自动驾驶测试场地道路环境构建方法和装置

1.本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种自动驾驶测试场地道路环境构建方法和装置。


背景技术：

2.自动驾驶汽车是集环境感知、决策规划、控制执行于一体的智能交通工具，代表着未来汽车科技的战略制高点。随着一系列关键技术的发展，自动驾驶汽车为解决“交通事故、交通拥堵、环境污染、能源短缺”等问题提供了新的途径。科学完善的测试验证评价对提高自动驾驶汽车的研发效率、健全相关法律法规、推进智能交通发展至关重要。
3.与传统汽车的人-车二元独立测试的方法不同，自动驾驶汽车是人-车-路-环境强耦合系统，传统汽车基于里程的测试方法存在安全风险高、测试场景随机、场景难以重复的问题，因此难以满足自动驾驶汽车测试需求。
4.自动驾驶汽车封闭场地测试安全性高，测试场景可根据测试需求灵活构建且测试可重复性强，可实现自动驾驶汽车在典型、高风险场景下的整车测试。因此，自动驾驶汽车封闭场地测试已成为自动驾驶汽车测试评价不可缺少的重要环节。然而，现有的自动驾驶汽车封闭测试场地道路环境多基于标准规范和专家经验构建，因此存在真实性典型性不足、覆盖度低的问题，难以满足自动驾驶汽车测试对道路真实性、典型性、覆盖度的需求。因此，亟需一种能够满足自动驾驶汽车封闭场地测试对测试道路真实性、典型性、覆盖度要求的封闭测试场地道路环境构建方法。


技术实现要素：

5.本发明提供一种自动驾驶测试场地道路环境构建方法和装置，用以解决现有技术中的封闭测试场地道路环境真实性不足、覆盖度低的技术缺陷。
6.第一方面，本发明提供一种自动驾驶测试场地道路环境构建方法，包括：
7.获取真实道路地图数据；
8.获取所述真实道路地图数据包括的道路节点和道路分段，以及所述道路节点和道路分段的从属关系；
9.确定所述道路节点的类型属性和所述道路分段的类型属性，根据所述道路节点的类型属性和所述道路分段的类型属性，构建典型道路结构分类集；
10.基于所述典型道路结构分类集，对所述真实道路地图数据进行聚类，得到所述真实道路地图数据中包含的基本道路单元集；
11.确定所述基本道路单元集中每种基本道路单元的重要性指数，根据重要性指数由高到低的顺序，采用优化组合算法组合所述基本道路单元，以得到测试场地道路环境。
12.第二方面，本发明还提供一种自动驾驶测试场地道路环境构建装置，包括：
13.获取单元，用于获取真实道路地图数据；
14.第一处理单元，用于获取所述真实道路地图数据包括的道路节点和道路分段，以
及所述道路节点和道路分段的从属关系；
15.第二处理单元，用于确定所述道路节点的类型属性和所述道路分段的类型属性，根据所述道路节点的类型属性和所述道路分段的类型属性，构建典型道路结构分类集；
16.聚类单元，用于基于所述典型道路结构分类集，对所述真实道路地图数据进行聚类，得到所述真实道路地图数据中包含的基本道路单元集；
17.第三处理单元，用于确定所述基本道路单元集中每种基本道路单元的重要性指数，根据重要性指数由高到低的顺序，采用优化组合算法组合所述基本道路单元，以得到测试场地道路环境。
18.第三方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述自动驾驶测试场地道路环境构建方法。
19.第四方面，本发明还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述自动驾驶测试场地道路环境构建方法。
20.本发明提供的自动驾驶测试场地道路环境构建方法，首先获取真实道路地图数据包括的道路节点和道路分段，以及道路节点和道路分段的从属关系；确定道路节点的类型属性和道路分段的类型属性，根据道路节点的类型属性和道路分段的类型属性，构建典型道路结构分类集；然后基于典型道路结构分类集，对真实道路地图数据进行聚类，得到真实道路地图数据中包含的基本道路单元集；最后确定基本道路单元集中每种基本道路单元的重要性指数，根据重要性指数由高到低的顺序，采用优化组合算法组合基本道路单元，以得到测试场地道路环境。本发明依据真实道路地图数据构建的测试场地道路环境，更加的贴近真实的道路场景，且可以覆盖多个不同场景的道路环境，满足自动驾驶汽车的测试需求，使得测试结果更加准确。
附图说明
21.为了更清楚地说明本发明或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
