[发明专利]动态场景信息录制和仿真回放方法、装置、设备及介质

说明书

本发明涉及动态场景信息的录制和仿真回放方法及装置，该方法包括：收集传感数据，对传感数据进行从局部坐标到全局坐标的变换，以生成绝对位置信息；根据绝对位置信息来建立模型和场景，以实现道路环境的还原，以及对传感数据进行从全局坐标到局部坐标的变换，以生成相对位置信息，以及根据相对位置信息来仿真模拟车辆的行驶过程，以实现用户驾驶场景的还原；根据规划控制信息和相对位置信息来规划控制车辆，以验证改进的规划控制算法。该装置包括：预处理模块、仿真模块和规划控制模块。本发明能够形成一个固定的回归测试场景，该场景不仅稳定且能够复现当时的故障问题，即使规划控制算法发生改变也不影响故障问题的复现和场景的还原。

技术领域

本申请涉及智能驾驶车辆的仿真与验证领域，且更具体地，涉及一种录制和仿真回放的方法及装置。

背景技术

为了增强智能驾驶车辆的稳定性，需要大量的实车路测。目前，当在路测中发现问题后，测试人员会将路测数据交由研发人员处理。研发人员通过分析路测中录制的数据分析问题并找到问题的根本原因后，需要测试人员再回到当时出问题的场景进行测试，看当时的问题是否得到解决。

现有技术存在以下问题：

1.现有技术仅仅采集和记录物体相对于传感器的位置。因此，一旦控制算法发生变化，相对位置的数据就会发生变化，回放时动态场景就会发生变化。根据物体的相对位置还原的场景仅能展示原控制算法下车辆的工作过程。因此，当研发为避免事故或提高车辆性能而改进了规划控制算法且想要验证改进的规划控制算法时，仅仅能够通过道路实测来实现，浪费了大量人力和物力。

2.由于实际的道路环境经常发生变化。因此，受现实环境中很多不确定因素的影响，很难重现出与车辆发生问题时一模一样的场景。即使在道路实测中，使用改进的控制算法且车辆的故障问题不再出现，也无法确保真正的解决了该故障问题。

3.在控制算法多次更新后，新的控制算法可能导致老的控制算法的部分功能失效或受到影响。因此，即便在老控制算法下解决了原先的故障问题，也不能确保在新的控制算法下，该故障问题是否会重新被触发。这样，每次测试都需要针对发生过的所有故障问题进行道路实测。反复搭建道路实测的环境，不仅费时费力容易出错。并且，进行道路实测的环境很不稳定，容易造成测试结果失真，使得新版本下的规划控制算法的新缺陷难以被发现且旧缺陷难以真正的避免，导致车辆上路后发生严重的车祸。

因此，现有的仿真与验证方法存在缺陷。

发明内容

为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种动态场景环境感知信息的记录与仿真回放的方法及装置，其能够形成一个固定的回归测试场景，该场景不仅稳定且能够复现当时的故障问题，即使规划控制算法发生改变也不影响故障问题的复现和场景的还原，不仅能确保测试结果的真实有效，且能极大的降低测试的成本。

本发明提供了一种动态场景信息的录制和仿真回放方法，包括：

收集传感数据，对传感数据进行从局部坐标到全局坐标的变换，以生成绝对位置信息，其中，绝对位置信息为目标在全局坐标系下的位置信息；

根据绝对位置信息来建立场景，以实现道路环境的还原，以及对传感数据进行从全局坐标到局部坐标的变换，以生成相对位置信息，以及根据相对位置信息来仿真模拟车辆的行驶过程，以实现用户驾驶场景的还原，其中，相对位置信息为目标在局部坐标系下的位置信息；

根据规划控制信息和相对位置信息来规划控制车辆，以验证改进的规划控制算法，其中，规划控制信息包括人为改变车辆的规划控制的手段和自动优化车辆的规划控制的手段。

作为优选方式，建立场景包括：

对全局坐标系下的传感数据进行动态数据处理和静态数据处理，以生成动态模型和静态模型；

对动态模型和静态模型进行组合，以生成动态场景和静态场景；