一种自动驾驶汽车并行仿真测试方法及系统与流程

1.本发明涉及自动驾驶汽车仿真测试技术领域，尤其针对一种自动驾驶汽车并行仿真测试方法及系统。


背景技术：

2.随着自动驾驶技术往高等级自动驾驶技术的快速发展，其安全与可靠越来越重要。在现有技术中，自动驾驶系统的仿真测试主要是通过单机测试的方式来实现的。具体地，对应一个研究自动驾驶系统的机构来说，需要自己搭建自动驾驶仿真测试的软硬件环境，如果要对自动驾驶系统进行更加全面的仿真测试，需要配置更多种类的仿真测试软件、场景工况等。
3.此外自动驾驶的发展需要海量的道路测试里程数据，从算法前期开发验证到后期测试，传统的测试方法已经无法满足自动驾驶算法的开发及验证。目前，通过自动驾驶虚拟测试平台能够部分代替道路测试，与道路测试互为补充，同时又能够大幅度缩短测试周期和降低测试成本，并保护测试人员的生命安全。然而，随着计算硬件设备性能的提高，自动驾驶的软件算法也越发复杂，需要一种更高效率的方法，在虚拟仿真技术基础上，结合并行处理技术以及容器化处理技术提高整个测试效率。


技术实现要素：

4.为此，本发明提供一种自动驾驶汽车并行仿真测试方法及系统，以解决上述背景技术中提出的问题，通过配置仿真测试资源池和目的池，构建仿真测试方法，并根据测试方法建立仿真测试系统平台，通过客户与系统平台的交互，实现客户对自动驾驶汽车仿真测试的需求，从而实现对自动驾驶的仿真测试多节点、多任务的管理与调度，解决自动驾驶仿真测试效率低，计算能力有限的问题。
5.本发明所采用的技术方案如下：一种自动驾驶汽车并行仿真测试方法，包括如下步骤：
6.首先，建立仿真测试资源池和目的池；
7.其次，基于测试目的，配置多测试任务；
8.再次，基于多测试任务，分别配置测试资源和评价模型；
9.再次，基于多测试任务，执行多节点并行仿真任务；
10.最后，通过执行所述仿真任务后的测试数据，进行评价分析，输出自动驾驶系统仿真测试结果。
11.进一步地，所述仿真测试资源池至少包括仿真软件、动力学模型、传感器模型，算法及io接口、测试用例。
12.所述仿真测试资源池包括至少一个仿真软件、至少一个动力学模型、至少一个传感器模型、至少一个测试用例；
13.所述测试用例的配置是通过测试场景的选取，搭建仿真测试环境。
14.进一步地，所述测试目的池基于评价指标而制定；
15.所述评价指标包括合规性指标、安全性指标、通过性指标、舒适性指标，且不限于此四个；
16.所述多测试任务根据达成的评价指标而制定。
17.进一步地，在多测试任务中，相同的测试资源共享。
18.进一步地，所述自动驾驶系统仿真测试结果，包括测试通过性判断、测试数据分析及可视化展示；
19.所述测试通过性判断根据测试通过性标准而确定，所述测试通过性包括测试通过和测试失败两种。
20.本发明还提供一种自动驾驶汽车并行仿真测试系统，所述测试系统包括客户端、云端和后台管理端；
21.所述客户端包括个人中心、项目界面、任务界面以及功能界面；
22.所述云端包括库管理、功能模块、资源管理、计算服务及数据管理；
23.所述后台管理端包括客户管理、系统维护、节点资源管理。
24.进一步地，所述客户端的项目界面包括项目生成、项目名称、项目描述模块；
25.所述客户端的任务界面包括任务生成、任务名称、任务所属模块；
26.所述客户端的功能界面包括仿真平台筛选、动力学编辑、传感器编辑、测试用例编辑、通过条件编辑、算法上传及io接口编辑、仿真数据结果展示模块；
27.所述云端的功能模块包括仿真平台选择、动力学参数选择、传感器参数选择、测试用例生成、通过条件选择、算法上传及io接口匹配、数据分析及可视化；
28.所述云端的库管理模块包括仿真测试软件库、动力学模型库、传感器模型库、测试场景库、测试评价库、算法库、仿真分析库；
29.所述云端的资源管理，包括对仿真软件、动力学模型、传感器模型、测试场景资源以及仿真节点的管理；
30.所述云端的数据管理，包括对所有数据实现库管理；
31.所述云端的计算服务，包括为仿真测试提供的所有算力。
32.进一步地，所述云端的仿真平台选择模块通过客户端的仿真平台筛选模块的需求信息，调取仿真测试软件库所需的仿真软件，完成仿真平台选择操作；
33.所述云端的动力学参数选择模块通过客户端的动力学编辑模块的需求信息，调取动力学模型库所需的动力学参数，完成动力学参数选择操作；
34.所述云端的传感器参数选择模块通过客户端的传感器编辑模块的需求信息，调取传感器模型库所需的传感器参数，完成传感器参数选择操作；
35.所述云端的测试用例生成模块通过客户端的测试用例编辑模块的需求信息，调取测试场景库所需的测试用例参数，完成测试用例生成操作；
36.所述云端的通过条件选择模块通过客户端的通过条件编辑模块的需求信息，调取测试评价库所需的评价指标，完成通过条件选项操作；
37.所述云端的算法上传及io接口匹配模块通过客户端的算法上传及io接口编辑模块的需求信息，调取算法库所需的参数，完成算法上传及io接口匹配操作。
