CN114384820A - 基于云台架的自动驾驶算法仿真测试系统及方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了基于云台架的自动驾驶算法仿真测试系统及方法,该系统中控制算法池存储至少一个算法模型版本;仿真测试任务池存储至少一个仿真测试任务;仿真场景路试数据池存储至少一个场景方案和至少一个该场景方案下的路试数据文件;DBC信号池存储至少一个DBC信号;云台架管理池连接至少一个台架设备;配置模块用于确定目标算法模型版本、目标仿真测试任务、目标场景方案和路试数据文件、目标DBC信号、目标台架设备;仿真测试模块进行自动驾驶模型算法的仿真测试;台架设备执行自动驾驶模型算法的仿真测试。本发明将自动驾驶的软件平台和台架设备结合起来,并有效利用实际的路试数据,从而更加便捷可靠的实现自动驾驶模型算法的仿真和测试。
Description
技术领域
本发明涉及自动驾驶技术领域,具体涉及一种基于云台架的自动驾驶算法仿真测试系统及方法。
背景技术
汽车的自动驾驶的基本原理的通过传感器感知道路及周边的路况信息,车辆行驶轨迹及车身姿态,车辆的控制器对路况信息进行融合计算,规划出车辆的运动轨迹,生成控制决策及执行指令,控制车辆的执行器进行相应的操作(横向转向运动及纵向加减速运动控制)。
伴随自动驾驶在汽车领域的应用发展和应用,为确保自动驾驶算法的可靠性,需要经过大量的数据来仿真测试评价,调整算法模型和参数。如公开号为CN112035951A的发明专利申请中公开了一种用于自动驾驶算法验证的仿真平台,该仿真平台包括自动驾驶环境搭建模块、自动驾驶仿真观测模块和自动驾驶算法开发模块;所述自动驾驶环境搭建模块用于搭建自动驾驶算法所需验证的虚拟场景,在搭建完毕后自动关联自动驾驶仿真观测模块,并可自动生成自动驾驶算法开发模块;所述自动驾驶仿真观测模块用于自动驾驶算法测试过程中场景发生过程的观测与监控;所述自动驾驶算法开发模块用于自动驾驶算法输入输出接口信号与仿真场景环境信号的连接,并将自动驾驶算法通过特定的输入输出部件运行在自动驾驶环境搭建模块搭建的虚拟场景中,控制虚拟的目标车辆的动作及响应,达到验证自动驾驶算法的目的。在上述自动驾驶算法验证的仿真平台中,通过将自动驾驶算法运行在特定的自动驾驶环境搭建模块搭建的虚拟场景中,控制虚拟的目标车辆的动作及响应,以达到验证自动驾驶算法的目的。
但上述仿真平台对自动驾驶算法的仿真测试仅依赖于软件搭建的虚拟环境,这样会导致自动驾驶算法模型在实际车辆运行时,在一定程度上会出现准确率偏差的情况,从而大大降低自动驾驶的安全性和可靠性,因此,如何将自动驾驶的软件平台与台架设备结合起来,并有效利用实际的路试数据,高效、全面、自动开展自动驾驶算法及参数仿真测试也成为了亟待解决的技术问题。
发明内容
针对现有技术存在的上述不足,本发明要解决的技术问题是:如何提供一种将自动驾驶的软件平台和台架设备结合起来,并有效利用实际的路试数据,从而更加便捷可靠的实现自动驾驶模型算法的仿真和测试的基于云台架的自动驾驶算法仿真测试系统及方法。
为了解决上述技术问题,本发明采用如下技术方案:
基于云台架的自动驾驶算法仿真测试系统,包括控制算法池、仿真测试任务池、仿真场景路试数据池、DBC信号池、云台架管理池、配置模块、仿真测试模块和台架设备;
所述控制算法池用于管理自动驾驶的算法模型版本,并预先存储至少一个算法模型版本;
所述仿真测试任务池用于管理仿真测试任务的信息配置,并预先存储至少一个仿真测试任务;
