CN117349147A - 一种车联网仿真测试方法、装置及设备 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例公开了一种车联网仿真测试方法、装置及设备，该方案可以包括：仿真测试平台获取与目标虚拟车辆以及预设交通环境相关的车联网仿真文件；所述车联网仿真文件是基于JSON格式生成的文件；在利用所述车联网仿真文件针对所述目标虚拟车辆进行车联网仿真测试的过程中，获取与所述目标虚拟车辆以及所述预设交通环境相关的全局状态数据；基于所述全局状态数据，确定针对所述目标虚拟车辆的控制指令；根据所述控制指令，对所述目标虚拟车辆进行仿真控制。基于本发明的方案，有利于提高仿真场景数据代码的可阅读性以及仿真场景的构建效率。

Description

一种车联网仿真测试方法、装置及设备

技术领域

本说明书涉及车联网仿真技术领域，尤其涉及一种车联网仿真测试方法、装置及设备。

背景技术

随着车联网技术的发展，车联网相关软件产品的测试技术也在不断发展迭代。由于实车测试的成本较高，安全性低，所以仿真测试在实现车云在环测试中起到了必不可少的作用。车联网仿真测试中包含了复杂的交通仿真场景，涉及各种交通参与者的数据以及车云之间的数据交互，这使仿真场景的表达显得尤为重要。

现有技术中，常用的仿真场景表达语言(比如：Open-X标准系列)大多格式结构复杂，导致开发人员进行仿真场景描述时复杂度较高，也导致其他开发人员难以阅读和理解，还会导致基于仿真文件去构建仿真场景的效率较低。

发明内容

有鉴于此，本说明书实施例提供了一种车联网仿真测试方法、装置及设备，用于提高仿真场景数据代码的可阅读性以及构建仿真场景的效率。

为解决上述技术问题，本说明书实施例是这样实现的：

本说明书实施例提供了一种车联网仿真测试方法，包括：

仿真测试平台获取与目标虚拟车辆以及预设交通环境相关的车联网仿真文件；所述车联网仿真文件是基于JSON格式生成的文件；

在利用所述车联网仿真文件针对所述目标虚拟车辆进行车联网仿真测试的过程中，获取与所述目标虚拟车辆以及所述预设交通环境相关的全局状态数据；

基于所述全局状态数据，确定针对所述目标虚拟车辆的控制指令；

根据所述控制指令，对所述目标虚拟车辆进行仿真控制。

本说明书实施例提供了一种车联网仿真测试装置，包括：

第一获取模块，用于获取与目标虚拟车辆以及预设交通环境相关的车联网仿真文件；所述车联网仿真文件是基于JSON格式生成的文件；

第二获取模块，用于在利用所述车联网仿真文件针对所述目标虚拟车辆进行车联网仿真测试的过程中，获取与所述目标虚拟车辆以及所述预设交通环境相关的全局状态数据；

指令确定模块，用于基于所述全局状态数据，确定针对所述目标虚拟车辆的控制指令；

仿真控制模块，用于根据所述控制指令，对所述目标虚拟车辆进行仿真控制。

本说明书实施例提供了一种车联网仿真测试设备，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：

仿真测试平台获取与目标虚拟车辆以及预设交通环境相关的车联网仿真文件；所述车联网仿真文件是基于JSON格式生成的文件；

在利用所述车联网仿真文件针对所述目标虚拟车辆进行车联网仿真测试的过程中，获取与所述目标虚拟车辆以及所述预设交通环境相关的全局状态数据；

基于所述全局状态数据，确定针对所述目标虚拟车辆的控制指令；

根据所述控制指令，对所述目标虚拟车辆进行仿真控制。

本说明书中提供的至少一个实施例能够实现以下有益效果：

仿真测试平台基于获取到的与目标虚拟车辆以及预设交通环境相关的JSON格式的车联网仿真文件进行车联网仿真测试，并在仿真测试过程中收集与目标虚拟车辆以及预设交通环境相关的全局状态数据。在基于全局状态数据确定出针对目标虚拟车辆的控制指令后，根据控制指令，对目标虚拟车辆进行仿真控制。本发明的方案中，由于车联网仿真文件的数据格式为JSON格式，这种数据格式为一种易于解读和编写的轻量化的数据格式，因此，采用JSON格式进行仿真场景描述，使得仿真场景描述更加简洁，有利于提高仿真场景数据代码的可阅读性。除此之外，由于JSON格式的文件也易于被机器解析，因此，仿真测试平台基于JSON格式的车联网仿真文件进行仿真场景的构建时，也有利于提高仿真场景的构建效率。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本说明书实施例提供的一种车联网仿真测试方法的流程示意图；

图2为本说明书实施例提供的对应于图1的一种车联网仿真测试装置的结构示意图；

图3为本说明书实施例提供的对应于图1的一种车联网仿真测试设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本说明书一个或多个实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本说明书具体实施例及相应的附图对本说明书一个或多个实施例的技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本说明书一个或多个实施例保护的范围。

