CN115061386B - 智能驾驶的自动化仿真测试系统及相关设备 - Google Patents
智能驾驶的自动化仿真测试系统及相关设备 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115061386B CN115061386B CN202210741420.XA CN202210741420A CN115061386B CN 115061386 B CN115061386 B CN 115061386B CN 202210741420 A CN202210741420 A CN 202210741420A CN 115061386 B CN115061386 B CN 115061386B
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- test
- scene
- module
- intelligent driving
- scenes
- 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.)
- Active
Links
- 238000012360 testing method Methods 0.000 title claims abstract description 192
- 238000004088 simulation Methods 0.000 title claims abstract description 69
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 54
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims abstract description 26
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims abstract description 17
- 230000001960 triggered effect Effects 0.000 claims abstract description 10
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 claims description 13
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 12
- 230000001276 controlling effect Effects 0.000 claims description 7
- 230000000875 corresponding effect Effects 0.000 claims description 6
- 230000004927 fusion Effects 0.000 claims description 5
- 230000003044 adaptive effect Effects 0.000 claims description 4
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 3
- 238000000605 extraction Methods 0.000 claims description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 10
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 8
- 230000006870 function Effects 0.000 description 7
- 238000000034 method Methods 0.000 description 7
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 6
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 5
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 5
- 230000008569 process Effects 0.000 description 4
- 230000006399 behavior Effects 0.000 description 2
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 2
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 2
- 230000000644 propagated effect Effects 0.000 description 2
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 2
- WYTGDNHDOZPMIW-RCBQFDQVSA-N alstonine Natural products C1=CC2=C3C=CC=CC3=NC2=C2N1C[C@H]1[C@H](C)OC=C(C(=O)OC)[C@H]1C2 WYTGDNHDOZPMIW-RCBQFDQVSA-N 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 230000008447 perception Effects 0.000 description 1
- 238000003825 pressing Methods 0.000 description 1
