CN116305857A - 自动驾驶仿真测试方法、装置、设备以及存储介质 - Google Patents

Abstract

本公开提供了自动驾驶仿真测试方法、装置、设备以及存储介质，涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及自动驾驶仿真控制技术领域。具体实现方案为：获取自动驾驶车辆在道路测试过程中采集到的自动驾驶数据；对自动驾驶数据进行数据收发顺序的修正处理和丢失数据的重发处理，得到处理后数据；采用处理后数据复现道路测试过程中的问题场景，以确定自动驾驶车辆中的自动驾驶算法模块在问题场景中出现的问题；根据自动驾驶算法模块在道路测试中出现的问题，对自动驾驶算法模块进行优化处理，以得到优化后算法模块；验证优化后算法模块是否能够修复问题场景中出现的问题，得到验证结果，该验证结果用于表征是否需要继续对优化后算法模块进行优化处理。

Description

自动驾驶仿真测试方法、装置、设备以及存储介质

技术领域

本公开涉及自动驾驶技术领域，具体涉及自动驾驶仿真控制技术领域。尤其涉及一种自动驾驶仿真测试方法、装置、设备以及存储介质。

背景技术

有研究统计，自动驾驶车辆想要具备人类驾驶员水平，至少需要170多亿公里的驾驶数据来完善。

现有技术中，采用道路测试方式来优化自动驾驶车辆中的自动驾驶算法的做法，不管是时间成本，还是经济成本对于任何企业来说都是难以接受的。除此之外，若采用道路测试方式复现一些极端交通条件和危险场景，其安全性难以保障。

因此，采用自动驾驶仿真装置对道路测试过程中的问题进行自动驾驶仿真测试，已然成为解决采用道路测试方式进行自动驾驶测试时数据匮乏、极端场景难复现的关键。

发明内容

本公开提供了一种自动驾驶仿真测试方法、装置、设备以及存储介质。

根据本公开的第一方面，提供了一种自动驾驶仿真测试方法，应用于自动驾驶仿真装置，以执行开环仿真测试任务，所述方法包括：

获取自动驾驶车辆在道路测试过程中采集到的自动驾驶数据；

对所述自动驾驶数据进行数据收发顺序的修正处理和丢失数据的重发处理，得到处理后数据；

采用所述处理后数据复现所述道路测试过程中的问题场景，以确定所述自动驾驶车辆中的自动驾驶算法模块在所述问题场景中出现的问题；

根据所述自动驾驶算法模块在所述道路测试中出现的问题，对所述自动驾驶算法模块进行优化处理，以得到优化后算法模块；

验证所述优化后算法模块是否能够修复所述问题场景中出现的问题，得到验证结果，其中，上述验证结果用于表征是否需要继续对上述优化后算法模块进行优化处理。

进一步地，获取自动驾驶车辆在道路测试过程中采集到的自动驾驶数据，包括：

获取所述自动驾驶车辆在所述道路测试过程中采集到的传感器数据，以及所述自动驾驶车辆中自动驾驶算法模块基于所述传感器数据得到的计算数据，其中，所述自动驾驶算法模块包括：定位模块、感知模块、规划模块以及驾驶控制模块。

进一步地，对所述自动驾驶数据进行数据收发顺序的修正处理和丢失数据的重发处理，得到处理后数据，包括：

获取所述自动驾驶数据中的延迟收发数据和丢失数据；

对所述延迟收发数据进行数据收发顺序的修正处理，以及对所述丢失数据进行重发处理，得到所述处理后数据。

进一步地，所述获取所述自动驾驶数据中的延迟收发数据和丢失数据，包括：获取待发送至自动驾驶测试模块的自动驾驶数据，以及当前发送时刻的数据发送列表；

基于所述数据发送列表监听异步事件，其中，所述自动驾驶测试模块用于在接收到所述自动驾驶数据后发送一个异步事件；

对所述异步事件进行解析和验证，以基于解析和验证结果在哈希表中更新所述自动驾驶数据的收发状况；

基于预定频率检测所述收发状况，以得到所述自动驾驶数据中的延迟收发数据和丢失数据。

进一步地，所述自动驾驶仿真装置中包括：自动驾驶测试模块、数据发送模块、定时器模块、监测模块和仿真控制模块；所述获取待发送至自动驾驶测试模块的自动驾驶数据，以及当前发送时刻的数据发送列表，包括：

采用所述数据发送模块对所述自动驾驶数据进行解析，得到解析后的自动驾驶数据，以及所述当前发送时刻的所述数据发送列表；

其中，所述数据发送模块还用于将所述当前发送时刻的数据发送列表告知所述监测模块后，发送所述解析后的自动驾驶数据给所述自动驾驶测试模块，并在发送所述解析后的自动驾驶数据时注册一个回调函数，其中，所述自动驾驶测试模块用于在接收到所述解析后的自动驾驶数据后，处理所述解析后的自动驾驶数据前，基于所述回调函数发送一个所述异步事件，以告知所述监测模块所述解析后的自动驾驶数据被正常接收。

进一步地，所述基于所述数据发送列表监听异步事件，包括：采用所述监测模块基于所述数据发送列表监听所述异步事件；

所述对所述异步事件进行解析和验证，以基于解析和验证结果在哈希表中更新所述自动驾驶数据的收发状况，包括：在监听到所述异步事件后对所述异步事件进行解析和验证，并根据所述解析和验证结果，在所述监测模块的哈希表中更新所述收发状况。

进一步地，所述基于预定频率检测所述收发状况，以得到所述自动驾驶数据中的延迟收发数据和丢失数据，包括：

采用所述仿真控制模块在所述定时器模块的控制下，基于预定频率检测所述监测模块的哈希表中记录的收发状况，以得到所述自动驾驶数据中的延迟收发数据和丢失数据。

进一步地，所述基于预定频率检测所述监测模块的哈希表中记录的收发状况，包括：

若检测所述监测模块的哈希表，确定所述当前发送时刻的所有数据均完成发送并被成功接收，则进入下一发送时刻，直至处理完所有的自动驾驶数据；

若检测所述监测模块的哈希表，确定所述当前发送时刻的所有数据未完成发送或未被成功接收，则确定所述自动驾驶数据中的延迟收发数据和丢失数据，以触发所述数据发送模块执行对所述延迟收发数据进行数据收发顺序的修正处理，以及对所述丢失数据进行重发处理，得到所述处理后数据。

进一步地，采用所述处理后数据复现所述道路测试过程中的问题场景的过程中，所述方法还包括：

获取所述自动驾驶仿真装置中不同的自动驾驶测试模块，以及不同的自动驾驶测试模块之间的依赖关系，其中，所述自动驾驶测试模块包括如下至少之一：定位模块、感知模块、规划模块以及驾驶控制模块；

