【技术实现步骤摘要】
本申请涉及自动驾驶，特别涉及一种自动驾驶仿真3d模型雷达反射率的存储、读取方法。
技术介绍
1、随着自动驾驶技术的迅速发展，仿真测试已经成为自动驾驶系统开发和验证的重要手段。仿真测试能够提供灵活、安全的环境来验证自动驾驶系统在复杂场景下的性能。然而，当前的仿真技术仍然面临许多挑战，尤其是在真实感知数据的模拟方面，雷达(包括激光雷达和毫米波雷达)数据的模拟问题尤为突出。
2、目前，仿真系统通常依赖于三种主要的测试方法：
3、1.真实场景下的路测和结构化测试：
4、这种方法通过实际道路测试来验证自动驾驶系统的性能，能够提供最为真实的环境数据。然而，成本高昂，并且在某些危险或难以复现的场景下难以进行测试。此外，真实场景测试的时间消耗巨大，且环境变化(如天气、路况、交通状况)难以控制，存在一定的安全隐患。
5、2.基于真实数据回放的测试：
6、该方法通过回放已收集的道路数据来模拟场景。它保证了测试环境的真实性，但缺乏交互性和灵活性。例如，车辆在回放数据过程中可能会面临与预设不符的环境变化，测试无法反映自动驾驶车辆自主决策后的环境响应。该方法也无法模拟复杂的物理效应(如反射、遮挡等)。
7、3.基于仿真器模拟的测试：
8、仿真器可以灵活构建各种交通场景，降低测试成本，并能模拟极端或罕见的场景。然而，现有的仿真器通常依赖于简化的物理模型，如汽车动力学模拟和游戏引擎技术，难以精准模拟雷达传感器的反射特性，导致仿真结果与真实世界的差距较大。雷达数据的模拟不足，特
9、因此，提升仿真系统对雷达传感器数据的模拟精度，特别是对雷达反射特性的模拟，成为当前自动驾驶仿真研究中的一个关键技术难题。雷达传感器(激光雷达和毫米波雷达)是自动驾驶感知系统中的重要组成部分，精确的雷达数据对于目标检测、环境建模和路径规划至关重要。如何在仿真环境中准确、真实地模拟雷达数据，尤其是模拟雷达反射率与实际物体之间的相互作用，已成为提高仿真精度和测试效率的关键。
技术实现思路
1、为了解决上述问题，本申请提供一种自动驾驶仿真3d模型雷达反射率的存储、读取方法，以解决当前自动驾驶仿真测试中雷达反射率模拟不足的问题。具体而言，本申请可以解决以下核心问题：
2、1.如何在仿真器中准确模拟不同物体的雷达反射特性。
3、当前仿真系统中的物体反射特性通常采用统一的反射率参数，忽略了不同材质、表面粗糙度和几何形状对雷达反射特性的影响。
4、本申请通过在每个物体的3d模型中精确嵌入不同的雷达反射率字段，根据物体的材质类型、表面结构和几何形状动态调整反射率，使得每个物体在仿真环境中能够表现出与现实场景一致的雷达反射特性。
5、2.如何综合考虑环境因素对雷达反射的影响。
6、雷达反射强度不仅与物体本身的反射率相关，还受到距离、环境衰减、天气条件(如雨、雾、雪等)以及多路径效应等因素的影响。现有的仿真方法难以全面模拟这些影响。
7、本申请提出了一种结合距离衰减、物体反射率、环境衰减和多路径效应的综合计算模型，通过该模型在仿真过程中动态生成符合真实情况的雷达反馈数据。
8、3.如何实现雷达反射率数据的高效存储、读取、可移植性。
9、传统仿真方法通常将雷达反射率与3d模型分开存储，导致数据同步和管理困难。
10、本申请创新性地将雷达反射率信息直接嵌入到3d模型的纹理贴图(如jpeg文件)中，通过在jpeg元数据区域嵌入“reflection”字段来存储反射率数据。这种方法不仅提高了存储效率，而且能够在仿真过程中快速读取和解析反射率信息，保证数据的高效利用和实时性。
11、4.如何提升仿真系统对端到端自动驾驶测试的支持能力。
12、目前的仿真系统在进行复杂的自动驾驶系统端到端测试时，由于缺乏对雷达反射特性的精确模拟，往往导致测试结果的不一致性。
13、本申请通过精确模拟雷达反射率的变化，结合场景的动态变化和实时反馈，使仿真系统能够更好地支持自动驾驶系统的端到端测试，特别是对感知模块(如物体检测、路径规划和环境建模)的全面验证。
14、通过解决上述核心问题，本申请能够显著提升自动驾驶仿真系统中雷达数据的真实性，增强仿真环境对复杂场景和动态变化的模拟能力，为自动驾驶技术的研发和验证提供更高效、精准的支持。
15、为了达到上述目的，本申请采用的技术方案如下：
16、第一方面，本申请提供一种自动驾驶仿真3d模型雷达反射率的存储、读取方法，所述方法包括：
17、采集并计算自动驾驶相关场景物体真实反射率；
18、将自动驾驶相关场景物体真实反射率嵌入至3d模型表面的纹理贴图中；
