【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于智能驾驶，尤其涉及一种智能驾驶场景泛化生成方法、装置、介质及设备。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、自动驾驶汽车在真正商业化应用前，需要通过大量的测试来保障汽车的安全性。传统的道路测试的方法已无法满足自动驾驶安全性的测试，因此，基于虚拟仿真技术的自动驾驶虚拟仿真测试，成为目前市面上大多数汽车厂商选择的自动驾驶测试方法。
3、在智能驾驶测试体系中，仿真测试由于其降低测试周期和成本、提升测试覆盖、避免实车路测的安全问题等优势，已成为智能驾驶汽车开发测试重要的一环。场景库作为仿真测试的基石，包含丰富的属性信息，目前搭建完善的仿真测试场景库成为智能驾驶系统开发的前提条件。比较常见的产生场景的方式主要是利用场景仿真工具泛化出大量的测试场景，该方式可以快速产生大量的测试场景，但是，由于泛化场景时需要同时泛化多个参数，这就导致很难直观的从数据层面快速的判断泛化产生场景是否合理或者有效，然后再通过其他各种方式进行筛选或验证测试场景的有效性、合理性反而降低了场景库搭建效率。
4、另一方面，对泛化出的大量虚拟测试场景进行检查校验始终没有一个快速有效的方法，仅依靠人工单独的一个个场景运行检查或者进行抽检，效率低下且保证不了虚拟测试场景的有效合理性。
技术实现思路
1、为了解决上述
技术介绍
中存在的技术问题，本专利技术提供一种智能驾驶场景泛化生成方法、装置、介质及设备，通过分析并列出对功能影响最
2、为了实现上述目的，本专利技术采用如下技术方案：
3、本专利技术的第一个方面提供一种智能驾驶场景泛化生成方法。
4、一种智能驾驶场景泛化生成方法，包括：
5、获取场景类别，并确定不同类别场景的自车状态和主要场景要素；
6、针对自车状态和主要场景要素，通过九宫格理论和参数组合的方式，确定场景泛化方案，生成功能测试场景；
7、对于功能测试场景，进行批量自动化运行，以实现功能测试；
8、其中，九宫格理论具体为：将自车置于九宫格中心，将位于九宫格非中心位置上的车辆作为周围车辆，根据自车和周围车辆的状态，将周围车辆的运动划分为切入、切出、加速和减速后，确定阻碍自车行驶轨迹的周围车辆，作为目标车辆。
9、进一步地，所述参数组合的方式包括：对于所述自车和目标车辆，选取参数后，将参数分为多组，分别对每组数据进行成对独立组合后，将成对独立组合的结果再进行遍历组合。
10、进一步地，所述影响要素包括：道路结构、车道信息、道路行驶状况、天气因素、交通参与者类型和交通参与者状态。
11、进一步地，所述批量自动化运行的实现步骤包括：
12、将功能测试场景的文件提取至包含序号和场景名称的表格中，并放在测试软件工作目录中；
13、修改参数生成器，使其能够在表格中读取和处理单元格数据，转换为测试软件中的场景名参数；
14、依次新建包、变量和项目，并将包拖到项目中后，通过参数生成器，加载表格，并通过重新生成项目，显示功能测试场景的文件参数后的列表，通过新生成的项目，即可实现功能测试场景的批量自动化运行。
15、本专利技术的第二个方面提供一种智能驾驶场景泛化生成装置。
16、一种智能驾驶场景泛化生成装置，包括：
17、要素确定模块，其被配置为：获取场景类别，并确定不同类别场景的自车状态和主要场景要素；
18、场景泛化模块，其被配置为：针对自车状态和主要场景要素，通过九宫格理论和参数组合的方式，确定场景泛化方案，生成功能测试场景；
19、功能测试模块，其被配置为：对于功能测试场景，进行批量自动化运行，以实现功能测试；
20、其中，九宫格理论具体为：将自车置于九宫格中心，将位于九宫格非中心位置上的车辆作为周围车辆，根据自车和周围车辆的状态，将周围车辆的运动划分为切入、切出、加速和减速后，确定阻碍自车行驶轨迹的周围车辆，作为目标车辆。
21、进一步地，所述参数组合的方式包括：对于所述自车和目标车辆，选取参数后，将参数分为多组，分别对每组数据进行成对独立组合后，将成对独立组合的结果再进行遍历组合。
22、进一步地，所述影响要素包括：道路结构、车道信息、道路行驶状况、天气因素、交通参与者类型和交通参与者状态。
23、进一步地，所述批量自动化运行的实现步骤包括：
24、将功能测试场景的文件提取至包含序号和场景名称的表格中，并放在测试软件工作目录中；
25、修改参数生成器，使其能够在表格中读取和处理单元格数据，转换为测试软件中的场景名参数；
26、依次新建包、变量和项目，并将包拖到项目中后，通过参数生成器，加载表格，并通过重新生成项目，显示功能测试场景的文件参数后的列表，通过新生成的项目，即可实现功能测试场景的批量自动化运行。
27、本专利技术的第三个方面提供一种计算机可读存储介质。