22.图1为本发明实施例提供的自动驾驶测试场地道路环境构建方法流程图；
23.图2为本发明实施例提供的采用遗传算法进行测试场地道路环境优化部署的流程图；
24.图3(a)为本发明实施例提供的高速公路直线道路单元结构示意图；
25.图3(b)为本发明实施例提供的高速公路入口匝道交叉道路单元结构示意图；
26.图3(c)为本发明实施例提供的高速公路出口匝道交叉道路单元结构示意图；
27.图3(d)为本发明实施例提供的高速公路入口-主干路交叉道路单元(驶出主干路)结构示意图；
28.图3(e)为本发明实施例提供的高速公路出口-主干路交叉道路单元(汇入主干路)结构示意图；
29.图3(f)为本发明实施例提供的主干路直线道路单元结构示意图；
30.图3(g)为本发明实施例提供主干路-主干路t型交叉道路单元结构示意图；
31.图3(h)为本发明实施例提供的主干路-主干路十字交叉道路单元结构示意图；
32.图3(i)为本发明实施例提供的主干路-主干路连接线入口道路单元结构示意图；
33.图3(j)为本发明实施例提供的主干路-主干路连接线出口道路单元结构示意图；
34.图3(k)为本发明实施例提供的主干路-支路t型交叉道路单元结构示意图；
35.图3(l)为本发明实施例提供的主干路-支路十字交叉道路单元结构示意图；
36.图3(m)为本发明实施例提供的主干路-内部道路t型交叉道路单元结构示意图；
37.图3(n)为本发明实施例提供的主干路-内部道路十字交叉道路单元结构示意图；
38.图3(o)为本发明实施例提供的支路直线道路单元结构示意图；
39.图3(p)为本发明实施例提供的支路-支路t型交叉道路单元结构示意图；
40.图3(q)为本发明实施例提供的支路-支路十字交叉道路单元结构示意图；
41.图3(r)为本发明实施例提供的支路-内部道路t型交叉道路单元结构示意图；
42.图3(s)为本发明实施例提供的支路-内部道路十字交叉道路单元结构示意图；
43.图3(t)为本发明实施例提供的内部道路直线道路单元结构示意图；
44.图3(u)为本发明实施例提供的内部道路-内部道路t型交叉道路单元结构示意图；
45.图3(v)为本发明实施例提供的内部道路-内部道路十字交叉道路单元结构示意图。
46.图4为本发明实施例提供的基于遗传算法优化部署获得的测试场地道路结构示意图；
47.图5为本发明实施例提供的基于遗传算法优化部署获得的测试场地道路环境图；
48.图6为本发明实施例提供的自动驾驶测试场地道路环境构建装置结构示意图。
具体实施方式
49.为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
50.下面结合图1-图6描述本发明的自动驾驶测试场地道路环境构建方法和装置。
51.图1为本发明实施例提供的自动驾驶测试场地道路环境构建方法流程图，请参考图1所示，该构建方法包括：
52.s101、获取真实道路地图数据。
53.在一种或者多种实施例中，可以选择某个城市真实地图数据的部分区域作为真实道路地图数据，或者通过遥感影像的方式获取某个城市的真实道路地图数据。
54.示例的，根据建设测试场地的需求、目标及地域特征在某个城市的真实地图中选择部分区域，作为真实道路数据的来源。在本实施例中，以openstreetmap(简称osm，中文是公开地图)作为真实地图数据来源。在本实施例中，选择a市真实地图数据为依据，建立自动驾驶测试场地的真实道路数据，包含高速公路、城市主干道路、支路、内部道路等不同类型的道路。
55.s102、获取真实道路地图数据包括的道路节点和道路分段，以及道路节点和道路
分段的从属关系。
56.在本实施例中，分别读取a市openstreetmap地图数据中道路分段way和道路节点node数据，确定道路节点的位置，分析道路节点从属于哪些道路分段。在本实施例中，对于单一节点，位于道路分段两端的节点是该道路分段的边界点；位于道路分段两边界点之间的节点是该道路分段的内部点。
57.道路节点从属于两个及两个以上道路分段，则该节点是道路分段的连接点。道路节点从属于两个道路分段，则该节点是两个道路分段的连接点；若道路节点从属于三个道路分段，则该节点是三个道路分段的连接点；若道路节点从属于四个道路分段，则该节点是四个道路分段的连接点。
58.s103、确定道路节点的类型属性和道路分段的类型属性，根据道路节点的类型属性和道路分段的类型属性，构建典型道路结构分类集。
