获取相对所述测试分析装置的相对路况信息;结合周围车辆的位置、运动状态和所述相对路况信息以及所述测试分析装置的当前位置、当前运动状态,确定所述测试分析装置所在当前位置的实际路况信息。
在一些实施方式中,本公开实施例提供的用于分析路侧感知系统RSS性能的方法还包括:在所述RSS的检测准确度不满足设定条件的情况下,对所述RSS进行校准。
在一些实施方式中,对所述RSS进行校准,包括:根据所述检测准确度结果,生成RSS检测的路况信息的纠偏算法,将所述纠偏算法发送给所述RSS;或者,将所述实际路况信息的置信度设置为高于所述RSS检测的路况信息的置信度,将所述实际路况信息及所述实际路况信息的置信度发送给周围车辆。
本公开实施例提供一种用于分析路侧感知系统RSS性能的装置,包括处理器及存储器,所述存储器存储有计算机指令,所述处理器被配置为基于所述计算机指令执行前述用于分析路侧感知系统RSS性能的方法。
本公开实施例提供一种用于分析路侧感知系统RSS性能的测试系统,包括前述用于分析路侧感知系统RSS性能的装置。
本公开实施例提供的一种用于分析路侧感知系统RSS性能的方法、装置及测试系统,可以实现以下技术效果:
本公开中测试分析装置在RSS覆盖区域内行动的过程中,检测实际路况信息,将检测的实际路况信息与所述RSS检测的路况信息进行比对,根据比对结果确定所述RSS的检测准确度。通过可移动的测试分析装置,进行实际路况信息的检测,解决了分析RSS在面向实际道路环境时的性能的问题,并且无需在各RSS覆盖区域内均增加设置固定的测试用装置,通过本公开实施例中的可移动的测试分析装置,实现了对各RSS覆盖区域的通用检测,即无需设置多个测试用装置,仅需要一个可移动的测试分析装置,即可实现所有RSS的测试,方便有效的实现了RSS性能的分析。同时,本公开实施例的测试分析装置在RSS覆盖区域内行动过程中,对各行动点的实际路况信息进行检测,再与在该点接收到的RSS检测的路况信息进行比对,综合各个行动点的路况信息比对结果,确定RSS的检测准确度,从而避免了单点对比结果不准确,导致对RSS的检测准确度的结果不准确。当确定RSS的检测准确度不够准确时,本公开实施例还根据测试分析装置获得的实际路况信息对RSS检测的路况信息进行校准,从而提高了RSS的检测准确度。
以上的总体描述和下文中的描述仅是示例性和解释性的,不用于限制本申请。
附图说明
一个或多个实施例通过与之对应的附图进行示例性说明,这些示例性说明和附图并不构成对实施例的限定,附图中具有相同参考数字标号的元件示为类似的元件,附图不构成比例限制,并且其中:
图1是本公开实施例提供的一种用于分析路侧感知系统RSS性能的方法的流程示意图;
图2是本公开实施例提供的路侧感知系统RSS的示意图;
图3是本公开实施例提供的另一用于分析路侧感知系统RSS性能的方法的流程示意图;
图4是本公开实施例提供的另一用于分析路侧感知系统RSS性能的方法的流程示意图;
图5是本公开实施例提供的另一用于分析路侧感知系统RSS性能的方法的流程示意图;
图6是本公开实施例提供的另一用于分析路侧感知系统RSS性能的方法的流程示意图;
图7是本公开实施例提供的另一用于分析路侧感知系统RSS性能的方法的流程示意图;
图8是本公开实施例提供的一种用于分析RSS性能的装置的结构示意图。
具体实施方式
为了能够更加详尽地了解本公开实施例的特点与技术内容,下面结合附图对本公开实施例的实现进行详细阐述,所附附图仅供参考说明之用,并非用来限定本公开实施例。在以下的技术描述中,为方便解释起见,通过多个细节以提供对所披露实施例的充分理解。然而,在没有这些细节的情况下,一个或多个实施例仍然可以实施。在其它情况下,为简化附图,熟知的结构和装置可以简化展示。
本公开实施例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数据在适当情况下可以互换,以便这里描述的本公开实施例的实施例。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。
除非另有说明,术语“多个”表示两个或两个以上。本公开实施例中,字符“/”表示前后对象是一种“或”的关系。例如,A/B表示:A或B。术语“和/或”是一种描述对象的关联关系,表示可以存在三种关系。例如,A和/或B,表示:A或B,或,A和B这三种关系。
本公开实施例提供一种用于分析路侧感知系统RSS性能的方法、装置及测试系统,通过可移动的测试分析装置,进行实际路况信息的检测,并通过将测试分析装置检测的实际路况信息与RSS检测的路况信息进行比对,确定RSS的检测准确度,解决了分析RSS在面向实际道路环境时的性能的问题。
在一些实施方式中,如图1所示,本公开实施例提供的用于分析路侧感知系统RSS性能的方法,包括如下步骤:
S101、测试分析装置在RSS覆盖区域内行动的过程中,检测实际路况信息。
实际应用中,如图2所示,测试分析装置可以装载在车辆上,通过车辆在RSS覆盖区域内行动的过程中,进行实际路况信息的检测。
为了避免单点的测试结果不够准确,本公开实施例中所述实际路况信息可以包括测试分析装置在N个位置检测的实际路况信息,所述RSS检测的路况信息包括所述RSS在所述N个位置检测的路况信息;N为大于1的整数。
S102、所述测试分析装置将检测的实际路况信息与所述RSS检测的路况信息进行比对,根据比对结果确定所述RSS的检测准确度。
可选地,所述根据比对结果确定所述RSS的检测准确度,包括:根据所述N个位置的比对结果,确定所述RSS的检测准确度。
本公开实施例的测试分析装置在RSS覆盖区域内行动过程中,对各行动点的实际路况信息进行检测,再与在该点接收到的RSS检测的路况信息进行比对,综合各个行动点的路况信息比对结果,确定RSS的检测准确度,从而避免了单点对比结果不准确,导致对RSS的检测准确度的结果不准确。
这里,根据所述N个位置的比对结果,确定所述RSS的检测准确度,可以用最小二乘法来根据N个位置的比对结果,确定所述RSS的检测准确度。具体来说,用x1,x2,…,xN表示RSS的检测结果,用y1,y2,…,yN表示本公开实施例的测试分析装置的行动点位置,则u2=(x1-y1)2+(x2-y2)2+…+(xN-yN)2可用来表征RSS的检测准确度。
其中,测试分析装置的结构可以包括雷达、摄像头、感知融合计算模块及车载单元(On board Unit,OBU)模块。摄像头和雷达用于获取周围的图像信息和雷达信息,OBU模块用于获取周围装载有OBU的车辆反馈的该车辆自身的位置信息及状态信息。
本公开中测试分析装置在RSS覆盖区域内行动的过程中,检测实际路况信息,将检测的实际路况信息与所述RSS检测的路况信息进行比对,根据比对结果确定所述RSS的检测准确度,通过可移动的测试分析装置,进行实际路况信息的检测,解决了分析RSS在面向实际道路环境时的性能的问题,并且无需在各RSS覆盖区域内均增加设置固定的测试用装置,通过本公开实施例中的可移动的测试分析装置,实现了对各RSS覆盖区域的通用检测,即无需设置多个测试用装置,仅需要一个可移动的测试分析装置,即可实现所有RSS的测试,方便有效的实现了RSS性能的分析。
在一些实施方式中,如图3所示,所述检测实际路况信息,包括以下步骤:
S301、获取相对所述测试分析装置的相对路况信息。
S302、结合所述相对路况信息和所述测试分析装置的当前位置、当前运动状态,确定所述测试分析装置所在当前位置的实际路况信息。
实际应用中,相对路况信息,即指其他车辆、行人等交通参与者相对于所述测试分析装置的相对方向、相对距离、相对速度等相对测试分析装置的路况信息。
其中,周围相对所述测试分析装置的相对路况信息,可以通过摄像头及雷达获取。结合摄像头获取的摄像头数据,和雷达获取的雷达数据,来进行目标检测,从而确定测试分析装置周围相对测试分析装置的相对路况信息。第一位置信息及第一运动状态信息可以通过测试分析装置自身安装的高精度定位模块来确定。
其中,结合所述相对路况信息和所述测试分析装置的当前位置、当前运动状态,确定所述测试分析装置所在当前位置的实际路况信息,具体可以通过如下方式获得:在获得其他车辆、行人等交通参与者相对于所述测试分析装置的相对方向、相对距离、相对速度后,结合所述测试分析装置的位置坐标、实际行驶方向以及行驶速度,将两者叠加获得其他车辆、行人等交通参与者的绝对方向、绝对位置坐标、绝对速度。
在一些实施方式中,如图4所示,所述获取相对所述测试分析装置的相对路况信息,包括以下步骤:
S401、获取所述测试分析装置周围的物体信息和图像信息。
S402、结合目标检测算法根据所述测试分析装置周围的物体信息及图像信息确定所述测试分析装置的相对路况信息。
实际应用中,测试分析装置周围的物体信息,可以是通过雷达获取到的数据;图像信息,可以是通过摄像头获取到的数据。目标检测算法可以是基于特征匹配的模式识别算法或基于模型训练的机器学习算法,本领域技术人员也可以结合实际需求进行选择,本公开不限定于此。
在另一些实施方式中,如图5所示,所述检测实际路况信息,包括以下步骤:
S501、获取所述测试分析装置周围车辆的位置、运动状态。
S502、获取相对所述测试分析装置的相对路况信息。
S503、结合周围车辆的位置、运动状态和所述相对路况信息以及所述测试分析装置的当前位置、当前运动状态,确定所述测试分析装置所在当前位置的实际路况信息。
其中,周围车辆的位置、运动状态,可以通过周围车辆安装的高精度定位模块来确定,在周围车辆装载了OBU模块的情况下,周围车辆可以通过OBU的传输功能,将高精度定位模块确定的周围车辆的位置、运动状态,传输给测试分析装置。
