一种交通流仿真场景的生成方法及装置与流程

本发明涉及自动驾驶的测试技术领域，尤其涉及一种交通流仿真场景的生成方法及装置。

背景技术：

智能网联汽车产业是汽车、电子、信息通讯、道路交通运输等行业深度融合的新型产业形态，智能网联汽车按照网联化等级可划分为驾驶辅助(da)、部分自动驾驶(pa)、有条件自动驾驶(ca)、高度自动驾驶(ha)、完全自动驾驶(fa)。自动驾驶汽车在上路前需要经过各种测试，如仅仅进行实车路测，不能覆盖到所有的驾驶场景，并且测试需要高额的时间成本与人力成本，因此在实车路测之前，需要进行仿真测试。

目前，公知的仿真测试是基于车辆行为进行定义场景，对交通流场景进行模拟，无法对自然驾驶原始数据准确还原。

技术实现要素：

针对现有技术存在的问题，本发明实施例提供一种交通流仿真场景的生成方法及装置。

第一方面，本发明实施例提供一种交通流仿真场景的生成方法，包括：

基于自车行驶过程中的自然驾驶数据，获取自车与目标车辆间的相对信息、自车的gps信息和osm地图信息；

基于自车与目标车辆间的相对信息、自车的gps信息和osm地图信息，生成交通流仿真场景。

进一步地，基于自车行驶过程中的自然驾驶数据，获取自车与目标车辆间的相对信息、自车的gps信息和osm地图信息，之前还包括：

获取自车中的摄像头和雷达在自车行驶过程中采集的can信号数据，并将所述can信号数据作为所述自然驾驶数据。

进一步地，基于自车行驶过程中的自然驾驶数据，获取自车与目标车辆间的相对信息，包括：

提取所述自然驾驶数据中的文本数据和视频流数据；

利用数值转换规则，将所述文本数据转换为目标车辆相对信息；

利用自动化标注方法，对所述视频流数据进行标注生成目标车辆标注信息；

将所述目标车辆相对信息和所述目标车辆标注信息进行融合，得到自车与目标车辆间的相对信息。

进一步地，将自车与目标车辆间的相对信息以json格式进行存储。

进一步地，所述目标车辆相对信息，包括：目标车辆类型、自车相对目标车辆观测角、目标车辆方位角、三维尺寸宽高长、目标车辆与自车间的纵向距离、目标车辆与自车间的横向距离。

进一步地，自车的gps信息包括：经度、纬度、航向角度、正东投影速度和正北投影速度。

进一步地，自车的osm地图信息基于自车的gps信息生成。

第二方面，本发明实施例提供一种交通流仿真场景的生成装置，包括：

信息获取模块，用于基于自车行驶过程中的自然驾驶数据，获取自车与目标车辆间的相对信息、自车的gps信息和osm地图信息；

交通流仿真场景生成模块，用于基于自车与目标车辆间的相对信息、自车的gps信息和osm地图信息，生成交通流仿真场景。

第三方面，本发明实施例提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如第一方面所提供的方法的步骤。

第四方面，本发明实施例提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面所提供的方法的步骤。

本发明实施例提供的一种交通流仿真场景的生成方法及装置，基于自车行驶过程中的自然驾驶数据，获取自车与目标车辆间的相对信息、自车的gps信息和osm地图信息；基于自车与目标车辆间的相对信息、自车的gps信息和osm地图信息，生成交通流仿真场景，通过自然驾驶数据自动生成交通流仿真场景的方法，不仅可以解决真实驾驶场景还原的问题，还能有效提升实车路测数据的复用性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的一种交通流仿真场景的生成方法流程图；

图2为本发明实施例提供的一种交通流仿真场景的生成装置的结构示意图；

图3为本发明实施例提供的一种电子设备的实体结构示意图。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

图1为本发明实施例提供的一种交通流仿真场景的生成方法流程图，如图1所述，该方法包括：

步骤101，基于自车行驶过程中的自然驾驶数据，获取自车与目标车辆间的相对信息、自车的gps信息和osm地图信息；

步骤102，基于自车与目标车辆间的相对信息、自车的gps信息和osm地图信息，生成交通流仿真场景。

具体地，为了解决上述由车辆行为进行场景定义，仿真场景不能准确还原真实交通流的问题，本发明实施例提供一种基于自然驾驶数据自动生成交通流仿真场景的方法，不仅可以解决真实驾驶场景还原的问题，还能有效提升实车路测数据的复用性。

首先，获取自车在行驶过程中采集到的自然驾驶数据，其中，自然驾驶数据至少包括文本数据和视频流数据，本发明实施例对自然驾驶数据所包括的具体内容不作限定。

然后，基于自然驾驶数据，获取自车与交通参与者也即目标车辆间的相对信息、自车的gps信息和osm地图信息，其中，自车与目标车辆间的相对信息用于描述交通参与者与自车间的实时关系，自车的gps信息用于描述自车驾驶轨迹，自车的osm地图用于描述自车所处的路网信息。

最后，将自车与目标车辆间的相对信息、自车的gps信息和osm地图信息导入仿真平台，生成交通流仿真场景。

本发明实施例提供的方法，基于自车行驶过程中的自然驾驶数据，获取自车与目标车辆间的相对信息、自车的gps信息和osm地图信息；基于自车与目标车辆间的相对信息、自车的gps信息和osm地图信息，生成交通流仿真场景，通过自然驾驶数据自动生成交通流仿真场景的方法，不仅可以解决真实驾驶场景还原的问题，还能有效提升实车路测数据的复用性。