59.在一种或者多种实施例中，道路节点的类型属性包括：直线道路结构边界点、t型交叉道路结构中心点、t型交叉道路结构边界点、十字交叉道路结构中心点、十字交叉道路结构边界点、主道匝道交叉道路结构中心点和主道匝道交叉道路结构边界点；
60.道路分段的类型属性包括：高速公路、高速公路连接线、主干道、主干道连接线、支路和内部道路；
61.基本道路结构分类集包括直线道路、t型交叉道路、十字交叉道路和主道-匝道交叉道路。
62.在一种或者多种实施例中，针对每个道路分段，根据道路分段的类型属性以及与道路分段的道路节点的类型属性，确定道路分段和对应道路节点组成的典型道路结构；
63.根据多个不同的典型道路结构构建所述典型道路结构分类集。
64.在本实施例中，若道路节点是四个道路分段的连接点，表明所选地图中包含十字交叉道路结构。若道路节点是三个道路分段的连接点，表明所选地图中包含三交叉道路。三交叉道路进一步可划分为t型交叉道路结构和主道-匝道交叉道路结构。若道路分段不属于十字交叉道路结构、t型交叉道路结构或主道-匝道交叉道路结构，则该道路分段是直线道路结构。因此，在本实施例中，基本道路结构分类集包含直线道路结构、t型交叉道路结构、十字交叉道路结构和主道-匝道交叉道路结构。
65.分析道路分段和道路节点的属性。在本实施例中，根据所选地图数据，将道路分段way按照类型属性分为高速公路、高速公路连接线、主干道、主干道连接线、支路、内部道路。
66.将道路节点按照类型属性分为直线路段内部点、直线道路结构边界点、t型交叉道路结构中心点、t型交叉道路结构边界点、十字交叉道路结构中心点、十字交叉道路结构边界点、主道-匝道交叉道路结构中心点和主道-匝道交叉道路结构边界点。
67.然后根据道路节点的类型属性和道路分段的类型属性，建立典型道路结构分类集，具体包括：典型道路结构集包含其中高速公路道路基本道路结构3个，分别为高速直线道路结构、高速(主道)-高速连接线(匝道)交叉道路结构、主干路(主道)-高速连接线(匝道)交叉道路结构；主干路基本道路结构8个，分别为主干路直线道路结构、主干路(主道)-主干路连接线(匝道)交叉道路结构、主干路-主干路t型交叉道路结构、主干路-主干路十字交叉道路结构、主干路-支路t型交叉道路结构、主干路-支路十字交叉道路结构、主干路-内部道路t型交叉道路结构、主干路-内部道路十字交叉道路结构；支路基本道路结构5个，分
别为支路直线道路结构、支路-支路t型交叉道路结构、支路-支路十字交叉道路结构、支路-内部道路t型交叉道路结构、支路-内部道路十字交叉道路结构；内部道路基本道路结构3个，分别为内部道路直线道路结构，内部道路-内部道路t型交叉道路结构、内部道路-内部道路十字交叉道路结构。
68.s104、基于典型道路结构分类集，对真实道路地图数据进行聚类，得到真实道路地图数据中包含的基本道路单元集。
69.在一种或者多种实施例中，根据典型道路结构分类集包括的典型道路结构，对真实道路地图数据进行聚类，得到真实道路地图数据包括的多个基本道路单元；
70.根据多个基本道路单元得到基本道路单元集。即基本道路单元集中包括多个基本道路单元。
71.在本实施例中，根据设计的基本道路结构，遍历所选的a市区域内的道路，对真实道路进行kmeans聚类分析,提取各基本道路单元中道路分段长度和各道路分段间的夹角，选择聚类结果中占比最大的道路分段长度和各道路分段间的夹角作为典型参数，形成22个典型基本道路单元。请参考图3(a)-图3(v)所示，分别为高速公路基本道路单元5个：高速公路直线道路单元、高速公路入口匝道交叉道路单元、高速公路出口匝道交叉道路单元、高速公路入口-主干路交叉道路单元、高速公路出口-主干路交叉道路单元；主干路基本道路单元9个：主干路直线道路单元、主干路-主干路t型交叉道路单元、主干路-主干路十字交叉道路单元、主干路-主干路连接线入口道路单元、主干路-主干路连接线出口道路单元、主干路-支路t型交叉道路单元、主干路-支路十字交叉道路单元、主干路-内部道路t型交叉道路单元、主干路-内部道路十字交叉道路单元；支路基本道路单元5个：支路直线道路单元、支路-支路t型交叉道路单元、支路-支路十字交叉道路单元、支路-内部道路t型交叉道路单元、支路-内部道路十字交叉道路单元；内部路基本道路单元3个：内部道路直线道路单元，内部道路-内部道路t型交叉道路单元、内部道路-内部道路十字交叉道路单元。
72.在一种或者多种实施例中，在获取基本道路单元集之后，还对获取的基本道路单元集中每个道路分段的长度进行修订，获得标准基本道路单元。例如具体包括：