所述仿真场景路试数据池用于获取和存储各场景的路试数据文件,并预先存储至少一个场景方案和至少一个该场景方案下的路试数据文件;
所述DBC信号池用于管理自动驾驶各场景下的DBC信号变量,并预先存储至少一个DBC信号;
所述云台架管理池用于将所述台架设备接入云端平台,并预先连接至少一个所述台架设备;
所述配置模块分别与所述控制算法池、所述仿真测试任务池、所述仿真场景路试数据池、所述DBC信号池、所述云台架管理池连接,用于当接收到用户发来的算法模型版本选择命令时,从所述控制算法池中确定目标算法模型版本;当接收到用户发来的仿真任务选择命令时,从所述仿真测试任务池中确定目标仿真测试任务;当接收到用户发来的仿真场景选择命令时,从所述仿真场景路试数据池中确定目标场景方案和路试数据文件;当接收到用户发来的DBC信号选择命令时,从所述DBC信号池中确定目标DBC信号;当接收到用户发来的云台架选择命令时,从所述云台架管理池中确定目标台架设备;
所述仿真测试模块分别与所述配置模块和所述台架设备连接,用于将所述配置模块确定的目标算法模型版本、目标仿真测试任务、目标场景方案和路试数据文件、以及目标DBC信号下发到目标台架设备中,以进行自动驾驶模型算法的仿真测试,并接收来自所述台架设备的信息;
所述台架设备为自动驾驶模型算法仿真测试的执行装置,用于当接到所述仿真测试模块下发的信息后,执行自动驾驶模型算法的仿真测试,并同步向所述仿真测试模块发送执行状态信息。
本发明的工作原理是:本发明通过在云台架系统上部署控制算法池、仿真测试任务池、仿真场景路试数据池、DBC信号池、云台架管理池、配置模块和仿真测试模块,用户可以在控制算法池中选择仿真测试控制算法的算法模型版本,在仿真测试任务池中配置任务基础信息的仿真测试任务,在仿真场景路试数据池中选择仿真场景方案和路试数据文件,在DBC信号池中选择DBC信号变量,在云台架管理池中选择运行的台架设备,当配置模块完成目标的选择配置后,通过仿真测试模块运行目标模型算法的仿真测试,用户无需额外搭建仿真测试需要的软硬件环境,也可以不用特意去线下获取相关的控制算法、路试数据文件和DBC变量信号文件等,故本方案通过将自动驾驶的软件平台和台架设备结合起来,并有效利用实际的路试数据,从而更加便捷可靠的实现自动驾驶模型算法的仿真、测试和评价,提高自动驾驶的安全性和可靠性。
优选的,自动驾驶算法仿真测试系统还包括实时进度监测组件,所述实时进度监测组件与所述仿真测试模块连接,所述实时进度监测组件在所述仿真测试模块执行目标自动驾驶模型算法的仿真测试时,对目标台架设备执行的进度状态进行监测,以掌握台架设备当前运行状况并实时检测仿真任务执行的状态。
优选的,自动驾驶算法仿真测试系统还包括仿真测试数据池和数据分析模块,所述仿真测试数据池用于存储每次自动驾驶模型算法进行仿真测试中生成的过程数据和仿真测试结果数据;
所述数据分析模块用于对所述仿真测试数据池中的仿真测试数据进行分析,根据算法模型版本、仿真场景方案和DBC信号产生的分析结果与仿真测试数据进行对比分析以获得自动驾驶模型算法效果最优的算法模型版本和参数值。
优选的,自动驾驶算法仿真测试系统还包括仿真测试操作日志池,所述仿真测试操作日志池与所述仿真测试模块连接,所述仿真测试操作日志池在所述仿真测试模块执行目标自动驾驶模型算法的仿真测试时,对目标台架设备的烧写算法、设备使用日期、设备使用者、设备使用事件及动作的描述进行记录,以记录并存储每一次台架设备在执行仿真测试过程中的信息。
