【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及智能驾驶，具体涉及一种智驾纵向控制功能的场景泛化方法及测试方法。
技术介绍
1、随着，在当前的自动驾驶系统开发中，仿真测试因其测试效率高、成本低、测试周期短的优势，在测试验证中越来越重要，这也对仿真场景提出了更高的要求。现阶段的软件在环测试和硬件在环测试中，一般是使用场景仿真软件进行手工搭建场景，是基于经验而人工设定场景，效率较低，且场景的种类和数量不够丰富，在当下很难满足大量的测试需求，因此就需要进行场景泛化。
2、相关技术中，传统泛化方法均是从逻辑场景中进行派生，得到不同的参数组合，然后进行完全排列组合，就能生成大量的具体场景。具体地，首先确定需要泛化的逻辑场景参数，设定逻辑场景参数的取值范围和泛化步长，形成参数列表，然后根据参数列表进行全排列组合，最终生成自动驾驶测试场景。其中，在配置参数的取值范围和泛化步长时，会使用均匀分布函数和，或正态分布函数和，或指数分布函数。
3、但是，传统泛化方法对于场景参数较多的情况，存在两个明显缺陷：
4、①当场景数量较多时，场景的有效性无法得到保证，且场景数量过多会造成测试资源的浪费，耗时耗力；具体地，对于aeb测试，设定逻辑场景的参数取值范围和泛化步长中，对于目标切入距离和切入时间的设定上，使用定步长的方法无法预先排除不合理的参数组合，有效性差；且在组合方式上仍然使用了全排列组合，在泛化后的场景覆盖度广，但会明显造成测试资源的浪费。
5、②生成的场景与真实的道路场景相似度不高，不够拟人化；场景泛化过程中，对于参数的取值范围和步
技术实现思路
1、本申请提供一种智能驾驶纵向控制功能的场景泛化方法及测试方法，既兼顾平衡泛化的场景覆盖度和有效性，又能使得生成场景具有拟人化的特征，可解释性强。
2、第一方面，本申请实施例提供一种智驾纵向控制功能的场景泛化方法，包含以下步骤：
3、对公开数据集和/或路采数据集进行逻辑场景参数提取，作为要泛化的逻辑场景参数；将驾驶相关的部分逻辑场景参数分类成若干驾驶风格，每个驾驶风格保存为一个风格数据集；
4、针对每个逻辑场景参数，设定逻辑场景参数的取值范围和具体取值；在进行风格数据集中的逻辑场景参数取值时，根据纵向无效场景预先剔除部分不合理逻辑场景参数取值；
5、基于pict成对独立组合方式对逻辑场景参数进行组合，进行场景泛化；且在逻辑场景参数组合时，每个风格数据集中的逻辑场景参数独立组合。
6、第一方面，在上述技术方案的基础上，设定逻辑场景参数的取值范围和具体取值，包含：
7、先设定逻辑场景参数的取值范围；
8、然后采取定步长取值，得到逻辑场景参数的具体取值。
9、第一方面，在上述技术方案的基础上，所述纵向无效场景为两车运行时无碰撞风险的场景；
10、在进行驾驶数据集中的逻辑场景参数取值时，根据纵向无效场景预先剔除部分不合理逻辑场景参数取值，包含：
11、进行两个车速取值时，预先剔除前车车速比自车车速快的逻辑场景参数取值。
12、第一方面，在上述技术方案的基础上，通过百分系数法剔除前车车速比自车车速快的逻辑场景参数取值，所述百分系数法包含：
13、确定自车车速取值范围的设定最低速和设定最高速之间，自车车速在设定最低速和设定最高速之间采取定步长取值；
14、取值目标车车速取值为前车车速的设定百分比，所述设定百分比小于100％。
15、第一方面，在上述技术方案的基础上，利用百分系数法取值目标车车速后，包含：通过ttc时间或thw时间取值两车纵向距离。
16、第一方面，在上述技术方案的基础上，所述将驾驶相关的部分逻辑场景参数分类成若干驾驶风格，包含：
17、驾驶相关的部分逻辑场景参数包含踩加速、减速踏板的时机、打方向盘动作、跟车距离、变道时机、变道过程中横向加速度、自车平均车速及正常行驶过程中自车偏离车道中心线的距离；
18、将驾驶相关的部分逻辑场景参数分为保守型、普通型以及激进型三种驾驶风格。
19、第一方面，在上述技术方案的基础上，在逻辑场景参数组合时，每个风格数据集中的逻辑场景参数独立组合，包含：
20、各个风格数据集中的逻辑场景参数相互隔断，将驾驶风格扩展到交通流中的其他交通参与者中，分别随机赋予三种驾驶风格，生成随机交通流。
21、第二方面，本申请还公开了一种智驾纵向控制功能的测试方法，包含以下步骤：预先在vtd中搭建一个base场景；
