【】本技术涉及智能驾驶，尤其涉及一种智能驾驶车辆测试方法及装置。
背景技术
0、
背景技术：
1、近年来，随着智能驾驶技术的快速发展，如何验证和评价智能驾驶车辆的行驶安全性已成关键。显然，智能驾驶技术的安全性与可靠性测试需要长期、广泛且多次重复进行，其相关的影响因素包括场景、设备、人员和其他外部条件等。目前，一般可采用预设场景库中的场景对待测试的算法文件进行测试，而无需搭建实际的驾驶场景，以降低测试成本。
2、然而，这种全虚拟的测试方式依赖于预设场景库的丰富程度，而预设场景库所能够覆盖的场景有限，其测试结果的准确性和实用性受限。同时，建立丰富场景数据也会带来大量的计算工作，成本极高。并且，采用全虚拟的测试方式并不能全然高效复现智能驾驶车辆在实际场景中可能面对的各种各样的问题。
3、对此，相关技术中还提供了一些将虚拟与现实相结合的技术方案，在实际场景中控制实体车辆的同时，将这一实际场景复现为可操作的虚拟场景，以取消传统的驾驶员操作，提升测试安全性。然而，这种方式对实际场景的构建标准很高，不仅带来较高的成本消耗，还因场景构建能力限制而无法覆盖大量复杂多变场景，测试所覆盖的场景范围有限，同样影响测试结果的可靠性。
4、因此，如何在智能驾驶车辆测试中兼顾测试成本与测试结果可靠性，成为目前亟待解决的技术问题。
技术实现思路
0、
技术实现要素：
1、本技术实施例提供了一种智能驾驶车辆测试方法及装置，旨在解决相关技术中的智能驾驶车辆测试方式测试成本高且测试结果可靠性不足的技术问题。
2、第一方面，本技术实施例提供了一种智能驾驶车辆测试方法，包括：
3、响应于智能驾驶测试指令，为位于实际驾驶场景中的智能驾驶车辆加载对应的虚拟驾驶场景；
4、获取所述智能驾驶车辆在所述实际驾驶场景中的第一实时位姿信息；
5、基于所述第一实时位姿信息，确定所述智能驾驶车辆在所述虚拟驾驶场景中的第二实时位姿信息；
6、基于所述第二实时位姿信息、所述虚拟驾驶场景提供的实时驾驶环境信息以及预设智能驾驶算法，生成自动驾驶调整策略；
7、在所述虚拟驾驶场景和所述实际驾驶场景中分别控制所述智能驾驶车辆执行所述自动驾驶调整策略。
8、在本技术的一个实施例中，可选地，所述基于所述第一实时位姿信息，确定所述智能驾驶车辆在所述虚拟驾驶场景中的第二实时位姿信息，包括：
9、基于所述实际驾驶场景与所述虚拟驾驶场景之间的位姿偏移信息以及所述第一实时位姿信息，确定所述智能驾驶车辆在所述虚拟驾驶场景中的第二实时位姿信息。
10、在本技术的一个实施例中，可选地，在为位于实际驾驶场景中的智能驾驶车辆加载对应的虚拟驾驶场景时，还包括：
11、获取所述智能驾驶车辆在所述实际驾驶场景中的第一初始位姿信息以及在所述虚拟驾驶场景内的第二初始位姿信息；
12、将所述第一初始位姿信息和所述第二初始位姿信息的差值确定所述智能驾驶车辆在所述实际驾驶场景与所述虚拟驾驶场景之间的位姿偏移信息。
13、在本技术的一个实施例中，可选地，在为位于实际驾驶场景中的智能驾驶车辆加载对应的虚拟驾驶场景时，还包括：
14、获取所述智能驾驶车辆在所述实际驾驶场景中的第一初始位姿信息以及在所述虚拟驾驶场景内的第二初始位姿信息；
15、获取所述第一初始位姿信息和所述第二初始位姿信息的差值；
16、基于所述虚拟驾驶场景的类型，确定所述虚拟驾驶场景对应的第一差值调整系数；
17、基于所述第一初始位姿信息和所述第二初始位姿信息的差值，以及所述第一差值调整系数，确定所述智能驾驶车辆在所述实际驾驶场景与所述虚拟驾驶场景之间的位姿偏移信息。
18、在本技术的一个实施例中，可选地，在为位于实际驾驶场景中的智能驾驶车辆加载对应的虚拟驾驶场景时，还包括：
19、获取所述智能驾驶车辆在所述实际驾驶场景中的第一初始位姿信息以及在所述虚拟驾驶场景内的第二初始位姿信息；
20、获取所述第一初始位姿信息和所述第二初始位姿信息的差值；
21、基于所述实际驾驶场景与所述虚拟驾驶场景各自对应的预设场景系数，确定所述实际驾驶场景与所述虚拟驾驶场景的场景差异度；
22、基于所述场景差异度，确定第二差值调整系数；
23、基于所述第一初始位姿信息和所述第二初始位姿信息的差值，以及所述第二差值调整系数，确定所述智能驾驶车辆在所述实际驾驶场景与所述虚拟驾驶场景之间的位姿偏移信息。
