【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及信息处理、场景仿真，具体是一种基于路测回放数据的仿真静态场景的构建方法、装置、终端设备及存储介质。
技术介绍
1、在无人驾驶车辆领域，实地路测费时费力且每次发版都需要重复测试，因此越来越多的公司转向无人驾驶仿真工作，以减少或替代实地路测。在无人驾驶仿真中，静态场景构建是至关重要的一环，研发人员越来越关注如何构建更真实、直观的静态场景。
2、目前的静态场景构建方法主要基于高精度地图来生成场景，或通过人工对道路进行建模。基于高精度地图的场景生成是将高精度地图的结构化矢量图形再次进行3d渲染。该方法将高精度地图的每种矢量图形与标准模型素材库建立一一对应关系，然后根据矢量图形的语义调用素材库中不同资源进行渲染，从而构建道路场景。然而，这种方法存在几个问题：一是通过标准模型素材库来构建路网时与真实路网可能存在一定偏差；二是建立标准模型库需要耗费较多人力；三是只能贴近真实路网信息，而无法重建一些真实环境中的静态障碍物，导致无法复刻显示真实的无人驾驶场景，也无法还原实地路测的环境。
3、因此，如何改进静态场景构建方法，以更准确、高效地创建真实且逼真的无人驾驶场景成为研究的关键点。
技术实现思路
1、针对上述现有技术中的不足，本专利技术提供一种基于路测回放数据的仿真静态场景的构建方法、装置、终端设备及存储介质，从真实路测的回放数据入手，利用路测数据中可得到的相关信息来对仿真静态场景进行构建，从而更准确、高效地创建真实且逼真的无人驾驶场景。
2、为实
3、获取路测过程中采集的每一帧回放数据，并将第一帧所述回放数据中自车的高斯坐标作为构建仿真静态场景的坐标原点，得到仿真静态场景；
4、获取路测过程中高精地图与2d底图，并将所述2d底图与所述高精地图中的路网数据渲染至所述仿真静态场景中；
5、将每一帧所述回放数据中每一静态目标的目标信息转换至高斯坐标系后，将每一所述静态目标渲染至所述仿真静态场景，完成仿真静态场景的构建并输出。
6、在其中一个实施例，所述静态目标的目标信息包括但不限于所述静态目标的id信息、尺寸信息、位置信息与朝向信息。
7、在其中一个实施例，所述将每一所述静态目标渲染至所述仿真静态场景，包括：
8、对于任一所述回放数据，将其包含的每一所述静态目标的位置信息、朝向信息从车辆位置坐标系转换到车体坐标系后，再从车体坐标系转换到高斯坐标系；
9、在高斯坐标系下，计算每一所述静态目标的尺寸信息、位置信息、朝向信息在所有帧所述回放数据中的平均值；
10、基于每一所述静态目标在高斯坐标系下的尺寸信息、位置信息、朝向信息的平均值将每一所述静态目标渲染至所述仿真静态场景中，并标注各所述静态目标的id。
11、在其中一个实施例，将所述高精地图中的路网数据渲染至所述仿真静态场景的过程包括：
12、提取所述高精地图中的车道线信息、斑马线信息以及路口信息，并将所述车道线信息、所述斑马线信息以及所述路口信息以第一帧所述回放数据中自车的高斯坐标为原点平移至所述仿真静态场景中；
13、在所述仿真静态场景中，基于所述车道线信息、所述斑马线信息以及所述路口信息绘制出车道线、斑马线和路口区域，以贴近真实地行车环境。
14、在其中一个实施例，仿真静态场景的构建方法还包括：
15、根据所述2d底图在所述仿真静态场景中对应的位置上添加建筑物体；和/或
16、根据测试要求和/或实际场景中路边植被的分布形式，在所述仿真静态场景中对应的位置添加植被，以用于模拟车辆在真实道路的行驶状况；和/或
17、根据测试要求和/或实际道路上交通灯和/或交通标识情况，在所述仿真静态场景中对应的位置添加交通灯和/或交通标识，以用于后续红绿灯识别算法和交通标识识别算法的仿真。
18、在其中一个实施例，仿真静态场景的构建方法还包括：
19、提取每一帧所述回放数据中自车的位置信息、速度信息和/或朝向信息，以用于后续自车轨迹的回放。
20、在其中一个实施例，仿真静态场景的构建方法还包括：
21、在所述仿真静态场景中添加光照和/或相机脚本，以满足仿真场景的渲染需求。
22、为实现上述目的，本专利技术还提供一种仿真静态场景的构建装置，采用上述的方法，所述仿真静态场景的构建装置包括：
