[发明专利]一种基于事故数据的仿真危险场景的构建方法

说明书

本发明涉及一种基于事故数据的仿真危险场景的构建方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤1：通过相关设备获取事故视频数据，并记录数据来源；步骤2：分析事故视频数据中事故场景的构成要素，对造成事故的原因及参数进行识别；步骤3：根据场景的构成要素在仿真环境中重构场景，根据识别的参数进行参数的泛化和组合，在仿真环境中构建一系列相关的仿真场景；步骤4：在仿真环境中进行仿真测试，根据具体的被测对象制定对应的测试标准，根据测试标准筛选出危险场景。与现有技术相比，本发明具有解决无法通过事故数据直接确定关键参数的问题提高测试的效率等优点。

技术领域

本发明涉及自动驾驶汽车测试技术领域，尤其是涉及一种基于事故数据的仿真危险场景的构建方法。

背景技术

目前国内自动驾驶方面研发、测试发展非常迅速，在自动驾驶汽车的研发过程中，需要通过测试来考核自动驾驶系统的功能及性能，帮助开发人员发现系统功能的不足或缺陷，对其进行针对性的完善、优化。这些测试需要能够覆盖日常驾驶过程中的自然驾驶场景以及可能出现的事故工况场景，目前自动驾驶厂商主要采用道路测试的方法进行测试，这种测试方法在进行事故工况的测试时，测试成本高、周期长、安全风险大，能够覆盖的事故工况有限。而通过仿真测试的方法可以快速、高效的复现各种事故工况，可以大大提供测试的效率、提高测试的安全性、降低测试的成本，因此，设计出一种通过仿真方式构建危险场景的方法，对目前自动驾驶的测试技术领域来说是迫切需要的。

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基于事故数据的仿真危险场景的构建方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于事故数据的仿真危险场景的构建方法，该方法包括以下步骤：

步骤1：通过相关设备获取事故视频数据，并记录数据来源；

步骤2：通过事故视频数据中事故场景的构成要素获取造成事故的原因及关键参数；

步骤3：根据场景的构成要素在仿真环境中重构场景，根据关键参数进行参数的泛化和组合，在仿真环境中构建一系列相关的仿真场景；

步骤4：在仿真环境中进行仿真测试，根据具体的被测对象制定对应的测试指标，并筛选出危险场景。

所述的步骤2中，事故场景的构成要素包括道路结构信息、交通设施信息、自然环境信息和交通参与者信息。

所述的步骤3中，造成事故的关键参数包括天气因素、光照因素、遮挡、道路结构、突发状况和交通参与者状态。

所述的天气因素包括雨、雪、雾和霾。

所述的光照因素包括黎明、傍晚、白天、黑夜、逆光和旋光。

所述的遮挡包括车辆遮挡、树木遮挡和广告牌遮挡。

所述的道路结构包括十字路口、三岔路口、上坡、下坡和曲率过小的道路。

所述的突发状况包括行人闯红灯、前车急刹和电动自行车横穿马路。

所述的交通参与者包括状态速度和相对位置。

所述的步骤4中，测试指标包括设定的最小碰撞时间、车间时距和根据RSS责任敏感安全模型设定的相关指标，所述的根据RSS责任敏感安全模型设定的相关指标包括横向安全距离和纵向安全距离。

与现有技术相比，本发明具有以如下有益效果：

1、本发明以真实的事故数据为基础构建危险场景，通过分析事故场景的构成要素，在仿真环境中尽最大程度还原真实场景，确保场景的真实度；

2、本发明根据识别的关键参数进行参数的泛化与组合，确保场景参数覆盖了真实事故的参数范围，解决了无法通过事故数据直接确定关键参数的问题；