一种自动驾驶场景的模拟方法、装置、设备以及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种自动驾驶场景的模拟方法、装置、设备以及存储介质。通过获取自动驾驶对象发出的目标射线；然后确定目标射线相对于障碍粒子的反射概率；并基于反射概率与第一随机数的数值关系确定遮挡信息；当遮挡信息指示目标射线被障碍粒子遮挡时，则基于第二随机数确定自动驾驶对象与障碍粒子之间的第一距离；并根据第一距离确定障碍粒子在自动驾驶场景中的位置，以模拟天气状态。从而实现自动驾驶场景的动态模拟过程，由于障碍粒子的设定位置由自动驾驶对象发出的目标射线动态设定，提高了自动驾驶场景中模拟天气状态的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种自动驾驶场景的模拟方法、装置、设备以及存储介质
本申请涉及计算机
，尤其涉及一种自动驾驶场景的模拟方法、装置、设备以及存储介质。
技术介绍
自动驾驶技术包括了高精地图、环境感知、行为决策、路径规划、运动控制等技术，有着广泛的应用前景。而在对自动驾驶进行测试的过程中，自动驾驶仿真结果的可信性与仿真环境是否与现实环境相近有着紧密的联系。自动驾驶仿真的过程涉及道路场景的模拟，而在道路场景的模拟过程中往往需要考虑天气状态，以提高模拟场景的真实性。对于天气状态的模拟过程可以采用随机噪声模型，例如对于雪花的模拟过程，采用随机噪声模型使得雪花均匀的分布在自动驾驶场景中。但是，在实际场景中雪花的分布并非完全均匀的，从而采用随机噪声模型的模拟场景与实际场景的差异较大，影响自动驾驶场景中天气状态模拟的准确性。
技术实现思路
有鉴于此，本申请提供一种自动驾驶场景的模拟方法，可以有效提高自动驾驶场景中天气状态模拟的准确性。本申请第一方面提供一种自动驾驶场景的模拟方法，可以应用于终端设备中包含自动驾驶场景的模拟功能的系统或程序中，具体包括：获取自动驾驶场景中自动驾驶对象发出的目标射线；确定所述目标射线相对于障碍粒子的反射概率，所述反射概率与所述目标射线在所述自动驾驶场景中传播的距离相关，所述障碍粒子对应于所述自动驾驶场景中的天气状态；基于所述反射概率与第一随机数的数值关系确定遮挡信息；若所述遮挡信息指示所述目标射线被所述障碍粒子遮挡，则基于第二随机数确定所述自动驾驶对象与所述障碍粒子之间的第一距离，所述第二随机数选自基于所述第一随机数确定的数值范围，所述第二随机数的数值小于所述第一随机数的数值；根据所述第一距离确定所述障碍粒子在所述自动驾驶场景中的位置，以在所述自动驾驶场景中模拟所述天气状态。可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述确定所述目标射线相对于障碍粒子的反射概率，包括：确定所述自动驾驶场景中所述障碍粒子的粒子量；将所述粒子量输入反射概率模型，以得到所述反射概率，所述反射概率模型基于所述目标射线到所述自动驾驶场景中障碍物的第二距离设定。可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述将所述粒子量输入反射概率模型，以得到所述反射概率，包括：获取所述自动驾驶场景中的标定参照物；基于所述标定参照物确定所述反射概率模型的标定系数；根据所述标定系数确定所述反射概率模型；将所述粒子量输入所述反射概率模型，以得到所述反射概率。可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述方法还包括：基于所述反射概率模型确定所述反射概率为目标值时对应的目标距离；根据所述目标距离对所述第二距离进行筛选。可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述方法还包括：获取所述自动驾驶对象的位置信息；确定所述自动驾驶对象在所述自动驾驶场景中的路面环境模型；将所述位置信息输入所述路面环境模型，以得到粒子变化量，所述路面环境模型基于所述自动驾驶场景中所述障碍粒子的累积量设定；根据所述粒子变化量对所述粒子量进行更新。可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述确定所述自动驾驶对象在所述自动驾驶场景中的路面环境模型，包括：确定所述自动驾驶对象的目标部件；基于所述目标部件分别调用对应的路面环境模型，所述目标部件对应的路面环境模型的标定参数不同。可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述方法还包括：确定所述自动驾驶对象在所述自动驾驶场景中的行驶方向；基于所述行驶方向对所述路面环境模型的标定参数进行调整，以匹配所述目标部件。可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述方法还包括：获取所述自动驾驶场景中的环境参数；基于所述环境参数对所述路面环境模型进行标定，以对所述标定参数进行更新。可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述方法还包括：获取所述自动驾驶场景中所述自动驾驶对象的拥堵信息；基于所述拥堵信息对所述环境参数进行调整。可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述基于第二随机数确定所述自动驾驶对象与所述障碍粒子之间的第一距离，包括：调用所述自动驾驶场景对应的距离模型；将所述第二随机数输入所述距离模型，以确定确定所述自动驾驶对象与所述障碍粒子之间的第一距离。可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述方法还包括：若所述遮挡信息指示所述目标射线未被所述障碍粒子遮挡，则检测所述目标射线的返回时间；基于所述返回时间确定所述自动驾驶对象与障碍物之间的距离。可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述目标射线由激光雷达发射所得，所述障碍粒子为雪花，所述天气状态为下雪天气。本申请第二方面提供一种自动驾驶场景的模拟装置，包括：获取单元，用于获取自动驾驶场景中自动驾驶对象发出的目标射线；确定单元，用于确定所述目标射线相对于障碍粒子的反射概率，所述反射概率与所述目标射线在所述自动驾驶场景中传播的距离相关，所述障碍粒子对应于所述自动驾驶场景中的天气状态；所述确定单元，还用于基于所述反射概率与第一随机数的数值关系确定遮挡信息；计算单元，用于若所述遮挡信息指示所述目标射线被所述障碍粒子遮挡，则基于第二随机数确定所述自动驾驶对象与所述障碍粒子之间的第一距离，所述第二随机数选自基于所述第一随机数确定的数值范围，所述第二随机数的数值小于所述第一随机数的数值；模拟单元，用于根据所述第一距离确定所述障碍粒子在所述自动驾驶场景中的位置，以在所述自动驾驶场景中模拟所述天气状态。可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述确定单元，具体用于确定所述自动驾驶场景中所述障碍粒子的粒子量；所述确定单元，具体用于将所述粒子量输入反射概率模型，以得到所述反射概率，所述反射概率模型基于所述目标射线到所述自动驾驶场景中障碍物的第二距离设定。可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述确定单元，具体用于获取所述自动驾驶场景中的标定参照物；所述确定单元，具体用于基于所述标定参照物确定所述反射概率模型的标定系数；所述确定单元，具体用于根据所述标定系数确定所述反射概率模型；所述确定单元，具体用于将所述粒子量输入所述反射概率模型，以得到所述反射概率。可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述确定单元，具体用于基于所述反射概率模型确定所述反射概率为目标值时对应的目标距离；所述确定单元，具体用于根据所述目标距离对所述第二距离进行筛选。可选的，在本申请一些可能的实现方式中，所述确定单元，具体用于获取所述自动驾驶对象的位置信息；所述确定单元，具体用于确定所述自动驾驶对象在所述自动驾驶场景中的路面环境模型；所述确定单元，具体用于将所述位置信息输入所述路面环境模型，以得到粒子变化量，所述路面环境模型基于所述自动驾驶场景中所述障碍粒子的累积本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自动驾驶场景的模拟方法，其特征在于，包括：/n获取自动驾驶场景中自动驾驶对象发出的目标射线；/n确定所述目标射线相对于障碍粒子的反射概率，所述反射概率与所述目标射线在所述自动驾驶场景中传播的距离相关，所述障碍粒子对应于所述自动驾驶场景中的天气状态；/n基于所述反射概率与第一随机数的数值关系确定遮挡信息；/n若所述遮挡信息指示所述目标射线被所述障碍粒子遮挡，则基于第二随机数确定所述自动驾驶对象与所述障碍粒子之间的第一距离，所述第二随机数选自基于所述第一随机数确定的数值范围，所述第二随机数的数值小于所述第一随机数的数值；/n根据所述第一距离确定所述障碍粒子在所述自动驾驶场景中的位置，以在所述自动驾驶场景中模拟所述天气状态。/n

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶场景的模拟方法，其特征在于，包括：
获取自动驾驶场景中自动驾驶对象发出的目标射线；
确定所述目标射线相对于障碍粒子的反射概率，所述反射概率与所述目标射线在所述自动驾驶场景中传播的距离相关，所述障碍粒子对应于所述自动驾驶场景中的天气状态；
基于所述反射概率与第一随机数的数值关系确定遮挡信息；
若所述遮挡信息指示所述目标射线被所述障碍粒子遮挡，则基于第二随机数确定所述自动驾驶对象与所述障碍粒子之间的第一距离，所述第二随机数选自基于所述第一随机数确定的数值范围，所述第二随机数的数值小于所述第一随机数的数值；
根据所述第一距离确定所述障碍粒子在所述自动驾驶场景中的位置，以在所述自动驾驶场景中模拟所述天气状态。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定所述目标射线相对于障碍粒子的反射概率，包括：
确定所述自动驾驶场景中所述障碍粒子的粒子量；
将所述粒子量输入反射概率模型，以得到所述反射概率，所述反射概率模型基于所述目标射线到所述自动驾驶场景中障碍物的第二距离设定。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述粒子量输入反射概率模型，以得到所述反射概率，包括：
获取所述自动驾驶场景中的标定参照物；
基于所述标定参照物确定所述反射概率模型的标定系数；
根据所述标定系数确定所述反射概率模型；
将所述粒子量输入所述反射概率模型，以得到所述反射概率。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
基于所述反射概率模型确定所述反射概率为目标值时对应的目标距离；
根据所述目标距离对所述第二距离进行筛选。


5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
获取所述自动驾驶对象的位置信息；
确定所述自动驾驶对象在所述自动驾驶场景中的路面环境模型；
将所述位置信息输入所述路面环境模型，以得到粒子变化量，所述路面环境模型基于所述自动驾驶场景中所述障碍粒子的累积量设定；
根据所述粒子变化量对所述粒子量进行更新。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述确定所述自动驾驶对象在所述自动驾驶场景中的路面环境模型，包括：
确定所述自动驾驶对象的目标部件；
基于所述目标部件分别调用对应的路面环境模型，所述目标部件对应的路面环境模型的标定参数不同。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
确定所述自动驾驶对象在所述自动驾驶场景中的行驶方向；
基于所述行驶方向...

【专利技术属性】
技术研发人员：宋科科，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44