自动驾驶仿真方法、系统、设备及存储介质技术方案

本申请实施例提供一种自动驾驶仿真方法、系统、设备及存储介质。其中，方法包括如下的步骤：获取使用方的自动驾驶仿真请求，所述自动驾驶仿真请求中携带有自定义资源定义；所述自定义资源定义用于描述自动驾驶仿真流程中各流程节点的资源需求；所述自动驾驶仿真流程是由开发方提供的；根据所述自定义资源定义，在容器编排系统中创建相应的自定义资源；利用所述自定义资源所属的自定义资源类型对应的自定义控制器控制所述自定义资源，以完成所述自动驾驶仿真请求对应的自动驾驶仿真任务；所述自定义控制器的控制逻辑是由所述开发方根据所述自动驾驶仿真流程预先开发的。本申请实施例提供的方法能够降低用户自动驾驶仿真开发成本。成本。成本。

【技术实现步骤摘要】
自动驾驶仿真方法、系统、设备及存储介质


[0001]本申请涉及计算机
，尤其涉及一种自动驾驶仿真方法、系统、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]自动驾驶仿真，主要是以数学建模的方式将自动驾驶的应用场景进行数字化还原，建立尽可能接近真实世界的系统模型，无需实车直接通过软件进行仿真测试便可达到对自动驾驶系统及算法的测试验证目的。
[0003]自动驾驶汽车与行驶环境中的其它车辆、道路、交通设施、气象条件等元素交互，同时提供规控、交通流、传感器、动力学、模型在环(Model in the Loop，MIL)、软件在环(Software in the Loop，SIL)、硬件在环(HardwareintheLoop，HIL)、驾驶员在环(Driver In
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Loop，DIL)和车辆在环(Vehicle
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loop，VIL)等汽车仿真系统的运行环境；仿真器与用户被测算法直接链接，读取动态与静态场景数据，并与可能存在的交通流、动力学、行人库等外挂模块进行通信。
[0004]可见，整个仿真过程是相当的复杂，用户使用成本高。

