优化无人驾驶仿真场景创建的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种优化无人驾驶仿真场景创建的方法及装置。该方法包括：确定各无人驾驶仿真场景所对应的道路类型，道路类型中包含用于完成无人驾驶仿真场景所需的道路描述；根据道路类型中所包含的道路描述在地图上进行道路标记；根据道路类型对进行了道路标记的地图进行分解，得到与各无人驾驶仿真场景对应的子图集，子图集中包含道路类型以及道路地图数据。本发明专利技术实施例的方法，提高了创建无人驾驶仿真场景的效率。

【技术实现步骤摘要】
无人驾驶仿真场景的创建方法及装置
本专利技术实施例涉及计算机应用
，尤其涉及一种无人驾驶仿真场景的创建方法及装置。
技术介绍
无人驾驶汽车，即无人车，是一种集自动控制、视觉计算、体系结构等众多技术于一体的智能汽车，主要依靠车内的以计算机系统为主的驾驶控制系统来实现无人驾驶，在民用及军用等众多领域中有着广阔的应用前景。为了提高无人车的安全性，使其能够满足应用需求，对其进行大量测试是必不可少的。现有对于无人车的测试方式主要包括：构建无人车测试基地进行测试、在真实道路环境中进行测试、仿真测试等。相较于构建无人车测试基地进行测试，以及在真实道路环境中进行测试的高成本、高风险，仿真测试以其低成本、零风险成为无人车测试的一个重要手段。进行无人车仿真测试，首先需要创建无人驾驶仿真场景。地图是仿真场景创建依赖的基础，现有的无人驾驶仿真场景创建使用原始地图数据，通过人工查找符合仿真场景要求的道路位置，并依据仿真场景描述的主车和障碍车的位置及运动关系，通过界面操作分别完成主车和障碍车的行驶起始点、终止点及障碍车运行中的轨迹及速度设置。创建大量仿真场景时，需要人工进行多次查找。综上所述，现有无人驾驶仿真场景的创建方法创建仿真场景的效率低，无法满足无人车测试中所需的大量的、更新频率较高的仿真场景需求。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种无人驾驶仿真场景的创建方法及装置，用以解决现有无人驾驶仿真场景创建效率低的问题。第一方面，本专利技术实施例提供一种无人驾驶仿真场景的创建方法，包括：确定各无人驾驶仿真场景所对应的道路类型，道路类型中包含用于完成无人驾驶仿真场景所需的道路描述；根据道路类型中所包含的道路描述在地图上进行道路标记；根据道路类型对进行了道路标记的地图进行分解，得到与各无人驾驶仿真场景对应的子图集，子图集中包含道路类型以及道路地图数据。在一种可能的实现方式中，道路类型，包括下述一种或者多种道路描述：有无红绿灯、十字路口、丁字路口、单向单车道、单向双车道、单向三车道、直行路，有无人行道、左转专用道、右转专用道。在一种可能的实现方式中，根据道路类型中所包含的道路描述在地图上进行道路标记，包括下述标记过程中的一种或多种：对地图上的每一个路口进行标记；根据进入路口的四个方向的道路个数标记该路口是十字路还是丁字路；根据道路单向车道的个数标记该车道是单向单车道、单向双车道还是单向三车道；对任何两个不包含其它路口的路口之间的路段标记为直行路；根据路口周边元素是否包含左转专用道标记或者右转专用道标记，将车道标记左转专用道或者右转专用道；根据路口周边元素是否包含人行道标记，将道路标记为人行道。在一种可能的实现方式中，根据道路类型对进行了道路标记的地图进行分解，得到与各无人驾驶仿真场景对应的子图集，包括：针对每种道路类型，从进行了道路标记的地图中截取满足该道路类型的需求的子图；将满足该道路类型的需求的全部子图与该道路类型进行关联存储，形成与各无人驾驶仿真场景对应的子图集。在一种可能的实现方式中，从进行了道路标记的地图中截取满足该道路类型的需求的子图，包括：根据预设的截取控制参数，从进行了道路标记的地图中截取满足该道路类型的需求的子图。在一种可能的实现方式中，预设的截取控制参数，包括下述参数中的一种或多种：子图中心点位置、子图面积大小、子图形状。在一种可能的实现方式中，根据道路类型对进行了道路标记的地图进行分解，得到与各无人驾驶仿真场景对应的子图集之后，还包括：接收输入的无人驾驶场景信息；根据无人驾驶场景信息，确定道路类型；确定与道路类型对应的子图集；采用子图集进行无人驾驶场景的创建。在一种可能的实现方式中，确定与道路类型对应的子图集之前，还包括：获取子图集的过滤需求；确定与道路类型对应的子图集，包括：根据过滤需求对子图集进行过滤，得到过滤后的子图集。在一种可能的实现方式中，根据过滤需求对子图集进行过滤，得到过滤后的子图集，包括：根据过滤需求对子图集中的道路地图数据进行解析，确定不满足过滤需求的子图，并将子图从子图集中过滤掉，得到过滤后的子图集。第二方面，本专利技术实施例提供一种无人驾驶仿真场景的创建装置，包括：确定模块，用于确定各无人驾驶仿真场景所对应的道路类型，道路类型中包含用于完成无人驾驶仿真场景所需的道路描述；标记模块，用于根据道路类型中所包含的道路描述在地图上进行道路标记；分解模块，用于根据道路类型对进行了道路标记的地图进行分解，得到与各无人驾驶仿真场景对应的子图集，子图集中包含道路类型以及道路地图数据。第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括：存储器；处理器；以及计算机程序；其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如第一方面任一项所述的方法。第四方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行以实现如第一方面任一项所述的方法。