一种无人驾驶的仿真方法及装置制造方法及图纸

本申请公开了一种无人驾驶的仿真方法及装置，在该方法中读取预先存储的同一仿真环境对应的各传感器数据集，并根据仿真车辆传感器的探测范围和记录的各传感器数据集对应的实际车辆传感器的探测范围，在各传感器数据集中选取仿真数据集，而后，针对该仿真车辆传感器的每个单位探测范围，在该仿真数据集包含的传感器数据中，确定该单位探测范围对应的传感器数据，根据每个单位探测范围对应的传感器数据，得到仿真数据，并根据该仿真数据对仿真车辆进行仿真。该方法无需进行三维建模，无需要求仿真时仿真车辆与实际车辆的状态相一致，提高仿真的灵活性。同时选取出的仿真数据集是实际车辆所采集到的真实数据，有效的保证了仿真的真实性。

An Unmanned Driver Simulation Method and Device

【技术实现步骤摘要】
一种无人驾驶的仿真方法及装置
本申请涉及无人驾驶
，尤其涉及一种无人驾驶的仿真方法及装置。
技术介绍
目前的无人驾驶仿真方法主要包括两种，一种是三维建模仿真，另一种是实采数据回放仿真。三维建模仿真需要预先对被仿区域进行1:1等比例三维建模，得到三维的虚拟仿真环境。在仿真过程中，根据摄像头、雷达等传感器当前的空间位置及姿态，基于虚拟环境中的三维模型数据，输出传感器采集到的传感器数据，并将该传感器数据输入到自动驾驶系统中，得到仿真结果。实采数据回放仿真需要预先驾驶车辆在被仿区域按照预定路线行驶，然后使用车上摄像头、雷达等传感器对行驶轨迹上的图像、点云等信息进行采集，并将采集到的传感器数据保存到数据库中。在仿真过程中，将传感器数据从数据库中读取出来，然后按照时间先后顺序依次将读取的传感器数据输入到自动驾驶系统中，得到仿真结果。但是，三维建模仿真在建立三维的虚拟仿真环境时，若使用软件自动建模，则会导致建立的三维模型精度较低，当前主流的三维引擎渲染效果较差，若采用人工手动建模，则工作量较大。另外，此方法在仿真时输出的传感器数据过于理想，与实际的传感器数据偏差较大，导致仿真结果准确性较低。而对于实采数据回放仿真方法来说，由于其使用的传感器数据是实际车辆在相对固定的状态下(如，车辆的速度、行驶轨迹、传感器的朝向等)采集到的，因此要求仿真时仿真车辆与实际车辆的状态一致，这就降低了仿真的灵活性和真实度。
技术实现思路
本申请实施例提供一种无人驾驶的仿真方法及装置，用以部分解决现有技术中存在的上述问题。本申请采用下述技术方案：本申请提供了一种无人驾驶的仿真方法，包括：读取预先存储的同一仿真环境对应的各传感器数据集，其中，不同的传感器数据集中的传感器数据是不同状态下的实际车辆在所述仿真环境中采集到的；根据仿真车辆传感器的探测范围和记录的所述各传感器数据集对应的实际车辆传感器的探测范围，在所述各传感器数据集中选取仿真数据集；针对所述仿真车辆传感器的每个单位探测范围，在所述仿真数据集包含的传感器数据中，确定该单位探测范围对应的传感器数据；根据所述每个单位探测范围对应的传感器数据，得到仿真数据，并根据所述仿真数据对仿真车辆进行仿真。可选地，针对每个传感器数据集，该传感器数据集中包含点云数据和图像数据。可选地，预先存储同一仿真环境对应的各传感器数据集，具体包括：针对实际车辆的不同状态，获取实际车辆在该状态下行驶在所述仿真环境中时采集到的点云数据和图像数据；根据所述点云数据的空间坐标、采集到所述点云数据的雷达的探测范围以及采集到所述图像数据的摄像头的探测范围，确定所述图像数据的空间坐标；存储所述点云数据、所述图像数据、所述点云数据的空间坐标和所述图像数据的空间坐标。可选地，根据所述点云数据的空间坐标、采集到所述点云数据的雷达的探测范围以及采集到所述图像数据的摄像头的探测范围，确定所述图像数据的空间坐标，具体包括：针对所述图像数据中的每个像素，根据所述摄像头的探测范围，确定该像素对应的空间射线；判断该像素对应的空间射线与所述雷达的探测范围是否存在交点；若存在，则将所述交点对应的点云数据的空间坐标，确定为该像素的空间坐标；否则，根据所述实际车辆在该状态下的状态参数以及所述图像数据，确定该像素的空间坐标。可选地，根据仿真车辆传感器的探测范围和记录的所述各传感器数据集对应的实际车辆传感器的探测范围，在所述各传感器数据集中选取仿真数据集，具体包括：确定仿真车辆传感器的探测范围和所述各传感器数据集对应的实际车辆传感器的探测范围的重合度；根据仿真车辆传感器的探测范围和所述各传感器数据集对应的实际车辆传感器的探测范围的重合度，在所述各传感器数据集中选取仿真数据集。