CN114545889A - 自动驾驶测试方法和自动驾驶测试试验场 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种自动驾驶测试方法和自动驾驶测试试验场，该方法包括：令N个待测试车辆、M个对标车辆依次分批进入试验场，其中，试验场包括道路，N为小于或等于1000的正整数，M为小于或等于5000的正整数，待测试车辆、对标车辆均为自动驾驶车辆；获取各待测试车辆的第一运行状态信息和各对标车辆的第二运行状态信息；利用多维度评价模型根据第一运行状态信息和第二运行状态信息，从N个待测试车辆中选择n个待测试车辆，作为第一优选车辆，其中，n＜N，且n为小于或等于100的整数。该方法可丰富自动驾驶应用场景，并使自动驾驶应用场景能准确完整覆盖实际道路情况，且能够获取待测车辆自动驾驶模式的优化方案，提升自动驾驶车辆的驾驶性能。
Description
技术领域
本发明涉及自动驾驶技术领域，具体涉及一种自动驾驶测试方法和一种自动驾驶测试实验场。
背景技术
对于自动驾驶测试方法，相关技术中提供了一种自动驾驶车辆避让靠近车辆能力的测试方法及测试场，其中，测试场包括道路和第一参考车辆，场景布置为控制第一参考车辆在待测车辆前方或者后方与其保持可避让距离地行驶，并控制第一参考车辆在待测车辆相邻的车道上与待测车辆对向行驶，然后控制第一参考车辆改变车速和/或行驶方向以靠近待测车辆，以更加贴近于真实行驶环境，使测试结果更加准确地表现待测车辆对靠近车辆的避让能力，然而该方法未考虑多辆车辆靠近的情况，其场景比较单一，不能够准确完整覆盖实际道路情况。
此外，还提供了一种自动驾驶车辆避让动态障碍物能力的测试场，其中，测试场包括道路和动态障碍物，动态障碍物能够以在待测车辆不作出避让动作的情况下，在行驶路线的相交处与待测车辆产生碰撞的方式运动。由于动态障碍物的动作事先设定，所以其场景不能够准确完整覆盖实际道路情况。
并且，上述自动驾驶测试方法未完整考虑封闭试验场综合场景，且在试验的同时未考虑与对标车对比，以便于给出待测车辆自动驾驶模式的优化方案。
发明内容
本发明旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。为此，本发明的第一个目的在于提出一种自动驾驶测试方法，以丰富自动驾驶应用场景，并使得自动驾驶应用场景能够准确完整覆盖实际道路情况，且能够获取待测车辆自动驾驶模式的优化方案，以提升自动驾驶车辆的驾驶性能。
本发明的第二个目的在于提出一种自动驾驶测试实验场。
为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出了一种自动驾驶测试方法，所述方法包括以下步骤：令N个待测试车辆、M个对标车辆依次分批进入试验场，其中，所述试验场包括道路，N为小于或等于1000的正整数，M为小于或等于5000的正整数，所述待测试车辆、所述对标车辆均为自动驾驶车辆；获取各所述待测试车辆的第一运行状态信息和各所述对标车辆的第二运行状态信息；利用多维度评价模型根据所述第一运行状态信息和所述第二运行状态信息，从所述N个待测试车辆中选择n个待测试车辆，作为第一优选车辆，其中，n＜N，且n为小于或等于100的整数。
根据本发明实施例的自动驾驶测试方法，通过将N个待测试车辆、M个对标车辆依次分批进入试验场，并通过多维度评价模型根据N个待测试车辆、M个对标车辆的运行状态信息，选择出优选车辆，从而丰富了自动驾驶应用场景，并使得自动驾驶应用场景能够准确完整覆盖实际道路情况，且能够根据对标车辆获取待测车辆自动驾驶模式的优化方案，提升了自动驾驶车辆的驾驶性能。
为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出了一种自动驾驶测试试验场，包括：试验场、N个待测试车辆、M个对标车辆和测试管理中心，所述试验场包括道路，N为小于或等于1000的正整数，M为小于或等于5000的正整数，所述待测试车辆、所述对标车辆均为自动驾驶车辆，其中，所述测试管理中心用于：在所述N个待测试车辆、所述M个对标车辆依次分批进入试验场时，获取各所述待测试车辆的第一运行状态信息和各所述对标车辆的第二运行状态信息，并利用多维度评价模型根据所述第一运行状态信息和所述第二运行状态信息，从所述N个待测试车辆中选择n个待测试车辆，作为第一优选车辆，其中，n＜N，且n为小于或等于100的整数。