- 238000012546 transfer Methods 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G05—CONTROLLING; REGULATING
- G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
- G05B17/00—Systems involving the use of models or simulators of said systems
- G05B17/02—Systems involving the use of models or simulators of said systems electric
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Automation & Control Theory (AREA)
- Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)
Abstract
本发明公开了一种智能驾驶的自动化仿真测试系统及相关设备，用于测试智能驾驶算法，该系统包括：场景生成模块，用于根据主车的行驶参数，创建测试场景，并对测试场景泛化，生成一个或多个测试场景，其中，测试场景包括唯一标识且与唯一标识对应的场景标签；场景调度模块，用于根据场景标签和唯一标识，触发一个或多个测试场景；仿真模块，用于运行场景调度模块触发的一个或多个测试场景并提供智能驾驶算法测试所需的数据输入；以及结果分析模块，用于根据智能驾驶算法的效果评估规则，分析测试场景的运行结果，并基于运行结果生成分析结果报告。该自动化仿真测试系统无需手动搭建场景，适合大规模创建场景，提高了仿真测试效率和准确率。
Description
技术领域
本发明涉及车辆仿真测试领域，尤其涉及一种智能驾驶的自动化仿真测试系统及相关设备。
背景技术
相关技术中，由于智能驾驶场景元素种类繁多，测试用例编写繁琐复杂，测试人员需要自己手动编写测试用例、手动搭建仿真场景，工作量大耗费时间长，测试过程中只能逐条手动测试，并且需要测试人员手动打开各个仿真软件，整个测试过程中从用例编写、仿真场景搭建到进行测试如果有一环出错都会导致测试无法顺利进行，因此，如何更好地实现智能驾驶的自动化仿真测试成为亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的旨在至少在一定程度上解决上述的技术问题之一。
为此，本发明的第一个目的在于提出一种智能驾驶的自动化仿真测试系统，无需手动搭建场景，适合大规模创建场景，且可一个或批量选择需要需要运行的测试场景，节省时间，提高了仿真测试效率和准确率。
本发明的第二个目的在于提出一种电子设备。
本发明的第三个目的在于提出一种计算机可读存储介质。
为达到上述目的，本发明第一方面实施例提出的智能驾驶的自动化仿真测试系统，用于测试智能驾驶算法，所述智能驾驶的自动化仿真测试系统包括场景生成模块，用于根据主车的行驶参数，创建测试场景，并对所述测试场景泛化，生成一个或多个测试场景，其中，所述测试场景包括唯一标识且与所述唯一标识对应的场景标签；场景调度模块，用于根据所述场景标签和唯一标识，触发一个或多个所述测试场景；仿真模块，用于运行所述场景调度模块触发的一个或多个所述测试场景并提供所述智能驾驶算法测试所需的数据输入；以及结果分析模块，用于根据所述智能驾驶算法的效果评估规则，分析所述测试场景的运行结果，并基于所述运行结果生成分析结果报告。
根据本发明实施例的智能驾驶的自动化仿真测试系统，通过创建创建测试场景，并对创建的测试场景泛化，以生成一个或多个测试场景，之后选择一个或多个测试场景并触发，然后运行触发的一个或多个测试场景，之后根据效果评估规则，分析运行的一个或多个测试场景，并生成运行分析结果报告，该系统通过对创建的测试场景泛化，生成一个或多个测试场景，无需手动搭建场景，适合大规模创建场景，且可一个或批量选择需要需要运行的测试场景，节省时间，提高了仿真测试效率和准确率。
根据本发明的一个实施例，所述行驶参数包括气候参数、主车状态参数、障碍物参数的一种或多种，其中，所述主车状态参数包括当前位置、初始速度、加速度、目标速度的至少一种，所述障碍物参数包括数量、所述主车与障碍物的距离、所述主车与障碍物的速度的至少一种。
根据本发明的一个实施例，所述测试场景包括自动刹车系统、自适应巡航控制系统、前方有车变道主车前方、主车前方的车离开本车道的至少一种。
根据本发明的一个实施例，所述对所述测试场景泛化，生成一个或多个测试场景，包括：根据所述主车的行驶参数，对所述行驶参数泛化；根据泛化后的所述行驶参数，生成一个或多个所述测试场景。
根据本发明的一个实施例，所述仿真模块包括：数据存储单元，其中，所述数据存储单元内存储创建所述测试场景所需地图、所创建的所述测试场景、所述测试场景运行完成的结果数据；其中，所述提供所述智能驾驶算法测试所需的数据输入包括：运行所述测试场景时所需的传感器的原始数据和/或自车定位数据。
根据本发明的一个实施例，还包括智能驾驶算法模块，所述数据存储单元将所述智能驾驶算法测试所需的数据传输至所述智能驾驶算法模块，以使所述智能驾驶算法模块根据所述智能驾驶算法测试所需的数据和运行的一个或多个所述测试场景，生成用于控制所述主车的控制指令，并将所述控制指令返回至所述仿真模块。
根据本发明的一个实施例，所述智能驾驶算法模块包括：融合感知算法和/或规划控制算法。
根据本发明的一个实施例，所述结果分析模块包括：存储单元，用于存储多个所述智能驾驶算法的效果评估规则；提取单元，用于根据选定的所述效果评估规则，从所述测试场景的运行结果中提取一个或多个所述测试场景的运行参数；以及分析单元，用于根据所述一个或多个所述测试场景的运行参数，判断所述运行参数是否在参数阈值范围内，其中，所述参数阈值范围在选定的所述效果评估规则中设置，并且所述场景生成模块所生成的一个或多个测试场景中每个所述测试场景均包含对应的所述效果评估规则。