73.(1)对于高速公路直线道路单元，按照测试流程修订道路长度。测试流程中，以80km/h为测试路段最高时速，根据测试车从静止以1.85m/s2加速至80km/h，再以80km/h匀速行驶10s，最后以-1.85m/s2减速至0km/h的测试流程，选择道路长度为500m。
74.(2)对于高速公路入口匝道交叉道路单元(汇入高速公路)，以80km/h为测试路段最高时速，根据规范要求，选择变速车道180m，渐变段70m；进入汇流区前主线长度根据测试车从静止以1.85m/s2加速至80km/h所需的道路长度，设定为135m；汇流区前匝道长度应满足通视三角区60m距离，考虑安全因素，选择匝道长度为90m。
75.(3)对于高速公路出口匝道交叉道路单元(驶出高速公路)，以80km/h为测试路段最高时速，根据规范要求，选择变速车道110m，渐变段80m；进入渐变段前主线长度根据安全停车视距要求，设定为110m；匝道长度根据40km/h时速时安全停车视距要求，设定为40m；分流后主线长度考虑渐变段、变速车道和匝道长度设定为230m。
76.(4)对于高速公路出口匝道-主干路交叉道路单元(汇入主干路)，以60km/h为测试路段最高时速，根据规范要求，主干路进入汇流区前主线满足安全交叉停车视距要求，设定为115m；匝道长度与高速公路保持一致，设定为90m；汇入后道路长度满足停车视距要求，设
定为75m。
77.(5)高速公路入口-主干路交叉道路单元(驶出主干路)，以60km/h为测试路段最高时速，主干路长度满足停车视距要求，设定为115m；匝道长度在满足40km/h停车视距的基础上增加30m安全距离，设定为70m；匝道后主干路长度满足停车视距，设定为75m。
78.(6)对于主干路直线道路单元，以60km/h为测试路段最高时速，根据测试车从静止以1.85m/s2加速至60km/h，再以60km/h匀速行驶10s，最后减速以-1.85m/s2至0km/h的测试流程，选择道路长度为320m。
79.(7)对于主干路-主干路t型交叉道路单元，以60km/h为各方向测试路段最高时速，根据测试车从静止以1.85m/s2加速至60km/h，再以60km/h匀速进入交叉区的测试流程，选择道路长度为110m。同时，满足交叉区域安全停车视距75m要求。
80.(8)对于主干路-主干路十字交叉道路单元，以60km/h为各方向测试路段最高时速，根据测试车从静止以1.85m/s2加速至60km/h，再以60km/h匀速进入交叉区的测试流程，选择道路长度为110m。同时，满足交叉区域安全停车视距75m要求。
81.(9)对于主干路-主干路连接线入口道路单元(汇入主干路)，以60km/h为测试路段最高时速，汇流区前主线长度满足安全交叉停车视距要求，设定为115m；匝道长度与高速公路保持一致，设定为90m；汇流区后主线长度满足停车视距要求，设定为75m。
82.(10)对于主干路-主干路连接线出口道路单元(驶出主干路)，以60km/h为测试路段最高时速，主干路长度满足停车视距要求，设定为115m；匝道长度在满足40km/h停车视距的基础上增加30m安全距离，设定为70m；匝道后主干路长度满足停车视距，设定为75m。
83.(11)对于主干路-支路t型交叉道路单元，以60km/h为主干路最高时速，以40km/h为支路最高时速。根据测试车从静止以1.85m/s2加速至最高时速，再以最高时速匀速进入交叉区的测试流程，选择主干路测试道路长度为110m，支路测试道路长度为60m。同时，满足交叉区域安全停车视距要求。
84.(12)对于主干路-支路十字交叉道路单元,以60km/h为主干路最高时速，以40km/h为支路最高时速。根据测试车从静止以1.85m/s2加速至最高时速，再以最高时速匀速进入交叉区的测试流程，选择主干路测试道路长度为110m，支路测试道路长度为60m。同时，满足交叉区域安全停车视距要求。
85.(13)对于主干路-内部道路t型交叉道路单元,以60km/h为主干路最高时速，以20km/h为内部道路最高时速。根据测试车从静止以1.85m/s2加速至最高时速，再以最高时速匀速进入交叉区的测试流程，选择主干路测试道路长度为110m，内部道路测试道路长度为22m。同时，满足交叉区域安全停车视距要求。
86.(14)对于主干路-内部道路十字交叉道路单元,以60km/h为主干路最高时速，以20km/h为内部道路最高时速。根据测试车从静止以1.85m/s2加速至最高时速，再以最高时速匀速进入交叉区的测试流程，选择主干路测试道路长度为110m，内部道路测试道路长度为22m。同时，满足交叉区域安全停车视距要求。