根据本发明实施例的自动驾驶测试试验场，在依次分批令N个待测试车辆、M个对标车辆进入试验场时，通过测试管理中心获取各所述待测试车辆的第一运行状态信息和各所述对标车辆的第二运行状态信息，并通过多维度评价模型根据N个待测试车辆、M个对标车辆的运行状态信息，选择出优选车辆，从而丰富了自动驾驶应用场景，并使得自动驾驶应用场景能够准确完整覆盖实际道路情况，且能够根据对标车辆获取待测车辆自动驾驶模式的优化方案，提升了自动驾驶车辆的驾驶性能。
本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。
附图说明
图1为根据本发明一个实施例的自动驾驶测试方法的流程图；
图2为根据本发明一个具体示例的自动驾驶测试方法流程图；
图3为根据本发明另一个具体示例的自动驾驶测试方法流程图。
具体实施方式
下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，旨在用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。
下面参考附图描述本发明实施例的自动驾驶测试方法和自动驾驶测试试验场。
图1为根据本发明一个实施例的自动驾驶测试方法的流程图。如图1所示，该驾驶测试方法包括以下步骤：
S101，令N个待测试车辆、M个对标车辆依次分批进入试验场，其中，试验场包括道路，N为小于或等于1000的正整数，M为小于或等于5000的正整数，待测试车辆、对标车辆均为自动驾驶车辆。
其中，M个对标车辆包括a个对标车1，b个对标车2，c个对标车3，d个对标车4，e个对标车5以及多个其它对标车，其中，a，b，c，d，e≤1000。
作为一个示例，N个待测试车辆可包括不同的车型，每一类型的对标车可对应一种车型，例如，N个待测试车辆可包括五种车型，对标车1-5可分别对应不同的车型。可选地，每一种对标车可采用多种自动驾驶模式，例如，a个对标车1中，a1个对标车1采用自动驾驶模式A1，a2个对标车1采用自动驾驶模式A2，a3个对标车1采用自动驾驶模式A3等。
作为另一个示例，N个待测试车辆可包括同一种车型，对标车也采用该车型，但不同的对标车可采用不同的自动驾驶模式，例如，a个对标车1采用自动驾驶模式A1，b个对标车2采用自动驾驶模式A2，c个对标车3采用自动驾驶模式A3等。
需要说明的是，本实施例中对标车的引入可使得在试验时，能够全面掌握自动驾驶车辆的能力模型，获取待测试车辆的优化方向，并且由于对标车为自动驾驶车辆，从而丰富了自动驾驶的应用场景，并在未来自动驾驶车辆越来越多的情况下，使得自动驾驶应用场景能够准确完整覆盖实际道路情况。并且，不同对标车的引入，更能优选出自动驾驶性能较好的待测试车辆，从而优选出突出的自动驾驶方案。
S102，获取各待测试车辆的第一运行状态信息和各对标车辆的第二运行状态信息。
具体地，试验场还可包括测试管理中心，测试管理中心在N个待测试车辆、M个对标车辆依次分批进入试验场时，获取各待测试车辆的第一运行状态信息和各对标车辆的第二运行状态信息。其中运行状态信息可包括车速、加速度、制动时间、乘员舒适性等。
S103，利用多维度评价模型根据所第一运行状态信息和第二运行状态信息，从N个待测试车辆中选择n个待测试车辆，作为第一优选车辆，其中，n＜N，且n为小于或等于100的整数。
具体地，测试管理中心在获取各待测试车辆和各对标车辆的运行状态信息后，通过多维度评价模型将第一运行状态信息和第二运行状态信息进行对比，并从N个待测试车辆中优选出n个待测试车辆，作为第一优选车辆。
需要说明的是，第一运行状态信息可优于第二运行状态信息，当然，第一运行状态信息也可劣于第二运行状态信息。当第一运行状态信息劣于第二运行状态信息时，可从各个不同的对标车中获取最优的运行状态信息所对应的对标车辆，并将该车辆所采用的自动驾驶方案作为各待测试车辆的优选优化方案。
其中，多维度评价模型包括速度评价、监控数据评价、制动/加速/能耗评价和乘员舒适性评价中的至少一者。
