CN115112394A - 车辆测试和自动驾驶车辆续驶里程测试方法及装置 - Google Patents

Abstract

本公开提供了车辆测试和自动驾驶车辆续驶里程测试方法及装置，涉及车辆和包括自动驾驶技术的智能交通技术领域。具体实施方式包括：搭建被测车辆的虚拟车辆模型，确定所述被测车辆的测试场景信息；将所述路面场景信息发送给测功机，以使所述测功机利用所述路面场景信息对所述被测车辆模拟出路面场景；将所述感知场景信息发送给信号模拟装置，以使所述信号模拟装置通过所述虚拟车辆模型，对所述被测车辆确定所述感知场景信息对应的感知仿真场景；将所述感知仿真场景和所述路面场景作为所述被测车辆的测试场景，对所述被测车辆进行测试，生成测试结果。本公开可以通过搭建虚拟车辆模型，并利用信号模拟，生成更加准确的感知场景。

Description

车辆测试和自动驾驶车辆续驶里程测试方法及装置

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体涉及车辆和包括自动驾驶技术的智能交通技术领域，尤其涉及车辆测试和自动驾驶车辆续驶里程测试方法及装置。

背景技术

车辆是“车”与车的单位“辆”的总称。车辆的本义是指本身没有动力的车。随着科学技术的发展，有了燃油动力和电力等牵引的汽车。在相关技术中，车辆一般指机动车，比如自动驾驶汽车。

车辆的测试，一般需要通过车辆的行驶进行。具体地，在行驶过程中，可以收集到车辆的各种参数。

发明内容

提供了一种车辆测试和自动驾驶车辆续驶里程测试方法、装置、电子设备以及存储介质。

根据第一方面，提供了一种车辆的测试方法，包括：搭建被测车辆的虚拟车辆模型，确定所述被测车辆的测试场景信息，其中，所述测试场景信息包括路面场景信息和感知场景信息；将所述路面场景信息发送给测功机，以使所述测功机利用所述路面场景信息对所述被测车辆模拟出路面场景；将所述感知场景信息发送给信号模拟装置，以使所述信号模拟装置通过所述虚拟车辆模型，确定所述感知场景信息对应的感知仿真场景；基于将所述感知仿真场景和所述路面场景，对所述被测车辆进行测试，生成测试结果。

根据第二方面，提供了一种车辆的测试系统，所述系统包括上位机、测功机、信号模拟装置和被测车辆；所述上位机，用于搭建所述被测车辆的虚拟车辆模型，确定所述被测车辆的测试场景信息，其中，所述测试场景信息包括路面场景信息和感知场景信息；将所述路面场景信息发送给所述测功机，将所述虚拟车辆模型和所述感知场景信息发送给所述信号模拟装置；所述测功机，用于利用所述路面场景信息对所述被测车辆模拟出路面场景；所述信号模拟装置，用于通过所述虚拟车辆模型，确定所述感知场景信息对应的感知仿真场景；所述上位机，还用于基于所述感知仿真场景和所述路面场景，对所述被测车辆进行测试，生成测试结果。

根据第三方面，提供了一种车辆的测试装置，包括：搭建单元，被配置成搭建被测车辆的虚拟车辆模型，确定所述被测车辆的测试场景信息，其中，所述测试场景信息包括路面场景信息和感知场景信息；模拟单元，被配置成将所述路面场景信息发送给测功机，以使所述测功机利用所述路面场景信息对所述被测车辆模拟出路面场景；确定单元，被配置成将所述感知场景信息发送给信号模拟装置，以使所述信号模拟装置通过所述虚拟车辆模型，确定所述感知场景信息对应的感知仿真场景；测试单元，被配置成基于所述感知仿真场景和所述路面场景，对所述被测车辆进行测试，生成测试结果。

根据第四方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与至少一个处理器通信连接的存储器；其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器能够执行车辆的测试方法中任一实施例的方法。

根据第五方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，计算机指令用于使计算机执行根据车辆的测试方法中任一实施例的方法。

根据第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序在被处理器执行时实现根据车辆的测试方法中任一实施例的方法。