根据不同的所述自动驾驶测试模块之间的依赖关系，构建不同的所述自动驾驶测试模块输入的自动驾驶测试数据与输出的自动驾驶测试数据之间的序列依赖关系；

根据所述序列依赖关系，对所述不同的所述自动驾驶测试模块之间的乱序数据进行复原处理，以及对所述不同的所述自动驾驶测试模块之间的数据发送速率进行控制。

进一步地，采用所述处理后数据复现所述道路测试过程中的问题场景的过程中，所述方法还包括：

获取所述自动驾驶测试模块在进行仿真测试时用到的自动驾驶测试数据，以及所述仿真测试时用到的自动驾驶测试数据的数据帧序号；

根据所述仿真测试时用到的自动驾驶测试数据的数据帧序号，筛选出所述问题场景中的车辆轨迹数据；

确定所述自动驾驶车辆中自动驾驶算法模块在计算所述车辆轨迹数据时用到的传感器数据；

根据所述传感器数据，将所述自动驾驶测试模块中用到的自动驾驶数据调整为与所述自动驾驶算法模块在道路测试过程中用到的自动驾驶数据一致。

进一步地，所述传感器数据包括：红绿灯数据、障碍物数据以及车辆位置数据，所述障碍物数据为触发计算所述车辆轨迹数据的关键数据；根据所述传感器数据，将所述自动驾驶测试模块中用到的自动驾驶数据调整为与所述自动驾驶算法模块在道路测试过程中用到的自动驾驶数据一致，包括：

根据所述障碍物数据的时间，调整所述红绿灯数据以及所述车辆位置数据的时间，以使得所述自动驾驶测试模块中用到的自动驾驶数据调整为与所述自动驾驶算法模块在道路测试过程中用到的自动驾驶数据一致。

进一步地，所述方法还包括：

根据所述自动驾驶仿真装置中不同的自动驾驶测试模块，抽象得到有向图；

根据不同的所述自动驾驶测试模块输入的自动驾驶测试数据与输出的自动驾驶测试数据，对所述有向图进行拓展，以得到所述开环仿真测试任务的一个仿真周期；

等待一个所述仿真周期结束之后进入下一仿真周期，以保证每个仿真周期及仿真结果的完整。

进一步地，验证所述优化后算法模块是否能够修复所述问题场景中出现的问题，得到验证结果，包括：

获取所述问题场景中目标障碍物，其中，所述目标障碍物为影响所述开环仿真测试任务中正常执行验证的障碍物；

对所述目标障碍物进行清洗和过滤处理之后，验证所述优化后算法模块是否能够修复所述问题场景中出现的问题，得到所述验证结果。

根据本公开的第二方面，提供了一种自动驾驶仿真测试装置，所述自动驾驶仿真测试装置包括：

获取单元，用于获取自动驾驶车辆在道路测试过程中采集到的自动驾驶数据；

处理单元，用于对所述自动驾驶数据进行数据收发顺序的修正处理和丢失数据的重发处理，得到处理后数据；

复现单元，用于采用所述处理后数据复现所述道路测试过程中的问题场景，以确定所述自动驾驶车辆中的自动驾驶算法模块在所述问题场景中出现的问题；

优化单元，用于根据所述自动驾驶算法模块在所述道路测试中出现的问题，对所述自动驾驶算法模块进行优化处理，以得到优化后算法模块；

验证单元，用于验证所述优化后算法模块是否能够修复所述问题场景中出现的问题，得到验证结果，其中，上述验证结果用于表征是否需要继续对上述优化后算法模块进行优化处理。

根据本公开的第三方面，提供了一种电子设备，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任一项所述的方法。

根据本公开的第四方面，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，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据中任一项所述的方法。

根据本公开的第五方面，提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括：计算机程序，所述计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从所述可读存储介质读取所述计算机程序，所述至少一个处理器执行所述计算机程序使得电子设备执行第一方面所述的方法。

根据本公开的技术，获取自动驾驶车辆在道路测试过程中采集到的自动驾驶数据；对自动驾驶数据进行数据收发顺序的修正处理和丢失数据的重发处理，得到处理后数据；采用处理后数据复现道路测试过程中的问题场景，以确定自动驾驶车辆中的自动驾驶算法模块在问题场景中出现的问题；根据自动驾驶算法模块在道路测试中出现的问题，对自动驾驶算法模块进行优化处理，以得到优化后算法模块；验证优化后算法模块是否能够修复问题场景中出现的问题，得到验证结果，其中，上述验证结果用于表征是否需要继续对上述优化后算法模块进行优化处理。

在获取自动驾驶车辆在道路测试过程中采集到的自动驾驶数据之后，通过对自动驾驶数据进行数据收发顺序的修正处理和丢失数据的重发处理，得到处理后数据，可以避免在仿真测试中出现消息延迟和丢失的情况，之后基于处理后数据，在仿真测试中复现自动驾驶车辆在道路测试过程中遇到的问题场景，从而找到自动驾驶车辆中的自动驾驶算法模块在问题场景中出现的问题，达到仿真测试的目的。之后根据上述自动驾驶算法模块在上述道路测试中出现的问题，对上述自动驾驶算法模块进行优化处理，以得到优化后算法模块。最后，再验证优化后的算法模块能否解决当前问题场景中出现的问题，直至验证结果表征优化后的算法模块能够解决当前问题场景中出现的问题，无需继续对上述优化后算法模块进行优化处理。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是根据本公开实施例所提供的一种自动驾驶仿真测试方法的流程图；

图2是根据本公开实施例所提供的一种可选的自动驾驶仿真装置的示意图；

图3a是根据本公开实施例所提供的一种自动驾驶数据的存储时间序列示意图；

图3b是根据本公开实施例所提供的另一种规划模块计算时用到的自动驾驶数据的示意图；

图3c是根据本公开实施例所提供的一种修复后的自动驾驶数据的存储时间序列示意图；

图4是根据本公开实施例所提供的一种自动驾驶仿真测试方法的流程图；

图5是根据本公开实施例所提供的一种规划模块和感知模块之间的依赖关系示意图；

图6a是根据本公开实施例所提供的一种自动驾驶车辆与障碍车A发生碰撞的示意图；

图6b是根据本公开实施例所提供的一种自动驾驶车辆制动后与障碍车B发生碰撞的示意图；

图6c是根据本公开实施例所提供的一种删除不合理的障碍车B之后的示意图；

图7是根据本公开实施例所提供的一种自动驾驶仿真测试装置的框架示意图；

图8是用来实现本公开实施例的一种自动驾驶仿真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。

自动驾驶仿真任务一个重要的指标是复现，由于道路测试的特殊性，因此，几乎很难在实际道路测试中复现一个完全相同的场景来进行仿真测试。此外，对于仿真后的验证处理，常用的方法是基于路采的原始传感器数据，使用修复后的自动驾驶算法模块重新计算，以确定问题能否得到解决。

但是，在场景复现层面，现有方法缺少考虑仿真过程中消息延迟和丢失的情况，前者会破坏消息实际首发的顺序，而后者会直接导致消息丢失，影响复现效果；在验证层面，现有方法通过截取场景的长度，来验证优化后的自动驾驶算法模块能否解决当前问题，但是由于自动驾驶数据中障碍车的行为不可变，导致出现了不合理的新碰撞等问题，因此如何截取一个合适长度的场景需要经过大量的试验。

目前常见的自动驾驶仿真任务主要有两种类型：开环仿真测试任务和闭环仿真测试任务。其中，闭环仿真测试任务常见类型是以人工构建的场景为主的仿真任务，开环仿真测试任务主要是以道路采集数据构建的场景为主的仿真任务，本公开实施例中针对上述开环仿真测试任务，提出了一种自动驾驶仿真测试方法及装置实施例。

