[发明专利]一种基于真实驾驶场景构造仿真轨迹数据的方法和装置在审

专利信息
申请号: 201911253127.3 申请日: 2019-12-09
公开(公告)号: CN111177887A 公开(公告)日: 2020-05-19
发明(设计)人: 朱敦尧;周风明;郝江波;李洋 申请(专利权)人: 武汉光庭信息技术股份有限公司
主分类号: G06F30/20 分类号: G06F30/20;G06K9/00;G07C5/08
代理公司: 武汉蓝宝石专利代理事务所(特殊普通合伙) 42242 代理人: 谢洋
地址: 430000 湖北省武汉市东湖开发区光谷软*** 国省代码: 湖北;42
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摘要:
搜索关键词: 一种 基于 真实 驾驶 场景 构造 仿真 轨迹 数据 方法 装置
【说明书】:

发明实施例提供一种基于真实驾驶场景构造仿真轨迹数据的方法和装置,该方法包括:基于复现真实驾驶场景时数据出现黑盒问题的时间段从真实驾驶场景视频中提取出驾驶场景描述参数;基于所述驾驶场景描述参数构造用于复现真实驾驶场景的采样字段数据,并将所述采样字段数据插入出现黑盒问题的原始字段数据集中。使用采样字段数据复现真实驾驶场景时,对复现真实驾驶场景中出现黑盒数据问题时,缺失字段数据的自动填补,使得仿真场景中的每一秒的数据变得完整,以便构建仿真场景能够使用这些字段数据复现出某段时间内的真实驾驶场景。

技术领域

本发明实施例涉及自动驾驶技术领域,尤其涉及一种基于真实驾驶场景构造仿真轨迹数据的方法和装置。

背景技术

随着移动互联网的流量天花板逐渐见顶,互联网与实体行业如农业、工业、建筑行业和服务行业等传统行业的数字融合将成为新的趋势,产业互联网结合5G和云计算等技术将加快实体经济转型。汽车作为产业互联网场景下必不可少的智能移动设备,随着新一代的汽车技术革命如新能源、智能网联、自动驾驶的创新,将结合不同落地场景打造可复制循环的商业模式闭环。

自动驾驶是指智能汽车通过安装配备在车上的传感器设备(包括2D摄影视觉感知、激光雷达、毫米波雷达等)感知汽车周围的驾驶环境,结合导航的高精度地图,进行快速的运算与分析,在不断模拟和深度学习潜在的路况环境并作出判断,进一步借助算法规划汽车最理想或最合适的行驶路线及方式,再通过芯片反馈给控制系统进行刹车、方向盘控制等实际操作动作。

目前自动驾驶已经处于高速发展的阶段,其对应系统的研发与测试也在迅速发展,但业界仍未就如何在现实世界中进行安全性测试达成一致。在现实道路中,因为未知的场景难以穷尽,那么在限定范围内的测试场景也因为道路、环境、交通参与者的组合众多而导致场景数量异常庞大,调查发现目前行业中现有的软件或平台均没有对测试场景进行用例的优选并输出比较直观的场景描述。对于自动驾驶汽车来讲,测试环境是在评价系统中占据重要一环,因为环境具有高度的不确定性、不可重复性、不可预测性和不可穷尽等特性,可以让被测对象处于所有可能遇到的场景,通过对无穷的行驶环境进行有限的映射,即形成仿真测试场景库,而构建仿真场景依据的数据和标准多种多样,在进行路测采集视频时,除了视频文件外,还有通过采样传感器导出的描述驾驶场景各个动作行为的字段数据,由于装置必然存在某段数据采集缺失的问题,会影响后续复现仿真场景。

发明内容

本发明实施例提供一种基于真实驾驶场景构造仿真轨迹数据的方法和装置,用以解决现有技术中复现真实驾驶场景中出现黑盒问题的问题。

第一方面,本发明实施例提供一种基于真实驾驶场景构造仿真轨迹数据的方法,包括:

基于复现真实驾驶场景时数据出现黑盒问题的时间段从真实驾驶场景视频中提取出驾驶场景描述参数;

基于所述驾驶场景描述参数构造用于复现真实驾驶场景的采样字段数据,并将所述采样字段数据插入出现黑盒问题的原始字段数据集中。

作为优选的,所述场景描述参数包括目标对象数量、目标对象类型、自车和目标对象动作行为参数、目标对象的距离、道路因素和天气因素。

作为优选的,自车和目标对象动作行为参数包括自车和目标对象动作行为,以及自车和目标对象动作行为的发生时间、发生次数和持续时间,自车和目标对象动作行为包括加速、转弯、变道、超车。

作为优选的,基于复现真实驾驶场景时数据出现黑盒问题的时间段从真实驾驶场景视频中提取出驾驶场景描述参数前,还包括:

对复现真实驾驶场景的数据进行过滤检测,若检测到某一时段数据值全为0或无数据,则判断该时段内数据存在黑盒问题。

作为优选的,基于复现真实驾驶场景时数据出现黑盒问题的时间段从真实驾驶场景视频中提取出驾驶场景描述参数前,还包括:

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