技术实现思路

[0005]鉴于上述问题，提出了本申请以提供一种解决上述问题或至少部分地解决上述问题的自动驾驶仿真方法、系统、设备及存储介质。
[0006]于是，在本申请的一个实施例中，提供了一种自动驾驶仿真方法。该方法包括：
[0007]获取使用方的自动驾驶仿真请求，所述自动驾驶仿真请求中携带有自定义资源定义；所述自定义资源定义用于描述自动驾驶仿真流程中各流程节点的资源需求；所述自动驾驶仿真流程是由开发方提供的；
[0008]根据所述自定义资源定义，在容器编排系统中创建相应的自定义资源；
[0009]利用所述自定义资源所属的自定义资源类型对应的自定义控制器控制所述自定义资源，以完成所述自动驾驶仿真请求对应的自动驾驶仿真任务；所述自定义控制器的控制逻辑是由所述开发方根据所述自动驾驶仿真流程预先开发的。
[0010]在本申请的又一实施例中，提供了一种容器编排系统。该系统，包括：API服务组件和有关自动驾驶仿真的自定义资源类型对应的自定义控制器；
[0011]所述API服务组件，用于：获取使用方的自动驾驶仿真请求，所述自动驾驶仿真请求中携带有自定义资源定义；所述自定义资源定义用于描述所述自动驾驶仿真流程中各流程节点的资源需求；所述自动驾驶仿真流程是由开发方提供的；根据所述自定义资源定义，在所述容器编排系统中创建所述自定义资源类型的自定义资源；调用所述自定义控制器控制所述自定义资源，以完成所述自动驾驶仿真请求对应的自动驾驶仿真任务；所述自定义控制器的控制逻辑是由所述开发方根据所述自动驾驶仿真流程预先开发的。
[0012]在本申请的又一实施例中，提供了一种电子设备。该电子设备，包括：存储器和处
理器，其中，
[0013]所述存储器，用于存储程序；
[0014]所述处理器，与所述存储器耦合，用于执行所述存储器中存储的所述程序，以实现上述任一项所述的方法。
[0015]在本申请的又一实施例中，提供了一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，所述计算机程序被计算机执行时能够实现上述任一项所述的方法。
[0016]本申请实施例提供的技术方案中，由开发方开发自动驾驶仿真流程并由开发方根据其开发的自动驾驶仿真流程，开发相应的自定义控制器的控制逻辑，也即编排逻辑；该自定义控制器部署在容器编排系统中，用于对有关自动驾驶仿真的自定义资源进行控制。这样一来，使用方只需要针对自动驾驶仿真流程中各流程节点编写相应的资源需求，得到有关自动驾驶仿真的自定义资源即可，不仅无需编写整个自动驾驶仿真程序，还无需关注自动驾驶仿真任务在容器编排系统中的编排问题，降低用户自动驾驶仿真开发成本。
附图说明
[0017]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，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。
[0018]图1为本申请一实施例提供的容器编排系统的示意图；
[0019]图2为本申请一实施例提供的自动驾驶仿真方法的流程示意图；
[0020]图3为本申请一实施例提供的自动驾驶仿真过程的抽象示例图；
[0021]图4为本申请一实施例提供的自定义控制器的示例图；
[0022]图5为本申请一实施例提供的容器组示例图；
[0023]图6为本申请一实施例提供的电子设备的结构框图。
具体实施方式
[0024]目前，自动驾驶云平台用于自动驾驶相关应用的开发，它可用于ADAS(Advanced Driving Assistance System，高级驾驶辅助系统)和自动驾驶系统的开发，也是训练仿真器的核心。它涵盖了从3D内容的生成到复杂交通场景的仿真，最后到简化的或真实的驾驶传感器仿真的全部范围，可用于模型在环(Model in the Loop，MIL)、软件在环(Software in the Loop，SIL)、硬件在环(HardwareintheLoop，HIL)、驾驶员在环(Driver In
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Loop，DIL)和车辆在环(Vehicle
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in
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loop，VIL)的应用，系统繁多，交互复杂，导致用户使用成本高。
[0025]为了解决或部分解决上述技术问题，本申请实施例提供了一种新的自动驾驶仿真方案：由开发方开发自动驾驶仿真流程并由开发方根据其开发的自动驾驶仿真流程，开发相应的自定义控制器的控制逻辑，也即编排逻辑；该自定义控制器部署在容器编排系统中，用于对有关自动驾驶仿真的自定义资源进行控制。这样一来，使用方只需要针对自动驾驶仿真流程中各流程节点编写相应的资源需求，得到有关自动驾驶仿真的自定义资源即可，不仅无需编写整个自动驾驶仿真程序，还无需关注自动驾驶仿真任务在容器编排系统中的
编排问题。
[0026]在对下述各实施例进行描述之前，对上述自动驾驶仿真方法所涉及的概念进行介绍：
[0027]使用方，即提出自动驾驶仿真请求的角色；
[0028]开发方，即用于编写有关自动仿真的自定义资源类型对应的自定义控制器的控制逻辑的角色；
[0029]自定义资源定义(Custom Resource Define，简称CRD)：是容器编排系统Kubernetes(简称K8S)为提高可扩展性，让用户去自定义资源的一种方式。注：在k8中所有的内容都可抽象为资源。
[0030]自定义资源指的是对自定义资源定义进行实例化得到的实例，也可称为自定义资源对象。...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶仿真方法，其特征在于，包括：获取使用方的自动驾驶仿真请求，所述自动驾驶仿真请求中携带有自定义资源定义；所述自定义资源定义用于描述自动驾驶仿真流程中各流程节点的资源需求；所述自动驾驶仿真流程是由开发方提供的；根据所述自定义资源定义，在容器编排系统中创建相应的自定义资源；利用所述自定义资源所属的自定义资源类型对应的自定义控制器控制所述自定义资源，以完成所述自动驾驶仿真请求对应的自动驾驶仿真任务；所述自定义控制器的控制逻辑是由所述开发方根据所述自动驾驶仿真流程预先开发的。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取使用方的自动驾驶仿真请求，包括：接收所述使用方发送来的初始自动驾驶仿真请求；所述初始自动驾驶仿真请求中携带有所述使用方针对所述自动驾驶仿真流程中流程节点的自定义配置信息；根据所述自定义配置信息，构建所述自定义资源定义；根据所述自定义资源定义，生成所述自动驾驶仿真请求。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述自定义配置信息，构建所述自定义资源定义，包括：根据所述自定义配置信息，对预设自定义资源定义中所述流程节点的自定义资源需求部分进行编辑，以得到所述自定义资源定义；所述预设自定义资源定义由所述开发方根据所述自动驾驶仿真流程预先开发的；所述预设自定义资源定义涉及所述流程节点的通用资源需求部分和所述自定义资源需求部分；在所述预设自定义资源定义中，所述通用资源需求部分为已编辑状态、所述自定义资源需求部分为待编辑状态。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，在所述获取使用方的自动驾驶仿真请求的步骤之前，所述方法，还包括：在所述容器编排系统中，创建所述自定义资源类型并部署所述自定义资源类型对应的所述自定义控制器。5.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述自定义控制器的控制逻辑包括：针对所述自动驾驶仿真流程中流程节点的分布式编排逻辑；利用所述自定义资源所属的自定义资源类型对应的自定义控制器控制所述自定义资源，以完成所述自动驾驶仿真请求对应的自动驾驶仿真任务，包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨志远，
申请(专利权)人：阿里云计算有限公司，
类型：发明
国别省市：