测试无人车正常驾驶的方法及装置的制造方法
【专利摘要】本发明实施例公开了一种测试无人车正常运行的方法及装置，所述方法包括：获取无人车运行数据；通过携带在无人车上的测试设备采集场景数据，以识别当前测试场景；根据所述运行数据确定所述无人车在所述当前测试场景下是否能正常运行。本发明实施例通过获取无人车运行数据，并通过携带在无人车上的测试设备采集场景数据，以识别当前测试场景，根据所述运行数据确定所述无人车在所述当前测试场景下是否能正常运行，提供了一种无人车的测试方案。
【专利说明】
测试无人车正常驾驶的方法及装置
技术领域
[0001]本发明实施例涉及语音技术领域，尤其涉及一种测试无人车正常运行的方法及装置。【背景技术】
[0002]无人车是通过车载传感系统感知道路环境，自动规划行车路线并控制车辆到达预定目标的车。它是利用车载传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。
[0003]但是，无人车不同于传统车辆，传统车辆驾驶员是人，而无人车则是电子大脑。司机在驾驶过程中经常会出现各种场景需要应对，比如经过校园等公共场所附近时，需要减速、打双闪、静音前行。当无人车会碰到类似情况也要知道该如何应对，因此，在无人车进行正常运行前，需要对其进行测试，以保证其能够正常运行，而目前还没有针对无人车的测试方案。
【发明内容】
[0004]本发明实施例提供一种测试无人车正常运行的方法及装置，以测试无人车是否能够正常运行。
[0005]第一方面，本发明实施例提供了一种测试无人车正常运行的方法，包括:
[0006]获取无人车运行数据；
[0007]通过携带在无人车上的测试设备采集场景数据，以识别当前测试场景；
[0008]根据所述运行数据确定所述无人车在所述当前测试场景下是否能正常运行。
[0009]第二方面，本发明实施例还提供了一种测试无人车正常运行的装置，包括:
[0010]数据获取模块，用于获取无人车运行数据；
[0011]场景识别模块，用于通过携带在无人车上的测试设备采集场景数据，以识别当前测试场景；
[0012]运行测试模块，用于根据所述运行数据确定所述无人车在所述当前测试场景下是否能正常运行。
[0013]本发明实施例通过获取无人车运行数据，并通过携带在无人车上的测试设备采集场景数据，以识别当前测试场景，根据所述运行数据确定所述无人车在所述当前测试场景下是否能正常运行，提供了一种无人车的测试方案。【附图说明】
[0014]图1是本发明实施例一中的一种测试无人车正常运行的方法的流程图；
[0015]图2是本发明实施例二中的一种测试无人车正常运行的方法的流程图；
[0016]图3是本发明实施例三中的一种测试无人车正常运行的方法的流程图；
[0017]图4是本发明实施例四中的一种测试无人车正常运行的方法的流程图；
[0018]图5是本发明实施例五中的一种测试无人车正常运行的装置的结构图。【具体实施方式】
[0019]下面结合附图和实施例对本发明作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释本发明，而非对本发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本发明相关的部分而非全部结构。
[0020]实施例一
[0021]图1为本发明实施例一提供的一种测试无人车正常运行的方法的流程图，本实施例可适用于对无人车的运行情况进行测试，该方法可以由本发明实施例提供的测试无人车正常运行的装置来执行，该装置可集成于车载终端中，如图1所示，具体包括:[〇〇22]S101、获取无人车运行数据。
[0023]其中，所述运行数据包括但不限于在各个道路场景下(例如，公共场所、高速公路、 桥梁、隧道等)的行驶速度，或在遇到交通标识(例如，禁制鸣笛、机动车信号灯、车道信号灯、方向信号灯、各种禁行或通行标志)时的反应。
[0024]S102、通过携带在无人车上的测试设备采集场景数据，以识别当前测试场景。
[0025]其中，所述测试设备包括但不限于摄像设备和定位装置(例如，GPS定位仪)等。所述当前测试场景可以为模拟场景，也可以为真实的场景。