根据本公开的方案，可以通过搭建虚拟车辆模型，并利用信号模拟，生成更加准确的感知场景。同时，采用测功机，可以进行路面模拟，从而实现准确的车辆测试。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本公开一些实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本公开的车辆的测试方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本公开的车辆的测试系统的一个示意图；

图4是根据本公开的车辆的测试方法的又一个实施例的流程图；

图5是根据本公开的车辆的测试装置的一个实施例的结构示意图；

图6是用来实现本公开实施例的车辆的测试方法的电子设备的框图。

具体实施方式

以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明，其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本公开的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。

本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的获取，存储和应用等，均符合相关法律法规的规定，采取了必要保密措施，且不违背公序良俗。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1示出了可以应用本公开的车辆的测试方法或车辆的测试装置的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如视频类应用、直播应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。

这里的终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有显示屏的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务的多个软件或软件模块)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103提供支持的后台服务器。后台服务器可以对接收到的车辆测试请求等数据进行分析等处理，并将处理结果(例如测试结果)反馈给终端设备。

需要说明的是，本公开实施例所提供的车辆的测试方法可以由服务器105或者终端设备101、102、103执行，相应地，车辆的测试装置可以设置于服务器105或者终端设备101、102、103中。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

继续参考图2，示出了根据本公开的车辆的测试方法的一个实施例的流程200。该车辆的测试方法，包括以下步骤：

步骤201，搭建被测车辆的虚拟车辆模型，确定被测车辆的测试场景信息，其中，测试场景信息包括路面场景信息和感知场景信息。

在本实施例中，车辆的测试方法运行于其上的执行主体(例如图1所示的服务器或终端设备)可以搭建被测车辆的虚拟车辆模型也即虚拟孪生车辆模型，并确定被测车辆的测试场景信息。

具体地，测试场景信息可以包括路面场景信息，路面场景信息指测试场景中与路面相关的信息，路面场景比如可以包括路面的阻力、颠簸情况等。测试场景信息中还可以包括感知场景信息，感知场景信息指示车辆用于感知的传感器能够检测到的场景。这里的传感器可以是雷达、摄像头、定位装置。

上述执行主体可以包括上位机。虚拟车辆模型和测试场景信息均可以是由该上位机生成的。

在实践中，本公开中的车辆可以是各种车辆，比如自动驾驶车辆。

步骤202，将路面场景信息发送给测功机，以使测功机利用路面场景信息对被测车辆模拟出路面场景。

在本实施例中，上述执行主体可以将路面场景信息发送给测功机，这样，测功机可以利用路面场景信息进行被测车辆的路面模拟，从而模拟出路面场景。在实践中，测功机比如可以是底盘测功机。

步骤203，将感知场景信息发送给信号模拟装置，以使信号模拟装置通过虚拟车辆模型，对被测车辆确定感知场景信息对应的感知仿真场景。

在本实施例中，上述执行主体可以将感知场景信息发送给信号模拟装置，被测车辆的虚拟车辆模型中的车辆数据可以用于对被测车辆确定感知仿真场景。这样，信号模拟装置可以通过虚拟车辆模型，确定感知场景信息对应的感知仿真场景。

感知仿真场景中可以包括图像、雷达信号、定位信号，也即摄像头、雷达和定位装置分别能够识别的信号。举例来说，信号模拟装置可以将上位机生成的指示图像的感知场景信息，转换成该信息指示的图像。比如，该图像用于展示给被测车辆的摄像头，雷达信号在场景中发出，被测车辆可以检测到该雷达信号。

步骤204，基于感知仿真场景和路面场景，对被测车辆进行测试，生成测试结果。

在本实施例中，上述执行主体可以采用感知仿真场景和路面场景作为被测车辆的测试场景，对被测车辆进行测试，生成测试结果。或者，上述执行主体也可以在被测车辆的测试场景中，加入上述感知仿真场景和路面场景以外的其它场景因素，比如天气场景因素(例如风)，来对被测车辆进行测试。

