KR20220003477A - 차량 감지 시스템 테스트 방법, 장치, 기기 및 저장매체 - Google Patents

차량 감지 시스템 테스트 방법, 장치, 기기 및 저장매체 Download PDF

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KR20220003477A
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멩퀸 아이
퀴안 첸
지안핑 리
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아폴로 인텔리전트 커넥티비티 (베이징) 테크놀로지 씨오., 엘티디.
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Abstract

본 출원은 차량 감지 시스템 테스트 방법, 장치, 기기 및 저장매체를 개시하며, 데이터 처리에 관한 것이며, 특히 무인 운전, 스마트 교통 등의 인공지능 분야에 관한 것이다. 구체적인 기술방안에 따르면, 테스트 대상의 실제 속도와 감지 속도를 획득하되, 테스트 대상의 감지 속도는 차량 감지 시스템을 통해 감지된 테스트 대상의 속도이고;테스트 대상의 실제 속도와 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하고, 속도 보고 지연 시간은 차량 감지 시스템이 장애물 속도를 감지하는 민감도를 반영한다. 따라서, 차량 감지 시스템이 장애물을 감지하는 민감도에 대한 테스트를 구현하고, 테스트하여 획득한 속도 보고 지연 시간을 기반으로 차량 감지 시스템이 장애물을 감지하는 민감도를 향상시키기에 유리하다.

Description

차량 감지 시스템 테스트 방법, 장치, 기기 및 저장매체{TESTING METHOD AND APPARATUS FOR VEHICLE PERCEPTION SYSTEM, DEVICE, AND STORAGE MEDIUM}
본 출원은 데이터 처리에 관한 것으로서, 특히 차량 감지 시스템 테스트 방법, 장치, 기기 및 저장매체에 관한 것이며, 무인 운전, 스마트 교통 등의 인공지능 분야에 관한 것이다.
차량 감지 시스템은 차량 주위의 장애물을 감지하여, 예컨대 애물의 위치, 타입, 속도와 같은 장애물의 다양한 속성 정보를 출력할 수 있으며, 무인 운전에서 중요한 작용을 수행한다.
현재, 차량 감지 시스템에서 출력한 장애물의 속도에 대해 평가할 때, 일반적으로 속도 크기 오차, 속도 방향 오차, 속도 점프 비율 등의 평가 인덱스에 대해 평가한다. 하지만 이렇게 획득한 차량 감지 시스템은 저속으로 운동하는 장애물에 대한 민감도가 낮다.
본 출원은 차량 감지 시스템 테스트 방법, 장치, 기기 및 저장매체를 제공한다.
본 출원의 제1 측면에 따르면, 차량 감지 시스템 테스트 방법을 제공하며,
테스트 대상의 실제 속도와 감지 속도를 획득하되, 상기 테스트 대상의 감지 속도는 차량 감지 시스템을 통해 감지한 상기 테스트 대상의 속도인 단계;
상기 테스트 대상의 실제 속도와 상기 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 상기 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하고, 상기 속도 보고 지연 시간은 상기 차량 감지 시스템이 장애물 속도를 감지하는 민감도를 반영하는 단계를 포함한다.
본 출원의 제2 측면에 따르면, 차량 감지 시스템 테스트 장치를 제공하며,
테스트 대상의 실제 속도와 감지 속도를 획득하되, 상기 테스트 대상의 감지 속도는 차량 감지 시스템을 통해 감지한 상기 테스트 대상의 속도인 획득 유닛;
상기 테스트 대상의 실제 속도와 상기 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 상기 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하고, 상기 속도 보고 지연 시간은 상기 차량 감지 시스템이 장애물 속도를 감지하는 민감도를 반영하는 결정 유닛을 포함한다.
본 출원의 제3 측면에 따르면, 전자기기를 제공하며,
적어도 하나의 프로세서; 및
상기 적어도 하나의 프로세서와 통신 연결되는 메모리를 포함하고,
상기 메모리에 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령이 저장되어 있고, 상기 명령은 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서가 상술한 제1 측면에 따른 방법을 수행할 수 있도록 한다.
본 출원의 제4 측면에 따르면, 컴퓨터 명령이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체를 제공하며, 상기 컴퓨터 명령은 컴퓨터가 상술한 제1 측면에 따른 방법을 수행하도록 한다.
본 출원의 제5 측면에 따르면, 컴퓨터 프로그램을 제공하며, 상기 컴퓨터 프로그램은 판독 가능 저장매체에 저장되고, 전자기기의 적어도 하나의 프로세서는 상기 판독 가능 저장매체로부터 상기 컴퓨터 프로그램을 판독할 수 있으며, 상기 적어도 하나의 프로세서는 상기 컴퓨터 프로그램을 실행하여 전자기기가 제1 측면에 따른 방법을 수행하도록 한다.
본 출원의 제6 측면에 따르면, 무인 운전 차량을 제공하며,
적어도 하나의 프로세서; 및
상기 적어도 하나의 프로세서와 통신 연결되는 메모리를 포함하고,
상기 메모리에 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령이 저장되어 있고, 상기 명령은 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서가 상술한 제1 측면에 따른 방법을 수행할 수 있도록 한다.
본 출원에 따른 기술방안은 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간에 대한 테스트를 구현하고, 여기서, 속도 보고 지연 시간은 차량 감지 시스템이 장애물의 속도를 감지하는 민감도를 반영하므로, 본 출원에 따른 기술은 차량 감지 시스템이 장애물 속도를 감지하는 민감도에 대한 테스트를 구현하고, 차량 감지 시스템이 장애물 속도를 감지하는 민감도를 향상시킬 수 있다.
본 부분에 기재된 내용은 본 출원의 실시예의 핵심 또는 중요 특징을 특정하려는 목적이 아니며, 본 출원의 범위를 한정하는 것도 아닌 것으로 이해하여야 한다. 본 출원의 기타 특징은 아래의 명세서로부터 쉽게 이해할 수 있다.
첨부되는 도면은 본 방안을 더 충분히 이해하도록 제공되는 것으로서, 본 출원에 대한 한정은 아니다. 여기서,
도 1은 본 출원의 실시예에서 제공하는 응용 시나리오를 나타내는 도면이다.
도 2는 본 출원의 실시예에서 제공하는 차량 감지 시스템 테스트 방법의 흐름도이다.
도 3은 본 출원의 다른 실시예에서 제공하는 차량 감지 시스템 테스트 방법의 흐름도이다.
도 4는 테스트 대상의 속도 변화를 나타내는 도면이다.
도 5는 본 출원의 다른 실시예에서 제공하는 차량 감지 시스템 테스트 방법의 흐름도이다.
도 6a, 도 6b, 도 6c는 테스트 시간 동안의 수집 데이터의 가시화를 나타내는 예시도이다.
도 7은 본 출원의 다른 실시예에서 제공하는 차량 감지 시스템 테스트 방법의 흐름도이다.
도 8은 종방향 시나리오 중 복수의 테스트 시나리오의 시나리오 예시도이다.
도 9는 횡방향 시나리오 중 복수의 테스트 시나리오의 시나리오 예시도이다.
도 10은 종방향 시나리오, 횡방향 시나리오 중 테스트 차량과 목표 차량의 상대적 위치의 초기 방향과 최종 상태를 나타내는 도면이다.
도 11은 본 출원의 실시예에서 제공하는 차량 감지 시스템 테스트 장치의 구성도이다.
도 12는 본 출원의 실시예를 구현할 수 있는 예시적 전자기기(1200)를 나타내는 블록도이다.
아래에서는 첨부 도면을 결합하여 본 출원의 예시적인 실시예에 대해 설명하며, 이해를 돕기 위하여 본 출원의 실시예의 다양한 세부 사항을 포함하며, 이들은 단지 예시적인 것으로만 간주하여야 한다. 따라서, 본 분야의 통상적인 지식을 가진자라면, 여기에 기재되는 실시예에 대해 다양한 변경과 수정을 가할 수 있으며, 이는 본 출원의 범위를 벗어나지 않는다는 것을 이해하여야 한다. 마찬가지로, 명확성과 간결성을 위하여, 아래의 기재에서 공지 기능과 구조에 대한 설명을 생략한다.
도로 테스트에서, 일반적으로 차량 감지 시스템은 저속으로 운동하는 장애물의 속도에 대한 민감도가 낮은 문제점이 존재한다. 예컨대, 차량(A) 전방의 일 장애 차량(B)이 저속으로 후진하고 있으며, 차량(A)의 차량 감지 시스템은 장애 차량(B)의 존재를 감지할 수 있지만, 감지된 장애 차량(B)의 속도는 0이다. 이러한 문제점이 존재하므로, 차량 제동이 적시에 이루어지지 않으면 차량 충돌이 발생할 수 있다. 따라서, 차량 감지 시스템이 저속으로 운동하는 장애물의 속도에 대해 감지하는 민감도를 향상시킬 필요가 있다.
차량 감지 시스템이 저속으로 운동하는 장애물의 속도에 대해 감지하는 민감도를 향상시키기 위하여, 우선 차량 감지 시스템이 저속으로 운동하는 장애물의 속도에 대해 감지하는 민감도에 대해 평가하여야 한다. 하지만, 차량 감지 시스템에서 출력하는 장애물의 속도에 대해 평가할 때, 일반적으로 속도 크기 오차, 속도 방향 오차, 속도 점프 비율 등의 평가 인덱스에 대해 평가하며, 차량 감지 시스템이 저속으로 운동하는 장애물 속도를 감지하는 민감도에 대한 평가가 부족하다.
본 출원은 차량 감지 시스템 테스트 방법, 장치, 기기 및 저장매체를 제공하며, 데이터 처리 분야에 적용되고, 특히 무인 운전, 스마트 교통 등의 인공 지능 분야에 속하여, 차량 감지 시스템이 장애물 속도를 감지하는 민감도에 대한 평가를 구현하고, 특히 차량 감지 시스템이 저속으로 운동하는 장애물 속도를 감지하는 민감도에 대한 평가를 구현한다.
도 1은 본 출원의 실시예에서 제공하는 응용 시나리오를 나타내는 도면으로서, 응용 시나리오는 테스트 시나리오를 포함한다.
도 1에 도시된 바와 같이, 테스트 시나리오는 목표 차량(110)과 테스트 대상(120)을 포함하고, 목표 차량(110) 상에 차량 감지 시스템(111)이 설치된다. 여기서, 차량 감지 시스템(111)은 장애물 감지를 수행하고, 테스트 대상(120)에 대해 감지하는 것을 포함한다. 테스트 시나리오에서, 테스트 대상(120) 상에 운동 수집 장치(121)가 설치되어, 테스트 대상(120)의 실제 운동 데이터를 수집한다.
여기서, 테스트 대상(120)은 목표 차량(110) 부근(예컨대, 목표 차량(110)의 전방 또는 양측에 위치)에 존재하며, 움직일 수 있는 장애물로서, 도 1은 차량을 예로 든다. 테스트 대상(120)이 차량일 때, 운동 수집 장치(121)는 예컨대 차량 상의 측위 장치이다. 테스트 대상(120)이 차량일 때, 목표 차량(110)은 마스터 차량이라고 지칭될 수 있으며, 테스트 대상(120)은 장애 차량으로 지칭될 수 있다.
일부 실시예에서, 목표 차량(110)은 무인 운전 차량일 수 있고, 테스트 대상(120)도 무인 운전 차량일 수 있으며, 무인 운전 차량 상의 차량 감지 시스템이 장애물 속도를 감지하는 민감도에 대한 평가를 구현하고, 평가 과정의 편의성과 안전성을 향상시킨다.