优选的,所述云台架管理池通过SLAVE服务器将所述台架设备自动接入云端平台,并以所述台架设备的IP地址作为其唯一性标识。
优选的,所述仿真测试模块通过SLAVE服务器将目标算法模型版本、目标仿真测试任务、标场景方案和路试数据文件、以及目标算法变量信号下发到目标台架设备中,且所述台架设备通过SLAVE服务器向所述仿真测试模块发送执行状态信息。
一种基于云台架的自动驾驶算法仿真测试方法,采用上述基于云台架的自动驾驶算法仿真测试系统,包括以下步骤:
步骤1)所述控制算法池预先存储至少一个算法模型版本,所述仿真测试任务池预先存储至少一个仿真测试任务,所述仿真场景路试数据池预先存储至少一个场景方案和至少一个该场景方案下的路试数据文件,所述DBC信号池预先存储至少一个DBC信号,所述云台架管理池通过IP地址预先连接至少一个台架设备;
步骤2)所述配置模块在接收到用户发来的算法模型版本选择命令时,从所述控制算法池中确定目标算法模型版本;
步骤3)所述配置模块在接收到用户发来的仿真任务选择命令时,从所述仿真测试任务池中确定目标仿真测试任务;
步骤4)所述配置模块在接收到用户发来的仿真场景选择命令时,从所述仿真场景路试数据池中确定目标场景方案和路试数据文件;
步5)所述配置模块在接收到用户发来的DBC信号选择命令时,从所述DBC信号池中确定目标DBC信号;
步骤6)所述仿真测试模块将所述配置模块确定的所述目标算法模型版本、目标仿真测试任务、目标场景方案和路试数据文件、以及目标DBC信号通过SLAVE服务器下发到所述台架设备中并进行自动驾驶模型算法的仿真测试。
优选的,还包括实时进度监测组件,步骤6)中,所述实时进度监测组件对台架设备执行的进度状态进行监测,以掌握台架设备当前运行状况并实时检测仿真任务执行的状态。
优选的,还包括仿真测试数据池和数据分析模块,步骤6)中,所述仿真测试数据池对每次自动驾驶模型算法进行仿真测试中生成的过程数据和仿真测试结果数据进行存储;
所述数据分析模块用于对所述仿真测试数据池中的仿真测试数据进行分析,根据算法模型版本、仿真场景方案和DBC信号产生的分析结果与仿真测试数据进行对比分析以获得自动驾驶模型算法效果最优的算法模型版本和参数值。
优选的,还包括仿真测试操作日志池,步骤6)中,所述仿真测试操作日志池对目标台架设备的烧写算法、设备使用日期、设备使用者、设备使用事件及动作的描述进行记录,以记录并存储每一次台架设备在执行仿真测试过程中的信息。
与现有技术相比,本发明具有以下优点:
1、本发明通过在云台架系统上部署控制算法池、仿真测试任务池、仿真场景路试数据池、DBC信号池、云台架管理池、配置模块和仿真测试模块,用户可以在控制算法池中选择仿真测试控制算法的算法模型版本,在仿真测试任务池中配置任务基础信息的仿真测试任务,在仿真场景路试数据池中选择仿真场景方案和路试数据文件,在DBC信号池中选择DBC信号变量,在云台架管理池中选择运行的台架设备,当配置模块完成目标的选择配置后,通过仿真测试模块运行目标模型算法的仿真测试,用户无需额外搭建仿真测试需要的软硬件环境,也可以不用特意去线下获取相关的控制算法、路试数据文件和DBC变量信号文件等,故本方案通过将自动驾驶的软件平台和台架设备结合起来,并有效利用实际的路试数据,从而更加便捷可靠的实现自动驾驶模型算法的仿真、测试和评价,提高自动驾驶的安全性和可靠性。
