(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210916797.4 (22)申请日 2022.08.01 (71)申请人 广州蔚驰科技有限公司 地址 510000 广东省广州市南沙区丰泽 东 路106号(自编1号楼)X1301-D012847 (集群注册)(JM) (72)发明人 高琛　 (74)专利代理 机构 广州蓝晟专利代理事务所 (普通合伙) 44452 专利代理师 谢静娜 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06F 11/36(2006.01) G06K 9/62(2022.01) G06F 119/02(2020.01) (54)发明名称 一种基于数字孪生的自动驾驶仿真测试场 景构建方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于数字孪生的自动驾 驶仿真测试场景构建方法， 涉及自动驾驶场景构 建方法。 本发明至少包括以下步骤： 建立数据采 集处理模块， 将原始数据采集后， 对数据进行处 理。 本发明通过方法的设计， 增强仿真测试场景 的场景真实度和有效性， 通过对数据的清洗操 作， 在保证场景覆盖率的同时还增强了场景的有 效性； 且标准化仿真测试场景的场景文件格式， 使场景文件通用性增强， 通过按照OpenDRIVE和 OpenSCENARI O的文件格式， 对对应的场景特征的 提取以及场景元素聚类， 从而编排生成对应的场 景文件格式， 从而能够实现同一场景文件在多数 主流仿真软件中进行仿真测试， 解决跨软件仿真 时需要解决的文 件格式转换 带来的困难。 权利要求书1页 说明书5页 附图1页 CN 115310282 A 2022.11.08 CN 115310282 A 1.一种基于数字孪生的自动驾驶仿真测试场景构建方法， 其特征在于： 至少包括以下 步骤： 建立数据采集处理模块， 将原始数据采集后， 对数据进行处理， 随后通过场景转换工具 将原始数据转换成具体场景， 编排成OpenX 标准格式的场景文件， 实现场景 数据的赋能； 建立场景验证模块， 将按照OpenX标准编排好的真实数据库汇中调取场景文件进行测 试验证相关算法， 观察测试用例是否有效及其存在的边界问题并加以修复； 建立DT迭代更新模块。 2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的自动驾驶仿真测试场景构建方法， 其特 征在于： 所述数据采集处 理模块的使用过程中至少包括以下步骤： S1： 通过无人机、 数采车等设备采集到的原始数据后， 对原始数据进行数据清洗， 从而 获得处理后的结构化场景 数据； S2:得到经 过处理的结构化的场景 数据后， 对其进行 标注， 形成标注列表； S3： 对预处理后的数据按照关键字来提取的方法场景特征提取， 从而获得场景元素进 行解构， 场景元素是按照ASAM  OpenX的文件格式标准进 行编排， 将预 处理后的场景数据， 通 过仿真场景转换工具将其写入Open格式标准文件， 实现对场景的标准 化和规范化描述； S4： 通过对场景特征变量分别进行静态和动态 的数字化处理操作， 对场景的特征要素 进行聚类分析， 缩小数据之间的差异值； S5： 采用OpenX的标准将场景文件分为静态场景和动态场景， 静态场景， 按照Op enDRIVE 官方文档的标准进行编排， 动态场景， 按照OpenSCENARIO官方文档的标准进 行编排， 对于合 格的数据， 将其中的相关参数值范围和预先定义的基本动作库进行对比， 基本动作库由大 量的场景数据汇总合成， 按照这些基本的动作可以囊括所有真实场景， 一个复杂的场景可 以切割成多个连贯的基本动作， 最终将可读性不高的原始场景数据转换成了由一系列逻辑 场景组成的， 形成多个符合OpenSC ENARIO格式的测试用例； S6： 将按标准处理完的数据存放在excel或其他格式的文件中， 按照OpenSCENARIO的格 式， 通过编写脚本将相关参数读取并写入到OpenDRIVE和OpenSCENARIO文件中， 形成对应的 场景文件并存放于真实场景 数据库中。 