24、在本技术的一个实施例中，可选地，所述为位于实际驾驶场景中的智能驾驶车辆加载对应的虚拟驾驶场景，包括：
25、为所述智能驾驶车辆搭建虚实结合模拟系统，其中，所述虚实结合模拟系统包括上位机、快速原型机、所述智能驾驶车辆、组合导航模块和通讯模块，
26、所述上位机用于加载由实车环境数据复现的虚拟驾驶场景文件和展示所述虚拟驾驶场景文件对应的所述虚拟驾驶场景，所述虚拟驾驶场景文件包括环境信息和所述虚拟驾驶场景中的历史交通参与者的运动关联信息；
27、所述组合导航模块用于定位所述智能驾驶车辆；
28、所述快速原型机用于基于所述上位机、所述智能驾驶车辆和所述组合导航模块各自提供的信息运行所述预设智能驾驶算法，并基于运行结果控制所述智能驾驶车辆的各个目标执行机构执行对应的自动驾驶调整策略；
29、所述上位机、所述快速原型机、所述智能驾驶车辆和所述组合导航模块经所述通讯模块连通。
30、在本技术的一个实施例中，可选地，所述控制所述智能驾驶车辆的各个目标执行机构执行对应的自动驾驶调整策略，包括：
31、向所述智能驾驶车辆的驱动系统、制动系统和转向系统发送所述自动驾驶调整策略所需的控制指令；
32、向所述智能驾驶车辆的预警模块发送预警指令。
33、第二方面，本技术实施例提供了一种智能驾驶车辆测试装置，包括：
34、驾驶场景配置单元，用于响应于智能驾驶测试指令，为位于实际驾驶场景中的智能驾驶车辆加载对应的虚拟驾驶场景；
35、第一实时位姿信息获取单元，用于获取所述智能驾驶车辆在所述实际驾驶场景中的第一实时位姿信息；
36、第二实时位姿信息确定单元，用于基于所述第一实时位姿信息，确定所述智能驾驶车辆在所述虚拟驾驶场景中的第二实时位姿信息；
37、自动驾驶调整策略生成单元，用于基于所述第二实时位姿信息、所述虚拟驾驶场景提供的实时驾驶环境信息以及预设智能驾驶算法，生成自动驾驶调整策略；
38、自动驾驶调整策略执行单元，用于在所述虚拟驾驶场景和所述实际驾驶场景中分别控制所述智能驾驶车辆执行所述自动驾驶调整策略。
39、在本技术的一个实施例中，可选地，所述第二实时位姿信息确定单元用于：
40、基于所述实际驾驶场景与所述虚拟驾驶场景之间的位姿偏移信息以及所述第一实时位姿信息，确定所述智能驾驶车辆在所述虚拟驾驶场景中的第二实时位姿信息。
41、在本技术的一个实施例中，可选地，该装置还包括：
42、初始位姿信息获取单元，用于在为位于实际驾驶场景中的智能驾驶车辆加载对应的虚拟驾驶场景时，获取所述智能驾驶车辆在所述实际驾驶场景中的第一初始位姿信息以及在所述虚拟驾驶场景内的第二初始位姿信息；
43、第一确定单元，用于将所述第一初始位姿信息和所述第二初始位姿信息的差值确定所述智能驾驶车辆在所述实际驾驶场景与所述虚拟驾驶场景之间的位姿偏移信息。
44、在本技术的一个实施例中，可选地，该装置还包括：
45、初始位姿信息获取单元，用于在为位于实际驾驶场景中的智能驾驶车辆加载对应的虚拟驾驶场景时，获取所述智能驾驶车辆在所述实际驾驶场景中的第一初始位姿信息以及在所述虚拟驾驶场景内的第二初始位姿信息；
46、差值获取单元，用于获取所述第一初始位姿信息和所述第二初始位姿信息的差值；
47、第一差值调整系数确定单元，用于基于所述虚拟驾驶场景的类型，确定所述虚拟驾驶场景对应的第一差值调整系数；
48、第二确定单元，用于基于所述第一初始位姿信息和所述第二初始位姿信息的差值，以及所述第一差值调整系数，确定所述智能驾驶车辆在所述实际驾驶场景与所述虚拟驾驶场景之间的位姿偏移信息。
49、在本技术的一个实施例中，可选地，该装置还包括：
50、初始位姿信息获取单元，用于在为位于实际驾驶场景中的智能驾驶车辆加载对应的虚拟驾驶场景时，获取所述智能驾驶车辆在所述实际驾驶场景中的第一初始位姿信息以及在所述虚拟驾驶场景内的第二初始位姿信息；
51、差值获取单元，用于获取所述第一初始位姿信息和所述第二初始位姿信息的差值；
52、场景差异度确定单元，用于基于所述实际驾驶场景与所述虚拟驾驶场景各自对应的预设场景系数，确定所述实际驾驶场景与所述虚拟驾驶场景的场景差异度；
53、第二差值调整系数确定单元，用于基于所述场景差异度，确定第二差值调整系数；
