[发明专利]一种面向自动驾驶的多场景自动化点云扩增方法

权利要求书

1.一种面向自动驾驶的多场景自动化点云扩增方法，其特征是基于不同天气场景特征，设计点云数据变异规则，根据用户配置环境信息选择具体变异规则，生成模拟不同天气场景的点云数据，最后通过自动化验证模块对生成的点云数据进行有效性验证，确保产生的测试用例增扩符合自动驾驶场景要求，使得自动驾驶中可能的场景得到充分地检测。

2.根据权利要求1中的环境信息配置，其特征是，包括降雨、降雪、雾霾三个方面，设置好目标天气模式信息后，进行天气状态信息的设置，需要选择对应模式的强度,具体为设置降雨降雪模式为大雨（雪）、中雨（雪）、小雨（雪），浓雾、中雾、轻雾，这些信息将结合原始点云数据为数据扩增模块变异增强数据提供必要信息，最后，这些配置信息将和点云数据一并传入到数据扩增模块中进行数据生成。

3.根据权利要求1中的云点数据增扩，其特征是，围绕天气信息，基于数据衰减幅度，衰减范围，噪声幅度设计对应的变异规则，然后对图像数据进行规则变异，进行云点数据增扩。

4.对于权利要求1中的自动化有效性验证，其特征是，采用蜕变测试技术验证扩增数据有效性，使用改进的稀疏卷积方法进行点云目标检测，显著增加了训练和推理速度，从KITTI数据集中随机选取点云数据，利用3D目标检测算法对其进行目标检测，生成检测到的目标物集合O，再通过选择不同的天气模式和对应模式的具体状况进行点云数据扩增，生成检测到的障碍物集合O'，之后通过比较O和O'来评估扩增数据的有效性。