应用于无人驾驶汽车的测试场景构建方法和装置制造方法及图纸

本申请公开了应用于无人驾驶汽车的测试场景构建方法和装置。该方法的一具体实施方式包括：获取包含场景对象的路况图像，场景对象包括：道路对象、交通标识对象、车辆对象、行人对象；基于路况图像，获取场景对象的属性信息；基于场景对象和属性信息，构建无人驾驶汽车的测试场景。实现了利用真实的道路对象、交通标识对象、车辆对象、行人对象的属性构建无人驾驶汽车的测试场景，从而还原出真实的路况作为无人驾驶汽车的测试场景，进而提升对无人驾驶汽车的测试的准确性。

【技术实现步骤摘要】

本申请涉及人工智能领域，具体涉及无人驾驶汽车领域，尤其涉及应用于无人驾驶汽车的测试场景构建方法和装置。
技术介绍
车辆测试是提升车辆安全性的重要手段。在对车辆进行测试时，需要设置包含道路、车辆、行人等元素的测试场景，然后，对测试场景进行仿真，完成对车辆的测试。目前，在设置测试场景时，通常采用的方式为：以人工方式设置场景中的各个元素的位置、速度等属性。然而，当采用上述方式设置测试场景时，一方面，需要针对每一个元素的属性，设置元素所有可能出现的数值，导致开销巨大。另一方面，任意元素的属性因人工设置而引起的与实际情况的误差均会进一步增加整个测试场景的误差，导致测试场景失真，进而降低车辆测试的准确性。
技术实现思路
本申请提供了应用于无人驾驶汽车的测试场景构建方法和装置，用于解决上述
技术介绍
部分存在的技术问题。第一方面，本申请提供了应用于无人驾驶汽车的测试场景构建方法，该方法包括：获取包含场景对象的路况图像，场景对象包括：道路对象、交通标识对象、车辆对象、行人对象；基于路况图像，获取场景对象的属性信息；基于场景对象和属性信息，构建无人驾驶汽车的测试场景。第二方面，本申请提供了应用于无人驾驶汽车的测试场景构建装置，该装置包括：图像获取单元，配置用于获取包含场景对象的路况图像，场景对象包括：道路对象、交通标识对象、车辆对象、行人对
象；属性信息获取单元，配置用于基于路况图像，获取场景对象的属性信息；场景构建单元，配置用于基于场景对象和属性信息，构建无人驾驶汽车的测试场景。本申请提供的应用于无人驾驶汽车的测试场景构建方法和装置，通过获取包含场景对象的路况图像，场景对象包括：道路对象、交通标识对象、车辆对象、行人对象；基于路况图像，获取场景对象的属性信息；基于场景对象和属性信息，构建无人驾驶汽车的测试场景。实现了利用真实的道路对象、交通标识对象、车辆对象、行人对象的属性构建无人驾驶汽车的测试场景，从而还原出真实的路况作为无人驾驶汽车的测试场景，进而提升对无人驾驶汽车的测试的准确性。附图说明通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本申请的其它特征、目的和优点将会变得更明显：图1示出了根据本申请的应用于无人驾驶汽车的测试场景构建方法的一个实施例的流程图；图2示出了本申请中的对无人驾驶汽车的测试场景进行仿真的一个示例性原理图；图3示出了根据本申请的应用于无人驾驶汽车的测试场景构建装置的一个实施例的结构示意图；图4是适于用来实现本申请实施例的终端设备或服务器的计算机系统的结构示意图。具体实施方式下面结合附图和实施例对本申请作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关专利技术，而非对该专利技术的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关专利技术相关的部分。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本
申请。请参考图1，其示出了根据本申请的应用于无人驾驶汽车的测试场景构建方法的一个实施例的流程100。该方法包括以下步骤：步骤101，获取包含场景对象的路况图像。在本实施例中，可以预先选取出一些用于构建无人驾驶汽车的测试场景的场景对象，用于构建无人驾驶汽车的测试场景的场景对象可以包括但不限于：道路对象、交通标识对象、车辆对象、行人对象。在本实施例的一些可选的实现方式中，获取包含场景对象的路况图像包括：从第三方交通监控平台获取通过设置于城市道路的路口的摄像头采集到的路况图像。在本实施例中，路况图像可以为监控城市交通状况的第三方交通监控平台，例如交通管理局的交通监控平台通过设置于城市道路的各个路口的摄像头采集到的路况图像。设置于城市道路的各个路口的摄像头采集到的路况图像可以包含道路对象、道路上的交通标识对象、道路上的车辆对象、行人对象。交通标识对象可以包括但不限于：车道线、交通标志牌、指示标线、红绿灯。步骤102，基于路况图像，获取场景对象的属性信息。在本实施例中，场景对象的属性信息包括：拓扑结构、行进速度、行进方向、行进状态。在本实施例中，在通过步骤101获取到包含道路对象、道路对象上的车辆对象、行人对象等场景对象的路况图像之后，可以基于路况图像，获取场景对象的属性信息。在本实施例的一些可选的实现方式中，基于路况图像，获取场景对象的属性信息包括：从电子地图中获取与路况图像的拍摄位置对应的路段中的道路的拓扑结构、交通标识的位置；将拓扑结构、位置作为道路对象、交通标识对象的属性信息。在本实施例中，可以根据路况图像的拍摄位置，确定电子地图中拍摄位置对应的路段。然后，可以在电子地图中获取拍摄位置对应的路段的道路的拓扑结构、道路上的交通标识以及交通标识在道路上的位置。将道路的拓扑结构以及交通标识在道路上的位置作为道路对象、
交通标识对象的属性信息。从而获取到道路对象、交通标识对象的属性信息。在本实施例的一些可选的实现方式中，基于路况图像，获取场景对象的属性信息包括：分别确定路况图像中每一帧路况图像中的车辆对象、行人对象的位置；基于每一帧路况图像中的车辆对象和行人对象的位置，分别计算车辆对象和行人对象的行进速度、行进方向、行进状态；将车辆对象和行人对象的行进速度、行进方向、行进状态作为车辆对象和行人对象的属性信息。在本实施例中，可以首先对路况图像中的车辆对象和行人对象进行识别。例如，可以通过深度学习模型对路况图像中的车辆对象和行人对象进行识别。在对路况图像中的车辆对象和行人对象进行识别之后，可以确定车辆对象和行人对象在图像中的位置。然后，可以根据车辆对象和行人对象在图像中的位置以及采集图像的摄像头对应的坐标系与车辆对象和行人对象的位置对应的坐标系之间的对应关系，计算出车辆对象和行人对象的位置。在本实施例中，可以根据多个采集时间连续的路况图像中车辆对象和行人对象的位置，计算车辆对象和行人对象的行进速度、行进方向、行进状态。然后，将计算出的车辆对象和行人对象的行进速度、行进方向、行进状态作为车辆对象和行人对象的属性信息。从而获取到车辆对象和行人对象的行进速度、行进方向、行进状态等属性信息。在本实施例中，可以采用以下方式计算行进速度、行进方向：以计算车辆对象的行进速度、行进方向为例，对于车辆对象的行进速度，可以获取分别获取多个采集时间连续的多帧路况图像中的第一帧路况图像中车辆的轮廓的中心点的坐标和最后一帧路况图像中车辆的轮廓的中心点的坐标。然后，可以计算上述最后一个路况图像中车辆的轮廓的中心点的坐标与第一个路况图像中车辆的轮廓的中心点的坐标的差值。可以将该差值除多个采集时间连续的多帧路况图像对应的采集时间，即可得到该时间段内的车辆的平均速度。对于车辆对象的行进方向，可以根据车道线位置与车辆的位置，确定车辆的位置与车道线的偏移量，从而根据该偏移量，确定车辆的行进方向。可以基于上述
确定车辆对象的行进速度、行进方向的过程，确定行人对象的行进速度、行进方向。在本实施例中，可以采用以下方式计算车辆对象和行人对象的行进状态：以计算车辆对象的行进状态为例，可以根据采集时间相邻的路况图像中车辆的轮廓的中心点的坐标的变化，判断车辆的状态。例如，当两个采集时间相邻的路况图像中车辆的轮廓的中心点的坐本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种应用于无人驾驶汽车的测试场景构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取包含场景对象的路况图像，所述场景对象包括：道路对象、交通标识对象、车辆对象、行人对象；基于所述路况图像，获取所述场景对象的属性信息；基于所述场景对象和属性信息，构建无人驾驶汽车的测试场景。