在实践中，测试结果可以指测试能够直接获得的各种参数，比如车辆的续驶里程、行驶速度、电池输出的电压、电流等等。或者，测试结果也可以是通过对直接获得的参数进行计算(采用预设计算公式计算)所得到的结果。

本公开的上述实施例提供的方法可以通过搭建虚拟车辆模型，并利用信号模拟，生成更加准确的感知场景。同时，利用测功机，可以进行路面模拟，从而实现准确的车辆测试。

本公开还提供了一种自动驾驶车辆续驶里程的测试方法，使用本公开任一实施例所述的方法来测试自动驾驶车辆的续驶里程，其中自动驾驶车辆作为上述被测车辆。

具体地，续驶里程的测试获得方法可以是通过记录被测车辆在上述感知仿真场景和路面场景中的里程信息，获得续驶里程。

继续参见图3，图3是根据本实施例的车辆的测试系统的一个示意图。在图3的应用场景中，系统中可以包括上位机、测功机、信号模拟装置和被测车辆。其中，信号模拟装置包括雷达回波模拟器、视觉仿真模拟器和GPS(全球定位系统)模拟器。被测车辆包括感知系统、电子控制单元和信号存储及传输单元。其中，感知系统包括定位子系统。此外，感知系统还可以包括摄像头和雷达。

进一步参考图4，其示出了车辆的测试方法的又一个实施例的流程400。该流程400，包括以下步骤：

步骤401，搭建被测车辆的虚拟车辆模型，确定被测车辆的测试场景信息，其中，测试场景信息包括路面场景信息和感知场景信息。

步骤402，将路面场景信息发送给测功机，以使测功机利用路面场景信息进行被测车辆的路面模拟。

步骤403，将感知场景信息发送给信号模拟装置，以使测功机利用路面场景信息对被测车辆模拟出路面场景。

步骤404，将所述感知场景信息发送给信号模拟装置，以使所述信号模拟装置通过所述虚拟车辆模型，确定所述感知场景信息对应的感知仿真场景。

步骤405，基于感知仿真场景和路面场景，对被测车辆进行测试，接收测功机返回的、被测车辆的实时状态信息。

在本实施例中，车辆的测试方法运行于其上的执行主体(例如图1所示的服务器或终端设备)可以接收测功机返回的实时状态信息。该实时状态信息是被测车辆的实时状态信息。比如，实时状态信息可以包括以下的至少一项：车辆行驶速度、电池输出的电压、电流。

步骤406，根据实时状态信息，确定被测车辆的测试结果，其中，测试结果包括以下至少一项：里程信息、能耗信息。

在本实施例中，上述执行主体可以根据实时状态信息，确定被测车辆的测试结果。测试结果可以包括里程信息，此外，还可以包括能耗信息。具体地，上述执行主体可以利用预设的公式或模型，确定测试结果。该预设的公式或模型可以利用实时状态信息，生成测试结果。

本实施例可以通过测功机反馈的实时状态信息生成测试结果，有助于生成准确的测试结果。

在本公开任一实施例的一些可选的实现方式中，上述方法还可以包括：将测试结果与测试预期进行比对，得到比对差值；根据比对差值，修改测试场景。

在这些可选的实现方式中，上述执行主体可以通过测试结果来修改测试场景。具体地，上述执行主体可以将测试结果与测试预期进行比对，比对的结果为比对差值。并且，上述执行主体可以根据比对差值，修改测试场景。

不同的测试结果存在不同的修改方式。举例来说，如果测试结果包括预设时刻的速度，该速度大于测试预期，且该速度与测试预期的差值大于比对差值。则上述执行主体可以根据比对差值，增加测试场景中路面场景中的阻力。在实践中，可以存在比对差值与修改方式之间的对应关系或模型。上述执行主体可以根据该对应关系或模型，修改测试场景。

这些实现方式可以将测试结果与测试预期进行比对，进而根据比对得到的差值修改测试场景，有助于让修改后的测试场景更加符合测试预期。

在本公开任一实施例的一些可选的实现方式中，测功机可以包括测功机；将路面场景信息发送给测功机，以使测功机利用路面场景信息对被测车辆模拟出路面场景，包括：将路面场景发送给测功机，以使测功机利用路面场景对被测车辆模拟出坡度、阻力和颠簸。

