[发明专利]一种泊车场景虚拟重构方法

说明书

本发明涉及智能网联汽车泊车系统测试评价领域，具体涉及一种泊车场景虚拟重构方法，根据在已提取泊车位场景数据的情况下，对泊车位场景中各元素进行统计和分析，获取场景中各元素的概率分布以及相互之间的联合概率分布，通过泊车场景虚拟重构方法可对概率空间进行扩充，获得具有高丰富度的虚拟泊车场景测试工况，建立完备的泊车虚拟测试场景，解决标准测试工况中条件单一，无法准确的对自动泊车系统进行测试的问题，本发明主要用于对自动泊车系统进行测试。

技术领域

本发明涉及智能网联汽车泊车系统测试评价领域，具体涉及一种泊车场景虚拟重构方法。

背景技术

随着智能网联汽车技术的逐渐发展,智能驾驶系统逐渐取代了人类驾驶员的部分驾驶任务。其中智能网联汽车自主泊车系统的开发也得到了更进一步的发展。随着自主泊车系统技术的成熟与推广，对该系统进行测试显得至关重要。

目前，主要的测试工况均来自国标和国际标准，但是标准测试工况中条件单一，测试方法过于理想化，对于自动泊车系统的测试远远无法满足对算法边界条件的测试，导致产品性能无法得到有效验证，优化升级困难。

发明内容

本发明的目的在于提供一种泊车场景虚拟重构方法，可重构无限量的虚拟泊车场景测试工况，解决标准测试工况中条件单一，无法准确的对自动泊车系统进行测试的问题。

为解决上述技术问题，本发明提供的基础方案如下：

一种泊车场景虚拟重构方法，包括以下步骤：

泊车参数存储步骤：在数据库中存储泊车场景中各类别的泊车参数信息；

泊车场景元素降维步骤：调取数据库内泊车场景中各类别的泊车参数信息，将泊车参数信息中，非显著性参数筛除，并将筛除非显著性参数后的降维泊车参数信息发送给数据库存储；

泊车场景元素联合概率统计步骤：统计数据库中各降维泊车参数信息之间的概率分布关系，生成联合概率分布模型信息，并发送给数据库存储；

泊车场景扩充步骤：根据数据库中联合概率分布模型信息，对泊车场景中各类别的泊车参数信息中的数据量进行扩充，并生成泊车参数扩充信息；

场景虚拟重构步骤：根据泊车参数扩充信息，参数化重构泊车场景。

本发明技术方案的有益效果为：

1、通过将泊车参数信息中非显著性参数筛除，在保证了整个测试工况准确性的情况下，降低了算法的运算量，提高了测试效率。其中非显著性参数依赖于数理统计中的显著评定标准，一般以％5作为显著评定标准，小于％5这个评定标准的为非显著性参数。

2、通过对数据库中各降维泊车参数信息进行统计学分析，统计出各相关的降维泊车参数信息之间的联合概率分布，通过联合概率分布模型就可得出各降维泊车参数之间的关联性大小，有利于在泊车场景扩充时，可根据此联合概率分布模型得到与真实的泊车参数相似的泊车参数扩充信息。

3、通过泊车参数扩充信息，就可重构无限量的虚拟泊车场景测试工况，解决标准测试工况中条件单一，无法准确的对自动泊车系统进行测试的问题。

进一步，还包括：

泊车场景分析步骤：根据数据库中降维泊车参数信息，提取出典型泊车参数信息；

所述场景虚拟重构步骤：还根据典型泊车参数信息，参数化重构出典型泊车场景。

由于在真实环境中进行自动泊车系统工况测试时，若想进行无限多次的工况测试并不现实，因此需要提取出最具典型代表性的典型泊车参数信息，用于真实的泊车场景测试，便于在真实环境中进行自动泊车系统的工况测试。

进一步，所述泊车场景元素降维步骤中通过系统聚类算法将泊车参数信息中非显著性参数筛除。