根据本发明的一个实施例，所述结果分析模块还包括报告生成单元，用于根据判断所述运行参数是否在参数阈值范围内的判断结果，自动生成一个或多个所述测试场景的报告文件。
根据本发明的一个实施例，所述报告文件包括文件属性信息，所述文件属性信息包括所述测试场景的场景名称、运行时长。
为达到上述目的，本发明第二方面实施例提出的电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本发明第一方面实施例所述的智能驾驶的自动化仿真测试系统。
为达到上述目的，本发明第三方面实施例提出的存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明第一方面实施例所述的智能驾驶的自动化仿真测试系统。
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
本发明上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
图1是根据本发明一个实施例的智能驾驶的自动化仿真测试系统的示意图；
图2是根据本发明另一个实施例的智能驾驶的自动化仿真测试系统的示意图；
图3是根据本发明又一个实施例的智能驾驶的自动化仿真测试系统的示意图；
图4是根据本发明再一个实施例的智能驾驶的自动化仿真测试系统的示意图；
图5是根据本发明一个实施例的电子设备的结构示意图。
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。
相关技术中，由于智能驾驶场景元素种类繁多，测试用例编写繁琐复杂，测试人员需要自己手动编写测试用例、手动搭建仿真场景，工作量大耗费时间长，测试过程中只能逐条手动测试，并且需要测试人员手动打开各个仿真软件，整个测试过程中从用例编写、仿真场景搭建到进行测试如果有一环出错都会导致测试无法顺利进行，因此，如何更好地实现智能驾驶的自动化仿真测试成为亟待解决的问题。
为此，本发明提出了一种智能驾驶的自动化仿真测试系统、电子设备及计算机存储介质。
具体地，下面参考附图描述本发明实施例的智能驾驶的自动化仿真测试系统、电子设备及计算机存储介质。
图1是根据本发明一个实施例的智能驾驶的自动化仿真测试系统的示意图，需要说明的是，本发明实施例的智能驾驶的自动化仿真测试系统用于测试智能驾驶算法，该智能驾驶的自动化仿真测试系统可配置在电子设备上，也可以被配置在服务器中。其中，电子设备可以为PC机或终端设备。本发明实施例对此不作限定。
如图1所示，智能驾驶的自动化仿真测试系统10包括场景生成模块110、场景调度模块120、仿真模块130及结果分析模块140。
其中，场景生成模块110，用于根据主车的行驶参数，创建测试场景，并对测试场景泛化，生成一个或多个测试场景，其中，测试场景包括唯一标识且与唯一标识对应的场景标签；
场景调度模块120，用于根据场景标签和唯一标识，触发一个或多个测试场景；
仿真模块130，用于运行场景调度模块触发的一个或多个测试场景并提供智能驾驶算法测试所需的数据输入；
结果分析模块140，用于根据智能驾驶算法的效果评估规则，分析测试场景的运行结果，并基于运行结果生成分析结果报告。
也就是说，通过场景生成模块110创建创建测试场景，并对创建的测试场景泛化，生成一个或多个测试场景，之后通过场景调度模块120选择一个或多个测试场景并触发，然后仿真模块130运行触发的一个或多个测试场景，以使结果分析模块140根据效果评估规则，分析仿真模块130的运行的一个或多个测试场景，并生成运行分析结果报告，该系统通过对创建的测试场景泛化，生成一个或多个测试场景，无需手动搭建场景，节省时间，适合大规模创建场景，且可一个或批量选择需要运行的测试场景，避免逐条选择需要运行的测试场景。
在本发明的实施例中，行驶参数包括气候参数、主车状态参数、障碍物参数的一种或多种，其中，主车状态参数包括当前位置、初始速度、加速度、目标速度的至少一种，障碍物参数包括数量、主车与障碍物的距离、主车与障碍物的速度的至少一种。
其中，测试场景包括自动刹车系统、自适应巡航控制系统、前方有车变道主车前方、主车前方的车离开本车道的至少一种。
举例而言，以行驶参数为主车的当前位置、主车与障碍物的距离、主车的初始速度为例，可创建一个测试场景文件，其中，该测试场景文件的名称为自动刹车，即生成了一个自动刹车的测试场景。例如，可采用Python脚本定义场景文件。
在本发明的一个实施例中，可根据主车的行驶参数，对行驶参数泛化，之后根据泛化后的行驶参数，生成一个或多个测试场景。
举例而言，以行驶参数为主车与障碍物的距离为例，当主车第一次刹车时，主车与障碍物的距离为20米，当主车第二次刹车时，主车与障碍物的距离为5米，进而可将主车与障碍物的距离5米至20米的范围确定为对行驶参数泛化，其中，泛化后的行驶参数包括主车与障碍物的距离5米至20米中任一参数，进而根据泛化后的行驶参数，生成多个测试场景。
在本发明的一个实施例中，生成一个或多个测试场景后，场景调度模块120可根据场景标签和唯一标识，选择一个或多个测试场景，并触发选择的一个或多个测试场景。
例如，场景调度模块120可根据唯一标识，选择一个或多个测试场景，并触发选择的一个或多个测试场景；又如，场景调度模块120可根据场景标签，批量选择测试场景，并触发批量选择的测试场景。
在本发明的一个实施例中，确定场景调度模块120触发一个或多个测试场景时，可通过仿真模块130运行触发的一个或多个测试场景，其中，仿真模块130还提供智能驾驶算法测试所需的数据输入。
其中，如图2所示，仿真模块130包括：数据存储单元1301，其中，数据存储单元1301内存储创建测试场景所需地图、所创建的测试场景、测试场景运行完成的结果数据。
需要说明的是，数据存储单元1301内存储创建测试场景所需地图是为了在创建场景时，选择地图创建场景。在使用脚本创建或者泛化场景时，需要在脚本中定义本次场景所使用的地图名称，及其它创建场景的参数信息，例如，天气，光照等。
