自动驾驶仿真测试的场景库构建方法、装置、设备及介质与流程

本技术涉及车辆，特别涉及一种自动驾驶仿真测试的场景库构建方法、装置、设备及介质。

背景技术：

1、自动驾驶是依靠人工智能、视觉计算、雷达、监控装置和全球定位系统协同合作，让计算机可以在没有任何人类主动操作下，自动安全地操作机动车辆，为了保证自动驾驶汽车的安全性，需要对自动驾驶汽车进行大量的实车道路测试。根据美国兰德公司的研究报告，要证明自动驾驶汽车的安全性，需要进行约50亿英里的公共道路测试，如果采用100辆车组成的车队每年365天每天24小时不间断地以25英里每小时的平均速度进行测试，大概需要225年。因此，若想要加速自动驾驶汽车快速、安全上路，需要在自动驾驶汽车测试评价方法上有所创新。基于场景的自动驾驶汽车虚拟仿真测试测试成本低、测试效率高、可重复性强且测试场景数量多，是未来自动驾驶汽车测试的重要手段。

2、相关技术中，自动驾驶汽车虚拟仿真测试的虚拟场景库的构建，需要基于实际道路上采集的数据进行清洗、标注、分类等过程。

3、然而，基于场景的自动驾驶汽车虚拟仿真测试行业刚刚起步，目前还没有完善的场景库数据和完整的场景体系，并且虚拟场景库的构建过程繁杂，具有局限性，亟待解决。

技术实现思路

1、本技术提供一种自动驾驶仿真测试的场景库构建方法、装置、设备及介质，以解决相关技术场景库构建繁杂，难以复现极端场景以及无法管理、充分利用场景库等问题，从而提高测试场景的有效性及后续测试的准确性。

2、本技术第一方面实施例提供一种自动驾驶仿真测试的场景库构建方法，包括以下步骤：

3、采集自动驾驶仿真测试的多个待创建场景；

4、基于预设的场景划分策略，将所述多个待创建场景划分为静态场景的逻辑路网、静态场景的路面特性和动态场景，并确定所述静态场景的逻辑路网对应的第一数据格式、所述静态场景的路面特性对应的第二数据格式和所述动态场景对应的第三数据格式；以及

5、根据所述第一数据格式、所述第二数据格式和所述第三数据格式分别对所述静态场景的逻辑路网、所述静态场景的路面特性和所述动态场景对应的待创建场景数据格式进行转换，并根据格式转换后的所述静态场景的逻辑路网、所述静态场景的路面特性和所述动态场景生成所述自动驾驶仿真测试的场景库。

6、根据上述技术手段，本技术提供一种符合国际标准、使用方便且完整的场景库构建方法，以及数据管理方法，从而提高测试场景的有效性及后续测试的准确性。

7、进一步地，在生成所述自动驾驶仿真测试的场景库之后，还包括：

8、接收用户发出的修改指令、分类指令和/或调度指令；

9、基于所述修改指令、所述分类指令和/或所述调度指令，对所述自动驾驶仿真测试的场景库进行修改、分类和/或调度。

10、根据上述技术手段，实现对场景库的界面维护、分类管理以及场景的调度，完善对场景库数据的管理。

11、进一步地，在生成所述自动驾驶仿真测试的场景库之后，还包括：

12、基于所述自动驾驶仿真测试的场景库，对接仿真平台进行模型在环环测试应用、软件在环环测试应用、硬件在环环测试应用或整车在环测试应用，得到仿真结果；

13、基于所述仿真结果，删除所述自动驾驶仿真测试的场景库中不满足测试条件的场景，并标注出所述自动驾驶仿真测试的场景库中满足预设危险条件的场景。

14、根据上述技术手段，针对单个测试场景的暴露度、危险性等进行描述，以便后续重点针对性进行测试，提升测试场景的有效性。

15、进一步地，所述根据所述第一数据格式、所述第二数据格式和所述第三数据格式分别对所述静态场景的逻辑路网、所述静态场景的路面特性和所述动态场景对应的待创建场景数据格式进行转换，包括：