为解决上述问题，本公开提供了一种自动驾驶仿真测试方法、装置、设备以及存储介质，应用于自动驾驶仿真控制技术领域，以达到对开环仿真测试任务中问题场景进行复现，以及对优化后的自动驾驶算法模块能否修复上述问题场景中出现的问题进行验证的目的。

实施例1

图1是根据本公开的实施例所提供的一种自动驾驶仿真测试方法的流程图，如图1所示，本公开提供的一种自动驾驶仿真测试方法，应用于自动驾驶仿真装置，以执行开环仿真测试任务，上述方法包括如下方法步骤：

S101，获取自动驾驶车辆在道路测试过程中采集到的自动驾驶数据。

S102，对上述自动驾驶数据进行数据收发顺序的修正处理和丢失数据的重发处理，得到处理后数据。

S103，采用上述处理后数据复现上述道路测试过程中的问题场景，以确定上述自动驾驶车辆中的自动驾驶算法模块在上述问题场景中出现的问题。

S104，根据上述自动驾驶算法模块在上述道路测试中出现的问题，对上述自动驾驶算法模块进行优化处理，以得到优化后算法模块。

S105，验证上述优化后算法模块是否能够修复上述问题场景中出现的问题，得到验证结果，其中，上述验证结果用于表征是否需要继续对上述优化后算法模块进行优化处理。

一种示例中，上述开环仿真测试任务相对于道路测试而言，是一种虚拟测试，具体是以仿真测试道路采集数据构建的驾驶场景为主的仿真任务，其中，该道采集数据即自动驾驶车辆在道路测试过程中采集到的自动驾驶数据，该自动驾驶数据包括：自动驾驶车辆在道路上运行测试时存储下来的传感器数据，以及自动驾驶车辆中自动驾驶算法模块基于上述传感器数据得到的计算数据。

一种示例中，上述自动驾驶车辆为依托于自动驾驶技术、人工智能技术、视觉计算技术等实现的无人驾驶智能汽车，该自动驾驶车辆可以为任意类型、任意大小的自动驾驶汽车，本公开实施例对此并不具体限定。

可选的，上述自动驾驶算法模块包括：定位模块、感知模块、规划模块以及驾驶控制模块。

另一种示例中，上述道路测试过程即自动驾驶车辆在真正投入商业化的生产之前，从功能、性能、安全、稳定性等方面来验证自动驾驶算法模块的合理性、安全性和稳定性，在验证自动驾驶车辆与道路的数据生成、传输与交互技术的成熟度，为后续虚拟仿真测试提供自动驾驶数据的同时，也能够通过测试场景建立车辆的动态自适应测试，这对自动驾驶汽车是否能够真正投入商业化的生产是至关重要的一步，必将起到良好的助推作用。

一种示例中，自动驾驶仿真装置为一种自动驾驶仿真软件，在仿真测试中，从道路采集数据包中获取道路测试过程中的自动驾驶数据，复现上述道路测试过程中的问题场景，受限于软硬件环境的差异，会出现消息延迟和丢失的情况，实际上复现效果并不好。

本公开实施例，为了尽可能的在仿真测试中复现道路测试时，自动驾驶车辆遇到的问题场景，从而找到自动驾驶算法模块出现的问题，达到仿真测试的目的。在获取自动驾驶车辆在道路测试过程中采集到的自动驾驶数据之后，本公开实施例中，通过对自动驾驶数据进行数据收发顺序的修正处理和丢失数据的重发处理，得到处理后数据，可以避免在仿真测试中出现消息延迟和丢失的情况。

例如，一种示例中，通过获取上述自动驾驶数据中的延迟收发数据和丢失数据；对上述延迟收发数据进行数据收发顺序的修正处理，以及对上述丢失数据进行重发处理，得到上述处理后数据。进而，可以在仿真测试中基于上述处理后数据复现道路测试时，自动驾驶车辆遇到的问题场景，从而找到自动驾驶算法模块出现的问题，达到仿真测试的目的。

可选的，一种示例中，上述问题场景为道路测试过程中的自动驾驶场景中出现驾驶问题的场景，例如，该问题场景中存在车辆碰撞、闯红绿灯，未按照规划的车辆轨迹行驶等一种或多种问题。

一种示例中，根据自动驾驶算法模块在上述道路测试中出现的问题，例如，该问题为车辆碰撞问题，则对上述自动驾驶算法模块中与车辆碰撞算法有关的算法模块(如定位模块、感知模块、规划模块以及驾驶控制模块可能都与车辆碰撞问题相关)进行优化处理，例如，优化处理可以为根据自动驾驶算法模块的功能要求，对自动驾驶算法模块进行环境感知、路径规划、行为决策，执行控制、灵敏度调节等任意一种或多种优化，以得到优化后算法模块。本公开实施例中，具体对一种或多种自动驾驶算法模块采用的优化处理方式，还可以但不限于采用现有技术中任意一种或多种优化方式，本公开实施例对此并不具体限定。

由此，本公开实施例在获取自动驾驶车辆在道路测试过程中采集到的自动驾驶数据之后，通过对自动驾驶数据进行数据收发顺序的修正处理和丢失数据的重发处理，得到处理后数据，可以避免在仿真测试中出现消息延迟和丢失的情况，之后基于处理后数据，在仿真测试中复现自动驾驶车辆在道路测试过程中遇到的问题场景，从而找到自动驾驶车辆中的自动驾驶算法模块在问题场景中出现的问题，达到仿真测试的目的。之后，根据上述自动驾驶算法模块在上述道路测试中出现的问题，对上述自动驾驶算法模块进行优化处理，以得到优化后算法模块。最后，再验证优化后的算法模块能否解决当前问题场景中出现的问题，直至验证结果表征优化后的算法模块能够解决当前问题场景中出现的问题，无需继续对上述优化后算法模块进行优化处理。

实施例2

在上述实施例1的基础上，本实施例中，考虑到仿真测试过程中数据可能会延迟和丢失，如果不加监测的进行数据的回放和过程的推进，不仅会破坏数据实际的收发顺序，而且会直接导致数据丢失，影响仿真测试的问题复现效果，因此，本实施例具体采用如下方式，获取上述自动驾驶数据中的延迟收发数据和丢失数据。

一种可选地实施方式中，获取待发送至自动驾驶测试模块的自动驾驶数据，以及当前发送时刻的数据发送列表；基于上述数据发送列表监听异步事件，其中，上述自动驾驶测试模块用于在接收到上述自动驾驶数据后发送一个异步事件；对上述异步事件进行解析和验证，以基于解析和验证结果在哈希表中更新上述自动驾驶数据的收发状况；基于预定频率检测上述收发状况，以得到上述自动驾驶数据中的延迟收发数据和丢失数据。

一种示例中，如图2所示，上述自动驾驶仿真装置中包括：自动驾驶测试模块、数据发送模块、定时器模块、监测模块和仿真控制模块。

另一种可选地实施方式中，获取上述自动驾驶数据中的延迟收发数据和丢失数据，具体包括如下方法步骤：

S201，采用上述数据发送模块对上述自动驾驶数据进行解析，得到当前发送时刻的数据发送列表。

S202，采用上述数据发送模块将上述当前发送时刻的数据发送列表告知上述监测模块后，发送解析后的自动驾驶数据给上述自动驾驶测试模块，并在发送上述解析后的自动驾驶数据时注册一个回调函数。