2、本发明在控制算法池、仿真测试任务池、仿真场景路试数据池、DBC信号池、云台架管理池、配置模块和仿真测试模块的基础上扩展出实时进度监测组件、仿真测试数据池、数据分析模块和仿真测试操作日志池,使得用户在完成目标选择配置后,通过仿真测试模块运行目标模型算法的仿真测试时,还可以对执行情况进行实时掌控,以及对各仿真测试的结果进行对比分析,这使得整个系统越来越完善,从而能够进行更加安全可靠、更加有效的仿真测试。
3、本发明同一个仿真测试任务可以同时运行在不同台架设备的硬件环境中,可能存在运行效果的差异化,根据目标硬件配置方案提供的计算能力,模拟仿真实际应用效果及计算力支撑,以便于验证目标自动驾驶算法的可靠性程度。
4、本发明中云平台系统通过SLAVE服务器实现与物理台架设备的通信链接,云端系统能够自动检测到接入服务的物理台架设备以及当前状态,SLAVE服务器接收云端平台配置数据,同时实时发送台架设备数据到云测试平台, 实现仿真测试的闭环。
附图说明
图1为本发明实施例一中基于云台架的自动驾驶算法仿真测试系统的系统框图;
图2为本发明实施例一中基于云台架的自动驾驶算法仿真测试方法的流程图;
图3为本发明实施例二中基于云台架的自动驾驶算法仿真测试系统的系统框图;
图4为本发明实施例二中基于云台架的自动驾驶算法仿真测试方法的流程图。
附图标记说明:控制算法池1、仿真测试任务池2、仿真场景路试数据池3、DBC信号池4、云台架管理池5、配置模块6、仿真测试模块7、台架设备8、实时进度监测组件9、仿真测试数据池10、数据分析模块11、仿真测试操作日志池12。
具体实施方式
下面将结合附图及实施例对本发明作进一步说明。
实施例一:
如附图1所示,基于云台架的自动驾驶算法仿真测试系统,包括控制算法池1、仿真测试任务池2、仿真场景路试数据池3、DBC信号池4、云台架管理池5、配置模块6、仿真测试模块7和台架设备8;
控制算法池1用于管理自动驾驶的算法模型版本,并预先存储至少一个算法模型版本;
仿真测试任务池2用于管理仿真测试任务的信息配置,并预先存储至少一个仿真测试任务;
仿真场景路试数据池3用于获取和存储各场景的路试数据文件,并预先存储至少一个场景方案和至少一个该场景方案下的路试数据文件;
DBC信号池4用于管理自动驾驶各场景下的DBC信号变量,并预先存储至少一个DBC信号;
云台架管理池5用于将台架设备8接入云端平台,并预先连接至少一个台架设备8;
配置模块6分别与控制算法池1、仿真测试任务池2、仿真场景路试数据池3、DBC信号池4、云台架管理池5连接,用于当接收到用户发来的算法模型版本选择命令时,从控制算法池1中确定目标算法模型版本;当接收到用户发来的仿真任务选择命令时,从仿真测试任务池2中确定目标仿真测试任务;当接收到用户发来的仿真场景选择命令时,从仿真场景路试数据池3中确定目标场景方案和路试数据文件;当接收到用户发来的DBC信号选择命令时,从DBC信号池4中确定目标DBC信号;当接收到用户发来的云台架选择命令时,从云台架管理池5中确定目标台架设备8;
仿真测试模块7分别与配置模块6和台架设备8连接,用于将配置模块6确定的目标算法模型版本、目标仿真测试任务、目标场景方案和路试数据文件、以及目标DBC信号下发到目标台架设备8中,以进行自动驾驶模型算法的仿真测试,并接收来自台架设备8的信息;
台架设备8为自动驾驶模型算法仿真测试的执行装置,用于当接到仿真测试模块7下发的信息后,执行自动驾驶模型算法的仿真测试,并同步向仿真测试模块7发送执行状态信息。
