[发明专利]一种无人驾驶车辆模拟测试方法

说明书

技术领域

本发明涉及汽车相关技术领域，特别是一种无人驾驶车辆模拟测试方法。

背景技术

近年来，无人驾驶相关技术得到了广泛关注。由于无人驾驶汽车在进行测试时往往会面临较高的危险性，硬件可靠性，算法鲁棒性，对于复杂环境的泛化能力等都会对自动驾驶算法的最终效果带来很大影响；同时，由于自动驾驶算法中包含多个模块，因此，没个模块之间的兼容性也会对算法的实际使用带来影响；另外，在一些危险场景下对无人驾驶算法进行测试，具有很大的危险性，且会在很大程度上提高测试成本。因此，在进行实际路测之前，需要建立模拟器测试平台，在大量的测试场景对无人驾驶相关算法进行仿真分析，提高算法的对复杂环境的鲁棒性和泛化能力，并对硬件可靠性和不同模块间的兼容性进行验证。综上所述，无人驾驶汽车模拟器的设计是进行无人驾驶技术研发的前提。

然而，发明人在实现发明的过程中发现，现有的一些模拟器大多是面向汽车某些单一功能设计进行的，例如汽车动力总成，发动机，辅助驾驶等，不支持对于整个自动驾驶方案进行仿真测试。

发明内容

基于此，有必要针对现有技术的汽车模拟器并不支持对于整个自动驾驶方案进行仿真测试的技术问题，提供一种无人驾驶车辆模拟测试方法。

本发明实施例提供一种无人驾驶车辆模拟测试方法，包括：

建立仿真场景，生成仿真场景的仿真数据；

获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后的运算结果，根据所述运算结果确定无人驾驶测试算法的性能。

进一步的，所述获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后的运算结果，根据所述运算结果确定无人驾驶测试算法的性能，具体包括：

获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后对车辆的控制量，将所述控制量输入车辆运动模拟器；

获取车辆运动模拟器根据所述控制量所产生的车辆实际行驶轨迹，采用所述车辆实际行驶轨迹确定所述无人驾驶测试算法的性能。

更进一步的，所述无人驾驶测试算法包括决策算法、规划算法和控制算法，所述获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后的运算结果，根据所述运算结果确定无人驾驶测试算法的性能，具体包括：

决策算法根据仿真数据中的障碍物信息、交通标示牌信息和车道线信息判断车辆驾驶行为；

规划算法根据驾驶行为进行车辆行驶路径规划；

控制算法根据车辆行驶路径规划、本车的定位信息和航向信息，确定车辆行驶所需的控制量，将所述控制量输入车辆运动模拟器；

获取车辆运动模拟器根据所述控制量所产生的车辆实际行驶轨迹，采用所述车辆实际行驶轨迹确定决策算法、规划算法和控制算法的性能。

进一步的，所述无人驾驶测试算法包括感知算法或定位算法，所述获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后的运算结果，根据所述运算结果确定无人驾驶测试算法的性能，具体包括：

获取根据所述仿真数据所生产的传感器原始数据；

获得所述感知算法对所述传感器原始数据进行处理后的感知结果，或者获得所述定位算法对所述传感器原始数据进行处理后的定位结果；

将所述感知结果与所述仿真数据进行比较，根据比较结果确定所述感知算法的性能，或者将所述定位结果与所述仿真数据进行比较，根据比较结果确定所述定位算法的性能。

更进一步的，所述获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后的运算结果，根据所述运算结果确定无人驾驶测试算法的性能，具体包括：

向车辆运动模拟器输入至少一个控制量，使得车辆运动模拟器模拟车辆的至少一个行车状态；

获取在所述行车状态下，根据所述仿真数据所生产的传感器原始数据；

获得所述感知算法对所述传感器原始数据进行处理后的感知结果，或者获得所述定位算法对所述传感器原始数据进行处理后的定位结果；

将所述感知结果与所述仿真数据进行比较，根据比较结果确定所述感知算法的性能，或者将所述定位结果与所述仿真数据进行比较，根据比较结果确定所述定位算法的性能。

进一步的，所述无人驾驶测试算法包括决策算法、规划算法、控制算法、感知算法或定位算法，所述获取无人驾驶测试算法对所述仿真数据进行运算后的运算结果，根据所述运算结果确定无人驾驶测试算法的性能，具体包括：

获取根据所述仿真数据所生产的传感器原始数据；

获得所述无人驾驶测试算法对所述传感器原始数据进行处理后的感知结果和定位结果；

获得所述无人驾驶测试算法对所述感知结果和定位结果进行运算后对车辆的控制量，将所述控制量输入车辆运动模拟器；