3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的自动驾驶仿真测试场景构建方法， 其特 征在于： 所述场景验证模块的使用过程中至少包括以下步骤： S1:基于数据驱动的方式， 从真实场景数据库中调取测试用例用于搭建好的硬件在环 系统进行验证， 对相关自动驾驶 算法进行仿真测试验证； S2： 观察测试用例的测试效果， 如果达到测试效果， 则场景文件有效， 否则记录下测试 日志， 分析存在的边界问题， 从而更新场景参数， 并将孪生的数据回馈到原有的场景文件 中， 进行不断测试。 4.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的自动驾驶仿真测试场景构建方法， 其特 征在于： 所述DT迭代更新模块的使用过程中至少包括以下步骤： S1:将真实场景数据库中映射真实数据到测试系统中， 并通过HIL系统测试时的问题实 时回馈到原始的场景 数据库中； S2： 实现动态调控， 通过不断的动态迭代， 构成场景构建和验证的数字 孪生映射。权　利　要　求　书 1/1 页 2 CN 115310282 A 2一种基于数字孪生的 自动驾驶仿真测试场景构建 方法 技术领域 [0001]本发明涉及自动驾驶场景构建方法， 具体为一种基于数字孪生的自动驾驶仿真测 试场景构建方法。 背景技术 [0002]随着自动驾驶技术的快速发展， 对自动驾驶系统的测试需求也越来越大， 因为各 种危险交通场景是难以枚举完的， 并且典型场景和危险场景往往不会随着测试里程的增多 而持续增加， 所以如果纯粹依靠场景的实车测试方法去发展， 终究会遇到技术瓶颈的， 动驾 驶行业普遍认为每个自动驾驶系统需要160亿公里的驾驶数据去优化， 配备一支1000辆自 动驾驶测试车的车队需要花费大约50年的时间才能完成足够的里程测试， 目前自动 驾驶仿 真测试的危险场景的创建主要依靠工程师经验和实际路测， 但是仅仅依靠道路测试所带来 的测试周期以及测试费用我们 是难以承受的， 另外还会受到法律法规的限制， 因此无法在 真实道路上进行自动驾驶 算法测试； 此外， 想模拟仿真测试就是希望测试场景能够被各大仿真测试软件所能够读取和 识别， 目前全球范围内来自不同国家的大多 数公司都完成了对实际道路的场景数据采集工 作， 而这些数据目前都保存在各自的场景数据库中， 而不同公司数据的存储格式、 场景不同 要素的描述方式都有所差异， 然而对基于场景 的自动驾驶仿真测试而言， 最大 的挑战之一 就是如何将自然采集数据转换成可进行仿真测试 的场景文件， 并且保证场景 的通用性， 目 前各大仿真软件使用的测试场景文件格式互不相通， 跨软件仿 真时场景文件转换繁琐的问 题亟需解决； 但是， 现有的技术下， 当基于场景的仿真测试目前解决自动驾驶研发测试挑战的 主要路线， 自动 驾驶仿真测试已经被行业广泛接受， 目前自动 驾驶算法测试大约90% 通过仿 真平台完成， 9%在封闭测试场完成， 1% 通过实际路测完成， 基于场景的仿真测试效果直接取 决于场景搭建的还原度与场景搭建精度， 现有的仿 真测试场景都是人工手动设置的场景数 据， 模拟自动驾驶车辆的驾驶场景， 来进 行仿真测试， 手工构建显然存在效率低、 覆盖率小、 不够科学等问题， 并且仿真场景 的构建与生成多考虑在覆盖率和测试效率， 而却未考虑生 成的场景 的有效性， 此外采用道路测试来优化自动驾驶算法耗费的时间和金钱成本太高， 且开放道路测试仍受到法规限制， 极端交通条件和 场景复现困难， 测试存在安全隐患， 世界 各国交通环境 也大相径 庭， 形成全球通用的产业 化体系比较困难。 发明内容 [0003]本发明的目的在于提供一种基于数字孪生的自动驾驶仿真测试场景构建方法， 以 解决背景技 术中的问题。 [0004]为实现上述目的， 本发明提供如下技术方案： 一种基于数字孪生的自动驾驶仿真 测试场景构建方法， 至少包括以下步骤： 建立数据采集处理模块， 将原始数据 采集后， 对数据进行处理， 随后通过场景转换说　明　书 1/5 页 3 CN 115310282 A 3