54、第三确定单元，用于基于所述第一初始位姿信息和所述第二初始位姿信息的差值，以及所述第二差值调整系数，确定所述智能驾驶车辆在所述实际驾驶场景与所述虚拟驾驶场景之间的位姿偏移信息。
55、在本技术的一个实施例中，可选地，所述驾驶场景配置单元包括：
56、虚实结合模拟系统构建单元，用于为所述智能驾驶车辆搭建虚实结合模拟系统，其中，所述虚实结合模拟系统包括上位机、快速原型机、所述智能驾驶车辆、组合导航模块和通讯模块，
57、所述上位机用于加载由实车环境数据复现的虚拟驾驶场景文件和展示所述虚拟驾驶场景文件对应的所述虚拟驾驶场景，所述虚拟驾驶场景文件包括环境信息和所述虚拟驾驶场景中的历史交通参与者的运动关联信息；
58、所述组合导航模块用于定位所述智能驾驶车辆；
59、所述快速原型机用于基于所述上位机、所述智能驾驶车辆和所述组合导航模块各自提供的信息运行所述预设智能驾驶算法，并基于运行结果控制所述智能驾驶车辆的各个目标执行机构执行对应的自动驾驶调整策略；
60、所述上位机、所述快速原型机、所述智能驾驶车辆和所述组合导航模块经所述通讯模块连通。
61、在本技术的一个实施例中，可选地，所述自动驾驶调整策略执行单元用于：
62、向所述智能驾驶车辆的驱动系统、制动系统和转向系统发送所述自动驾驶调整策略所需的控制指令；向所述智能驾驶车辆的预警模块发送预警指令。
63、第三方面，本技术实施例提供了一种计算机设备，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被设置为用于执行上述第一方面所述的方法。
64、第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行上述第一方面所述的方法。
65、以上技术方案，针对相关技术中的智能驾驶车辆测试方式测试成本高且测试结果可靠性不足的技术问题，在将虚拟驾驶场景与实际驾驶场景相结合进行远程测试的基础上，无需复刻与虚拟驾驶场景一致的实际驾驶场景，而只需要在普通测试场地中控制智能驾驶车辆按照虚拟驾驶场景提供的实时驾驶环境信息运动，即可获得控制智能驾驶车辆在该虚拟驾驶场景对应的实际场景中行驶一样的结果。换言之，无需复刻复杂场景给智能驾驶车辆，而让其在普通的实际驾驶场景中获得复杂场景所具有的数据，即可实现智能驾驶车辆在复杂场景中测试的效果。同时，本技术中还考虑到虚拟驾驶场景与实际驾驶场景的差异，对智能驾驶车辆在所述实际驾驶场景中的第一实时位姿信息进行修正后，得到智能驾驶车辆在所述虚拟驾驶场景中的第二实时位姿信息，以降低测试过程中因虚拟驾驶场景与实际驾驶场景间的数据转换带来的误差，提升测试结果的准确性。
1.一种智能驾驶车辆测试方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一实时位姿信息，确定所述智能驾驶车辆在所述虚拟驾驶场景中的第二实时位姿信息，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在为位于实际驾驶场景中的智能驾驶车辆加载对应的虚拟驾驶场景时，还包括：
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在为位于实际驾驶场景中的智能驾驶车辆加载对应的虚拟驾驶场景时，还包括：
5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在为位于实际驾驶场景中的智能驾驶车辆加载对应的虚拟驾驶场景时，还包括：
6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述为位于实际驾驶场景中的智能驾驶车辆加载对应的虚拟驾驶场景，包括：
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述控制所述智能驾驶车辆的各个目标执行机构执行对应的自动驾驶调整策略，包括：
8.一种智能驾驶车辆测试装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；
10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。