22、通过ecu-test对vtd的base场景发送如权利要求1所述场景泛化方法的对应scp指令，base场景执行所述scp指令，生成相应场景，进行纵向控制功能测试。
23、第二方面，在上述技术方案的基础上，所述纵向无效场景为aeb测试时两车无碰撞风险的场景；
24、根据纵向无效场景预先剔除部分不合理逻辑场景参数取值，包含：
25、进行两个车速取值时，确定自车车速取值范围的设定最低速和设定最高速之间，自车车速在设定最低速和设定最高速之间采取定步长取值；然后通过百分系数法取值目标车车速取值为前车的设定百分比，所述设定百分比小于100％；
26、通过ttc时间或thw时间取值两车纵向距离。
27、第二方面，在上述技术方案的基础上，所述驾驶相关的部分逻辑场景参数包含踩加速、减速踏板的时机、打方向盘动作、跟车距离、变道时机、变道过程中横向加速度、自车平均车速及正常行驶过程中自车偏离车道中心线的距离；
28、将驾驶相关的部分逻辑场景参数分为保守型、普通型以及激进型三种驾驶风格，在aeb测试时，pict成对独立组合方式对每个风格数据集中的逻辑场景参数独立组合，将驾驶风格扩展到驾驶风格扩展到自车、目标车以及其他交通参与者中。
29、本申请实施例提供的技术方案带来的有益效果至少包括：
30、1.本申请的场景泛化方法及测试方法，相对于传统的场景泛化方法，引入了驾驶风格分析，将驾驶相关的部分逻辑场景参数分类成若干驾驶风格，每个驾驶风格保存为一个风格数据集，pict成对独立组合时，关于驾驶风格相关的逻辑场景参数在风格数据集内部进行组合，使得生成的场景具有拟人化的特征，生成的场景更符合真实场景，可解释性强，有助于发掘智能驾驶功能缺陷，减少了人工成本，提高测试效率。
31、在设定逻辑场景参数的具体取值后，根据已知纵向无效场景预先剔除部分不合理逻辑场景参数取值，大大提升了逻辑场景参数的有效度，节省测试资源。基于pict成对独立组合方式，对逻辑场景参数进行组合，相比于传统的场景泛化方法的全排列组合的方式，pict成对独立组合的方式组合数据量更少更高效，既保证了覆盖度，又不会造成测试资源的浪费。本申请的场景泛化方法，兼顾平衡了泛化的场景覆盖度和有效性本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种智驾纵向控制功能的场景泛化方法，其特征在于，包含以下步骤：
2.如权利要求1所示的一种智驾纵向控制功能的场景泛化方法，其特征在于：设定逻辑场景参数的取值范围和具体取值，包含：
3.如权利要求1所示的一种纵向控制的场景泛化方法，其特征在于：
4.如权利要求3所示的一种纵向控制的场景泛化方法，其特征在于：通过百分系数法剔除前车车速比自车车速快的逻辑场景参数取值，所述百分系数法包含：
5.如权利要求4所示的一种纵向控制的场景泛化方法，其特征在于：利用百分系数法取值目标车车速后，包含：
6.如权利要求1所示的一种纵向控制的场景泛化方法，其特征在于：所述将驾驶相关的部分逻辑场景参数分类成若干驾驶风格，包含：
7.如权利要求6所示的一种纵向控制的场景泛化方法，其特征在于：在逻辑场景参数组合时，每个风格数据集中的逻辑场景参数独立组合，包含：
8.一种智驾纵向控制功能的测试方法，其特征在于，包含以下步骤：
9.如权利要求8所示的一种智驾纵向控制功能的测试方法，其特征在于：
10.如
...【技术特征摘要】
1.一种智驾纵向控制功能的场景泛化方法，其特征在于，包含以下步骤：
2.如权利要求1所示的一种智驾纵向控制功能的场景泛化方法，其特征在于：设定逻辑场景参数的取值范围和具体取值，包含：
3.如权利要求1所示的一种纵向控制的场景泛化方法，其特征在于：
4.如权利要求3所示的一种纵向控制的场景泛化方法，其特征在于：通过百分系数法剔除前车车速比自车车速快的逻辑场景参数取值，所述百分系数法包含：
5.如权利要求4所示的一种纵向控制的场景泛化方法，其特征在于：利用百分系数法取值目标车车速后，包含：
6.如权利要求1所示的一种纵向控制的场景泛化方法，其特征在于...
【专利技术属性】
技术研发人员：李恒，王莉，张晗，邢哲斌，王新伟，
申请(专利权)人：岚图汽车科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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