基于上述任一实施例，基于自车行驶过程中的自然驾驶数据，获取自车与目标车辆间的相对信息、自车的gps信息和osm地图信息，之前还包括：获取自车中的摄像头和雷达在自车行驶过程中采集的can信号数据，并将所述can信号数据作为所述自然驾驶数据。

基于上述任一实施例，基于自车行驶过程中的自然驾驶数据，获取自车与目标车辆间的相对信息，包括：提取所述自然驾驶数据中的文本数据和视频流数据；利用数值转换规则，将所述文本数据转换为目标车辆相对信息；利用自动化标注方法，对所述视频流数据进行标注生成目标车辆标注信息；将所述目标车辆相对信息和所述目标车辆标注信息进行融合，得到自车与目标车辆间的相对信息。

基于上述任一实施例，将自车与目标车辆间的相对信息以json格式进行存储。

基于上述任一实施例，所述目标车辆相对信息，包括：目标车辆类型、自车相对目标车辆观测角、目标车辆方位角、三维尺寸宽高长、目标车辆与自车间的纵向距离、目标车辆与自车间的横向距离。

具体地，首先获取自车中的摄像头和雷达在自车行驶过程中采集的can信号数据，并将其作为自然驾驶数据，并根据仿真场景需要限定信号类型。

然后提取自然驾驶数据中的文本数据和视频流数据。对于文本数据，利用数值转换规则，将文本数据转换到特定仿真场景中坐标系数据体系中，得到目标车辆相对信息。其中，目标车辆相对信息包括目标车辆类型type、自车相对目标车辆观测角α、目标车辆方位角r_y、三维尺寸宽高长(w，h，l)、目标车辆与自车间的纵向距离lond、目标车辆与自车间的横向距离latd、中心点高度差δh。对于视频流数据，通过自动化标注软件对其进行标注，按照固定帧率生成目标车辆标注信息xml文件，具体是利用yolov3网络对视频流数据进行自动标注，以自动标注出目标车辆的二维标注框xmin、ymin、xmax、ymax。

其中，数值转换规则如下：

相对观测角度：基于can信号数据获取到自车与目标车辆中心点的连线与自车行驶方向的夹角θ，观测角为α＝π/2-θ。

基于can信号数据获取目标车行驶方向，行驶方向与坐标系x轴夹角为方位角度r_y。

解析自动化标注生成的xml文件获取目标车辆标注框信息，利用标注框长宽比例与can信号数据中车辆宽度信息换算出车辆高度信息h。

最后，将目标车辆相对信息和目标车辆标注信息进行融合，得到目标车辆帧信息列表[type，α，xmin，ymin，xmax，ymax，h，w，l，-latd,lond,r_y]，统计目标车辆出现周期帧数t与车辆类型，以周期t存储目标车辆帧信息构建json格式数据。

基于上述任一实施例，自车的gps信息包括：经度、纬度、航向角度、正东投影速度和正北投影速度。

基于上述任一实施例，自车的osm地图信息基于自车的gps信息生成。

具体地，基于gps信息中的gps起始位置确定osm地图信息。

综上，将以上描述自车与目标车辆间的相对信息的json文件，描述自车信息的gps信息和osm地图信息建立道路交通流导入仿真平台，实时生成交通流仿真场景。由于通过自然驾驶数据自动生成仿真场景，不仅可以解决真实驾驶场景还原的问题，还能有效提升实车路测数据的复用性。

基于上述任一实施例，图2为本发明实施例提供的一种交通流仿真场景的生成装置的结构示意图，如图2所示，该装置包括：

信息获取模块201，用于基于自车行驶过程中的自然驾驶数据，获取自车与目标车辆间的相对信息、自车的gps信息和osm地图信息；交通流仿真场景生成模块202，用于基于自车与目标车辆间的相对信息、自车的gps信息和osm地图信息，生成交通流仿真场景。

具体地，本发明实施例提供的装置具体用于执行上述方法实施例，本发明实施例对此不再进行赘述。本发明实施例提供的装置，基于自车行驶过程中的自然驾驶数据，获取自车与目标车辆间的相对信息、自车的gps信息和osm地图信息；基于自车与目标车辆间的相对信息、自车的gps信息和osm地图信息，生成交通流仿真场景，通过自然驾驶数据自动生成交通流仿真场景的方法，不仅可以解决真实驾驶场景还原的问题，还能有效提升实车路测数据的复用性。

图3为本发明实施例提供的一种电子设备的实体结构示意图，如图3所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)301、通信接口(communicationsinterface)302、存储器(memory)303和通信总线304，其中，处理器301，通信接口302，存储器303通过通信总线304完成相互间的通信。处理器301可以调用存储在存储器303上并可在处理器301上运行的计算机程序，以执行上述各实施例提供的方法，例如包括：基于自车行驶过程中的自然驾驶数据，获取自车与目标车辆间的相对信息、自车的gps信息和osm地图信息；基于自车与目标车辆间的相对信息、自车的gps信息和osm地图信息，生成交通流仿真场景。

此外，上述的存储器303中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明实施例的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-onlymemory)、随机存取存储器(ram，randomaccessmemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

本发明实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各实施例提供的传输方法，例如包括：基于自车行驶过程中的自然驾驶数据，获取自车与目标车辆间的相对信息、自车的gps信息和osm地图信息；基于自车与目标车辆间的相对信息、自车的gps信息和osm地图信息，生成交通流仿真场景。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。