[发明专利]自动驾驶仿真场景的生成方法及系统、服务器及介质

权利要求书

1.一种自动驾驶仿真场景的生成方法，其特征在于，所述自动驾驶仿真场景的生成方法包括如下步骤：

对自动驾驶的实景视频流按帧解析得到图片帧的字段属性，从图片帧的字段属性中提取仿真场景所需数据的相关关键字段属性；

分析仿真软件所需要的数据结构形式，对相关关键数据进行数据计算转换以及分析，得到与仿真软件所需匹配数据；

将得到的匹配数据导入仿真软件中生成仿真场景；

将生成的仿真场景与自动驾驶的实景视频进行比对，输出正确的仿真场景。

2.根据权利要求1所述自动驾驶仿真场景的生成方法，其特征在于，所述数据分析包括车速分析、变道分析以及对象车位置预测分析。

3.根据权利要求2所述自动驾驶仿真场景的生成方法，其特征在于，所述车速分析具体包括：

当某一秒的图片帧数据中存在速度为0的状态时，判断该秒36帧数据中，是否存在速度为0的数据的数量大于或等于其他所有速度不为0的数据的总数量，如果存在，则判断这一秒的速度为0，否则，聚类判断相同个数最多的速度数据为这一秒的速度。

4.根据权利要求2所述自动驾驶仿真场景的生成方法，其特征在于，所述变道分析具体包括：

当某一秒的图片帧数据中存在变道属性数据为1，即判断这一秒有变道行为。

5.根据权利要求4所述自动驾驶仿真场景的生成方法，其特征在于，所述变道分析进一步包括：

当连续的两秒的图片帧数据中均存在变道属性数据为1，则判断这两秒的过渡图片帧数据之间是否存在连续帧的变道属性数据均为1，如果存在连续，则判断变道属性数据为1的个数较多的那一秒有变道行为，如果该两秒中存在变道属性数据1的个数相等，则判断前一秒有变道行为。

6.根据权利要求2所述自动驾驶仿真场景的生成方法，其特征在于，所述对象车位置预测分析是预测对象车辆在自车启动时与自车的纵向距离，具体包括：

对于自车视频采集工具识别到正在行驶的对象车辆，通过自车速度和自车启动至识别到对象车辆的时间的乘积得到对象车辆在该时间内行驶的距离，再将对象车辆行驶的距离加上识别时自车相对对象车的纵向距离，获得对象车辆在自车启动时与自车的纵向距离。

7.根据权利要求6所述自动驾驶仿真场景的生成方法，其特征在于，所述对象车位置预测分析还包括预测对象车辆在自车启动时与自车的横向距离，具体包括：

当自车在识别对象车辆前没有变道行为时，对象车辆在自车启动时与自车的横向距离就是自车识别到的与对象车辆之间的横向距离；

当自车在识别对象车辆前有变道行为时，如果自车向右变道，则预测对象车辆在自车启动时与自车的横向距离为自车相对对象车辆的横向距离减去变道距离；如果自车向左变道，则预测对象车辆在自车启动时与自车的横向距离为自车相对对象车辆的横向距离加上变道距离。

8.一种自动驾驶仿真场景的生成系统，其特征在于，所述自动驾驶仿真场景的生成系统包括如下功能模块：

数据解析提取模块，配置为对自动驾驶的实景视频流按帧解析得到图片帧的字段属性，从图片帧的字段属性中提取仿真场景所需数据的相关关键字段属性；

数据分析匹配模块，配置为分析仿真软件所需要的数据结构形式，对相关关键数据进行数据计算转换以及分析，得到与仿真软件所需匹配数据；

数据导入模块，配置为将得到的匹配数据导入仿真软件中生成仿真场景；

场景验证输出模块，配置为将生成的仿真场景与自动驾驶的实景视频进行比对，输出正确的仿真场景。

9.一种服务器，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述自动驾驶仿真场景的生成方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述自动驾驶仿真场景的生成方法的步骤。