在一些实施方式中,所述实际路况信息包括:交通事件信息、交通参与者的位置信息及所述交通参与者的状态信息中的一个或组合。
其中,交通参与者包括但不限于机动车、非机动车、行人、动物、交通标志标牌、交通管控装置、障碍物。交通事件信息包括但不限于交通流动速度、交通拥堵情况、交通事故信息、交通管控信息。交通参与者的状态信息包括但不限于行动状态(是否移动)、速度、方向角、轮角速度、四轴加速度、标志标牌或交通管控装置的有效性及状态、交通管控装置是否可变。
在一些实施方式中,所述RSS的检测准确度,包括所述交通事件信息的检测准确度、所述交通参与者的位置信息的检测准确度及所述交通参与者的状态信息的检测准确度中的一个或组合。
可选地,所述根据比对结果确定所述RSS的检测准确度,包括:确定所述实际路况信息中的交通事件信息与所述第二路况信息中的交通事件信息间的第一误差;根据所述第一误差确定所述交通事件信息的检测准确度。
可选地,所述根据比对结果确定所述RSS的检测准确度,包括:确定所述实际路况信息中的交通参与者的位置信息与所述第二路况信息中的交通参与者的位置信息间的第二误差;根据所述第二误差确定所述交通参与者的位置信息的检测准确度。
可选地,所述根据比对结果确定所述RSS的检测准确度,包括:确定所述实际路况信息中的交通参与者的状态信息与所述第二路况信息中的交通参与者的状态信息间的第三误差;根据所述第三误差确定所述交通参与者的状态信息的检测准确度。
在一些实施方式中,用于分析路侧感知系统RSS性能的方法还包括:在所述RSS的检测准确度不满足设定条件的情况下,对所述RSS进行校准。
实际应用中,行业内关于RSS的技术标准中,会对RSS的检测准确度提出指标要求,此时,可参考技术标准来设定此条件。例如,设定条件可以设置为误差值大于设定阈值的情况下,进行纠偏;或者,误差值在设定范围内时,进行纠偏。本领域技术人员也可以设定其他纠偏的设定条件,本申请不限定于此。
在一些实施方式中,如图6所示,对所述RSS进行校准,包括以下步骤:
S601、根据所述检测准确度结果,生成RSS检测的路况信息的纠偏算法。
S602、将所述纠偏算法发送给所述RSS。
其中,纠偏算法可以是对某一修正值的加减,或者如果某交通参与者的第一误差、第二误差或第三误差中的一个,存在与该交通参与者在RSS视场内偏移角的一次或二次函数关系,可能是由于RSS视场内存在线性或者二次函数畸变导致的,那么也可以通过一次或二次函数拟合的方式来获得纠偏算法。
实际应用中,RSS测试设备RTD通过车载通信终端OBU模块,将纠偏算法发送至RSS连接的路侧单元RSU,辅助RSS算法或策略进行在线更新。
在一些实施方式中,如图7所示,对所述RSS进行校准,包括以下步骤:
S701、将所述实际路况信息的置信度设置为高于所述RSS检测的路况信息的置信度;
S702、将所述实际路况信息及所述实际路况信息的置信度发送给周围车辆。
周围车辆同时收到路侧感知系统RSS和RSS测试设备RTD发出的路侧信息(其中RSS测试设备RTD的路侧信息是通过车载通信终端OBU模块模拟路侧单元RSU发送),并且RSS测试设备RTD的路侧信息置信度更高,采信RSS测试设备RTD发送的真实准确的路侧信息。
本公开实施例提供的用于分析路侧感知系统RSS性能的方法,当确定RSS的检测准确度不够准确时,本公开实施例还根据测试分析装置获得的实际路况信息对RSS检测的路况信息进行校准,从而提高了RSS的检测准确度。
结合图8所示,本公开实施例提供一种用于分析路侧感知系统RSS性能的装置,包括处理器(processor)100和存储器(memory)101。可选地,该装置还可以包括通信接口(Communication Interface)102和总线103。其中,处理器100、通信接口102、存储器101可以通过总线103完成相互间的通信。通信接口102可以用于信息传输。处理器100可以调用存储器101中的逻辑指令,以执行上述实施例的用于分析RSS性能的方法。
此外,上述的存储器101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。
存储器101作为一种计算机可读存储介质,可用于存储软件程序、计算机可执行程序,如本公开实施例中的方法对应的程序指令/模块。处理器100通过运行存储在存储器101中的程序指令/模块,从而执行功能应用以及数据处理,即实现上述实施例中用于分析RSS性能的方法。
存储器101可包括存储程序区和存储数据区,其中,存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序;存储数据区可存储根据终端设备的使用所创建的数据等。此外,存储器101可以包括高速随机存取存储器,还可以包括非易失性存储器。
