【技术实现步骤摘要】
车辆道路仿真场景构建方法、装置、介质和设备
本专利技术属于无人驾驶仿真系统领域,特别涉及一种车辆道路仿真场景构建方法、装置、介质和设备。
技术介绍
无人驾驶是一个复杂度极高的系统工程,其安全验证和功能测试是必不可少的环节。相较于在真实道路上进行安全验证和功能测试的高成本、高风险,仿真测试以其低成本、低风险成为无人驾驶测试的一个重要手段。进行无人驾驶仿真测试,首先需要创建无人驾驶的车辆道路仿真场景。仿真场景的真实度和全面性决定了无人驾驶系统的安全验证和功能测试的可靠性。现有无人驾驶的车辆道路仿真场景通常由人工设置无人驾驶仿真场景描述语句来决定场景的具体形式,包括设定主车和障碍车的行驶起始点、行驶路段、障碍物位置以及运动轨迹及速度等,再通过3D建模生成仿真场景。这种方法使用过程中存在的不足在于:1)创建仿真场景时,需要人工设置无人驾驶仿真场景描述语句,造成仿真场景创建效率低,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;2)创建仿真场景时,人工设置的无人驾驶仿真场景描述语句无法覆盖各种真实的、可能发生的交 ...
【技术保护点】
1.一种车辆道路仿真场景的构建方法,其特征在于,步骤如下:/n获取采集到的真实路况元素和车辆元素,构建真实路况元素数据集和车辆元素数据集;/n根据采集到的真实路况元素构建路况元素约束集,根据采集到的车辆元素构建车辆元素约束集;/n设定车辆道路仿真场景时间轴;/n在每个时间片,随机生成满足路况元素约束集的道路场景描述以及满足车辆元素约束集的车辆动态行车描述;/n针对每相邻两个时间片的连接段,随机生成满足路况元素约束集的连接段道路场景描述以及满足车辆元素约束集的连接段车辆动态行车描述;/n根据每个时间片生成的道路场景描述和车辆动态行车描述以及每相邻两个时间片的连接段生成的连接段 ...
【技术特征摘要】
1.一种车辆道路仿真场景的构建方法,其特征在于,步骤如下:
获取采集到的真实路况元素和车辆元素,构建真实路况元素数据集和车辆元素数据集;
根据采集到的真实路况元素构建路况元素约束集,根据采集到的车辆元素构建车辆元素约束集;
设定车辆道路仿真场景时间轴;
在每个时间片,随机生成满足路况元素约束集的道路场景描述以及满足车辆元素约束集的车辆动态行车描述;
针对每相邻两个时间片的连接段,随机生成满足路况元素约束集的连接段道路场景描述以及满足车辆元素约束集的连接段车辆动态行车描述;
根据每个时间片生成的道路场景描述和车辆动态行车描述以及每相邻两个时间片的连接段生成的连接段道路场景描述和连接段车辆动态行车描述,从真实路况元素数据集和车辆元素数据集中分别提取对应出路况元素和车辆元素,创建得到车辆道路仿真场景。
2.根据权利要求1所述的车辆道路仿真场景的构建方法,其特征在于,所述真实路况元素包括道路元素、环境元素和天气元素;
所述车辆元素包括各种型号的机动车和非机动车数据。
3.根据权利要求2所述的车辆道路仿真场景的构建方法,其特征在于,所述道路元素包括车道线、车道标识和交通信号;
所述环境元素包括行人、障碍物和道路两旁树木及建筑;
所述天气元素包括晴、阴、雨、雪、日、夜、黄昏天气和时间段。
4.根据权利要求1所述的车辆道路仿真场景的构建方法,其特征在于,所述真实路况元素约束集包括道路元素约束集、环境元素约束集和天气元素约束集;
所述道路元素约束集中包括道路元素之间和/或道路元素的关联参数;
所述环境元素约束集中包括环境元素之间和/或环境元素的关联参数;
所述天气元素约束集中包括天气元素之间和/或环境元素的关联参数;
所述车辆元素约束集中包括车辆元素之间和/或车辆元素的关联参数。
5.根据权利要求4所述的车辆道路仿真场景的构建方法,其特征在于,所述道路元素约束集中包括如下参数:车道线位置、车道线距离、车道线类型、、路面坡度、车道线颜色、弯道半径、道路限速、红绿灯位置、路口停止线和路口参考线;
所述环境元素约束集中包括如下参数:环境元素之间的距离以及环境元素的位置、高度、类型和颜色;
所述天气元素约束集中包容如下参数:光照角度、光照强度、物体阴影和路面反光。
6.根据权利要求1所述的车辆道路仿真场景的构建方法,其特征在于,每个时间片内...
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