CN114048626A - 一种交通流仿真场景构建方法及系统 - Google Patents
一种交通流仿真场景构建方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN114048626A CN114048626A CN202111401430.0A CN202111401430A CN114048626A CN 114048626 A CN114048626 A CN 114048626A CN 202111401430 A CN202111401430 A CN 202111401430A CN 114048626 A CN114048626 A CN 114048626A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- vehicle
- lane
- event
- change
- speed
- 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
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
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/20—Analysis of motion
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
- G06T2207/30241—Trajectory
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Computer Hardware Design (AREA)
- Evolutionary Computation (AREA)
- Geometry (AREA)
- General Engineering & Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本发明提供一种交通流仿真场景构建方法及系统,该方法包括:获取实车行驶轨迹数据;基于高精度地图获取每个轨迹点定位,并确定车辆所在车道及行驶状态;遍历获取车辆速度变化,计算车辆加速度,并根据加速度变化幅度,提取速度事件;遍历检测车辆所在道路、车道的变化,提取车辆换道事件;保存车辆速度事件和换道事件,生成仿真场景文件。从而可以交通流场景仿真,降低测试成本,减少人工场景对人力物力的耗费,并保障测试数据的准确性和可靠性。
Description
技术领域
本发明属于自动驾驶系统安全测试领域,尤其涉及一种交通流仿真场景构建方法及系统。
背景技术
交通流场景仿真是自动驾驶汽车领域中的不可或缺的部分,能有效的缩短自动驾驶系统安全测试的周期,可减少实车测试所带来的预算开支。目前,自动驾驶系统安全测试还只限于局部实车测试或人为设计场景进行测试,实车测试会增加测试成本,人工设计场景则会失去真实性,且耗时耗力。
发明内容
有鉴于此,本发明实施例提供了一种交通流仿真场景构建方法及系统,用于解决现有自动驾驶安全测试成本高、耗时耗力的问题。
在本发明实施例的第一方面,提供了一种交通流仿真场景构建方法,包括:
获取实车行驶轨迹数据;
基于高精度地图获取每个轨迹点定位,并确定车辆所在车道及行驶状态;
遍历获取车辆速度变化,计算车辆加速度,并根据加速度变化幅度,提取速度事件;
遍历检测车辆所在道路、车道的变化,提取车辆换道事件;
保存车辆速度事件和换道事件,生成仿真场景文件。
在本发明实施例的第二方面,提供了一种交通流仿真场景构建系统,包括:
获取模块,用于获取实车行驶轨迹数据;
计算模块,用于基于高精度地图获取每个轨迹点定位,并确定车辆所在车道及行驶状态;
速度事件检测模块,用于遍历获取车辆速度变化,计算车辆加速度,并根据加速度变化幅度,提取速度事件;
换道事件检测模块,用于遍历检测车辆所在道路、车道的变化,提取车辆换道事件;
生成模块,用于保存车辆速度事件和换道事件,生成仿真场景文件。
在本发明实施例的第三方面,提供了一种电子设备,包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器运行的计算机程序,所述处理器执行所述计算机程序时实现如本发明实施例第一方面所述方法的步骤。
在本发明实施例的第四方面,提供了一种计算机可读存储介质,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时实现本发明实施例第一方面提供的所述方法的步骤。
本发明实施例中,通过激光雷达采集实车行走轨迹数据,然后通过速度事件和换道事件的提取,生成仿真场景文件,实现真实交通流的仿真,可以客观真实的描述现实场景现状,保障测试场景的真实性,减少人工场景对人力物力的耗费,避免实车测试带来的成本,简单且易于实现。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案,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介绍,显而易见地,下面描述的附图仅仅是本发明的一些实施例,对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取其他附图。
图1为本发明一个实施例提供的一种交通流仿真场景构建方法的流程示意图;
图2为本发明一个实施例提供的左右边线投影夹角示意图;
图3为本发明一个实施例提供的一种交通流仿真场景构建系统的结构示意图;
图4为本发明的一个实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为使得本发明的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂,下面将结合本发明实施例中的附图,对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述,显然,下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例,而非全部的实施例。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它实施例,都属于本发明保护的范围。
