[发明专利]自动驾驶系统实际路测的测试方法及系统

说明书

一种自动驾驶系统实际路测的测试方法及系统，该方法包括：采集步骤、识别和分类步骤、构建仿真场景步骤、数据转换步骤、接收步骤和决策控制步骤。按照本申请中实施例的方案，保证自动驾驶系统实际路测测试准确性的同时，提高了实际路测的测试效率，降低了测试成本和危险测试项目在实际路测中风险。

技术领域

本发明涉及测试技术领域，具体涉及一种自动驾驶系统实际路测的测试方法及系统。

背景技术

无人驾驶系统作为一个复杂的软硬件结合系统，其安全可靠运行需要车载硬件、传感器集成、感知预测、以及控制规划等多个模块的协同配合工作。

由于实际交通路况复杂、测试车辆和成本等原因，使得实际路测中的测试场景不够丰富，实际路测效率很低，并且，对于某些情况十分紧急的测试项目，在实际路测中是非常昂贵和危险的。目前，一般采用仿真模型来测试自动驾驶系统，但会存在仿真测试场景与实际交通路况不符的问题，导致测试结果不准确。在申请号为CN201710002116.2的专利中，基于人工驾驶车辆所采集的与实际交通有关的数据来构建测试场景，基于构建的测试场景来测试自动驾驶性能。解决了人工构建的测试场景与真实的交通场景不符的问题，但仅仅采用仿真场景来测试；由于虚拟车辆与实际车辆存在差异，实际交通状况又存在多变性，使得仅依靠仿真测试无法真实反映出实际无人驾驶车辆的性能，导致测试结果不够准确。

发明内容

本申请提供一种自动驾驶系统实际路测的测试方法及系统，能够根据测试项目，在实际路测中融入虚拟场景，丰富了测试场景，保证测试准确性的同时提高的实际路测安全性，减小了测试成本。

第一方面，本申请的实施例提供了一种自动驾驶系统实际路测的测试方法，该测试方法包括：

数据接收步骤：接收交通信息数据；

决策控制步骤：根据所述交通信息数据，生成预测轨迹；根据所述预测轨迹生成车辆控制指令，以使得车辆在实际场景中进行自动驾驶测试。

在一些实施例，所述数据接收步骤包括：

采集步骤：自动驾驶车辆上的传感器实时采集实际场景的交通信息数据并保存；

识别和分类步骤：获取本次测试以前的历史数据，并基于所述历史数据进行识别和分类；

构建仿真场景步骤：调取已分类数据中与测试项目相关的数据，并基于该数据构建仿真场景，根据所述仿真场景，输出仿真数据；

数据转换步骤：读取所述仿真数据并将所述仿真数据转换为传感器数据；

接收步骤：同时接收所述传感器数据和实际场景数据。

在一些实施例，所述识别和分类步骤包括：

对所述历史数据进行人工标注，获得训练集；

基于所述训练集，进行机器学习，获得分类模型；

基于所述分类模型对所述历史数据进行识别和分类。

在一些实施例，所述交通信息数据包括：物体信息和环境信息；所述物体信息包括以下至少一种：车辆的位置、车辆的驾驶状态、车辆的导航路线、车辆与其他车辆、行人、障碍物之间的位置关系；所述环境信息包括以下至少一种：道路状况、天气状况、交通指示。

第二方面，本申请提供了一种自动驾驶系统实际路测的测试系统，该系统包括：

储存器，用于储存程序；

处理器，用于通过执行所述存储器存储的程序以实现如权利要求1-4中任一项所述的方法。

第三方面，本申请提供了一种自动驾驶系统实际路测的测试装置，该测试装置包括：

数据接收装置：用于接收交通信息数据；