具体而言，速度评价中可包括最高车速评价和圈速评价中的至少一者；监控数据评价包括人工接入次数评价和违法次数评价中的至少一者；制动/加速/能耗评价包括能耗评价、0.1g以上加速时间评价、发动机最高转速评价、0.5g以上制动时间评价、制动总时间评价中的至少一者；乘员舒适性评价包括人体俯仰/侧倾程度评价、臀部三向加速度评价、背部三向加速度评价、头部三向加速度评价中的至少一者。其中，g为重力加速度。
本实施例中，通过多维度评价模型中的多个评价参数对自动驾驶车辆的驾驶性能进行评价，可优选出更好的自动待测试车辆以及其所采用的自动驾驶方案，该自动驾驶方案可以是自动驾驶模式和辅助驾驶模式的结合，其中，辅助驾驶模式可根据运行状态信息更新。
图2为根据本发明一个具体示例的自动驾驶测试方法流程图。
在本发明的一个实施例中，在得到n个待测试车辆之后，该方法还包括：
在道路上放置静态障碍物；获取各待测试车辆的第三运行状态信息；利用多维度评价模型根据第三运行状态信息，从n个待测试车辆中选择y个待测试车辆，作为第二优选车辆。
参考图2所示，在优选出n个第一优选车辆后，可在试验场的道路上放置静态障碍物，令各待测试车辆在封闭试验场中进行设定的自动驾驶方案验证测试。在静态障碍物测试场景下，获取该n个第一优选车辆的第三运行状态信息，并通过多维度评价模型根据所获取的n个第一优选车辆的第三运行状态信息，优选出y个第二优选车辆。
在本发明的一个实施例中，在得到n个待测试车辆之后，该方法还包括：在试验场设置动态障碍物，其中，动态障碍物的运行路线与至少一个待测试车辆的行驶路线相交；获取各待测试车辆的第四运行状态信息；利用多维度评价模型根据第四运行状态信息，从n个待测试车辆中选择y个待测试车辆，作为第二优选车辆。
其中，动态障碍物可为设定的运动车辆，该车辆的运行路线设定为与n个待测试车辆中的至少一个待测试车辆的行驶路线相交，即设定为在行驶时，两车可能存在碰撞，以对待测试测量的自动驾驶性能进行测试。当然，动态障碍物也可为行人，出于安全考虑，可将动态障碍物设定为按照固定轨迹行驶的上述所述的运动车辆。
图3为根据本发明另一个具体示例的自动驾驶测试方法流程图。
在本发明的一个实施例中，试验场还可包括静态障碍物和动态障碍物，其中，静态障碍物放置在道路上，动态障碍物的运行路线与至少一个待测试车辆的行驶路线相交，且静态障碍物和动态障碍物与对标车辆同时设置在试验场。
本实施例中，通过在试验场同时设置静态障碍物和动态障碍物，以及对标车辆，不仅丰富了完整的自动驾驶应用场景，还明确了自动驾驶的优化方向。
在本发明的一个实施例中，在得到n个待测试车辆之后，该方法还包括：令m*n个第一优选车辆、M个对标车辆依次分批进入试验场，其中，m为小于或等于100的正整数；获取各待测试车辆的第五运行状态信息和各对标车辆的第六运行状态信息；利用多维度评价模型根据第五运行状态信息和第六运行状态信息，从m*n个第一优选车辆中选择n个第一优选车辆；返回令m*n个第一优选车辆、M个对标车辆依次分批进入试验场的步骤，直至重复次数达到预设次数。
具体地，如图3所示，在由静态障碍物和动态障碍物以及对标车辆构成的自动驾驶应用场景下，通过多维度评价模型根据待测试车辆和对标车辆的运行状态信息选择出n(如50)个待测试车辆作为第一优选车辆后，可再令m*n(如100)个优选车辆，M(如200)个对标车辆依次分批进入试验场，然后通过测试管理中心获取各待测试车辆和各对标车辆的运行状态信息，并通过多维度评价模型根据该运行状态信息再优选出n(如50)个第一优选车辆，然后再返回令m*n(如100)个第一优选车辆、M(如200)个对标车辆依次分批进入试验场的步骤，直至优选重复次数达到预设次数(如10次)。
在本发明的一个实施例中，在得到y个待测试车辆之后，该方法还包括：
令m*y个第二优选车辆、M个对标车辆依次分批进入试验场，其中，m为小于或等于100的正整数；获取各待测试车辆的第七运行状态信息和各对标车辆的第八运行状态信息；利用多维度评价模型根据第七运行状态信息和第八运行状态信息，从m*y个第二优选车辆中选择n个第二优选车辆；在试验场设置静态障碍物和动态障碍物；获取各待测试车辆的第九运行状态信息；利用多维度评价模型根据第九运行状态信息，从n个第二优选车辆中选择y个第二优选车辆；返回所令m*y个第二优选车辆、M个对标车辆依次分批进入试验场的步骤，直至重复次数达到预设次数。
