自动驾驶测试车的测试轨迹动态规划方法及系统技术方案

本公开提出了自动驾驶测试车的测试轨迹动态规划方法及系统，包括：对获取的测试场高精度地图进行信息提取，分成不同类型的路段，建立测试路段库；基于测试路段库的信息，依据测试规程，建立基本测试库，依据交通监控中筛选出的危险及事故视频建立危险库及极端库；测试车测试单元根据测试等级确定测试项目，生成全局测试路径，测试车测试路径按全局测试路径行驶，并通过装载的感知模块进行局部路径调整。本公开的技术方案中通过轨迹拼接，测试过程连贯流畅，测试高效，测试结果更系统准确，降低人力及时间成本。对不同被测车辆分等级测试，得到的测试数据更有价值。测试过程无需工作人员直接在测试场地内进行干预，测试安全性更高。

Dynamic Programming Method and System for Testing Trajectory of Automatic Driving Test Vehicle

This disclosure proposes a dynamic planning method and system for test trajectory of automatic driving test vehicle, which includes: extracting information from high-precision maps of test field, dividing them into different types of sections and establishing test section library; building basic test library based on test section library information, according to test rules, and building danger according to the screened danger and accident video in traffic monitoring. The test vehicle test unit determines the test items according to the test level, generates the global test path, and the test vehicle test path travels according to the global test path, and adjusts the local path by loading the perception module. In the technical scheme of the present disclosure, the test process is coherent and smooth, the test is efficient, the test results are more systematic and accurate, and the cost of manpower and time is reduced. The test data obtained from the grading test of different tested vehicles are more valuable. The testing process does not require staff to intervene directly in the testing site, so the testing safety is higher.

