自动驾驶仿真运行方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提出一种自动驾驶仿真运行方法和装置，方法包括：获取场景数据和车端行驶策略，车端行驶策略包括决策模型；根据场景数据构建仿真场景；基于车端行驶策略，在仿真场景中进行车辆的仿真行驶；决策模型获取车辆在仿真行驶过程中的行驶环境数据，并计算出车辆的规划行驶策略数据，行驶环境数据来源于场景数据；根据车辆的规划行驶策略数据，对决策模型进行校验。本发明专利技术实施例能够基于场景数据和车端行驶策略，通过仿真方式模拟车辆的驾驶情况并能够准确的校验和测试车辆的驾驶性能，无需在真实道路环境中测试。

Automatic driving simulation operation method and device

【技术实现步骤摘要】
自动驾驶仿真运行方法和装置
本专利技术涉及自动驾驶
，尤其涉及一种自动驾驶仿真运行方法和装置。
技术介绍
自动驾驶汽车发展至今已能够在封闭式和开放式道路中实现自动驾驶的功能，然而面对交通环境中各种复杂的元素，使得自动驾驶汽车总会出现无法应对和处理的问题，需要人类驾驶员接管。为此，自动驾驶汽车行业需要对自动驾驶汽车的安全性进行验证。但是在自动驾驶汽车的开发过程中，现有的验证方法通常是使用实际自动驾驶汽车在真实环境中行驶进行测试。这种方式一方面测试成本提高，另一方面容易受到道路测试场景以及交通环境的限制，很难进行危险工况和事故工况的测试，因此无法全面测试自动驾驶车辆的性能，无法实现自动驾驶车辆的量产和商业化。在
技术介绍
中公开的上述信息仅用于加强对本专利技术的背景的理解，因此其可能包含没有形成为本领域普通技术人员所知晓的现有技术的信息。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种自动驾驶仿真运行方法和装置，以解决现有技术中的一个或多个技术问题。第一方面，本专利技术实施例提供了一种自动驾驶仿真运行方法，包括：获取场景数据和车端行驶策略，所述车端行驶策略包括决策模型；根据所述场景数据构建仿真场景；基于所述车端行驶策略，在所述仿真场景中进行车辆的仿真行驶；所述决策模型获取所述车辆在仿真行驶过程中的行驶环境数据，并计算出所述车辆的规划行驶策略数据，所述行驶环境数据来源于所述场景数据；根据所述车辆的规划行驶策略数据，对所述决策模型进行校验。在一个实施方式中，所述车端行驶策略还包括预定义行驶规则，根据所述车辆的规划行驶策略数据，对所述决策模型进行校验，包括：根据所述车辆的规划行驶策略数据，获取所述车辆的行驶参数；判断所述车辆的行驶参数是否在所述预定义行驶规则的参数范围内；若不在所述预定义行驶规则的参数范围内，则对所述决策模型进行优化。在一个实施方式中，所述行驶环境数据包括地图数据和环境信息数据，所述决策模型获取所述车辆在仿真行驶过程中的行驶环境数据，并计算出所述车辆的规划行驶策略数据，包括：所述决策模型实时获取所述车辆在仿真行驶过程中，所述车辆周围的所述地图数据和所述环境信息数据；根据所述车辆周围的所述地图数据和所述环境信息数据，所述决策模型计算出所述车辆的规划行驶策略数据。在一个实施方式中，当获取的所述场景数据和所述车端行驶策略为多个时，包括：根据各所述场景数据分别构建仿真场景；基于各所述车端行驶策略，分别在对应的所述仿真场景中进行车辆的仿真行驶。在一个实施方式中，场景数据包括：采集的真实场景数据和/或自定义的虚拟场景数据。在一个实施方式中，所述车辆的行驶参数包括：行驶速度参数、安全距离参数和行驶轨迹参数。第二方面，本专利技术实施例提供了一种自动驾驶仿真运行装置，包括：获取模块，用于获取场景数据和车端行驶策略，所述车端行驶策略包括决策模型；构建模块，用于根据所述场景数据构建仿真场景；仿真模块，用于基于所述车端行驶策略，在所述仿真场景中进行车辆的仿真行驶；计算模块，用于通过所述决策模型获取所述车辆在仿真行驶过程中的行驶环境数据，并计算出所述车辆的规划行驶策略数据，所述行驶环境数据来源于所述场景数据；校验模块，用于根据所述车辆的规划行驶策略数据，对所述决策模型进行校验。在一个实施方式中，所述校验模块包括：参数获取子模块，用于根据所述车辆的规划行驶策略数据，获取所述车辆的行驶参数；判断子模块，用于判断所述车辆的行驶参数是否在所述车端行驶策略的预定义行驶规则的参数范围内；若不在所述预定义行驶规则的参数范围内，则对所述决策模型进行优化。在一个实施方式中，计算模块包括：数据获取子模块，用于通过所述决策模型实时获取所述车辆在仿真行驶过程中，所述车辆周围的地图数据和环境信息数据；计算子模块，用于根据所述车辆周围的所述地图数据和所述环境信息数据，所述决策模型计算出所述车辆的规划行驶策略数据。第三方面，本专利技术实施例提供了一种自动驾驶仿真运行的终端，包括：所述功能可以通过硬件实现，也可以通过硬件执行相应的软件实现。所述硬件或软件包括一个或多个与上述功能相对应的模块。在一个可能的设计中，自动驾驶仿真运行的终端的结构中包括处理器和存储器，所述存储器用于存储支持自动驾驶仿真运行的终端执行上述第一方面中自动驾驶仿真运行方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。自动驾驶仿真运行的终端还可以包括通信接口，用于自动驾驶仿真运行的终端与其他设备或通信网络通信。第四方面，本专利技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，用于存储自动驾驶仿真运行的终端所用的计算机软件指令，其包括用于执行上述第一方面中自动驾驶仿真运行方法为自动驾驶仿真运行的终端所涉及的程序。上述技术方案中的一个技术方案具有如下优点或有益效果：能够基于场景数据和车端行驶策略，通过仿真方式模拟车辆的驾驶情况并能够准确的校验和测试车辆的驾驶性能，无需在真实道路环境中测试。上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本专利技术进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。附图说明在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素。这些附图不一定是按照比例绘制的。应该理解，这些附图仅描绘了根据本专利技术公开的一些实施方式，而不应将其视为是对本专利技术范围的限制。图1为本专利技术实施方式提供的自动驾驶仿真运行方法的流程图。图2为本专利技术实施方式提供的自动驾驶仿真运行方法的步骤S500的具体流程图。图3为本专利技术实施方式提供的自动驾驶仿真运行方法的步骤S400的具体流程图。图4为本专利技术实施方式提供的自动驾驶仿真运行装置的结构示意图。图5为本专利技术实施方式提供的自动驾驶仿真运行装置的校验模块的结构示意图。图6为本专利技术实施方式提供的自动驾驶仿真运行装置的计算模块的结构示意图。图7为本专利技术实施方式提供的自动驾驶仿真运行终端结构示意图。具体实施方式在下文中，仅简单地描述了某些示例性实施例。正如本领域技术人员可认识到的那样，在不脱离本专利技术的精神或范围的情况下，可通过各种不同方式修改所描述的实施例。因此，附图和描述被认为本质上是示例性的而非限制性的。本专利技术实施例提供了一种自动驾驶仿真运行方法，如图1所示，包括以下步骤：S100：获取场景数据和车端行驶策略。车端行驶策略包括决策模型。决策模型用于计算车辆在未来一定时间内的行驶轨迹。需要说明的是，获取的场景数据可以是车辆在实际道路行驶过程中采集的真实数据，也可以是人为自定义的虚拟数据。S200：根据场景数据构建仿真场景。场景数据可以理解为能够构建仿真场景的任意数据。需要说明的是，当场景数据为本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自动驾驶仿真运行方法，其特征在于，包括：/n获取场景数据和车端行驶策略，所述车端行驶策略包括决策模型；/n根据所述场景数据构建仿真场景；/n基于所述车端行驶策略，在所述仿真场景中进行车辆的仿真行驶；/n所述决策模型获取所述车辆在仿真行驶过程中的行驶环境数据，并计算出所述车辆的规划行驶策略数据，所述行驶环境数据来源于所述场景数据；/n根据所述车辆的规划行驶策略数据，对所述决策模型进行校验。/n

