[发明专利]混合场景下车辆在环的自动驾驶车辆测试方法、系统及装置

说明书

本发明公开了一种混合场景下车辆在环的自动驾驶车辆测试方法、系统及装置，方法包括步骤：基于语义地图生成3D场景模型；真实车辆在配置障碍物的真实场景下获取车载传感器数据，并对所述车载传感器数据进行预处理，在仿真场景中配置行人、车辆以及动静态障碍物信息，使用基于激光雷达测距的车辆避障及多车交互，形成虚拟交通流；将仿真场景中配置的障碍物信息处理为感知结果融合后作为仿真中的感知结果；将所述仿真场景中的感知结果与真实场景中预处理过的传感器数据融合处理得到车辆的控制指令，真实车辆执行所述控制指令在所述仿真场景与真实场景中发生移动，更新所述仿真场景中的感知结果以及真实场景中多传感器感知结果并反馈，形成测试环路。

技术领域

本发明属于自动驾驶车辆测试技术领域，具体涉及一种混合场景下车辆在环的自动驾驶车辆测试方法、系统及装置。

背景技术

自动驾驶车辆实际应用之前必须保证其稳定性和安全性，这需要对软件、硬件、所有可能出现的意外情况进行全面、反复的测试。一辆自动驾驶车辆至少包含车辆、传感器、计算单元、操作系统、算法软件等多个组成部分。对于传统的车辆，制造商通过数百万公里的实际道路测试来发现纠正车辆问题，然而这种方法对于自动驾驶车辆这样一个软硬件结合的多部件系统危险且耗时，因此，大家都在寻找一种安全可靠、低成本、可重复的自动驾驶车辆测试方法。

对于无人驾驶车辆，虚拟或硬件在环仿真是道路试验的必要前提。纯仿真的测试方法在仿真环境中构建车辆的动力学模型，通过配置相关传感器和控制器模拟真实车辆行驶过程，该方法可以重复测试各种场景下的感知、决策、规划和控制能力，但是不能测试车辆的硬件部分。Hardware in the loop的测试方法测试软件和硬件的兼容性和可靠性，测试了部分或全部硬件的功能，但是忽略了实际道路环境。增强现实和混合现实技术的应用实现了基于真实的道路构建虚实结合的场景，测试自动驾驶系统在真实车辆上的表现，该方法给自动驾驶车辆在安全的环境下提供更多更安全有效的测试可能，然而现阶段该方法的应用还不够成熟。

发明内容

为了克服现有技术中自动驾驶车辆仿真测试的危险系数高、测试成本高、场景难以复现或者高度依赖测试场地等问题，本发明提供一种在虚拟和现实结合的混合场景下，支持车辆在环路的灵活的自动驾驶车辆测试方法、系统及装置。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是，一种混合场景下车辆在环的自动驾驶车辆测试方法，包括以下步骤：

S1，获取语义地图；

S2，基于S1所述语义地图生成3D场景模型，将所述3D场景模型作为仿真场景的背景环境；

S3，在真实场景中配置障碍物；

S4，真实车辆在S3所述真实场景下获取车载传感器数据，并对所述车载传感器数据进行预处理，

S5，在S2所述仿真场景中配置行人、车辆以及动静态障碍物信息,使用基于激光雷达测距的车辆避障及多车交互，形成虚拟交通流；

S6，将仿真场景中配置的行人、车辆、动静态障碍物信息处理为感知结果融合后的数据形式UFDF，作为仿真中的感知结果；

S7，将S6所得仿真场景中的感知结果与真实场景中预处理过的传感器数据合并形成统一的融合数据格式；

S8，将S7所得融合数据经无人驾驶车辆的规划决策方法处理得到车辆的控制指令；

S9，真实车辆执行S8所得控制指令在所述仿真场景与真实场景中发生移动，更新所述仿真场景中的感知结果以及真实场景中多传感器感知结果，将所述仿真场景中的感知结果返回至S4，同时将真实场景中多传感器感知结果返回至S6，形成测试环路。

S1中，自行搭建或根据真实场景的高精度点云地图构建语义地图。

S3中所述障碍物包括但不限于水马和锥形标。