일부 실시예에서, 목표 차량(110)과 테스트 대상(120)은 통신 연결을 유지하고(도 1에서는 네트워크 통신을 예로 든다), 목표 차량(110)은 운동 수집 장치(121)에서 수집한 테스트 대상(120)의 실제 운동 데이터를 수신하고, 차량 감지 시스템(111)의 감지 데이터와 테스트 대상(120)의 실제 운동 데이터를 기초로, 차량 감지 시스템(111)이 테스트 대상(120)의 속도에 대해 감지하는 민감도에 대해 평가한다.
일부 실시예에서, 테스트 시나리오는 전자기기(130)를 더 포함하고, 전자기기(130)는 사용자가 입력한 차량 감지 시스템(111)의 감지 데이터와 테스트 대상(120)의 실제 운동 데이터를 수신하거나, 전자기기(130)는 목표 차량(110) 및 테스트 대상(120)과 통신 연결을 유지하고(도 1에서는 네트워크 통신을 예로 든다), 차량 감지 시스템(111)의 감지 데이터, 및 테스트 대상(120)의 실제 운동 데이터를 수신할 수 있다. 전자기기는 차량 감지 시스템(111)의 감지 데이터와 테스트 대상(120)의 실제 운동 데이터를 기초로, 차량 감지 시스템이 테스트 대상(120)의 속도를 감지하는 민감도에 대해 평가한다.
예컨대, 전자기기(130)는 서버, 컴퓨터, 태블릿 컴퓨터, 핸드폰 등의 기기일 수 있으며, 도 1에서는 전자기기(130)가 서버인 예를 들고 있다.
본 출원의 실시예에 따르면, 본 출원은 차량 감지 시스템 테스트 방법을 제공한다.
예시적으로, 본 출원의 각 방법 실시예의 수행 주체는 예컨대 도 1에 도시된 목표 차량(110)이거나 도 1에 도시된 전자기기(130)이다.
도 2는 본 출원의 실시예에서 제공하는 차량 감지 시스템 테스트 방법의 흐름도이다. 도 2에 도시된 바와 같이, 해당 방법은 아래의 단계들을 포함한다.
S201, 테스트 대상의 실제 속도와 감지 속도를 획득한다.
여기서, 테스트 대상의 감지 속도는 차량 감지 시스템을 통해 감지된 테스트 대상의 속도이다. 차량 감지 시스템은 테스트 시나리오에서의 목표 차량의 차량 감지 시스템을 가리킨다.
테스트 시간 동안에, 차량 감지 시스템의 감지 데이터와 테스트 대상의 실제 운동 데이터를 수집하여, 수집 데이터를 획득한다. 차량 감지 시스템의 감지 데이터는 차량 감지 시스템이 감지하여 획득한 장애물의 속도를 포함한다. 테스트 대상의 실제 운동 데이터는 테스트 대상의 실제 속도를 포함한다.
본 실시예에서, 테스트 시간 동안의 수집 데이터를 획득할 수 있는 바, 예컨대, 수집 데이터를 저장하는 데이터베이스로부터, 테스트 시간 동안의 수집 데이터를 획득하고, 또 예를 들어, 사용자가 입력한 수집 데이터에서, 테스트 시간 동안의 수집 데이터를 획득한다. 해당 수집 데이터 중의 차량 감지 시스템의 감지 데이터에서, 차량 감지 시스템이 감지하여 획득한 테스트 대상의 속도를 획득하고, 해당 수집 데이터 중의 테스트 대상의 실제 운동 데이터에서, 테스트 대상의 실제 속도를 획득한다.
S202, 테스트 대상의 실제 속도와 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정한다.
여기서, 속도 보고 지연 시간은 차량 감지 시스템이 장애물 속도를 감지하는 민감도를 반영한다 함은, 차량 감지 시스템이 장애물의 실제 속도를 정확하게 감지한 지연 시간을 가리킨다. 속도 보고 지연 시간이 짧을수록, 차량 감지 시스템이 장애물 속도를 감지하는 민감도가 높고, 속도 보고 지연 시간이 길수록, 차량 감지 시스템이 장애물 속도를 감지하는 민감도가 낮다.
본 실시예에서, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도, 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도의 변화 상황, 테스트 대상의 감지 속도의 변화 상황을 각각 획득할 수 있다. 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도의 변화 상황과 테스트 대상의 감지 속도의 변화 상황을 비교하고, 비교 결과를 기초로, 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정한다.
예컨대, 시간을 횡좌표축으로 하고, 속도를 종좌표축으로 하여, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도의 변화 곡선, 및 테스트 대상의 감지 속도의 변화 곡선을 그리고, 해당 두 변화 곡선을 기초로 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 피드백할 수 있다.
본 실시예에서, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도와 테스트 대상의 감지 속도를 비교한 결과를 기반으로, 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하고, 속도 보고 지연 시간이라는 평가 인덱스를 기초로 차량 감지 시스템이 장애물 속도를 감지하는 민감도에 대해 평가하여, 차량 감지 시스템이 장애물 속도를 감지하는 민감도에 대한 평가를 구현하고, 평가 효과를 향상시킨다.
도 3은 본 출원의 다른 실시예에서 제공하는 차량 감지 시스템 테스트 방법의 흐름도이다. 도 3에 도시된 바와 같이, 해당 방법은 아래의 단계들을 포함한다.
S301, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도와 감지 속도를 획득한다.
여기서, S301은 상술한 실시예의 관련 기재를 참조할 수 있으며, 여기서는 반복되는 설명을 생략한다.
S302, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도에서, 대응되는 포인트 클라우드 타임 스탬프의 실제 속도를 추출한다.
여기서, 차량 감지 시스템의 감지 데이터는 차량 감지 시스템이 스캔하여 획득한 장애물의 포인트 클라우드 데이터이다. 테스트 대상 상의 운동 수집 장치가 측위 장치인 예를 들면, 테스트 대상의 실제 운동 데이터는 측위 장치가 수집한 측위 데이터이다. 따라서, 차량 감지 시스템의 감지 데이터의 타임 스탬프는 포인트 클라우드 타임 스탬프이고, 테스트 대상의 실제 운동 데이터의 타임 스탬프는 측위 타임 스탬프이다. 테스트 시간 동안에, 차량 감지 시스템은 일정한 포인트 클라우드 타임 스탬프 간격으로 1회의 데이터 스캔을 수행하고, 측위 장치는 하나의 측위 타임 스탬프 간격으로 1회의 데이터 수집을 수행한다.
본 실시예에서, 테스트 대상의 실제 속도의 타임 스탬프는 측위 타임 스탬프이고, 테스트 대상의 감지 속도의 타임 스탬프는 포인트 클라우드 타임 스탬프이며, 차량 감지 속도의 스캔 주파수는 측위 장치의 측위 주파수와 다르며, 차량 감지 시스템이 장애물을 감지하는 민감도에 대한 평가 정확성을 향상시키기 위하여, 테스트 대상의 실제 속도와 테스트 대상의 감지 속도에 대해 타임 스탬프 정렬을 수행할 수 있다.
측위 장치의 측위 주파수는 일반적으로 차량 감지 시스템의 스캔 주파수보다 크고, 즉 동일한 시간 동안 내에 측위 타임 스탬프의 수량은 포인트 클라우드 타임 스탬프의 수량보다 많다. 따라서, 타임 스탬프 정렬을 수행하는 과정에서, 테스트 시간 동안의 각 포인트 클라우드 타임 스탬프에 대하여, 테스트 대상의 복수의 실제 속도에 대응되는 측위 타임 스탬프와 포인트 클라우드 타임 스탬프를 비교하고, 비교 결과를 기초로, 포인트 클라우드 타임 스탬프와의 시간 차이가 가장 작은 측위 타임 스탬프에 대응되는 실제 속도를, 대응되는 포인트 클라우드 타임 스탬프의 실제 속도로 결정하여, 각각의 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 테스트 대상의 실제 속도를 획득한다.
S303, 각 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 테스트 대상의 실제 속도와 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정한다.
본 실시예에서, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 감지 속도로부터, 각각의 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 테스트 대상의 감지 속도를 획득한다. 각각의 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 테스트 대상의 실제 속도, 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 테스트 대상의 실제 속도의 포인트 클라우드 타임 스탬프에 따른 변화 상황, 테스트 대상의 감지 속도의 포인트 클라우드 타임 스탬프에 따른 변화 상황을 각각 획득할 수 있다. 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도의 포인트 클라우드 타임 스탬프에 따른 변화 상황과 테스트 대상의 감지 속도의 포인트 클라우드 타임 스탬프에 따른 변화 상황을 비교하고, 비교 결과를 기초로, 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정한다.
본 실시예에서, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도에 대해 포인트 클라우드 타임 스탬프 정렬을 수행하여, 각각의 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 테스트 대상의 실제 속도를 획득하고, 각각의 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 테스트 대상의 실제 속도와 각각의 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하여, 차량 감지 시스템이 장애물 속도를 감지하는 민감도에 대한 평가를 구현하고, 평가 정확성을 향상시킨다.
일부 실시예에서, 테스트 시간 동안에, 테스트 대상은 저속 운동 상태로부터 가속 운동을 시작하여, 차량 감지 시스템이 저속으로 운동하는 장애물 속도를 감지하는 민감도에 대한 평가를 위해 편의성을 제공한다.
일부 실시예에서, 테스트 시간 동안에, 테스트 대상은 정지 상태로부터 운동하기 시작하고, 테스트 대상이 정지 상태로부터 운동하기 시작하는 과정에서 한 동안 저속 단계를 거치게 되며, 차량 감지 시스템이 저속으로 운동하는 장애물 속도를 감지하는 민감도에 대한 평가를 위해 편의성을 제공하며, 테스트 과정의 편의성을 향상시킬 수 있는 바, 예컨대 테스트 대상이 저속 운동 상태로부터 가속 운동을 시작하는 것에 비해, 테스트 대상이 정지 상태로부터 운동하기 시작하는 것은 테스트의 시작 시간을 결정하기에 유리하다.
테스트 시간 동안에 테스트 대상이 정지 상태로부터 운동하기 시작하는 기초 상에서, S303의 일 가능한 실시형태는, 각 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 테스트 대상의 실제 속도를 기초로, 테스트 대상의 상태가 정지로부터 운동으로 변환되는 제1 시간을 결정하고; 각 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 차량 감지 시스템에 의해 감지된 테스트 대상의 상태가 정지로부터 운동으로 변환되는 제2 시간을 결정하고; 제1 시간과 제2 시간의 차이값을 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간으로 결정하는 것을 포함하여, 속도 보고 지연 시간의 정확성을 향상시킨다.
본 실시예에서, 각 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 테스트 대상의 실제 속도는 테스트 대상의 정지로부터 운동으로의 상태 변화를 반영하고, 테스트 대상의 정지로부터 운동으로의 상태 변화를 기초로, 테스트 대상의 상태가 실제로 정지로부터 운동으로 변환되는 제1 시간을 결정한다. 각 포인트 클라우드 타임 스탬프에서 테스트 대상의 감지 속도는 차량 감지 시스템이 감지한 테스트 대상의 정지로부터 운동으로의 상태 변화를 반영하고, 차량 감지 시스템이 감지한 테스트 대상의 정지로부터 운동으로의 상태 변화를 기초로, 차량 감지 시스템이 감지한 테스트 대상의 상태가 정지로부터 운동으로 변환하는 제2 시간을 결정한다.
예시적으로, 테스트 대상의 첫번째 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 실제 속도로부터 시작하여, 첫번째 0이 아닌 실제 속도를 검색하고, 첫번째 0이 아닌 실제 속도에 대응되는 포인트 클라우드 타임 스탬프, 또는 첫번째 0이 아닌 실제 속도에 대응되는 포인트 클라우드 타임 스탬프의 이전 포인트 클라우드 타임 스탬프를 테스트 대상의 상태가 정지로부터 운동으로 변환되는 제1 시간으로서 결정한다.