以下结合附图，详细说明本说明书各实施例提供的技术方案。

现有技术中，在进行车辆仿真测试时，常用的仿真场景表达语言(比如：Open-X标准系列)大多格式结构复杂，导致开发人员进行仿真场景描述时复杂度较高、导致其他开发人员难以阅读和理解，另外，还导致机器对复杂的仿真文件中的代码解读时间较长，基于仿真文件构建仿真场景的效率较低。

除此之外，由于车联网是新兴行业，目前并无完善的车联网仿真技术，尤其对于车辆与云端进行数据交互的仿真，通常是利用仿真软件直接对虚拟车辆进行行为控制，而无法像真实的车联网场景那样，根据云端下发的控制指令对车辆进行控制，导致仿真与真实情况差异较大。

为了解决现有技术中的缺陷，本方案给出了以下实施例：

图1为本说明书实施例提供的一种车联网仿真测试方法的流程示意图。图1中方案的执行主体可以为仿真测试平台，或者，仿真测试平台处搭载的应用程序。如图1所示，该流程可以包括以下步骤：

步骤102：仿真测试平台获取与目标虚拟车辆以及预设交通环境相关的车联网仿真文件；所述车联网仿真文件是基于JSON格式生成的文件。

本说明书实施例中，仿真测试平台可以基于车联网仿真文件中的仿真场景配置，生成对应的仿真静态场景或仿真动态场景。仿真测试平台可以具备场景展示窗口，用于展示其生成的仿真静态场景或仿真动态场景。

本说明书实施例中，JSON(JavaScript Object Notation，JS对象简谱)是一种轻量级的数据交换格式。它可以是基于ECMAScript(European Computer ManufacturersAssociation,欧洲计算机协会制定的js规范)的一个子集，采用完全独立于编程语言的文本格式来存储和表示数据。简洁和清晰的层次结构使得JSON成为理想的数据交换语言。JSON格式的文件易于人阅读和编写，同时也易于机器解析和生成，还可以有效地提升网络传输效率。

本说明书实施例中，车联网仿真文件是基于JSON格式生成的文件，具体的，车联网仿真文件可以是开发人员采用JSON数据格式进行代码编写得到的，或者，车联网仿真文件还可以是机器或程序基于JSON数据格式生成出来的，对此不作具体限定。由于车联网仿真文件是基于JSON格式生成的，因此，车联网仿真文件易于人去阅读和编写，从而有利于提高车联网仿真文件中仿真场景数据代码的可阅读性。除此之外，由于JSON格式的文件也易于被机器解析，因此，仿真测试平台解析JSON格式的车联网仿真文件的速度也得以提升，而解析仿真文件又是仿真场景构建的前提，从而也进一步提升了仿真场景的构建效率。

步骤104：在利用所述车联网仿真文件针对所述目标虚拟车辆进行车联网仿真测试的过程中，获取与所述目标虚拟车辆以及所述预设交通环境相关的全局状态数据。

本说明书实施例中，仿真测试平台获取到与目标虚拟车辆以及预设交通环境相关的车联网仿真文件后，可以对车联网仿真文件进行解析，并根据解析得到的仿真配置信息对目标虚拟车辆进行车联网仿真测试。

本说明书实施例中，所述车联网仿真文件中还可以配置有车联网仿真测试时间，此时间可以规定进行车联网仿真测试所需的时间。所述车联网仿真测试时间也可以在仿真测试平台处进行设定，对此不作具体限定。

本说明书实施例中，所述目标虚拟车辆可以是车联网仿真测试过程中主要测试的虚拟车辆，目标虚拟车辆可以根据实际需求进行设置，具体的，可以设置一辆虚拟车辆为目标虚拟车辆，或者，也可以设置多辆虚拟车辆为目标虚拟车辆，对此不作具体限定。

本说明书实施例中，所述预设交通环境可以包含：仿真场景内目标虚拟车辆以外的其他交通参与者、交通信号灯、路侧感知设备、气候环境以及静态事件，其中，所述静态事件可以指由于道路施工或其他因素导致的道路某区域进行交通管制或封锁。

本说明书实施例中，仿真测试平台在进行车联网仿真测试的过程中，可以通过数据采集的方式获取与目标虚拟车辆以及预设交通环境相关的全局状态数据，或者，也可以通过其他方式获取所述全局状态数据，对此不作具体限定。由于本说明书实施例中的后续实施例会对全局状态数据进行详细解释，从而在此不作赘述。

步骤106：基于所述全局状态数据，确定针对所述目标虚拟车辆的控制指令。

本说明书实施例中，基于全局状态数据，确定针对目标虚拟车辆的控制指令，可以有两种方式，方式一：仿真测试平台本身具备根据所述全局状态数据计算出针对目标虚拟车辆的控制指令的决策计算模型，这种情况下，仿真测试平台可以不与云端控制平台进行数据交互，直接利用其决策计算模型根据获取到的与目标虚拟车辆以及预设交通环境相关的全局状态数据，确定出针对目标虚拟车辆的控制指令。采用方式一可以避免仿真测试平台与云端控制平台之间进行数据交互，从而节约数据传输资源，同时，也可以避免因数据传输导致的延时问题，提升控制指令下发的及时性。

