车载激光雷达感知算法的测试方法、装置、设备和介质制造方法及图纸

本申请公开了一种车载激光雷达感知算法的测试方法、装置、设备和介质，涉及智能汽车领域中的测试技术。具体实现方案为：获取待测车上基于激光雷达感知算法感知到的至少一个目标车辆的第一行驶信息，其中，所述待测车和每个目标车辆上都搭载有组合导航设备；分别获取所述待测车和每个目标车辆基于所述组合导航设备确定的定位结果；根据所述待测车和每个目标车辆的定位结果，计算所述每个目标车辆的第二行驶信息；通过比较所述第一行驶信息和第二行驶信息，得到所述待测车上激光雷达感知算法对目标车辆的测试结果。本申请利用组合导航设备，在降低人力和时间成本的基础上实现真实环境中的车载激光雷达感知算法的测试验证。

【技术实现步骤摘要】
车载激光雷达感知算法的测试方法、装置、设备和介质
本申请涉及智能汽车领域，进一步涉及测试技术，具体涉及一种车载激光雷达感知算法的测试方法、装置、设备和介质。
技术介绍
自动驾驶的实现依赖多方面的因素，其中，高性能的环境感知是关键因素。激光雷达作为一种高精度的感知元器件，在自动驾驶中占据着至关重要的地位。目前，对于激光雷达感知算法的测试验证手段主要有开发阶段的人工标注点云产生真值、使用场景模拟器仿真验证和搭载规划决策算法后的实车路测三种测试方法。然而，第一种测试方法由于需要人工标注，时间和人力成本都很高，不适合大规模的产品测试；第二种测试方法使用场景模拟器仿真渲染虚拟的场景和传感器，让激光雷达感知算法在虚拟的环境中运行，但是虚拟环境与真实环境存在不可消除的差距，无法完全代替真实环境中的测试验证；第三种测试方法搭建出完整的ADAS系统后实车路测，通过ADAS功能的表现分析激光雷达感知能力的优劣性，但是在BUG分析阶段需要综合分析规划决策算法、感知融合算法以及其它如摄像头等感知传感器算法的影响，所以很难定位BUG原因，即时间和人力成本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种车载激光雷达感知算法的测试方法，其特征在于，包括：/n获取待测车上基于激光雷达感知算法感知到的至少一个目标车辆的第一行驶信息，其中，所述待测车和每个目标车辆上都搭载有组合导航设备；/n分别获取所述待测车和每个目标车辆基于所述组合导航设备确定的定位结果；/n根据所述待测车和每个目标车辆的定位结果，计算所述每个目标车辆的第二行驶信息；/n通过比较所述第一行驶信息和第二行驶信息，得到所述待测车上激光雷达感知算法对目标车辆的测试结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种车载激光雷达感知算法的测试方法，其特征在于，包括：
获取待测车上基于激光雷达感知算法感知到的至少一个目标车辆的第一行驶信息，其中，所述待测车和每个目标车辆上都搭载有组合导航设备；
分别获取所述待测车和每个目标车辆基于所述组合导航设备确定的定位结果；
根据所述待测车和每个目标车辆的定位结果，计算所述每个目标车辆的第二行驶信息；
通过比较所述第一行驶信息和第二行驶信息，得到所述待测车上激光雷达感知算法对目标车辆的测试结果。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别获取所述待测车和每个目标车辆基于所述组合导航设备确定的定位结果，包括：
分别获取所述待测车和每个目标车辆基于所述组合导航设备确定的定位原始数据；
对所述定位原始数据进行后处理，得到所述定位结果。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一行驶信息和第二行驶信息均包括如下中的至少一种：车速、距离、位置和检测框。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述待测车和每个目标车辆的定位结果，计算所述每个目标车辆的第二行驶信息，包括：
将所述待测车和每个目标车辆的定位结果进行比较，确定每个目标车辆与所述待测车的距离；
利用多帧跟踪分析技术，确定每个目标车辆的车速，并结合每个目标车辆的车身信息，确定每个目标车辆的检测框；
将所述距离、车速和检测框作为所述第二行驶信息。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：
获取利用任意目标车辆的组合导航设备测绘出的车道线测绘结果；
获取所述待测车在所述车道线所属车道上行驶的过程中，基于激光雷达感知算法感知到的车道线感知结果；
通过比较所述车道线测绘结果和车道线感知结果，得到所述待测车上激光雷达感知算法对车道线的测试结果。

【专利技术属性】
技术研发人员：孙建蕾，陈博，王栋梁，王秋，
申请(专利权)人：中国第一汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：吉林;22