在这些可选的实现方式中，测功机可以包括测功机。测功机可以模拟出真实路面的各种路面场景，比如坡度、颠簸、阻力等等。这里的测功机比如可以是底盘测功机。

这些实现方式可以通过测功机，模拟出真实路面的场景，从而提高了路面模拟的准确度。

本公开还提供了一种车辆的测试系统，系统包括上位机、测功机、信号模拟装置和被测车辆。

上位机，用于搭建被测车辆的虚拟车辆模型，确定被测车辆的测试场景信息，其中，测试场景信息包括路面场景信息和感知场景信息；将路面场景信息发送给测功机，将虚拟车辆模型和感知场景信息发送给信号模拟装置。

测功机，用于利用路面场景信息对被测车辆模拟出路面场景。

信号模拟装置，用于通过虚拟车辆模型，生成感知场景信息对应的感知仿真场景。

上位机，还用于基于感知仿真场景和路面场景，对被测车辆进行测试，生成测试结果。

可选地，上位机，还用于接收测功机返回的、被测车辆的实时状态信息；根据实时状态信息，确定被测车辆的测试结果，其中，测试结果包括以下至少一项：里程信息、能耗信息。

可选地，上位机，还用于将测试结果与测试预期进行比对，得到比对差值；根据比对差值，修改测试场景。

可选地，测功机包括测功机；上位机，进一步用于按照如下方式执行将路面场景信息发送给测功机，以使测功机利用路面场景信息对被测车辆模拟出路面场景：将路面场景发送给测功机，以使测功机利用路面场景对被测车辆模拟出坡度、阻力和颠簸。

在本公开任一实施例的一些可选的实现方式中，可以采用以下步骤进行车辆的测试：

S1，按照国标GB18386对自动驾驶车辆进行样车准备、环境调整。

S2，将测试平台搭建完毕，该测试平台包括上位机。该平台中的测功机系统选取底盘测功机，测试中仅满足被测车辆的纵向运动需求即可。

S3，根据被测车辆实际参数在测试平台的上位机中搭建被测车辆的虚拟车辆模型也即孪生体模型，通过上位机中的仿真软件，进行离线仿真，得到能够实现CLTC(ChinaLight Vehicle Test Cycle，全称中国轻型汽车行驶工况)工况要求的测试场景。道路环境按照国标设置即可。

S4，在底盘测功机上设置道路负荷。

S5，上位机将测试场景中的感知信号传递至信号模拟系统，信号模拟系统中的雷达回波模拟器、视觉仿真模拟器、GPS信号模拟器分别为被测车辆的雷达、摄像头及定位系统提供模拟信号。

S6，在满足上位机要求的测试场景中，被测车辆按照GB18386进行测试。

S7，测试过程中，底盘测功机实时采集被测车辆状态信号回传给测试系统上位机，并记录被测车辆的里程信息。

S8，测试系统上位机根据其他系统(比如测功机)上传的信息，实时修正测试场景，直至被测车辆状态达到测试结束标准。

进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种车辆的测试装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，除下面所记载的特征外，该装置实施例还可以包括与图2所示的方法实施例相同或相应的特征或效果。该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图5所示，本实施例的车辆的测试装置500包括：搭建单元501、模拟单元502、确定单元503和测试单元504。其中，搭建单元501，被配置成搭建被测车辆的虚拟车辆模型，确定被测车辆的测试场景信息，其中，测试场景信息包括路面场景信息和感知场景信息；模拟单元502，被配置成将路面场景信息发送给测功机，以使测功机利用路面场景信息对被测车辆模拟出路面场景；确定单元503，被配置成将感知场景信息发送给信号模拟装置，以使信号模拟装置通过虚拟车辆模型，确定感知场景信息对应的感知仿真场景；测试单元504，被配置成基于感知仿真场景和路面场景，对被测车辆进行测试，生成测试结果。

在本实施例中，车辆的测试装置500的搭建单元501、模拟单元502、确定单元503和测试单元504的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图2对应实施例中步骤201、步骤202、步骤203和步骤204的相关说明，在此不再赘述。

