[发明专利]一种面向车路协同的路侧感知模拟仿真方法和系统

说明书

本发明实施例提供一种面向车路协同的路侧感知模拟仿真方法和系统，为路侧感知进行实际道路测试前提供一个虚拟环境进行仿真测试，从而可以大大降低路侧感知测试的成本与安全风险，同时也可以加快路侧感知的开发进度，借助仿真环境可以分析传感器实际安装前与环境之间的关系，可视化显示对应的工作效果，从而为传感器的实际安装提供参考，另外，通过仿真系统直接输出用于机器学习所需要的训练数据与测试数据，可以极大地降低人工采集这些数据所需要花费的时间和成本。

技术领域

本发明实施例涉及智能交通技术领域，尤其涉及一种面向车路协同的路侧感知模拟仿真方法和系统。

背景技术

智能交通系统通过人工智能与信息通讯技术可以有效提升道路交通的安全和效率，目前已经得到广泛的认可，它包含“聪明的车”和“智慧的路”两部分。车路协同是智能交通发展的高级阶段，通过通讯协议，将路侧感知传感器(摄像头、激光雷达、毫米波雷达等)的感知结果与自动驾驶汽车车载感知传感器的感知结果进行融合与分析，从而克服单一车载感知时出现的视觉盲区、遮挡等问题，增强了感知的范围与准确性，达到全域感知效果，车路协同用来实现车与车以及车与路侧系统之间的通信，使车辆能够更好地感知周围环境，接受辅助驾驶的相关信息，让道路监管部门能够更有效地处理交通事故。

其中，路侧感知是车路协同应用开发的重要组成部分，通过在路侧部署传感器，将采集到的路面信息经V2X(Vehicle to X，车用无线通信技术)通信给到车辆，使车辆拥有超视距的感知能力。在实际应用中，为达到最优的路侧感知效果，不同的场景往往需要不同的RSU(Road Side Unit，路侧单元)配置，RSU的选型及安装是一个耗时耗力的过程，另外，交通参与者的识别是路侧感知的核心，基于机器学习的识别算法需要大量的标签数据，而人工打标签被验证是一个效率极其低下的方式。而随着近些年计算机硬件性能的不断提升，将仿真技术应用于智能交通领域成为了各类研发机构加速开发进程的必要手段。

当前智能交通领域的模拟仿真主要用于自动驾驶算法验证，V2X通讯，车载传感器数据采集等，关于路侧感知的模拟仿真几乎没有，在实际环境中进行RSU的安装调节耗时耗力，不能提前得知RSU安装后的效果。路侧感知同样需要基于机器学习的识别算法，但是采用真实数据需要人工打标签，而这一方式效率极其低下，而且成本高。

发明内容

本发明实施例提供一种面向车路协同的路侧感知模拟仿真方法和系统，以解决现有技术中RSU安装调节时，采用真实数据需要人工打标签，而这一方式效率极其低下，而且成本高的问题。

第一方面，本发明实施例提供一种面向车路协同的路侧感知模拟仿真方法，包括：

构建路测感知虚拟场景，所述路测感知虚拟场景包括静态环境、动态交通和路测单元；所述路测单元采集静态环境和动态交通的实时信息，得到第一交通状态数据；

对所述路测感知虚拟场景进行高清渲染，并对路测单元采集到的第一交通状态数据进行可视化处理；

提取路测感知虚拟场景中与交通状态相关的真值数据作为第二交通状态数据，将所述第一交通状态数据和第二交通状态数据发送至指定的外部系统。

作为优选的，所述静态环境为预设虚拟场景内状态不发生变化的事物，所述静态环境包括用于车辆行驶的车道、建筑、绿植和路灯；所述动态交通包括预设虚拟场景内具备动态特性的交通管控设备、人流和车流；所述路测单元包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、V2X通讯设备。

作为优选的，对所述路测感知虚拟场景进行高清渲染，并对路测单元采集到的第一交通状态数据进行可视化处理，具体包括：

通过图新引擎对静态环境、动态交通和路测单元中的所有可见虚拟物体进行渲染；

对路测单元采集的实时信息进行可视化显示，以对路测单元中各传感器的参数进行调节，所述实时信息包括三维点云、实时图像和障碍物尺寸。