87.(15)对于支路直线道路单元，以40km/h为测试路段最高时速，根据测试车从静止加速以1.85m/s2至40km/h，再以40km/h匀速行驶10s，最后减速至0km/h的测试流程，选择道路长度为190m。
88.(16)对于支路-支路t型交叉道路单元，以40km/h为各方向测试路段最高时速，根
据测试车从静止以1.85m/s2加速至40km/h，再以40km/h匀速进入交叉区的测试流程，选择道路长度为60m。同时，满足交叉区域安全停车视距要求。
89.(17)对于支路-支路十字交叉道路单元，以40km/h为各方向测试路段最高时速，根据测试车从静止以1.85m/s2加速至40km/h，再以40km/h匀速进入交叉区的测试流程，选择道路长度为60m。同时，满足交叉区域安全停车视距要求。
90.(18)对于支路-内部道路t型交叉道路单元，以40km/h为支路最高时速，以20km/h为内部道路最高时速。根据测试车从静止以1.85m/s2加速至最高时速，再以最高时速匀速进入交叉区的测试流程，选择支路测试道路长度为60m，内部道路测试道路长度为22m。同时，满足交叉区域安全停车视距要求。
91.(19)对于支路-内部道路十字交叉道路单元，以40km/h为支路最高时速，以20km/h为内部道路最高时速。根据测试车从静止以1.85m/s2加速至最高时速，再以最高时速匀速进入交叉区的测试流程，选择支路测试道路长度为60m，内部道路测试道路长度为22m。同时，满足交叉区域安全停车视距要求
92.(20)对于内部道路直线道路单元，以20km/h为测试路段最高时速，根据测试车从静止以1.85m/s2加速至20km/h，再以20km/h匀速行驶10s，最后减速至0km/h的测试流程，选择道路长度为85m。
93.(21)对于内部道路-内部道路t型交叉道路单元，以20km/h为内部道路最高时速。根据测试车从静止以1.85m/s2加速至最高时速，再以最高时速匀速进入交叉区的测试流程，选择测试道路长度为22m。同时，满足交叉区域安全停车视距要求。
94.(22)对于内部道路-内部道路十字交叉道路单元，以20km/h为内部道路最高时速。根据测试车从静止以1.85m/s2加速至最高时速，再以最高时速匀速进入交叉区的测试流程，选择测试道路长度为22m。同时，满足交叉区域安全停车视距要求。
95.由于相比道路长度，道路宽度较小，对道路部署影响较小。因此，在道路部署研究中暂不考虑道路宽度。
96.修订后的结果如表1所示：
97.表1
98.99.[0100][0101]
s105、确定基本道路单元集中每种基本道路单元的重要性指数，根据重要性指数由高到低的顺序，采用优化组合算法组合基本道路单元，以得到测试场地道路环境。
[0102]
可选的，优化组合算法可以采用遗传算法。
[0103]
在一种或者多种实施例中，根据重要性指数由高到低的顺序得到初始基本道路单元集个体集；
[0104]
基于测试场地的尺寸，采用优化组合算法对初始基本道路单元集个体集进行优化部署，得到所述测试场地道路环境。
[0105]
在本实施例中，基本道路单元长度越大，对场地的影响越大。因此，对于不同类型的基本道路单元，重要性指数从高到低依次为：高速公路、主干路、支路、内部道路。
[0106]
同时，按照不同基本道路单元存在的路径冲突的数量确定基本道路单元的重要性指数，可能存在的路径冲突越多，该基本道路单元的重要性越高。基本道路单元集中不同基本道路单元可支持的测试场景数量：十字交叉道路存在不少于30种路径冲突、t型交叉道路存在不少于10种路径冲突，主道匝道汇入道路存在4种路径冲突、主道匝道驶出道路存在3种路径冲突、直线道路存在3种路径冲突。因此，在实施例中，对于相同类型的基本道路单元，重要性指数从高到低依次为：十字交叉道路、t型交叉道路、主道-匝道汇入道路、主道-匝道驶出道路、直线道路。
[0107]
对于聚类获得的22个基本道路单元，其重要性指数从高到低依次为：高速公路入口匝道交叉道路单元(汇入高速公路)、高速公路出口-主干路交叉道路单元(汇入主干路)、高速公路直线道路单元、高速公路出口匝道交叉道路单元(驶出高速公路)、高速公路入口-主干路交叉道路单元(驶出主干路)、主干路-主干路十字交叉道路单元、主干路-主干路t型交叉道路单元、主干路-主干路连接线入口道路单元(汇入主干路)、主干路直线道路单元、主干路-主干路连接线出口道路单元(驶出主干路)、主干路-支路十字交叉道路单元、主干路-支路t型交叉道路单元、主干路-内部道路十字交叉道路单元、主干路-内部道路t型交叉道路单元、支路-支路十字交叉道路单元、支路-支路t型交叉道路单元、支路直线道路单元、支路-内部道路十字交叉道路单元、支路-内部道路t型交叉道路单元、内部道路-内部道路