本专利技术实施例提供的无人驾驶仿真场景的创建方法及装置，通过确定各无人驾驶仿真场景所对应的道路类型，根据道路类型中所包含的道路描述在地图上进行道路标记，根据道路类型对进行了道路标记的地图进行分解，得到与各无人驾驶仿真场景对应的子图集，子图集中包含道路类型以及道路地图数据。一个子图集中包括了大量符合无人驾驶仿真场景要求的道路位置，创建大量仿真场景时无需再通过人工进行多次查找，提高了无人驾驶仿真场景的创建效率。附图说明此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本专利技术的实施例，并与说明书一起用于解释本专利技术的原理。图1为本专利技术提供的无人驾驶仿真场景的创建方法一实施例的流程图；图2为本专利技术提供的无人驾驶仿真场景的创建方法又一实施例的流程图；图3为本专利技术提供的地图分解一实施例的示意图；图4为本专利技术提供的无人驾驶仿真场景的创建装置一实施例的结构示意图；图5为本专利技术提供的电子设备一实施例的结构示意图。通过上述附图，已示出本专利技术明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本专利技术构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本专利技术的概念。具体实施方式这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本专利技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本专利技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。本专利技术的说明书和权利要求书中的术语“包括”和“具有”以及它们任何变形，意图在于覆盖不排他的包含。例如包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备没有限定于已列出的步骤或单元，而是可选地还包括没有列出的步骤或单元，或可选地还包括对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本专利技术中的“第一”和“第二”只起标识作用，而不能理解为指示或暗示顺序关系、相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。“多个”是指两个或两个以上。“和/或”，描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。本专利技术的说明书中通篇提到的“一个实施例”或本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人驾驶仿真场景的创建方法，其特征在于，包括：确定各无人驾驶仿真场景所对应的道路类型，所述道路类型中包含用于完成无人驾驶仿真场景所需的道路描述；根据所述道路类型中所包含的道路描述在地图上进行道路标记；根据所述道路类型对进行了道路标记的地图进行分解，得到与所述各无人驾驶仿真场景对应的子图集，所述子图集中包含道路类型以及道路地图数据。

【技术特征摘要】
1.一种无人驾驶仿真场景的创建方法，其特征在于，包括：确定各无人驾驶仿真场景所对应的道路类型，所述道路类型中包含用于完成无人驾驶仿真场景所需的道路描述；根据所述道路类型中所包含的道路描述在地图上进行道路标记；根据所述道路类型对进行了道路标记的地图进行分解，得到与所述各无人驾驶仿真场景对应的子图集，所述子图集中包含道路类型以及道路地图数据。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述道路类型，包括下述一种或者多种道路描述：有无红绿灯、十字路口、丁字路口、单向单车道、单向双车道、单向三车道、直行路，有无人行道、左转专用道、右转专用道。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述道路类型中所包含的道路描述在地图上进行道路标记，包括下述标记过程中的一种或多种：对地图上的每一个路口进行标记；根据进入路口的四个方向的道路个数标记该路口是十字路还是丁字路；根据道路单向车道的个数标记该车道是单向单车道、单向双车道还是单向三车道；对任何两个不包含其它路口的路口之间的路段标记为直行路；根据路口周边元素是否包含左转专用道标记或者右转专用道标记，将车道标记左转专用道或者右转专用道；根据路口周边元素是否包含人行道标记，将道路标记为人行道。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述道路类型对进行了道路标记的地图进行分解，得到与所述各无人驾驶仿真场景对应的子图集，包括：针对每种道路类型，从进行了道路标记的地图中截取满足该道路类型的需求的子图；将满足该道路类型的需求的全部子图与该道路类型进行关联存储，形成与所述各无人驾驶仿真场景对应的子图集。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述从进行了道路标记的地图中截取满足该道路类型的需求的子图，包括：根据预设的截取控制参数，从进行了道路标记的地图中截取满足该道路类型的需求的子图。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈栋，
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