本说明书实施例中，基于全局状态数据，确定针对目标虚拟车辆的控制指令，方式二：仿真测试平台本身不具备根据所述全局状态数据确定出针对目标虚拟车辆的控制指令的能力，这种情况下，仿真测试平台可以将获取到的与目标虚拟车辆以及预设交通环境相关的全局状态数据上报至云端控制平台，云端控制平台可以利用其决策计算模型根据所述全局状态数据，确定出针对目标虚拟车辆的控制指令，并将所述控制指令反馈给仿真测试平台。采用方式二可以减少对于仿真测试平台的开发成本，也可以减轻仿真测试平台在进行仿真测试时的数据处理压力，有利于提升仿真测试的流畅度。

步骤108：根据所述控制指令，对所述目标虚拟车辆进行仿真控制。

本说明书实施例中，所述控制指令可以包含但不限于：变道指令、超车指令、避让指令、变速指令、制动指令、倒车指令、转弯指令、掉头指令以及靠边停车指令等。

本说明书实施例中，仿真测试平台获取到针对目标虚拟车辆的控制指令后，可以通过调用所述控制指令对应的API函数的方式，对目标虚拟车辆的行为进行仿真控制。比如：若仿真测试平台获取到针对目标虚拟车辆的控制指令为转弯指令，则仿真测试平台可以通过调用控制车辆转弯的API函数来控制目标虚拟车辆进行转弯；再比如：若仿真测试平台获取到针对目标虚拟车辆的控制指令为制动指令，则仿真测试平台可以通过调用控制车辆制动的API函数来控制目标虚拟车辆进行制动。

图1中的方法，由于车联网仿真文件的数据格式为JSON格式，这种数据格式为一种易于解读和编写的轻量化的数据格式，因此，采用JSON格式进行仿真场景描述，使得仿真场景描述更加简洁，有利于提高仿真场景数据代码的可阅读性。除此之外，由于JSON格式的文件也易于被机器解读，因此，仿真测试平台基于JSON格式的车联网仿真文件进行仿真场景的构建时，也有利于提高仿真场景的构建效率。

基于图1中的方法，本说明书实施例还提供了该方法的一些具体实施方案，下面进行说明。

本说明书实施例中，JSON文件中可以包含有具有嵌套关系的键值对，因此，JSON格式的车联网仿真文件可以通过具有嵌套关系的键值对的数据格式对具体的仿真场景进行配置描述。

基于此，图1中的方法，步骤102：仿真测试平台获取与目标虚拟车辆以及预设交通环境相关的车联网仿真文件，具体可以包括：

仿真测试平台获取包含有与所述目标虚拟车辆以及所述预设交通环境相关的仿真配置信息的JSON文件；所述JSON文件中包含有具有嵌套关系的键值对；其中，任一所述键值对的键为所述仿真配置信息中的数据标识信息，所述任一所述键值对的值为所述仿真配置信息中的所述数据标识信息对应的数值，和/或，所述任一所述键值对的值为所述仿真配置信息中的所述数据标识信息对应的数值组，和/或，所述任一所述键值对的值为嵌套于所述任一所述键值对内的对象；所述对象由一个或多个键值对构成。

本说明书实施例中，JSON格式中较为常用的两种数据类型为对象和数组，其中，对象可以由花括号括起来的逗号分割的成员构成，所述成员可以是键值对，即：对象的数据结构为{key1:value1,key2:value2,...}的键值对结构，key为对象的属性，value为对应的值，值可以是具体的数值，也可以是数值组，还可以是键值对。数组可以是由方括号括起来的一组值构成，即：数组的数据结构为[value1,value2,...]的索引结构，同样的，数组中的各个值可以是具体的数值，也可以是数值组，还可以是键值对。

本说明书实施例中，车联网仿真文件为JSON文件，此JSON文件可以通过具有嵌套关系的键值对的数据结构针对目标虚拟车辆以及预设交通环境的仿真配置信息进行描述。其中，任一所述键值对的键为所述仿真配置信息中的数据标识信息。例如：{"Numberofvehicles":3}，其中，"Number ofvehicles"为数据标识信息，而3则是此数据标识信息对应的数值；再例如：{"Vehicle number":[01,02,03]}，其中，"Vehicle number"为数据标识信息，而[01,02,03]则是此数据标识信息对应的数值组；再例如：{"address":{"country":"china"}}，其中，"address"为数据标识信息，而"country":"china"则是此数据标识信息对应的键值对。

实际应用中，与目标虚拟车辆以及预设交通环境相关的仿真配置信息可以包含针对所述目标虚拟车辆的仿真配置信息以及针对所述预设交通环境的仿真配置信息；所述针对所述目标虚拟车辆的仿真配置信息可以包括：针对所述目标虚拟车辆的基础属性配置信息、针对所述目标虚拟车辆的位置配置信息以及针对所述目标虚拟车辆的运动状态配置信息中的至少一种；所述针对所述预设交通环境的仿真配置信息可以包括：针对所述目标虚拟车辆以外的其他交通参与者的配置信息、针对气候环境的配置信息、针对静态事件的配置信息、针对交通信号灯的配置信息以及针对路侧感知设备的配置信息中的至少一种。