【技术实现步骤摘要】
自动驾驶测试车的测试轨迹动态规划方法及系统
本公开涉及自动驾驶测试
，特别是涉及自动驾驶测试车的测试轨迹动态规划方法及系统。
技术介绍
自动驾驶汽车发展迅速，自动驾驶技术是车辆工程发展的必趋势。自动驾驶技术契合环境友好理念，顺应社会发展高效低成本要求，更加便利于人们的工作与生活。自动驾驶技术包括定位，感知，决策及控制四大模块，其中定位模块获得车辆当前在具体地图中的精确位置，感知模块动态采集周围环境信息数据，决策模块将收集上来的定位与感知信息进行加工处理制定安全轨迹，控制模块根据决策模块下达的规划轨迹横纵向控制车辆运动。自动驾驶测试环节是对自动驾驶车辆安全上路的保证与通行证，当前国家大力推行自动驾驶测试场的建设，并下发了相关测试规程，为自动驾驶汽车的发展改进提供了依据。当前自动驾驶测试还不完善，测试环境单一，缺少真实路况模拟，与人工驾驶车辆混合行驶所遇到的问题不能很好再现；测试道路长，测试项目少，时间久，效率低；人员干预多，危险系数大；没有系统连贯的一次性测试流程。
技术实现思路
针对自动驾驶测试车的测试现状，本公开的实施例子提供了自动驾驶测试车的测试轨迹动态规划方法，为自动驾驶测试环节提供更加系统连贯的测试环境与流程，同时获得可靠的测试过程及结果数据反馈，提高测试中的安全性及有效性。为了实现上述目的，本公开采用以下技术方案：自动驾驶测试车的测试轨迹动态规划方法，包括：对获取的测试场高精度地图进行信息提取，分成不同类型的路段，建立测试路段库；基于测试路段库的信息，依据测试规程，建立基本测试库，依据交通监控中筛选出的危险及事故视频建立危险库及极端库；测试车测试单元根据测试等级确定测试项目，生成全局测试路径，测试车测试路径按全局测试路径行驶，并通过装载的感知模块进行局部路径调整。作为本公开的进一步的技术方案，在建立测试路段库时，所采用的技术手段包括：使用图像处理技术对高精度地图中的道路图像进行识别提取，提取高精度地图中车道属性，车道边线属性信息，提取车道交通设施信息；根据道路类型将道路分割成段，将包含道路段信息的道路段按行驶顺序排列，建立测试路段库。作为本公开的进一步的技术方案，建立基本测试库时，根据测试场实际信息，进行相应测试项目的轨迹的规划，所采用的技术手段包括：将测试规程中各测试项目中的测试场景及测试方法的信息进行提取，并计算每项测试所需路径长度；根据所要求的测试场景及测试方法，基于测试场车道建设标准，将测试车各测试项目行驶轨迹进行规划，生成带有测试参数的测试轨迹段；根据测试规程中的必测与选测要求，将测试轨迹进行分类，构成基本测试库。作为本公开的进一步的技术方案，依据交通监控中筛选出的危险及事故视频建立危险库及极端库，所采用的技术手段包括：在处理交通监控中筛选出的危险及事故视频，利用图像识别技术进行图像处理，输出现场道路类型、责任方行车轨迹及行车速度；根据测试场地实际信息，将该轨迹处理成符合本测试场实际情况的测试路径，将该路径及路径信息加入危险或极端库。作为本公开的更进一步的技术方案，具体在建立危险库及极端库时，分别获取危险行为但没造成事故的交通监控视频与造成交通事故的交通监控视频，对该视频画面进行图像处理；获取测试场对应路段信息，将责任方轨迹在符合测试场地标准下进行规划，得到一段测试轨迹，并将该轨迹及其轨迹信息，计入危险库或极端库；其中，存在危险行为但没造成事故的交通监控视频所对应的测试轨迹及其轨迹信息计入危险库，存在危险行为但造成事故的交通监控视频所对应的测试轨迹及其轨迹信息计入极端库。作为本公开的进一步的技术方案，测试准备阶段，测试车测试单元根据测试等级确定测试项目，生成全局测试路径，识别锁定被测车辆，并与控制中心通信。作为本公开的更进一步的技术方案，控制中心接收测试申请，控制中心根据测试申请决定测试等级，下达给测试车，并等待测试车与被测车辆上传准备完成信号；测试车测试准备，接收控制中心测试等级命令，根据测试库确定测试项目；根据测试时测试车行驶的路径顺序，按照基本测试库，危险库，极端库的次序，将各路径段适合的测试项目分别填入各段实际路径中；将各测试轨迹与实际测试道路进行调整融合，各段轨迹之间使用算法进行连接平滑，生成全局测试路径；测试车识别锁定指定被测车辆，向控制中心发送准备完成信号；控制中心接收两车准备完成信号，发送开始测试指令。作为本公开的更进一步的技术方案，将各路径段适合的测试项目分别填入各段实际路径中时，若某段路径适合多个测试项目，则按照测试项目所需路径长度之和不大于该段路径的原则，选取差值最小的测试项，剩余测试项在从后续路径中按该原则继续填入，直到将各测试项目全部填入测试道路。作为本公开的更进一步的技术方案，测试阶段，测试车接收控制中心开始测试指令，测试车测试路径按全局测试路径行驶，并且测试车上搭载传感器不断检测被测车行驶状况及路面信息，进行局部路经规划，以调整本测试车状态配合被测车辆达到要求的标准测试状态，直至测试结束。作为本公开的进一步的技术方案，测试车测试任务结束，测试结束指所有测试项目全部测试完成或由于被测车辆某一测试项目测试失败等原因而退出测试，测试车行驶至测试车等待区，等待控制中心下次信号的发送。本公开的实施例子还公开了自动驾驶测试车的测试轨迹动态规划系统，包括：相互通信的测试车及控制中心，其中，测试车包括测试单元、决策单元、感知单元及控制单元；所述控制中心在测试准备阶段，接收测试申请，根据测试申请信息确定测试等级，所述测试车的测试单元基于测试库信息，进行路径合成，识别并锁定目标车辆，发送准备完成信号至控制中心；所述控制中心在测试进行时，发送测试开始的指令，所述测试车决策单元按照全局测试路径进行测试，并接收感知单元所感知的环境信息，所述决策单元根据感知单元的感知信息进行局部路径的调整，将调整信息发送至控制单元，在控制单元的控制下调整测试路径；所述测试车在测试结束后，发送测试完成信号至控制中心。与现有技术相比，本公开的有益效果是：本公开的技术方案中建立测试路段库，并基于测试路段库进行进一步的处理，建立基本测试库，能够满足在测试规程中的基本的测试项目的要求，基于视频信息建立危险库及极端库，能够满足不同等级要求下的不同的测试要求。本公开的技术方案中将各测试轨迹与实际测试道路进行调整融合，各段轨迹之间使用算法进行连接平滑，生成全局测试路径，能够实现系统连贯的一次性测试流程，整体测试效率较高。本公开的技术方案中测试车测试路径按全局测试路径行驶，并通过装载的传感器进行局部路径调整，避免了在按照全局测试路径测试时所存在的实际路径与规划路径不一致的误差，实现测试精确高。本公开的技术方案中测试库更加系统与全面，不仅测试无人车的基本行驶能力，还通过还原危险及交通事故场景，达到在测试场内更全面有效的检测无人驾驶汽车面对与人工驾驶汽车混合行驶的复杂场景下的应变能力的目的。本公开的技术方案中通过轨迹拼接，可将整个测试环节一气呵成，测试过程连贯流畅，测试高效，测试结果更系统准确，降低人力及时间成本。对不同被测车辆分等级测试，使测试更有针对性，得到的测试数据更有价值。测试过程无需工作人员直接在测试场地内进行干预，测试安全性更高。附图说明构成本公开的一部分的说明书附图用来提供对本公开的进一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.自动驾驶测试车的测试轨迹动态规划方法，其特征是，包括：对获取的测试场高精度地图进行信息提取，分成不同类型的路段，建立测试路段库；基于测试路段库的信息，依据测试规程，建立基本测试库，依据交通监控中筛选出的危险及事故视频建立危险库及极端库；测试车测试单元根据测试等级确定测试项目，生成全局测试路径，测试车测试路径按全局测试路径行驶，并通过装载的感知模块进行局部路径调整。