可选地，针对所述仿真车辆传感器的每个单位探测范围，在所述仿真数据集包含的传感器数据中，确定该单位探测范围对应的传感器数据，具体包括：确定所述仿真数据集包含的点云数据对应的雷达的探测范围；针对所述仿真车辆的摄像头的每个单位探测范围，确定该单位探测范围对应的空间射线与确定的雷达的探测范围的交点；确定所述交点对应的点云数据的空间坐标；在所述仿真数据集包含的图像数据中，确定所述空间坐标对应的像素，作为所述仿真车辆的摄像头在该单位探测范围探测到的传感器数据。可选地，针对所述仿真车辆传感器的每个单位探测范围，在所述仿真数据集包含的传感器数据中，确定该单位探测范围对应的传感器数据，具体包括：确定所述仿真数据集包含的点云数据对应的雷达的探测范围；针对所述仿真车辆的雷达的每个单位探测范围，确定该单位探测范围对应的空间射线与仿真数据集包含的点云数据对应的雷达的探测范围的交点；将所述交点对应的点云数据作为所述仿真车辆的雷达在该单位探测范围探测到的传感器数据。本申请提供了一种无人驾驶的仿真装置，包括：读取模块，用于读取预先存储的同一仿真环境对应的各传感器数据集，其中，不同的传感器数据集中的传感器数据是不同状态下的实际车辆在所述仿真环境中采集到的；选取模块，用于根据仿真车辆传感器的探测范围和记录的所述各传感器数据集对应的实际车辆传感器的探测范围，在所述各传感器数据集中选取仿真数据集；确定模块，用于针对所述仿真车辆传感器的每个单位探测范围，在所述仿真数据集包含的传感器数据中，确定该单位探测范围对应的传感器数据；仿真模块，用于根据所述每个单位探测范围对应的传感器数据，得到仿真数据，并根据所述仿真数据对仿真车辆进行仿真。本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述无人驾驶的仿真方法。本申请提供了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现上述无人驾驶的仿真方法。本申请采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：从上述方法中可以看出，读取预先存储的同一仿真环境对应的各传感器数据集，并根据仿真车辆传感器的探测范围和记录的各传感器数据集对应的实际车辆传感器的探测范围，在各传感器数据集中选取仿真数据集，而后，针对该仿真车辆传感器的每个单位探测范围，在该仿真数据集包含的传感器数据中，确定该单位探测范围对应的传感器数据，根据每个单位探测范围对应的传感器数据，得到仿真数据，并根据该仿真数据对仿真车辆进行仿真。相对于现有技术来说，本申请提供的无人驾驶的仿真方法，无需进行三维建模，并且，在对仿真车辆进行仿真时，无需要求仿真时仿真车辆与实际车辆的状态相一致，从而有效的提高了仿真的灵活性。与此同时，在给定仿真车辆传感器的探测范围下，即可以确定出该探测范围对应的实际车辆所采集到的传感器数据集有哪些。也就是说，通过仿真车辆传感器的探测范围所选取出的仿真数据集实际上即是实际车辆所采集到的真实数据，所以，在对仿真车辆进行仿真时，无需通过仿真车辆进行实采数据，因此，在极大提高了仿真效率的同时，也有效的保证了仿真的真实性。附图说明此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1为本申请实施例中一种无人驾驶的仿真方法的流程示意图；图2为本申请实施例提供的通过像素的空间射线确定该像素的空间坐标的示意图；图3为本申请实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种无人驾驶的仿真方法，其特征在于，所述方法包括：读取预先存储的同一仿真环境对应的各传感器数据集，其中，不同的传感器数据集中的传感器数据是不同状态下的实际车辆在所述仿真环境中采集到的；根据仿真车辆传感器的探测范围和记录的所述各传感器数据集对应的实际车辆传感器的探测范围，在所述各传感器数据集中选取仿真数据集；针对所述仿真车辆传感器的每个单位探测范围，在所述仿真数据集包含的传感器数据中，确定该单位探测范围对应的传感器数据；根据所述每个单位探测范围对应的传感器数据，得到仿真数据，并根据所述仿真数据对仿真车辆进行仿真。

