[发明专利]一种真实驾驶场景仿真方法、系统、电子设备和存储介质

说明书

本发明公开了一种真实驾驶场景仿真方法、系统、电子设备和存储介质，本发明基于多传感器数据采集平台，构建真实场景的三维空间地图，对真实驾驶场景中的动静态交通元素进行标注分离，输出真实场景中的动静态交通元素的局部空间位置和类型，生成仿真场景文件，复现真实驾驶场景并保存为可导入Carla仿真软件平台的仿真场景库文件。本发明的数据来源渠道多样，有效地保证仿真场景库的测试覆盖度和真实度，采用数据紧耦合的融合方式，保证全局场景建图的准确性。本发明还设利用数据标注工具支持多传感器数据的联合标注、自动插值标注等功能；保证动态交通元素的标注轨迹的连续性，最终实现整个场景的高还原度搭建工作。

技术领域

本发明涉及一种仿真方法、系统、电子设备和存储介质，尤其涉及一种真实驾驶场景仿真方法、系统、电子设备和存储介质。

背景技术

近几年，随着自动驾驶技术的飞速发展，相应的自动驾驶功能测试需求也大大增加，常规的软件测试方法和实车测试远不能满足其快速增长的测试需求，因此仿真自动驾驶测试正逐渐成为主流的测试方法。通常的仿真自动驾驶测试方法需要人工提前构建测试环境和设计各种驾驶行为，测试效率低下且不够真实，不能完整地对自动驾驶功能进行测试。基于商业化的仿真场景构建工具链虽然可以快速构建出尽量真实的测试仿真环境，但由于其收费授权的特点，导致使用成本较高，难以大规模推广应用，而且适用性较为固定，不支持用户自定义修改，难以适应快速发展的自动驾驶测试要求。

目前存在的类似技术方案是基于VTD或SCANeR等商业仿真场景构建软件工具实现的，数据处理流程类似，都是先执行动静态交通元素分离、仿真三维场景构建和动态交通流生成这三大流程，现有技术的主要缺点是：使用的仿真场景制作工具是付费的，而且扩展性弱，不支持用户根据实际需求进行功能自定义。

发明内容

本发明的目的在于提供一种真实驾驶场景仿真方法、系统、电子设备和存储介质，根据输出结果的类型可以分为多传感器数据融合、真实场景三维地图构建和路网提取、动静态交通元素标注和仿真场景文件生成导入，解决现有技术存在的缺憾。

本发明提供了下述方案：

一种基于Carla的真实驾驶场景仿真方法，其特征在于，仿真注入方法包括：

基于多传感器数据采集平台，对多个传感器之间的内外参数进行标定和时间同步；

构建真实场景的三维空间地图，提取场景道路的路网数据；

对真实驾驶场景中的动静态交通元素进行标注分离，输出真实场景中的动静态交通元素的局部空间位置和类型；

生成仿真场景文件，复现真实驾驶场景，并保存为可导入Carla仿真软件平台的仿真场景库文件。

进一步的，多传感器数据采集平台搭载的传感器具体包括：机械三维激光雷达、固态激光雷达、单/双目工业相机、广角相机、惯导、超声波和差分GPS。

进一步的，在构建真实场景的三维空间地图的过程中，通过三维激光雷达、惯导数据和GPS数据，构建真实场景三维地图，通过紧耦合的数据融合方式进行实时自身位姿估计和关键帧计算，通过GPS全局位姿进行累计误差消除，将关键帧拼接成三维地图模型，生成点云地图模型，得到三维场景点云地图数据，利用八叉树数据结构对三维场景点云地图进行管理，对点云地图进行压缩，得到二维场景压缩平面图。

进一步的，基于单目工业相机的数据，利用图像处理或深度学习的算法框架，执行车道线和路面特征检测，得到车道线和路面特征的二维平面数据，构成带有深度数据的三维车道线和路面特征数据，完成路网数据的初步提取，将初步提取到的路网数据和道路特征导入到三维场景编辑器。

进一步的，静态交通元素包括：道路交通标志、道路路沿、交通红绿灯、路侧绿化带和路侧建筑，动态交通元素包括行人、机动车、非机动车。