应当理解,本发明的说明书或权利要求书及上述附图中的术语“包括”以及其他相近意思表述,意指覆盖不排他的包含,如包含一系列步骤或单元的过程、方法或系统、设备没有限定于已列出的步骤或单元。此外,“第一”“第二”用于区分不同对象,并非用于描述特定顺序。
请参阅图1,本发明实施例提供的一种交通流仿真场景构建方法的流程示意图,包括:
S101、获取实车行驶轨迹数据;
通过车载传感器实时采集车辆行驶数据,一般包括时间戳、经纬度、速度、航向角度等数据。实车走行数据可以保存至车端或上传至云端数据库中,直接读取实车行驶数据,即可用于仿真场景模拟。
S102、基于高精度地图获取每个轨迹点定位,并确定车辆所在车道及行驶状态;
基于高精度地图及车辆轨迹数据,确定每一时刻实车位置,并计算确定每一时刻轨迹点对应所在的道路ID、车道ID、车道偏离、速度、航向角等。
具体的,至少获取每个轨迹点在高精度地图中对应的经纬度、道路ID、车道ID、速度、航向角、车道偏移信息。
其中,根据轨迹点定位及轨迹点是否在道路外接矩形内部,获取对应的道路ID;根据轨迹点到各车道中心线的距离,获取投影距离最短时对应的车道ID。
遍历所有道路,根据轨迹点坐标、道路外接矩形,判断轨迹点是否在矩形内部,若是,确定对应的道路ID,并根据轨迹点到各车道中心线的距离,获取最短距离对应的车道ID。其中,还包括根据轨迹点与车道左右边线投影线形成的角度,判断轨迹点在车道内部或外部。如图2所示,a、b为轨迹点与车道左右边线的投影线,若投影形成角度大于90°(图中1部分),则在车道线内部,若小于90°(图中2部分),则在车道线外部。
S103、遍历获取车辆速度变化,计算车辆加速度,并根据加速度变化幅度,提取速度事件;
持续遍历检测车辆速度变化,计算车辆加速度,根据加速度的变化幅度,判断是否为速度事件,即加速、减速或匀速。
具体的,将加速度与某一预定值比较,超过该预定值则判定为速度事件。
S104、遍历检测车辆所在道路、车道的变化,提取车辆换道事件;
持续遍历数据检测道路ID、车道ID的变化,按预定检测逻辑提取出换道事件。如当前车道ID为-2,下一个位置的车道ID为-1,则是左换道事件,若下一个位置的车道ID为-3,则是向右换道事件。
具体的,将车辆换道划分为,起始状态、准备换道状态、换道成功状态;实时检测车辆状态,如果检测到准备换道,则进入下一状态检测;判断车辆换道是否成功,若检测判断车辆处于换道成功状态,则事件检出,否则继续检测。
其中,根据车道偏移、当前道路与最终道路是否相同、当前车道与最终车道是否相同,判断换道是否成功或处于准备换道状态。当当前道路与最终道路不相同,还需要判断当前车道与最终车道是否存在拓扑连接,根据两车道位置状态,判断是否换道成功。
S105、保存车辆速度事件和换道事件,生成仿真场景文件。
具体的,保存车辆事件为xml格式,并生成OpenScenario格式仿真场景文件。
本实施例中,先通过激光雷达采集实车行走轨迹数据,然后通过该方法转换成OpenScenario仿真数据,实现真实交通流仿真,避免测试过程需要实车实地测试,可以根据已有采集数据进行仿真测试,同时,避免人为设计场景,节省人力物力的耗费,保障真实性。
应理解,上述实施例中各步骤的序号大小并不意味着执行顺序的先后,各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定,而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。
图3为本发明实施例提供的一种交通流仿真场景构建系统的结构示意图,该系统包括:
获取模块310,用于获取实车行驶轨迹数据;
计算模块320,用于基于高精度地图获取每个轨迹点定位,并确定车辆所在车道及行驶状态;
具体的,至少获取每个轨迹点在高精度地图中对应的经纬度、道路ID、车道ID、速度、航向角、车道偏移信息。
其中,所述确定车辆所在车道及行驶状态包括:
根据轨迹点定位及轨迹点是否在道路外接矩形内部,获取对应的道路ID;
根据轨迹点到各车道中心线的距离,获取投影距离最短时对应的车道ID。
速度事件检测模块330,用于遍历获取车辆速度变化,计算车辆加速度,并根据加速度变化幅度,提取速度事件;
换道事件检测模块340,用于遍历检测车辆所在道路、车道的变化,提取车辆换道事件;
具体的,将车辆换道划分为,起始状态、准备换道状态、换道成功状态;实时检测车辆状态,如果检测到准备换道,则进入下一状态检测;判断车辆换道是否成功,若检测判断车辆处于换道成功状态,则事件检出,否则继续检测。
生成模块350,用于保存车辆速度事件和换道事件,生成仿真场景文件。
具体的,保存车辆事件为xml格式,并生成OpenScenario格式仿真场景文件。
所述领域的技术人员可以清楚地了解到,为描述的方便和简洁,上述描述的装置和模块的具体工作过程可以参考前述方法实施例中对应的过程,在此不再赘述。
图4是本发明一实施例提供的一种电子设备的结构示意图。所述电子设备用于构建交通流仿真场景。如图4所示,该实施例的电子设备4包括:存储器410、处理器420以及系统总线430,所述存储器410包括存储其上的可运行的程序4101,本领域技术人员可以理解,图4中示出的电子设备结构并不构成对电子设备的限定,可以包括比图示更多或更少的部件,或者组合某些部件,或者不同的部件布置。
下面结合图4对电子设备的各个构成部件进行具体的介绍:
存储器410可用于存储软件程序以及模块,处理器420通过运行存储在存储器410的软件程序以及模块,从而执行电子设备的各种功能应用以及数据处理。存储器410可主要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(比如声音播放功能、图像播放功能等)等;存储数据区可存储根据电子设备的使用所创建的数据(比如缓存数据)等。此外,存储器410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,例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。