첫번째 0이 아닌 실제 속도가 검출될 때, 추가적으로 해당 실제 속도가 기설정 조건을 만족하는지 여부를 판단할 수 있으며, 기설정 조건은 예컨대 해당 실제 속도 이전의 연속되는 복수의 실제 속도가 모두 0인지 여부이고, 해당 실제 속도 이후의 연속되는 복수의 실제 속도가 모두 0이 아닌지 여부이다. 만약 만족하면, 해당 실제 속도에 대응되는 포인트 클라우드 타임 스탬프, 또는 해당 실제 속도에 대응되는 포인트 클라우드 타임 스탬프의 이전 포인트 클라우드 타임 스탬프를 테스트 대상의 상태가 정지로부터 운동으로 변환되는 제1 시간으로서 결정한다. 만족하지 않으면, 계속하여 이후에 대하여 0이 아닌 실제 속도를 검색하고, 해당 실제 속도가 상술한 기설정 조건을 만족하는지 여부를 판단하여, 테스트 대상의 상태가 변환되는 것에 대한 판단 정확성을 향상시킨다.
예컨대, 테스트 대상의 이전 10개의 포인트 클라우드 타임 스탬프의 실제 속도가 모두 0이고, 제11 번째 포인트 클라우드 타임 스탬프, 및 제11 번째 포인트 클라우드 타임 스탬프 이후의 연속되는 복수의 포인트 클라우드 타임 스탬프의 실제 속도가 모두 0이 아니면, 제10 번째 포인트 클라우드 타임 스탬프 또는 제11 번째 포인트 클라우드 타임 스탬프를 테스트 대상의 상태를 정지로부터 운동으로 변환되는 제1 시간으로서 결정할 수 있다.
여기서, 복수의 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 차량 감지 시스템이 테스트 대상의 상태가 정지로부터 운동으로 변환되는 것을 감지한 제2 시간을 결정하며, 복수의 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 테스트 대상의 실제 속도를 기초로 테스트 대상의 상태가 정지로부터 운동으로 변환되는 제1 시간을 결정하는 과정을 참조할 수 있으며, 여기서는 반복되는 설명을 생략한다.
본 실시예에서, 테스트 대상 정지 시, 차량 감지 시스템이 감지한 테스트 대상의 속도가 0이고, 테스트 대상의 상태가 정지로부터 운동으로 변환될 때, 차량 감지 시스템의 저속으로 운동하는 장애물의 속도에 대한 감지 민감도가 낮으므로, 차량 감지 시스템은 테스트 대상의 속도가 일정한 속도로 증가하거나, 테스트 대상의 운동 거리가 일정한 거리에 도달한 후에야 테스트 대상의 속도가 0이 아님을 감지하므로, 제1 시간이 제2 시간보다 이르다. 제1 시간에 대한 제2 시간의 지연 시간은 차량 감지 시스템의 테스트 대상 속도에 대해 감지하는 민감도를 반영하고, 제1 시간과 제2 시간의 차이값을 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간으로서 결정한다.
도 4는 테스트 대상의 속도 변화를 나타내는 도면이다. 도 4에 도시된 바와 같이, 횡축은 시간을 나타내고, 종축은 속도를 나타내며, 곡선 1은 테스트 대상의 실제 속도의 변화 곡선이고, 곡선 2는 테스트 대상의 감지 속도의 변화 곡선이다. 도 4를 참조하면, 테스트 대상의 상태가 실제로 정지로부터 운동으로 변환되는 제1 시간은 점 A 위치의 시간이고, 차량 감지 시스템이 테스트 대상의 상태가 정지로부터 운동으로 변환되는 것을 감지한 제2 시간은 점 B 위치의 시간이다.
테스트 시간 동안에 차량 감지 시스템이 복수의 장애물을 감지할 수 있는 점을 고려하므로, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 감지 속도를 획득할 때, 복수의 장애물의 감지 속도에서 테스트 대상의 감지 속도를 결정하여야 하며, 이 기초 상에서, 도 5는 본 출원의 다른 실시예에서 제공하는 차량 감지 시스템 테스트 방법의 흐름도이다. 도 5에 도시된 바와 같이, 해당 방법은 아래의 단계들을 포함한다.
S501, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도를 획득한다.
여기서, S501은 상술한 실시예의 관련 기재를 참조할 수 있으며, 여기서는 반복되는 설명을 생략한다.
S502, 차량 감지 시스템이 테스트 시간 동안에 감지한 장애물에서, 테스트 대상과 매칭되는 목표 장애물을 결정한다.
여기서, 테스트 시간 동안의 각각의 포인트 클라우드 타임 스탬프에서, 차량 감지 시스템은 모두 하나 또는 복수의 장애물을 감지할 수 있다. 따라서, 테스트 시간 동안의 각각의 포인트 클라우드 타임 스탬프에 대하여, 테스트 대상과 매칭되는 목표 장애물을 결정하여, 장애물 매칭 정확성을 향상시킨다.
본 실시예에서, 테스트 시간 동안의 차량 감지 시스템의 감지 데이터를 획득한다. 각각의 포인트 클라우드 타임 스탬프에 대하여, 차량 감지 시스템의 감지 데이터를 기초로, 차량 감지 시스템이 감지한 장애물에서, 테스트 대상과 매칭되는 목표 장애물을 결정하여, 각각의 포인트 클라우드 타임 스탬프에서 테스트 대상과 매칭되는 목표 장애물을 획득한다.
예시적으로, 차량 감지 시스템의 감지 데이터는 장애물의 유형, 규모, 형상, 이미지 중 하나 또는 복수의 종류의 정보를 포함한다. 테스트 대상의 유형, 규모, 형상, 이미지 중 하나 또는 복수의 종류의 정보를, 장애물의 유형, 규모, 형상, 이미지 중 하나 또는 복수의 종류의 정보와 매칭시켜, 테스트 대상과 매칭되는 장애물을 결정한다.
S503, 목표 장애물에 대응되는 감지 속도를 테스트 대상의 감지 속도로서 결정한다.
본 실시예에서, 각각의 포인트 클라우드 타임 스탬프에서 테스트 대상과 매칭되는 목표 장애물을 결정한 후, 각각의 포인트 클라우드 타임 스탬프에 대하여, 테스트 시간 동안의 차량 감지 시스템의 감지 데이터에서, 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 목표 장애물의 감지 속도를 획득하고, 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 목표 장애물의 감지 속도를 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 테스트 대상의 감지 속도로서 결정한다.
S504, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도와 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정한다.
여기서, S504는 상술한 실시예의 관련 기재를 참조할 수 있으며, 여기서는 반복되는 설명을 생략한다.
본 실시예에서, 차량 감지 시스템이 복수의 장애물을 감지할 수 있는 점을 충분히 고려하여, 복수의 장애물에서 테스트 대상과 매칭되는 목표 장애물을 결정하고, 목표 장애물의 감지 속도를 테스트 대상의 감지 속도로서 결정하여, 테스트 대상의 감지 속도에 대한 정확성을 향상시킨다. 각각의 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 테스트 대상의 실제 속도와 각각의 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하여, 차량 감지 시스템이 장애물 속도를 감지하는 민감도에 대해 평가하는 정확성을 향상시킨다.
일부 실시예에서, 차량 감지 시스템의 감지 데이터는 장애물의 감지 위치를 포함하고, 테스트 대상의 실제 운동 데이터는 테스트 대상의 실제 위치를 포함하며, 이때, S502의 일 가능한 구현 형태는, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 위치에서, 대응되는 포인트 클라우드 타임 스탬프의 실제 위치를 추출하고; 각 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 테스트 대상의 실제 위치와 차량 감지 시스템이 테스트 시간 동안에 감지한 장애물의 감지 위치를 기초로, 테스트 대상과 매칭되는 목표 장애물을 결정하는 것을 포함한다. 따라서, 장애물의 실제 위치와 테스트 대상의 실제 위치를 기초로, 테스트 대상과 매칭되는 장애물을 결정하여, 매칭 정확성을 향상시킨다.
본 실시예에서, 테스트 시간 동안의 각 포인트 클라우드 타임 스탬프를 기초로, 테스트 대상의 복수의 실제 위치에 대응되는 측위 타임 스탬프와 포인트 클라우드 타임 스탬프를 비교하고, 비교 결과를 기초로, 포인트 클라우드 타임 스탬프와의 시간 차이가 가장 작은 측위 타임 스탬프에 대응되는 실제 위치를, 대응되는 포인트 클라우드 타임 스탬프의 실제 위치로서 결정하여, 각각의 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 테스트 대상의 실제 위치를 결정한다.
각각의 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 테스트 대상의 실제 위치를 획득한 후, 각 포인트 클라우드 타임 스탬프에 대하여, 테스트 대상의 실제 위치와 장애물의 감지 위치를 비교하여, 테스트 대상의 실제 위치와 가장 가까운 감지 위치에 대응되는 장애물을 테스트 대상과 매칭되는 목표 장애물로서 결정하여, 각각의 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 목표 장애물을 획득한다.
일부 실시예에서, 테스트 시간 동안의 차량 감지 시스템의 감지 데이터와 테스트 대상의 실제 운동 데이터를 획득한 후, 테스트 대상의 실제 운동 데이터의 측위 타임 스탬프와 차량 감지 시스템의 포인트 클라우드 타임 스탬프에 대해 타임 스탬프 정렬을 수행하여, 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 테스트 대상의 실제 위치와 실제 속도를 함께 획득하여, 데이터 처리 효율을 향상시킨다.
본 실시예에서, 테스트 시간 동안에, 각 포인트 클라우드 타임 스탬프에 대하여, 복수의 측위 타임 스탬프에서, 포인트 클라우드 타임 스탬프와의 시간 차이값이 가장 작은 측위 타임 스탬프를 검색하고, 포인트 클라우드 타임 스탬프와의 시간 차이값이 가장 작은 측위 타임 스탬프를 포인트 클라우드 타임 스탬프와 정렬되는 측위 타임 스탬프로서 결정하여, 각각의 포인트 클라우드 타임 스탬프에 정렬되는 측위 타임 스탬프를 획득한다. 포인트 클라우드 타임 스탬프와 정렬되는 측위 타임 스탬프에서의 테스트 대상의 실제 위치와 실제 속도를 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 테스트 대상의 실제 위치와 실제 속도로서 결정한다. 따라서, 각각의 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 테스트 대상의 실제 위치, 테스트 대상의 실제 속도, 테스트 대상의 감지 위치, 테스트 대상의 감지 속도를 획득한다.
여기서, 테스트 대상의 실제 위치와 실제 속도는 예컨대 3차원 좌표로 표시된다.
예컨대, 포인트 클라우드 타임 스탬프 t1에서, 테스트 대상의 감지 위치는, x=424508.731867, y=4437754.71254, z=55.6573117381이고, 테스트 대상의 감지 속도는, x=0.00160855070309, y=-5.04775388835e-0.5, z=-0.0222265054689이다. 포인트 클라우드 타임 스탬프 t1에 정렬되는 측위 타임 스탬프 t2에서 테스트 대상의 실제 위치는, x=45836.47112345771, y=4405632.5315975826, z=15.724603759761891이고, 테스트 대상의 실제 속도는, x=-7.96567188443664, y=-4.9582912563494776, z=0.3515090953359218이다. 이때, 포인트 클라우드 타임 스탬프 t1의 테스트 대상의 실제 위치와 실제 속도를 측위 타임 스탬프 t2에서의 테스트 대상의 실제 위치와 실제 속도로서 결정할 수 있다.