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶仿真运行方法，其特征在于，包括：
获取场景数据和车端行驶策略，所述车端行驶策略包括决策模型；
根据所述场景数据构建仿真场景；
基于所述车端行驶策略，在所述仿真场景中进行车辆的仿真行驶；
所述决策模型获取所述车辆在仿真行驶过程中的行驶环境数据，并计算出所述车辆的规划行驶策略数据，所述行驶环境数据来源于所述场景数据；
根据所述车辆的规划行驶策略数据，对所述决策模型进行校验。


2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述车端行驶策略还包括预定义行驶规则，根据所述车辆的规划行驶策略数据，对所述决策模型进行校验，包括：
根据所述车辆的规划行驶策略数据，获取所述车辆的行驶参数；
判断所述车辆的行驶参数是否在所述预定义行驶规则的参数范围内；
若不在所述预定义行驶规则的参数范围内，则对所述决策模型进行优化。


3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述行驶环境数据包括地图数据和环境信息数据，所述决策模型获取所述车辆在仿真行驶过程中的行驶环境数据，并计算出所述车辆的规划行驶策略数据，包括：
所述决策模型实时获取所述车辆在仿真行驶过程中，所述车辆周围的所述地图数据和所述环境信息数据；
根据所述车辆周围的所述地图数据和所述环境信息数据，所述决策模型计算出所述车辆的规划行驶策略数据。


4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，当获取的所述场景数据和所述车端行驶策略为多个时，包括：
根据各所述场景数据分别构建仿真场景；
基于各所述车端行驶策略，分别在对应的所述仿真场景中进行车辆的仿真行驶。


5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，场景数据包括：采集的真实场景数据和/或自定义的虚拟场景数据。


6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：李博，张文哲，
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