数据存储单元1301内存储测试场景运行完成的结果数据是为了在结果分析模块140时，对结果数据进行分析，来判断有没有通过分析规则。例如，主车加速分析规则的判断标准为：主车加速度是否在-3m/s2～3m/s2范围内。场景选择加速度分析规则后，当场景运行结束，场景结果数据会被存储。结果分析模块140会根据场景结果数据中的主车加速度数据，来判断主车加速分析规则是否通过。
其中，提供智能驾驶算法测试所需的数据输入包括：运行测试场景时所需的传感器的原始数据和/或自车定位数据。
其中，传感器的原始数据包括但不仅限于摄像头生成的图片的RGB数据、Lidar(LIght Detection And Ranging，激光雷达)的点云数据等。
也就是说，仿真模块130在运行一个或多个测试场景时，需要输入智能驾驶算法测试所需的数据，仿真模块130基于驾驶算法测试所需的数据和一个或多个测试场景，执行运行一个或多个测试场景。
例如，仿真模块130在运行自适应巡航控制场景时，需要输入雷达传感器或激光传感器的原始数据和/或自车定位数据。
为了进一步实现对主车的自动化测试，如图3所示，自动化仿真测试系统10还包括智能驾驶算法模块150，其中，仿真模块130中的数据存储单元1301将智能驾驶算法测试所需的数据传输至智能驾驶算法模块150，以使智能驾驶算法模块150根据智能驾驶算法测试所需的数据和运行的一个或多个测试场景，生成用于控制主车的控制指令，并将控制指令返回至仿真模块130。
其中，智能驾驶算法模块150包括融合感知算法和/或规划控制算法。
例如，数据存储单元1301将雷达传感器的原始数据传输至智能驾驶算法模块150，智能驾驶算法模块150可根据雷达传感器的原始数据和运行的自动刹车场景与融合感知算法相结合，生成用于控制主车自动刹车的控制指令，进而将生成的自动刹车控制指令发送至仿真模块130，以使仿真模块130根据自动刹车控制指令控制主车。
又如，数据存储单元1301将自车定位数据传输至智能驾驶算法模块150，智能驾驶算法模块150可根据自车定位数据和运行的自适应巡航场景与规划控制算法相结合，生成用于控制主车规划巡航的控制指令，进而将生成的规划巡航的控制指令发送至仿真模块130，以使仿真模块130根据规划巡航控制指令控制主车，以形成控制闭环。
再如，数据存储单元1301将自车定位数据和激光传感器的原始数据传输至智能驾驶算法模块150，智能驾驶算法模块150可根据自车定位数据、激光传感器的原始数据、运行的整车测试场景与融合感知算法、规划控制算法相结合，生成用于控制主车所有行为的控制指令，进而将生成的控制主车所有行为的控制指令发送至仿真模块130，以使仿真模块130根据该指令控制主车。
为了进一步实现对运行的测试场景的评估，如图4所示，结果分析模块140包括：存储单元1401、提取单元1402和分析单元1403，其中：
存储单元1401，用于存储多个智能驾驶算法的效果评估规则。
提取单元1402，用于根据选定的效果评估规则，从测试场景的运行结果中提取一个或多个测试场景的运行参数。
分析单元1403，用于根据一个或多个测试场景的运行参数，判断运行参数是否在参数阈值范围内，其中，参数阈值范围在选定的效果评估规则中设置，并且场景生成模块所生成的一个或多个测试场景中每个测试场景均包含对应的效果评估规则。
其中，效果评估规则包括但不仅限于加速度分析规则、速度分析规则、压线分析规则、蛇形分析规则等。
其中，在本发明的实施例中，结果分析模块140还包括报告生成单元1404，用于根据判断运行参数是否在参数阈值范围内的判断结果，自动生成一个或多个测试场景的报告文件。
举例而言，可选择加速度分析规则，之后从测试场景中的运行结果中提取加速度的运行参数，并判断该加速度的运行参数是否在加速度阈值范围内，并根据判断结果，自动生成该测试场景的报告文件。
其中，报告文件包括文件属性信息，文件属性信息包括测试场景的场景名称、运行时长、参数信息、测试场景所用地图、主车行驶距离及平均速度、选用的分析规则以及分析规则是否通过等。
根据本发明实施例的智能驾驶的自动化仿真测试系统，通过创建创建测试场景，并对创建的测试场景泛化，以生成一个或多个测试场景，之后选择一个或多个测试场景并触发，然后运行触发的一个或多个测试场景，之后根据效果评估规则，分析运行的一个或多个测试场景，并生成运行分析结果报告，该系统通过对创建的测试场景泛化，生成一个或多个测试场景，无需手动搭建场景，适合大规模创建场景，且可一个或批量选择需要需要运行的测试场景，节省时间，提高了仿真测试效率和准确率。
根据本发明实施例的电子设备，下面参考图5，其示出了适于用来实现本发明实施例的电子设备(例如图1中的终端设备或服务器)500的结构示意图。本发明实施例中的终端设备可以包括但不限于诸如移动电话、笔记本电脑、数字广播接收器、PDA(个人数字助理)、PAD(平板电脑)、PMP(便携式多媒体播放器)、车载终端(例如车载导航终端)等等的移动终端以及诸如数字TV、台式计算机等等的固定终端。图5示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图5所示，电子设备500可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)501，其可以根据存储在只读存储器(ROM)502中的程序或者从存储装置508加载到随机访问存储器(RAM)503中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 503中，还存储有电子设备500操作所需的各种程序和数据。处理装置501、ROM 502以及RAM 503通过总线504彼此相连。输入/输出(I/O)接口505也连接至总线504。