上述步骤S202中，上述自动驾驶测试模块用于在接收到上述解析后的自动驾驶数据后，处理上述解析后的自动驾驶数据前，基于上述回调函数发送一个异步事件，以告知上述监测模块上述解析后的自动驾驶数据被正常接收。

S203，采用上述监测模块监听到上述异步事件后，根据对上述异步事件的解析和验证结果，在哈希表中更新上述解析后的自动驾驶数据的收发状况。

S204，采用上述仿真控制模块在上述定时器模块的控制下，基于预定频率检测上述监测模块的哈希表中记录的收发状况，以得到上述自动驾驶数据中的延迟收发数据和丢失数据。

本公开实施例中，考虑到仿真测试过程中数据可能会延迟和丢失，如果不加监测的进行数据的回放和过程的推进，不仅会破坏数据实际的收发顺序，而且会直接导致数据丢失，影响仿真测试的问题复现效果，因此，本公开实施例，在自动驾驶仿真装置中采用数据发送模块、定时器模块、监测模块和仿真控制模块，构建一种异步事件的数据收发监控机制，以确保自动驾驶数据按序到达自动驾驶测试模块，并能够实现丢失数据的重发。

一种示例中，如图2所示的数据发送模块，可以根据自动驾驶数据的时间戳，从道路采集数据包中获取道路测试过程中的自动驾驶数据，之后，没有不加以监测的直接将自动驾驶数据直接发送给自动驾驶测试模块。而是先采用上述数据发送模块对上述自动驾驶数据进行解析，得到当前发送时刻的数据发送列表。并采用数据发送模块将上述当前发送时刻的数据发送列表告知上述监测模块，之后数据发送模块发送解析后的自动驾驶数据给上述自动驾驶测试模块。

此外，一种示例中，数据发送模块还在发送上述解析后的自动驾驶数据时注册一个回调函数。上述自动驾驶测试模块用于在接收到上述解析后的自动驾驶数据后，处理上述解析后的自动驾驶数据前，基于上述回调函数发送一个异步事件，以告知上述监测模块上述解析后的自动驾驶数据被正常接收。由于，该异步事件会被监测模块监听到，因此在监测模块收到该异步事件后会进一步解析并验证该异步事件，在哈希表中更新解析后的自动驾驶数据的收发状况。

另一种示例中，本实施例中仿真控制模块受到一个定时器模块的控制，仿真控制模块在上述定时器模块的控制下，会基于预定频率检测监测模块中哈希表中记录的收发状况，以确定上述自动驾驶数据中的延迟收发数据和丢失数据。

一种示例中，上述基于预定频率检测上述监测模块的哈希表中记录的收发状况，包括：

S301，若检测上述监测模块的哈希表，确定上述当前发送时刻的所有数据均完成发送并被成功接收，则进入下一发送时刻，直至处理完所有的自动驾驶数据。

S302，若检测上述监测模块的哈希表，确定上述当前发送时刻的所有数据未完成发送或未被成功接收，则确定上述自动驾驶数据中的延迟收发数据和丢失数据，以触发上述数据发送模块执行对上述延迟收发数据进行数据收发顺序的修正处理，以及对上述丢失数据进行重发处理，得到上述处理后数据。

一种示例中，通过基于预定频率检测监测模块的哈希表中记录的收发状况，确定上述当前发送时刻的所有数据均完成发送并被成功接收，则进入下一发送时刻，休眠并等待下一次唤起，即采用上述数据发送模块开始新一轮的自动驾驶数据的获取、解析和发送流程，直至处理完所有的自动驾驶数据，整个自动驾驶场景均测试结束。

另一种示例中，若检测监测模块的哈希表中记录的收发状况，确定上述当前发送时刻的所有数据未完成发送或未被成功接收，例如，若当前发送时刻的检测超过一定次数后，则自动驾驶数据或异步事件出现了丢失，或者存在延迟收发的自动驾驶数据，便会触发数据发送模块(只有数据发送模块会从道路采集数据包中读取和解析自动驾驶数据，其他模块都是接收来自数据发送模块发送出去的解析后的自动驾驶数据，用于自动驾驶算法模块的计算和测试)重发未更新的数据，即丢失数据和延迟收发数据，其中，对延迟收发数据进行重发和重发监测，可以对延迟收发数据的数据收发顺序进行修正处理，直到所有的解析后自动驾驶数据完成接收。

实施例3

在上述实施例1的基础上，本实施例中，在完成消息收发顺序的控制之后，本公开实施例的自动驾驶仿真装置可以保证数据的收发顺序和按序到达自动驾驶测试模块，但仍存在另外的问题需要解决。其一，道路采集数据包中存储的自动驾驶数据也可能由于存储时间的差异，导致自动驾驶测试模块在计算时(如规划模块在收到车辆位置数据、红绿灯数据、障碍物数据后计算自动驾驶车辆轨迹计算结果时)实际使用的自动驾驶数据与道路采集数据包中存储时的自动驾驶数据不一致；其二，规划模块需要等到障碍物数据、红绿灯数据以及车辆位置数据接收完毕后开始进行车辆轨迹规划，而车辆轨迹规划往往是一个计算量特别大的过程，这会受到仿真机器资源的影响，如果未对仿真测试中自动驾驶数据的发送速率加以控制，例如，在仿真中不加控制的按序输入数据和输出数据，很有可能出现本次规划结果还没有计算完成，就已经接收到了下一次规划所需的传感器数据的情况，导致出现传感器数据接收后被丢弃的情况。

为了解决上述问题，本公开实施例提出了数据之间的帧序依赖关系的概念，并基于有向图的拓扑结构的分析理论框架，分析得到自动驾驶算法模块关键数据的帧序列依赖。

基于一个常见的自动驾驶场景为例，为了在仿真系统中测试规划模块计算的过程，常用方式是基于道路测试中采集到的自动驾驶数据，按其存储时间序列构建仿真场景，并基于存储时间序列按序对自动驾驶数据进行回放，其中，车辆位置数据、红绿灯数据以及障碍物数据的频率均不相同，如图3a所示中的黑色竖向虚线为规划模块的三次计算触发点，这里基于存储事件序列，构建了如图3a所示的仿真时序，基于该序列进行仿真时触发规划模块计算时，用到的自动驾驶数据如图3b所示，在仿真过程中的计算前两次符合预期，但是第三次计算时，由于当前时刻没有合适的红绿灯数据，只能采用历史时刻的第6帧红绿灯数据进行当前时刻的计算(如第7帧的红绿灯数据在当前时刻并没有发出)。

但是实际在道路测试过程中，是采用第7帧红绿灯数据进行计算的，但由于数据存储时出现了延迟，导致时间变晚。如果对场景不加修改的进行仿真，势必会导致仿真场景与道路测试过程中不一致，计算的结果也与道路测试过程中不同，达不到仿真复现的效果。因此，本公开实施例为了解决上述问题，提出如下解决方案：