本公开实施例提供的一种用于分析路侧感知系统RSS性能的装置,可以实现以下技术效果:测试分析装置在RSS覆盖区域内行动的过程中,检测实际路况信息,将检测的实际路况信息与所述RSS检测的路况信息进行比对,根据比对结果确定所述RSS的检测准确度,通过可移动的测试分析装置,进行实际路况信息的检测,解决了分析RSS在面向实际道路环境时的性能的问题,并且无需在各RSS覆盖区域内均增加设置固定的测试用装置,通过本公开实施例中可移动的测试分析装置,实现了对各RSS覆盖区域的通用检测,即无需设置多个测试分析装置,仅需要一个可移动的测试分析装置,即可实现所有RSS的测试,方便有效的实现了RSS性能的分析。
本公开实施例提供了一种用于分析路侧感知系统RSS性能的测试系统,包含上述的用于分析路侧感知系统RSS性能的装置。
本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质,存储有计算机可执行指令,所述计算机可执行指令设置为执行上述用于分析路侧感知系统RSS性能的方法。
本公开实施例提供了一种计算机程序产品,所述计算机程序产品包括存储在计算机可读存储介质上的计算机程序,所述计算机程序包括程序指令,当所述程序指令被计算机执行时,使所述计算机执行上述用于分析路侧感知系统RSS性能的方法。
上述的计算机可读存储介质可以是暂态计算机可读存储介质,也可以是非暂态计算机可读存储介质。
本公开实施例的技术方案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,包括一个或多个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)执行本公开实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质可以是非暂态存储介质,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)、磁碟或者光盘等多种可以存储程序代码的介质,也可以是暂态存储介质。
以上描述和附图充分地示出了本公开的实施例,以使本领域的技术人员能够实践它们。其他实施例可以包括结构的、逻辑的、电气的、过程的以及其他的改变。实施例仅代表可能的变化。除非明确要求,否则单独的部件和功能是可选的,并且操作的顺序可以变化。一些实施例的部分和特征可以被包括在或替换其他实施例的部分和特征。而且,本申请中使用的用词仅用于描述实施例并且不用于限制权利要求。如在实施例以及权利要求的描述中使用的,除非上下文清楚地表明,否则单数形式的“一个”(a)、“一个”(an)和“所述”(the)旨在同样包括复数形式。类似地,如在本申请中所使用的术语“和/或”是指包含一个或一个以上相关联的列出的任何以及所有可能的组合。另外,当用于本申请中时,术语“包括”(comprise)及其变型“包括”(comprises)和/或包括(comprising)等指陈述的特征、整体、步骤、操作、元素,和/或组件的存在,但不排除一个或一个以上其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或这些的分组的存在或添加。在没有更多限制的情况下,由语句“包括一个…”限定的要素,并不排除在包括所述要素的过程、方法或者设备中还存在另外的相同要素。本文中,每个实施例重点说明的可以是与其他实施例的不同之处,各个实施例之间相同相似部分可以互相参见。对于实施例公开的方法、产品等而言,如果其与实施例公开的方法部分相对应,那么相关之处可以参见方法部分的描述。
本领域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、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行,可以取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。所述技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法以实现所描述的功能,但是这种实现不应认为超出本公开实施例的范围。所述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,可以参考前述方法实施例中的对应过程,在此不再赘述。
