[发明专利]面向自动驾驶决策规划系统仿真测试场景自动化生成方法有效
申请号: | 202010386871.7 | 申请日: | 2020-05-09 |
公开(公告)号: | CN111723458B | 公开(公告)日: | 2022-09-16 |
发明(设计)人: | 陈君毅;冯天悦;吴旭阳;刘力豪;邢星宇 | 申请(专利权)人: | 同济大学 |
主分类号: | G06F30/20 | 分类号: | G06F30/20;G06F30/18;G06F40/30;G06F30/13 |
代理公司: | 上海科盛知识产权代理有限公司 31225 | 代理人: | 孙永申 |
地址: | 200092 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 面向 自动 驾驶 决策 规划系统 仿真 测试 场景 自动化 生成 方法 | ||
本发明涉及一种面向自动驾驶决策规划系统仿真测试场景自动化生成方法,该方法包括以下步骤:步骤1:基于关键字的场景描述:根据用户需求,对需要描述的场景采用关键字进行语义描述;步骤2:将语义描述中的关键字数据化;步骤3:基于关键字数据化处理后的语义描述批量生成场景文件。与现有技术相比,本发明具有可以快速建立多样化的自动驾驶仿真场景等优点。
技术领域
本发明涉及自动驾驶测试领域,尤其是涉及一种面向自动驾驶决策规划系统仿真测试场景自动化生成方法。
背景技术
随着自动驾驶技术的发展,自动驾驶车辆测试已经成为了保证自动驾驶车辆安全性的重要环节,决策规划系统作为自动驾驶的核心,为了提高其测试的安全性和效率并降低测试成本,一般对其进行仿真测试,为此,需要建立用于自动驾驶决策规划系统仿真测试的仿真场景。
现有的仿真测试过程在生成场景时,需要进行详细的场景描述,降低了场景生成的效率,且过于详细的描述对于决策规划系统往往是不必要的,从而导致测试效率降低。
因此,如何高效、快速的生成多样化的自动驾驶仿真场景是现有技术亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种面向自动驾驶决策规划系统仿真测试场景自动化生成方法。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现:
一种面向自动驾驶决策规划系统仿真测试场景自动化生成方法,该方法包括以下步骤:
步骤1:基于关键字的场景描述:根据用户需求,对需要描述的场景采用关键字进行语义描述;
步骤2:将语义描述中的关键字数据化;
步骤3:基于关键字数据化处理后的语义描述批量生成场景文件。
进一步地,所述的步骤1中的关键字包括场景内的道路拓扑结构,场景内自车初始位置、他车初始位置和他车将进行的动作以及对应的触发条件,场景的终止条件。
进一步地,所述的道路拓扑结构包括直道、弯道、十字路口和匝道;所述的自车包括由决策规划算法控制的待测试车辆;所述的他车包括所述自车周边可能影响所述自车的决策规划算法控制的车辆。
进一步地,所述的自车初始位置包括所述自车所在的车道;所述他车初始位置包括所述他车相对于所述自车的方位;所述他车将进行的动作包括加速,减速,匀速,加速变道,减速变道,匀速变道,并包含相应的基本参数。
进一步地,所述的他车将进行的动作相应的基本参数包括加速动作的速度变化数值及持续时间、减速动作的速度变化数值及持续时间、匀速动作的速度数值、换道动作的持续时间、加速变道动作的加速动作及换道动作的基本参数组合、减速变道动作的减速动作及换道动作的基本参数组合。
进一步地,所述的触发条件包括基于时间触发、基于地点触发以及基于事件触发;所述的终止条件包括基于时间终止、基于地点终止以及基于事件终止。
进一步地,所述的步骤2具体包括:采用通用格式,将一个场景描述为一个对象,对象的第一个成员为道路拓扑结构,其值为场景对应的道路拓扑结构,然后将场景内车辆依次转化为对象内的成员,每个成员包含具体变量,变量依次为位置变量与动作变量。
进一步地,所述的通用格式包括JSON、XML和ProtoBuf;所述的道路拓扑结构的值包括道路拓扑结构对应的字符串;所述的位置变量包括所述场景内的所述道路拓扑结构中车辆可能占据的位置的编号;所述的动作变量包括动作名称转换为的同名字符串。
进一步地,所述的步骤3具体包括:对于给定的场景对象,通过读取其成员及变量值,遍历其变量值对应的参数空间得到全部场景,并根据自然驾驶数据分析得到的各参数的逻辑相关性,排除具有不合理参数关系的场景,保留有效场景,采用脚本批量化生成场景文件。
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