一种示例中，上述方法还包括：

S401，根据上述自动驾驶仿真装置中不同的自动驾驶测试模块，抽象得到有向图。

S402，根据不同的上述自动驾驶测试模块输入的自动驾驶测试数据与输出的自动驾驶测试数据，对上述有向图进行拓展，以得到上述开环仿真测试任务的一个仿真周期。

S403，等待一个上述仿真周期结束之后进入下一仿真周期，以保证每个仿真周期及仿真结果的完整。

可选的，自动驾驶测试模块是设置于自动驾驶仿真装置中，自动驾驶算法模块是设置于自动驾驶车辆中，其中，自动驾驶算法模块包括：定位模块、感知模块、规划模块以及驾驶控制模块；需要说明的是，本公开实施例中，具体根据对自动驾驶算法模块中哪些算法模块进行测试，来选择必要的一个或多个测试模块，因此，上述自动驾驶测试模块包括如下至少之一：定位模块、感知模块、规划模块以及驾驶控制模块。

由于不同的上述自动驾驶测试模块之间，以及自动驾驶测试模块输入的自动驾驶测试数据与输出的自动驾驶测试数据之间是有相互依赖关系的。如图4所示，自动驾驶测试模块中定位模块获取电子地图数据，即定位模块依赖于电子地图数据，感知模块依赖于各类传感器数据和定位模块，规划模块依赖于感知模块和定位模块，驾驶控制模块依赖于规划模块和定位模块。因而，可以基于自动驾驶测试模块之间的依赖关系拓展得到有向图，之后，再基于自动驾驶测试模块输入的自动驾驶测试数据与输出的自动驾驶测试数据之间的依赖关系对上述有向图进行拓展，以得到上述开环仿真测试任务的一个仿真周期(即计算周期)。

一种示例中，本公开实施例中的一个仿真周期通常由获取车辆位置数据开始，红绿灯数据、障碍物数据，直至得到本次车辆控制结果(刹车、加速、变向等)的周期过程。

本公开实施例中，对仿真测试中自动驾驶数据的发送速率加以控制，通过等待一个上述仿真周期结束之后进入下一仿真周期，以保证每个仿真周期及仿真结果的完整。进而，本公开实施例可以避免出现一个仿真周期的规划结果还没有计算完成，就已经接收到了下一个仿真周期规划模块所需的传感器数据的情况，导致出现传感器数据接收后被丢弃的情况。

一种示例中，采用上述处理后数据复现上述道路测试过程中的问题场景的过程中，上述方法还包括：

S401，获取上述自动驾驶测试模块在进行仿真测试时用到的自动驾驶测试数据，以及上述仿真测试时用到的自动驾驶测试数据的数据帧序号。

S402，根据上述仿真测试时用到的自动驾驶测试数据的数据帧序号，筛选出上述问题场景中的车辆轨迹数据。

S403，确定上述自动驾驶车辆中自动驾驶算法模块在计算上述车辆轨迹数据时用到的传感器数据。

S404，根据上述传感器数据，将上述自动驾驶测试模块中用到的自动驾驶数据调整为与上述自动驾驶算法模块在道路测试过程中用到的自动驾驶数据一致。

其中，上述传感器数据包括：红绿灯数据、障碍物数据以及车辆位置数据，上述障碍物数据为触发计算上述车辆轨迹数据的关键数据。

一种示例中，根据上述传感器数据，将上述自动驾驶测试模块中用到的自动驾驶数据调整为与上述自动驾驶算法模块在道路测试过程中用到的自动驾驶数据一致，具体可以实现为：根据上述障碍物数据的时间，调整上述红绿灯数据以及上述车辆位置数据的时间，以使得上述自动驾驶测试模块中用到的自动驾驶数据调整为与上述自动驾驶算法模块在道路测试过程中用到的自动驾驶数据一致。

例如，以自动驾驶测试模块包括感知模块和规划模块为例，在一个仿真周期中每路数据计算的频率并不完全相同，因此产生红绿灯数据、障碍物数据以及车辆轨迹计算结果所用到的图像数据(类似于快照，表示的是一个时刻的情况，例如，按照预定频率将道路测试过程中的障碍物数据存储至道路采集数据包时形成“障碍物快照”，“障碍物快照”中的车就是障碍车。通过连续播放“障碍物快照”形成类似于视频的图像数据，障碍车的行为即可以解释为两帧“障碍物快照”之前区别的动作，如加速、变向、刹车等)、雷达数据和车辆位置数据的频率并不确定。

因此，本公开实施例中，还存在一种可选的实施例，还可以在自动驾驶算法模块记录计算时用到的数据帧序，也即记录自动驾驶算法模块在道路测试中计算用到数据的帧序号，以基于帧序号之间的依赖关系，即自动驾驶算法模块输入的自动驾驶测试数据与输出的自动驾驶测试数据之间的序列依赖关系，支持仿真测试中的问题复现。

根据上述仿真测试时用到的自动驾驶测试数据的数据帧序号，从问题场景中筛选出车辆轨迹数据(即车辆轨迹计算结果)，基于该车辆轨迹数据反推其计算时用到的红绿灯数据、障碍物数据以及车辆位置数据的帧数，如图5所示的规划模块和感知模块之间的依赖关系，以上述出现问题的第3帧车辆轨迹计算结果为例，其计算依赖第3帧障碍物数据、第7帧红绿灯数据以及第14帧车辆位置数据，其中，障碍物数据为触发计算的关键数据。

因此，本公开实施例在构建仿真任务过程中，可以调整第7帧红绿灯数据和第14帧车辆位置数据的时间，将其置于第3帧障碍物数据之后，且第8帧红绿灯数据和第15帧车辆位置数据的时间不可以早于第3帧障碍物数据的时间，以保证在第三次轨迹计算时采用的车辆位置数据、红绿灯数据以及障碍物数据均与上述自动驾驶算法模块在道路测试过程中用到的自动驾驶数据一致。

一种示例中，采用上述处理后数据复现上述道路测试过程中的问题场景的过程中，上述方法还包括：

S501，获取上述自动驾驶仿真装置中不同的自动驾驶测试模块，以及不同的自动驾驶测试模块之间的依赖关系。

S502，根据不同的上述自动驾驶测试模块之间的依赖关系，构建不同的上述自动驾驶测试模块输入的自动驾驶测试数据与输出的自动驾驶测试数据之间的序列依赖关系。

S503，根据上述序列依赖关系，对上述不同的上述自动驾驶测试模块之间的乱序数据进行复原处理，以及对上述不同的上述自动驾驶测试模块之间的数据发送速率进行控制。

本公开实施例中，可以根据不同的自动驾驶算法模块之间的依赖关系，自动驾驶算法模块输入的自动驾驶测试数据与输出的自动驾驶测试数据之间的序列依赖关系，确定不同的自动驾驶测试模块之间的依赖关系，此外，还可以确定不同的上述自动驾驶测试模块输入的自动驾驶测试数据与输出的自动驾驶测试数据之间的序列依赖关系。

仍如图5所示，对红绿灯数据和障碍物数据的计算分析类似，类推分别得到自动驾驶测试数据对应的图像数据1-5和雷达数据1-3的之间的序列依赖关系(帧依赖关系)，最终综合得到一次车辆轨迹计算过程中所有传感器数据之间的序列依赖关系，基于该序列依赖关系，结合自动驾驶算法模块在道路测试过程中用到的自动驾驶数据的时间，构建每一次车辆轨迹触发计算时数据之间的序列依赖关系，以及每一次红绿灯数据和障碍物数据触发计算时的序列依赖关系，并据此对乱序数据进行复原处理，例如，调整乱序数据的存储时间，形成如图3c所示的修复后的仿真时间序列，以保证自动驾驶测试模块中用到的自动驾驶数据均与上述自动驾驶算法模块在道路测试过程中用到的自动驾驶数据一致，达到更好的复现问题场景的效果。