本文所披露的实施例中,所揭露的方法、产品(包括但不限于装置、设备等),可以通过其它的方式实现。例如,以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的,例如,所述单元的划分,可以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。另外,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。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单元来实现本实施例。另外,在本公开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。
附图中的流程图和框图显示了根据本公开实施例的系统、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。在这点上,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,所述模块、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。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,两个连续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,这可以依所涉及的功能而定。在附图中的流程图和框图所对应的描述中,不同的方框所对应的操作或步骤也可以以不同于描述中所披露的顺序发生,有时不同的操作或步骤之间不存在特定的顺序。例如,两个连续的操作或步骤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,这可以依所涉及的功能而定。框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合,可以用执行规定的功能或动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。
Claims (8)
1.一种用于分析路侧感知系统RSS性能的方法,其特征在于,包括:
测试分析装置在RSS覆盖区域内行动的过程中,检测实际路况信息;
所述测试分析装置将检测的实际路况信息与所述RSS检测的路况信息进行比对,根据比对结果确定所述RSS的检测准确度;
其中,所述检测实际路况信息,包括:
获取相对所述测试分析装置的相对路况信息;
结合所述相对路况信息和所述测试分析装置的当前位置、当前运动状态,确定所述测试分析装置所在当前位置的实际路况信息;
其中,所述获取相对所述测试分析装置的相对路况信息,包括:
获取所述测试分析装置周围的物体信息和图像信息;
结合目标检测算法根据所述测试分析装置周围的物体信息及图像信息确定所述测试分析装置的相对路况信息;
其中,结合所述相对路况信息和所述测试分析装置的当前位置、当前运动状态,确定所述测试分析装置所在当前位置的实际路况信息,包括:
在获得其他车辆、行人交通参与者相对于所述测试分析装置的相对方向、相对距离、相对速度后,结合所述测试分析装置的位置坐标、实际行驶方向以及行驶速度,将两者叠加获得其他车辆、行人交通参与者的绝对方向、绝对位置坐标、绝对速度;
其中,所述相对路况信息,即指其他车辆、行人交通参与者相对于所述测试分析装置的相对方向、相对距离、相对速度相对测试分析装置的路况信息;
其中,所述实际路况信息包括:交通事件信息、交通参与者的位置信息及所述交通参与者的状态信息中的一个或组合;
其中,交通参与者包括但不限于机动车、非机动车、行人、动物、交通标志标牌、交通管控装置、障碍物;交通事件信息包括但不限于交通流动速度、交通拥堵情况、交通事故信息、交通管控信息;交通参与者的状态信息包括但不限于行动状态、速度、方向角、轮角速度、四轴加速度、标志标牌或交通管控装置的有效性及状态、交通管控装置是否可变。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述实际路况信息包括测试分析装置在N个位置检测的路况信息,所述RSS检测的路况信息包括所述RSS在所述N个位置检测的路况信息;N为大于1的整数。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据比对结果确定所述RSS的检测准确度,包括:
根据所述N个位置的比对结果,确定所述RSS的检测准确度。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述检测实际路况信息,包括:
获取所述测试分析装置周围车辆的位置、运动状态;
获取相对所述测试分析装置的相对路况信息;
