仿真雷达的评测方法、装置、设备及计算机程序产品制造方法及图纸

本申请实施例公开一种仿真雷达的评测方法、装置、设备及计算机程序产品，可应用于自动驾驶领域；方法包括：获取由被仿真的物理雷达对目标物理评测场景中的物理被测对象进行扫描，所得到的物理点云数据帧；获取由仿真雷达对目标仿真评测场景中的仿真被测对象进行扫描，所得到的仿真点云数据帧；确定对仿真雷达进行真实性评测时所需的评测指标，并按照评测指标的计算需求，分别对物理点云数据帧和仿真点云数据帧进行数据分析，得到数据分析结果；基于数据分析结果确定评测指标的指标值，并根据评测指标的指标值评测仿真雷达的真实性。本申请实施例可以实现对仿真雷达的真实性进行评测，从而提供客观公正的真实性评测结果。从而提供客观公正的真实性评测结果。从而提供客观公正的真实性评测结果。

【技术实现步骤摘要】
仿真雷达的评测方法、装置、设备及计算机程序产品


[0001]本申请涉及互联网
，具体涉及计算机
，尤其涉及一种仿真雷达的评测方法、装置、设备及计算机程序产品。

技术介绍

[0002]在自动驾驶领域中，考虑到雷达传感器（可简称雷达）能够精确探测对象距离，且抗有源干扰能力强，不受光照影响等特效，常常将雷达与相机、GPS（Global Positioning System，全球定位系统）设备组合，并基于传感器融合技术作为感知算法模块的重要输入源。由于交通仿真是自动驾驶技术落地实施前的重要阶段，通过预先进行交通仿真，可使得自动驾驶技术在实际应用时保持较优的性能；因此，为保证交通仿真效果，通常需要对真实的物理雷达进行仿真建模，并将建模得到的仿真雷达接入自动驾驶车辆仿真系统中，以作为感知输入的一个重要设备。经研究表明，目前业界都是着重于如何仿真建模得到仿真雷达，缺少一种评测仿真雷达的性能的方法。