通常，以下装置可以连接至I/O接口505：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置506；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置507；包括例如磁带、硬盘等的存储装置508；以及通信装置509。通信装置509可以允许电子设备500与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图5示出了具有各种装置的电子设备500，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。
特别地，根据本发明的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本发明的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在非暂态计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置509从网络上被下载和安装，或者从存储装置508被安装，或者从ROM502被安装。在该计算机程序被处理装置501执行时，执行本发明实施例的方法中限定的上述功能。
需要说明的是，本发明上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本发明中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本发明中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。
在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如HTTP(HyperText TransferProtocol，超文本传输协议)之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信(例如，通信网络)互连。通信网络的示例包括局域网(“LAN”)，广域网(“WAN”)，网际网(例如，互联网)以及端对端网络(例如，ad hoc端对端网络)，以及任何当前已知或未来研发的网络。
上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取至少两个网际协议地址；向节点评价设备发送包括所述至少两个网际协议地址的节点评价请求，其中，所述节点评价设备从所述至少两个网际协议地址中，选取网际协议地址并返回；接收所述节点评价设备返回的网际协议地址；其中，所获取的网际协议地址指示内容分发网络中的边缘节点。
或者，上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：接收包括至少两个网际协议地址的节点评价请求；从所述至少两个网际协议地址中，选取网际协议地址；返回选取出的网际协议地址；其中，接收到的网际协议地址指示内容分发网络中的边缘节点。
可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本发明的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。
附图中的流程图和框图，图示了按照本发明各种实施例的系统、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，该模块、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。也应当注意，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，两个接连地表示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，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，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操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。
描述于本发明实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一获取单元还可以被描述为“获取至少两个网际协议地址的单元”。
本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。
在本发明的上下文中，机器可读介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
以上描述仅为本发明的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本发明中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本发明中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。
此外，虽然采用特定次序描绘了各操作，但是这不应当理解为要求这些操作以所示出的特定次序或以顺序次序执行来执行。在一定环境下，多任务和并行处理可能是有利的。同样地，虽然在上面论述中包含了若干具体实现细节，但是这些不应当被解释为对本发明的范围的限制。在单独的实施例的上下文中描述的某些特征还可以组合地实现在单个实施例中。相反地，在单个实施例的上下文中描述的各种特征也可以单独地或以任何合适的子组合的方式实现在多个实施例中。
尽管已经采用特定于结构特征和/或方法逻辑动作的语言描述了本主题，但是应当理解所附权利要求书中所限定的主题未必局限于上面描述的特定特征或动作。相反，上面所描述的特定特征和动作仅仅是实现权利要求书的示例形式。
Claims (10)
1.一种智能驾驶的自动化仿真测试系统，用于测试智能驾驶算法，其特征在于，包括：