在本实施例的一些可选的实现方式中，测试单元，进一步被配置成按照如下方式执行生成测试结果：接收测功机返回的、被测车辆的实时状态信息；根据实时状态信息，确定被测车辆的测试结果，其中，测试结果包括以下至少一项：里程信息、能耗信息。

在本实施例的一些可选的实现方式中，装置还包括：比对单元，被配置成将测试结果与测试预期进行比对，得到比对差值；修改单元，被配置成根据比对差值，修改测试场景。

在本实施例的一些可选的实现方式中，模拟单元，进一步被配置成按照如下方式执行将路面场景信息发送给测功机，以使测功机利用路面场景信息对被测车辆模拟出路面场景：将路面场景发送给测功机，以使测功机利用路面场景对被测车辆模拟出坡度、阻力和颠簸。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。

如图6所示，是根据本公开实施例的车辆的测试方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本公开的实现。

如图6所示，该电子设备包括：一个或多个处理器601、存储器602，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置(诸如，耦合至接口的显示设备)上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作(例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器系统)。图6中以一个处理器601为例。

存储器602即为本公开所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使至少一个处理器执行本公开所提供的车辆的测试方法。本公开的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本公开所提供的车辆的测试方法。

存储器602作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本公开实施例中的车辆的测试方法对应的程序指令/模块(例如，附图5所示的搭建单元501、模拟单元502、确定单元503和测试单元504)。处理器601通过运行存储在存储器602中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的车辆的测试方法。

存储器602可以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、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据车辆的测试电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器602可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器602可选包括相对于处理器601远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至车辆的测试电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。

车辆的测试方法的电子设备还可以包括：输入装置603和输出装置604。处理器601、存储器602、输入装置603和输出装置604可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。

输入装置603可接收输入的数字或字符信息，以及产生与车辆的测试电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置604可以包括显示设备、辅助照明装置(例如，LED)和触觉反馈装置(例如，振动电机)等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器(LCD)、发光二极管(LED)显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。

此处描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、专用ASIC(专用集成电路)、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。

这些计算程序(也称作程序、软件、软件应用、或者代码)包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置(例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置(PLD))，包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。

为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的系统和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置(例如，CRT(阴极射线管)或者LCD(液晶显示器)监视器)；以及键盘和指向装置(例如，鼠标或者轨迹球)，用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈(例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈)；并且可以用任何形式(包括声输入、语音输入或者、触觉输入)来接收来自用户的输入。

可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统(例如，作为数据服务器)、或者包括中间件部件的计算系统(例如，应用服务器)、或者包括前端部件的计算系统(例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互)、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信(例如，通信网络)来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网(LAN)、广域网(WAN)和互联网。

计算机系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务("Virtual Private Server"，或简称"VPS")中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。服务器也可以为分布式系统的服务器，或者是结合了区块链的服务器。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、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。

描述于本公开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。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括搭建单元、模拟单元、确定单元和测试单元。其中，这些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，搭建单元还可以被描述为“搭建被测车辆的虚拟车辆模型，确定被测车辆的测试场景信息的单元”。

作为另一方面，本公开还提供了一种计算机可读介质，该计算机可读介质可以是上述实施例中描述的装置中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该装置中。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装置执行时，使得该装置：搭建被测车辆的虚拟车辆模型，确定所述被测车辆的测试场景信息，其中，所述测试场景信息包括路面场景信息和感知场景信息；将所述路面场景信息发送给测功机，以使所述测功机利用所述路面场景信息对所述被测车辆模拟出路面场景；将所述感知场景信息发送给信号模拟装置，以使所述信号模拟装置通过所述虚拟车辆模型，确定所述感知场景信息对应的感知仿真场景；基于将所述感知仿真场景和所述路面场景，对所述被测车辆进行测试，生成测试结果。

以上描述仅为本公开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，本公开中所涉及的发明范围，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发明构思的情况下，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。例如上述特征与本公开中公开的(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。

Claims (13)

