[發明專利]自動駕駛仿真方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110562184.0
• 申請日: 2021-05-24
• 公開（公告）號: CN113033029A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 劉歡;苗占東;孔健
• 申請（專利權）人: 湖北億咖通科技有限公司
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20
• 代理公司: 北京柏杉松知識產權代理事務所(普通合伙) 11413
• 代理人: 項京;趙元

本申請實施例提供了一種自動駕駛仿真方法、裝置、電子設備及存儲介質，方法包括：構建仿真場景；構建目標車輛的車輛建模信息，車輛建模信息包括仿真傳感器信息、車輛動力學信息和三維數模信息；運行目標車輛的自動駕駛仿真，收集自動駕駛仿真運行過程中目標車輛的仿真傳感器感知數據；將仿真傳感器感知數據輸入感知算法模塊學習迭代，和/或將目標車輛的仿真傳感器感知數據和基于仿真場景獲取的真值傳感器感知數據輸入測評模塊，根據仿真傳感器感知數據與真值傳感器感知數據之間的誤差對仿真傳感器對應的感知算法進行測評。以實現安全、高效的對自動駕駛感知算法進行學習和測評。

技術領域

本申請涉及智能車輛技術領域，特別是涉及一種自動駕駛仿真方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

自動駕駛技術是當前車輛智能化技術的前沿，自動駕駛能夠減少交通事故、減少燃料使用和能源消耗，并且可以從根本上改變道路人員交通和貨物運輸，使整個社會收益，自動駕駛的開發和驗證工作備受行業重視。

對于高級自動駕駛來說，感知算法作為其重要的一環，是保障自動駕駛安全運行的“眼睛”。

但是在早期的自動駕駛感知算法的開發過程中需要進行大量的迭代學習和測試，采用實車采集的數據進行學習和測試，需要搭建測試場景并對測試場景的物體進行大量標注，耗費大量的人力物力，且有些典型場景非常難以復現，無法對自動駕駛感知算法進行有效驗證。

此外，在感知算法尚不成熟的階段，直接將其部署在實車上，易引發交通事故，存在安全隱患。

發明內容

本申請實施例的目的在于提供一種自動駕駛仿真方法、裝置、電子設備及存儲介質，以實現安全、高效的對自動駕駛感知算法進行學習和測評。具體技術方案如下：

為實現上述目的，本申請實施例提供了一種自動駕駛仿真方法，所述方法包括：

基于目標高精地圖數據構建仿真場景；

構建目標車輛的車輛建模信息，所述車輛建模信息包括仿真傳感器信息、車輛動力學信息和三維數模信息；

基于仿真場景和車輛建模信息運行目標車輛的自動駕駛仿真，收集自動駕駛仿真運行過程中所述目標車輛的仿真傳感器感知數據；

將仿真傳感器感知數據輸入感知算法模塊學習迭代，和/或

將所述目標車輛的仿真傳感器感知數據和基于所述仿真場景獲取的真值傳感器感知數據輸入測評模塊，根據仿真傳感器感知數據與真值傳感器感知數據之間的誤差對仿真傳感器對應的感知算法進行測評。

可選的，所配置的目標車輛的仿真傳感器信息包含的內、外參數等同于自動駕駛實車的傳感器信息包含的內、外參數；

所配置的車輛動力學信息為14自由度；

所配置的目標車輛的三維數模信息包含的車輛幾何參數等同于自動駕駛實車的三維數模信息包含的車輛幾何參數。

可選的，所述基于仿真場景和車輛建模信息運行目標車輛的自動駕駛仿真的方法包括：

基于仿真場景設定路徑規劃；

根據路徑規劃和車輛建模信息構建自動駕駛規劃決策模型；

控制所述目標車輛根據自動駕駛規劃決策模型運行自動駕駛仿真。

可選的，所述仿真傳感器感知數據的類型包括：

激光雷達點云數據、和/或攝像頭照片數據、和/或毫米波雷達點云數據、和/或定位數據、和/或慣性傳感數據。

可選的，所述仿真傳感器感知數據和真值傳感器感知數據包括：障礙物感知數據、車道線感知數據和定位數據；

所述障礙物感知數據包括：

障礙物類別感知數據、和/或障礙物尺寸感知數據、和/或障礙物運動狀態感知數據、和/或多目標混淆識別數據、和/或特殊交通參與物感知數據、和/或信號燈識別數據、和/或交通指示牌位置感知數據。