[发明专利]一种自主无人系统中的场景描述方法

权利要求书

1.一种自主无人系统中的场景描述方法，其特征在于，包括以下步骤：

（1）离线构建自主无人系统外部场景库与内部场景库，其中外部场景库包括外部场景要素类别库、运行情景库，内部场景库包括内部场景要素类别库；

（2）建立场景的拓扑结构语义库，描述场景要素相对自主无人系统的几何位置关系；

（3）建立场景的异常事件库，设置异常事件触发条件，并监测异常事件的发生，在异常事件发生时，对事件发生前后固定时间段内的感知数据进行全信息保存；

（4）获取自主无人系统的环境感知数据，提取出外部场景中的关键静态场景要素与动态场景要素，通过预定义的类来进行定义，以结构化语言的方式进行场景描述，并记录下相应的内部场景信息；

所述步骤（1）具体包括如下步骤：

（1.1）建立自主无人系统外部场景要素类别库，包括静态场景要素与动态场景要素，所述静态场景要素指环境中静止的物体及其属性特征值；所述动态场景要素指环境中活动的物体及其属性特征值；

建立场景执行信息、以及a. s库依据其情景特征包含不同的场景库

（1.2）建立自主无人系统内部场景要素类别库，包括设备的执行信息、以及控制系统与执行系统的内部状态信息；

（1.3）建立自主无人系统运行情景库，每个情景库包含其情景特有属性特征，并定义运行情景的天气属性；不同的运行情景库依据其情景特征包含不同的场景库；

在所述步骤（1.1）和步骤（1.2）中，所述的外部场景要素类别库与内部场景要素类别库，其中场景要素采用面向对象的思想，通过类来定义，场景要素类别库中预定义了部分类及其默认属性，类能够被继承，并且能够根据需要动态扩展其属性；

所述步骤（4）具体包括如下步骤：

（4.1）获取自主无人系统的多种环境感知数据，包括自主无人系统多种本地传感器所采集的数据，以及其他无人系统设备或物联网设备通过无线网络传递过来的数据；

（4.2）根据在所述步骤（4.1）中获取的环境感知数据，结合场景理解的结果信息，对场景冗余信息进行剔除，提取与自主无人系统行动决策相关的关键静态场景要素与动态场景要素；

（4.3）以结构化语言的方式进行场景描述，具备可视化复现特征，根据场景描述语言复现与无人系统决策相关的关键场景信息；

所述步骤（4.3）中以结构化语言的方式进行描述，结构化场景描述由声明或扩展了的场景要素实例语句、声明场景要素相对空间位置与偏移的语句构成，或导入由这些语句组成的其他文件；每个语句包括一个可选的成员列表，该成员列表从语句本身缩进一个单元，所述结构化场景描述语言的层次结构以及每个成员在该层次中的位置均由缩进严格表示。

2.根据权利要求1所述的自主无人系统中的场景描述方法，其特征在于，所述步骤（4.3）具体包括如下步骤：

（4.3.1）创建指代自主无人系统本体的对象ego，并作为场景的参考基点；所述参考基点指场景描述以及场景复原的出发点，本体对象的基本属性包括全局位置，视距，行进方向，速度，三维信息；

（4.3.2）建立本体坐标系，以自主无人系统本体为原点，以本体朝向为坐标轴方向，通过多种位置描述符，描述场景要素在本体坐标系中的相对位置；

（4.3.3）从自主无人系统的环境感知数据中提取静态场景要素，结合地图提供的先验信息，实现鲁棒精确的静态场景要素提取，利用预定义的场景库实例化场景中的要素实例；

（4.3.4）从自主无人系统的环境感知数据中提取动态场景要素，对视距内或感知范围内的活动物体的位置与运动状态，以及相应静态场景要素的上下文约束进行描述。