在存储器410上包含网络请求方法的可运行程序4101,所述可运行程序4101可以被分割成一个或多个模块/单元,所述一个或多个模块/单元被存储在所述存储器410中,并由处理器420执行,以实现交通流仿真场景构建等,所述一个或多个模块/单元可以是能够完成特定功能的一系列计算机程序指令段,该指令段用于描述所述计算机程序4101在所述电子设备4中的执行过程。例如,所述计算机程序4101可以被分割为获取模块、计算模块、速度事件检测模块、换道事件检测模块和生成模块。
处理器420是电子设备的控制中心,利用各种接口和线路连接整个电子设备的各个部分,通过运行或执行存储在存储器410内的软件程序和/或模块,以及调用存储在存储器410内的数据,执行电子设备的各种功能和处理数据,从而对电子设备进行整体状态监控。可选的,处理器420可包括一个或多个处理单元;优选的,处理器420可集成应用处理器和调制解调处理器,其中,应用处理器主要处理操作系统、应用程序等,调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是,上述调制解调处理器也可以不集成到处理器420中。
系统总线430是用来连接计算机内部各功能部件,可以传送数据信息、地址信息、控制信息,其种类可以是例如PCI总线、ISA总线、VESA总线等。处理器420的指令通过总线传递至存储器410,存储器410反馈数据给处理器420,系统总线430负责处理器420与存储器410之间的数据、指令交互。当然系统总线430还可以接入其他设备,例如网络接口、显示设备等。
在本发明实施例中,该电子设备所包括的处理420执行的可运行程序包括:
获取实车行驶轨迹数据;
基于高精度地图获取每个轨迹点定位,并确定车辆所在车道及行驶状态;
遍历获取车辆速度变化,计算车辆加速度,并根据加速度变化幅度,提取速度事件;
遍历检测车辆所在道路、车道的变化,提取车辆换道事件;
保存车辆速度事件和换道事件,生成仿真场景文件。
在上述实施例中,对各个实施例的描述都各有侧重,某个实施例中没有详述或记载的部分,可以参见其它实施例的相关描述。
以上所述,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案,而非对其限制;尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明,本领域的普通技术人员应当理解:其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改,或者对其中部分技术特征进行等同替换;而这些修改或者替换,并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。
Claims (10)
1.一种交通流仿真场景构建方法,其特征在于,包括:
获取实车行驶轨迹数据;
基于高精度地图获取每个轨迹点定位,并确定车辆所在车道及行驶状态;
遍历获取车辆速度变化,计算车辆加速度,并根据加速度变化幅度,提取速度事件;
遍历检测车辆所在道路、车道的变化,提取车辆换道事件;
保存车辆速度事件和换道事件,生成仿真场景文件。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于高精度地图获取每个轨迹点定位,并确定车辆所在车道及行驶状态包括:
至少获取每个轨迹点在高精度地图中对应的经纬度、道路ID、车道ID、速度、航向角、车道偏移信息。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定车辆所在车道及行驶状态包括:
根据轨迹点定位及轨迹点是否在道路外接矩形内部,获取对应的道路ID;
根据轨迹点到各车道中心线的距离,获取投影距离最短时对应的车道ID。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述遍历检测车辆所在道路、车道的变化,提取车辆换道事件包括:
将车辆换道划分为,起始状态、准备换道状态、换道成功状态;
实时检测车辆状态,如果检测到准备换道,则进入下一状态检测;
判断车辆换道是否成功,若检测判断车辆处于换道成功状态,则事件检出,否则继续检测。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述保存车辆速度事件和换道事件,生成仿真场景文件具体为:
保存车辆事件为xml格式,并生成OpenScenario格式仿真场景文件。
6.一种交通流仿真场景构建系统,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取实车行驶轨迹数据;
计算模块,用于基于高精度地图获取每个轨迹点定位,并确定车辆所在车道及行驶状态;
速度事件检测模块,用于遍历获取车辆速度变化,计算车辆加速度,并根据加速度变化幅度,提取速度事件;
换道事件检测模块,用于遍历检测车辆所在道路、车道的变化,提取车辆换道事件;
生成模块,用于保存车辆速度事件和换道事件,生成仿真场景文件。
7.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述确定车辆所在车道及行驶状态包括:
根据轨迹点定位及轨迹点是否在道路外接矩形内部,获取对应的道路ID;
根据轨迹点到各车道中心线的距离,获取投影距离最短时对应的车道ID。
8.根据权利要求6所述的系统,其特征在于,所述保存车辆速度事件和换道事件,生成仿真场景文件具体为:
保存车辆事件为xml格式,并生成OpenScenario格式仿真场景文件。