【技术特征摘要】
1.一种无人驾驶的仿真方法，其特征在于，所述方法包括：读取预先存储的同一仿真环境对应的各传感器数据集，其中，不同的传感器数据集中的传感器数据是不同状态下的实际车辆在所述仿真环境中采集到的；根据仿真车辆传感器的探测范围和记录的所述各传感器数据集对应的实际车辆传感器的探测范围，在所述各传感器数据集中选取仿真数据集；针对所述仿真车辆传感器的每个单位探测范围，在所述仿真数据集包含的传感器数据中，确定该单位探测范围对应的传感器数据；根据所述每个单位探测范围对应的传感器数据，得到仿真数据，并根据所述仿真数据对仿真车辆进行仿真。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，针对每个传感器数据集，该传感器数据集中包含点云数据和图像数据。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，预先存储同一仿真环境对应的各传感器数据集，具体包括：针对实际车辆的不同状态，获取实际车辆在该状态下行驶在所述仿真环境中时采集到的点云数据和图像数据；根据所述点云数据的空间坐标、采集到所述点云数据的雷达的探测范围以及采集到所述图像数据的摄像头的探测范围，确定所述图像数据的空间坐标；存储所述点云数据、所述图像数据、所述点云数据的空间坐标和所述图像数据的空间坐标。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述点云数据的空间坐标、采集到所述点云数据的雷达的探测范围以及采集到所述图像数据的摄像头的探测范围，确定所述图像数据的空间坐标，具体包括：针对所述图像数据中的每个像素，根据所述摄像头的探测范围，确定该像素对应的空间射线；判断该像素对应的空间射线与所述雷达的探测范围是否存在交点；若存在，则将所述交点对应的点云数据的空间坐标，确定为该像素的空间坐标；否则，根据所述实际车辆在该状态下的状态参数以及所述图像数据，确定该像素的空间坐标。5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据仿真车辆传感器的探测范围和记录的所述各传感器数据集对应的实际车辆传感器的探测范围，在所述各传感器数据集中选取仿真数据集，具体包括：确定仿真车辆传感器的探测范围和所述各传感器数据集对应的实际车辆传感器的探测范围的重合度；根据仿真车辆传感器的探测范围和所述各传感器数据集对应的实际车辆传感器的探测范...

【专利技术属性】
技术研发人员：董立龙，冯建华，
申请(专利权)人：北京三快在线科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京,11