个个体输出为最优基本道路单元集；若未达到预设迭代次数n1，则执行优化。
[0123]
步骤s304：在本实施例中，按照交叉率α1对基本道路单元个体集s1(t)中的个体进行随机两两交叉。交叉中，两个个体交换各自的部分染色体，即两个随机个体pi、pj间随机交换部分基本道路单元，生成新的个体。新生成的个体与原基本道路单元个体集s1(t)合并成基本道路单元集s
′1(t)。
[0124]
步骤s305：在本实施例中，按照变异率β1对基本道路单元集s
′1(t)中的个体进行随机变异。在变异中，对待变异个体的部分染色体所代表的基本道路单元的路段长度和路段间相对位置关系进行随机变化。新生成的个体与原基本道路单元集s
′1(t)合并为基本道路单元集s
″1(t)。
[0125]
步骤s306：计算经过交叉和变异后的基本道路单元集s
″1(t)中的所有个体的适应度fitnessu。在实施例中，单个基本道路单元的适应度fitnesse定义为每个染色体所代表的基本道路单元中两两不同端点间连线的长度d
ij
与标准基本道路单元中对应两端点间连线的长度d
ij
的误差的百分比之和。基本道路单元集中的个体的适应度fitnessu是其中所有基本道路单元的适应度fitnesse之和。fitnesse越小，表明单个基本道路单元与聚类获得的标准基本道路单元越接近。fitnessu越小，表明该个体与聚类获得的22个标准基本道路单元越接近。
[0126]
其中，
[0127][0128]
fitnessu＝∑fitnesse[0129]
步骤s307：在本实施例中，选择经过交叉和变异后的基本道路单元集s
″1(t)中适应度值fitnessu最小的n1个个体组成新一代基本道路单元集s1(t+1)。
[0130]
步骤s308：本轮迭代完成，转至步骤s303，判断迭代是否完成。
[0131]
步骤s309：第一次迭代优化完成，在实施例中从最后一轮迭代获得的基本道路单元集s1(n1)中，选择最优的n2个个体输出为最优基本道路单元集s2(0)，用于第二次迭代优化。
[0132]
步骤s310：在本实施例中，按照分析获得的重要性指数依次组合最优基本道路单元集中每个个体中的22个基本道路单元，形成初始道路网络。组合过程中，基本道路单元中同类型的端点可以相连，不同类型端点不可相连。例如，主干路的端点可与主干路端点相连；高速公路连接线的端点不能与支路的端点相连。
[0133]
最优基本道路单元集中每个个体qi代表一个组合获得的道路网络，个体中的每个染色体qi代表道路网络中一个基本道路单元。这些基本道路单元集中个体相互连接形成道路网络s2(0)。
[0134]
步骤s311：在实施例中，验证第二次优化的迭代次数是否达到预设迭代次数n2。若达到预设迭代次数n2，则从最后一轮迭代获得的道路网络集s2(n2)中，选择最优的个体输出为最优道路网络；若未达到预设迭代次数n2，则执行优化。
[0135]
步骤s312：在实施例中，按照交叉率α2对道路网络集中的个体进行随机两两交叉。交叉中，两个个体交换各自的部分染色体，即两个随机个体qi、qj间随机交换部分基本道路
单元，交叉后，染色体所代表的基本道路单元重新组合为道路网络，形成新的道路网络个体。新生成的个体与原道路网络集s2(t)合并成道路网络集s
′2(t)。
[0136]
步骤s313：在实施例中，按照变异率β2对道路网络集s
′2(t)中的个体进行随机变异。在变异中，对待变异个体的部分染色体所代表的基本道路单元的路段长度和路段间相对位置关系进行随机变化。变异后，染色体所代表的基本道路单元重新组合为道路网络，形成新的道路网络个体。新生成的个体与原道路网络集s
′2(t)合并成道路网络集s
′2′
(t)。
[0137]
步骤s314：计算经过交叉和变异后的道路网络集中的所有个体的适应度。在本实施例中，道路网络集中个体的适应度fitnessd定义为组合后的道路网络中基本道路单元间连接线的长度和。适应度fitnessd越小，表明道路网络中基本道路单元部署越紧凑，能够减小道路网络所占的面积。
[0138]
