CN113836701A - 一种仿真场景构建方法、装置、计算机设备和存储介质 - Google Patents
一种仿真场景构建方法、装置、计算机设备和存储介质 Download PDFInfo
- Publication number
- CN113836701A CN113836701A CN202111030726.6A CN202111030726A CN113836701A CN 113836701 A CN113836701 A CN 113836701A CN 202111030726 A CN202111030726 A CN 202111030726A CN 113836701 A CN113836701 A CN 113836701A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- information
- called
- variable
- simulation scene
- simulation
- 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
- 238000004088 simulation Methods 0.000 title claims abstract description 151
- 238000010276 construction Methods 0.000 title claims abstract description 30
- 238000013507 mapping Methods 0.000 claims abstract description 41
- 238000000034 method Methods 0.000 claims abstract description 28
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 25
- 238000012360 testing method Methods 0.000 abstract description 21
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 7
- 230000008859 change Effects 0.000 description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 5
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 4
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 description 2
- 239000007787 solid Substances 0.000 description 2
- 230000001360 synchronised effect Effects 0.000 description 2
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 1
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 1
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 1
- 238000009877 rendering Methods 0.000 description 1
- 230000003068 static effect Effects 0.000 description 1
- 239000002352 surface water Substances 0.000 description 1
- 238000010998 test method Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
- 238000012795 verification Methods 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F30/00—Computer-aided design [CAD]
- G06F30/20—Design optimisation, verification or simulation
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
- G06F2119/00—Details relating to the type or aim of the analysis or the optimisation
- G06F2119/02—Reliability analysis or reliability optimisation; Failure analysis, e.g. worst case scenario performance, failure mode and effects analysis [FMEA]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本申请涉及一种仿真场景构建方法、装置、计算机设备和存储介质，其中，方法包括：通过获取车辆的道路采集信息，根据预设映射关系，将道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息，基于实际的道路采集信息，能够真实地还原车辆在真实世界中行驶的环境状态，提高车辆在仿真场景中测试的可靠性，根据待调用信息，生成调用仿真场景的指令信息，根据指令信息，自动构建自仿真场景，提升了仿真场景的构建效率，缩短了仿真周期，减少了测试成本。
Description
技术领域
本申请涉及自动驾驶技术领域，特别是涉及一种仿真场景构建方法、装置、计算机设备和存储介质。
背景技术
随着汽车行业的发展，汽车的智能化水平不断提高，自动驾驶成为了一个炙手可热的新兴行业。自动驾驶技术是指自动驾驶车辆可以根据采集到的环境信息决定车辆的驾驶行为，该项技术的应用将会给人们的生活带来极大的便利。在我们享受汽车智能化带来便利的同时，安全问题也不容小觑，因此，在自动驾驶车辆投入使用之前需要进行大量的测试来验证其安全性。
