【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于智能駕駛，尤其涉及一種智能駕駛場景泛化生成方法、裝置、介質及設備。
技術介紹
1、本部分的陳述僅僅是提供了與本專利技術相關的
技術介紹
信息，不必然構成在先技術。
2、自動駕駛汽車在真正商業化應用前，需要通過大量的測試來保障汽車的安全性。傳統的道路測試的方法已無法滿足自動駕駛安全性的測試，因此，基于虛擬仿真技術的自動駕駛虛擬仿真測試，成為目前市面上大多數汽車廠商選擇的自動駕駛測試方法。
3、在智能駕駛測試體系中，仿真測試由于其降低測試周期和成本、提升測試覆蓋、避免實車路測的安全問題等優勢，已成為智能駕駛汽車開發測試重要的一環。場景庫作為仿真測試的基石，包含豐富的屬性信息，目前搭建完善的仿真測試場景庫成為智能駕駛系統開發的前提條件。比較常見的產生場景的方式主要是利用場景仿真工具泛化出大量的測試場景，該方式可以快速產生大量的測試場景，但是，由于泛化場景時需要同時泛化多個參數，這就導致很難直觀的從數據層面快速的判斷泛化產生場景是否合理或者有效，然后再通過其他各種方式進行篩選或驗證測試場景的有效性、合理性反而降低了場景庫搭建效率。
4、另一方面，對泛化出的大量虛擬測試場景進行檢查校驗始終沒有一個快速有效的方法，僅依靠人工單獨的一個個場景運行檢查或者進行抽檢，效率低下且保證不了虛擬測試場景的有效合理性。
技術實現思路
1、為了解決上述
技術介紹
中存在的技術問題，本專利技術提供一種智能駕駛場景泛化生成方法、裝置、介質及設備，通過分析并列出對功能影響最
2、為了實現上述目的，本專利技術采用如下技術方案：
3、本專利技術的第一個方面提供一種智能駕駛場景泛化生成方法。
4、一種智能駕駛場景泛化生成方法，包括：
5、獲取場景類別，并確定不同類別場景的自車狀態和主要場景要素；
6、針對自車狀態和主要場景要素，通過九宮格理論和參數組合的方式，確定場景泛化方案，生成功能測試場景；
7、對于功能測試場景，進行批量自動化運行，以實現功能測試；
8、其中，九宮格理論具體為：將自車置于九宮格中心，將位于九宮格非中心位置上的車輛作為周圍車輛，根據自車和周圍車輛的狀態，將周圍車輛的運動劃分為切入、切出、加速和減速后，確定阻礙自車行駛軌跡的周圍車輛，作為目標車輛。
9、進一步地，所述參數組合的方式包括：對于所述自車和目標車輛，選取參數后，將參數分為多組，分別對每組數據進行成對獨立組合后，將成對獨立組合的結果再進行遍歷組合。
10、進一步地，所述影響要素包括：道路結構、車道信息、道路行駛狀況、天氣因素、交通參與者類型和交通參與者狀態。
11、進一步地，所述批量自動化運行的實現步驟包括：
12、將功能測試場景的文件提取至包含序號和場景名稱的表格中，并放在測試軟件工作目錄中；
13、修改參數生成器，使其能夠在表格中讀取和處理單元格數據，轉換為測試軟件中的場景名參數；
14、依次新建包、變量和項目，并將包拖到項目中后，通過參數生成器，加載表格，并通過重新生成項目，顯示功能測試場景的文件參數后的列表，通過新生成的項目，即可實現功能測試場景的批量自動化運行。
15、本專利技術的第二個方面提供一種智能駕駛場景泛化生成裝置。
16、一種智能駕駛場景泛化生成裝置，包括：
17、要素確定模塊，其被配置為：獲取場景類別，并確定不同類別場景的自車狀態和主要場景要素；
18、場景泛化模塊，其被配置為：針對自車狀態和主要場景要素，通過九宮格理論和參數組合的方式，確定場景泛化方案，生成功能測試場景；
19、功能測試模塊，其被配置為：對于功能測試場景，進行批量自動化運行，以實現功能測試；
20、其中，九宮格理論具體為：將自車置于九宮格中心，將位于九宮格非中心位置上的車輛作為周圍車輛，根據自車和周圍車輛的狀態，將周圍車輛的運動劃分為切入、切出、加速和減速后，確定阻礙自車行駛軌跡的周圍車輛，作為目標車輛。
21、進一步地，所述參數組合的方式包括：對于所述自車和目標車輛，選取參數后，將參數分為多組，分別對每組數據進行成對獨立組合后，將成對獨立組合的結果再進行遍歷組合。
22、進一步地，所述影響要素包括：道路結構、車道信息、道路行駛狀況、天氣因素、交通參與者類型和交通參與者狀態。
23、進一步地，所述批量自動化運行的實現步驟包括：
24、將功能測試場景的文件提取至包含序號和場景名稱的表格中，并放在測試軟件工作目錄中；
25、修改參數生成器，使其能夠在表格中讀取和處理單元格數據，轉換為測試軟件中的場景名參數；
26、依次新建包、變量和項目，并將包拖到項目中后，通過參數生成器，加載表格，并通過重新生成項目，顯示功能測試場景的文件參數后的列表，通過新生成的項目，即可實現功能測試場景的批量自動化運行。