结合周围车辆的位置、运动状态和所述相对路况信息以及所述测试分析装置的当前位置、当前运动状态,确定所述测试分析装置所在当前位置的实际路况信息。
5.根据权利要求1至4任一项所述的方法,其特征在于,还包括:
在所述RSS的检测准确度不满足设定条件的情况下,对所述RSS进行校准。
6.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,对所述RSS进行校准,包括:
根据所述检测准确度结果,生成RSS检测的路况信息的纠偏算法,将所述纠偏算法发送给所述RSS;
或者,
将所述实际路况信息的置信度设置为高于所述RSS检测的路况信息的置信度,将所述实际路况信息及所述实际路况信息的置信度发送给周围车辆。
7.一种用于分析路侧感知系统RSS性能的装置,其特征在于,包括处理器及存储器,所述存储器存储有计算机指令,所述处理器被配置为基于所述计算机指令执行如权利要求1至6中任一项所述的用于分析路侧感知系统RSS性能的方法。
8.一种用于分析路侧感知系统RSS性能的测试系统,其特征在于,包括如权利要求7所述的用于分析路侧感知系统RSS性能的装置。
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Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN112767475A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-05-07 | 重庆邮电大学 | 一种基于c-v2x、雷达与视觉的智能路侧感知系统 |
CN112816954A (zh) * | 2021-02-09 | 2021-05-18 | 中国信息通信研究院 | 一种基于真值的路侧感知系统评测方法和系统 |
JP2021099793A (ja) * | 2019-12-19 | 2021-07-01 | 富士通株式会社 | インテリジェント交通管制システム及びその制御方法 |
Family Cites Families (6)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US8559975B2 (en) * | 2011-07-22 | 2013-10-15 | Microsoft Corporation | Location determination based on weighted received signal strengths |
JP2019016341A (ja) * | 2017-07-10 | 2019-01-31 | アンリツ株式会社 | 車載アプリケーションの試験システム及び試験方法 |
WO2019156956A2 (en) * | 2018-02-06 | 2019-08-15 | Cavh Llc | Intelligent road infrastructure system (iris): systems and methods |
CN110927708B (zh) * | 2018-08-30 | 2022-10-11 | 阿波罗智能技术(北京)有限公司 | 智能路侧单元的标定方法、装置及设备 |
CN111951582B (zh) * | 2019-05-17 | 2022-12-27 | 阿里巴巴集团控股有限公司 | 道路交通数据确定方法、系统及设备 |
US20210221390A1 (en) * | 2020-01-21 | 2021-07-22 | Qualcomm Incorporated | Vehicle sensor calibration from inter-vehicle communication |
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Patent Citations (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP2021099793A (ja) * | 2019-12-19 | 2021-07-01 | 富士通株式会社 | インテリジェント交通管制システム及びその制御方法 |
CN112767475A (zh) * | 2020-12-30 | 2021-05-07 | 重庆邮电大学 | 一种基于c-v2x、雷达与视觉的智能路侧感知系统 |
CN112816954A (zh) * | 2021-02-09 | 2021-05-18 | 中国信息通信研究院 | 一种基于真值的路侧感知系统评测方法和系统 |
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