CN115080385A - 一种集成汽车驾驶用例的仿真场景生成方法及生成系统 - Google Patents

一种集成汽车驾驶用例的仿真场景生成方法及生成系统 Download PDF

Info

Publication number
CN115080385A
CN115080385A CN202210553528.6A CN202210553528A CN115080385A CN 115080385 A CN115080385 A CN 115080385A CN 202210553528 A CN202210553528 A CN 202210553528A CN 115080385 A CN115080385 A CN 115080385A
Authority
CN
China
Prior art keywords
traffic flow
scene
information
road map
static
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
Application number
CN202210553528.6A
Other languages
English (en)
Inventor
张龙
李诒雯
郝江波
邹元杰
白力嘎
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Wuhan Kotei Informatics Co Ltd
Original Assignee
Wuhan Kotei Informatics Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Wuhan Kotei Informatics Co Ltd filed Critical Wuhan Kotei Informatics Co Ltd
Priority to CN202210553528.6A priority Critical patent/CN115080385A/zh
Publication of CN115080385A publication Critical patent/CN115080385A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/36—Preventing errors by testing or debugging software
    • G06F11/3668—Software testing
    • G06F11/3672—Test management
    • G06F11/3684—Test management for test design, e.g. generating new test cases
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F11/00—Error detection; Error correction; Monitoring
    • G06F11/36—Preventing errors by testing or debugging software
    • G06F11/3668—Software testing
    • G06F11/3672—Test management
    • G06F11/3688—Test management for test execution, e.g. scheduling of test suites

Abstract

本发明提供一种集成汽车驾驶用例的仿真场景生成方法及生成系统，方法包括：获取具体用例列表，提取列表中每一个具体用例数据中的静态路网信息和动态交通流信息；基于静态路网信息，构建静态道路地图场景；以及，基于动态交通流信息，构建动态交通流场景；基于构建的静态道路地图场景和动态交通流场景，验证交通流动作对道路地图的一致性和实时性；当验证通过时，生成对应的仿真场景。本发明采用结合的两种构建算法，道路构建算法与交通流构建算法在信息提取与场景构建的过程中不断地进行数据交流与验证，能够快速对比验证交通流动作对地图的实时性与一致性，提高仿真场景的测试成功率，提高工作效率，尤其是在较大数量的泛化场景中。