일부 실시예에서, 테스트 시간 동안은 복수개이고, 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하기 전에, 복수의 테스트 시간 동안에 대해 데이터 선별을 수행하여, 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간에 대해 평가하는 테스트 시간 동안의 수집 데이터의 데이터 품질을 향상시킬 수 있다. 이때, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도를 획득하는 일 가능한 구현형태는, 복수의 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도를 획득하여, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도가 테스트 요구를 만족하는지 여부를 결정하고, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도가 테스트 요구를 만족하면, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도를 획득하는 것을 포함한다.
본 실시예에서, 각 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도가 테스트 요구를 만족하는지 여부를 결정한다. 테스트 대상의 실제 속도가 테스트 요구를 만족하는 테스트 시간 동안에 대하여, 해당 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도, 테스트 대상의 감지 속도를 이용할 수 있고, 또한 해당 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 위치, 테스트 대상의 감지 위치를 더 이용하여, 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정할 수 있다. 테스트 대상의 실제 속도가 테스트 요구를 만족하지 않는 테스트 시간 동안에 대하여, 해당 테스트 시간 동안에 차량 감지 시스템이 수집한 감지 데이터와 테스트 대상의 실제 운동 데이터를 폐기한다. 따라서, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도를 기초로, 테스트 시간 동안에 대해 데이터 선별을 수행하여, 데이터 선별 효과와 신뢰성을 향상시킨다.
일 예시에서, 테스트 시, 테스트 대상이 정지로부터 운동하기 시작하는 것을 미리 설정할 수 있다. 따라서, 테스트 시간 동안에 데이터 선별을 수행할 때, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도가 0으로부터 증가하기 시작하는지 여부를 결정할 수 있다. 만약 그러하면, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도가 테스트 요구를 만족하는 것으로 결정하고, 아니면 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도가 테스트 요구를 만족하지 않는 것으로 결정한다.
다른 예시에서, 테스트 시, 테스트 대상이 소정 시간만큼 정지한 후 운동하는 것을 미리 설정할 수 있다. 따라서, 테스트 시간 동안에 대해 데이터 선별을 수행할 때, 테스트 시간 동안의 시작 시점 이후의 연속되는 15s 내에 테스트 대상이 정지를 유지하는지 여부를 결정할 수 있으며, 즉 테스트 시간 동안의 시작 시점 이후의 연속되는 15s 내의 테스트 대상의 실제 속도가 0인지 여부를 결정한다. 그러하면, 테스트 대상의 실제 속도가 테스트 요구를 만족하는 것으로 판단하고, 아니면 테스트 대상의 실제 속도가 테스트 요구를 만족하지 않는 것으로 판단한다.
나아가, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도가 테스트 요구를 만족하는지 여부에 대해 판단할 때, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도에 대해 가시화한다. 예컨대, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도의 변화 곡선을 생성한다. 가시화 결과를 기초로, 테스트 대상의 실제 속도가 테스트 요구를 만족하는지 여부를 결정하고, 예컨대, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도의 변화 곡선에서, 테스트 시간 동안의 이전 15 초 내의 테스트 대상의 실제 속도가 0인지 여부를 검출한다. 따라서, 테스트 대상의 실제 속도가 테스트 요구를 만족하는지 여부에 대한 판단 정확성을 향상시킨다.
일부 실시예에서, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도가 테스트 요구를 만족하는지 여부를 기초로, 테스트 시간 동안에 대해 데이터 선별을 수행하는 것 외에, 또한 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 위치, 목표 차량의 실제 속도, 목표 차량의 실제 위치 중 하나 또는 복수가 테스트 요구를 만족하는지 여부를 기초로, 테스트 시간 동안에 대해 데이터 선별을 수행할 수 있다. 예컨대, 테스트에서, 목표 차량이 정지하는 것을 미리 설정할 수 있으므로, 목표 차량의 실제 속도가 0인지 여부 및/또는 목표 차량의 실제 위치가 변하지 않는지 여부를 검출할 수 있으며, 그러하면, 목표 차량의 실제 속도 및/또는 실제 위치가 테스트 요구를 만족하는 것으로 결정한다. 또 예를 들어, 테스트 시, 테스트 대상의 운동 궤적을 미리 설정할 수 있으므로, 테스트 대상의 실제 위치로 형성된 운동 궤적이 미리 설정된 테스트 대상의 운동 궤적을 만족하는지 여부를 검출할 수 있으며, 그러하면, 테스트 대상의 실제 위치가 테스트 요구를 만족하는 것으로 결정한다.
나아가, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 위치, 목표 차량의 실제 속도, 목표 차량의 실제 위치 중 하나 또는 복수가 테스트 요구를 만족하는지 여부를 결정하는 과정에서, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 위치, 목표 차량의 실제 속도, 목표 차량의 실제 위치 중 하나 또는 복수에 대해 가시화할 수 있으며, 예컨대, 테스트 대상의 실제 위치의 변화 궤적, 목표 차량의 실제 속도의 변화 곡선, 목표 차량의 실제 위치의 변화 궤적을 생성한다. 가시화 결과를 기초로, 테스트 대상의 실제 위치, 목표 차량의 실제 속도, 목표 차량의 실제 위치 중 하나 또는 복수가 테스트 요구를 만족하는지 여부를 결정한다.
예시적으로, 도 6a, 도 6b, 도 6c는 테스트 시간 동안의 수집 데이터의 가시화를 나타내는 예시도이다. 여기서, 도 6a, 도 6b, 도 6c는 각각 테스트 시간 동안 a, 테스트 시간 동안 b, 테스트 시간 동안 c의 수집 데이터의 가시화 도면으로서, 도 6a에서, 상면에 위치한 도면은 테스트 시간 동안 a 내의 테스트 대상의 실제 위치의 변화 궤적, 목표 차량의 실제 위치의 변화 궤적이고, 아래에 위치한 도면은 테스트 시간 동안 a 내의 테스트 대상의 실제 속도의 변화 곡선이다. 도 6b의 두 도면과 도 6c의 두 도면은 도 6a의 두 도면에 대한 기재를 참조할 수 있으므로, 여기서는 반복되는 설명을 생략한다.
테스트 대상의 실제 속도가 우선 15 초 만큼 정지한 후에 운동하는 것을 테스트 요구로 하면, 도 6a, 도 6b, 도 6c를 참조하면, 테스트 시간 동안 a의 테스트 대상의 실제 속도의 변화 곡선은 테스트 대상이 우선 15초 만큼 정지한 후 운동하는 것을 만족하고, 테스트 시간 동안 b, 테스트 시간 동안 c는 테스트 시간 동안에 테스트 대상이 우선 15초 만큼 정지한 후 운동하는 테스트 요구에 부합되지 않는 것을 확인할 수 있으며, 여기서, 도 6b를 참조하면, 테스트 시간 동안 b의 테스트 대상의 측위 데이터가 비정상인 것을 확인할 수 있고, 도 6c를 참조하면, 테스트 시간 동안 c에 테스트 대상이 맨 처음에 정지되어 있지않아, 시나리오 설계에 부합되지 않는 것을 확인할 수 있다. 따라서, 테스트 시간 동안 a 내의 수집 데이터를 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하는 것에 사용하고, 테스트 시간 동안 b와 테스트 시간 동안 c의 테스트 데이터를 폐기할 수 있다.
테스트 시간 동안이 복수개인 것을 기반으로, 도 7은 본 출원의 다른 실시예에서 제공하는 차량 감지 시스템 테스트 방법의 흐름도이다. 도 7에 도시된 바와 같이, 해당 방법은 아래의 단계들을 포함한다.
S701, 복수의 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도와 감지 속도를 획득한다.
여기서, 테스트 시간 동안이 복수개일 때, 각각의 테스트 시간 동안에 차량 감지 시스템의 테스트를 수행하고, 차량 감지 시스템의 감지 데이터와 테스트 대상의 실제 운동 데이터를 수집한다.
예컨대, 테스트 시간 동안에, 차량 감지 시스템이 위치한 목표 차량은 정지를 유지하고, 테스트 대상이 목표 차량의 전방 또는 측방에서 정지로부터 운동하기 시작하고, 해당 테스트 시간 동안의 차량 감지 시스템의 감지 데이터와 테스트 대상의 실제 운동 데이터를 수집한다.
본 실시예에서, 테스트 시간 동안이 복수개일 때, 복수의 테스트 시간 동안의 수집 데이터에서, 복수의 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도와 테스트 대상의 감지 속도를 획득한다. 여기서, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도와 테스트 대상의 감지 속도를 획득하는 과정은 상술한 실시예의 관련 기재를 참조할 수 있으며, 여기서는 반복되는 설명을 생략한다.
선택적으로, 복수의 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도와 테스트 대상의 감지 속도를 획득하기 전에, 상술한 실시예의 기재를 참조하여, 복수의 테스트 시간 동안에 데이터 선별을 수행하여, 선별된 후의 복수의 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도와 테스트 대상의 감지 속도를 획득하여, 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하기 위한 데이터의 품질을 향상시킬 수 있다.
S702, 각각의 테스트 시간 동안에 대하여, 테스트 대상의 실제 속도와 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 차량 감지 시스템의 테스트 시간 동안의 속도 보고 지연 시간을 결정한다.
본 실시예에서, 복수의 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도와 테스트 대상의 감지 속도를 획득한 후, 각각의 테스트 시간 동안에 대하여, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도와 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 차량 감지 시스템의 해당 테스트 시간 동안의 속도 보고 지연 시간을 결정한다. 따라서, 차량 감지 시스템의 복수의 테스트 시간 동안에서의 속도 보고 지연 시간을 획득한다. 여기서, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도와 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 차량 감지 시스템의 테스트 시간 동안에서의 속도 보고 지연 시간을 결정하는 과정은, 상술한 실시예의 관련 기재를 참조할 수 있으며, 여기서는 반복되는 설명을 생략한다.
S703, 복수의 테스트 시간 동안의 속도 보고 지연 시간을 기초로, 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정한다.
본 실시예에서, 차량의 복수의 테스트 시간 동안에서의 속도 보고 지연 시간을 획득한 후, 차량의 각각의 테스트 시간 동안에서의 속도 보고 지연 시간을 통합하여, 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정할 수 있다. 예컨대, 차량의 각각의 테스트 시간 동안에서의 속도 보고 지연 시간에 대해 합산하고 평균수를 산출하거나, 중간값(median)을 구하거나, 최빈값을 구하고, 평균수, 중간수 또는 최빈값을 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간으로서 결정할 수 있다.
본 실시예에서, 복수의 테스트 시간 동안에 차량 감지 시스템에 대해 테스트하고, 차량 감지 시스템의 복수의 테스트 시간 동안에서의 속도 보고 지연 시간을 통합하여, 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정한다. 따라서, 테스트 과정의 신뢰성과 정확성을 향상시키고, 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하기 위한 데이터량을 향상시키고, 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하기 위한 정확성을 향상시키고, 차량 감지 시스템이 장애물 속도를 감지하는 민감도에 대해 평가하는 정확성을 향상시킨다.
일부 실시예에서, 복수의 테스트 시간 동안은 상이한 테스트 시나리오에 속하므로, 상이한 테스트 시나리오에서 차량 감지 시스템에 대해 테스트하여, 테스트의 전면성을 향상시키고, 상이한 테스트 시나리오에서의 복수의 테스트 시간 동안의 수집 데이터를 결합하여, 차량 감지 시스템이 장애물 속도를 감지하는 민감도에 대해 평가하여, 평가의 정확성을 향상시킨다.