同时，为满足优化约束，道路网络集中个体的适应度值应体现道路网络内是否存在基本道路单元及其连线间的重叠或交叉。若存在重叠或交叉，则适应度fitnessd取值额外叠加一个较大数值1000。道路网络的适应度值越小，表明组合生成的道路网络越紧凑，同时不存在基本道路单元的重叠和道路交叉。
[0139]
步骤s315：在实施例中，选择经过交叉和变异后的道路网络集s
″2(t)中适应度值fitnessd最小的n2个个体组成新一代道路网络集s2(t+1)。
[0140]
步骤s316：本轮迭代完成，转至步骤s311，判断迭代是否完成。
[0141]
步骤s317：第二次迭代优化完成，在实施例中从最后一轮迭代获得的道路网络集中，选择fitnessd最小的道路网络作为最优的个体输出为道路网络。可根据测试场地实际，将结果进行人工调整，以实现封闭测试场地道路环境构建。
[0142]
图4为本发明实施例提供的基于遗传算法优化部署获得的测试场地道路结构示意图；图5为本发明实施例提供的基于遗传算法优化部署获得的测试场地道路环境图。请参考图4和图5所示，可以看出依据本实施例的方法获取的测试场地道路环境图贴近于真实的道路结构，测试场地道路环境图中包括多种基本道路单元，有利于自动驾驶汽车的测试。
[0143]
下面对本发明提供的自动驾驶测试场地道路环境构建装置进行描述，下文描述的自动驾驶测试场地道路环境构建装置与上文描述的自动驾驶测试场地道路环境构建方法可相互对应参照。
[0144]
图6为本发明实施例提供的自动驾驶测试场地道路环境构建装置结构示意图，请参考图6所示，该装置60包括：
[0145]
获取单元601，用于获取真实道路地图数据；
[0146]
第一处理单元602，用于获取真实道路地图数据包括的道路节点和道路分段，以及道路节点和道路分段的从属关系；
[0147]
第二处理单元603，用于确定道路节点的类型属性和道路分段的类型属性，根据道路节点的类型属性和所述道路分段的类型属性，构建典型道路结构分类集；
[0148]
聚类单元604，用于基于典型道路结构分类集，对真实道路地图数据进行聚类，得到真实道路地图数据中包含的基本道路单元集；
[0149]
第三处理单元605，用于确定基本道路单元集中每种基本道路单元的重要性指数，根据重要性指数由高到低的顺序，采用优化组合算法组合基本道路单元，以得到测试场地道路环境。
[0150]
在一种或者多种实施例中，该装置还包括用户交互模块，该用户交互模块用于用户与基于真实地图数据的自动驾驶测试场地道路环境构建装置进行交互，用户通过用户界面可在真实地图模块中选择真实地图范围，在优化控制模块中修改基本道路单元参数、选择典型基本道路单元子集和优化算法、自定义优化控制参数，用户界面接收优化运算模块反馈的实时运行状态反馈和最终优化结果展示。
[0151]
本实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如任一种自动驾驶测试场地道路环境构建方法。
[0152]
本实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项自动驾驶测试场地道路环境构建方法。
[0153]
以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。
[0154]
通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
[0155]
最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

技术特征：
1.一种自动驾驶测试场地道路环境构建方法，其特征在于，包括：获取真实道路地图数据；获取所述真实道路地图数据包括的道路节点和道路分段，以及所述道路节点和道路分段的从属关系；确定所述道路节点的类型属性和所述道路分段的类型属性，根据所述道路节点的类型属性和所述道路分段的类型属性，构建典型道路结构分类集；基于所述典型道路结构分类集，对所述真实道路地图数据进行聚类，得到所述真实道路地图数据中包含的基本道路单元集；确定所述基本道路单元集中每种基本道路单元的重要性指数，根据重要性指数由高到低的顺序，采用优化组合算法组合所述基本道路单元，以得到测试场地道路环境。2.