【技术特征摘要】
1.自动驾驶测试车的测试轨迹动态规划方法，其特征是，包括：对获取的测试场高精度地图进行信息提取，分成不同类型的路段，建立测试路段库；基于测试路段库的信息，依据测试规程，建立基本测试库，依据交通监控中筛选出的危险及事故视频建立危险库及极端库；测试车测试单元根据测试等级确定测试项目，生成全局测试路径，测试车测试路径按全局测试路径行驶，并通过装载的感知模块进行局部路径调整。2.如权利要求1所述的自动驾驶测试车的测试轨迹动态规划方法，其特征是，在建立测试路段库时，所采用的技术手段包括：使用图像处理技术对高精度地图中的道路图像进行识别提取，提取高精度地图中车道属性，车道边线属性信息，提取车道交通设施信息；根据道路类型将道路分割成段，将包含道路段信息的道路段按行驶顺序排列，建立测试路段库。3.如权利要求1所述的自动驾驶测试车的测试轨迹动态规划方法，其特征是，建立基本测试库时，根据测试场实际信息，进行相应测试项目的轨迹的规划，所采用的技术手段包括：将测试规程中各测试项目中的测试场景及测试方法的信息进行提取，并计算每项测试所需路径长度；根据所要求的测试场景及测试方法，基于测试场车道建设标准，将测试车各测试项目行驶轨迹进行规划，生成带有测试参数的测试轨迹段；根据测试规程中的必测与选测要求，将测试轨迹进行分类，构成基本测试库。4.如权利要求1所述的自动驾驶测试车的测试轨迹动态规划方法，其特征是，依据交通监控中筛选出的危险及事故视频建立危险库及极端库，所采用的技术手段包括：在处理交通监控中筛选出的危险及事故视频，利用图像识别技术进行图像处理，输出现场道路类型、责任方行车轨迹及行车速度；根据测试场地实际信息，将该轨迹处理成符合本测试场实际情况的测试路径，将该路径及路径信息加入危险或极端库。5.如权利要4所述的自动驾驶测试车的测试轨迹动态规划方法，其特征是，具体在建立危险库及极端库时，分别获取危险行为但没造成事故的交通监控视频与造成交通事故的交通监控视频，对该视频画面进行图像处理；获取测试场对应路段信息，将责任方轨迹在符合测试场地标准下进行规划，得到一段测试轨迹，并将该轨迹及其轨迹信息，计入危险库或极端库；其中，存在危险行为但没造成事故的交通监控视频所对应的测试轨迹及其轨迹信息计入危险库，存在危险行为但造成事故的交通监控视频所对应的测试轨迹及其轨迹信息计入极端库。6.如权利要求1所述的自动驾驶测试车的测试轨迹动态规划方...

【专利技术属性】
技术研发人员：李研强，明钰，张子辉，
申请(专利权)人：山东省科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：山东,37