本发明的工作原理是:本发明通过在云台架系统上部署控制算法池1、仿真测试任务池2、仿真场景路试数据池3、DBC信号池4、云台架管理池5、配置模块6和仿真测试模块7,用户可以在控制算法池1中选择仿真测试控制算法的算法模型版本,在仿真测试任务池2中配置任务基础信息的仿真测试任务,在仿真场景路试数据池3中选择仿真场景方案和路试数据文件,在DBC信号池4中选择DBC信号变量,在云台架管理池5中选择运行的台架设备8,当配置模块6完成目标的选择配置后,通过仿真测试模块7运行目标模型算法的仿真测试,用户无需额外搭建仿真测试需要的软硬件环境,也可以不用特意去线下获取相关的控制算法、路试数据文件和DBC变量信号文件等,故本方案通过将自动驾驶的软件平台和台架设备8结合起来,并有效利用实际的路试数据,从而更加便捷可靠的实现自动驾驶模型算法的仿真、测试和评价,提高自动驾驶的安全性和可靠性。
在本实施例中,云台架管理池5通过SLAVE服务器将台架设备8自动接入云端平台,并以台架设备8的IP地址作为其唯一性标识。
在本实施例中,仿真测试模块7通过SLAVE服务器将目标算法模型版本、目标仿真测试任务、标场景方案和路试数据文件、以及目标算法变量信号下发到目标台架设备8中,且台架设备8通过SLAVE服务器向仿真测试模块7发送执行状态信息。
如附图2所示,一种基于云台架的自动驾驶算法仿真测试方法,采用上述基于云台架的自动驾驶算法仿真测试系统,包括以下步骤:
步骤1)控制算法池1预先存储至少一个算法模型版本,仿真测试任务池2预先存储至少一个仿真测试任务,仿真场景路试数据池3预先存储至少一个场景方案和至少一个该场景方案下的路试数据文件,DBC信号池4预先存储至少一个DBC信号,云台架管理池5通过IP地址预先连接至少一个台架设备8;
步骤2)配置模块6在接收到用户发来的算法模型版本选择命令时,从控制算法池1中确定目标算法模型版本;
步骤3)配置模块6在接收到用户发来的仿真任务选择命令时,从仿真测试任务池2中确定目标仿真测试任务;
步骤4)配置模块6在接收到用户发来的仿真场景选择命令时,从仿真场景路试数据池3中确定目标场景方案和路试数据文件;
步5)配置模块6在接收到用户发来的DBC信号选择命令时,从DBC信号池4中确定目标DBC信号;
步骤6)仿真测试模块7将配置模块6确定的目标算法模型版本、目标仿真测试任务、目标场景方案和路试数据文件、以及目标DBC信号通过SLAVE服务器下发到台架设备8中并进行自动驾驶模型算法的仿真测试。
实施例二:与实施例一的不同之处在于:
如附图3所示,在本实施例中,自动驾驶算法仿真测试系统还包括实时进度监测组件9,实时进度监测组件9与仿真测试模块7连接,实时进度监测组件9在仿真测试模块7执行目标自动驾驶模型算法的仿真测试时,对目标台架设备8执行的进度状态进行监测,以掌握台架设备8当前运行状况并实时检测仿真任务执行的状态。
在本实施例中,自动驾驶算法仿真测试系统还包括仿真测试数据池10和数据分析模块11,仿真测试数据池10用于存储每次自动驾驶模型算法进行仿真测试中生成的过程数据和仿真测试结果数据;
数据分析模块11用于对仿真测试数据池10中的仿真测试数据进行分析,根据算法模型版本、仿真场景方案和DBC信号产生的分析结果与仿真测试数据进行对比分析以获得自动驾驶模型算法效果最优的算法模型版本和参数值。
在本实施例中,自动驾驶算法仿真测试系统还包括仿真测试操作日志池12,仿真测试操作日志池12与仿真测试模块7连接,仿真测试操作日志池12在仿真测试模块7执行目标自动驾驶模型算法的仿真测试时,对目标台架设备8的烧写算法、设备使用日期、设备使用者、设备使用事件及动作的描述进行记录,以记录并存储每一次台架设备8在执行仿真测试过程中的信息。