目前，自动驾驶车辆的测试主要分为实车测试和仿真测试。实车测试是利用搭载了驾驶辅助或自动驾驶系统最真实的情况，但是测试成本高，测试效率低，且随着外界条件无时无刻地变化，测试的可重复性较低。仿真测试是将自动驾驶车辆控制算法或真实控制器置于虚拟的车辆行驶环境中，模拟真实环境中的道路、天气、交通等情况，还原控制算法或控制器在实车中的工作状态。仿真测试的方法成本低、效率高、重复性好，现已成为大多数车企验证自动驾驶车辆安全性的重要手段。
在仿真测试中最关键的是仿真场景的构建，通常采用人工手动构建的方式，这样的方式不仅效率低，且场景真实度不高，无法反映真实道路上的状态，难以保证验证自动驾驶车辆安全性的准确性。
发明内容
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种仿真场景构建方法、装置、计算机设备和存储介质，能够真实地还原了车辆在真实世界中行驶的环境状态，确保验证车辆安全性的准确性。
第一方面，提供一种仿真场景构建方法，该方法包括：
获取车辆的道路采集信息；
根据预设映射关系，将道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息；
根据待调用信息，生成调用仿真场景的指令信息；
根据指令信息，构建仿真场景。
在一些可能的实现方式中，道路采集信息包括变量名称和第一变量数值，仿真场景信息包括第二变量数值；根据预设映射关系，将道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息，包括：
根据变量名称，查找与变量名称对应的第一变量数值；
根据预设映射关系，将第一变量数值与变量名称对应的第二变量数值进行关联，得到待调用信息。
在一些可能的实现方式中，根据待调用信息，生成调用仿真场景的指令信息，包括：
按照预设格式转换待调用信息，得到标准待调用信息；
在标准待调用信息内填入与待调用信息对应的数值，得到调用仿真场景的指令信息。
在一些可能的实现方式中，道路采集信息还包括第一变量单位，仿真场景信息还包括第二变量单位；根据预设映射关系，将道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息，包括：
判断第一变量单位和第二变量单位是否一致；
当第一变量单位和第二变量单位一致时，根据预设映射关系，将道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息。
在一些可能的实现方式中，方法还包括：
实时缓存待调用信息，以用于在构建仿真场景时，快速调用待调用信息。
第二方面，提供了一种仿真场景构建装置，装置包括：
获取模块，用于获取辆的道路采集信息；
关联模块，用于根据预设映射关系，将道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息；
生成模块，用于根据待调用信息，生成调用仿真场景的指令信息；
构建模块，用于根据指令信息，构建仿真场景。
在一些可能的实现方式中，道路采集信息包括变量名称和第一变量数值，仿真场景信息包括第二变量数值；关联模块具体用于：
根据变量名称，查找与变量名称对应的第一变量数值；
根据预设映射关系，将第一变量数值与变量名称对应的第二变量数值进行关联，得到待调用信息。
在一些可能的实现方式中，生成模块具体用于：
按照预设格式转换待调用信息，得到标准待调用信息；
在标准待调用信息内填入与待调用信息对应的数值，得到调用仿真场景的指令信息。
第三方面，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现第一方面或者第一方面任意一种可能的实现方式所述的仿真场景构建方法。
第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，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第一方面或者第一方面任意一种可能的实现方式所述的仿真场景构建方法。
上述仿真场景构建方法、装置、计算机设备和存储介质，通过获取车辆的道路采集信息，根据预设映射关系，将道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息，基于实际的道路采集信息，能够真实地还原车辆在真实世界中行驶的环境状态，提高车辆在仿真场景中测试的可靠性，根据待调用信息，生成调用仿真场景的指令信息，根据指令信息，自动构建自仿真场景，提升了仿真场景的构建效率，缩短了仿真周期，减少了测试成本。
附图说明
图1为一个实施例中仿真场景构建方法的应用环境图；
图2为一个实施例中仿真场景构建方法的流程示意图；
图3为一个实施例中仿真场景构建装置的结构框图；
图4为一个实施例中计算机设备的内部结构图。
具体实施方式
为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本申请进行进一步详细说明。应当理解，此处描述的具体实施例仅仅用以解释本申请，并不用于限定本申请。
本申请提供的仿真场景构建方法，可以应用于如图1所示的应用环境中。其中，终端102通过网络与服务器104通过网络进行通信。终端102通过服务器104获取车辆采集保存的道路采集信息，根据预设映射关系，将道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息。根据待调用信息，生成调用仿真场景的指令信息，根据指令信息，构建仿真场景。其中，终端102可以但不限于是各种个人计算机、笔记本电脑、平板电脑，服务器104可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。
在一个实施例中，如图2所示，提供了一种仿真场景构建方法，以该方法应用于图1中的终端102为例进行说明，包括以下步骤：
S210，获取车辆的道路采集信息。
终端可以通过互联网络从待测车辆侧实时同步其采集的道路采集信息，待测车辆可以采用相机摄像头或者激光雷达获取道路采集信息。道路采集数据可以保存为EXCEL表格数据，也可以保存为TXT、CSV等，Exce l表格中的数据按列进行存储，每列的变量名称按照统一的格式进行命名，方便进行变量数值查找。文件内容需要统一，一旦确定后不能轻易更改，比如变量的名称、变量的数据类型、变量的存储位置等，不允许轻易更改，以方便后续数据的关联过程。