技术实现思路

[0003]本申请实施例提供了一种仿真雷达的评测方法、装置、设备及计算机程序产品，可以实现对仿真雷达的真实性进行评测，从而提供客观公正的真实性评测结果。
[0004]一方面，本申请实施例提供了一种仿真雷达的评测方法，所述方法包括：获取由被仿真的物理雷达对目标物理评测场景中的物理被测对象进行扫描，所得到的物理点云数据帧；获取由仿真雷达对目标仿真评测场景中的仿真被测对象进行扫描，所得到的仿真点云数据帧；其中，所述仿真雷达是通过仿真所述物理雷达得到的，所述目标仿真评测场景是通过对所述目标物理评测场景进行三维建模得到的；确定对所述仿真雷达进行真实性评测时所需的评测指标，并按照所述评测指标的计算需求，分别对所述物理点云数据帧和所述仿真点云数据帧进行数据分析，得到数据分析结果；基于所述数据分析结果确定所述评测指标的指标值，并根据所述评测指标的指标值评测所述仿真雷达的真实性。
[0005]另一方面，本申请实施例提供了一种仿真雷达的评测装置，所述装置包括：获取单元，用于获取由被仿真的物理雷达对目标物理评测场景中的物理被测对象进行扫描，所得到的物理点云数据帧；所述获取单元，还用于获取由仿真雷达对目标仿真评测场景中的仿真被测对象进行扫描，所得到的仿真点云数据帧；其中，所述仿真雷达是通过仿真所述物理雷达得到的，所述目标仿真评测场景是通过对所述目标物理评测场景进行三维建模得到的；评测单元，用于确定对所述仿真雷达进行真实性评测时所需的评测指标，并按照所述评测指标的计算需求，分别对所述物理点云数据帧和所述仿真点云数据帧进行数据分
析，得到数据分析结果；所述评测单元，用于基于所述数据分析结果分别计算所述各个评测指标的指标值，并根据所述各个评测指标的指标值评测所述仿真雷达的真实性。
[0006]另一种实施方式中，所述评测指标包括：点云总数差异性指标；所述点云总数差异性指标的计算需求包括：采用所述物理点云数据帧的点云总数以及所述仿真点云数据帧的点云总数，进行指标值计算的需求；相应的，评测单元在用于按照所述评测指标的计算需求，分别对所述物理点云数据帧和所述仿真点云数据帧进行数据分析，得到数据分析结果时，可具体用于：按照所述点云总数差异性指标的计算需求，统计所述物理点云数据帧中的全部点的总数量，得到所述物理点云数据帧的点云总数；以及，统计所述仿真点云数据帧中的全部点的总数量，得到所述仿真点云数据帧的点云总数；其中，数据分析结果包括：所述物理点云数据帧的点云总数和所述仿真点云数据帧的点云总数。
[0007]另一种实施方式中，评测单元在用于基于所述数据分析结果确定所述评测指标的指标值时，可具体用于：对所述物理点云数据帧的点云总数和所述仿真点云数据帧的点云总数进行差值运算，得到点云总数差值；基于所述点云总数差值和所述物理点云数据帧的点云总数，计算所述点云总数差异性指标的指标值。
[0008]另一种实施方式中，所述评测指标包括：单对象点云差异性指标；所述单对象点云差异性指标的计算需求包括：采用单个物理被测对象的点云属性信息以及相应的仿真被测对象的点云属性信息，进行指标值计算的需求；相应的，评测单元在用于按照所述评测指标的计算需求，分别对所述物理点云数据帧和所述仿真点云数据帧进行数据分析，得到数据分析结果时，可具体用于：按照所述单对象点云差异性指标的计算需求，对所述物理点云数据帧进行分割处理，得到每个物理被测对象的点云数据；以及对所述仿真点云数据帧进行分割处理，得到每个仿真被测对象的点云数据；分别对所述每个物理被测对象的点云数据进行属性识别，得到所述每个物理被测对象的点云属性信息；以及，分别对所述每个仿真被测对象的点云数据进行属性识别，得到所述每个仿真被测对象的点云属性信息；其中，数据分析结果包括：所述每个物理被测对象的点云属性信息以及所述每个仿真被测对象的点云属性信息。
[0009]另一种实施方式中，所述单对象点云差异性指标的指标值的数量为m个，任一点云属性信息包括相应被测对象的点云数；相应的，评测单元在用于基于所述数据分析结果确定所述评测指标的指标值时，可具体用于：对第i个物理被测对象的点云数，和第i个仿真被测对象的点云数进行差值运算，得到差值运算结果，i∈[1，m]；基于所述差值运算结果和所述第i个物理被测对象的点云数，计算所述第i个物理被测对象和所述第i个仿真被测对象之间的点云数差异度；根据计算得到的点云数差异度，确定所述单对象点云差异性指标的第i个指标值。
[0010]另一种实施方式中，所述单对象点云差异性指标的指标值的数量为m个，任一点云属性信息包括：对相应被测对象进行扫描得到的点云中的各个点的坐标值；相应的，评测单元在用于基于所述数据分析结果确定所述评测指标的指标值时，可具体用于：基于第i个物理被测对象对应的各个点的坐标值，和第i个仿真被测对象对应的各
个点的坐标值，计算所述第i个物理被测对象对应的各个点和所述第i个仿真被测对象对应的各个点之间的距离值，i∈[1，m]；根据计算得到的距离值，对所述第i个物理被测对象对应的各个点和所述第i个仿真被测对象对应的各个点进行配对处理，得到一个或多个点对；一个点对包括：所述第i个物理被测对象对应的一个点，以及所述第i个仿真被测对象对应的一个点；分别根据每个点对中的两个点的坐标值，计算所述每个点对的坐标差异度；并对各个点对的坐标差异度进行求和或均值运算，得到所述第i个物理被测对象和所述第i个仿真被测对象之间的点云坐标差异度；根据计算得到的点云坐标差异度，确定所述单对象点云差异性指标的第i个指标值。