具体地，如图2所示，在得到n(如50)个待测试车辆之后，在道路上设置静态障碍物或动态障碍物，并从n(如50)个待测试车辆中优选出y(如25)个待测试车辆作为第二优选车辆时，可再令m*y(如100)个第二优选车辆、M(如200)个对标车辆依次分批进入试验场，然后通过测试管理中心获取各待测试车辆和各对标车辆的运行状态信息，并利用多维度评价模型根据该运行状态信息从m*y(如100)个第二优选车辆中选择n(如50)个第二优选车辆。并在试验场设置静态障碍物和动态障碍物时，再通过测试管理中心获取各待测试车辆的运行状态信息，并利用多维度评价模型根据该运行状态信息，从n(如50)个第二优选车辆中选择y(如25)个第二优选车辆。然后返回令m*y(如100)个第二优选车辆、M(如200)个对标车辆依次分批进入试验场的步骤，直至优选重复次数达到预设次数(如10次)。
根据本发明实施例的自动驾驶测试方法，通过将N个待测试车辆、M个对标车辆依次分批进入试验场，并在试验场设置静态障碍物和动态障碍物，以及通过多维度评价模型根据N个待测试车辆、M个对标车辆的运行状态信息，选择出优选车辆，从而丰富了自动驾驶应用场景，并使得自动驾驶应用场景能够准确完整覆盖实际道路情况，且能够根据对标车辆获取待测车辆自动驾驶模式的优化方案，提升了自动驾驶车辆的驾驶性能。
进一步地，本发明还提出了一种自动驾驶测试试验场，包括：试验场、N个待测试车辆、M个对标车辆和测试管理中心，其中，试验场包括道路，N为小于或等于1000的正整数，M为小于或等于5000的正整数，待测试车辆、对标车辆均为自动驾驶车辆，其中，测试管理中心用于：在N个待测试车辆、M个对标车辆依次分批进入试验场时，获取各待测试车辆的第一运行状态信息和各对标车辆的第二运行状态信息，并利用多维度评价模型根据第一运行状态信息和第二运行状态信息，从N个待测试车辆中选择n个待测试车辆，作为第一优选车辆，其中，n＜N，且n为小于或等于100的整数。
根据本发明实施例的自动驾驶测试试验场，在依次分批令N个待测试车辆、M个对标车辆进入试验场时，通过测试管理中心获取各待测试车辆的第一运行状态信息和各对标车辆的第二运行状态信息，并通过多维度评价模型根据N个待测试车辆、M个对标车辆的运行状态信息，选择出优选车辆，从而丰富了自动驾驶应用场景，并使得自动驾驶应用场景能够准确完整覆盖实际道路情况，且能够根据对标车辆获取待测车辆自动驾驶模式的优化方案，提升了自动驾驶车辆的驾驶性能。
需要说明的是，在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示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。在本发明的描述中，“多个”的含义是至少两个，例如两个，三个等，除非另有明确具体的限定。
尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。
Claims (10)
1.一种自动驾驶测试方法，其特征在于，包括以下步骤：
令N个待测试车辆、M个对标车辆依次分批进入试验场，其中，所述试验场包括道路，N为小于或等于1000的正整数，M为小于或等于5000的正整数，所述待测试车辆、所述对标车辆均为自动驾驶车辆；
获取各所述待测试车辆的第一运行状态信息和各所述对标车辆的第二运行状态信息；
利用多维度评价模型根据所述第一运行状态信息和所述第二运行状态信息，从所述N个待测试车辆中选择n个待测试车辆，作为第一优选车辆，其中，n＜N，且n为小于或等于100的整数。
2.如权利要求1所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述试验场还包括静态障碍物，所述静态障碍物放置在所述道路上，其中，所述静态障碍物与所述对标车辆同时设置在所述试验场。
3.如权利要求1所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，在得到所述n个待测试车辆之后，所述方法还包括：
在所述道路上放置静态障碍物；
获取各所述待测试车辆的第三运行状态信息；
利用所述多维度评价模型根据所述第三运行状态信息，从所述n个待测试车辆中选择y个待测试车辆，作为第二优选车辆。