여기서, 테스트 과정에서, 복수의 상이한 테스트 시나리오를 설정할 수 있으며, 상이한 테스트 시나리오에서 테스트 대상의 운동 과정이 상이하고, 및/또는 테스트 대상과 차량 감지 시스템이 위치한 목표 차량의 상대적 위치가 다르다. 각 테스트 시나리오에서 복수회의 테스트를 수행하여, 각각의 테스트 시나리오에서의 복수의 테스트 시간 동안의 수집 데이터를 획득할 수 있다.
복수의 테스트 시간 동안은 상이한 테스트 시나리오에 속하고, S703의 일 가능한 실시형태는 각각의 테스트 시나리오에 대하여, 테스트 시나리오에 속하는 테스트 시간 동안의 속도 보고 지연 시간을 기초로, 차량 감지 시스템의 테스트 시나리오에서의 속도 보고 지연 시간을 결정하고; 차량 감지 시스템의 각 테스트 시나리오에서의 속도 보고 지연 시간을 기초로, 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하는 것을 포함한다.
본 실시예에서, 차량 감지 시스템의 복수의 테스트 시간 동안에서의 속도 보고 지연 시간을 획득한 후, 각각의 테스트 시나리오에 대하여, 해당 테스트 시나리오에 속하는 각 테스트 시간 동안의 속도 보고 지연 시간을 통합하여, 예컨대, 평균수를 산출하거나, 중간수를 구하거나, 최빈값을 구하여, 차량 감지 시스템의 해당 테스트 시나리오에서의 속도 보고 지연 시간을 획득할 수 있다. 차량 감지 시스템의 복수의 테스트 시나리오에서의 속도 보고 지연 시간을 획득한 후, 차량 감지 시스템의 복수의 테스트 시나리오에서의 속도 보고 지연 시간을 기초로, 조합하여 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 획득할 수 있다.
따라서, 복수의 테스트 시나리오에서의 복수의 테스트 시간 동안에 대해 테스트하여, 테스트의 전면성과 신뢰성을 향상시키고, 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하기 위한 데이터량을 향상시켜, 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간의 정확성을 향상시키고, 차량 감지 시스템이 장애물 속도를 감지하는 민감도에 대해 평가하는 정확성을 향상시킨다.
일부 실시예에서, 복수의 테스트 시간 동안이 상이한 테스트 시나리오에 속할 때, 트레이닝 단계에서 데이터 수집을 수행하여 수집 데이터를 동일한 데이터베이스에 저장할 수 있는 점을 고려하면, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도와 감지 속도를 획득하는 일 가능한 구현형태는, 테스트 시나리오와 테스트 시간 동안의 기설정 대응관계를 기초로, 복수의 테스트 시나리오의 수집 데이터에서, 각각의 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도와 테스트 대상의 감지 속도를 획득하는 것을 포함한다.
본 실시예에서, 테스트 시나리오와 테스트 시간 동안의 기설정 대응관계는 각각의 테스트 시나리오에 대응되는 하나 또는 복수의 테스트 시간 동안을 포함하고, 테스트 시간 동안은 예컨대 시작 시간과 종류 시간을 통해 표시된다. 복수의 테스트 시나리오의 수집 데이터에서, 각 그룹의 수집 데이터의 수집 시작 시간과 수집 종료 시간이 기록되어 있으므로, 우선 각각의 테스트 시나리오에서의 각각의 테스트 시간 동안을 획득한 후, 각각의 테스트 시간 동안과 각 그룹의 수집 데이터의 수집 시작 시간과 수집 종료 시간을 비교하여, 각각의 테스트 시간 동안의 수집 데이터를 획득하고, 테스트 시간 동안의 수집 데이터에서 테스트 대상의 실제 속도와 테스트 대상의 감지 속도를 획득할 수 있다.
일부 실시예에서, 복수의 테스트 시나리오는 상이한 시나리오 타입에 속한다. 따라서, 차량 감지 시스템의 각 테스트 시나리오에서의 속도 보고 지연 시간을 기초로, 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하는 가능한 구현형태는, 각각의 시나리오 타입에 대하여, 시나리오 타입에 속하는 테스트 시나리오의 속도 보고 지연 시간을 기초로, 차량 감지 시스템의 시나리오 타입에서의 속도 보고 지연 시간을 결정하고; 차량 감지 시스템의 각 시나리오 타입에서의 속도 보고 지연 시간을 기초로, 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하는 것을 포함한다.
여기서, 테스트 과정에서, 상이한 시나리오 타입을 설정하고, 각 시나리오 타입에 대하여 복수의 테스트 시나리오를 설정하고, 각 테스트 시나리오에서 복수회의 테스트를 수행할 수 있다. 따라서, 테스트 과정에서, 상이한 시나리오 타입에서의 복수의 테스트 시나리오 중 복수의 테스트 시간 동안의 수집 데이터를 수집한다.
본 실시예에서, 우선 차량 감지 시스템의 복수의 테스트 시간 동안에서의 속도 보고 지연 시간을 결정하고, 차량 감지 시스템의 복수의 테스트 시간 동안에서의 속도 보고 지연 시간과 복수의 테스트 시간 동안이 속하는 테스트 시나리오를 기초로, 차량 감지 시스템의 복수의 테스트 시나리오에서의 속도 보고 지연 시간을 결정한다. 구체적인 구현 과정은 상술한 실시예의 기재를 참조할 수 있으며, 여기서는 반복되는 설명을 생략한다.
차량 감지 시스템의 복수의 테스트 시나리오에서의 속도 보고 지연 시간을 획득한 후, 각각의 시나리오 타입에 대하여, 해당 시나리오 타입에 속하는 각 테스트 시나리오의 속도 보고 지연 시간을 통합하여, 예컨대, 합산하고 평균값을 산출하는 것, 중간값을 구하는 것, 최빈값을 구하는 것을 통해, 차량 감지 시스템의 해당 시나리오 타입에서의 속도 보고 지연 시간을 획득할 수 있다. 다음, 차량 감지 시스템의 각 시나리오 타입에서의 속도 보고 지연 시간에 대해 조합하여 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 획득한다.
일부 실시예에서, 시나리오 타입은 종방향 시나리오와 횡방향 시나리오를 포함하여, 차량 감지 시스템의 종방향 시나리오, 횡방향 시나리오에서의 속도 보고 지연 시간을 획득할 수 있으며, 차량 감지 시스템의 종방향 시나리오, 횡방향 시나리오에서의 장애물 속도를 감지하는 민감도에 대해 평가할 수 있다.
여기서, 종방향 시나리오에서 차량 감지 시스템이 위치한 목표 차량의 방향과 테스트 대상의 방향이 동일하고, 횡방향 시나리오에서 목표 차량의 방향과 테스트 대상의 방향이 상이하다. 테스트 대상이 테스트 차량일 때, 목표 차량의 방향과 테스트 대상의 방향이 동일하다는 것은, 목표 차량의 차량 헤드 방향과 테스트 차량의 차량 헤드 방향이 동일한 것 또는, 목표 차량의 차체와 테스트 차량의 차체가 서로 평행되는 것을 의미하고, 목표 차량의 방향과 테스트 대상의 방향이 상이하다는 것은, 목표 차량의 차체와 테스트 차량의 차체가 서로 수직되거나 서로 경사진 것을 의미한다.
선택적으로, 종방향 시나리오는 전방 차량 스타트 시나리오, 전방 차량 후진 시나리오, 노변 차량 전방 합류 시나리오 중 하나 또는 복수의 테스트 시나리오를 포함하여, 다양한 도로 시나리오를 커버한다.
여기서, 전방 차량 스타트 시나리오에서, 테스트 대상이 목표 차량의 전방에 위치하며, 테스트 대상이 스타트하여 전방으로 주행하고; 전방 차량 후진 시나리오에서, 테스트 대상이 목표 차량의 전방에 위치하며, 테스트 대상이 스타트한 후 후진하고; 노변 차량 전방 합류 시나리오에서, 테스트 대상이 목표 차량의 전방 노변에 위치하고, 테스트 대상이 전방으로 스타트하여 목표 차량이 위치한 차도에 합류한다.
선택적으로, 횡방향 시나리오는 장애 차량 U 턴 시나리오, 교차로 차량 합류 시나리오, 노변 차량 후진 합류 시나리오 중 하나 또는 복수의 테스트 시나리오를 포함하여, 다양한 도로 시나리오를 커버한다.
여기서, 장애 차량 U 턴 시나리오에서, 테스트 대상은 장애 차량으로서 기능하고, 테스트 대상이 목표 차량의 전방에 위치하며, 테스트 대상이 U 턴하여 주행하고; 교차로 차량 합류 시나리오에서, 테스트 대상이 교차로로부터 전방으로 주행하거나 후진하고, 목표 차량이 위치한 차도를 통과하고; 노변 차량 후진 합류 시나리오에서, 테스트 대상이 목표 차량의 전방 노변에 위치하고, 테스트 대상이 후진하여 목표 차량이 위치한 차도에 합류한다.
예시적으로, 도 8은 종방향 시나리오 중 복수의 테스트 시나리오의 시나리오를 나타내는 도면이고, 도 9는 횡방향 시나리오 중 복수의 테스트 시나리오의 시나리오 도면으로서, 테스트 대상이 테스트 차량인 예를 든다. 도 8에 도시된 바와 같이, 종방향 시나리오는 시나리오 1.1, 시나리오 1.2 및 시나리오 1.3을 포함한다. 시나리오 1.1은 전방 차량 스타트 시나리오이고, 시나리오 1.2는 전방 차량 후진 시나리오이고, 시나리오 1.3은 노변 차량 전향 합류 시나리오이다. 아래 표는 시나리오 1.1, 시나리오 1.2 및 시나리오 1.3에 대한 시나리오 설명이다. 도 9에 도시된 바와 같이, 횡방향 시나리오는 시나리오 2.1, 시나리오 2.2, 시나리오 2.3 및 시나리오 2.4를 포함한다. 시나리오 2.1과 시나리오 2.2는 교차로 차량 합류 시나리오이고, 시나리오 2.3은 노변 차량 후진 합류 시나리오이고, 시나리오 2.4는 장애 차량 U 턴 시나리오로 이해할 수 있고, 노변 차량 후진 합류 시나리오로 이해할 수도 있다.
도 10은 종방향 시나리오, 횡방향 시나리오에서 테스트 차량과 목표 차량의 상대적 위치의 초기 방향과 최종 상태를 나타내는 도면으로서, 도 8, 도 10, 및 아래 표1을 결합하여, 시나리오 1.1, 시나리오 1.2 및 시나리오 1.3에 대해 이해하고, 도 9, 도 10, 및 아래 표2를 결합하면, 시나리오 2.1, 시나리오 2.2, 시나리오 2.3 및 시나리오 2.4에 대해 이해할 수 있다.
도 8 중의 시나리오 1.1을 예로 들면, 테스트 차량은 각각 목표 차량과의 거리가 2, 4, 6 m(미터) 위치로부터 스타트하며, 복수회의 테스트를 수행한다. 예컨대, 시나리오 1.1의 제1 회 테스트에서, 테스트 차량이 목표 차량 전방 2 m 지점으로부터 스타트하여 주행하고, 시나리오 1.1의 제2 회 테스트에서, 테스트 차량은 목표 차량 전방 4 m 지점으로부터 스타트하여 주행하기 시작한다. 여기서, 도 8 중의 시나리오 1.2와 시나리오 1.3은 시나리오 1.1의 예시적 설명을 참조할 수 있으며, 여기서는 하나씩 예를 들어 설명하지 않는다.