Description

一种集成汽车驾驶用例的仿真场景生成方法及生成系统
技术领域
本发明涉及车辆驾驶仿真测试领域，更具体地，涉及一种集成汽车驾驶用例的仿真场景生成方法及生成系统。
背景技术
在自动驾驶的仿真领域内，通过设计测试用例进行车辆功能的评估工作已经十分成熟。仿真测试无法设计的范围与领域会使用实车进行测试。目前，仿真测试能够完成车辆ACC、AEB与LCA等多各功能的联合测试，与实车测试相比安全性与所消耗的人力物力都有所降低。
发明内容
本发明针对现有技术中存在的技术问题，提供一种集成汽车驾驶用例的仿真场景生成方法及生成系统，在避免手动调整场景与地图的情况下，用于解决特殊场景下的仿真测试。
根据本发明的第一方面，提供了一种集成汽车驾驶用例的仿真场景生成方法，包括：
获取具体用例列表，并对所述具体用例列表中的每一个具体用例数据进行分析；
提取每一个具体用例数据中的静态路网信息和动态交通流信息；
基于所述静态路网信息，构建静态道路地图场景；以及，基于所述动态交通流信息，构建动态交通流场景；
基于构建的所述静态道路地图场景和动态交通流场景，验证交通流动作对道路地图的一致性和实时性；
当验证通过时，生成对应的仿真场景。
在上述技术方案的基础上，本发明还可以作出如下改进。
可选的，所述获取具体用例列表，之前还包括：
设计功能场景和逻辑场景后进行场景的泛化工作，生成足够数量的具体场景并根据测试用例设计规范将具体场景填入表头中，生成具体用例列表。
可选的，所述基于所述静态路网信息，构建静态道路地图场景；以及，基于所述动态交通流信息，构建动态交通流场景，包括：
基于提取的具体用例数据，生成xml仿真文件，对于其中的静态路网信息，通过对地图关键字段的描述绘制配套的OpenDRIVE地图；
对于其中的动态交通流信息，判断是否能够生OpenSCENARIO文件，若能够，则基于动态交通流信息，生成对应的OpenSCENARIO文件；
基于OpenSCENARIO文件文件或xml文件，构建动态交通流场景。
可选的，所述基于所述静态路网信息，构建静态道路地图场景；以及，基于所述动态交通流信息，构建动态交通流场景，包括：
将静态路网信息输入道路构建算法中，所述道路构建算法根据道路类型、道路曲率和道路坡度对道路进行构建，并基于静态障碍物信息生成道路中的障碍物，构建静态道路地图场景；
将动态交通流信息输入交通流构建算法中，所述交通流构建算法通过对道路中交通流类型、数量和交通流动作的分析，结合车辆动力学模型与物理模型，进行交通流动作的初始化实现对交通流的控制。
可选的，所述基于所述静态路网信息，构建静态道路地图场景；以及，基于所述动态交通流信息，构建动态交通流场景，包括：
对所述静态路网信息和所述动态交通流信息进行截切处理，截取道路片段信息以及截取相应的交通流片段信息；
基于截取的道路片段信息，构建静态道路地图场景；以及基于截取的交通流片段信息，构建动态交通流场景。
可选的，所述基于构建的所述静态道路地图场景和动态交通流场景，验证交通流动作对道路地图的一致性和实时性，包括：
根据所述静态道路地图场景中的特殊位置，判断是否存在与特殊位置对应的交通流动作，若存在，则交通流动作对道路地图具有一致性；
在交通流动作对道路地图具有一致性的基础上，判断相对应的交通流动作是否发生在特殊位置处，若是，则交通流动作对道路地图具有实时性。
可选的，所述根据所述静态道路地图场景中的特殊位置，判断是否存在与特殊位置对应的交通流动作，若存在，则交通流动作对道路地图具有一致性，包括：
根据所述静态道路地图场景中的弯道位置，判断交通流动作中是否存在车辆弯道行驶动作，若有，则判定交通流动作对道路地图具有一致性，否则，不具有一致性；
相应的，在交通流动作对道路地图具有一致性的基础上，判断相对应的交通流动作是否发生在特殊位置处，若是，则交通流动作对道路地图具有实时性，包括：
根据车辆在道路中的运动信息，判断车辆的弯道行驶动作是否在弯道位置处，如果在，则确定交通流动作对道路地图具有实时性，否则，不具有实时性。
根据本发明的第二方面，提供一种集成汽车驾驶用例的仿真场景生成系统，包括：
获取模块，用于获取具体用例列表，并对所述具体用例列表中的每一个具体用例数据进行分析；
提取模块，用于提取每一个具体用例数据中的静态路网信息和动态交通流信息；
构建模块，用于基于所述静态路网信息，构建静态道路地图场景；以及，基于所述动态交通流信息，构建动态交通流场景；
验证模块，用于基于构建的所述静态道路地图场景和动态交通流场景，验证交通流动作对道路地图的一致性和实时性；
生成模块，用于当验证通过时，生成对应的仿真场景。
根据本发明的第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器、处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现集成汽车驾驶用例的仿真场景生成方法的步骤。