此外，在仿真测试的计算过程中，本公开实施例还可以基于不同的上述自动驾驶测试模块之间的依赖关系，构建不同的上述自动驾驶测试模块输入的自动驾驶测试数据与输出的自动驾驶测试数据之间的序列依赖关系，以基于该序列依赖关系对上述不同的上述自动驾驶测试模块之间的数据发送速率进行控制。

例如，在规划模块计算时，其主要依赖感知模块输入的障碍物数据，但由于规划过程计算量大，如何保证仿真结果不受机器因素的影响，保障仿真结果的一致性，本装置在仿真任务测试中完成障碍物的回放后，并不立即开始下一轮(下一仿真周期)的仿真，而是等待规划模块完成本轮(当前仿真周期)的计算，也即规划模块发出规划结果之后才进行下一轮仿真，解决了前一轮计算未完成后一轮又需要开始的情况，同时保证了仿真结果的一致性；对开环仿真任务中消息控制的优化，进一步提高仿真开环任务中问题场景的复现效果，保证仿真结果的一致性。

实施例4

在上述实施例1的基础上，本实施例中，验证上述优化后算法模块是否能够修复上述问题场景中出现的问题，得到验证结果，具体采用如下方法步骤实现：

S701，获取上述问题场景中目标障碍物，其中，上述目标障碍物为影响上述开环仿真测试任务中正常执行验证的障碍物。

S702，对上述目标障碍物进行清洗和过滤处理之后，验证上述优化后算法模块是否能够修复上述问题场景中出现的问题，得到上述验证结果。

本公开实施例中，在完成问题场景的复现后，开环仿真测试任务还可以对优化后算法模块进行验证，常见的验证方式就是采用与优化前相同的自动驾驶数据以及已经优化后的算法模块，重新进行仿真任务，这种方式一般情况下是能够满足需求的，但是，很多时候会存在下列情况：

以一个追尾碰撞场景为例，如图6a所示，自动驾驶场景(随着时间推进分别为场景1、场景2、场景3，其中，场景3为出现车辆碰撞的问题场景)中自动驾驶车辆(即测试的自动驾驶车辆，如图6a-所示的主车)与障碍车A发生了碰撞，优化后算法模块可以采用变道或者刹车的形式来规避与障碍车A碰撞。本公开实施例以刹车为例，在碰撞即将到来之前，优化后算法模块会进行自动驾驶车辆制动来避免碰撞，但是在道路采集数据包中其他的障碍车(障碍车B)的行为并不会受到优化后算法模块的影响。如图6b所示，理论上自动驾驶车辆制动后，障碍车B也会跟着制动，但是由于道路采集数据包中是在道路测试过程中生成的，障碍车仍然会以道路测试过程中既定的方式运行，最终导致障碍车B与自动驾驶车辆产生了碰撞，即障碍车追尾自动驾驶车辆，最终导致仿真任务的验证不通过。

因此，为了解决上述问题，现有方式为了能够快速定位和解决自动驾驶算法模块的问题，通常会将自动驾驶算法模块在道路测试过程中，出现问题时刻的数据截取下来，用于仿真的复现和验证。但是，如何截取一个合适长度的场景需要经过大量的试验，但此方法会有验证不充分的情况。基于此问题，本公开实施例中的自动驾驶仿真装置采用一种避免碰撞的算法模型，即对于当前帧障碍物进行清洗和过滤，分析碰撞点前后对每一帧障碍物信息，过滤掉不合理的目标障碍物，避免不合理问题的产生，在如图6c所示的场景中，也即在仿真任务中删除不合理的障碍车B(灰色)，保证优化后算法模块的验证任务的顺利进行。

本公开实施例所提出的一种自动驾驶仿真测试方法，针对开环仿真测试任务，分别从为问题场景复现和优化后算法模块验证，这两个角度出发，对当前技术进行改进：在复现层面，本公开实施例可以实现基于异步事件的数据收发监控机制，确保数据按序到达，并能够实现丢失数据的重发，同时基于分析到的自动驾驶算法模块的输入数据和输出数据之间的序列依赖关系，实现了对乱序数据的复原以及数据发送速率的控制；在验证层面，本公开实施例可以实现对于当前帧障碍物的清洗和过滤，将影响仿真正常验证的障碍物进行处理，保证验证任务的顺利进行。

本公开的技术方案中，所涉及的用户个人信息的收集、存储、使用、加工、传输、提供和公开等处理，均符合相关法律法规的规定，且不违背公序良俗。

实施例5

根据本公开的实施例，图7是根据本公开实施例所提供的一种自动驾驶仿真测试装置的框架示意图，如图7所示，本公开还提供了一种自动驾驶仿真测试装置，该自动驾驶仿真测试装置700，包括：

获取单元701，用于获取自动驾驶车辆在道路测试过程中采集到的自动驾驶数据。

处理单元702，用于对上述自动驾驶数据进行数据收发顺序的修正处理和丢失数据的重发处理，得到处理后数据。

复现单元703，用于采用上述处理后数据复现上述道路测试过程中的问题场景，以确定上述自动驾驶车辆中的自动驾驶算法模块在上述问题场景中出现的问题。

优化单元704，用于根据上述自动驾驶算法模块在上述道路测试中出现的问题，对上述自动驾驶算法模块进行优化处理，以得到优化后算法模块。

验证单元705，用于验证上述优化后算法模块是否能够修复上述问题场景中出现的问题，得到验证结果，其中，上述验证结果用于表征是否需要继续对上述优化后算法模块进行优化处理。

一种示例中，获取单元，包括：

第一获取模块，用于获取上述自动驾驶车辆在上述道路测试过程中采集到的传感器数据，以及上述自动驾驶车辆中自动驾驶算法模块基于上述传感器数据得到的计算数据，其中，上述自动驾驶算法模块包括：定位模块、感知模块、规划模块以及驾驶控制模块。

一种示例中，处理单元，包括：

第二获取模块，用于获取上述自动驾驶数据中的延迟收发数据和丢失数据；

处理模块，用于对上述延迟收发数据进行数据收发顺序的修正处理，以及对上述丢失数据进行重发处理，得到上述处理后数据。

一种示例中，上述第二获取模块，包括：

获取子单元，用于获取待发送至自动驾驶测试模块的自动驾驶数据，以及当前发送时刻的数据发送列表；

监听子单元，用于基于上述数据发送列表监听异步事件，其中，上述自动驾驶测试模块用于在接收到上述自动驾驶数据后发送一个异步事件；

解析和验证子单元，用于对上述异步事件进行解析和验证，以基于解析和验证结果在哈希表中更新上述自动驾驶数据的收发状况；

检测子单元，用于基于预定频率检测上述收发状况，以得到上述自动驾驶数据中的延迟收发数据和丢失数据。

一种示例中，上述自动驾驶仿真装置中包括：自动驾驶测试模块、数据发送模块、定时器模块、监测模块和仿真控制模块；上述获取子单元，具体用于：

采用上述数据发送模块对上述自动驾驶数据进行解析，得到解析后的自动驾驶数据，以及上述当前发送时刻的上述数据发送列表；

其中，上述数据发送模块还用于将上述当前发送时刻的数据发送列表告知上述监测模块后，发送上述解析后的自动驾驶数据给上述自动驾驶测试模块，并在发送上述解析后的自动驾驶数据时注册一个回调函数，其中，上述自动驾驶测试模块用于在接收到上述解析后的自动驾驶数据后，处理上述解析后的自动驾驶数据前，基于上述回调函数发送一个上述异步事件，以告知上述监测模块上述解析后的自动驾驶数据被正常接收。