도 9의 시나리오 2.1을 예로 들면, 테스트 차량이 목표 차량과의 상대적 위치(X,Y) 지점에서부터 스타트하며, 복수 테스트를 수행한다. 예컨대, 시나리오 2.1의 제1 회 테스트에서, 테스트 차량은 목표 차량의 상대적 위치(2, 0) 지점으로부터 스타트하여 주행하고, 시나리오 2.1의 제2 회 테스트에서, 테스트 차량은 목표 차량의 상대적 위치 (2, 3) 지점으로부터 스타트하여 주행한다. 여기서, 도 8 중의 시나리오 2.2, 시나리오 2.3 및 시나리오 2.4는 시나리오 1.1의 예시적 설명을 참조할 수 있으며, 여기서는 하나하나씩 예를 들어 설명하지 않는다.
Figure pat00001
Figure pat00002
테스트 과정에서, 예컨대 도 10, 표 1 및 표 2의 기재를 참조할 수 있으며, 테스트 시나리오를 구성하고, 테스트 차량과 목표 차량의 초기 상대적 위치를 배치한 다음, 목표 차량이 정지하고, 테스트 차량이 운동하도록 제어하며, 시작 시간, 멈춤 시간을 기록하고, 각각의 테스트 시나리오에서, 복수의 테스트 시간 동안, 및 복수의 테스트 시간 동안에서의 수집 데이터를 획득한다.본 출원의 실시예에 따르면, 본 출원은 차량 감지 시스템 테스트 장치를 더 제공한다.도 11은 본 출원의 일 실시예에서 제공하는 차량 감지 시스템 테스트 장치의 구성도이다. 도 11에 도시된 바와 같이, 해당 장치는,
테스트 대상의 실제 속도와 감지 속도를 획득하되, 테스트 대상의 감지 속도는 차량 감지 시스템을 통해 감지된 테스트 대상의 속도인 획득 유닛(1101);
테스트 대상의 실제 속도와 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하고, 속도 보고 지연 시간은 차량 감지 시스템이 장애물 속도를 감지하는 민감도를 반영하는 결정 유닛(1102)을 포함한다.
일 가능한 구현형태에서, 결정 유닛(1102)은,
테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도에서, 대응되는 포인트 클라우드 타임 스탬프의 실제 속도를 추출하는 속도 추출 모듈;
각 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 테스트 대상의 실제 속도와 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하는 제1 결정 모듈을 포함한다.
일 가능한 구현형태에서, 제1 결정 모듈은,
각 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 테스트 대상의 실제 속도를 기초로, 테스트 대상의 상태가 정지로부터 운동으로 변환되는 제1 시간을 결정하는 제1 시간 결정 모듈;
각 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 테스트 대상의 감지 속도, 차량 감지 시스템이 테스트 대상의 상태가 정지로부터 운동으로 변환되는 것을 감지한 제2 시간을 결정하는 제2 시간 결정 모듈;
제1 시간과 제2 시간의 차이값을 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간으로서 결정하는 제1 결정 서브 모듈을 포함한다.
일 가능한 구현형태에서, 획득 유닛(1101)은,
차량 감지 시스템이 테스트 시간 동안에 감지한 장애물에서, 테스트 대상과 매칭되는 목표 장애물을 결정하는 장애물 매칭 모듈;
목표 장애물에 대응되는 감지 속도를 테스트 대상의 감지 속도로서 결정하는 감지 속도 결정 모듈을 포함한다.
일 가능한 구현형태에서, 장애물 매칭 모듈은,
테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 위치에서, 포인트 클라우드 타임 스탬프에 대응되는 실제 위치를 추출하는 위치 추출 모듈;
각 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 테스트 대상의 실제 위치와 차량 감지 시스템이 테스트 시간 동안에 감지한 장애물의 감지 위치를 기초로, 테스트 대상과 매칭되는 목표 장애물을 결정하는 장애물 매칭 서브 모듈을 포함한다.
일 가능한 구현형태에서, 획득 유닛(1101)은,
복수의 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도를 획득하는 실제 속도 획득 모듈;
테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도가 테스트 요구를 만족하는지 여부를 결정하고, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도가 테스트 요구를 만족하면, 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도를 획득하는 실제 속도 선별 모듈을 포함한다.
일 가능한 구현형태에서, 테스트 시간 동안은 복수개이고, 결정 유닛(1102)은,
각각의 테스트 시간 동안에 대하여, 테스트 대상의 실제 속도와 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 차량 감지 시스템의 테스트 시간 동안의 속도 보고 지연 시간을 결정하는 제2 결정 모듈;
복수의 테스트 시간 동안의 속도 보고 지연 시간을 기초로, 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하는 제3 결정 모듈을 포함한다.
일 가능한 구현형태에서, 복수의 테스트 시간 동안은 상이한 테스트 시나리오에 속하고, 제3 결정 모듈은,
각각의 테스트 시나리오에 대하여, 테스트 시나리오에 속하는 테스트 시간 동안의 속도 보고 지연 시간을 기초로, 차량 감지 시스템의 테스트 시나리오에서의 속도 보고 지연 시간을 결정하는 시나리오 지연 시간 결정 모듈;
차량 감지 시스템의 각 테스트 시나리오에서의 속도 보고 지연 시간을 기초로, 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하는 제3 결정 서브 모듈을 포함한다.
일 가능한 구현형태에서, 복수의 테스트 시나리오는 상이한 시나리오 타입에 속하고, 제3 결정 서브 모듈은 구체적으로,
각 시나리오 타입에 대하여, 차량 감지 시스템의 시나리오 타입에 속하는 테스트 시나리오에서의 속도 보고 지연 시간을 기초로, 차량 감지 시스템의 시나리오 타입에서의 속도 보고 지연 시간을 결정한다.
일 가능한 구현형태에서, 획득 유닛(1101)은,
테스트 시나리오와 테스트 시간 동안의 기설정 대응관계를 기초로, 복수의 테스트 시나리오의 수집 데이터에서, 각 테스트 시간 동안의 테스트 대상의 실제 속도와 테스트 대상의 감지 속도를 획득하는 데이터 구분 모듈을 포함한다.
도 11에서 제공하는 차량 감지 시스템 테스트 장치는 상술한 대응되는 방법 실시예를 수행할 수 있으며, 그 구현 원리와 기술 효과는 유사하므로, 여기서는 반복되는 설명을 생략한다.
본 출원의 실시예에 따르면, 본 출원은 전자기기와 판독 가능 저장매체를 더 제공한다.
본 출원의 실시예에 따르면, 본 출원은 컴퓨터 프로그램을 더 제공하며, 컴퓨터 프로그램은 판독 가능 저장매체에 저장되고, 전자기기의 적어도 하나의 프로세서는 판독 가능 저장매체로부터 컴퓨터 프로그램을 판독할 수 있고, 적어도 하나의 프로세서는 컴퓨터 프로그램을 실행하여 전자기기가 상술한 어느 실시예에서 제공하는 방안을 수행하도록 한다.
본 출원의 실시예에 따르면, 본 출원은 무인 운전 차량을 더 제공하며, 무인 운전 차량은 적어도 하나의 프로세서, 및 적어도 하나의 프로세서와 통신 연결되는 메모리를 포함하고, 메모리에 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령이 저장되고, 명령은 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 적어도 하나의 프로세서가 상술한 어느 실시예에서 제공하는 방안을 수행할 수 있도록 한다.
도 12는 본 출원의 실시예를 수행할 수 있는 예시적인 전자기기(1200)를 나타내는 블록도이다. 전자기기는 랩톱 컴퓨터, 데스크톱 컴퓨터, 워크 스테이션, 개인 정보 단말, 서버, 블레이드 서버, 대형 컴퓨터, 및 기타 적합한 컴퓨터와 같은 다양한 형태의 디지털 컴퓨터를 의미한다. 전자기기는 개인 정보 단말, 셀폰, 스마트 폰, 웨어러블 기기 및 기타 유사한 컴퓨팅 장치와 같은 다양한 형태의 모바일 장치를 의미할 수도 있다. 본문에 개시된 부재, 이들의 연결 및 관계, 및 이들의 기능은 단지 예시적인 것이며, 본문에 개시된 것 및/또는 요구하는 본 출원의 구현을 한정하려는 의도가 아니다.
도 12에 도시된 바와 같이, 전자기기(1200)는 컴퓨팅 유닛(1201)을 포함하여, 읽기 전용 메모리(ROM, 1202)에 저장된 컴퓨터 프로그램 또는 저장 유닛(1208)으로부터 랜덤 액세스 메모리(RAM, 1203)에 로딩된 컴퓨터 프로그램을 기초로, 다양한 적합한 동작 및 처리를 수행할 수 있다. RAM(1203)에서, 기기(1200)의 조작에 필요한 다양한 프로그램과 데이터를 더 저장할 수 있다. 컴퓨팅 유닛(1201), ROM(1202) 및 RAM(1203)은 버스(1204)를 통해 서로 연결된다. 입력/출력(I/O) 인터페이스(1205)도 버스(1204)에 연결된다.
기기(1200)의 복수의 부재는 I/O 인터페이스(1205)에 연결되고, 예를 들어 키보드, 마우스 등과 같은 입력 유닛(1206); 예를 들어 다양한 유형의 디스플레이, 스피커 등과 같은 출력 유닛(1207); 예를 들어 자기 디스크, 광 디스크 등과 같은 저장 유닛(1208); 및 예를 들어 네트워크 카드, 모뎀, 무선 통신 트랜시버 등과 같은 통신 유닛(1209)을 포함한다. 통신 유닛(1209)은 기기(1200)가 인터넷과 같은 컴퓨터 네트워크 및/또는 다양한 통신 네트워크를 통해 기타 기기와 정보/데이터를 교환하는 것을 허용한다.
컴퓨팅 유닛(1201)은 다양한 처리 및 연산 능력을 갖춘 범용 및/또는 전용 처리 모듈일 수 있다. 컴퓨팅 유닛(1201)의 일부 예시로서 중앙 처리 유닛(CPU), 그래픽 처리 유닛(GPU), 다양한 전용 인공지능(AI) 연산 칩, 다양한 기계 학습 모델 알고리즘을 실행하는 컴퓨팅 유닛, 디지털 신호 프로세서(DSP), 및 임의의 적합한 프로세서, 컨트롤러, 마이크로 컨트롤러 등을 포함하지만 이에 한정되는 것은 아니다. 컴퓨팅 유닛(1201)은 상술한 각각의 방법 및 처리를 수행하는 바, 예를 들어 차량 감지 시스템 테스트 방법을 들 수 있다. 예를 들어, 일부 실시예에서, 차량 감지 시스템 테스트 방법은 컴퓨터 소프트웨어 프로그램으로 구현되어, 명시적으로 저장 유닛(1208)과 같은 기계 판독 가능 매체에 저장될 수 있다. 일부 실시예에서, 컴퓨터 프로그램의 부분 또는 전부는 ROM(1202) 및/또는 통신 유닛(1209)을 통해 기기(1200) 상에 로딩 및/또는 설치될 수 있다. 컴퓨터 프로그램이 RAM(1203)에 로딩되어 컴퓨팅 유닛(1201)에 의해 실행될 때, 상술한 차량 감지 시스템 테스트 방법의 하나 또는 복수의 단계를 수행할 수 있다. 대안으로서, 기타 실시예에서, 컴퓨팅 유닛(1201)은 기타 임의의 적합한 방식(예를 들어, 펌웨어를 통해)을 통해 차량 감지 시스템 테스트 방법을 수행하도록 구성될 수 있다.