[0026]具体的，可通过携带在无人车上的摄像设备采集无人车所在环境的环境图像;对所述环境图像进行图像识别，根据图像识别的场景特征确定所述当前测试场景。或者，通过携带在无人车上的定位装置确定所述无人车所在位置;根据无人车位置以及场景位置地图，确定所述无人车所处的当前测试场景。[〇〇27]S103、根据所述运行数据确定所述无人车在所述当前测试场景下是否能正常运行。
[0028]本实施例通过获取无人车运行数据，并通过携带在无人车上的测试设备采集场景数据，以识别当前测试场景，根据所述运行数据确定所述无人车在所述当前测试场景下是否能正常运行，提供了一种无人车的测试方案。
[0029]在上述实施例的基础上，通过携带在无人车上的测试设备采集场景数据，以识别当前测试场景具体可以采用如下两种方法或两者的结合:
[0030]第一种方法:通过携带在无人车上的摄像设备采集无人车所在环境的环境图像； 对所述环境图像进行图像识别，根据图像识别的场景特征确定所述当前测试场景。
[0031]具体的，如果识别到所述环境图像中包含居民住宅、超市或学校等，则说明当前测试场景为公共场所;如果识别到所述环境图像中包含路牌、或高速道路标志等，则说明当前测试场景为尚速公路，等等。
[0032]第二种方法:通过携带在无人车上的定位装置确定所述无人车所在位置;根据无人车位置以及场景位置地图，确定所述无人车所处的当前测试场景。
[0033]具体的，可将预先设置好的预设测试场景或者真实场景的地理信息输入至定位装置中，将其放置在无人车上，以记录无人车的运动轨迹，根据运动轨迹即可确定所述无人车所在位置，从而根据无人车所在位置和场景位置地图定位周边的场景，如果周边的场景包含居民住宅、超市或学校等，则说明当前测试场景为公共场所;如果周边的场景包含高速道路标志等，则说明当如测试场景为尚速公路，等等。
[0034]在上述实施例的基础上，如果当前测试场景为公共场所，则通过速度测试仪获取无人车的行驶速度，相应的，根据所述运行数据确定所述无人车在所述当前测试场景下是否能正常运行包括:
[0035]确定无人车的行驶速度是否在所述公共场所规定的预设速度范围内，若是，则确定所述无人车在所述公共场所能正常运行，若否，则确定所述无人车在所述公共场所不能正常运行。
[0036]其中，预设速度范围为交通法中规定的合法行驶速度。
[0037]在上述实施例的基础上，通过携带在无人车上的测试设备采集场景数据，以识别当前测试场景包括:[〇〇38]通过携带在无人车上的测试设备采集场景数据；
[0039]根据所述场景数据识别场景中的交通标识，以确定所述当前测试场景。
[0040]其中，所述测试设备可为摄像设备。
[0041]在上述实施例的基础上，根据所述运行数据确定所述无人车在所述当前测试场景下是否能正常运行包括:
[0042]如果所述当前测试场景中识别到的交通标识出现在无人车感知范围内，确定所述无人车是否能根据所述交通标识做出相应反应，若是，则确定所述无人车在所述当前测试场景下能正常运行，若否，则确定所述无人车在所述当前测试场景下不能正常运行。[〇〇43]具体的，主要包括以下几种场景:
[0044]第一种:如果识别到的交通标识出现在无人车感知范围内，确定所述无人车是否能根据所述交通标识做出相应反应包括:
[0045]如果所述交通标识为禁止鸣笛标志确定所述无人车是否能做出以下任一种反应: 停止鸣笛、停止鸣笛并行驶至安全区、停止鸣笛后打双闪警示周边车辆直至行驶至安全区、 以及停止鸣笛后将车速降低到交通法规允许的最低速度缓慢行驶直到行驶到安全区。
[0046]进一步的，在确定所述无人车停止鸣笛之后，还包括:
[0047]如果所述当前测试场景中识别到所述无人车的预设范围内出现行人和/或车辆；
[0048]确定所述无人车在所述行人和/或车辆出现的情况下是否依然执行停止鸣笛操作。
[0049]具体的，可通过分贝测试仪检测所述无人车是否执行停止鸣笛的操作。
[0050]第二种:如果识别到的交通标识出现在无人车感知范围内，确定所述无人车是否能根据所述交通标识做出相应反应包括:
[0051]如果所述交通标识为机动车信号灯，且所述机动车信号灯为绿灯亮时，确定所述无人车是否通行;或者[〇〇52]如果所述交通标识为机动车信号灯，且所述机动车信号灯为黄灯亮时，确定已越过停止线的所述无人车是否继续通行;或者[〇〇53]如果所述交通标识为机动车信号灯，且所述机动车信号灯为红灯亮时，确定所述无人车是否停止通行。[〇〇54]第三种:如果识别到的交通标识出现在无人车感知范围内，确定所述无人车是否能根据所述交通标识做出相应反应包括:
[0055]如果所述交通标识为车道信号灯，且所述车道信号灯为绿色箭头灯亮时，确定所述无人车是否按当前车道指示方向通行;或者
[0056]如果所述交通标识为车道信号灯，且所述车道信号灯为红色叉形灯或者箭头灯亮时，确定所述无人车是否停止在当前车道通行。
[0057]第四种:如果识别到的交通标识出现在无人车感知范围内，确定所述无人车是否能根据所述交通标识做出相应反应包括:[〇〇58]如果所述交通标识为方向信号灯的箭头方向，且所述箭头方向为向左，确定所述无人车是否进行左转;或者[〇〇59]如果所述交通标识为方向信号灯的箭头方向，且所述箭头方向为向上，确定所述无人车是否直行;或者
[0060]如果所述交通标识为方向信号灯的箭头方向，且所述箭头方向为向右，确定所述无人车是否进行右转。
[0061]第五种:如果识别到的交通标识出现在无人车感知范围内，确定所述无人车是否能根据所述交通标识做出相应反应包括:
[0062]如果所述预设交通标识为以下任意一种:禁制掉头标志、禁止左转弯标志、铁路道口、人行横道、桥梁、急弯、陡坡、隧道或者容易发生危险的路段确定所述无人车是否进行掉头。
[0063]上述实施例通过获取无人车运行数据，并通过携带在无人车上的测试设备采集场景数据，以识别当前测试场景，根据所述运行数据确定所述无人车在所述当前测试场景下是否能正常运行，提供了一种无人车的测试方案。[〇〇64] 实施例二
[0065]图2为本发明实施例二提供的一种测试无人车正常运行的方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上，通过携带在无人车上的测试设备采集场景数据，以识别当前测试场景，优选为通过携带在无人车上的摄像设备采集无人车所在环境的环境图像;对所述环境图像进行图像识别，根据图像识别的场景特征确定所述当前测试场景。如图2所示，具体包括:[〇〇66]S201、获取无人车运行数据。[〇〇67]S202、通过携带在无人车上的摄像设备采集无人车所在环境的环境图像。
[0068]S203、对所述环境图像进行图像识别，根据图像识别的场景特征确定所述当前测试场景。[〇〇69]S204、根据所述运行数据确定所述无人车在所述当前测试场景下是否能正常运行。
[0070]优选的，如果当前测试场景为公共场所，则获取的运行数据为无人车的行驶速度， 则确定无人车的行驶速度是否在所述公共场所规定的预设速度范围内，若是，则确定所述无人车在所述公共场所能正常运行，若否，则确定所述无人车在所述公共场所不能正常运行。
[0071]本实施例通过获取无人车运行数据，并通过携带在无人车上的摄像设备采集无人车所在环境的环境图像对所述环境图像进行图像识别，根据图像识别的场景特征确定所述当前测试场景，根据所述运行数据确定所述无人车在所述当前测试场景下是否能正常运行，提供了一种无人车的测试方案。
[0072] 实施例三[〇〇73]图3为本发明实施例三提供的一种测试无人车正常运行的方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上，将通过携带在无人车上的测试设备采集场景数据，以识别当前测试场景，优选为通过携带在无人车上的定位装置确定所述无人车所在位置;根据无人车位置以及场景位置地图，确定所述无人车所处的当前测试场景。如图3所示，具体包括: [〇〇74]S301、获取无人车运行数据。[〇〇75]S302、通过携带在无人车上的定位装置确定所述无人车所在位置。
[0076]S303、根据无人车位置以及场景位置地图，确定所述无人车所处的当前测试场景。[〇〇77]S304、根据所述运行数据确定所述无人车在所述当前测试场景下是否能正常运行。
