车辆控制算法的闭环测试方法与流程

本申请涉及自动驾驶车辆的算法测试领域，更具体地，涉及一种车辆控制算法的闭环测试方法、计算机程序产品以及计算设备。

背景技术：

1、随着自动驾驶技术的不断发展，车辆控制算法的测试和验证变得越来越重要。传统的测试方法主要依赖于仿真软件生成的虚拟场景，这些场景虽然可以提供一定的测试基础，但往往与实际环境存在差异，无法完全真实地反映车辆在实际停车过程中的行为和性能。

2、此外，现有的测试方法通常使用仿真软件生成的停车位线和障碍物信息，这些信息相对简单，与实际感知模块输出的数据存在较大差异。这导致在测试过程中，难以准确评估算法在真实环境中的性能和鲁棒性。

3、近年来，实车测试逐渐成为一种重要的测试手段。通过实车测试，可以获取大量的真实环境数据，这些数据包括车辆的传感器数据、车辆状态以及环境信息等。这些数据能够真实反映车辆在实际运行中的感知和行为，为算法的开发和测试提供了更可靠的依据。

4、然而，实车测试存在一些局限性。例如，实车测试的成本较高，且受天气、交通等实际条件的限制。此外，实车测试过程中，如果控制算法发生改变，车辆的位置和状态也会相应改变，这使得测试过程变得复杂和不可控。

技术实现思路

1、本申请的发明人意识到，可以利用实车数据生成更真实的测试场景，同时利用仿真软件的车辆模型进行闭环测试，从而更全面地评估车辆控制算法(例如停车规划及控制算法)的性能和鲁棒性。在一个或多个实施例中，本申请提出结合实车记录的数据(例如rosbag数据)和仿真软件(例如carmaker)的停车(场景)闭环测试方案。

2、根据本申请的一个方面，提供了一种车辆控制算法的闭环测试方法，所述方法包括：在测试期间，从仿真软件获取车辆的当前位置；将所述当前位置与实车数据进行匹配，以便获取所述实车数据中对应的环境信息；以及将所述环境信息提供给控制模块，使得所述控制模块生成控制指令给所述仿真软件来控制所述仿真软件中的车辆移动，其中所述控制模块包含所述车辆控制算法。

3、作为上述方案的补充或替换，在上述方法中，所述车辆控制算法为停车规划及控制算法，并且所述控制模块为停车规划及控制模块。

4、作为上述方案的补充或替换，在上述方法中，所述实车数据为预先记录的实际车辆数据，并且所述方法还包括：在所述测试开始时，获取所述实车数据中的车辆初始位置和方向以便作为所述仿真软件中的车辆初始位置和方向。

5、作为上述方案的补充或替换，在上述方法中，将所述当前位置与实车数据进行匹配，以便获取所述实车数据中对应的环境信息包括：在所述实车数据中查找距离所述当前位置最近的点；获取该点对应的时间戳；以及根据所获取的时间戳，从所述实车数据中查找对应的停车位及障碍物信息。

6、作为上述方案的补充或替换，在上述方法中，所述测试包括车位搜索阶段以及停车阶段，以及其中在所述车位搜索阶段，由所述仿真软件控制车辆移动并通过在所述仿真软件中设置不同的车速和转向角度来实现不同的车位搜索轨迹。

7、作为上述方案的补充或替换，在上述方法中，在车辆到达所述车位搜索轨迹的末端时，进入所述测试的停车阶段，并且在所述停车阶段，由所述停车规划及控制模块控制所述仿真软件中的车辆移动。

8、作为上述方案的补充或替换，在上述方法中，所述仿真软件还用于提供车辆状态，所述车辆状态包括速度、挡位以及加速度。

9、作为上述方案的补充或替换，在上述方法中，所述实车数据为rosbag数据，并且所述方法还包括：在执行所述闭环测试之前，获取实车记录的rosbag数据，该rosbag数据包含环境信息，其中所述环境信息包括车辆的轨迹、停车位线、障碍物边界。

10、根据本申请的另一个方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法。

11、根据本申请的又一个方面，提供了一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在该存储器上的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序以实现如下步骤：执行如上所述的闭环测试方法。

12、本申请的实施例的闭环测试方法通过将仿真软件中的车辆当前位置与实车数据进行匹配，可以获取实车数据中对应的环境信息，如停车位线、障碍物边界等。这些环境信息能够真实反映车辆在实际环境中的感知和行为，从而生成更真实的测试场景。相比传统的仿真测试方法，这种方法能够提供更接近实际运行环境的测试场景，有助于更准确地评估车辆控制算法的性能和鲁棒性。

13、而且，在闭环测试过程中，控制模块根据获取的环境信息生成控制指令，这些指令被发送回仿真软件，用于控制仿真软件中的车辆移动。这种实时反馈机制能够形成一个闭环，使控制算法的输出能够实时影响车辆的状态，而车辆状态的变化又会反馈给控制算法。因此，闭环测试能够更真实地模拟车辆在实际运行中的行为，评估算法在动态环境下的性能和鲁棒性，有助于发现和解决算法在实际应用中可能遇到的问题。

14、再者，在一个或多个实施例中，通过改变仿真软件中的车速和转向角度等参数，可以生成多种不同的车位搜索轨迹，这些轨迹可以覆盖不同的搜索场景，如狭窄的街道、开阔的停车场等。这有助于测试停车规划及控制算法在不同条件下的性能和适应性。

1.一种车辆控制算法的闭环测试方法，其特征在于，所述方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其中，所述车辆控制算法为停车规划及控制算法，并且所述控制模块为停车规划及控制模块。

3.如权利要求1所述的方法，其中，所述实车数据为预先记录的实际车辆数据，并且所述方法还包括：

4.如权利要求2所述的方法，其中，将所述当前位置与实车数据进行匹配，以便获取所述实车数据中对应的环境信息包括：

5.如权利要求2所述的方法，其中，所述测试包括车位搜索阶段以及停车阶段，以及其中在所述车位搜索阶段，由所述仿真软件控制车辆移动并通过在所述仿真软件中设置不同的车速和转向角度来实现不同的车位搜索轨迹。

6.如权利要求5所述的方法，其中，在车辆到达所述车位搜索轨迹的末端时，进入所述测试的停车阶段，并且在所述停车阶段，由所述停车规划及控制模块控制所述仿真软件中的车辆移动。

7.如权利要求6所述的方法，其中，所述仿真软件还用于提供车辆状态，所述车辆状态包括速度、挡位以及加速度。

8.如权利要求1所述的方法，其中所述实车数据为rosbag数据，并且所述方法还包括：

9.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的方法。

10.一种计算设备，包括存储器、处理器及存储在该存储器上的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序以实现如下步骤：