본 명세서에 기재되는 시스템 및 기술의 다양한 실시형태는 디지털 전자 회로 시스템, 집적 회로 시스템, 필드 프로그래머블 어레이(FPGA), 전용 집적 회로(ASIC), 전용 표준 제품(ASSP), 시스템 온 칩(SOC), 복잡 프로그래머블 논리 장치(CPLD), 컴퓨터 하드웨어, 펌웨어, 소프트웨어, 및/또는 이들의 조합에서 구현될 수 있다. 이러한 다양한 실시형태는 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램에서 구현되는 것을 포함할 수 있고, 해당 하나 또는 복수의 컴퓨터 프로그램은 적어도 하나의 프로그래머블 프로세서를 포함하는 프로그래머블 시스템 상에서 실행 및/또는 해석될 수 있으며, 해당 프로그래머블 프로세서는 전용 또는 범용 프로그래머블 프로세서일 수 있고, 저장 시스템, 적어도 하나의 입력장치, 및 적어도 하나의 출력장치로부터 데이터와 명령을 수신할 수 있으며, 데이터와 명령을 해당 저장 시스템, 해당 적어도 하나의 입력장치, 및 해당 적어도 하나의 출력장치로 전송한다.
본 출원의 방법을 실시하기 위한 프로그램 코드는 하나 또는 복수의 프로래밍 언어의 임의의 조합으로 작성될 수 있다. 이러한 프로그램 코드는 범용 컴퓨터, 전용 컴퓨터 또는 기타 프로그래머블 데이터 처리 장치의 프로세서 또는 컨트롤러에 제공되어, 프로그램 코드가 프로세서 또는 컨트롤러에 의해 실행될 때 흐름도 및/또는 블록도에서 규정하는 기능/조작이 실시되도록 할 수 있다. 프로그램 코드는 완전히 기계 상에서 실행되거나, 부분적으로 기계 상에서 실행될 수 있으며, 독립 소프트웨어 패키지로서 부분적으로 기계 상에서 실행되고 부분적으로 원격 기계 상에서 실행되거나 완전히 원격 기계 또는 서버 상에서 실행될 수도 있다.
본 출원의 문맥에서, 기계 판독 가능 매체는 유형의 매체일 수 있고, 명령 수행 시스템, 장치 또는 기기에 의해 사용되거나 명령 수행 시스템, 장치 또는 기기와 결합되어 사용되는 프로그램을 포함하거나 저장할 수 있다. 기계 판독 가능 매체는 기계 판독 가능 신호 매체이거나 기계 판독 가능 저장 매체일 수 있다. 기계 판독 가능 매체는 전자적, 자기적, 광학적, 전자기적, 적외선, 또는 반도체 시스템, 장치 또는 기기, 또는 상술한 내용의 임의의 적합한 조합을 포함할 수 있지만 이에 한정되는 것은 아니다. 기계 판독 가능 저장매체의 더 구체적인 예시로서 하나 또는 복수의 선을 기반으로 하는 전기적 연결, 휴대형 컴퓨터 디스크, 하드 디스크, 랜덤 액세스 메모리(RAM), 읽기 전용 메모리(ROM), 소거 가능 및 프로그래머블 읽기 전용 메모리(EPROM 또는 플래쉬 메모리), 광섬유, 휴대용 컴팩트 읽기 전용 메모리(CD-ROM), 광학 저장 장치, 자기 저장 장치, 또는 상술한 내용의 임의의 조합을 포함한다.
사용자와의 인터랙션을 제공하기 위하여, 컴퓨터 상에서 본 명세서에 기재되는 시스템 및 기술을 실시할 수 있으며, 해당 컴퓨터는 사용자에게 정보를 표시하기 위한 표시장치(예를 들어, CRT(캐소드레이 튜브) 또는 LCD(액정 디스플레이) 모니터); 및 키보드와 지향 장치(예를 들어, 마우스 또는 트랙볼)를 구비하고, 사용자는 해당 키보드와 해당 지향 장치를 통해 입력을 컴퓨터로 제공할 수 있다. 기타 종류의 장치는 사용자와의 인터랙션을 제공할 수도 있다. 예를 들어, 사용자에게 제공되는 피드백은 임의의 형태의 센싱 피드백(예를 들어, 시각적 피드백, 청각적 피드백, 또는 촉각적 피드백)일 수 있고; 임의의 형태(사운드 입력, 음성 입력 또는 촉각 입력)을 통해 사용자로부터의 입력을 수신할 수 있다.
여기에 기재되는 시스템과 기술은 백그라운드 부재를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 데이터 서버로서), 또는 중간부재를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 응용 서버), 또는 프론트 엔드 부재를 포함하는 컴퓨팅 시스템(예를 들어, 그래픽 유저 인터페이스 또는 인터넷 브라우저를 구비하는 사용자 컴퓨터, 사용자는 해당 그래픽 유저 인터페이스 또는 해당 인터넷 브라우저를 통해 여기에 기재되는 시스템 및 기술의 실시형태와 인터랙션할 수 있다), 또는 이러한 백그라운드 부재, 중간 부재, 또는 프론트 엔드 부재를 포함하는 임의의 조합의 컴퓨팅 시스템에서 실시될 수 있다. 임의의 형태 또는 매체의 디지털 데이터 통신(예를 들어, 통신 네트워크)을 통해 시스템의 부재를 서로 연결시킬 수 있다. 통신 네트워크의 예시로서, 근거리 통신망(LAN), 광역 통신망(WAN) 및 인터넷을 포함한다.
컴퓨팅 시스템은 클라이언트와 서버를 포함할 수 있다. 클라이언트와 서버는 일반적으로 서로 멀리 떨어져 있으며, 통상적으로 통신 네트워크를 통해 인터랙션한다. 상응한 컴퓨터 상에서 실행되며 서로 클라이언트 - 서버 관계를 가지는 컴퓨터 프로그램을 통해 클라이언트와 서버의 관계를 생성한다. 서버는 클라우드 서버일 수 있고, 클라우드 컴퓨팅 서버 또는 클라우드 호스트라고도 불리우며, 클라우드 컴퓨팅 서비스 시스템 중의 일 호스트 제품으로서, 기존의 물리 호스트와 가상 사설 서버("Virtual Private Server", 또는 "VPS"로 약칭)에 존재하는 관리 상의 어려움이 크고, 서비스 확장이 약한 흠결을 해결한다. 서버는 분포식 시스템의 서버, 또는 블록 체인이 결합된 서버일 수도 있다.
상술한 다양한 형태의 프로세스를 사용하여 단계를 재배열, 추가 또는 삭제할 수 있다는 것을 이해하여야 한다. 예를 들어, 본 출원에 기재된 각 단계는 병열로 수행될 수 있고 순차적으로 수행될 수도 있고 서로 다른 순서로 수행될 수도 있으며, 본 출원에 개시된 기술적 해결수단이 원하는 결과를 얻을 수만 있다면, 본 명세서에서는 이에 대해 한정하지 않는다.
상술한 구체적인 실시형태는 본 출원의 보호범위에 대한 한정이 아니다. 본 분야의 통상의 지식을 가진 자라면, 설계 요구와 기타 요소를 기초로, 다양한 수정, 조합, 서브 조합 및 대체를 수행할 수 있다는 것 이해하여야 한다. 본 출원의 원칙 내에서 이루어진 모든 수정, 동등한 치환 및 개선 등은 모두 본 출원의 보호 범위 내에 포함되어야 한다.

Claims (24)

  1. 테스트 대상의 실제 속도와 감지 속도를 획득하되, 상기 테스트 대상의 감지 속도는 차량 감지 시스템을 통해 감지한 상기 테스트 대상의 속도인 단계;
    상기 테스트 대상의 실제 속도와 상기 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 상기 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하고, 상기 속도 보고 지연 시간은 상기 차량 감지 시스템이 장애물 속도를 감지하는 민감도를 반영하는 단계를 포함하는 차량 감지 시스템 테스트 방법.
  2. 제1항에 있어서,
    상기 테스트 대상의 실제 속도와 상기 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 상기 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하는 단계는,
    테스트 시간 동안의 상기 테스트 대상의 실제 속도에서, 대응되는 포인트 클라우드 타임 스탬프의 실제 속도를 추출하는 단계;
    각 상기 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 상기 테스트 대상의 실제 속도와 상기 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 상기 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하는 단계를 포함하는 차량 감지 시스템 테스트 방법.
  3. 제2항에 있어서,
    각 상기 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 상기 테스트 대상의 실제 속도와 상기 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 상기 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하는 단계는,
    각 상기 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 상기 테스트 대상의 실제 속도를 기초로, 상기 테스트 대상의 상태가 정지로부터 운동으로 변환되는 제1 시간을 결정하는 단계;
    각 상기 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 상기 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 상기 차량 감지 시스템이 상기 테스트 대상의 상태가 정지로부터 운동으로 변환되는 것을 감지한 제2 시간을 결정하는 단계;
    상기 제1 시간과 상기 제2 시간의 차이값을 상기 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간으로서 결정하는 단계를 포함하는 차량 감지 시스템 테스트 방법.
  4. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 테스트 대상의 감지 속도를 획득하는 단계는,
    상기 차량 감지 시스템이 테스트 시간 동안에 감지한 장애물에서, 상기 테스트 대상과 매칭되는 목표 장애물을 결정하는 단계;
    상기 목표 장애물에 대응되는 감지 속도를 상기 테스트 대상의 감지 속도로서 결정하는 단계를 포함하는 차량 감지 시스템 테스트 방법.
  5. 제4항에 있어서,
    상기 차량 감지 시스템이 테스트 시간 동안에 감지한 장애물에서, 상기 테스트 대상과 매칭되는 목표 장애물을 결정하는 단계는,
    상기 테스트 시간 동안에 상기 테스트 대상의 실제 위치에서, 대응되는 포인트 클라우드 타임 스탬프의 실제 위치를 추출하는 단계;
    각 상기 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 상기 테스트 대상의 실제 위치와 상기 차량 감지 시스템이 테스트 시간 동안에 감지한 장애물의 감지 위치를 기초로, 상기 테스트 대상과 매칭되는 목표 장애물을 결정하는 단계를 포함하는 차량 감지 시스템 테스트 방법.
  6. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 테스트 대상의 실제 속도를 획득하는 단계는,
    복수의 테스트 시간 동안의 상기 테스트 대상의 실제 속도를 획득하는 단계;
    상기 테스트 시간 동안의 상기 테스트 대상의 실제 속도가 테스트 요구를 만족하는지 여부를 결정하는 단계;
    상기 테스트 시간 동안의 상기 테스트 대상의 실제 속도가 테스트 요구를 만족하면, 상기 테스트 시간 동안의 상기 테스트 대상의 실제 속도를 획득하는 단계를 포함하는 차량 감지 시스템 테스트 방법.
  7. 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 테스트 대상의 실제 속도와 상기 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 상기 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하는 단계는,
    각각의 테스트 시간 동안에 대하여, 상기 테스트 대상의 실제 속도와 상기 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 상기 차량 감지 시스템의 상기 테스트 시간 동안에서의 속도 보고 지연 시간을 결정하는 단계;
    복수의 상기 테스트 시간 동안의 속도 보고 지연 시간을 기초로, 상기 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하는 단계를 포함하는 차량 감지 시스템 테스트 방법.
  8. 제7항에 있어서,
    복수의 상기 테스트 시간 동안은 상이한 테스트 시나리오에 속하고, 상기 복수의 상기 테스트 시간 동안의 속도 보고 지연 시간을 기초로, 상기 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하는 단계는,
    각각의 테스트 시나리오에 대하여, 상기 테스트 시나리오에 속하는 테스트 시간 동안의 속도 보고 지연 시간을 기초로, 상기 차량 감지 시스템의 상기 테스트 시나리오에서의 속도 보고 지연 시간을 결정하는 단계;
    상기 차량 감지 시스템의 각 상기 테스트 시나리오에서의 속도 보고 지연 시간을 기초로, 상기 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하는 단계를 포함하는 차량 감지 시스템 테스트 방법.