一种示例中，上述监听子单元，具体用于：采用上述监测模块基于上述数据发送列表监听上述异步事件；上述解析和验证子单元，具体用于：在监听到上述异步事件后对上述异步事件进行解析和验证，并根据上述解析和验证结果，在上述监测模块的哈希表中更新上述收发状况。

一种示例中，上述检测子单元，具体用于：采用上述仿真控制模块在上述定时器模块的控制下，基于预定频率检测上述监测模块的哈希表中记录的收发状况，以得到上述自动驾驶数据中的延迟收发数据和丢失数据。

一种示例中，上述解析和验证子单元，具体还用于若检测上述监测模块的哈希表，确定上述当前发送时刻的所有数据均完成发送并被成功接收，则进入下一发送时刻，直至处理完所有的自动驾驶数据；若检测上述监测模块的哈希表，确定上述当前发送时刻的所有数据未完成发送或未被成功接收，则确定上述自动驾驶数据中的延迟收发数据和丢失数据，以触发上述数据发送模块执行对上述延迟收发数据进行数据收发顺序的修正处理，以及对上述丢失数据进行重发处理，得到上述处理后数据。

一种示例中，上述装置还包括：

关系获取单元，用于获取上述自动驾驶仿真装置中不同的自动驾驶测试模块，以及不同的自动驾驶测试模块之间的依赖关系，其中，上述自动驾驶测试模块包括如下至少之一：定位模块、感知模块、规划模块以及驾驶控制模块；

关系构建单元，用于根据不同的上述自动驾驶测试模块之间的依赖关系，构建不同的上述自动驾驶测试模块输入的自动驾驶测试数据与输出的自动驾驶测试数据之间的序列依赖关系；

数据处理单元，用于根据上述序列依赖关系，对上述不同的上述自动驾驶测试模块之间的乱序数据进行复原处理，以及对上述不同的上述自动驾驶测试模块之间的数据发送速率进行控制。

一种示例中，上述装置还包括：

帧序号获取单元，用于获取上述自动驾驶测试模块在进行仿真测试时用到的自动驾驶测试数据，以及上述仿真测试时用到的自动驾驶测试数据的数据帧序号；

数据筛选单元，用于根据上述仿真测试时用到的自动驾驶测试数据的数据帧序号，筛选出上述问题场景中的车辆轨迹数据；

数据确定单元，用于确定上述自动驾驶车辆中自动驾驶算法模块在计算上述车辆轨迹数据时用到的传感器数据；

数据调整单元，用于根据上述传感器数据，将上述自动驾驶测试模块中用到的自动驾驶数据调整为与上述自动驾驶算法模块在道路测试过程中用到的自动驾驶数据一致。

一种示例中，上述传感器数据包括：红绿灯数据、障碍物数据以及车辆位置数据，上述障碍物数据为触发计算上述车辆轨迹数据的关键数据；上述数据调整单元还用于：根据上述障碍物数据的时间，调整上述红绿灯数据以及上述车辆位置数据的时间，以使得上述自动驾驶测试模块中用到的自动驾驶数据调整为与上述自动驾驶算法模块在道路测试过程中用到的自动驾驶数据一致。

一种示例中，上述装置还包括：

有向图确定单元，用于根据上述自动驾驶仿真装置中不同的自动驾驶测试模块，抽象得到有向图；

仿真周期确定单元，用于根据不同的上述自动驾驶测试模块输入的自动驾驶测试数据与输出的自动驾驶测试数据，对上述有向图进行拓展，以得到上述开环仿真测试任务的一个仿真周期；

仿真周期控制单元，用于等待一个上述仿真周期结束之后进入下一仿真周期，以保证每个仿真周期及仿真结果的完整。

一种示例中，上述验证单元，包括：

障碍物获取模块，用于获取上述问题场景中目标障碍物，其中，上述目标障碍物为影响上述开环仿真测试任务中正常执行验证的障碍物；

障碍物清理模块，用于对上述目标障碍物进行清洗和过滤处理之后，验证上述优化后算法模块是否能够修复上述问题场景中出现的问题，得到上述验证结果。

实施例6

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。

根据本公开的实施例，本公开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，其中，上述计算机指令用于使上述计算机执行根据中任一项上述的方法。

根据本公开的实施例，本公开提供了一种计算机程序产品，计算机程序产品包括：计算机程序，计算机程序存储在可读存储介质中，电子设备的至少一个处理器可以从可读存储介质读取计算机程序，至少一个处理器执行计算机程序使得电子设备执行上述任一实施例提供的方案。

根据本公开的实施例，本公开还提供了一种电子设备，图8示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备800的示意性框图。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8所示，设备800包括计算单元801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的计算机程序或者从存储单元808加载到随机访问存储器(RAM)803中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中，还可存储设备800操作所需的各种程序和数据。计算单元801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。

设备800中的多个部件连接至I/O接口805，包括：输入单元806，例如键盘、鼠标等；输出单元807，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元808，例如磁盘、光盘等；以及通信单元809，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元809允许设备800通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。

计算单元801可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元801的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元801执行上文所描述的各个方法和处理，例如自动驾驶仿真测试方法。例如，在一些实施例中，自动驾驶仿真测试方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元808。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 802和/或通信单元809而被载入和/或安装到设备800上。当计算机程序加载到RAM 803并由计算单元801执行时，可以执行上文描述的自动驾驶仿真测试方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，计算单元801可以通过其他任何适当的方式(例如，借助于固件)而被配置为执行自动驾驶仿真测试方法。

本文中以上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、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上系统的系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)、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。

用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器，使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。

在本公开的上下文中，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。

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。

应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发公开中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本公开公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

上述具体实施方式，并不构成对本公开保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本公开保护范围之内。

Claims (17)

1.一种自动驾驶仿真测试方法，应用于自动驾驶仿真装置，以执行开环仿真测试任务，所述方法包括：

获取自动驾驶车辆在道路测试过程中采集到的自动驾驶数据；

对所述自动驾驶数据进行数据收发顺序的修正处理和丢失数据的重发处理，得到处理后数据；

采用所述处理后数据复现所述道路测试过程中的问题场景，以确定所述自动驾驶车辆中的自动驾驶算法模块在所述问题场景中出现的问题；

根据所述自动驾驶算法模块在所述道路测试中出现的问题，对所述自动驾驶算法模块进行优化处理，以得到优化后算法模块；

验证所述优化后算法模块是否能够修复所述问题场景中出现的问题，得到验证结果，其中，所述验证结果用于表征是否需要继续对所述优化后算法模块进行优化处理。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，获取自动驾驶车辆在道路测试过程中采集到的自动驾驶数据，包括：

获取所述自动驾驶车辆在所述道路测试过程中采集到的传感器数据，以及所述自动驾驶车辆中自动驾驶算法模块基于所述传感器数据得到的计算数据，其中，所述自动驾驶算法模块包括：定位模块、感知模块、规划模块以及驾驶控制模块。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，对所述自动驾驶数据进行数据收发顺序的修正处理和丢失数据的重发处理，得到处理后数据，包括：