[0011]另一种实施方式中，所述单对象点云差异性指标的指标值的数量为m个，任一点云属性信息包括：对相应被测对象进行扫描得到的点云中的各个点的坐标值；相应的，评测单元在用于基于所述数据分析结果确定所述评测指标的指标值时，可具体用于：采用第i个物理被测对象对应的各个点的坐标值，构建所述第i个物理被测对象的点云坐标向量；采用第i个仿真被测对象对应的各个点的坐标值，构建所述第i个仿真被测对象的点云坐标向量，i∈[1，m]；采用构建得到的两个点云坐标向量，确本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种仿真雷达的评测方法，其特征在于，包括：获取由被仿真的物理雷达对目标物理评测场景中的物理被测对象进行扫描，所得到的物理点云数据帧；获取由仿真雷达对目标仿真评测场景中的仿真被测对象进行扫描，所得到的仿真点云数据帧；其中，所述仿真雷达是通过仿真所述物理雷达得到的，所述目标仿真评测场景是通过对所述目标物理评测场景进行三维建模得到的；确定对所述仿真雷达进行真实性评测时所需的评测指标，并按照所述评测指标的计算需求，分别对所述物理点云数据帧和所述仿真点云数据帧进行数据分析，得到数据分析结果；基于所述数据分析结果确定所述评测指标的指标值，并根据所述评测指标的指标值评测所述仿真雷达的真实性。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标物理评测场景中的物理被测对象的数量，与所述目标仿真评测场景中的仿真被测对象的数量为m个；且m个物理被测对象和m个仿真被测对象一一对应，m为大于1的整数；所述物理点云数据帧是对所述m个物理被测对象进行扫描得到的，所述仿真点云数据帧是对所述m个仿真被测对象进行扫描得到的。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述目标物理评测场景中的m个物理被测对象属于同一类别，且所述m个物理被测对象中的各个物理被测对象的对象尺寸不同；在所述目标物理评测场景中，是以所述物理雷达所处的位置为起点，沿着一条直线，按照与所述物理雷达的距离从近到远，且对象尺寸从小到大的摆放方式，依次摆放所述m个物理被测对象的。4.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述评测指标包括：点云总数差异性指标；所述点云总数差异性指标的计算需求包括：采用所述物理点云数据帧的点云总数以及所述仿真点云数据帧的点云总数，进行指标值计算的需求；所述按照所述评测指标的计算需求，分别对所述物理点云数据帧和所述仿真点云数据帧进行数据分析，得到数据分析结果，包括：按照所述点云总数差异性指标的计算需求，统计所述物理点云数据帧中的全部点的总数量，得到所述物理点云数据帧的点云总数；以及，统计所述仿真点云数据帧中的全部点的总数量，得到所述仿真点云数据帧的点云总数；其中，数据分析结果包括：所述物理点云数据帧的点云总数和所述仿真点云数据帧的点云总数。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述数据分析结果确定所述评测指标的指标值，包括：对所述物理点云数据帧的点云总数和所述仿真点云数据帧的点云总数进行差值运算，得到点云总数差值；基于所述点云总数差值和所述物理点云数据帧的点云总数，计算所述点云总数差异性指标的指标值。6.如权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述评测指标包括：单对象点云差异性指
标；所述单对象点云差异性指标的计算需求包括：采用单个物理被测对象的点云属性信息以及相应的仿真被测对象的点云属性信息，进行指标值计算的需求；所述按照所述评测指标的计算需求，分别对所述物理点云数据帧和所述仿真点云数据帧进行数据分析，得到数据分析结果，包括：按照所述单对象点云差异性指标的计算需求，对所述物理点云数据帧进行分割处理，得到每个物理被测对象的点云数据；以及对所述仿真点云数据帧进行分割处理，得到每个仿真被测对象的点云数据；分别对所述每个物理被测对象的点云数据进行属性识别，得到所述每个物理被测对象的点云属性信息；以及，分别对所述每个仿真被测对象的点云数据进行属性识别，得到所述每个仿真被测对象的点云属性信息；其中，数据分析结果包括：所述每个物理被测对象的点云属性信息以及所述每个仿真被测对象的点云属性信息。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述单对象点云差异性指标的指标值的数量为m个，任一点云属性信息包括相应被测对象的点云数；所述基于所述数据分析结果确定所述评测指标的指标值，包括：对第i个物理被测对象的点云数，和第i个仿真被测对象的点云数进行差值运算，得到差值运算结果，i∈[1，m]；基于所述差值运算结果和所述第i个物理被测对象的点云数，计算所述第i个物理被测对象和所述第i个仿真被测对象之间的点云数差异度；根据计算得到的点云数差异度，确定所述单对象点云差异性指标的第i个指标值。8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述单对象点云差异性指标的指标值的数量为m个，任一点云属性信息包括：对相应被测对象进行扫描得到的点云中的各个点的坐标值；所述基于所述数据分析结果确定所述评测...

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