[0078]关于本实施例的各步骤的详细描述参见上述实施例，这里不再赘述。[〇〇79]本实施例通过获取无人车运行数据，并通过携带在无人车上的定位装置确定所述无人车所在位置，根据无人车位置以及场景位置地图，确定所述无人车所处的当前测试场景，并根据所述运行数据确定所述无人车在所述当前测试场景下是否能正常运行，提供了一种无人车的测试方案。
[0080]实施例四
[0081]图4为本发明实施例四提供的一种测试无人车正常运行的方法的流程图，本实施例在上述实施例的基础上，将通过携带在无人车上的测试设备采集场景数据，以识别当前测试场景，优化为通过携带在无人车上的测试设备采集场景数据;根据所述场景数据识别场景中的交通标识，以确定所述当前测试场景。如图4所示，具体包括:[〇〇82]S401、获取无人车运行数据。[〇〇83]S402、通过携带在无人车上的测试设备采集场景数据，以识别当前测试场景。
[0084]S403、根据所述场景数据识别场景中的交通标识，以确定所述当前测试场景。[〇〇85]S404、根据所述运行数据确定所述无人车在所述当前测试场景下是否能正常运行。
[0086]具体的，如果所述当前测试场景中识别到的交通标识出现在无人车感知范围内， 确定所述无人车是否能根据所述交通标识做出相应反应，若是，则确定所述无人车在所述当前测试场景下能正常运行，若否，则确定所述无人车在所述当前测试场景下不能正常运行。其中，所述交通标识包括但不限于以下任意一种:禁止鸣笛标志、机动车信号灯、车道信号灯、方向信号灯、禁制掉头标志、禁止左转弯标志、铁路道口、人行横道、桥梁、急弯、陡坡、 隧道或者容易发生危险的路段等。[〇〇87]本实施例通过获取无人车运行数据，并通过携带在无人车上的测试设备采集场景数据，根据所述场景数据识别场景中的交通标识，以确定所述当前测试场景，并根据所述运行数据确定所述无人车在所述当前测试场景下是否能正常运行，提供了一种无人车的测试方案。[〇〇88] 实施例五
[0089]图5所示为本发明实施例五提供的一种测试无人车正常运行的装置的结构示意图，该装置可采用软件或硬件的方式实现，该装置可集成于车载终端中，如图5所示，该装置的具体结构如下:数据获取模块51、场景识别模块52和运行测试模块53;
[0090]所述数据获取模块51用于获取无人车运行数据；[0091 ]所述场景识别模块52用于通过携带在无人车上的测试设备采集场景数据，以识别当前测试场景；
[0092]所述运行测试模块53用于根据所述运行数据确定所述无人车在所述当前测试场景下是否能正常运行。
[0093]本实施例所述测试无人车正常运行的装置用于执行上述各实施例所述的测试无人车正常运行的方法，其技术原理和产生的技术效果类似，这里不再赘述。
[0094]在上述实施例的基础上，所述场景识别模块52具体用于，通过携带在无人车上的摄像设备采集无人车所在环境的环境图像;场景识别单元，用于对所述环境图像进行图像识别，根据图像识别的场景特征确定所述当前测试场景。
[0095]在上述实施例的基础上，所述场景识别模块52具体用于，通过携带在无人车上的定位装置确定所述无人车所在位置;根据无人车位置以及场景位置地图，确定所述无人车所处的当前测试场景。
[0096]在上述实施例的基础上，所述场景识别模块52具体用于，通过携带在无人车上的测试设备采集场景数据;根据所述场景数据识别场景中的交通标识，以确定所述当前测试场景。
[0097]在上述实施例的基础上，所述运行测试模块53具体用于，如果当前测试场景为公共场所，则确定无人车的行驶速度是否在所述公共场所规定的预设速度范围内，若是，则确定所述无人车在所述公共场所能正常运行，若否，则确定所述无人车在所述公共场所不能正常运行。
[0098]在上述实施例的基础上，所述运行测试模块53具体用于，如果所述当前测试场景中识别到的交通标识出现在无人车感知范围内，确定所述无人车是否能根据所述交通标识做出相应反应，若是，则确定所述无人车在所述当前测试场景下能正常运行，若否，则确定所述无人车在所述当前测试场景下不能正常运行。
[0099]在上述实施例的基础上，所述运行测试模块53具体用于，如果所述交通标识为禁止鸣笛标志确定所述无人车是否能做出以下任一种反应:停止鸣笛、停止鸣笛并行驶至安全区、停止鸣笛后打双闪警示周边车辆直至行驶至安全区、以及停止鸣笛后将车速降低到交通法规允许的最低速度缓慢行驶直到行驶到安全区。