道路采集信息包括车辆行驶时的主车信息、天气数据、道路数据以及交通数据。主车数据是主车当前行驶的状态参数，包括主车车速、主车加速度、方向盘转角、车道位置、主车航向角等。其中，车道位置包括中间车道、左偏一车道、左偏二车道、右偏一车道、右偏二车道等。
天气数据是当前车辆行驶条件下的外界环境参数，包括天气类型、光照强度、能见度、雨雪强度、光照角度等。其中，天气类型包括晴朗、阴天、雾天、下雨、下雪等。
道路数据是车辆当前行驶的路面情况参数，包括道路类型、道路数量、道路宽度、车道线类型、路面条件等。其中，道路类型包括直道、250m半径弯道、500m半径弯道、隧道、桥梁、坡道、上下匝道等；车道数量包含单车道、两车道、三车道、四车道、五车道等。记录的车道宽度在3m～4m的范围；记录的车道线类型包括白实线、白虚线、黄实线、黄虚线、双白实线、双黄实线、白实虚线、黄实虚线等。记录的道路路面条件包括路面有污渍、路面标线不清、路面有井盖、路面积水、路面积雪等。同时，路面积水的程度按0到100％的程度进行记录。
交通数据是指车辆周围的交通参与目标的行驶情况，包括主车目标数量、目标类型、目标位置、目标速度、目标加速度等。
记录的交通参与目标类型包括轿车、卡车、摩托车、自行车、老人、成人、儿童等。记录的交通参与目标数量可以为前方2个、左右后各1个，共5个。
上述道路采集信息可以在仿真场景中准确地还原车辆在真实环境中的行驶工况，提升了只能汽车在仿真场景中测试的可靠性。
S220，根据预设映射关系，将道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息。
预设映射关系是预先设置的道路采集信息与仿真场景信息的对应关系，根据这种对应关系，将道路采集信息和仿真场景信息进行关联，得到待调用信息。在构建仿真场景时，使得仿真场景信息准确地还原车辆在真实环境中的行驶工况。
S230，根据待调用信息，生成调用仿真场景的指令信息。
在生成映射后的待调用信息后，无法直接用于构建仿真场景，需要将待调用信息转化为可用于构建仿真场景的格式，根据待调用信息，生成相应的指令信息，用于调用仿真场景。
S240，根据指令信息，构建仿真场景。
通过运行在终端102上的仿真软件根据指令信息，构建仿真场景。其中，指令信息包括道路场景指令、天气场景指令、主车场景指令等。
当仿真软件接收到道路场景指令时，仿真软件在场景库中查找对应的道路以满足当前的指令，比如直道、弯道、隧道、匝道等不同的道路类型的选择；
当仿真软件接收到天气场景指令时，仿真软件会自动调用仿真引擎按照接收到的天气场景指令进行实时渲染，比如实时的光照变化、雨雪变化等；
当仿真软件接收到主车场景指令时，仿真软件将自动调用车辆动力学模块进行车辆的实时计算，比如车速变化、位置变化等；
当仿真软件接收到目标场景指令时，仿真软件则会自动遍历场景库，寻找与之匹配的目标类型，如行人、自行车、摩托车等，并按照实际采集参数添加目标的运动状态、行驶轨迹等，完成交通场景的完整复现。
相比人工手动地建模手段，仿真场景的自动转化更有效地提升了场景建模效率，为车辆的大批量化测试提供了更好地支撑。上述步骤210-240不仅仅适用于智能汽车的性能测试，还可以应用于故障车辆的溯因等等，此处不再一一赘述。
在本申请实施例中，通过获取车辆的道路采集信息，根据预设映射关系，将道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息，基于实际的道路采集信息，能够真实地还原车辆在真实世界中行驶的环境状态，提高车辆在仿真场景中测试的可靠性，根据待调用信息，生成调用仿真场景的指令信息，根据指令信息，自动构建自仿真场景，提升了仿真场景的构建效率，缩短了仿真周期，减少了测试成本。
在一些实施例中，道路采集信息包括变量名称和第一变量数值，仿真场景信息包括第二变量数值；根据预设映射关系，将道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息，包括：
根据变量名称，查找与变量名称对应的第一变量数值；
根据预设映射关系，将第一变量数值与变量名称对应的第二变量数值进行关联，得到待调用信息。
道路采集信息包括变量名称和每个变量名称对应的第一变量数值，仿真场景信息包括在仿真场景中与道路采集信息中的变量名称对应的第二变量数值。
根据变量名称，查找与变量名称对应的第一变量数值，查找的过程实际上是根据变量名称在道路采集信息文件中进行检索的过程，变量名需要统一，如用Ego_Speed代表主车车速，Target1_Speed代表目标1的速度。
以道路采集信息为Excel格式数据为例，变量数值查找的程序可利用Python或者C语言进行编写，按照提前定义的变量名称在数据库中进行Excel表格文件的遍历，找出相应变量的数值，并提前存入缓存中备用。
根据预设映射关系，将第一变量数据与变量名称对应的第二变量数值进行关联，得到待调用信息，实际上是将真实世界中采集的参数与仿真场景中的参数进行相应地映射。如真实世界的光照强度在0-10Lux对应虚拟环境中的1％光照情况，真实世界的光照强度在400-500Lux对应虚拟环境中的90％光照情况，具体映射关系的建立需要进行实际的对比优化才能确定。
在一些实施例中，根据待调用信息，生成调用仿真场景的指令信息，包括：
按照预设格式转换待调用信息，得到标准待调用信息；
在标准待调用信息内填入与待调用信息对应的数值，得到调用仿真场景的指令信息。
预设格式是场景仿真系统能够接收的格式，对待调用信息进行格式转换，得到场景仿真系统能够接收的标准待调用信息。
在标准待调用信息内填入与待调用信息对应的数值，即，对标准待调用信息进行赋值，得到指令信息。如定义格式Ego_SpeedValue为主车车速赋值的指令，则相应地将读取地主车车速具体数值填入到“Value”中，得到指令信息Ego_Speed40，表示主车车速赋值为40km/h。
示例性的，采用ECUTEST软件对待调用信息进行格式转化，如将车速、加速度等数据写入固定代码中进行代码的生成，使之成为能够让场景仿真软件识别和执行的指令信息。指令信息为SCP格式代码，该格式代码为XML语言框架，按照协议中规定的各个变量定义的方式为各个变量赋值。