1.一种车辆的测试方法，所述方法包括：

搭建被测车辆的虚拟车辆模型，确定所述被测车辆的测试场景信息，其中，所述测试场景信息包括路面场景信息和感知场景信息；

将所述路面场景信息发送给测功机，以使所述测功机利用所述路面场景信息对所述被测车辆模拟出路面场景；

将所述感知场景信息发送给信号模拟装置，以使所述信号模拟装置通过所述虚拟车辆模型，确定所述感知场景信息对应的感知仿真场景；

基于所述感知仿真场景和所述路面场景，对所述被测车辆进行测试，生成测试结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述生成测试结果，包括：

接收所述测功机返回的、所述被测车辆的实时状态信息；

根据所述实时状态信息，确定所述被测车辆的测试结果，其中，所述测试结果包括以下至少一项：里程信息、能耗信息。

3.根据权利要求1或2所述的方法，其中，所述方法还包括：

将所述测试结果与测试预期进行比对，得到比对差值；

根据所述比对差值，修改所述测试场景。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述路面场景信息发送给测功机，以使所述测功机利用所述路面场景信息对所述被测车辆模拟出路面场景，包括：

将所述路面场景发送给所述测功机，以使所述测功机利用所述路面场景对所述被测车辆模拟出坡度、阻力和颠簸。

5.一种车辆的测试系统，所述系统包括上位机、测功机、信号模拟装置和被测车辆；

所述上位机，用于搭建所述被测车辆的虚拟车辆模型，确定所述被测车辆的测试场景信息，其中，所述测试场景信息包括路面场景信息和感知场景信息；将所述路面场景信息发送给所述测功机，将所述虚拟车辆模型和所述感知场景信息发送给所述信号模拟装置；

所述测功机，用于利用所述路面场景信息对所述被测车辆模拟出路面场景；

所述信号模拟装置，用于通过所述虚拟车辆模型，确定所述感知场景信息对应的感知仿真场景；

所述上位机，还用于基于所述感知仿真场景和所述路面场景，对所述被测车辆进行测试，生成测试结果。

6.一种车辆的测试装置，所述装置包括：

搭建单元，被配置成搭建被测车辆的虚拟车辆模型，确定所述被测车辆的测试场景信息，其中，所述测试场景信息包括路面场景信息和感知场景信息；

模拟单元，被配置成将所述路面场景信息发送给测功机，以使所述测功机利用所述路面场景信息对所述被测车辆模拟出路面场景；

确定单元，被配置成将所述感知场景信息发送给信号模拟装置，以使所述信号模拟装置通过所述虚拟车辆模型，确定所述感知场景信息对应的感知仿真场景；

测试单元，被配置成基于所述感知仿真场景和所述路面场景，对所述被测车辆进行测试，生成测试结果。

7.根据权利要求6所述的装置，其中，所述测试单元，进一步被配置成按照如下方式执行所述生成测试结果：

接收所述测功机返回的、所述被测车辆的实时状态信息；

根据所述实时状态信息，确定所述被测车辆的测试结果，其中，所述测试结果包括以下至少一项：里程信息、能耗信息。

8.根据权利要求6或7所述的装置，其中，所述装置还包括：

比对单元，被配置成将所述测试结果与测试预期进行比对，得到比对差值；

修改单元，被配置成根据所述比对差值，修改所述测试场景。

9.根据权利要求6所述的装置，其中，所述模拟单元，进一步被配置成按照如下方式执行所述将所述路面场景信息发送给测功机，以使所述测功机利用所述路面场景信息对所述被测车辆模拟出路面场景：

将所述路面场景发送给所述测功机，以使所述测功机利用所述路面场景对所述被测车辆模拟出坡度、阻力和颠簸。

10.一种电子设备，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1-4中任一项所述的方法。

11.一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根据权利要求1-4中任一项所述的方法。

12.一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据权利要求1-4中任一项所述的方法。

13.一种自动驾驶车辆续驶里程的测试方法，使用如权利要求1-4中任一项所述的方法来测试自动驾驶车辆的续驶里程，其中所述自动驾驶车辆作为所述被测车辆。

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