一种面向智能网联汽车示范区的自动驾驶场景最小集生成方法技术

本发明专利技术公开了一种面向智能网联汽车示范区的自动驾驶场景最小集生成方法，包括如下步骤：S1，根据测试场景的道路要求，确定所述测试场景在智能网联汽车示范区中满足要求的对应道路；S2，将所述道路从分叉路口进行断点，计算每连续两个所述断点之间的距离；S3，获得完成全部所述测试场景的最优路径，并生成自动驾驶场景最小集。该面向智能网联汽车示范区的自动驾驶场景最小集生成方法可以在智能网联汽车示范区中合理的规划出一条尽可能涵盖更多测试场景的测试路径，并在最短的时间内完成所需的测试场景，生成自动驾驶场景最小集，从而降低测试成本、提高测试效率、加速自动驾驶场景的测试。

【技术实现步骤摘要】
一种面向智能网联汽车示范区的自动驾驶场景最小集生成方法
本专利技术涉及无人驾驶测试
，具体涉及一种面向智能网联汽车示范区的自动驾驶场景最小集生成方法。
技术介绍
近年来，随着智能网联汽车的快速发展，汽车逐步从独立的机械单元向智能化、网联化发展，汽车系统安全面临新的、更严重的挑战。为了保障智能网联汽车的安全性、舒适性、敏捷性和智能性，必须在投入使用之前对其功能和性能进行严格的系统评测。目前智能网联汽车的测试方式主要有包含模型在环测试和硬件在环测试等在内的虚拟测试、以及包含封闭测试场地测试和公共道路测试等在内的实车测试，其中实车测试对于整车系统的测试评价至关重要，因此也成为当前众多研究机构、车企等开展智能网联汽车测试的重要手段。目前，在我国上海、重庆、长沙、深圳、长春、天津等多个地方均出台了关于智能网联汽车的相关路测政策，但我国智能汽车测试需求较大，仅局部的试点难以满足全国智能汽车研究和生产的科研机构和相关企业的需求，测试环境也不具备通用性。因此在智能网联示范区中如何合理的规划测试场景、搭建现实中更多没有遇到或概率低的场景类型本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种面向智能网联汽车示范区的自动驾驶场景最小集生成方法，其特征在于：包括如下步骤：/nS1，根据测试场景的道路要求，确定所述测试场景在智能网联汽车示范区中满足要求的对应道路；/nS2，将所述道路从分叉路口进行断点，计算每连续两个所述断点之间的距离；/nS3，获得完成全部所述测试场景的最优路径，并生成自动驾驶场景最小集。/n

【技术特征摘要】
1.一种面向智能网联汽车示范区的自动驾驶场景最小集生成方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1，根据测试场景的道路要求，确定所述测试场景在智能网联汽车示范区中满足要求的对应道路；
S2，将所述道路从分叉路口进行断点，计算每连续两个所述断点之间的距离；
S3，获得完成全部所述测试场景的最优路径，并生成自动驾驶场景最小集。


2.根据权利要求1所述的面向智能网联汽车示范区的自动驾驶场景最小集生成方法，其特征在于：步骤S3中，包括如下步骤：
（1）载入步骤S2中所述断点分开的各路段距离长度数据；
（2）计算连续两个所述断点之间的最短路径；
（3）设置起点和终点；
（4）标记所述起点，将所述起点放入已标号集合中，将其余所有所述断点均放入到未标号集合中；
（5）选取所述已标号集合中的最后一个点作为当前开始点；
（6）查找所述未标号集合中与所述当前开始点相连续的所述断点；
（7）选取所述未标号集合中与所述当前开始点之间距离最短的所述断点；
（8）将最短路径的所述断点放入到所述已标号集合中去，而在所述未标号集合中对该所述断点进行标记；
（9）判断所述断点是否为步骤（3）中设置的所述终点，且所需测试场景是否均测试完成，如若是，确定出最优路径计算结果，生成自动驾驶场景最小集；如若不是，则继续重复步骤（5）~步骤（9）。


3.根据权利要求2所述的面向智能网联汽车示范区的自动驾驶场景最小集生成方法，其特征在于：步骤（2）中，构建有向图，通过floyd算法计算连续两个所述断点之间的最短路径。


4.根据权利要求2所述的面向智能网联汽车示范区的自动驾驶场景最小集生成方法，其特征在于：步骤（3）中，所述起点为完成一个所述测试场景的对应道路的起点位置或在任意一个分叉路口设置的所述断点位置...

【专利技术属性】
技术研发人员：田欢，马育林，李茹，孙川，郑四发，李佳霖，
申请(专利权)人：清华大学苏州汽车研究院相城，
类型：发明
国别省市：江苏;32