根据本发明的第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现集成汽车驾驶用例的仿真场景生成方法的步骤。
本发明提供的一种集成汽车驾驶用例的仿真场景生成方法及生成系统，采用结合的两种构建算法，道路构建算法与交通流构建算法在信息提取与场景构建的过程中不断地进行数据交流与验证，能够快速对比验证交通流动作对地图的实时性与一致性，提高仿真场景的测试成功率，提高工作效率，尤其是在较大数量的泛化场景中。
附图说明
图1为本发明提供的一种集成汽车驾驶用例的仿真场景生成方法流程图；
图2为集成汽车驾驶用例的仿真场景生成方法的整体流程图；
图3为本发明提供的一种集成汽车驾驶用例的仿真场景生成系统的结构示意图；
图4为本发明提供的一种可能的电子设备的硬件结构示意图；
图5为本发明提供的一种可能的计算机可读存储介质的硬件结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
实施例一
一种集成汽车驾驶用例的仿真场景生成方法，参见图1，该仿真场景生成方法主要包括以下步骤：
S1，获取具体用例列表，并对所述具体用例列表中的每一个具体用例数据进行分析。
作为实施例，所述获取具体用例列表，之前还包括：设计功能场景和逻辑场景后进行场景的泛化工作，生成足够数量的具体场景并根据测试用例设计规范将具体场景填入表头中，生成具体用例列表。
可以理解是，在自动驾驶的仿真领域内，目前市面上的自动驾驶仿真软件支持的OpenSCENARIO的版本有所不同。在2018年9月后，由德国标准化组织ASAM接手了OpenSCENARIO的维护工作，1.0及以后的版本由ASAM负责，并在2020年3月发布了1.0版本，本发明就基于OpenSCENARIO 1.0版本与VTD仿真软件所使用的xml格式文件。
本发明通过定义设计测试用例的设计规范，通过测试用例设计标准，产出包括NOA、APA等场景的不同测试用例的设计规范。具体的，可设计功能场景和逻辑场景后进行场景的泛化工作，生成足够数量的具体场景并根据测试用例设计规范将具体场景填入表头中，生成具体用例列表。
通过编写自动化工具，读取测试用例规范设计得到的表头-具体用例，通过具体用例转化为OpenSCENARIO与VTD(场景仿真软件)所对应的xml(标记语言格式)文件格式，这两种形式从而进行仿真测试的工作。
S2，提取每一个具体用例数据中的静态路网信息和动态交通流信息。
可以理解的是，读取了测试用例列表中的每一个具体用例，对其中的数据进行分析，提取其中的静态信息和动态信息，此处的静态信息主要是指静态路网信息，动态信息主要是指车辆、行人等动态运行的目标信息。
其中，基于提取的具体用例数据，生成xml仿真文件，对于其中的静态路网信息，通过对地图关键字段的描述绘制配套的OpenDRIVE地图；对于其中的动态交通流信息，判断是否能够生OpenSCENARIO文件，若能够，则基于动态交通流信息，生成对应的OpenSCENARIO文件；基于OpenSCENARIO文件文件或xml文件，构建动态交通流场景。
S3，基于所述静态路网信息，构建静态道路地图场景；以及，基于所述动态交通流信息，构建动态交通流场景。
作为实施例，基于静态路网信息，构建静态道路地图场景；以及，基于所述动态交通流信息，构建动态交通流场景，包括：将静态路网信息输入道路构建算法中，道路构建算法根据道路类型、道路曲率和道路坡度对道路进行构建，并基于静态障碍物信息生成道路中的障碍物，构建静态道路地图场景；将动态交通流信息输入交通流构建算法中，交通流构建算法通过对道路中交通流类型、数量和交通流动作的分析，结合车辆动力学模型与物理模型，进行交通流动作的初始化实现对交通流的控制。
其中，在构建静态道路地图场景和构建动态交通流场景时，对静态路网信息和动态交通流信息进行截切处理，截取道路片段信息以及截取相应的交通流片段信息；基于截取的道路片段信息，构建静态道路地图场景；以及基于截取的交通流片段信息，构建动态交通流场景。
比如，可以根据需求将整个路网按照100km长度来进行仿真场景的生成，那么截取100km长度的道路，来构建静态道路地图场景。同样的，截取对应的交通流片段，构建动态交通流场景。
S4，基于构建的所述静态道路地图场景和动态交通流场景，验证交通流动作对道路地图的一致性和实时性。
作为实施例，基于构建的静态道路地图场景和动态交通流场景，验证交通流动作对道路地图的一致性和实时性，包括：根据静态道路地图场景中的特殊位置，判断是否存在与特殊位置对应的交通流动作，若存在，则交通流动作对道路地图具有一致性；在交通流动作对道路地图具有一致性的基础上，判断相对应的交通流动作是否发生在特殊位置处，若是，则交通流动作对道路地图具有实时性。
