[发明专利]一种自动驾驶测试场系统及方法

说明书

本发明提供了一种自动驾驶测试场系统及方法，包括：获取在测试车自动驾驶模式下的测试车前方道路的图像信息和激光雷达信息，对图像信息进行目标检测和跟踪，并和激光雷达信息进行融合，获取目标物体的相对位置和形状大小；获取每段道路上的图像信息和激光雷达信息，对图像信息进行目标检测和跟踪，并和激光雷达信息进行融合，获得每段道路上的目标物体的相对位置和形状大小；将对多个道路上和多个自动驾驶测试车前方的目标物体的相对位置和形状大小信息以及测试场的电子地图进行融合，根据道路采集装置的位置进行计算其他目标物体的位置信息，同时根据测试车传来的数据和自身的位置对道路上的目标物体位置进行均值修正，获得实时动态电子地图。

技术领域

本发明涉及自动驾驶测试场技术领域，具体地，涉及自动驾驶测试场系统及方法。

背景技术

测试车的诞生到发展，无时无刻不在改变着人们的生活方式，进入21世纪以来，随着人工智能和传感技术的不断发展，测试车逐步向智能化、电动化、轻量化、出行方式共享化的方向发展，智能驾驶测试车作为重要的发展趋势之一。

车辆在道路上进行自动驾驶模式会遇见各种情况，如果发生重大车祸会对人的生命和财产造成重大损失。这是测试车辆的自动驾驶系统的安全性和基本性能就尤为重要，测试场就由此产生，测试场的测试系统也是必不可少的。

2016年5月，在佛罗里达州的威利斯顿附近，一辆特斯拉Model S轿车与一辆卡车发生相撞，造成人类司机当场死亡，事发当时Model S轿车正处于自动驾驶模式下。这是全球公布的第一起自动驾驶致死事件，引发大范围的关于自动驾驶功能安全性的讨论。无独有偶，2018年3月，在亚利桑那州，一辆Uber自动驾驶测试车在交叉口与一名正在过马路的行人相撞，行人在送往医院后不治身亡，这是史上首例自动驾驶车辆在公开路面撞伤行人致死的案例。这些事故充分说明，未通过验证上道路测试的自动驾驶测试车对人类驾驶人或其他道路参与者来说无疑是一个灾难。

国内外关于自动驾驶测试车的交通事故充分表明，自动驾驶测试车上公共道路测试前，需要在可控的真实环境中进行大量的、可重复的、不同层次的测试试验，来确保自动驾驶测试车自身功能的安全性和系统的可靠性，以推动技术创新发展和保障公共安全。

发明内容

针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种自动驾驶测试场系统及方法。

根据本发明提供的一种自动驾驶测试场系统，包括：

测试车的数据采集模块：获取在测试车自动驾驶模式下的测试车前方道路的图像信息和激光雷达信息，并对图像信息及激光雷达信息进行预处理，对预处理后的图像信息进行目标检测和跟踪，并和预处理后的激光雷达信息进行融合，获取测试车前方目标物体的相对位置和形状大小，通过路侧的基站将目标物体的相对位置和形状大小实时传给总控制中心；

测试场道路状况采集模块：获取每段道路上的图像信息和激光雷达信息，并对图像信息及激光雷达信息进行预处理，对预处理后的图像信息进行目标检测和跟踪，并和预处理后的激光雷达信息进行融合，获得每段道路上的目标物体的相对位置和形状大小，通过路侧基站将每段道路上的目标物体的相对位置和形状大小实时传给控制中心；

控制中心的数据分析系统模块：将对多个道路上和多个自动驾驶测试车前方的目标物体的相对位置和形状大小信息以及测试场的电子地图进行融合，根据道路采集装置的位置进行计算其他目标物体的位置信息，同时根据测试车传来的数据和自身的位置对道路上的目标物体位置进行均值修正，获得实时动态电子地图。

优选地，所述测试车的数据采集模块包括：

测试车的数据采集模块M1：获取在测试车自动驾驶模式下的测试车前方道路的图像信息和激光雷达信息；

测试车的数据采集模块M2：对测试车前方道路图像信息进行去噪声预处理，去噪声预处理后获得待检测图像；