场景生成模块，用于根据主车的行驶参数，创建测试场景，并对所述测试场景泛化，生成一个或多个测试场景，其中，所述测试场景包括唯一标识且与所述唯一标识对应的场景标签；
场景调度模块，用于根据所述场景标签和唯一标识，触发一个或多个所述测试场景；
仿真模块，用于运行所述场景调度模块触发的一个或多个所述测试场景并提供所述智能驾驶算法测试所需的数据输入，其中，所述仿真模块包括数据存储单元，所述数据存储单元内存储创建所述测试场景所需地图、所创建的所述测试场景、所述测试场景运行完成的结果数据，其中，所述智能驾驶算法测试所需的数据包括：运行所述测试场景时所需的传感器的原始数据和/或自车定位数据；
结果分析模块，用于根据所述智能驾驶算法的效果评估规则，分析所述测试场景的运行结果，并基于所述运行结果生成分析结果报告；以及
智能驾驶算法模块，用于获取所述智能驾驶算法测试所需的数据，根据所述智能驾驶算法测试所需的数据和运行的一个或多个所述测试场景，生成用于控制所述主车的控制指令，并将所述控制指令返回至所述仿真模块。
2.根据权利要求1所述的自动化仿真测试系统，其特征在于，所述行驶参数包括气候参数、主车状态参数、障碍物参数的一种或多种，其中，所述主车状态参数包括当前位置、初始速度、加速度、目标速度的至少一种，所述障碍物参数包括数量、所述主车与障碍物的距离、所述主车与障碍物的速度的至少一种。
3.根据权利要求1所述的自动化仿真测试系统，其特征在于，所述测试场景包括自动刹车系统、自适应巡航控制系统、前方有车变道主车前方、主车前方的车离开本车道的至少一种。
4.根据权利要求1所述的自动化仿真测试系统，其特征在于，所述对所述测试场景泛化，生成一个或多个测试场景，包括：
根据所述主车的行驶参数，对所述行驶参数泛化；
根据泛化后的所述行驶参数，生成一个或多个所述测试场景。
5.根据权利要求1所述的自动化仿真测试系统，其特征在于，所述智能驾驶算法模块包括：融合感知算法和/或规划控制算法。
6.根据权利要求1-5任一项所述的自动化仿真测试系统，其特征在于，所述结果分析模块包括：
存储单元，用于存储多个所述智能驾驶算法的效果评估规则；
提取单元，用于根据选定的所述效果评估规则，从所述测试场景的运行结果中提取一个或多个所述测试场景的运行参数；以及
分析单元，用于根据所述一个或多个所述测试场景的运行参数，判断所述运行参数是否在参数阈值范围内，其中，所述参数阈值范围在选定的所述效果评估规则中设置，并且所述场景生成模块所生成的一个或多个测试场景中每个所述测试场景均包含对应的所述效果评估规则。
7.根据权利要求6所述的自动化仿真测试系统，其特征在于，所述结果分析模块还包括报告生成单元，用于根据判断所述运行参数是否在参数阈值范围内的判断结果，自动生成一个或多个所述测试场景的报告文件。
8.根据权利要求7所述的自动化仿真测试系统，其特征在于，所述报告文件包括文件属性信息，所述文件属性信息包括所述测试场景的场景名称、运行时长。
9.一种电子设备，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-8中任一项所述的智能驾驶的自动化仿真测试系统的自动化仿真测试。
10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行如权利要求1-8中任一项所述的智能驾驶的自动化仿真测试系统的自动化仿真测试。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210741420.XA CN115061386B (zh) | 2022-06-27 | 2022-06-27 | 智能驾驶的自动化仿真测试系统及相关设备 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202210741420.XA CN115061386B (zh) | 2022-06-27 | 2022-06-27 | 智能驾驶的自动化仿真测试系统及相关设备 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN115061386A CN115061386A (zh) | 2022-09-16 |
| CN115061386B true CN115061386B (zh) | 2024-06-18 |
Family
ID=83203619
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202210741420.XA Active CN115061386B (zh) | 2022-06-27 | 2022-06-27 | 智能驾驶的自动化仿真测试系统及相关设备 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN115061386B (zh) |
Families Citing this family (1)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN115687164B (zh) * | 2023-01-05 | 2023-04-14 | 中汽智联技术有限公司 | 测试用例泛化筛选方法、设备和存储介质 |
Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107991898A (zh) * | 2016-10-26 | 2018-05-04 | 法乐第(北京)网络科技有限公司 | 一种无人驾驶车辆模拟测试装置及电子设备 |
| CN109213126A (zh) * | 2018-09-17 | 2019-01-15 | 安徽江淮汽车集团股份有限公司 | 自动驾驶汽车测试系统和方法 |