其中，所述根据所述静态道路地图场景中的特殊位置，判断是否存在与特殊位置对应的交通流动作，若存在，则交通流动作对道路地图具有一致性，包括：根据所述静态道路地图场景中的弯道位置，判断交通流动作中是否存在车辆弯道行驶动作，若有，则判定交通流动作对道路地图具有一致性，否则，不具有一致性；相应的，在交通流动作对道路地图具有一致性的基础上，判断相对应的交通流动作是否发生在特殊位置处，若是，则交通流动作对道路地图具有实时性，包括：根据车辆在道路中的运动信息，判断车辆的弯道行驶动作是否在弯道位置处，如果在，则确定交通流动作对道路地图具有实时性，否则，不具有实时性。
可以理解的是，上述步骤分别构建了静态道路地图场景和动态交通流场景，需要对静态道路地图场景和动态交通流进行一致性和实时性的验证。在验证时，可根据道路中的特殊场景位置，比如，道路上的弯曲位置，对于道路上的弯曲位置，车辆会进行转弯动作，因此，可以通过判断车辆的动态交通流动作中是否有转弯动作来判断动态交通流动作对道路地图是否具有一致性。
在具有一致性的基础上，通过判断车辆的转弯动作是否发生在道路的弯曲位置，具体的，可根据车辆的动态运动信息，比如，车辆在道路上的初始位置、车辆的行驶速度以及车辆的弯道信息，确定车辆的转弯动作是否在道路的弯道位置，如果在，则表明动态交通流动作对道路地图具有实时性。
S5，当验证通过时，生成对应的仿真场景。
当动态交通流动作对道路地图具有一致性和实时性时，基于静态道路地图场景和动态交通流场景，生成相应的仿真场景，进行仿真测试。
参见图2，为集成汽车驾驶用例的仿真场景生成方法的整体流程，主要包括如下步骤：
1、设计功能场景和逻辑场景后进行场景的泛化工作，生成足够数量的具体场景并根据测试用例设计规范填入表头中；
2、通过读取表头中的数据，也就是每一个具有用例，进行数据的分析，并将其截取为静态与动态两种数据；
3、对静态信息进行封装并截切片段道路内容，形成道路片段信息，基于道路片段信息，生成静态道路地图场景。
4、对动态信息进行封装并截切片段交通流内容，形成交通流片段信息，基于交通流片段信息，生成动态交通流场景。
5、对生成的静态道路地图场景和动态交通流场景进行一致性与实时性的验证，如果正确，则继续生成具体场景，若错误，则返回3中，验证算法进行重新自动泛化生成几何数据进行验证。
实施例二
一种集成汽车驾驶用例的仿真场景生成系统，参见图3，该仿真场景生成系统主要包括获取模块31、提取模块32、构建模块33、验证模块34和生成模块35，其中：
获取模块31，用于获取具体用例列表，并对所述具体用例列表中的每一个具体用例数据进行分析；
提取模块32，用于提取每一个具体用例数据中的静态路网信息和动态交通流信息；
构建模块33，用于基于所述静态路网信息，构建静态道路地图场景；以及，基于所述动态交通流信息，构建动态交通流场景；
验证模块34，用于基于构建的所述静态道路地图场景和动态交通流场景，验证交通流动作对道路地图的一致性和实时性；
生成模块35，用于当验证通过时，生成对应的仿真场景。
可以理解的是，本发明提供的一种集成汽车驾驶用例的仿真场景生成系统与前述各实施例提供的集成汽车驾驶用例的仿真场景生成方法相对应，集成汽车驾驶用例的仿真场景生成系统的相关技术特征可参考集成汽车驾驶用例的仿真场景生成方法的相关技术特征，在此不再赘述。
实施例三
请参阅图4，图4为本发明实施例提供的电子设备的实施例示意图。如图4所示，本发明实施例提了一种电子设备400，包括存储器410、处理器420及存储在存储器410上并可在处理器420上运行的计算机程序411，处理器420执行计算机程序411时实现实施例一的集成汽车驾驶用例的仿真场景生成方法的步骤。
实施例四
请参阅图5，图5为本发明提供的一种计算机可读存储介质的实施例示意图。如图5所示，本实施例提供了一种计算机可读存储介质500，其上存储有计算机程序511，该计算机程序511被处理器执行时实现实施例一的集成汽车驾驶用例的仿真场景生成方法的步骤。
本发明实施例提供的一种集成汽车驾驶用例的仿真场景生成方法及生成系统，采用结合的两种构建算法，道路构建算法与交通流构建算法在信息提取与场景构建的过程中不断地进行数据交流与验证，能够快速对比验证交通流动作对地图的实时性与一致性，提高仿真场景的测试成功率，提高工作效率，尤其是在较大数量的泛化场景中。
需要说明的是，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细描述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式计算机或者其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
尽管已描述了本发明的优选实施例，但本领域内的技术人员一旦得知了基本创造概念，则可对这些实施例作出另外的变更和修改。所以，所附权利要求意欲解释为包括优选实施例以及落入本发明范围的所有变更和修改。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包括这些改动和变型在内。