本说明书实施例中，针对所述目标虚拟车辆的基础属性配置信息可以包括但不限于：目标虚拟车辆的重量、目标虚拟车辆的几何信息、目标虚拟车辆的性能信息、目标虚拟车辆的颜色以及目标虚拟车辆的编号等；针对所述目标虚拟车辆的位置配置信息可以包括但不限于：目标虚拟车辆的起始点位置坐标信息、目标虚拟车辆的终止点位置坐标信息以及目标虚拟车辆所在车道位置信息等；针对所述目标虚拟车辆的运动状态配置信息可以包括但不限于：目标虚拟车辆的运动最大速度、目标虚拟车辆的运动减速时刻、目标虚拟车辆的运动加速时刻、目标虚拟车辆的运动减速度、目标虚拟车辆的运动加速度等。

本说明书实施例中，针对所述目标虚拟车辆以外的其他交通参与者的配置信息类型可以与针对目标虚拟车辆的配置信息类型一致，在此不再赘述，其中所述其他交通参与者可以包含仿真场景内目标虚拟车辆以外的其他虚拟车辆、行人以及非机动车等；针对气候环境的配置信息可以包括但不限于：环境温度信息、环境湿度信息、环境光照强度信息以及天气情况信息(晴天、阴天、沙暴天气、雨天、大雾天气等)；针对静态事件的配置信息可以包括但不限于：静态事件发生的中心位置点坐标信息、静态事件影响的范围信息以及静态事件发生的时间点信息以及静态事件持续时间信息等；针对交通信号灯的配置信息可以包括但不限于：交通信号灯的设备编号信息、交通信号灯相位转换顺序设置信息以及交通信号灯各相位持续时间信息等；针对路侧感知设备的配置信息可以包括但不限于：路侧感知设备的设备编号信息以及路侧感知设备的感知范围信息等。

实际应用中，仿真测试平台处用于展示仿真场景画面的窗口可以具备坐标系，此坐标系可以是二维的，也可以是三维的，对此不作具体限定。若所述坐标系为二维坐标系，则仿真测试平台可以进行二维仿真场景测试；若所述坐标系为三维坐标系，则仿真测试平台可以进行三维仿真场景测试。若仿真测试平台处用于展示仿真场景画面的窗口具备二维坐标系，则此二维坐标系可以是经纬度坐标系，也可以是XY坐标系，对此不作具体限定；若仿真测试平台处用于展示仿真场景画面的窗口具备三维坐标系，则此三维坐标系可以是经纬度高程坐标系，也可以是XYZ坐标系，对此不作具体限定。对应的，车联网仿真文件中对于预设点位置坐标的设置可以与仿真测试平台处的坐标系相匹配，例如：仿真测试平台处用于展示仿真场景画面的窗口具备的坐标系为二维的经纬度坐标系，则车联网仿真文件中对于各预设点的位置坐标(比如：目标虚拟车辆的起始点位置坐标、目标虚拟车辆的终止点位置坐标等)都应是经纬度形式的坐标。

本说明书实施例中，为确定出针对目标虚拟车辆的实时的控制指令，需要根据各个时刻目标虚拟车辆以及预设交通环境相关的数据，确定出各个时刻针对目标虚拟车辆的控制指令。

基于此，图1中的方法，步骤104：在利用所述车联网仿真文件针对所述目标虚拟车辆进行车联网仿真测试的过程中，获取与所述目标虚拟车辆以及所述预设交通环境相关的全局状态数据，具体可以包括：

在利用所述车联网仿真文件针对所述目标虚拟车辆进行车联网仿真测试的过程中，按预设时间间隔获取与所述目标虚拟车辆以及所述预设交通环境相关的所述全局状态数据；所述全局状态数据包括：当前仿真场景内交通参与者的位置坐标数据和运动状态数据、当前交通信号灯的相位状态数据、当前静态事件的位置坐标数据和影响范围数据以及当前气候环境数据中的至少一种。

本说明书实施例中，所述预设时间间隔可以根据实际需求进行设定和调整，比如：预设时间间隔可以是100毫秒，也可以是200毫秒，对此不作具体限定。并且，开始获取所述全局状态数据的时间点也可以进行设定，比如：可以设定仿真测试开始后的第6秒开始获取所述全局状态数据，而仿真测试的前5秒都可以根据车联网仿真文件中对于目标虚拟车辆的运动行为的配置，对目标虚拟车辆进行控制。

本说明书实施例中，当前仿真场景内交通参与者的位置坐标数据和运动状态数据可以包括但不限于：当前时刻目标虚拟车辆的位置坐标数据、当前时刻目标虚拟车辆的行驶速度数据、当前时刻目标虚拟车辆的行驶方向数据、当前时刻其他交通参与者的位置坐标数据、当前时刻其他交通参与者的行驶速度数据以及当前时刻其他交通参与者的行驶方向数据等，其中，所述其他交通参与者可以是仿真场景内目标虚拟车辆以外的所有交通参与者，或者，所述其他交通参与者可以是仿真场景内目标虚拟车辆以外的可能对目标虚拟车辆产生影响的部分交通参与者。