根据权利要求1所述的自动驾驶测试场地道路环境构建方法，其特征在于，所述道路节点的类型属性包括：直线道路结构边界点、t型交叉道路结构中心点、t型交叉道路结构边界点、十字交叉道路结构中心点、十字交叉道路结构边界点、主道匝道交叉道路结构中心点和主道匝道交叉道路结构边界点；所述道路分段的类型属性包括：高速公路、高速公路连接线、主干道、主干道连接线、支路和内部道路；所述基本道路结构分类集包括直线道路、t型交叉道路、十字交叉道路和主道-匝道交叉道路。3.根据权利要求2所述的自动驾驶测试场地道路环境构建方法，其特征在于，所述根据所述道路节点的类型属性和所述道路分段的类型属性，构建典型道路结构分类集，包括：针对每个所述道路分段，根据所述道路分段的类型属性以及与所述道路分段的道路节点的类型属性，确定所述道路分段和对应道路节点组成的典型道路结构；根据多个不同的典型道路结构构建所述典型道路结构分类集。4.根据权利要求1所述的自动驾驶测试场地道路环境构建方法，其特征在于，所述基于所述典型道路结构分类集，对所述真实道路地图数据进行聚类，得到所述真实道路地图数据中包含的基本道路单元集，包括：根据所述典型道路结构分类集包括的典型道路结构，对所述真实道路地图数据进行聚类，得到所述真实道路地图数据包括的多个基本道路单元；根据所述多个基本道路单元得到所述基本道路单元集。5.根据权利要求1所述的自动驾驶测试场地道路环境构建方法，其特征在于，所述确定所述基本道路单元集中每种基本道路单元的重要性指数，包括：针对每个所述基本道路单元，根据所述基本道路单元存在的路径冲突的数量确定所述基本道路单元的重要性指数，其中，存在的路径冲突越多，则所述基本道路单元的重要性指数越高。6.根据权利要求1所述的自动驾驶测试场地道路环境构建方法，其特征在于，所述根据重要性指数由高到低的顺序，采用优化组合算法组合所述基本道路单元，以得到测试场地道路环境，包括：根据重要性指数由高到低的顺序得到初始基本道路单元集个体集；基于测试场地的尺寸，采用优化组合算法对所述初始基本道路单元集个体集进行优化
部署，得到所述测试场地道路环境。7.根据权利要求6所述的自动驾驶测试场地道路环境构建方法，其特征在于，所述采用优化组合算法对所述初始基本道路单元集个体集进行优化部署，得到所述测试场地道路环境，包括：采用遗传算法对所述初始基本道路单元集个体进行第一次优化，生成与聚类获得基本道路单元集类似的多组初始基本道路单元；对所述初始道路网络进行第二次优化，优化连接所述初始基本道路单元，得到最优道路网络；在所述测试场地布局所述最优道路网络，得到所述测试场地道路环境。8.一种自动驾驶测试场地道路环境构建装置，其特征在于，包括：获取单元，用于获取真实道路地图数据；第一处理单元，用于获取所述真实道路地图数据包括的道路节点和道路分段，以及所述道路节点和道路分段的从属关系；第二处理单元，用于确定所述道路节点的类型属性和所述道路分段的类型属性，根据所述道路节点的类型属性和所述道路分段的类型属性，构建典型道路结构分类集；聚类单元，用于基于所述典型道路结构分类集，对所述真实道路地图数据进行聚类，得到所述真实道路地图数据中包含的基本道路单元集；第三处理单元，用于确定所述基本道路单元集中每种基本道路单元的重要性指数，根据重要性指数由高到低的顺序，采用优化组合算法组合所述基本道路单元，以得到测试场地道路环境。9.一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述自动驾驶测试场地道路环境构建方法。10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述自动驾驶测试场地道路环境构建方法。

技术总结
本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种自动驾驶测试场地道路环境构建方法和装置，首先获取真实道路地图数据包括的道路节点和道路分段，以及两者的从属关系；确定道路节点的类型属性和道路分段的类型属性，根据道路节点的类型属性和道路分段的类型属性，构建典型道路结构分类集；然后基于典型道路结构分类集，对真实道路地图数据进行聚类，得到真实道路地图数据中包含的基本道路单元集；最后确定每种基本道路单元的重要性指数，通过优化组合得到测试场地道路环境。本发明依据真实道路地图数据构建的测试场地道路环境，更加的贴近真实的道路场景，且可以覆盖多个不同场景的道路环境，满足自动驾驶汽车的测试需求，使得测试结果更加准确。结果更加准确。结果更加准确。


技术研发人员：朱宇 张兴宇 赵祥模 徐志刚 田彬 王润民
受保护的技术使用者：长安大学
技术研发日：2023.05.09
技术公布日：2023/8/14