28、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述第一个方面所述的一种智能驾驶场景泛化生成方法中的步骤。
29、本专利技术的第四个方面提供一种计算机设备。
30、一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述第一个方面所述的一种智能驾驶场景泛化生成方法中的步骤。
31、与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
32、本专利技术通过分析并列出对功能影响最大的场景参数后，基于九宫格理论，确定场景泛化方案，场景泛化的场景库是针对具体的功能而泛化生成的，因此场景具有针对性，从而泛化生成对智能驾驶系统功能测试最有意义的场景。
33、本专利技术通过参数空间的探索、筛选、参数组合的方式，使泛化出的场景能够更全面的覆盖功能测试，确保了泛化的场景对功能测试合理且有效。
34、本专利技术基于自动化测试软件ecu-test，利用参数化思想，将泛化生成的功能测试场景参数化，搭建测试用例package，然后放到project生成新的可执行的project，从而可以批量性的自动化运行功能测试场景，极大的缩减手动运行场景检查的时间，在智能驾驶虚拟测试场景库建设领域具有重要研究和应用价值。
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1.一种智能驾驶场景泛化生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种智能驾驶场景泛化生成方法，其特征在于，所述参数组合的方式包括：对于所述自车和目标车辆，选取参数后，将参数分为多组，分别对每组数据进行成对独立组合后，将成对独立组合的结果再进行遍历组合。
3.根据权利要求1所述的一种智能驾驶场景泛化生成方法，其特征在于，所述影响要素包括：道路结构、车道信息、道路行驶状况、天气因素、交通参与者类型和交通参与者状态。
4.根据权利要求1所述的一种智能驾驶场景泛化生成方法，其特征在于，所述批量自动化运行的实现步骤包括：
5.一种智能驾驶场景泛化生成装置，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的一种智能驾驶场景泛化生成系统，其特征在于，所述参数组合的方式包括：对于所述自车和目标车辆，选取参数后，将参数分为多组，分别对每组数据进行成对独立组合后，将成对独立组合的结果再进行遍历组合。
7.根据权利要求5所述的一种智能驾驶场景泛化生成系统，其特征在于，所述影响要素包括：道路结构、车道信息、道路行驶状况、天气
8.根据权利要求5所述的一种智能驾驶场景泛化生成系统，其特征在于，所述批量自动化运行的实现步骤包括：
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述的一种智能驾驶场景泛化生成方法中的步骤。
10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在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程序时实现如权利要求1-4中任一项所述的一种智能驾驶场景泛化生成方法中的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种智能驾驶场景泛化生成方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种智能驾驶场景泛化生成方法，其特征在于，所述参数组合的方式包括：对于所述自车和目标车辆，选取参数后，将参数分为多组，分别对每组数据进行成对独立组合后，将成对独立组合的结果再进行遍历组合。
3.根据权利要求1所述的一种智能驾驶场景泛化生成方法，其特征在于，所述影响要素包括：道路结构、车道信息、道路行驶状况、天气因素、交通参与者类型和交通参与者状态。
4.根据权利要求1所述的一种智能驾驶场景泛化生成方法，其特征在于，所述批量自动化运行的实现步骤包括：
5.一种智能驾驶场景泛化生成装置，其特征在于，包括：
6.根据权利要求5所述的一种智能驾驶场景泛化生成系统，其特征在于，所述参数组合的方式包括：对于所述自车和目标车辆，选...
【专利技术属性】
技术研发人员：林聪，宋攀，徐雪松，林然，孔昕昕，郭唤唤，张师榕，付建，桂缀，
申请(专利权)人：奇瑞汽车股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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