本说明书实施例中，当前交通信号灯的相位状态数据可以包括但不限于：当前时刻交通信号灯的相位以及此相位剩余时间；当前静态事件的位置坐标数据和影响范围数据可以包括但不限于：当前时刻静态事件中心点的位置坐标数据以及影响半径数据等；当前气候环境数据可以包括但不限于：当前时刻环境温度数据、当前时刻环境湿度数据以及当前时刻环境光照强度数据等。

本说明书实施例中，当仿真测试平台本身不具备根据所述全局状态数据确定出针对目标虚拟车辆的控制指令的能力时，仿真测试平台可以将获取到的与目标虚拟车辆以及预设交通环境相关的全局状态数据上报至云端控制平台，由云端控制平台根据所述全局状态数据，确定出针对目标虚拟车辆的控制指令，并将所述控制指令反馈给仿真测试平台。

基于此，图1中的方法，步骤106：基于所述全局状态数据，确定针对所述目标虚拟车辆的控制指令，具体可以包括：

将所述全局状态数据上报至云端控制平台。

接收所述云端控制平台反馈的针对所述目标虚拟车辆的控制指令；所述针对所述目标虚拟车辆的控制指令是所述云端控制平台基于所述全局状态数据确定的；所述针对所述目标虚拟车辆的控制指令包括：变道指令、超车指令、避让指令、变速指令、制动指令、倒车指令、转弯指令、掉头指令以及靠边停车指令中的至少一种。

本说明书实施例中，仿真测试平台可以通过网络数据传输的方式将所述全局状态数据上报至云端控制平台，或者，仿真测试平台也可以通过调用API接口的方式将所述全局状态数据上报至云端控制平台，对此不作具体限定。

本说明书实施例中，云端控制平台接收到某一时刻的全局状态数据后，可以利用其决策计算模型，根据所述全局状态数据，迅速确定出针对目标虚拟车辆的控制指令，并将此控制指令反馈至仿真测试平台。云端控制平台反馈控制指令的数据传输方式可以与仿真测试平台上报数据的数据传输方式一致，在此不作赘述。

本说明书实施例中，云端控制平台反馈的针对目标虚拟车辆的控制指令可以包括但不限于：变道指令、超车指令、避让指令、变速指令、制动指令、倒车指令、转弯指令、掉头指令以及靠边停车指令等。

本说明书实施例中，云端控制平台反馈控制指令的频率可以与仿真测试平台上报全局状态数据的频率一致，比如：若仿真测试平台上报全局状态数据的频率为每秒钟10次，则云端控制平台反馈控制指令的频率也可以是每秒钟10次，从而可以保障数据传输的稳定性，也有利于保障仿真测试平台接收控制指令的稳定性。另外，云端控制平台根据全局状态数据确定出控制指令的时间越短越好，云端控制平台与仿真测试平台之间数据传输越快越好，这样有利于保障根据某时刻目标虚拟车辆以及预设交通环境的相关情况，及时获取到对应的控制指令对目标虚拟车辆进行控制，避免因延时过大导致的对目标虚拟车辆控制不及时的问题。

本说明书实施例中，进行车联网仿真测试的目的可以是对云端控制平台处的决策计算模型的性能进行测试，也可以是对仿真测试平台的仿真效果以及仿真流畅度等性能进行测试。因此，可以收集仿真测试的结果数据，并根据对这些结果数据的分析结果，对云端控制平台或仿真测试平台进行调整和优化。

基于此，图1中的方法，步骤108：根据所述控制指令，对所述目标虚拟车辆进行仿真控制之后，还可以包括：

利用数据收集器对所述车联网仿真测试过程中的测试结果数据进行收集，得到车联网仿真测试结果数据。

对所述车联网仿真测试结果数据进行数据分析，得到数据分析结果。

根据所述数据分析结果，对所述云端控制平台进行调整和优化；和/或，根据所述数据分析结果，对所述仿真测试平台进行调整和优化。

本说明书实施例中，所述数据收集器可以是仿真测试平台内的一段具备数据收集功能的程序。仿真测试平台可以利用数据收集器对车联网仿真测试过程中的测试结果数据进行实时收集，得到车联网仿真测试结果数据。

本说明书实施例中，车联网仿真测试结果数据中可以包含仿真测试平台根据云端控制平台反馈的控制指令对目标虚拟车辆进行仿真控制后，目标虚拟车辆相应的状态变化数据(比如：速度变化、加速度变化、行驶方向角度变化等)，进而可以通过对这些数据进行细致分析，分析云端控制平台反馈的控制指令是否合理，若不合理，可以对云端控制平台处的决策计算模型进行调整和优化。比如：可以增加云端控制平台处的决策计算模型的样本量，对所述决策计算模型进行进一步的训练，提高所述决策计算模型的决策准确率。

本说明书实施例中，车联网仿真测试结果数据中可以包含仿真测试流畅度及清晰度等数据，若仿真测试的流畅度较低，则可以对仿真测试平台进行流畅度优化；若仿真测试的清晰度较低，则可以对仿真测试平台进行清晰度优化，以提高仿真测试平台展示仿真场景画面的展示效果。

