【技術實現步驟摘要】
本申請涉及自動駕駛領域，具體涉及一種自動駕駛多車交互式測試場景生成方法、裝置及存儲介質。
技術介紹
1、現有自動駕駛測試場景生成中，雖然生成模型能捕捉車輛的軌跡，但預設的軌跡與實際環境有較大差距。在現實中，其他車輛會根據自動駕駛車輛的行為做出調整，而傳統模擬中，其他車輛的行為是預設的，無法實時響應自動駕駛系統的決策，導致測試結果與現實不符，影響了測試的準確性。自動駕駛系統在復雜交通場景中，必須考慮其他車輛的動態交互，尤其在高風險場景中，這種交互尤為重要。
2、然而，現有的多車交互研究還處于初期，缺乏對復雜場景的深入分析，尤其在事故場景中，研究較少，測試場景無法全面反映自動駕駛系統的實際表現。為此，亟需一種能夠模擬多車交互的動態測試場景生成方法。
技術實現思路
1、針對上述技術問題，本申請提供一種自動駕駛多車交互式測試場景生成方法、裝置及存儲介質，更真實地反映自動駕駛系統在高風險環境下的表現，確保其安全性和魯棒性評估更加全面。
2、本申請提供一種自動駕駛多車交互式測試場景生成方法，所述方法包括：
3、步驟s1、根據自動駕駛測試場景的設計要求，對場景進行分解，提取必要的靜態環境信息和交通參與者的動態參數分布；
4、步驟s2、對靜態環境信息與交通參與者的動態參數采樣，將場景提取為若干個場景截面，并按照預設比例劃分為測試場景樣本和驗證場景樣本；
5、步驟s3、將所述測試場景樣本和所述驗證場景樣本輸入多智能體模型訓練，得到訓練好的多
6、步驟s4、將訓練好的多智能體模型部署至測試場景樣本，與被測自動駕駛系統進行交互測試，得到自動駕駛多車交互式測試場景。
7、優選地，所述靜態環境信息包括：交通參與者車輛類型，道路類型，路面寬度，車道數目，光照條件，天氣條件，交通控制方式，背景車輛數目。
8、優選地，所述交通參與者的動態參數為交通參與者每一時間步長的狀態，包括：每個步長內的縱向坐標、橫向坐標、每個坐標下的速度、加速度、朝向、轉向、相對位置差。
9、優選地，所述對靜態環境信息與交通參與者的動態參數采樣，將場景提取為若干個場景截面，并按照預設比例劃分為測試場景樣本和驗證場景樣本，包括：
10、以預設時間的采樣區間對靜態環境信息與交通參與者的動態參數采樣，生成若干個獨立的場景截面，其中，每個場景截面的數據需包括靜態信息、動態信息以及各個參與車輛的相對位置和行為特征，并按照預設比例劃分為測試場景樣本和驗證場景樣本。
11、優選地，所述將所述測試場景樣本和所述驗證場景樣本輸入多智能體模型訓練，得到訓練好的多智能體模型，包括：
12、將測試場景樣本輸入多智能體模型訓練，生成動態駕駛場景集；
13、基于所述動態駕駛場景集和所述驗證場景樣本輸入多智能體模型，設置獎勵函數，當訓練損失值達到收斂時，得到訓練好的多智能體模型。
14、優選地，所述將訓練好的多智能體模型部署至測試場景樣本，與被測自動駕駛系統進行交互測試，得到自動駕駛多車交互式測試場景，包括：
15、將訓練好的多智能體模型部署至測試場景樣本，設置被測的自動駕駛系統，確保其參數和狀態與測試場景樣本相匹配；
16、在測試場景樣本中，所述訓練好的多智能體模型控制的目標車輛與被測的自動駕駛系統共同構成一個交互環境；
17、基于所述測試場景樣本進行交互測試，生成自動駕駛多車交互式測試場景。
18、優選地，所述基于所述測試場景樣本進行交互測試，生成自動駕駛多車交互式測試場景后，還包括：
19、獲取自動駕駛系統的反應數據和目標車輛行為數據，包括自動駕駛系統的感知精度、決策時間、反應延遲、以及與目標車輛之間的距離變化、速度變化。
20、本專利技術實施例還提供了一種自動駕駛多車交互式測試場景生成裝置，包括：
21、獲取模塊，用于根據自動駕駛測試場景的設計要求，對場景進行分解，提取必要的靜態環境信息和交通參與者的動態參數分布；
22、采樣模塊，用于對靜態環境信息與交通參與者的動態參數采樣，將場景提取為若干個場景截面，并按照預設比例劃分為測試場景樣本和驗證場景樣本；
23、訓練模塊，用于將所述測試場景樣本和所述驗證場景樣本輸入多智能體模型訓練，得到訓練好的多智能體模型；
24、輸出模塊，用于將訓練好的多智能體模型部署至測試場景樣本，與被測自動駕駛系統進行交互測試，得到自動駕駛多車交互式測試場景。本申請還提供一種計算機設備，包括：存儲器、處理器，其中，所述存儲器上存儲有用于在所述處理器上執行的計算機程序指令，所述處理器執行該計算機程序指令時，實現如上所述的自動駕駛多車交互式測試場景生成方法。