获取所述自动驾驶数据中的延迟收发数据和丢失数据；

对所述延迟收发数据进行数据收发顺序的修正处理，以及对所述丢失数据进行重发处理，得到所述处理后数据。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述获取所述自动驾驶数据中的延迟收发数据和丢失数据，包括：

获取待发送至自动驾驶测试模块的自动驾驶数据，以及当前发送时刻的数据发送列表；

基于所述数据发送列表监听异步事件，其中，所述自动驾驶测试模块用于在接收到所述自动驾驶数据后发送一个异步事件；

对所述异步事件进行解析和验证，以基于解析和验证结果在哈希表中更新所述自动驾驶数据的收发状况；

基于预定频率检测所述收发状况，以得到所述自动驾驶数据中的延迟收发数据和丢失数据。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述自动驾驶仿真装置中包括：自动驾驶测试模块、数据发送模块、定时器模块、监测模块和仿真控制模块；所述获取待发送至自动驾驶测试模块的自动驾驶数据，以及当前发送时刻的数据发送列表，包括：

采用所述数据发送模块对所述自动驾驶数据进行解析，得到解析后的自动驾驶数据，以及所述当前发送时刻的所述数据发送列表；

其中，所述数据发送模块还用于将所述当前发送时刻的数据发送列表告知所述监测模块后，发送所述解析后的自动驾驶数据给所述自动驾驶测试模块，并在发送所述解析后的自动驾驶数据时注册一个回调函数，其中，所述自动驾驶测试模块用于在接收到所述解析后的自动驾驶数据后，处理所述解析后的自动驾驶数据前，基于所述回调函数发送一个所述异步事件，以告知所述监测模块所述解析后的自动驾驶数据被正常接收。

6.根据权利要求5所述的方法，其中，

所述基于所述数据发送列表监听异步事件，包括：采用所述监测模块基于所述数据发送列表监听所述异步事件；

所述对所述异步事件进行解析和验证，以基于解析和验证结果在哈希表中更新所述自动驾驶数据的收发状况，包括：在监听到所述异步事件后对所述异步事件进行解析和验证，并根据所述解析和验证结果，在所述监测模块的哈希表中更新所述收发状况。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，

所述基于预定频率检测所述收发状况，以得到所述自动驾驶数据中的延迟收发数据和丢失数据，包括：

采用所述仿真控制模块在所述定时器模块的控制下，基于预定频率检测所述监测模块的哈希表中记录的收发状况，以得到所述自动驾驶数据中的延迟收发数据和丢失数据。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，所述基于预定频率检测所述监测模块的哈希表中记录的收发状况，包括：

若检测所述监测模块的哈希表，确定所述当前发送时刻的所有数据均完成发送并被成功接收，则进入下一发送时刻，直至处理完所有的自动驾驶数据；

若检测所述监测模块的哈希表，确定所述当前发送时刻的所有数据未完成发送或未被成功接收，则确定所述自动驾驶数据中的延迟收发数据和丢失数据，以触发所述数据发送模块执行对所述延迟收发数据进行数据收发顺序的修正处理，以及对所述丢失数据进行重发处理，得到所述处理后数据。

9.根据权利要求1至8中任意一项所述的方法，其中，采用所述处理后数据复现所述道路测试过程中的问题场景的过程中，所述方法还包括：

获取所述自动驾驶仿真装置中不同的自动驾驶测试模块，以及不同的自动驾驶测试模块之间的依赖关系，其中，所述自动驾驶测试模块包括如下至少之一：定位模块、感知模块、规划模块以及驾驶控制模块；

根据不同的所述自动驾驶测试模块之间的依赖关系，构建不同的所述自动驾驶测试模块输入的自动驾驶测试数据与输出的自动驾驶测试数据之间的序列依赖关系；

根据所述序列依赖关系，对所述不同的所述自动驾驶测试模块之间的乱序数据进行复原处理，以及对所述不同的所述自动驾驶测试模块之间的数据发送速率进行控制。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，采用所述处理后数据复现所述道路测试过程中的问题场景的过程中，所述方法还包括：

获取所述自动驾驶测试模块在进行仿真测试时用到的自动驾驶测试数据，以及所述仿真测试时用到的自动驾驶测试数据的数据帧序号；

根据所述仿真测试时用到的自动驾驶测试数据的数据帧序号，筛选出所述问题场景中的车辆轨迹数据；

确定所述自动驾驶车辆中自动驾驶算法模块在计算所述车辆轨迹数据时用到的传感器数据；

根据所述传感器数据，将所述自动驾驶测试模块中用到的自动驾驶数据调整为与所述自动驾驶算法模块在道路测试过程中用到的自动驾驶数据一致。

11.根据权利要求10所述的方法，其中，所述传感器数据包括：红绿灯数据、障碍物数据以及车辆位置数据，所述障碍物数据为触发计算所述车辆轨迹数据的关键数据；根据所述传感器数据，将所述自动驾驶测试模块中用到的自动驾驶数据调整为与所述自动驾驶算法模块在道路测试过程中用到的自动驾驶数据一致，包括：

根据所述障碍物数据的时间，调整所述红绿灯数据以及所述车辆位置数据的时间，以使得所述自动驾驶测试模块中用到的自动驾驶数据调整为与所述自动驾驶算法模块在道路测试过程中用到的自动驾驶数据一致。

12.根据权利要求10所述的方法，其中，所述方法还包括：

根据所述自动驾驶仿真装置中不同的自动驾驶测试模块，抽象得到有向图；

根据不同的所述自动驾驶测试模块输入的自动驾驶测试数据与输出的自动驾驶测试数据，对所述有向图进行拓展，以得到所述开环仿真测试任务的一个仿真周期；

等待一个所述仿真周期结束之后进入下一仿真周期，以保证每个仿真周期及仿真结果的完整。

13.根据权利要求1所述的方法，其中，验证所述优化后算法模块是否能够修复所述问题场景中出现的问题，得到验证结果，包括：

获取所述问题场景中目标障碍物，其中，所述目标障碍物为影响所述开环仿真测试任务中正常执行验证的障碍物；

对所述目标障碍物进行清洗和过滤处理之后，验证所述优化后算法模块是否能够修复所述问题场景中出现的问题，得到所述验证结果。

14.一种自动驾驶仿真测试装置，所述装置包括：

获取单元，用于获取自动驾驶车辆在道路测试过程中采集到的自动驾驶数据；

处理单元，用于对所述自动驾驶数据进行数据收发顺序的修正处理和丢失数据的重发处理，得到处理后数据；

复现单元，用于采用所述处理后数据复现所述道路测试过程中的问题场景，以确定所述自动驾驶车辆中的自动驾驶算法模块在所述问题场景中出现的问题；

优化单元，用于根据所述自动驾驶算法模块在所述道路测试中出现的问题，对所述自动驾驶算法模块进行优化处理，以得到优化后算法模块；

验证单元，用于验证所述优化后算法模块是否能够修复所述问题场景中出现的问题，得到验证结果，其中，所述验证结果用于表征是否需要继续对所述优化后算法模块进行优化处理。

15.一种电子设备，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1-13中任一项所述的方法。

16.一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1-13中任一项所述的方法。

17.一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-13中任一项所述方法的步骤。

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