实际应用中，车联网仿真文件中还可以包含预设的条件验证事件，这些条件验证事件可以验证车联网仿真测试过程中，是否达到预设条件，若达到，则此件验证事件通过；若未达到，则此件验证事件不通过。例如：车联网仿真文件中包含的某件条件验证事件为：目标虚拟车辆到达其终止点位置的时候，速度是0km/h；若车联网仿真测试过程中，目标虚拟车辆到达其终止点位置的时候，速度是0km/h，则此件验证事件通过；若车联网仿真测试过程中，目标虚拟车辆到达其终止点位置的时候，速度不是0km/h，则此件验证事件不通过。

本说明书实施例中，所述仿真测试平台处可以配置有动态场景调整模型，所述动态场景调整模型可以用于通过调用API函数的方式对仿真场景内的预设对象进行状态调整；所述车联网仿真文件中可以包含具备触发条件的针对所述预设对象的状态调整计划。

对应的，所述利用所述车联网仿真文件针对所述目标虚拟车辆进行车联网仿真测试，具体可以包括：

利用所述动态场景调整模型去调用所述触发条件被触发的所述状态调整计划对应的API函数，针对所述预设对象进行状态调整。

对应的，所述根据所述控制指令，对所述目标虚拟车辆进行仿真控制，具体可以包括：

根据所述控制指令，利用所述动态场景调整模型去调用所述控制指令对应的API函数，控制所述目标虚拟车辆执行所述控制指令。

本说明书实施例中，所述动态场景调整模型可以是仿真测试平台处预先设定的一段程序，这段程序可以通过调用API函数的方式对仿真场景内的预设对象进行状态调整，其中，所述预设对象可以包含仿真场景内的目标虚拟车辆、目标虚拟车辆以外的其他交通参与者、交通信号灯、静态事件以及路侧感知设备等。仿真测试平台可以根据实际需求为任意所述预设对象配置一个或多个所述动态场景调整模型。

本说明书实施例中，仿真测试平台可以利用动态场景调整模型去调用车联网仿真文件中包含的状态调整计划对应的API函数，对预设对象进行状态调整。例如：若车联网仿真文件中包含的状态调整计划为：在仿真测试开始后的第三秒，针对行人A进行减速控制；仿真测试平台可以为行人A配置一个动态场景调整模型B，动态场景调整模型B为减速模型，则预设条件被触发(仿真测试开始后的第三秒触发)后，仿真测试平台可以利用动态场景调整模型B去调用控制减速的API函数，针对行人A进行减速控制。

本说明书实施例中，仿真测试平台接收到云端控制平台反馈的针对目标虚拟车辆的控制指令后，可以根据所述控制指令，利用与所述控制指令相关的动态场景调整模型去调用所述控制指令对应的API函数，来控制目标虚拟车辆执行所述控制指令。例如：若云端控制平台反馈的针对目标虚拟车辆C的控制指令为变道指令，则仿真测试平台可以利用为目标虚拟车辆C预先配置的动态场景调整模型D(动态场景调整模型D为变道模型)，去调用控制车辆变道的API函数，针对目标虚拟车辆C进行变道控制。

基于同样的思路，本说明书实施例还提供了上述方法对应的装置。图2为本说明书实施例提供的对应于图1的一种车联网仿真测试装置的结构示意图。如图2所示，该装置可以包括：

第一获取模块202，用于获取与目标虚拟车辆以及预设交通环境相关的车联网仿真文件；所述车联网仿真文件是基于JSON格式生成的文件。

第二获取模块204，用于在利用所述车联网仿真文件针对所述目标虚拟车辆进行车联网仿真测试的过程中，获取与所述目标虚拟车辆以及所述预设交通环境相关的全局状态数据。

指令确定模块206，用于基于所述全局状态数据，确定针对所述目标虚拟车辆的控制指令。

仿真控制模块208，用于根据所述控制指令，对所述目标虚拟车辆进行仿真控制。

基于图2的装置，本说明书实施例还提供了该装置的一些具体实施方案，下面进行说明。

可选的，所述第一获取模块202，具体可以包括：

获取单元，用于获取包含有与所述目标虚拟车辆以及所述预设交通环境相关的仿真配置信息的JSON文件；所述JSON文件中包含有具有嵌套关系的键值对；其中，任一所述键值对的键为所述仿真配置信息中的数据标识信息，所述任一所述键值对的值为所述仿真配置信息中的所述数据标识信息对应的数值，和/或，所述任一所述键值对的值为所述仿真配置信息中的所述数据标识信息对应的数值组，和/或，所述任一所述键值对的值为嵌套于所述任一所述键值对内的对象；所述对象由一个或多个键值对构成。