【技术特征摘要】
1.一种应用于无人驾驶汽车的测试场景构建方法，其特征在于，所述方法包括：获取包含场景对象的路况图像，所述场景对象包括：道路对象、交通标识对象、车辆对象、行人对象；基于所述路况图像，获取所述场景对象的属性信息；基于所述场景对象和属性信息，构建无人驾驶汽车的测试场景。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取包含场景对象的路况图像包括：从第三方交通监控平台获取通过设置于城市道路的路口的摄像头采集到的路况图像。3.根据权利要求1-2之一所述的方法，其特征在于，基于所述路况图像，获取所述场景对象的属性信息包括：从电子地图中获取与所述路况图像的拍摄位置对应的路段中的道路的拓扑结构、交通标识的位置；将所述拓扑结构、位置作为所述道路对象、交通标识对象的属性信息。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，基于所述路况图像，获取所述场景对象的属性信息包括：分别确定路况图像中每一帧路况图像中的车辆对象和行人对象的位置；基于每一帧路况图像中的车辆对象和行人对象的位置，分别计算车辆对象和行人对象的行进速度、行进方向、行进状态；将车辆对象和行人对象的行进速度、行进方向、行进状态作为车辆对象和行人对象的属性信息。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在基于所述场景对象和属性信息，构建无人驾驶汽车的测试场景之后，所述方法还包括：基于所述属性信息，配置仿真器中与所述场景对象对应的仿真对象的属性；利用所述仿真器基于所述仿真对象对无人驾驶汽车的测试场景进行仿真。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述仿真器为开源车辆测试环境仿真框架OpenDrive。7.一种应用于无人驾驶汽车的测试场景构建装置，其特征在于，所述装置包括：图像获取单元，配...

【专利技术属性】
技术研发人员：韩峥，徐益，胡太群，韩枫慧，谭楚亭，
申请(专利权)人：百度在线网络技术北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11