一种危险测试场景覆盖度计算方法及装置制造方法及图纸

本申请提供了一种危险测试场景覆盖度计算方法及装置，该方法包括：获取主车在待测场景自动生成算法所生成的危险测试场景中的运动轨迹，一个危险测试场景对应一个运动轨迹、并且该运动轨迹能够表征主车在该运动轨迹所对应的危险测试场景中的动作集合；从运动轨迹中确定主车运动可能性最大的目标运动轨迹；根据目标运动轨迹的约束面积和目标运动轨迹的轨迹面积计算待测场景自动生成算法的覆盖度，覆盖度用于表征危险测试场景涵盖现实道路场景的程度。基于本发明专利技术，可以判定场景自动生成算法所生成的危险测试场景能否涵盖现实道路中可能的所有场景，从而为仿真测试提供场景支持。

【技术实现步骤摘要】
一种危险测试场景覆盖度计算方法及装置
本专利技术涉及智能网联汽车测试
，更具体地说，涉及一种危险测试场景覆盖度计算方法及装置。
技术介绍
目前，世界上各个国家为了推动无人驾驶技术发展，在各个地区建设了多个无人驾驶测试园区，在园区内模拟道路情况测试无人驾驶算法。由于园区内能模拟的场景有限，因此出现了VTD、Panosim、CarMaker等仿真引擎，可以通过这些软件在计算机上进行模拟实验。无人车在真实道路上行驶可能会面临多种多样的情形，无人驾驶算法在投入应用前需要经过大量测试，测试的场景需要尽可能的囊括多种可能。目前已经有公司或机构着手研究场景自动生成算法，该场景自动生成算法可以根据测试需求生成大量危险测试场景用于测试无人驾驶算法。因此，如何判定这些生成的危险测试场景能否涵盖现实道路中可能的所有场景，是亟需解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，为解决上述问题，本申请提供一种危险测试场景覆盖度计算方法及装置。技术方案如下：一种危险测试场景覆盖度计算方法，所述方法包括：获取主车在待测场景自动生本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种危险测试场景覆盖度计算方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取主车在待测场景自动生成算法所生成的危险测试场景中的运动轨迹，一个危险测试场景对应一个运动轨迹、并且该运动轨迹能够表征所述主车在该运动轨迹所对应的危险测试场景中的动作集合；/n从所述运动轨迹中确定所述主车运动可能性最大的目标运动轨迹；/n根据所述目标运动轨迹的约束面积和所述目标运动轨迹的轨迹面积计算所述待测场景自动生成算法的覆盖度，所述覆盖度用于表征所述危险测试场景涵盖现实道路场景的程度。/n

【技术特征摘要】
1.一种危险测试场景覆盖度计算方法，其特征在于，所述方法包括：
获取主车在待测场景自动生成算法所生成的危险测试场景中的运动轨迹，一个危险测试场景对应一个运动轨迹、并且该运动轨迹能够表征所述主车在该运动轨迹所对应的危险测试场景中的动作集合；
从所述运动轨迹中确定所述主车运动可能性最大的目标运动轨迹；
根据所述目标运动轨迹的约束面积和所述目标运动轨迹的轨迹面积计算所述待测场景自动生成算法的覆盖度，所述覆盖度用于表征所述危险测试场景涵盖现实道路场景的程度。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述运动轨迹中确定所述主车运动可能性最大的目标运动轨迹，包括：
将所述运动轨迹中起始位置点和终止位置点的相对距离最大的轨迹作为基准轨迹；
基于所述基准轨迹确定所述主车运动可能性最大的运动区域；
将所述运动轨迹中位于所述运动区域内的轨迹作为所述主车运动可能性最大的目标运动轨迹。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述运动区域为椭圆区域，所述椭圆区域的长轴为所述基准轨迹的起始位置点和终止位置点的距离，所述椭圆区域的短轴为所述主车所在道路的车道距离；
相应的，所述目标运动轨迹的约束面积与所述椭圆区域的面积相关。


4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述目标运动轨迹的约束面积是所述椭圆区域的面积与所述主车所在道路的路障面积之差。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述待测场景自动生成算法的覆盖度输出所述待测场景自动生成算法的生成进度。
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【专利技术属性】
技术研发人员：高吉，邹清全，李晓坤，迟仲达，
申请(专利权)人：上海汽车集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31