  9. 제8항에 있어서,
    복수의 상기 테스트 시나리오는 상이한 시나리오 타입에 속하고, 상기 차량 감지 시스템의 각 상기 테스트 시나리오에서의 속도 보고 지연 시간을 기초로, 상기 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하는 단계는,
    각 상기 시나리오 타입에 대하여, 상기 차량 감지 시스템의 상기 시나리오 타입에 속하는 테스트 시나리오에서의 속도 보고 지연 시간을 기초로, 상기 차량 감지 시스템의 상기 시나리오 타입에서의 속도 보고 지연 시간을 결정하는 단계를 포함하는 차량 감지 시스템 테스트 방법.
  10. 제8항에 있어서,
    상기 테스트 대상의 실제 속도와 테스트 대상의 감지 속도를 획득하는 단계는,
    상기 테스트 시나리오와 상기 테스트 시간 동안의 기설정 대응관계를 기초로, 복수의 상기 테스트 시나리오의 수집 데이터로부터, 각 상기 테스트 시간 동안의 상기 테스트 대상의 실제 속도와 상기 테스트 대상의 감지 속도를 획득하는 단계를 포함하는 차량 감지 시스템 테스트 방법.
  11. 테스트 대상의 실제 속도와 감지 속도를 획득하되, 상기 테스트 대상의 감지 속도는 차량 감지 시스템을 통해 감지한 상기 테스트 대상의 속도인 획득 유닛;
    상기 테스트 대상의 실제 속도와 상기 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 상기 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하고, 상기 속도 보고 지연 시간은 상기 차량 감지 시스템이 장애물 속도를 감지하는 민감도를 반영하는 결정 유닛을 포함하는 차량 감지 시스템 테스트 장치.
  12. 제11항에 있어서, 상기 결정 유닛은,
    테스트 시간 동안의 상기 테스트 대상의 실제 속도에서, 대응되는 포인트 클라우드 타임 스탬프의 실제 속도를 추출하는 속도 추출 모듈;
    각 상기 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 상기 테스트 대상의 실제 속도와 상기 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 상기 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하는 제1 결정 모듈을 포함하는 차량 감지 시스템 테스트 장치.
  13. 제12항에 있어서, 상기 제1 결정 모듈은,
    각 상기 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 상기 테스트 대상의 실제 속도를 기초로, 상기 테스트 대상의 상태가 정지로부터 운동으로 변환되는 제1 시간을 결정하는 제1 시간 결정 모듈;
    각 상기 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 상기 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 상기 차량 감지 시스템이 상기 테스트 대상의 상태가 정지로부터 운동으로 변환되는 것을 감지한 제2 시간을 결정하는 제2 시간 결정 모듈;
    상기 제1 시간과 상기 제2 시간의 차이값을 상기 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간으로서 결정하는 제1 결정 서브 모듈을 포함하는 차량 감지 시스템 테스트 장치.
  14. 제11항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 획득 유닛은,
    상기 차량 감지 시스템이 테스트 시간 동안에 감지한 장애물에서, 상기 테스트 대상과 매칭되는 목표 장애물을 결정하는 장애물 매칭 모듈;
    상기 목표 장애물에 대응되는 감지 속도를 상기 테스트 대상의 감지 속도로서 결정하는 감지 속도 결정 모듈을 포함하는 차량 감지 시스템 테스트 장치.
  15. 제14항에 있어서, 상기 장애물 매칭 모듈은,
    상기 테스트 시간 동안의 상기 테스트 대상의 실제 위치에서, 대응되는 포인트 클라우드 타임 스탬프의 실제 위치를 추출하는 위치 추출 모듈;
    각 상기 포인트 클라우드 타임 스탬프에서의 상기 테스트 대상의 실제 위치와 상기 차량 감지 시스템이 테스트 시간 동안에 감지한 장애물의 감지 위치를 기초로, 상기 테스트 대상과 매칭되는 목표 장애물을 결정하는 장애물 매칭 서브 모듈을 포함하는 차량 감지 시스템 테스트 장치.
  16. 제11항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서, 상기 획득 유닛은,
    복수의 테스트 시간 동안의 상기 테스트 대상의 실제 속도를 획득하는 실제 속도 획득 모듈;
    상기 테스트 시간 동안의 상기 테스트 대상의 실제 속도가 테스트 요구를 만족하는지 여부를 결정하고, 상기 테스트 시간 동안의 상기 테스트 대상의 실제 속도가 테스트 요구를 만족하면, 상기 테스트 시간 동안의 상기 테스트 대상의 실제 속도를 획득하는 실제 속도 선별 모듈을 포함하는 차량 감지 시스템 테스트 장치.
  17. 제11항 내지 제13항 중 어느 한 항에 있어서,
    테스트 시간 동안은 복수개이고, 상기 결정 유닛은,
    각각의 테스트 시간 동안에 대하여, 상기 테스트 대상의 실제 속도와 상기 테스트 대상의 감지 속도를 기초로, 상기 차량 감지 시스템의 상기 테스트 시간 동안에서의 속도 보고 지연 시간을 결정하는 제2 결정 모듈;
    복수의 상기 테스트 시간 동안의 속도 보고 지연 시간을 기초로, 상기 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하는 제3 결정 모듈을 포함하는 차량 감지 시스템 테스트 장치.
  18. 제17항에 있어서,
    복수의 상기 테스트 시간 동안은 상이한 테스트 시나리오에 속하고, 상기 제3 결정 모듈은,
    각각의 테스트 시나리오에 대하여, 상기 테스트 시나리오에 속하는 테스트 시간 동안의 속도 보고 지연 시간을 기초로, 상기 차량 감지 시스템의 상기 테스트 시나리오에서의 속도 보고 지연 시간을 결정하는 시나리오 지연 시간 결정 모듈;
    상기 차량 감지 시스템의 각 상기 테스트 시나리오에서의 속도 보고 지연 시간을 기초로, 상기 차량 감지 시스템의 속도 보고 지연 시간을 결정하는 제3 결정 서브 모듈을 포함하는 차량 감지 시스템 테스트 장치.
  19. 제18항에 있어서,
    복수의 상기 테스트 시나리오는 상이한 시나리오 타입에 속하고, 상기 제3 결정 서브 모듈은 구체적으로,
    각 상기 시나리오 타입에 대하여, 상기 차량 감지 시스템의 상기 시나리오 타입에 속하는 테스트 시나리오에서의 속도 보고 지연 시간을 기초로, 상기 차량 감지 시스템의 상기 시나리오 타입에서의 속도 보고 지연 시간을 결정하는 차량 감지 시스템 테스트 장치.
  20. 제18항에 있어서, 상기 획득 유닛은,
    상기 테스트 시나리오와 상기 테스트 시간 동안의 기설정 대응관계를 기초로, 복수의 상기 테스트 시나리오의 수집 데이터로부터, 각 상기 테스트 시간 동안의 상기 테스트 대상의 실제 속도와 상기 테스트 대상의 감지 속도를 획득하는 데이터 구분 모듈을 포함하는 차량 감지 시스템 테스트 장치.
  21. 적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서와 통신 연결되는 메모리;를 포함하고,
    상기 메모리에 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령이 저장되어 있고, 상기 명령은 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서가 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 따른 차량 감지 시스템 테스트 방법을 수행할 수 있도록 하는 전자기기.
  22. 컴퓨터 명령이 저장된 비일시적 컴퓨터 판독 가능 저장매체에 있어서, 상기 컴퓨터 명령은 컴퓨터가 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 따른 차량 감지 시스템 테스트 방법을 수행하도록 하는 저장매체.
  23. 프로세서에 의해 실행될 때 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 따른 차량 감지 시스템 테스트 방법을 구현하는, 컴퓨터 판독 가능 저장매체에 저장된 컴퓨터 프로그램.
  24. 적어도 하나의 프로세서; 및
    상기 적어도 하나의 프로세서와 통신 연결되는 메모리;를 포함하고,
    상기 메모리에 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행 가능한 명령이 저장되어 있고, 상기 명령은 상기 적어도 하나의 프로세서에 의해 실행되어, 상기 적어도 하나의 프로세서가 제1항 내지 제3항 중 어느 한 항에 따른 차량 감지 시스템 테스트 방법을 수행할 수 있도록 하는 무인 운전 차량.
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Families Citing this family (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
EP4115161A4 (en) * 2020-03-03 2024-04-17 Horiba Instruments Incorporated DEVICE AND METHOD FOR TESTING AUTOMATED VEHICLES
CN113674451B (zh) * 2021-10-19 2022-01-04 北京智能车联产业创新中心有限公司 测试自动驾驶车辆感知延时性能的方法与装置
CN114141018B (zh) * 2021-12-15 2023-02-28 阿波罗智联(北京)科技有限公司 用于生成测试结果的方法、装置
CN114383649A (zh) * 2021-12-29 2022-04-22 信通院车联网创新中心(成都)有限公司 一种基于高精度定位的路侧感知系统测试方法
CN114565903B (zh) * 2022-02-25 2023-08-18 阿波罗智联(北京)科技有限公司 异常数据识别方法及装置、设备、介质和产品
CN115311761B (zh) * 2022-07-15 2023-11-03 襄阳达安汽车检测中心有限公司 非实时车载感知系统测评方法及相关设备
CN116311946B (zh) * 2023-03-29 2024-02-23 河北纬坤电子科技有限公司 用于展示实时交通态势的方法、系统、终端及存储介质

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
GB9307637D0 (en) * 1993-04-08 1993-08-04 Cambridge Consultants Calibration,data compression and processing for ranging radar
JP4190660B2 (ja) * 1999-05-31 2008-12-03 本田技研工業株式会社 自動追従走行システム
WO2010139807A1 (de) * 2009-06-05 2010-12-09 Continental Teves Ag & Co. Ohg Verfahren zur ermittlung der übertragungsqualität der c2x-kommunikation und entsprechende vorrichtung
CN104571111B (zh) * 2015-01-09 2017-02-22 中国科学院合肥物质科学研究院 一种移动机器人室外环境感知能力测试方法
JP6386412B2 (ja) * 2015-04-06 2018-09-05 日立建機株式会社 運搬車両
WO2017180394A1 (en) * 2016-04-12 2017-10-19 Pcms Holdings, Inc. Method and system for online performance monitoring of the perception system of road vehicles
DE102017210112A1 (de) * 2017-06-16 2018-12-20 Robert Bosch Gmbh Verfahren und System zur Durchführung einer Kalibrierung eines Sensors
WO2019092880A1 (ja) * 2017-11-13 2019-05-16 三菱電機株式会社 故障検出装置、故障検出方法及び故障検出プログラム
US11428817B2 (en) * 2018-10-11 2022-08-30 Baidu Usa Llc Automatic LIDAR calibration based on cross validation for autonomous driving
CN109194436B (zh) * 2018-11-01 2020-08-07 百度在线网络技术（北京）有限公司 传感器时间戳同步测试方法、装置、设备、介质及车辆
DE112019007519B4 (de) * 2019-07-30 2023-10-19 Mitsubishi Electric Corporation Sensordiagnoseeinrichtung und sensordiagnoseprogramm
CN111398989A (zh) * 2020-04-02 2020-07-10 昆易电子科技(上海)有限公司 驾驶辅助系统的性能分析方法和测试设备
CN111694287B (zh) * 2020-05-14 2023-06-23 阿波罗智能技术(北京)有限公司 无人驾驶仿真场景中的障碍物模拟方法和装置

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