[0100]在上述实施例的基础上，所述运行测试模块53还用于:在确定所述无人车停止鸣笛之后，如果所述当前测试场景中识别到所述无人车的预设范围内出现行人和/或车辆;确定所述无人车在所述行人和/或车辆出现的情况下是否依然执行停止鸣笛操作。
[0101]在上述实施例的基础上，所述运行测试模块53具体用于，通过分贝测试仪检测所述无人车是否执行停止鸣笛的操作。
[0102]在上述实施例的基础上，所述运行测试模块53具体用于，如果所述交通标识为机动车信号灯，且所述机动车信号灯为绿灯亮时，确定所述无人车是否通行;或者如果所述交通标识为机动车信号灯，且所述机动车信号灯为黄灯亮时，确定已越过停止线的所述无人车是否继续通行;或者如果所述交通标识为机动车信号灯，且所述机动车信号灯为红灯亮时，确定所述无人车是否停止通行。
[0103]在上述实施例的基础上，所述运行测试模块53具体用于，如果所述交通标识为车道信号灯，且所述车道信号灯为绿色箭头灯亮时，确定所述无人车是否按当前车道指示方向通行;或者如果所述交通标识为车道信号灯，且所述车道信号灯为红色叉形灯或者箭头灯亮时，确定所述无人车是否停止在当前车道通行。
[0104]在上述实施例的基础上，所述运行测试模块53具体用于，如果所述交通标识为方向信号灯的箭头方向，且所述箭头方向为向左，确定所述无人车是否进行左转;或者如果所述交通标识为方向信号灯的箭头方向，且所述箭头方向为向上，确定所述无人车是否直行；或者如果所述交通标识为方向信号灯的箭头方向，且所述箭头方向为向右，确定所述无人车是否进行右转。
[0105]在上述实施例的基础上，所述运行测试模块53具体用于，如果所述预设交通标识为以下任意一种:禁制掉头标志、禁止左转弯标志、铁路道口、人行横道、桥梁、急弯、陡坡、隧道或者容易发生危险的路段确定所述无人车是否进行掉头。
[0106]上述各实施例所述测试无人车正常运行的装置用于执行上述各实施例所述的测试无人车正常运行的方法，其技术原理和产生的技术效果类似，这里不再赘述。
[0107]注意，上述仅为本发明的较佳实施例及所运用技术原理。本领域技术人员会理解，本发明不限于这里所述的特定实施例，对本领域技术人员来说能够进行各种明显的变化、重新调整和替代而不会脱离本发明的保护范围。因此，虽然通过以上实施例对本发明进行了较为详细的说明，但是本发明不仅仅限于以上实施例，在不脱离本发明构思的情况下，还可以包括更多其他等效实施例，而本发明的范围由所附的权利要求范围决定。
【主权项】
1.一种测试无人车正常运行的方法，其特征在于，包括:获取无人车运行数据；通过携带在无人车上的测试设备采集场景数据，以识别当前测试场景；根据所述运行数据确定所述无人车在所述当前测试场景下是否能正常运行。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过携带在无人车上的测试设备采集场景 数据，以识别当前测试场景包括:通过携带在无人车上的摄像设备采集无人车所在环境的环境图像；对所述环境图像进行图像识别，根据图像识别的场景特征确定所述当前测试场景。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过携带在无人车上的测试设备采集场景 数据，以识别当前测试场景包括:通过携带在无人车上的定位装置确定所述无人车所在位置；根据无人车位置以及场景位置地图，确定所述无人车所处的当前测试场景。4.根据权利要求1-3任一所述的方法，其特征在于，通过携带在无人车上的测试设备采 集场景数据，以识别当前测试场景包括:通过携带在无人车上的测试设备采集场景数据；根据所述场景数据识别场景中的交通标识，以确定所述当前测试场景。5.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，根据所述运行数据确定所述无人车在 所述当前测试场景下是否能正常运行包括:如果当前测试场景为公共场所，则确定无人车的行驶速度是否在所述公共场所规定的 预设速度范围内，若是，则确定所述无人车在所述公共场所能正常运行，若否，则确定所述 无人车在所述公共场所不能正常运行。