如附图4所示,一种基于云台架的自动驾驶算法仿真测试方法,采用上述基于云台架的自动驾驶算法仿真测试系统,包括以下步骤:
步骤1)控制算法池1预先存储至少一个算法模型版本,仿真测试任务池2预先存储至少一个仿真测试任务,仿真场景路试数据池3预先存储至少一个场景方案和至少一个该场景方案下的路试数据文件,DBC信号池4预先存储至少一个DBC信号,云台架管理池5通过IP地址预先连接至少一个台架设备8;
步骤2)配置模块6在接收到用户发来的算法模型版本选择命令时,从控制算法池1中确定目标算法模型版本;
步骤3)配置模块6在接收到用户发来的仿真任务选择命令时,从仿真测试任务池2中确定目标仿真测试任务;
步骤4)配置模块6在接收到用户发来的仿真场景选择命令时,从仿真场景路试数据池3中确定目标场景方案和路试数据文件;
步5)配置模块6在接收到用户发来的DBC信号选择命令时,从DBC信号池4中确定目标DBC信号;
步骤6)仿真测试模块7将配置模块6确定的目标算法模型版本、目标仿真测试任务、目标场景方案和路试数据文件、以及目标DBC信号通过SLAVE服务器下发到台架设备8中并进行自动驾驶模型算法的仿真测试;
实时进度监测组件9对台架设备8执行的进度状态进行监测,以掌握台架设备8当前运行状况并实时检测仿真任务执行的状态;
仿真测试数据池10对每次自动驾驶模型算法进行仿真测试中生成的过程数据和仿真测试结果数据进行存储;
数据分析模块11用于对仿真测试数据池10中的仿真测试数据进行分析,根据算法模型版本、仿真场景方案和DBC信号产生的分析结果与仿真测试数据进行对比分析以获得自动驾驶模型算法效果最优的算法模型版本和参数值;
仿真测试操作日志池12对目标台架设备8的烧写算法、设备使用日期、设备使用者、设备使用事件及动作的描述进行记录,以记录并存储每一次台架设备8在执行仿真测试过程中的信息。
与现有技术相比,本发明具有以下优点:
1、本发明通过在云台架系统上部署控制算法池1、仿真测试任务池2、仿真场景路试数据池3、DBC信号池4、云台架管理池5、配置模块6和仿真测试模块7,用户可以在控制算法池1中选择仿真测试控制算法的算法模型版本,在仿真测试任务池2中配置任务基础信息的仿真测试任务,在仿真场景路试数据池3中选择仿真场景方案和路试数据文件,在DBC信号池4中选择DBC信号变量,在云台架管理池5中选择运行的台架设备8,当配置模块6完成目标的选择配置后,通过仿真测试模块7运行目标模型算法的仿真测试,用户无需额外搭建仿真测试需要的软硬件环境,也可以不用特意去线下获取相关的控制算法、路试数据文件和DBC变量信号文件等,故本方案通过将自动驾驶的软件平台和台架设备8结合起来,并有效利用实际的路试数据,从而更加便捷可靠的实现自动驾驶模型算法的仿真、测试和评价,提高自动驾驶的安全性和可靠性。
2、本发明在控制算法池1、仿真测试任务池2、仿真场景路试数据池3、DBC信号池4、云台架管理池5、配置模块6和仿真测试模块7的基础上扩展出实时进度监测组件9、仿真测试数据池10、数据分析模块11和仿真测试操作日志池12,使得用户在完成目标选择配置后,通过仿真测试模块7运行目标模型算法的仿真测试时,还可以对执行情况进行实时掌控,以及对各仿真测试的结果进行对比分析,这使得整个系统越来越完善,从而能够进行更加安全可靠、更加有效的仿真测试。
3、本发明同一个仿真测试任务可以同时运行在不同台架设备8的硬件环境中,可能存在运行效果的差异化,根据目标硬件配置方案提供的计算能力,模拟仿真实际应用效果及计算力支撑,以便于验证目标自动驾驶算法的可靠性程度。