27、本專利技術的第三個方面提供一種計算機可讀存儲介質。
28、一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，該程序被處理器執行時實現如上述第一個方面所述的一種智能駕駛場景泛化生成方法中的步驟。
29、本專利技術的第四個方面提供一種計算機設備。
30、一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，所述處理器執行所述程序時實現如上述第一個方面所述的一種智能駕駛場景泛化生成方法中的步驟。
31、與現有技術相比，本專利技術的有益效果是：
32、本專利技術通過分析并列出對功能影響最大的場景參數后，基于九宮格理論，確定場景泛化方案，場景泛化的場景庫是針對具體的功能而泛化生成的，因此場景具有針對性，從而泛化生成對智能駕駛系統功能測試最有意義的場景。
33、本專利技術通過參數空間的探索、篩選、參數組合的方式，使泛化出的場景能夠更全面的覆蓋功能測試，確保了泛化的場景對功能測試合理且有效。
34、本專利技術基于自動化測試軟件ecu-test，利用參數化思想，將泛化生成的功能測試場景參數化，搭建測試用例package，然后放到project生成新的可執行的project，從而可以批量性的自動化運行功能測試場景，極大的縮減手動運行場景檢查的時間，在智能駕駛虛擬測試場景庫建設領域具有重要研究和應用價值。
本文檔來自技高網...【技術保護點】
1.一種智能駕駛場景泛化生成方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種智能駕駛場景泛化生成方法，其特征在于，所述參數組合的方式包括：對于所述自車和目標車輛，選取參數后，將參數分為多組，分別對每組數據進行成對獨立組合后，將成對獨立組合的結果再進行遍歷組合。
3.根據權利要求1所述的一種智能駕駛場景泛化生成方法，其特征在于，所述影響要素包括：道路結構、車道信息、道路行駛狀況、天氣因素、交通參與者類型和交通參與者狀態。
4.根據權利要求1所述的一種智能駕駛場景泛化生成方法，其特征在于，所述批量自動化運行的實現步驟包括：
5.一種智能駕駛場景泛化生成裝置，其特征在于，包括：
6.根據權利要求5所述的一種智能駕駛場景泛化生成系統，其特征在于，所述參數組合的方式包括：對于所述自車和目標車輛，選取參數后，將參數分為多組，分別對每組數據進行成對獨立組合后，將成對獨立組合的結果再進行遍歷組合。
7.根據權利要求5所述的一種智能駕駛場景泛化生成系統，其特征在于，所述影響要素包括：道路結構、車道信息、道路行駛狀況、天氣
8.根據權利要求5所述的一種智能駕駛場景泛化生成系統，其特征在于，所述批量自動化運行的實現步驟包括：
9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，該程序被處理器執行時實現如權利要求1-4中任一項所述的一種智能駕駛場景泛化生成方法中的步驟。
10.一種計算機設備，包括存儲器、處理器及存儲在存儲器上并可在處理器上運行的計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述程序時實現如權利要求1-4中任一項所述的一種智能駕駛場景泛化生成方法中的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種智能駕駛場景泛化生成方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種智能駕駛場景泛化生成方法，其特征在于，所述參數組合的方式包括：對于所述自車和目標車輛，選取參數后，將參數分為多組，分別對每組數據進行成對獨立組合后，將成對獨立組合的結果再進行遍歷組合。
3.根據權利要求1所述的一種智能駕駛場景泛化生成方法，其特征在于，所述影響要素包括：道路結構、車道信息、道路行駛狀況、天氣因素、交通參與者類型和交通參與者狀態。
4.根據權利要求1所述的一種智能駕駛場景泛化生成方法，其特征在于，所述批量自動化運行的實現步驟包括：
5.一種智能駕駛場景泛化生成裝置，其特征在于，包括：
6.根據權利要求5所述的一種智能駕駛場景泛化生成系統，其特征在于，所述參數組合的方式包括：對于所述自車和目標車輛，選...
【專利技術屬性】
技術研發人員：林聰，宋攀，徐雪松，林然，孔昕昕，郭喚喚，張師榕，付建，桂綴，
申請(專利權)人：奇瑞汽車股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
還沒有人留言評論。發表了對其他瀏覽者有用的留言會獲得科技券。