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述运行数据确定所述无人车在所述 当前测试场景下是否能正常运行包括:如果所述当前测试场景中识别到的交通标识出现在无人车感知范围内，确定所述无人 车是否能根据所述交通标识做出相应反应，若是，则确定所述无人车在所述当前测试场景 下能正常运行，若否，则确定所述无人车在所述当前测试场景下不能正常运行。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，如果识别到的交通标识出现在无人车感知 范围内，确定所述无人车是否能根据所述交通标识做出相应反应包括:如果所述交通标识为禁止鸣笛标志确定所述无人车是否能做出以下任一种反应:停止 鸣笛、停止鸣笛并行驶至安全区、停止鸣笛后打双闪警示周边车辆直至行驶至安全区、以及 停止鸣笛后将车速降低到交通法规允许的最低速度缓慢行驶直到行驶到安全区。8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，在确定所述无人车停止鸣笛之后，还包括:如果所述当前测试场景中识别到所述无人车的预设范围内出现行人和/或车辆；确定所述无人车在所述行人和/或车辆出现的情况下是否依然执行停止鸣笛操作。9.根据权利要求5或7所述的方法，其特征在于，确定所述无人车是否能做出停止鸣笛 反应包括:通过分贝测试仪检测所述无人车是否执行停止鸣笛的操作。10.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，如果识别到的交通标识出现在无人车感 知范围内，确定所述无人车是否能根据所述交通标识做出相应反应包括:如果所述交通标识为机动车信号灯，且所述机动车信号灯为绿灯亮时，确定所述无人 车是否通行;或者如果所述交通标识为机动车信号灯，且所述机动车信号灯为黄灯亮时，确定已越过停 止线的所述无人车是否继续通行;或者如果所述交通标识为机动车信号灯，且所述机动车信号灯为红灯亮时，确定所述无人 车是否停止通行。11.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，如果识别到的交通标识出现在无人车感 知范围内，确定所述无人车是否能根据所述交通标识做出相应反应包括:如果所述交通标识为车道信号灯，且所述车道信号灯为绿色箭头灯亮时，确定所述无 人车是否按当前车道指示方向通行;或者如果所述交通标识为车道信号灯，且所述车道信号灯为红色叉形灯或者箭头灯亮时， 确定所述无人车是否停止在当前车道通行。12.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，如果识别到的交通标识出现在无人车感 知范围内，确定所述无人车是否能根据所述交通标识做出相应反应包括:如果所述交通标识为方向信号灯的箭头方向，且所述箭头方向为向左，确定所述无人 车是否进行左转;或者如果所述交通标识为方向信号灯的箭头方向，且所述箭头方向为向上，确定所述无人 车是否直行;或者如果所述交通标识为方向信号灯的箭头方向，且所述箭头方向为向右，确定所述无人 车是否进行右转。13.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，如果识别到的交通标识出现在无人车感 知范围内，确定所述无人车是否能根据所述交通标识做出相应反应包括:如果所述预设交通标识为以下任意一种:禁制掉头标志、禁止左转弯标志、铁路道口、 人行横道、桥梁、急弯、陡坡、隧道或者容易发生危险的路段确定所述无人车是否进行掉头。14.一种测试无人车正常运行的装置，其特征在于，包括:数据获取模块，用于获取无人车运行数据；场景识别模块，用于通过携带在无人车上的测试设备采集场景数据，以识别当前测试 场景；运行测试模块，用于根据所述运行数据确定所述无人车在所述当前测试场景下是否能 正常运行。15.