对应的，所述仿真配置信息可以包含针对所述目标虚拟车辆的仿真配置信息以及针对所述预设交通环境的仿真配置信息；所述针对所述目标虚拟车辆的仿真配置信息可以包括：针对所述目标虚拟车辆的基础属性配置信息、针对所述目标虚拟车辆的位置配置信息以及针对所述目标虚拟车辆的运动状态配置信息中的至少一种；所述针对所述预设交通环境的仿真配置信息可以包括：针对所述目标虚拟车辆以外的其他交通参与者的配置信息、针对气候环境的配置信息、针对静态事件的配置信息、针对交通信号灯的配置信息以及针对路侧感知设备的配置信息中的至少一种。

可选的，所述第二获取模块204，具体可以包括：

获取单元，用于在利用所述车联网仿真文件针对所述目标虚拟车辆进行车联网仿真测试的过程中，按预设时间间隔获取与所述目标虚拟车辆以及所述预设交通环境相关的所述全局状态数据；所述全局状态数据可以包括：当前仿真场景内交通参与者的位置坐标数据和运动状态数据、当前交通信号灯的相位状态数据、当前静态事件的位置坐标数据和影响范围数据以及当前气候环境数据中的至少一种。

可选的，所述指令确定模块206，具体可以包括：

数据上报单元，用于将所述全局状态数据上报至云端控制平台。

指令接收单元，用于接收所述云端控制平台反馈的针对所述目标虚拟车辆的控制指令；所述针对所述目标虚拟车辆的控制指令是所述云端控制平台基于所述全局状态数据确定的；所述针对所述目标虚拟车辆的控制指令可以包括：变道指令、超车指令、避让指令、变速指令、制动指令、倒车指令、转弯指令、掉头指令以及靠边停车指令中的至少一种。

可选的，所述装置还可以包括：

数据收集模块，用于利用数据收集器对所述车联网仿真测试过程中的测试结果数据进行收集，得到车联网仿真测试结果数据。

数据分析模块，用于对所述车联网仿真测试结果数据进行数据分析，得到数据分析结果。

平台调整模块，用于根据所述数据分析结果，对所述云端控制平台进行调整和优化；和/或，根据所述数据分析结果，对所述仿真测试平台进行调整和优化。

可选的，所述装置中，所述仿真测试平台处可以配置有动态场景调整模型，所述动态场景调整模型用于通过调用API函数的方式对仿真场景内的预设对象进行状态调整；所述车联网仿真文件中可以包含具备触发条件的针对所述预设对象的状态调整计划。

对应的，所述第二获取模块204，具体可以包括：

函数调用单元，用于利用所述动态场景调整模型去调用所述触发条件被触发的所述状态调整计划对应的API函数，针对所述预设对象进行状态调整。

对应的，所述仿真控制模块208，具体可以包括：

仿真控制单元，用于根据所述控制指令，利用所述动态场景调整模型去调用所述控制指令对应的API函数，控制所述目标虚拟车辆执行所述控制指令。

基于同样的思路，本说明书实施例还提供了上述方法对应的设备。

图3为本说明书实施例提供的对应于图1的一种车联网仿真测试设备的结构示意图。如图3所示，设备300可以包括：

至少一个处理器310；以及，

与所述至少一个处理器通信连接的存储器330；其中，

所述存储器330存储有可被所述至少一个处理器310执行的指令320，所述指令被所述至少一个处理器310执行，以使所述至少一个处理器310能够：

获取与目标虚拟车辆以及预设交通环境相关的车联网仿真文件；所述车联网仿真文件是基于JSON格式生成的文件。

在利用所述车联网仿真文件针对所述目标虚拟车辆进行车联网仿真测试的过程中，获取与所述目标虚拟车辆以及所述预设交通环境相关的全局状态数据。

基于所述全局状态数据，确定针对所述目标虚拟车辆的控制指令。

根据所述控制指令，对所述目标虚拟车辆进行仿真控制。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于图3所示的设备而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

在20世纪90年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device,PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell UniversityProgramming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、AtmelAT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

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/或方框图来描述的。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、嵌入式处理机或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。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitorymedia)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

以上所述仅为本说明书的实施例而已，并不用于限制本说明书。对于本领域技术人员来说，本说明书可以有各种更改和变化。凡在本说明书的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本说明书的权利要求范围之内。

Claims (10)

1.一种车联网仿真测试方法，其特征在于，所述方法包括：

仿真测试平台获取与目标虚拟车辆以及预设交通环境相关的车联网仿真文件；所述车联网仿真文件是基于JSON格式生成的文件；

在利用所述车联网仿真文件针对所述目标虚拟车辆进行车联网仿真测试的过程中，获取与所述目标虚拟车辆以及所述预设交通环境相关的全局状态数据；

基于所述全局状态数据，确定针对所述目标虚拟车辆的控制指令；

根据所述控制指令，对所述目标虚拟车辆进行仿真控制。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述仿真测试平台获取与目标虚拟车辆以及预设交通环境相关的车联网仿真文件，具体包括：

