[發(fā)明專利]自動駕駛車輛的仿真測試方法、裝置、設備及存儲介質

有效

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• 申請日: 2018-08-24
• 公開（公告）號: CN109164785B
• 公開（公告）日: 2019-08-30
• 發(fā)明（設計）人: 韓崢
• 申請（專利權）人: 百度在線網絡技術（北京）有限公司
• 主分類號: G05B23/02
• 分類號: G05B23/02
• 代理公司: 北京市鑄成律師事務所 11313
• 代理人: 陳建煥;楊瑾瑾

本發(fā)明提出一種自動駕駛車輛的仿真測試方法、裝置、設備及存儲介質，其中方法包括：獲取路采主車采集的初始路采數據；采用所述初始路采數據及待測試的決策規(guī)劃控制算法進行仿真測試，確定待測試主車的第一行駛軌跡；對比所述待測試主車的第一行駛軌跡與所述路采主車的行駛軌跡，根據對比結果對所述初始路采數據進行校正；使用校正后的路采數據及待測試的決策規(guī)劃控制算法進行仿真測試，確定待測試主車的第二行駛軌跡。本發(fā)明實施例可以刪除初始路采數據中待測試主車周圍的障礙物，保證待測試主車在校正后的路采數據中的場景合理，并且在再次進行仿真測試時為待測試主車確定并控制行駛軌跡，從而保證仿真測試檢查的項目更為全面。

技術領域

本發(fā)明涉及智能汽車技術領域，尤其涉及一種自動駕駛車輛的仿真測試方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質。

背景技術

自動駕駛汽車是智能汽車的一種，也稱為輪式移動機器人，主要依靠車內的以計算機系統(tǒng)為主的智能駕駛儀來實現無人駕駛的目標。

當前自動駕駛汽車還處在不斷的研發(fā)和測試階段。測試可以分為兩部分，離線測試和上路測試。離線測試部分會充分利用仿真器進行仿真測試，其輸入是一系列的仿真場景，輸出是車輛在仿真器中的實際輸出行為，目標是判斷車輛的實際行為與期望行為是否相符。

仿真場景從大類上包括兩種。一種是通過編輯器人工構造的場景；另一種是由路采車輛在路上實際采集獲取的真實場景，即路采數據。路采數據是一種視頻數據，它記錄了路采車輛在行駛過程中采集到的道路及周圍車輛等情況。

目前，采用路采數據進行仿真測試時，可以采用兩種不同的方式。一種是待測試主車沿用路采主車的行駛軌跡，由決策規(guī)劃控制算法實時地為待測試主車規(guī)劃新的軌跡線，但不改變待測試主車的行駛軌跡，通過評估新的軌跡線來評估該決策規(guī)劃控制算法的好壞。另一種是待測試主車不采用路采主車行駛軌跡，由決策規(guī)劃控制算法實時地為待測試主車規(guī)劃新的行駛軌跡，并控制待測試主車按照該新的行駛軌跡行駛。

上述兩種方式均存在一定的缺陷。具體的：

第一種方式，由于待測試主車采用了路采主車的行駛軌跡，因此待測試主車與路上其他車輛(即障礙車)的關系一直是正確的，所以場景的合理性沒有問題；但是，由于只能沿用路采主車的行駛軌跡，所以能夠檢查的內容十分有限。

第二種方式，由于采用決策規(guī)劃控制算法來控制待測試主車，因此可以檢查的項很多，比如碰撞，壓線，闖紅燈等各種違反交規(guī)的問題都可以檢測出來。但是，由于直接放棄了路采主車的行駛軌跡，當待測試主車與路采主車的速度或者軌跡不同時(不同的可能性非常大)，會存在待測試主車在路采數據中的一些場景不合理的情況，比如會被后車追尾，或者與前方突然出現的障礙物碰撞等。

發(fā)明內容

本發(fā)明實施例提供了一種自動駕駛車輛的仿真測試方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質，以至少解決現有技術中的以上技術問題。

第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種自動駕駛車輛的仿真測試方法，該方法包括：

獲取路采主車采集的初始路采數據；

采用所述初始路采數據及待測試的決策規(guī)劃控制算法進行仿真測試，確定待測試主車的第一行駛軌跡；

對比所述待測試主車的第一行駛軌跡與所述路采主車的行駛軌跡，根據對比結果對所述初始路采數據進行校正；

使用校正后的路采數據及待測試的決策規(guī)劃控制算法進行仿真測試，確定待測試主車的第二行駛軌跡。

結合第一方面，本發(fā)明在第一方面的第一種實現方式中，對比所述待測試主車的第一行駛軌跡與所述路采主車的行駛軌跡，根據對比結果對所述初始路采數據進行校正，包括：

分別對所述待測試主車的第一行駛軌跡和路采主車的行駛軌跡進行采樣，得到多個待測試主車軌跡點和路采主車軌跡點；