在一些实施例中，道路采集信息还包括第一变量单位，仿真场景信息还包括第二变量单位；根据预设映射关系，将道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息，包括：
判断第一变量单位和第二变量单位是否一致；
当第一变量单位和第二变量单位一致时，根据预设映射关系，将道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息。
第一变量单位表示道路采集信息中数值的单位，第二变量单位表示仿真场景信息中数值的单位。
为了保证道路采集信息和仿真场景信息关联的正确性，第一变量单位和第二变量单位需保持一致，当两者不一致时，需要进行转化。比如说，当道路采集信息中主车车速的单位为km/h，而仿真场景信息中主车车速的单位为m/s，此时就需要进行单位转换，将道路采集信息中主车车速的单位转换为m/s，或者将仿真场景信息中主车车速的单位转换为km/h。
当第一变量单位和第二变量单位一致时，根据预设映射关系，将道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息。
在一些实施例中，实时缓存待调用信息，以用于在构建仿真场景时，快速调用待调用信息。
每当生成待调用信息时，将其缓存至场景库中，以便在构建仿真场景时快速调用。
在一些实施例中，仿真软件为VTD，当VTD接收到指令信息时，在场景库中查找对应的场景因素以满足当前的指令，从主车数据、天气数据、道路数据、交通数据等方面以完成交通场景的完成复现。
应该理解的是，虽然图2的流程图中的各个步骤按照箭头的指示依次显示，但是这些步骤并不是必然按照箭头指示的顺序依次执行。除非本文中有明确的说明，这些步骤的执行并没有严格的顺序限制，这些步骤可以以其它的顺序执行。而且，图2中的至少一部分步骤可以包括多个子步骤或者多个阶段，这些子步骤或者阶段并不必然是在同一时刻执行完成，而是可以在不同的时刻执行，这些子步骤或者阶段的执行顺序也不必然是依次进行，而是可以与其它步骤或者其它步骤的子步骤或者阶段的至少一部分轮流或者交替地执行。
在一个实施例中，如图3所示，提供了一种仿真场景构建装置300，包括：获取模块310、关联模块320、生成模块330和构建模块340，其中：
获取模块310，用于获取辆的道路采集信息；
关联模块320，用于根据预设映射关系，将道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息；
生成模块330，用于根据待调用信息，生成调用仿真场景的指令信息；
构建模块340，用于根据指令信息，构建仿真场景。
在本申请实施例中，能够真实地还原车辆在真实世界中行驶的环境状态，提高车辆在仿真场景中测试的可靠性，自动构建自仿真场景，提升了仿真场景的构建效率，缩短了仿真周期，减少了测试成本。
在一些实施例中，道路采集信息包括变量名称和第一变量数值，仿真场景信息包括第二变量数值；关联模块320具体用于：
根据变量名称，查找与变量名称对应的第一变量数值；
根据预设映射关系，将第一变量数值与变量名称对应的第二变量数值进行关联，得到待调用信息。
在一些实施例中，生成模块330具体用于：
按照预设格式转换待调用信息，得到标准待调用信息；
在标准待调用信息内填入与待调用信息对应的数值，得到调用仿真场景的指令信息。
在一些实施例中，道路采集信息还包括第一变量单位，仿真场景信息还包括第二变量单位；关联模块320还具体用于：
判断第一变量单位和第二变量单位是否一致；
当第一变量单位和第二变量单位一致时，根据预设映射关系，将道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息。
在一些实施例中，该装置还包括缓存模块350，具体用于：
实时缓存待调用信息，以用于在构建仿真场景时，快速调用待调用信息。
关于仿真场景构建装置的具体限定可以参见上文中对于仿真场景构建方法的限定，在此不再赘述。上述仿真场景构建装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于计算机设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于计算机设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是服务器，其内部结构图可以如图4所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口和数据库。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统、计算机程序和数据库。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的数据库用于存储仿真场景数据。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种仿真场景构建方法。
在一个实施例中，提供了一种计算机设备，该计算机设备可以是终端，其内部结构图可以如图4所示。该计算机设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、网络接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该计算机程序被处理器执行时以实现一种仿真场景构建方法。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一些实施例中，提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行计算机程序时实现以下步骤：获取车辆的道路采集信息；根据预设映射关系，将道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息；根据待调用信息，生成调用仿真场景的指令信息；根据指令信息，构建仿真场景。
在一些实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：道路采集信息包括变量名称和第一变量数值，仿真场景信息包括第二变量数值；根据预设映射关系，将道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息，包括：根据变量名称，查找与变量名称对应的第一变量数值；根据预设映射关系，将第一变量数值与变量名称对应的第二变量数值进行关联，得到待调用信息。
在一些实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：根据待调用信息，生成调用仿真场景的指令信息，包括：按照预设格式转换待调用信息，得到标准待调用信息；在标准待调用信息内填入与待调用信息对应的数值，得到调用仿真场景的指令信息。
在一些实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：道路采集信息还包括第一变量单位，仿真场景信息还包括第二变量单位；根据预设映射关系，将道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息，包括：判断第一变量单位和第二变量单位是否一致；当第一变量单位和第二变量单位一致时，根据预设映射关系，将道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息。
在一些实施例中，处理器执行计算机程序时还实现以下步骤：实时缓存待调用信息，以用于在构建仿真场景时，快速调用待调用信息。
在一些实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：获取车辆的道路采集信息；根据预设映射关系，将道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息；根据待调用信息，生成调用仿真场景的指令信息；根据指令信息，构建仿真场景。
在一些实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：道路采集信息包括变量名称和第一变量数值，仿真场景信息包括第二变量数值；根据预设映射关系，将道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息，包括：根据变量名称，查找与变量名称对应的第一变量数值；根据预设映射关系，将第一变量数值与变量名称对应的第二变量数值进行关联，得到待调用信息。
在一些实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：根据待调用信息，生成调用仿真场景的指令信息，包括：按照预设格式转换待调用信息，得到标准待调用信息；在标准待调用信息内填入与待调用信息对应的数值，得到调用仿真场景的指令信息。
在一些实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：道路采集信息还包括第一变量单位，仿真场景信息还包括第二变量单位；根据预设映射关系，将道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息，包括：判断第一变量单位和第二变量单位是否一致；当第一变量单位和第二变量单位一致时，根据预设映射关系，将道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息。
在一些实施例中，计算机程序被处理器执行时还实现以下步骤：实时缓存待调用信息，以用于在构建仿真场景时，快速调用待调用信息。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和/或易失性存储器。非易失性存储器可包括只读存储器(ROM)、可编程ROM(PROM)、电可编程ROM(EPROM)、电可擦除可编程ROM(EEPROM)或闪存。易失性存储器可包括随机存取存储器(RAM)或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，诸如静态RAM(SRAM)、动态RAM(DRAM)、同步DRAM(SDRAM)、双数据率SDRAM(DDRSDRAM)、增强型SDRAM(ESDRAM)、同步链路(Synchlink)DRAM(SLDRAM)、存储器总线(Rambus)直接RAM(RDRAM)、直接存储器总线动态RAM(DRDRAM)、以及存储器总线动态RAM(RDRAM)等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本申请的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本申请构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本申请的保护范围。因此，本申请专利的保护范围应以所附权利要求为准。
Claims (10)
1.一种仿真场景构建方法，所述方法包括：
获取车辆的道路采集信息；
根据预设映射关系，将所述道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息；
根据所述待调用信息，生成调用仿真场景的指令信息；
根据所述指令信息，构建仿真场景。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述道路采集信息包括变量名称和第一变量数值，所述仿真场景信息包括第二变量数值；所述根据预设映射关系，将所述道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息，包括：
根据所述变量名称，查找与所述变量名称对应的第一变量数值；
根据预设映射关系，将所述第一变量数值与所述变量名称对应的第二变量数值进行关联，得到所述待调用信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述待调用信息，生成调用仿真场景的指令信息，包括：
按照预设格式转换所述待调用信息，得到标准待调用信息；
在标准待调用信息内填入与所述待调用信息对应的数值，得到调用仿真场景的指令信息。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述道路采集信息还包括第一变量单位，所述仿真场景信息还包括第二变量单位；所述根据预设映射关系，将所述道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息，包括：
判断所述第一变量单位和所述第二变量单位是否一致；
当所述第一变量单位和所述第二变量单位一致时，根据预设映射关系，将所述道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
实时缓存所述待调用信息，以用于在构建仿真场景时，快速调用所述待调用信息。
6.一种仿真场景构建装置，其特征在于，所述装置包括：
获取模块，用于获取辆的道路采集信息；
关联模块，用于根据预设映射关系，将所述道路采集信息与仿真场景信息进行关联，得到待调用信息；
生成模块，用于根据所述待调用信息，生成调用仿真场景的指令信息；
构建模块，用于根据所述指令信息，构建仿真场景。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述道路采集信息包括变量名称和第一变量数值，所述仿真场景信息包括第二变量数值；所述关联模块具体用于：
根据所述变量名称，查找与所述变量名称对应的第一变量数值；
根据预设映射关系，将所述第一变量数值与所述变量名称对应的第二变量数值进行关联，得到所述待调用信息。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述生成模块具体用于：
按照预设格式转换所述待调用信息，得到标准待调用信息；
在标准待调用信息内填入与所述待调用信息对应的数值，得到调用仿真场景的指令信息。
9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至5中任一项所述方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，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权利要求1至5中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111030726.6A CN113836701A (zh) | 2021-09-03 | 2021-09-03 | 一种仿真场景构建方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202111030726.6A CN113836701A (zh) | 2021-09-03 | 2021-09-03 | 一种仿真场景构建方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN113836701A true CN113836701A (zh) | 2021-12-24 |
Family
ID=78962207
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202111030726.6A Pending CN113836701A (zh) | 2021-09-03 | 2021-09-03 | 一种仿真场景构建方法、装置、计算机设备和存储介质 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN113836701A (zh) |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116125950A (zh) * | 2023-01-19 | 2023-05-16 | 重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司 | 一种硬件在环仿真测试工具自动生成方法、设备及介质 |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20180107770A1 (en) * | 2016-10-14 | 2018-04-19 | Zoox, Inc. | Scenario description language |
| CN111506980A (zh) * | 2019-01-30 | 2020-08-07 | 斯特拉德视觉公司 | 对虚拟驾驶环境生成交通场景的方法及装置 |
| CN111753425A (zh) * | 2020-06-26 | 2020-10-09 | 北京百度网讯科技有限公司 | 仿真方法、装置、电子设备及存储介质 |
| US20200380083A1 (en) * | 2019-05-28 | 2020-12-03 | Applied Intuition, Inc. | Simulated-driving-environment generation |
| CN112288906A (zh) * | 2020-10-27 | 2021-01-29 | 北京五一视界数字孪生科技股份有限公司 | 仿真数据集的获取方法、装置、存储介质和电子设备 |
| US20210163029A1 (en) * | 2017-12-21 | 2021-06-03 | Avl List Gmbh | Method for analysing an automation system of an installation, emulator for at least partial virtual operation of an automation system of an installation, and system for analysing an automation system of an installation |
| CN112948270A (zh) * | 2021-04-06 | 2021-06-11 | 东风小康汽车有限公司重庆分公司 | 自动驾驶车辆道路测试仿真分析方法、装置、设备和介质 |
-
2021
- 2021-09-03 CN CN202111030726.6A patent/CN113836701A/zh active Pending
Patent Citations (8)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| US20180107770A1 (en) * | 2016-10-14 | 2018-04-19 | Zoox, Inc. | Scenario description language |
| CN110073352A (zh) * | 2016-10-14 | 2019-07-30 | 祖克斯有限公司 | 用于自主车辆仿真的场景描述语言 |
| US20210163029A1 (en) * | 2017-12-21 | 2021-06-03 | Avl List Gmbh | Method for analysing an automation system of an installation, emulator for at least partial virtual operation of an automation system of an installation, and system for analysing an automation system of an installation |
| CN111506980A (zh) * | 2019-01-30 | 2020-08-07 | 斯特拉德视觉公司 | 对虚拟驾驶环境生成交通场景的方法及装置 |
| US20200380083A1 (en) * | 2019-05-28 | 2020-12-03 | Applied Intuition, Inc. | Simulated-driving-environment generation |
| CN111753425A (zh) * | 2020-06-26 | 2020-10-09 | 北京百度网讯科技有限公司 | 仿真方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN112288906A (zh) * | 2020-10-27 | 2021-01-29 | 北京五一视界数字孪生科技股份有限公司 | 仿真数据集的获取方法、装置、存储介质和电子设备 |
| CN112948270A (zh) * | 2021-04-06 | 2021-06-11 | 东风小康汽车有限公司重庆分公司 | 自动驾驶车辆道路测试仿真分析方法、装置、设备和介质 |
Cited By (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN116125950A (zh) * | 2023-01-19 | 2023-05-16 | 重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司 | 一种硬件在环仿真测试工具自动生成方法、设备及介质 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| US11513523B1 (en) | Automated vehicle artificial intelligence training based on simulations | |
| CN112286206B (zh) | 自动驾驶的模拟方法、系统、设备、可读存储介质及平台 | |
| JP2022511333A (ja) | 自律自動車の制御ユニットを修正するための方法およびシステム | |
| CN108319249B (zh) | 基于驾驶模拟器的无人驾驶算法综合测评系统及方法 | |
| US20230350399A1 (en) | Operational testing of autonomous vehicles | |
| CN111923919B (zh) | 车辆控制方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN114365108A (zh) | 虚拟环境下的自动驾驶车辆模拟方法 | |
| US20220204009A1 (en) | Simulations of sensor behavior in an autonomous vehicle | |
| CN111753639A (zh) | 感知地图生成方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN113777952A (zh) | 一种实车与虚拟车交互映射的自动驾驶仿真测试方法 | |
| CN113836701A (zh) | 一种仿真场景构建方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN114077541A (zh) | 验证用于自动驾驶车辆的自动控制软件的方法和系统 | |
| CN117056153A (zh) | 校准和验证驾驶员辅助系统和/或自动驾驶系统的方法、系统和计算机程序产品 | |
| CN113918615A (zh) | 一种基于仿真的驾驶经验数据挖掘模型构建方法及系统 | |
| CN113553304A (zh) | 一种针对自动驾驶的数据存储系统 | |
| CN116403174A (zh) | 一种端到端自动驾驶方法、系统、仿真系统及存储介质 | |
| CN115140060A (zh) | 一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| Sato et al. | Towards driving-oriented metric for lane detection models | |
| CN114638103A (zh) | 自动驾驶联合仿真方法、装置、计算机设备及存储介质 | |
| CN113665577A (zh) | 操作机动车辆的方法 | |
| CN111983934B (zh) | 一种无人车仿真测试用例生成方法及系统 | |
| CN116080681A (zh) | 基于循环卷积神经网络的周车行为识别与轨迹预测方法 | |
| CN114021307A (zh) | 车辆控制器调试方法、装置、计算机设备和存储介质 | |
| CN115257801A (zh) | 轨迹规划方法及装置、服务器、计算机可读存储介质 | |
| CN116897377A (zh) | 车辆的行驶状况的数字表示的比较 |
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 |