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述场景识别模块具体用于，通过携带 在无人车上的摄像设备采集无人车所在环境的环境图像;场景识别单元，用于对所述环境 图像进行图像识别，根据图像识别的场景特征确定所述当前测试场景。16.根据权利要求14所述的装置，其特征在于，所述场景识别模块具体用于，通过携带 在无人车上的定位装置确定所述无人车所在位置;根据无人车位置以及场景位置地图，确 定所述无人车所处的当前测试场景。17.根据权利要求14-16任一所述的装置，其特征在于，所述场景识别模块具体用于，通 过携带在无人车上的测试设备采集场景数据;根据所述场景数据识别场景中的交通标识， 以确定所述当前测试场景。18.根据权利要求15或16所述的装置，其特征在于，所述运行测试模块具体用于，如果 当前测试场景为公共场所，则确定无人车的行驶速度是否在所述公共场所规定的预设速度 范围内，若是，则确定所述无人车在所述公共场所能正常运行，若否，则确定所述无人车在 所述公共场所不能正常运行。19.根据权利要求17所述的装置，其特征在于，所述运行测试模块具体用于，如果所述 当前测试场景中识别到的交通标识出现在无人车感知范围内，确定所述无人车是否能根据 所述交通标识做出相应反应，若是，则确定所述无人车在所述当前测试场景下能正常运行， 若否，则确定所述无人车在所述当前测试场景下不能正常运行。20.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述运行测试模块具体用于，如果所述 交通标识为禁止鸣笛标志确定所述无人车是否能做出以下任一种反应:停止鸣笛、停止鸣 笛并行驶至安全区、停止鸣笛后打双闪警示周边车辆直至行驶至安全区、以及停止鸣笛后 将车速降低到交通法规允许的最低速度缓慢行驶直到行驶到安全区。21.根据权利要求20所述的装置，其特征在于，所述运行测试模块还用于:在确定所述 无人车停止鸣笛之后，如果所述当前测试场景中识别到所述无人车的预设范围内出现行人 和/或车辆;确定所述无人车在所述行人和/或车辆出现的情况下是否依然执行停止鸣笛操 作。22.根据权利要求18或20所述的装置，其特征在于，所述运行测试模块具体用于，通过 分贝测试仪检测所述无人车是否执行停止鸣笛的操作。23.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述运行测试模块具体用于，如果所述 交通标识为机动车信号灯，且所述机动车信号灯为绿灯亮时，确定所述无人车是否通行;或 者如果所述交通标识为机动车信号灯，且所述机动车信号灯为黄灯亮时，确定已越过停止 线的所述无人车是否继续通行;或者如果所述交通标识为机动车信号灯，且所述机动车信 号灯为红灯亮时，确定所述无人车是否停止通行。24.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述运行测试模块具体用于，如果所述 交通标识为车道信号灯，且所述车道信号灯为绿色箭头灯亮时，确定所述无人车是否按当 前车道指示方向通行;或者如果所述交通标识为车道信号灯，且所述车道信号灯为红色叉 形灯或者箭头灯亮时，确定所述无人车是否停止在当前车道通行。25.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述运行测试模块具体用于，如果所述 交通标识为方向信号灯的箭头方向，且所述箭头方向为向左，确定所述无人车是否进行左 转;或者如果所述交通标识为方向信号灯的箭头方向，且所述箭头方向为向上，确定所述无 人车是否直行;或者如果所述交通标识为方向信号灯的箭头方向，且所述箭头方向为向右， 确定所述无人车是否进行右转。26.根据权利要求19所述的装置，其特征在于，所述运行测试模块具体用于，如果所述 预设交通标识为以下任意一种:禁制掉头标志、禁止左转弯标志、铁路道口、人行横道、桥 梁、急弯、陡坡、隧道或者容易发生危险的路段确定所述无人车是否进行掉头。
【文档编号】G01M17/007GK105954048SQ201610534299
【公开日】2016年9月21日
【申请日】2016年7月7日
【发明人】武毅
【申请人】百度在线网络技术（北京）有限公司