Family Cites Families (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN112987711B (zh) * | 2019-11-30 | 2022-08-09 | 华为技术有限公司 | 自动驾驶规控算法优化方法及仿真测试装置 |
| CN111723458B (zh) * | 2020-05-09 | 2022-09-16 | 同济大学 | 面向自动驾驶决策规划系统仿真测试场景自动化生成方法 |
| CN111338973B (zh) * | 2020-05-19 | 2020-09-22 | 中汽院汽车技术有限公司 | 基于场景的自动驾驶仿真测试评价服务云平台及应用方法 |
| CN113515463B (zh) * | 2021-09-14 | 2022-04-15 | 深圳佑驾创新科技有限公司 | 自动化测试方法、装置、计算机设备和存储介质 |
| CN114428998A (zh) * | 2022-01-27 | 2022-05-03 | 中汽院智能网联科技有限公司 | 一种自动驾驶系统一体化仿真测试与评价方法及系统 |
-
2022
- 2022-06-27 CN CN202210741420.XA patent/CN115061386B/zh active Active
Patent Citations (2)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107991898A (zh) * | 2016-10-26 | 2018-05-04 | 法乐第(北京)网络科技有限公司 | 一种无人驾驶车辆模拟测试装置及电子设备 |
| CN109213126A (zh) * | 2018-09-17 | 2019-01-15 | 安徽江淮汽车集团股份有限公司 | 自动驾驶汽车测试系统和方法 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN115061386A (zh) | 2022-09-16 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN111626208B (zh) | 用于检测小目标的方法和装置 | |
| EP3944148A2 (en) | Generation method for classification model, classification method, apparatus, and medium | |
| CN109947989B (zh) | 用于处理视频的方法和装置 | |
| CN110689804B (zh) | 用于输出信息的方法和装置 | |
| CN111738316B (zh) | 零样本学习的图像分类方法、装置及电子设备 | |
| CN111563398A (zh) | 用于确定目标物的信息的方法和装置 | |
| CN112712036A (zh) | 交通标志识别方法、装置、电子设备及计算机存储介质 | |
| CN115061386B (zh) | 智能驾驶的自动化仿真测试系统及相关设备 | |
| CN112622923B (zh) | 用于控制车辆的方法和装置 | |
| CN110287817B (zh) | 目标识别及目标识别模型的训练方法、装置和电子设备 | |
| CN113409393B (zh) | 用于识别交通标志牌的方法及装置 | |
| CN110069997B (zh) | 场景分类方法、装置及电子设备 | |
| CN113033682B (zh) | 视频分类方法、装置、可读介质、电子设备 | |
| CN114415542A (zh) | 自动驾驶仿真系统、方法、服务器及介质 | |
| CN112558036B (zh) | 用于输出信息的方法和装置 | |
| CN116343169A (zh) | 路径规划方法、目标对象运动控制方法、装置及电子设备 | |
| CN111832354A (zh) | 目标对象年龄识别方法、装置及电子设备 | |
| CN111488928B (zh) | 用于获取样本的方法及装置 | |
| CN115484721A (zh) | 基于路侧感知系统的路灯控制方法、装置、设备及介质 | |
| CN111310858B (zh) | 用于生成信息的方法和装置 | |
| CN112668371B (zh) | 用于输出信息的方法和装置 | |
| CN110120075B (zh) | 用于处理信息的方法和装置 | |
| CN110334763B (zh) | 模型数据文件生成、图像识别方法、装置、设备及介质 | |
| CN111738311A (zh) | 面向多任务的特征提取方法、装置及电子设备 | |
| CN112560324B (zh) | 用于输出信息的方法和装置 |
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 | ||
| CB02 | Change of applicant information |
Address after: 314500 988 Tong Tong Road, Wu Tong Street, Tongxiang, Jiaxing, Zhejiang Applicant after: United New Energy Automobile Co.,Ltd. Address before: 314500 988 Tong Tong Road, Wu Tong Street, Tongxiang, Jiaxing, Zhejiang Applicant before: Hozon New Energy Automobile Co., Ltd. |
|
| CB02 | Change of applicant information | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant |