自动驾驶仿真的方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种自动驾驶仿真的方法、装置、设备及存储介质，具体包括：获取云控系统中目标云控交通场景信息；根据所述目标云控交通场景信息，利用预设交通流模型，生成目标云控交通场景下的初始车辆行驶信息；根据初始车辆行驶信息，利用目标云控交通场景下的云控制算法，确定目标云控交通场景下的车辆轨迹数据；根据车辆轨迹数据，进行车辆的自动驾驶仿真。根据本申请实施例，精细化自动驾驶仿真测试数据，以适应云控场景下的自动驾驶仿真测试。以适应云控场景下的自动驾驶仿真测试。以适应云控场景下的自动驾驶仿真测试。

【技术实现步骤摘要】
自动驾驶仿真的方法、装置、设备及存储介质


[0001]本申请属于计算机
，尤其涉及一种自动驾驶仿真的方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]智能网联云控自动驾驶服务系统(以下简称云控系统)以车辆、道路、环境等实时动态数据为核心，结合支撑云控应用的已有交通相关系统与设施的数据，可以为自动驾驶提供基础共性服务，同时支撑车辆的协同控制和协同决策。
[0003]在相关技术得测试过程中，云控系统更侧重于多车的协同，需要对云控的交通场景中的大部分或者全部车辆的行为进行控制，因此，相关技术中的仿真方法，不适用于云控场景下的自动驾驶仿真测试。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供一种自动驾驶仿真的方法、装置、设备及计算机存储介质，能够利用根据具体目标云控交通场景确定的车辆轨迹数据，精细化了仿真测试数据，进而可以适用于云控场景下的自动驾驶仿真测试。
[0005]第一方面，本申请实施例提供一种自动驾驶仿真的方法，方法包括：
[0006]获取云控系统中目标云控交通场景信息；
[0007]根据所述目标云控交通场景信息，利用预设交通流模型，生成目标云控交通场景下的初始车辆行驶信息；
[0008]根据所述初始车辆行驶信息，利用目标云控交通场景下的云控制算法，确定目标云控交通场景下的车辆轨迹数据；
[0009]根据所述车辆轨迹数据，进行车辆的自动驾驶仿真。
[0010]可选地，所述目标云控交通场景包括快速路直行场景；
[0011]所述根据所述初始车辆行驶信息，利用目标云控交通场景下的云控制算法，确定目标云控交通场景下的车辆轨迹数据，包括：
[0012]将快速路直行场景下的初始车辆行驶信息输入预设跟车模型，得到所述快速路直行场景下的车辆轨迹数据。
[0013]可选地，所述目标云控交通场景包括快速路汇入场景；
[0014]所述根据所述初始车辆行驶信息，利用目标云控交通场景下的云控制算法，确定目标云控交通场景下的车辆轨迹数据，包括：
[0015]根据快速路汇入场景下的初始车辆行驶信息，更新第一协同区域内的车辆行驶的车道，得到在匝道和主路最右车道行驶的第一车辆行驶信息；
[0016]根据所述第一车辆行驶信息，计算所述第一车辆行驶信息对应的每辆第一车辆预计达到汇入点的第一时间；
[0017]根据所述第一时间，确定第一车辆行驶序列；
[0018]计算所述第一车辆行驶序列中每对相邻的第一车辆之间的第一安全距离；
[0019]根据所述第一安全距离和预设第一更新条件，更新每对相邻第一车辆的速度和位置信息；
[0020]根据更新后的每对相邻第一车辆的速度和位置信息，确定快速路汇入场景下的车辆轨迹数据。
[0021]可选地，所述目标云控交通场景包括快速路汇出场景；
[0022]所述根据所述初始车辆行驶信息，利用目标云控交通场景下的云控制算法，确定目标云控交通场景下的车辆轨迹数据，包括：
[0023]根据快速路汇出场景下的初始车辆行驶信息，确定待汇出的第二车辆的类型；
[0024]根据所述待汇出的第二车辆的类型，确定每种类型的第二车辆对应的第二协同区域；
[0025]计算进入第二协同区域的每对相邻第二车辆之间的第二安全距离；
[0026]根据所述第二安全距离和预设第二更新条件，更新每对相邻第二车辆的速度和位置信息；
[0027]根据更新后的每对相邻第二车辆的速度和位置信息，确定快速路汇出场景下的车辆轨迹数据。
[0028]可选地，所述根据快速路汇出场景下的初始车辆行驶信息，确定待汇出的第二车辆的类型，包括：
[0029]根据快速路汇出场景下的初始车辆行驶信息，计算待汇出的第二车辆所需的变道次数；
[0030]根据所述变道次数，确定所述待汇出的第二车辆的类型。
[0031]可选地，所述初始车辆行驶信息包括：车辆行驶路径，车辆行驶初始速度，车道信息，车头时距以及车辆出发时间中一项或者多项。
[0032]可选地，所述获取云控系统中目标云控交通场景信息，包括：
[0033]获取实际地图中的道路信息；
[0034]基于所述道路信息，确定云控系统中的目标云控交通场景信息。
[0035]可选地，所述预设交通流模型包括目标云控交通场景对应的交通流模型。
[0036]第二方面，本申请实施例提供了一种自动驾驶仿真的装置，装置包括：
[0037]获取模块，用于获取云控系统中目标云控交通场景信息；
[0038]生成模块，用于根据所述目标云控交通场景信息，利用预设交通流模型，生成目标云控交通场景下的初始车辆行驶信息；
[0039]确定模块，用于根据所述初始车辆行驶信息，利用目标云控交通场景下的云控制算法，确定目标云控交通场景下的车辆轨迹数据；
[0040]仿真模块，用于根据所述车辆轨迹数据，进行车辆的自动驾驶仿真。
[0041]第三方面，本申请实施例提供了一种自动驾驶仿真的设备，设备包括：
[0042]处理器以及存储有计算机程序指令的存储器；
[0043]所述处理器执行所述计算机程序指令时实现如第一方面以及第一方面所述的任意一项的自动驾驶仿真的方法。
[0044]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机存储介质，计算机存储介质上存储有
计算机程序指令，所述计算机程序指令被处理器执行时实现如第一方面以及第一方面所述的任意一项的自动驾驶仿真的方法。
[0045]本申请实施例的自动驾驶仿真的方法、装置、设备及计算机存储介质，能够通过目标云控交通场景下的初始车辆行驶信息和对应的云控制算法，确定目标云控交通场景下的车辆轨迹数据。基于目标云控交通场景下的车辆轨迹数据，对云控系统中的车辆进行自动驾驶仿真。由于仿真测试时，利用的是根据具体目标云控交通场景确定的车辆轨迹数据，精细化了自动驾驶仿真测试数据，进而可以适用于云控场景下的自动驾驶仿真测试。
附图说明
[0046]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对本申请实施例中所需要使用的附图作简单的介绍，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0047]图1是本申请一个实施例提供的自动驾驶仿真的方法的流程示意图；
[0048]图2是本申请一个实施例提供的确定快速路汇入场景下的车辆轨迹数据的流程示意图；
[0049]图3是本申请一个实施例提供的确定快速路汇出场景下的车辆轨迹数据的流程示意图；
[0050]图4是本申请一个实施例提供的自动驾驶仿真的装置的结构示意图；
[0051]图5是本申请一个实施例提供的自动驾驶仿真的设备的硬件结构示意图。
具体实施方式
[0052]下面将详细描述本申请的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本申请的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及具体实施例，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶仿真的方法，其特征在于，包括：获取云控系统中目标云控交通场景信息；根据所述目标云控交通场景信息，利用预设交通流模型，生成目标云控交通场景下的初始车辆行驶信息；根据所述初始车辆行驶信息，利用目标云控交通场景下的云控制算法，确定目标云控交通场景下的车辆轨迹数据；根据所述车辆轨迹数据，进行车辆的自动驾驶仿真。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标云控交通场景包括快速路直行场景；所述根据所述初始车辆行驶信息，利用目标云控交通场景下的云控制算法，确定目标云控交通场景下的车辆轨迹数据，包括：将快速路直行场景下的初始车辆行驶信息输入预设跟车模型，得到所述快速路直行场景下的车辆轨迹数据。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标云控交通场景包括快速路汇入场景；所述根据所述初始车辆行驶信息，利用目标云控交通场景下的云控制算法，确定目标云控交通场景下的车辆轨迹数据，包括：根据快速路汇入场景下的初始车辆行驶信息，更新第一协同区域内的车辆行驶的车道，得到在匝道和主路最右车道行驶的第一车辆行驶信息；根据所述第一车辆行驶信息，计算所述第一车辆行驶信息对应的每辆第一车辆预计达到汇入点的第一时间；根据所述第一时间，确定第一车辆行驶序列；计算所述第一车辆行驶序列中每对相邻的第一车辆之间的第一安全距离；根据所述第一安全距离和预设第一更新条件，更新每对相邻第一车辆的速度和位置信息；根据更新后的每对相邻第一车辆的速度和位置信息，确定快速路汇入场景下的车辆轨迹数据。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标云控交通场景包括快速路汇出场景；所述根据所述初始车辆行驶信息，利用目标云控交通场景下的云控制算法，确定目标云控交通场景下的车辆轨迹数据，包括：根据快速路汇出场景下的初始车辆行驶信息，确定待汇出的第二车辆的类型；根据所述待汇出的第二车辆的类型，确定每种类型的第二车辆对应的第二协同区域；计算进入第二协...

【专利技术属性】
技术研发人员：乌尼日其其格，吕东昕，刘斌，褚文博，杜孝平，杨晨威，
申请(专利权)人：国汽北京智能网联汽车研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：