Claims (10)

1.一种集成汽车驾驶用例的仿真场景生成方法，其特征在于，包括：
获取具体用例列表，并对所述具体用例列表中的每一个具体用例数据进行分析；
提取每一个具体用例数据中的静态路网信息和动态交通流信息；
基于所述静态路网信息，构建静态道路地图场景；以及，基于所述动态交通流信息，构建动态交通流场景；
基于构建的所述静态道路地图场景和动态交通流场景，验证交通流动作对道路地图的一致性和实时性；
当验证通过时，生成对应的仿真场景。
2.根据权利要求1所述的仿真场景生产方法，其特征在于，所述获取具体用例列表，之前还包括：
设计功能场景和逻辑场景后进行场景的泛化工作，生成足够数量的具体场景并根据测试用例设计规范将具体场景填入表头中，生成具体用例列表。
3.根据权利要求1所述的仿真场景生成方法，其特征在于，所述基于所述静态路网信息，构建静态道路地图场景；以及，基于所述动态交通流信息，构建动态交通流场景，包括：
基于提取的具体用例数据，生成xml仿真文件，对于其中的静态路网信息，通过对地图关键字段的描述绘制配套的OpenDRIVE地图；
对于其中的动态交通流信息，判断是否能够生OpenSCENARIO文件，若能够，则基于动态交通流信息，生成对应的OpenSCENARIO文件；
基于OpenSCENARIO文件文件或xml文件，构建动态交通流场景。
4.根据权利要求3所述的仿真场景生成方法，其特征在于，所述基于所述静态路网信息，构建静态道路地图场景；以及，基于所述动态交通流信息，构建动态交通流场景，包括：
将静态路网信息输入道路构建算法中，所述道路构建算法根据道路类型、道路曲率和道路坡度对道路进行构建，并基于静态障碍物信息生成道路中的障碍物，构建静态道路地图场景；
将动态交通流信息输入交通流构建算法中，所述交通流构建算法通过对道路中交通流类型、数量和交通流动作的分析，结合车辆动力学模型与物理模型，进行交通流动作的初始化实现对交通流的控制。
5.根据权利要求1或4所述的仿真场景生成方法，其特征在于，所述所述基于所述静态路网信息，构建静态道路地图场景；以及，基于所述动态交通流信息，构建动态交通流场景，包括：
对所述静态路网信息和所述动态交通流信息进行截切处理，截取道路片段信息以及截取相应的交通流片段信息；
基于截取的道路片段信息，构建静态道路地图场景；以及基于截取的交通流片段信息，构建动态交通流场景。
6.根据权利要求1所述的仿真场景生产方法，其特征在于，所述基于构建的所述静态道路地图场景和动态交通流场景，验证交通流动作对道路地图的一致性和实时性，包括：
根据所述静态道路地图场景中的特殊位置，判断是否存在与特殊位置对应的交通流动作，若存在，则交通流动作对道路地图具有一致性；
在交通流动作对道路地图具有一致性的基础上，判断相对应的交通流动作是否发生在特殊位置处，若是，则交通流动作对道路地图具有实时性。
7.根据权利要求6所述的仿真场景生成方法，其特征在于，所述根据所述静态道路地图场景中的特殊位置，判断是否存在与特殊位置对应的交通流动作，若存在，则交通流动作对道路地图具有一致性，包括：
根据所述静态道路地图场景中的弯道位置，判断交通流动作中是否存在车辆弯道行驶动作，若有，则判定交通流动作对道路地图具有一致性，否则，不具有一致性；
相应的，在交通流动作对道路地图具有一致性的基础上，判断相对应的交通流动作是否发生在特殊位置处，若是，则交通流动作对道路地图具有实时性，包括：
根据车辆在道路中的运动信息，判断车辆的弯道行驶动作是否在弯道位置处，如果在，则确定交通流动作对道路地图具有实时性，否则，不具有实时性。
8.一种集成汽车驾驶用例的仿真场景生成系统，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取具体用例列表，并对所述具体用例列表中的每一个具体用例数据进行分析；
提取模块，用于提取每一个具体用例数据中的静态路网信息和动态交通流信息；
构建模块，用于基于所述静态路网信息，构建静态道路地图场景；以及，基于所述动态交通流信息，构建动态交通流场景；
验证模块，用于基于构建的所述静态道路地图场景和动态交通流场景，验证交通流动作对道路地图的一致性和实时性；
生成模块，用于当验证通过时，生成对应的仿真场景。
9.一种电子设备，其特征在于，包括存储器、处理器，所述处理器用于执行存储器中存储的计算机管理类程序时实现如权利要求1-7任一项所述的集成汽车驾驶用例的仿真场景生成方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机管理类程序，所述计算机管理类程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任一项所述的集成汽车驾驶用例的仿真场景生成方法的步骤。
CN202210553528.6A 2022-05-20 2022-05-20 一种集成汽车驾驶用例的仿真场景生成方法及生成系统 Pending CN115080385A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210553528.6A CN115080385A (zh) 2022-05-20 2022-05-20 一种集成汽车驾驶用例的仿真场景生成方法及生成系统