4、本发明中云平台系统通过SLAVE服务器实现与物理台架设备8的通信链接,云端系统能够自动检测到接入服务的物理台架设备8以及当前状态,SLAVE服务器接收云端平台配置数据,同时实时发送台架设备8数据到云测试平台, 实现仿真测试的闭环。
最后需要说明的是,以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制技术方案,本领域的普通技术人员应当理解,那些对本发明的技术方案进行修改或者等同替换,而不脱离本技术方案的宗旨和范围,均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (10)
1.基于云台架的自动驾驶算法仿真测试系统,其特征在于,包括控制算法池、仿真测试任务池、仿真场景路试数据池、DBC信号池、云台架管理池、配置模块、仿真测试模块和台架设备;
所述控制算法池用于管理自动驾驶的算法模型版本,并预先存储至少一个算法模型版本;
所述仿真测试任务池用于管理仿真测试任务的信息配置,并预先存储至少一个仿真测试任务;
所述仿真场景路试数据池用于获取和存储各场景的路试数据文件,并预先存储至少一个场景方案和至少一个该场景方案下的路试数据文件;
所述DBC信号池用于管理自动驾驶各场景下的DBC信号变量,并预先存储至少一个DBC信号;
所述云台架管理池用于将所述台架设备接入云端平台,并预先连接至少一个所述台架设备;
所述配置模块分别与所述控制算法池、所述仿真测试任务池、所述仿真场景路试数据池、所述DBC信号池、所述云台架管理池连接,用于当接收到用户发来的算法模型版本选择命令时,从所述控制算法池中确定目标算法模型版本;当接收到用户发来的仿真任务选择命令时,从所述仿真测试任务池中确定目标仿真测试任务;当接收到用户发来的仿真场景选择命令时,从所述仿真场景路试数据池中确定目标场景方案和路试数据文件;当接收到用户发来的DBC信号选择命令时,从所述DBC信号池中确定目标DBC信号;当接收到用户发来的云台架选择命令时,从所述云台架管理池中确定目标台架设备;
所述仿真测试模块分别与所述配置模块和所述台架设备连接,用于将所述配置模块确定的目标算法模型版本、目标仿真测试任务、目标场景方案和路试数据文件、以及目标DBC信号下发到目标台架设备中,以进行自动驾驶模型算法的仿真测试,并接收来自所述台架设备的信息;
所述台架设备为自动驾驶模型算法仿真测试的执行装置,用于当接到所述仿真测试模块下发的信息后,执行自动驾驶模型算法的仿真测试,并同步向所述仿真测试模块发送执行状态信息。
2.根据权利要求1所述的基于云台架的自动驾驶算法仿真测试系统,其特征在于,自动驾驶算法仿真测试系统还包括实时进度监测组件,所述实时进度监测组件与所述仿真测试模块连接,所述实时进度监测组件在所述仿真测试模块执行目标自动驾驶模型算法的仿真测试时,对目标台架设备执行的进度状态进行监测,以掌握台架设备当前运行状况并实时检测仿真任务执行的状态。
3.根据权利要求1所述的基于云台架的自动驾驶算法仿真测试系统,其特征在于,自动驾驶算法仿真测试系统还包括仿真测试数据池和数据分析模块,所述仿真测试数据池用于存储每次自动驾驶模型算法进行仿真测试中生成的过程数据和仿真测试结果数据;
所述数据分析模块用于对所述仿真测试数据池中的仿真测试数据进行分析,根据算法模型版本、仿真场景方案和DBC信号产生的分析结果与仿真测试数据进行对比分析以获得自动驾驶模型算法效果最优的算法模型版本和参数值。