25、本申請還提供一種計算機可讀存儲介質，所述存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執行時實現如上所述自動駕駛多車交互式測試場景生成方法的步驟。
26、如上所述，根據自動駕駛測試場景的設計要求，對場景進行分解，提取必要的靜態環境信息和交通參與者的動態參數分布；對靜態環境信息與交通參與者的動態參數采樣，將場景提取為若干個場景截面，并按照預設比例劃分為測試場景樣本和驗證場景樣本；將所述測試場景樣本和所述驗證場景樣本輸入多智能體模型訓練，得到訓練好的多智能體模型；將訓練好的多智能體模型部署至測試場景樣本，與被測自動駕駛系統進行交互測試，得到自動駕駛多車交互式測試場景，如此，通過多智能體模型對目標車輛控制，與自動駕駛系統進行交互，以更真實地反映自動駕駛系統在高風險環境下的表現，確保其安全性和魯棒性評估更加全面。
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1.一種自動駕駛多車交互式測試場景生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如權利要求1所述的自動駕駛多車交互式測試場景生成方法，其特征在于，所述靜態環境信息包括：交通參與者車輛類型，道路類型，路面寬度，車道數目，光照條件，天氣條件，交通控制方式，背景車輛數目。
3.如權利要求1所述的自動駕駛多車交互式測試場景生成方法，其特征在于，所述交通參與者的動態參數為交通參與者每一時間步長的狀態，包括：每個步長內的縱向坐標、橫向坐標、每個坐標下的速度、加速度、朝向、轉向、相對位置差。
4.如權利要求1所述的自動駕駛多車交互式測試場景生成方法，其特征在于，所述對靜態環境信息與交通參與者的動態參數采樣，將場景提取為若干個場景截面，并按照預設比例劃分為測試場景樣本和驗證場景樣本，包括：
5.如權利要求1所述的自動駕駛多車交互式測試場景生成方法，其特征在于，所述將所述測試場景樣本和所述驗證場景樣本輸入多智能體模型訓練，得到訓練好的多智能體模型，包括：
6.如權利要求1所述的自動駕駛多車交互式測試場景生成方法，其特征在于，所述將訓練好的多智
7.如權利要求6所述的自動駕駛多車交互式測試場景生成方法，其特征在于，所述基于所述測試場景樣本進行交互測試，生成自動駕駛多車交互式測試場景后，還包括：
8.一種自動駕駛多車交互式測試場景生成裝置，其特征在于，包括：
9.一種計算機設備，其特征在于，包括處理器和存儲器，所述存儲器上存儲有用于在所述處理器上執行的計算機程序指令，所述處理器執行該計算機程序指令時，實現如權利要求1-7中任意一項所述的自動駕駛多車交互式測試場景生成方法。
10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，其存儲有計算機指令，所述計算機指令由處理器運行時，實現如權利要求1-7中任意一項所述的自動駕駛多車交互式測試場景生成方法。
...【技術特征摘要】
1.一種自動駕駛多車交互式測試場景生成方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如權利要求1所述的自動駕駛多車交互式測試場景生成方法，其特征在于，所述靜態環境信息包括：交通參與者車輛類型，道路類型，路面寬度，車道數目，光照條件，天氣條件，交通控制方式，背景車輛數目。
3.如權利要求1所述的自動駕駛多車交互式測試場景生成方法，其特征在于，所述交通參與者的動態參數為交通參與者每一時間步長的狀態，包括：每個步長內的縱向坐標、橫向坐標、每個坐標下的速度、加速度、朝向、轉向、相對位置差。
4.如權利要求1所述的自動駕駛多車交互式測試場景生成方法，其特征在于，所述對靜態環境信息與交通參與者的動態參數采樣，將場景提取為若干個場景截面，并按照預設比例劃分為測試場景樣本和驗證場景樣本，包括：
5.如權利要求1所述的自動駕駛多車交互式測試場景生成方法，其特征在于，所述將所述測試場景樣本和所述驗證場景樣本輸入多智能體模型訓練，得到訓練好...
【專利技術屬性】
技術研發人員：周銳，黃合來，張國清，魏志遠，陳吉光，
申請(專利權)人：中南大學，
類型：發明
國別省市：
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