16、将所述静态场景的逻辑路网对应的待创建场景的数据格式转化为所述第一数据格式；

17、将所述静态场景的路面特性对应的待创建场景的数据格式转化为所述第二数据格式；

18、将所述动态场景对应的待创建场景的数据格式转化为所述第三数据格式。

19、根据上述技术手段，将各种不同来源的原始场景数据，转化为统一格式的场景数据，方便不同自动驾驶仿真平台使用，亦方便对场景库数据的统一调度和管理。

20、进一步地，所述待创建场景包括自然驾驶数据场景、标准法规场景、功能安全场景、预期功能安全场景、危险事故场景、车对外界的信息交换v2x场景、专家经验场景和衍生场景中的至少两种。

21、根据上述技术手段，搭建完整的仿真测试的场景库，有利于自动驾驶领域的研发与测试，从而提高测试场景的有效性及后续测试的准确性。

22、本技术第二方面实施例提供一种自动驾驶仿真测试的场景库构建装置，包括：

23、采集模块，用于采集自动驾驶仿真测试的多个待创建场景；

24、处理模块，用于基于预设的场景划分策略，将所述多个待创建场景划分为静态场景的逻辑路网、静态场景的路面特性和动态场景，并确定所述静态场景的逻辑路网对应的第一数据格式、所述静态场景的路面特性对应的第二数据格式和所述动态场景对应的第三数据格式；以及

25、生成模块，用于根据所述第一数据格式、所述第二数据格式和所述第三数据格式分别对所述静态场景的逻辑路网、所述静态场景的路面特性和所述动态场景对应的待创建场景数据格式进行转换，并根据格式转换后的所述静态场景的逻辑路网、所述静态场景的路面特性和所述动态场景生成所述自动驾驶仿真测试的场景库。

26、进一步地，在生成所述自动驾驶仿真测试的场景库之后，所述生成模块，还用于：

27、接收用户发出的修改指令、分类指令和/或调度指令；

28、基于所述修改指令、所述分类指令和/或所述调度指令，对所述自动驾驶仿真测试的场景库进行修改、分类和/或调度。

29、进一步地，在生成所述自动驾驶仿真测试的场景库之后，所述生成模块，还用于：

30、基于所述自动驾驶仿真测试的场景库，对接仿真平台进行模型在环环测试应用、软件在环环测试应用、硬件在环环测试应用或整车在环测试应用，得到仿真结果；

31、基于所述仿真结果，删除所述自动驾驶仿真测试的场景库中不满足测试条件的场景，并标注出所述自动驾驶仿真测试的场景库中满足预设危险条件的场景。

32、进一步地，所述生成模块，具体用于：

33、将所述静态场景的逻辑路网对应的待创建场景的数据格式转化为所述第一数据格式；

34、将所述静态场景的路面特性对应的待创建场景的数据格式转化为所述第二数据格式；

35、将所述动态场景对应的待创建场景的数据格式转化为所述第三数据格式。

36、进一步地，所述待创建场景包括自然驾驶数据场景、标准法规场景、功能安全场景、预期功能安全场景、危险事故场景、车对外界的信息交换v2x场景、专家经验场景和衍生场景中的至少两种。

37、本技术第三方面实施例提供一种电子设备，包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序，以实现如上述实施例所述的自动驾驶仿真测试的场景库构建方法。

38、本技术第四方面实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行，以用于实现如上述实施例所述的自动驾驶仿真测试的场景库构建方法。

39、由此，本技术提供一种符合国际标准、使用方便且完整的场景库构建方法，以及数据管理方法，通过场景划分策略将自动驾驶仿真测试的多个待创建场景划分为静态场景的逻辑路网、静态场景的路面特性和动态场景，将三种场景类型分别按照对应的数据格式进行创建和保存，从而生成自动驾驶仿真测试的场景库。由此，解决了相关技术场景库构建繁杂，难以复现极端场景以及无法管理利用场景库等问题，进一步完善对自动驾驶领域的研发测试。

40、本技术附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本技术的实践了解到。