4.根据权利要求1所述的基于云台架的自动驾驶算法仿真测试系统,其特征在于,自动驾驶算法仿真测试系统还包括仿真测试操作日志池,所述仿真测试操作日志池与所述仿真测试模块连接,所述仿真测试操作日志池在所述仿真测试模块执行目标自动驾驶模型算法的仿真测试时,对目标台架设备的烧写算法、设备使用日期、设备使用者、设备使用事件及动作的描述进行记录,以记录并存储每一次台架设备在执行仿真测试过程中的信息。
5.根据权利要求1所述的基于云台架的自动驾驶算法仿真测试系统,其特征在于,所述云台架管理池通过SLAVE服务器将所述台架设备自动接入云端平台,并以所述台架设备的IP地址作为其唯一性标识。
6.根据权利要求1所述的基于云台架的自动驾驶算法仿真测试系统,其特征在于,所述仿真测试模块通过SLAVE服务器将目标算法模型版本、目标仿真测试任务、标场景方案和路试数据文件、以及目标算法变量信号下发到目标台架设备中,且所述台架设备通过SLAVE服务器向所述仿真测试模块发送执行状态信息。
7.一种基于云台架的自动驾驶算法仿真测试方法,其特征在于,采用如权利要求1所述的基于云台架的自动驾驶算法仿真测试系统,包括以下步骤:
步骤1)所述控制算法池预先存储至少一个算法模型版本,所述仿真测试任务池预先存储至少一个仿真测试任务,所述仿真场景路试数据池预先存储至少一个场景方案和至少一个该场景方案下的路试数据文件,所述DBC信号池预先存储至少一个DBC信号,所述云台架管理池通过IP地址预先连接至少一个台架设备;
步骤2)所述配置模块在接收到用户发来的算法模型版本选择命令时,从所述控制算法池中确定目标算法模型版本;
步骤3)所述配置模块在接收到用户发来的仿真任务选择命令时,从所述仿真测试任务池中确定目标仿真测试任务;
步骤4)所述配置模块在接收到用户发来的仿真场景选择命令时,从所述仿真场景路试数据池中确定目标场景方案和路试数据文件;
步5)所述配置模块在接收到用户发来的DBC信号选择命令时,从所述DBC信号池中确定目标DBC信号;
步骤6)所述仿真测试模块将所述配置模块确定的所述目标算法模型版本、目标仿真测试任务、目标场景方案和路试数据文件、以及目标DBC信号通过SLAVE服务器下发到所述台架设备中并进行自动驾驶模型算法的仿真测试。
8.根据权利要求7所述的基于云台架的自动驾驶算法仿真测试方法,其特征在于,还包括实时进度监测组件,步骤6)中,所述实时进度监测组件对台架设备执行的进度状态进行监测,以掌握台架设备当前运行状况并实时检测仿真任务执行的状态。
9.根据权利要求7所述的基于云台架的自动驾驶算法仿真测试方法,其特征在于,还包括仿真测试数据池和数据分析模块,步骤6)中,所述仿真测试数据池对每次自动驾驶模型算法进行仿真测试中生成的过程数据和仿真测试结果数据进行存储;
所述数据分析模块用于对所述仿真测试数据池中的仿真测试数据进行分析,根据算法模型版本、仿真场景方案和DBC信号产生的分析结果与仿真测试数据进行对比分析以获得自动驾驶模型算法效果最优的算法模型版本和参数值。
10.根据权利要求7所述的基于云台架的自动驾驶算法仿真测试方法,其特征在于,还包括仿真测试操作日志池,步骤6)中,所述仿真测试操作日志池对目标台架设备的烧写算法、设备使用日期、设备使用者、设备使用事件及动作的描述进行记录,以记录并存储每一次台架设备在执行仿真测试过程中的信息。
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