仿真测试平台获取包含有与所述目标虚拟车辆以及所述预设交通环境相关的仿真配置信息的JSON文件；所述JSON文件中包含有具有嵌套关系的键值对；其中，任一所述键值对的键为所述仿真配置信息中的数据标识信息，所述任一所述键值对的值为所述仿真配置信息中的所述数据标识信息对应的数值，和/或，所述任一所述键值对的值为所述仿真配置信息中的所述数据标识信息对应的数值组，和/或，所述任一所述键值对的值为嵌套于所述任一所述键值对内的对象；所述对象由一个或多个键值对构成。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述仿真配置信息包含针对所述目标虚拟车辆的仿真配置信息以及针对所述预设交通环境的仿真配置信息；所述针对所述目标虚拟车辆的仿真配置信息包括：针对所述目标虚拟车辆的基础属性配置信息、针对所述目标虚拟车辆的位置配置信息以及针对所述目标虚拟车辆的运动状态配置信息中的至少一种；所述针对所述预设交通环境的仿真配置信息包括：针对所述目标虚拟车辆以外的其他交通参与者的配置信息、针对气候环境的配置信息、针对静态事件的配置信息、针对交通信号灯的配置信息以及针对路侧感知设备的配置信息中的至少一种。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述在利用所述车联网仿真文件针对所述目标虚拟车辆进行车联网仿真测试的过程中，获取与所述目标虚拟车辆以及所述预设交通环境相关的全局状态数据，具体包括：

在利用所述车联网仿真文件针对所述目标虚拟车辆进行车联网仿真测试的过程中，按预设时间间隔获取与所述目标虚拟车辆以及所述预设交通环境相关的所述全局状态数据；所述全局状态数据包括：当前仿真场景内交通参与者的位置坐标数据和运动状态数据、当前交通信号灯的相位状态数据、当前静态事件的位置坐标数据和影响范围数据以及当前气候环境数据中的至少一种。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述全局状态数据，确定针对所述目标虚拟车辆的控制指令，具体包括：

将所述全局状态数据上报至云端控制平台；

接收所述云端控制平台反馈的针对所述目标虚拟车辆的控制指令；所述针对所述目标虚拟车辆的控制指令是所述云端控制平台基于所述全局状态数据确定的；所述针对所述目标虚拟车辆的控制指令包括：变道指令、超车指令、避让指令、变速指令、制动指令、倒车指令、转弯指令、掉头指令以及靠边停车指令中的至少一种。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述根据所述控制指令，对所述目标虚拟车辆进行仿真控制之后，还包括：

利用数据收集器对所述车联网仿真测试过程中的测试结果数据进行收集，得到车联网仿真测试结果数据；

对所述车联网仿真测试结果数据进行数据分析，得到数据分析结果；

根据所述数据分析结果，对所述云端控制平台进行调整和优化；和/或，

根据所述数据分析结果，对所述仿真测试平台进行调整和优化。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述仿真测试平台处配置有动态场景调整模型，所述动态场景调整模型用于通过调用API函数的方式对仿真场景内的预设对象进行状态调整；所述车联网仿真文件中包含具备触发条件的针对所述预设对象的状态调整计划；

所述利用所述车联网仿真文件针对所述目标虚拟车辆进行车联网仿真测试，具体包括：

利用所述动态场景调整模型去调用所述触发条件被触发的所述状态调整计划对应的API函数，针对所述预设对象进行状态调整；

所述根据所述控制指令，对所述目标虚拟车辆进行仿真控制，具体包括：

根据所述控制指令，利用所述动态场景调整模型去调用所述控制指令对应的API函数，控制所述目标虚拟车辆执行所述控制指令。

8.一种车联网仿真测试装置，其特征在于，所述装置包括：

第一获取模块，用于获取与目标虚拟车辆以及预设交通环境相关的车联网仿真文件；所述车联网仿真文件是基于JSON格式生成的文件；

第二获取模块，用于在利用所述车联网仿真文件针对所述目标虚拟车辆进行车联网仿真测试的过程中，获取与所述目标虚拟车辆以及所述预设交通环境相关的全局状态数据；

指令确定模块，用于基于所述全局状态数据，确定针对所述目标虚拟车辆的控制指令；

仿真控制模块，用于根据所述控制指令，对所述目标虚拟车辆进行仿真控制。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一获取模块，具体包括：

获取单元，用于获取包含有与所述目标虚拟车辆以及所述预设交通环境相关的仿真配置信息的JSON文件；所述JSON文件中包含有具有嵌套关系的键值对；其中，任一所述键值对的键为所述仿真配置信息中的数据标识信息，所述任一所述键值对的值为所述仿真配置信息中的所述数据标识信息对应的数值，和/或，所述任一所述键值对的值为所述仿真配置信息中的所述数据标识信息对应的数值组，和/或，所述任一所述键值对的值为嵌套于所述任一所述键值对内的对象；所述对象由一个或多个键值对构成。

10.一种车联网仿真测试设备，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：

获取与目标虚拟车辆以及预设交通环境相关的车联网仿真文件；所述车联网仿真文件是基于JSON格式生成的文件；

在利用所述车联网仿真文件针对所述目标虚拟车辆进行车联网仿真测试的过程中，获取与所述目标虚拟车辆以及所述预设交通环境相关的全局状态数据；

基于所述全局状态数据，确定针对所述目标虚拟车辆的控制指令；

根据所述控制指令，对所述目标虚拟车辆进行仿真控制。