[发明专利]基于实车环境数据的自动驾驶仿真场景构建方法及装置

说明书

本发明涉及自动驾驶仿真技术领域，具体涉及基于实车环境数据的自动驾驶仿真场景构建方法及装置。方法包括以下步骤：获取自动驾驶实车环境的原始场景数据并进行预处理；从预处理后的原始场景数据中提取场景特征数据；获取自动驾驶实车环境所涉路段的地图信息并提取路段特征数据；对场景特征数据以及路段特征数据进行可视化，得出自动驾驶仿真场景，后续自车根据自动驾驶仿真场景，进行自车的测试。本发明的有益技术效果包括：能够大大提高场景真实性，且在标准的测试环境外可以测试更多实际的驾驶环境，具有可重复性强、覆盖范围广、安全性高的特点，从而降低成本，且有利于进一步提升后续自车测试的稳定性与可靠性。

技术领域

本发明涉及自动驾驶仿真技术领域，具体涉及基于实车环境数据的自动驾驶仿真场景构建方法及装置。

背景技术

近年来，能够实现降低成本、转化成本的自动驾驶仿真技术已成为解决自动驾驶规模化、商业化落地问题的一种重要途径，而自动驾驶场景作为该技术的开端，自然扮演着极为关键的角色。自动驾驶场景能够解决实验性路测场景有限的问题，在提升系统开发效率、产品落地进度等方面也发挥着重要作用。但是，当前的自动驾驶仿真场景的构建主要是基于相关的标准和交通规则，所构建的场景真实性不足，不能很好地覆盖实车行驶过程中各种复杂的、非典型的场景。为此，有必要研究能够实现低成本、高效率、考虑到动态场景元素数据、提高场景真实性的自动驾驶仿真场景构建方法。

如中国专利CN114880283A，公开日2022年8月9日，自动驾驶场景库的构建方法、装置、设备及存储介质。其中方法包括：获取自动驾驶场景构建文件集合，根据所述自动驾驶场景构建文件集合确定当前自动驾驶场景信息，所述当前自动驾驶场景信息包括当前可构建的自动驾驶场景库类型及其对应的场景类型数据；根据自动驾驶场景库需求以及所述当前自动驾驶场景信息，确定所需的外购场景数据集合；获取所述所需的外购场景数据集合；根据所述外购场景数据集合以及自动驾驶场景构建文件集合构建对应的自动驾驶场景库。该技术方案通过海量的自动驾驶场景库数据来构建虚拟场景，依赖于第三方所提供的外购场景信息与自有的信息提取技术，主要用于应对全面严格的自动驾驶测试验证要求。但是该技术方案适用于大规模、批量化处理场景库的建立，具有成本过高、专业性强、门槛高等特点，不适合一般企业的自建需求。

如中国专利CN111735639A，公开日2020年10月2日，一种面向智能网联汽车示范区的自动驾驶场景最小集生成方法。该方法包括如下步骤：S1，根据测试场景的道路要求，确定所述测试场景在智能网联汽车示范区中满足要求的对应道路；S2，将所述道路从分叉路口进行断点，计算每连续两个所述断点之间的距离；S3，获得完成全部所述测试场景的最优路径，并生成自动驾驶场景最小集。该技术方案可以在智能网联汽车示范区中合理的规划出一条尽可能涵盖更多测试场景的测试路径，并在最短的时间内完成所需的测试场景，所生成的场景尽可能涵盖更多低概率、复杂度高的场景，能够加速自动驾驶场景的生成进度。但值得注意的是，该技术方案主要依靠传感器数据来生成自动驾驶场景，考虑到了动态场景元素数据，提高了场景真实性，但该技术依赖于自车运动状态参数与路况的匹配程度参数，并没有解决自动驾驶仿真场景构建效率低的技术问题。

如中国专利CN110795819A，公开日2020年2月14日，自动驾驶仿真场景的生成方法和装置、存储介质。其中方法包括：依托于高精度地图和感知算法，利用了高精度地图和感知算法的生成结果，自动进行场景建模。首先，利用高精度地图中的道路信息，生成自动驾驶仿真场景中的虚拟路面，然后利用高精度地图和感知结果，生成道路上的其他场景元素，最后将自动驾驶仿真场景中的虚拟路面和场景元素融合，得到自动驾驶仿真场景，一定程度上解决了仅依靠高精度地图而生成的场景单一、真实性差等技术问题。但是该技术方案更适用于包括道路、基础交通设施和建筑物等静态场景元素的分析与提取，并未考虑到具有多约束、多类型行为模式特征的动态场景元素数据，具有一定局限性。

发明内容