4.如权利要求2所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述试验场还包括动态障碍物，所述动态障碍物的运行路线与至少一个待测试车辆的行驶路线相交，其中，所述动态障碍物与所述对标车辆同时设置在所述试验场。
5.如权利要求3所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，在得到所述n个待测试车辆之后，所述方法还包括：
在所述试验场设置动态障碍物，其中，所述动态障碍物的运行路线与至少一个待测试车辆的行驶路线相交；
获取各所述待测试车辆的第四运行状态信息；
利用所述多维度评价模型根据所述第四运行状态信息，从所述n个待测试车辆中选择y个待测试车辆，作为第二优选车辆。
6.如权利要求4所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，在得到所述n个待测试车辆之后，所述方法还包括：
令m*n个第一优选车辆、M个对标车辆依次分批进入试验场，其中，m为小于或等于100的正整数；
获取各所述待测试车辆的第五运行状态信息和各所述对标车辆的第六运行状态信息；
利用多维度评价模型根据所述第五运行状态信息和所述第六运行状态信息，从所述m*n个第一优选车辆中选择n个第一优选车辆；
返回所述令m*n个第一优选车辆、M个对标车辆依次分批进入试验场的步骤，直至重复次数达到预设次数。
7.如权利要求5所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，在得到所述y个待测试车辆之后，所述方法还包括：
令m*y个第二优选车辆、M个对标车辆依次分批进入试验场，其中，m为小于或等于100的正整数；
获取各所述待测试车辆的第七运行状态信息和各所述对标车辆的第八运行状态信息；
利用多维度评价模型根据所述第七运行状态信息和所述第八运行状态信息，从所述m*y个第二优选车辆中选择n个第二优选车辆；
在所述试验场设置静态障碍物和动态障碍物；
获取各所述待测试车辆的第九运行状态信息；
利用所述多维度评价模型根据所述第九运行状态信息，从所述n个第二优选车辆中选择y个第二优选车辆；
返回所述令m*y个第二优选车辆、M个对标车辆依次分批进入试验场的步骤，直至重复次数达到预设次数。
8.如权利要求1-7中任一项所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述多维度评价模型包括：速度评价、监控数据评价、制动/加速/能耗评价和乘员舒适性评价中的至少一者。
9.如权利要求8所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，
所述速度评价中包括最高车速评价和圈速评价中的至少一者；
所述监控数据评价包括人工接入次数评价和违法次数评价中的至少一者；
所述制动/加速/能耗评价包括能耗评价、0.1g以上加速时间评价、发动机最高转速评价、0.5g以上制动时间评价、制动总时间评价中的至少一者；
乘员舒适性评价包括人体俯仰/侧倾程度评价、臀部三向加速度评价、背部三向加速度评价、头部三向加速度评价中的至少一者。
10.一种自动驾驶测试试验场，其特征在于，包括：试验场、N个待测试车辆、M个对标车辆和测试管理中心，所述试验场包括道路，N为小于或等于1000的正整数，M为小于或等于5000的正整数，所述待测试车辆、所述对标车辆均为自动驾驶车辆，其中，所述测试管理中心用于：
在所述N个待测试车辆、所述M个对标车辆依次分批进入试验场时，获取各所述待测试车辆的第一运行状态信息和各所述对标车辆的第二运行状态信息，并利用多维度评价模型根据所述第一运行状态信息和所述第二运行状态信息，从所述N个待测试车辆中选择n个待测试车辆，作为第一优选车辆，其中，n＜N，且n为小于或等于100的整数。
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- 2020-11-27 CN CN202011358582.2A patent/CN114545889A/zh active Pending
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