19、计算并读取雷达反射强度反馈数据。
20、进一步地，采集并计算自动驾驶相关场景物体真实反射率，包括：
21、根据自动驾驶场景中物体，对物体进行分类，并分析物体表面的物理特性；其中，所述自动驾驶场景中物体包括车辆、挡风玻璃、建筑物、路面、路灯柱，所述物体表面的物理特性包括材质属性、表面粗糙度和几何特征，所述材质属性包括金属、塑料、玻璃、混凝土、沥青，所述几何特性包括物体的形状；基于物体分类及物理特性分析，为每类物体设定一个基础反射率参数范围，以为后续采集和建模提供参考；
22、采用理论方法和实际采集数据相结合的矫正方法对数据进行校准；
23、获取真实场景数据并进行去噪和归一化处理；其中，归一化公式为：
24、
25、式中，r归一化为归一化反射率值；rmax和rmin分别为不同物体中的最小和最大反射率值；r为物体的反射率值；
26、构建反射强度计算公式，表示为：
27、ρ＝f(材质,粗糙度,角度,距离,波长)
28、式中，ρ为反射强度；在函数f中，材质决定物体对电磁波的吸收和反射比例；粗糙度影响反射方向的分布特性；角度和距离改变接收信号的强度分布；波长决定波的穿透性和散射特性；
29、对不同物体类别的反射强度特性进行归类、分布拟合和标准化存储。
30、进一步地，采用理论方法和实际采集数据相结合的矫正方法对数据进行校准，包括：
31、若为激光雷达，则反射率和激光回波能量呈正相关，对激光雷达建模的公式为：
32、
33、式中，pr是激光接收功率；ps是激光发射功率；dr是雷达接收孔径的大小；ηatm是大气效应常数；ηsys是光学传输系数；r是距离；β是激光波束宽度；σ是有效后向散射截面面积。
34、进一步地，对不同物体类别的反射强度特性进行归类、分布拟合和标准化存储，包括：
35、基于特性分布曲线，针对每类物体，将采集到的反射率本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种自动驾驶仿真3D模型雷达反射率的存储、读取方法，其特征在于，所述方法包括；
2.如权利要求1所述的自动驾驶仿真3D模型雷达反射率的存储、读取方法，其特征在于，采集并计算自动驾驶相关场景物体真实反射率，包括：
3.如权利要求2所述的自动驾驶仿真3D模型雷达反射率的存储、读取方法，其特征在于，采用理论方法和实际采集数据相结合的矫正方法对数据进行校准，包括：
4.如权利要求2所述的自动驾驶仿真3D模型雷达反射率的存储、读取方法，其特征在于，对不同物体类别的反射强度特性进行归类、分布拟合和标准化存储，包括：
5.如权利要求4所述的自动驾驶仿真3D模型雷达反射率的存储、读取方法，其特征在于，将自动驾驶相关场景物体真实反射率嵌入至3D模型表面的纹理贴图中，包括：
6.如权利要求1所述的自动驾驶仿真3D模型雷达反射率的存储、读取方法，其特征在于，计算并读取雷达反射强度反馈数据，包括：
7.如权利要求1所述的自动驾驶仿真3D模型雷达反射率的存储、读取方法，其特征在于，在基于各个雷达点的位置坐标和反射强度值，输出点云数
8.一种自动驾驶仿真3D模型雷达反射率的存储、读取装置，其特征在于，所述装置包括：
9.一种自动驾驶仿真3D模型雷达反射率的存储、读取系统，其特征在于：所述系统包括：
10.一种存储有指令的非暂时性计算机可读存储介质，当所述指令由处理器执行时，执行根据权利要求1至7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶仿真3d模型雷达反射率的存储、读取方法，其特征在于，所述方法包括；
2.如权利要求1所述的自动驾驶仿真3d模型雷达反射率的存储、读取方法，其特征在于，采集并计算自动驾驶相关场景物体真实反射率，包括：
3.如权利要求2所述的自动驾驶仿真3d模型雷达反射率的存储、读取方法，其特征在于，采用理论方法和实际采集数据相结合的矫正方法对数据进行校准，包括：
4.如权利要求2所述的自动驾驶仿真3d模型雷达反射率的存储、读取方法，其特征在于，对不同物体类别的反射强度特性进行归类、分布拟合和标准化存储，包括：
5.如权利要求4所述的自动驾驶仿真3d模型雷达反射率的存储、读取方法，其特征在于，将自动驾驶相关场景物体真实反...
【专利技术属性】
技术研发人员：吴建平，田发存，郑少将，
申请(专利权)人：深圳清华大学研究院，
类型：发明
国别省市：
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