【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及车辆测试，具体是涉及用于车辆测试的仿真场景生成方法、装置、设备、介质。
技术介绍
1、仿真技术在自动驾驶领域中发挥着越来越重要的作用，它可以通过模拟真实世界的各种驾驶条件和情境，有效地提高算法性能并降低实车测试的风险和成本。自动驾驶技术的发展离不开高保真度、高质量的仿真场景。现有技术通过采集真实道路上的交通流数据以生成仿真场景，但由于真实道路上的交通流数据难以覆盖所有的交通数据，从而导致所生成的仿真场景难以覆盖测试车辆所需要的所有场景。
2、综上所述，现有技术所生成的仿真场景难以覆盖测试车辆所需要的所有场景。
3、因此，现有技术还有待改进和提高。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术提供了用于车辆测试的仿真场景生成方法、装置、设备、介质，解决了现有技术所生成的仿真场景难以覆盖测试车辆所需要的所有场景的问题。
2、为实现上述目的，本专利技术采用了以下技术方案：
3、第一方面，本专利技术提供一种用于车辆测试的仿真场景生成...
【技术保护点】
1.一种用于车辆测试的仿真场景生成方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的用于车辆测试的仿真场景生成方法，其特征在于，所述生成动态仿真交通流数据，包括：
3.如权利要求2所述的用于车辆测试的仿真场景生成方法，其特征在于，所述依据各个所述仿真车辆的仿真位置以及所述真实道路信息和/或所述虚拟合成道路信息，预测每个所述仿真车辆的仿真预测轨迹，包括：
4.如权利要求3所述的用于车辆测试的仿真场景生成方法，其特征在于，已训练的深度学习网络模型的训练方式，包括：
5.如权利要求3所述的用于车辆测试的仿真场景生成方法，其特征在...
【技术特征摘要】
1.一种用于车辆测试的仿真场景生成方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的用于车辆测试的仿真场景生成方法，其特征在于，所述生成动态仿真交通流数据，包括：
3.如权利要求2所述的用于车辆测试的仿真场景生成方法，其特征在于，所述依据各个所述仿真车辆的仿真位置以及所述真实道路信息和/或所述虚拟合成道路信息，预测每个所述仿真车辆的仿真预测轨迹，包括：
4.如权利要求3所述的用于车辆测试的仿真场景生成方法，其特征在于，已训练的深度学习网络模型的训练方式，包括：
5.如权利要求3所述的用于车辆测试的仿真场景生成方法，其特征在于，所述深度学习网络模型包括依次连接的第一全连接网络、编码网络、多头自注意力网络、解码网络、第二全连接网络，其中，所述第一全连接网络作为输入层，所述第二全连接网络作为输出层。
6.如权利要求1所述的用于车辆测试的仿真场景生成方...
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