一种仿真环境下障碍物信息生成方法和装置与流程

技术特征：
1.一种仿真环境下障碍物信息生成方法，其特征在于，包括：基于地图数据进行全局路径规划，提取出主车所在车道以及所述主车所在车道的相邻车道；抽取所述主车所在车道以及所述主车所在车道的相邻车道的采样点，将各个所述采样点分别作为各个障碍物的起始位置；分配各个所述障碍物的类型，并根据各个所述障碍物的类型分别配置各个所述障碍物的几何尺寸；获取各个所述障碍物的行驶轨迹、行驶速度和行驶中的朝向，从而输出障碍物描述数据；其中，所述障碍物描述数据包括各个所述障碍物的类型、几何尺寸、起始位置、行驶轨迹、行驶速度和行驶中的朝向。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于地图数据进行全局路径规划，提取出主车所在车道以及所述主车所在车道的相邻车道，包括：基于地图数据进行全局路径规划，生成主车的行驶路径；根据所述主车的行驶路径，从所述地图数据中提取出所述主车所在车道以及所述主车所在车道的相邻车道。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，抽取所述主车所在车道以及所述主车所在车道的相邻车道的采样点，包括：提取出所述主车所在车道以及所述主车所在车道的相邻车道的几何关键点；基于所述主车所在车道以及所述主车所在车道的相邻车道的几何关键点进行上采样和/或下采样，得到采样点集合，从所述采样点集合中随机选择采样点；或者，基于所述主车所在车道以及所述主车所在车道的相邻车道的几何关键点，按照预设采样距离选择采样点。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，抽取所述主车所在车道以及所述主车所在车道的相邻车道的采样点之后，还包括：对每个采样点，判断所述采样点是否满足合理性规则；若是，则将所述采样点作为障碍物的起始位置；若否，则删除所述采样点；其中，所述合理性规则包括以下至少一种：所述采样点与相邻采样点的间距大于等于距离阈值、所述采样点在可通行区域和所述采样点未超出道路边界。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述几何关键点包括：几何中心线描述点，和/或，车道线描述点。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，分配各个所述障碍物的类型，包括：根据道路交通流统计信息，获取各个类型的障碍物在不同车道出现的概率；根据各个所述障碍物的起始位置和各个类型的障碍物在不同车道出现的概率，随机分配各个所述障碍物的类型。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取各个所述障碍物的行驶轨迹、行驶速度和行驶中的朝向，包括：对于每个障碍物，根据所述障碍物的类型、车道行进方向、道路标线和道路标识，确定所述障碍物的起始朝向；根据所述障碍物的类型、起始位置和起始朝向，采用局部路径规划和速度规划方法，生
成所述障碍物的行驶轨迹、行驶速度和行驶中的朝向。8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，输出障碍物描述数据之后，还包括：将所述障碍物描述数据反馈至自动驾驶仿真系统，以使所述障碍物描述数据加载到自动驾驶仿真系统中；或者，将所述障碍物描述数据添加到仿真场景描述文件中。9.一种仿真环境下障碍物信息生成装置，其特征在于，包括：提取模块，用于基于地图数据进行全局路径规划，提取出主车所在车道以及所述主车所在车道的相邻车道；采样模块，用于抽取所述主车所在车道以及所述主车所在车道的相邻车道的采样点，将各个所述采样点分别作为各个障碍物的起始位置；分配模块，用于分配各个所述障碍物的类型，并根据各个所述障碍物的类型分别配置各个所述障碍物的几何尺寸；生成模块，用于获取各个所述障碍物的行驶轨迹、行驶速度和行驶中的朝向，从而输出障碍物描述数据；其中，所述障碍物描述数据包括各个所述障碍物的类型、几何尺寸、起始位置、行驶轨迹、行驶速度和行驶中的朝向。10.一种电子设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，所述一个或多个处理器实现如权利要求1-8中任一所述的方法。11.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-8中任一所述的方法。

技术总结
本发明公开了一种仿真环境下障碍物信息生成方法和装置，涉及自动驾驶技术领域。该方法的一具体实施方式包括：基于地图数据进行全局路径规划，提取出主车所在车道以及所述主车所在车道的相邻车道；抽取所述主车所在车道以及所述主车所在车道的相邻车道的采样点，将各个所述采样点分别作为各个障碍物的起始位置；分配各个所述障碍物的类型，并根据各个所述障碍物的类型分别配置各个所述障碍物的几何尺寸；获取各个所述障碍物的行驶轨迹、行驶速度和行驶中的朝向，从而输出障碍物描述数据。该实施方式能够解决生成效率低和无法实现随机全覆盖的技术问题。全覆盖的技术问题。全覆盖的技术问题。


技术研发人员：陶鑫
受保护的技术使用者：北京京东乾石科技有限公司
技术研发日：2020.09.14
技术公布日：2021/12/6