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210553528.6A CN115080385A (zh) 2022-05-20 2022-05-20 一种集成汽车驾驶用例的仿真场景生成方法及生成系统

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115080385A true CN115080385A (zh) 2022-09-20

Family

ID=83249826

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210553528.6A Pending CN115080385A (zh) 2022-05-20 2022-05-20 一种集成汽车驾驶用例的仿真场景生成方法及生成系统

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115080385A (zh)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Hauer et al. Did we test all scenarios for automated and autonomous driving systems?
CN109060370B (zh) 对自动驾驶车辆进行车辆测试的方法及装置
Bach et al. Test scenario selection for system-level verification and validation of geolocation-dependent automotive control systems
Elrofai et al. Scenario-based safety validation of connected and automated driving
CN110717248A (zh) 自动驾驶仿真场景的生成方法及系统、服务器及介质
CN113343461A (zh) 自动驾驶车辆的仿真方法、装置、电子设备及存储介质
CN103294594A (zh) 一种基于测试的静态分析误报消除方法
So et al. Generating traffic safety test scenarios for automated vehicles using a big data technique
CN115830399B (zh) 分类模型训练方法、装置、设备、存储介质和程序产品
CN115290104A (zh) 仿真地图生成方法、装置、设备及可读存储介质
CN111881197A (zh) 一种仿真数据转换方法及装置
Ramakrishna et al. Anti-carla: An adversarial testing framework for autonomous vehicles in carla
CN114896325A (zh) 一种用于预期功能安全的场景测试评价方法与系统
CN112671487B (zh) 一种车辆测试的方法、服务器以及测试车辆
CN117234926A (zh) 基于autosar架构的软件组件接口检查方法及装置
US8751094B2 (en) Method for validation of a graphically based executable control specification using model extraction
CN115080385A (zh) 一种集成汽车驾驶用例的仿真场景生成方法及生成系统
CN110688823A (zh) Xml文件验证方法及装置
CN114398255A (zh) 自动驾驶测试场景生成方法、装置、电子设备和存储介质
CN114692295A (zh) 车辆性能边界的确定方法、装置、终端设备及存储介质
Bhagat et al. Simulation based Verification & Validation of AEBS
Pikus et al. The application of virtual logic models to simulate real environment for testing advanced driving-assistance systems
CN116795811A (zh) 自动驾驶场景构建方法及电子设备
CN114089773B (zh) 自动驾驶车辆的测试方法、装置、设备及存储介质
EP4191462A1 (en) Method and system for quantifying vehicle requirement

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