9.一种电子设备,包括存储器、处理器以及存储在所述所述存储器中并可在所述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如权利要求1至5任一项所述的一种交通流仿真场景构建方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质,所述计算机可读存储介质存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被执行时实现如权利要求1至5任一项所述的一种交通流仿真场景构建方法的步骤。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111401430.0A CN114048626A (zh) | 2021-11-22 | 2021-11-22 | 一种交通流仿真场景构建方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111401430.0A CN114048626A (zh) | 2021-11-22 | 2021-11-22 | 一种交通流仿真场景构建方法及系统 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN114048626A true CN114048626A (zh) | 2022-02-15 |
Family
ID=80210711
Family Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111401430.0A Pending CN114048626A (zh) | 2021-11-22 | 2021-11-22 | 一种交通流仿真场景构建方法及系统 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (1) | CN114048626A (zh) |
Cited By (1)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116155926A (zh) * | 2023-04-18 | 2023-05-23 | 成都赛力斯科技有限公司 | 车辆行程计算方法、装置及车联网服务器 |
-
2021
- 2021-11-22 CN CN202111401430.0A patent/CN114048626A/zh active Pending
Cited By (2)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN116155926A (zh) * | 2023-04-18 | 2023-05-23 | 成都赛力斯科技有限公司 | 车辆行程计算方法、装置及车联网服务器 |
CN116155926B (zh) * | 2023-04-18 | 2023-07-07 | 成都赛力斯科技有限公司 | 车辆行程计算方法、装置及车联网服务器 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
CN111897305B (zh) | 一种基于自动驾驶的数据处理方法、装置、设备及介质 | |
US10908051B2 (en) | Testing method and apparatus applicable to driverless vehicle | |
CN110146097B (zh) | 自动驾驶导航地图的生成方法、系统、车载终端及服务器 | |
CN111582189B (zh) | 交通信号灯识别方法、装置、车载控制终端及机动车 | |
CN111108538B (zh) | 用于生成和/或更新数字地图的数字模型的系统 | |
CN110287276A (zh) | 高精地图更新方法、装置及存储介质 | |
US20220011448A1 (en) | Positioning method, device, medium and equipment | |
CN112286206B (zh) | 自动驾驶的模拟方法、系统、设备、可读存储介质及平台 | |
CN104819726A (zh) | 导航数据处理方法、装置及导航终端 | |
CN110906939A (zh) | 自动驾驶定位方法、装置、电子设备、存储介质及汽车 | |
CN114399916B (zh) | 一种数字孪生智慧城市交通的虚拟红绿灯控制提醒方法 | |
CN109284801A (zh) | 交通指示灯的状态识别方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN111142402B (zh) | 仿真场景构建方法、装置和终端 | |
CN111765904B (zh) | 自动驾驶车辆的测试方法、装置、电子设备和介质 | |
CN114548512A (zh) | 一种面向数字孪生的道路运行数据预估方法及装置 | |
CN114935334B (zh) | 车道拓扑关系的构建方法、装置、车辆、介质及芯片 | |
CN114048626A (zh) | 一种交通流仿真场景构建方法及系统 | |
CN114064675A (zh) | 地图数据的更新方法、装置、电子设备及存储介质 | |
CN113722342A (zh) | 高精地图要素变更检测方法、装置、设备及自动驾驶车辆 | |
CN116105712A (zh) | 道路地图的生成方法、回注方法、计算机设备及介质 | |
CN110779522A (zh) | 一种定位漂移处理方法及车载定位终端 | |
CN110672114A (zh) | 区域属性确定方法、装置、可读存储介质和电子设备 | |
CN113048988B (zh) | 一种导航地图对应场景的变化元素检测方法及装置 | |
CN114463717A (zh) | 一种障碍物位置判断方法、系统、电子设备及存储介质 | |
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 |
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 |