23、数据获取模块，用于获取路测过程中采集的每一帧回放数据以及高精地图和2d地图；
24、场景构建模块，用于将第一帧所述回放数据中自车的高斯坐标作为构建仿真静态场景的坐标原点，得到仿真静态场景；
25、底图渲染模块，用于将2d底图渲染至所述仿真静态场景中；
26、地图渲染模块，用于将高精地图中的路网数据渲染至所述仿真静态场景中；
27、静态目标渲染模块，用于将每一帧所述回放数据中每一静态目标的目标信息转换至高斯坐标系后，将每一所述静态目标渲染至所述仿真静态场景中。
28、为实现上述目的，本专利技术还提供一种终端设备，为无人车、无人机、无人驾驶设备或移动机器人，所述终端设备上设有：
29、存储器，用于存储程序；
30、处理器，用于执行所述存储器存储的所述程序，当所述程序被执行时，所述处理器用于执行如上述的方法的部分或全部步骤。
31、为实现上述目的，本专利技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令；所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如上述的方法的部分或全部步骤。
32、与现有技术相比，本专利技术具有如下有益技术效果：
33、1.本专利技术从真实路测的回放数据入手，通过将路测过程中的高精地图与静态目标渲染至静态场景中，不仅能够更准确、高效地还原无人驾驶车辆路测时的环境状况，还能使用生成的仿真静态场景进行测试，确保不同算法行驶在同一个环境下，去比较算法效果的优劣，极大地降低了无人驾驶的算法测试的成本；
34、2.本专利技术所构建的静态场景中，除车道线、斑马线和路口元素等路网信息不可修改外，其它如静态障碍目标以及交通信号灯等物体均可进行修改，进而可以模拟一些极端的测试场景，有效地帮助测试人员清晰的定位故障问题，极大地降低无人驾驶的测试成本。
本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种仿真静态场景的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的仿真静态场景的构建方法，其特征在于，所述静态目标的目标信息包括但不限于所述静态目标的ID信息、尺寸信息、位置信息与朝向信息。
3.根据权利要求2所述的仿真静态场景的构建方法，其特征在于，所述将每一所述静态目标渲染至所述仿真静态场景，包括：
4.根据权利要求1或2或3所述的仿真静态场景的构建方法，其特征在于，将所述高精地图中的路网数据渲染至所述仿真静态场景的过程包括：
5.根据权利要求1或2或3所述的仿真静态场景的构建方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求1或2或3所述的仿真静态场景的构建方法，其特征在于，还包括：
7.根据权利要求1或2或3所述的仿真静态场景的构建方法，其特征在于，还包括：
8.一种仿真静态场景的构建装置，其特征在于，采用权利要求1至7中任一所述的方法，所述仿真静态场景的构建装置包括：
9.一种终端设备，其特征在于，为无人车、无人机、无人驾驶设备或移动机器人，所述终端设备上设有：<...
【技术特征摘要】
1.一种仿真静态场景的构建方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的仿真静态场景的构建方法，其特征在于，所述静态目标的目标信息包括但不限于所述静态目标的id信息、尺寸信息、位置信息与朝向信息。
3.根据权利要求2所述的仿真静态场景的构建方法，其特征在于，所述将每一所述静态目标渲染至所述仿真静态场景，包括：
4.根据权利要求1或2或3所述的仿真静态场景的构建方法，其特征在于，将所述高精地图中的路网数据渲染至所述仿真静态场景的过程包括：
5.根据权利要求1或2或3所述的仿真静态场景的构建方法，其特征在于，还包括：
...
【专利技术属性】
技术研发人员：安向京，曹增欢，
申请(专利权)人：长沙行深智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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