[发明专利]一种采集车辆轨迹数据的仿真方法、系统及设备

说明书

本发明涉及车辆轨迹数据处理技术领域，具体而言，涉及一种采集车辆轨迹数据的仿真方法、系统及设备。数据仿真方法包括接收数据；确定处于待仿真区域内的车辆，并获取待仿真区域内所有车辆的信息；计算出每辆探测车辆雷达探测范围内的被探测车辆；判断每辆探测车辆雷达探测范围内的被探测车辆是否被其它车辆遮挡；获取探测车辆与未被遮挡的被探测车辆的智能车数据。本发明以车流全体车辆精细完整轨迹为基础，从所有车辆中随机选取一定比例的车辆作为智能车，在智能车上设置或定义探测雷达，模拟智能车对周围车辆的探测；被智能车探测到的车辆当时的轨迹信息就记录下来，然后这些轨迹和智能车本身的轨迹一起就构成了智能车数据。

技术领域

本发明涉及车辆轨迹数据处理技术领域，具体而言，涉及一种采集车辆轨迹数据的仿真方法、系统及设备。

背景技术

智能车泛指装载高精度定位设备(例如高精度GPS，IMU)和环境感知传感器(毫米波雷达，激光雷达，视频)的车辆。智能车在运行过程中可以实现对自身的高精度定位和周围车辆的实时追踪，从而获得自身的轨迹数据和周围车辆的轨迹数据，统称为智能车数据。智能车数据是一种新的交通数据，可用于精细交通状态评价和精准交通管控。

但是，在现实中，要获得真实的智能车数据涉及到巨大的财力人力。比如，需要购买昂贵的环境感知设备和使用真实车辆，雇人现场试验，以及涉及到繁琐的传感器原始数据处理。并且，现场试验无法再现，很难重复；也无法任意配置传感器(包括不同型号的传感器和不同传感器数量)和任意变换交通场景(包括不同道路类型，不同交通状况等)。

目前处理智能车轨迹数据的仿真方法主要包括两种，一种是三维建模仿真，另一种是实采数据回放仿真。

三维建模仿真需要预先对被仿区域进行1:1等比例三维建模，得到三维的虚拟仿真环境。在仿真过程中，根据雷达的空间位置及姿态，基于虚拟环境中的三维模型数据，输出传感器采集到的传感器数据，并将该传感器数据输入到自动驾驶系统中，得到仿真结果。

实采数据回放仿真需要预先驾驶车辆在被仿区域按照预定路线行驶，然后使用车上雷达传感器对行驶轨迹上的图像、点云等信息进行采集，并将采集到的传感器数据保存到数据库中。在仿真过程中，将传感器数据从数据库中读取出来，然后按照时间先后顺序依次将读取的传感器数据输入到自动驾驶系统中，得到仿真结果。

现有技术在进行数据采集时的仿真环境只涉及到几种设定的交通状态，传感器探测范围也是实际车辆在对应的仿真环境中采集到的，它不能够对任意交通环境做仿真处理，也不能对雷达型号和数量做定制化处理。

发明内容

本发明的目的在于提供一种采集车辆轨迹数据的仿真方法、系统及设备，以改善上述问题。为了实现上述目的，本发明采取的技术方案如下：

一方面，本申请提供了一种采集车辆轨迹数据的仿真方法，所述仿真方法包括：

接收车辆轨迹数据、待仿真区域范围数据和每辆探测车辆上雷达的探测参数；根据车辆轨迹数据、待仿真区域范围数据确定处于待仿真区域内的车辆，并获取待仿真区域内所有车辆的信息；所述车辆的信息包括车辆编号、车辆宽度、车辆长度、每一时刻的x方向位置、每一时刻的y方向位置和每一时刻的车辆速度；计算出每辆探测车辆雷达探测范围内的被探测车辆，以及雷达探测范围内的每辆被探测车辆与探测车辆的距离；判断每辆探测车辆雷达探测范围内的被探测车辆是否被其它车辆遮挡；获取探测车辆与未被遮挡的被探测车辆的智能车数据。

可选地，所述仿真方法还包括：

对每辆探测车辆上雷达的探测参数进行设置，所述探测参数包括探测范围、角分辨率、距离分辨率和速度分辨率。

可选地，所述计算出每辆探测车辆雷达探测范围内的被探测车辆，包括：