38.进一步地，所述云端的数据分析及可视化模块，通过执行多节点并行仿真任务，调
取仿真分析库信息，将仿真数据结果呈现在客户端的仿真数据结果展示界面上。
39.进一步地，所述仿真平台选择操作、动力学参数选择操作、传感器参数选择操作、测试用例生成操作、通过条件选择操作、算法上传及io接口匹配操作，通过所述测试系统执行多节点并行仿真操作。
40.与现有的技术相比，本发明显著的有益效果体现在：
41.(1)本发明与现有的技术相比，通过建立仿真测试资源池和目的池，在具体测试任务时，通过配置不同的资源实现不同的测试，代替了实际道路测试，缩短了测试周期，并降低了测试成本。
42.(2)本发明与现有的技术相比，以容器化的形式部署整个测试环境，减少存储的空间，降低了资源消耗。
43.(3)本发明采用了多节点并行仿真模式，通过提升节点数量来提升测试数量以及运行效率，以适应不同客户的仿真需求。
44.(4)本发明通过提供一种并行仿真测试系统平台，实现整套测试自动化运行，极大减少了人工操作，提升了仿真测试效率。
附图说明
45.图1为本发明的一种自动驾驶汽车并行仿真测试方法的示意图；
46.图2为本发明的一种自动驾驶汽车并行仿真测试方法的流程图；
47.图3为本发明的一种自动驾驶汽车并行仿真测试系统的架构图。
具体实施方式
48.下面结合附图和实施例对本发明进行详细的描述。
49.本发明提供一种自动驾驶汽车并行仿真测试方法，如图1所示，该方法是通过对自动驾驶系统的仿真软件、动力学模型、传感器模型、算法上传及io接口、测试用例等模块建立测试资源池，通过基于测试目的针对不同的评价指标建立测试目的池，评价指标包括但不限于合规性指标、安全性指标、通过性指标；然后根据不同的测试目的，基于评价指标建立不同的测试任务，根据不同的测试任务从资源池中配置不同的仿真软件、动力学模型、传感器模型、算法及io接口、测试用例，在多测试任务下，通过搭建的多组资源配置，执行基于容器化的多节点并行仿真任务，同时输出多组测试结果，从而实现对自动驾驶汽车的多测试任务的并行仿真测试与评价的一种方法。
50.测试方法具体步骤如下：
51.1、建立仿真测试资源池和目的池
52.(1)存储一个及以上仿真软件，用于执行不同需求的仿真测试任务。
53.(2)存储一个及以上动力学模型，用于车辆种类及动力学相关参数的选取。
54.(3)存储一个及以上传感器模型，用于相关仿真测试所需的感知信息，包括环境、车辆、目标物等。
55.(4)提供算法上传及io接口、标准接口文档、通讯方式等，用于帮助用户将需求算法连接输入到测试系统中。
56.(5)建立测试用例池，存储一定数量的测试场景，用于为多节点、并行仿真任务提
供测试场景。
57.建立以上5项的目的都是为了并行仿真提供必要的测试资源。
58.(6)针对安全性指标、合规性指标、通过性指标等不同评价指标，建立测试目的池。
59.2、配置多测试任务
60.(1)针对不同的测试目的，建立不同的测试任务。(2)基于不同的测试任务，将测试资源池的仿真软件、动力学模型、传感器模型、测试用例进行分别配置。
61.(3)基于不同的测试任务，对测试目的池进行配置，明确该测试任务对应的评价指标。
62.(4)针对不同的评价目的，建立评价模型。在测试系统中，可以同时建立多项测试任务，即所谓并行仿真，在一项测试任务中，既可以是只针对一项评价指标，也可以是同时针对多项评价指标，即所谓多节点仿真；例如，任务一是对自动驾驶安全性的评价，任务二是对自动驾驶舒适性的评价，任务三是对自动驾驶合规性和通过性的评价。针对不同的测试任务，则分别配置不同的测试资源，例如，任务一配置的资源组为a，任务二配置的资源组为b，任务三配置的资源组为c，三个资源组分配配合三项测试任务执行资源调用，每一资源组中包含的仿真软件、车辆种类、动力学参数、感知信息、算法和接口、测试场景信息可能不一样。针对不同的测试目的，设置不同的评价模型。
63.在测试用例的配置上，重点是对测试场景的选取上，测试场景的选取直接影响到本次测试是否达到与实际测试相同的效果，以及和实际场景的配置是否一致，对提高仿真测试的测试结果起到重要作用。
64.3、执行基于容器化的多节点并行仿真任务
65.如图2所示，多测试任务配置好后，根据客户需求执行并行仿真任务。
66.多点式并行仿真任务的执行以容器化的形式部署整个测试环境，在各项测试任务中，相同的资源共用，无需重复配置，目的是减少内存的存储空间和资源的消耗。对各项测试任务进行并行仿真，输出多组测试数据。
67.4、对测试结果进行通过性判断
68.如图2所示，客户根据实际需求编辑评价模型，在执行多项并行仿真任务，从而得出一系列测试数据后，根据评价模型指导的测试通过性判断标准，得出测试结果，测试结果以测试通过或测试失败作为结果输出，并且基于之前建立的测试目的，进行自动驾驶系统的评价分析。
69.基于上述目的，本发明提供一种面向自动驾驶并行仿真的测试系统，如图3所示，该测试系统包括客户端、云端和后台管理端三个平台系统。
70.客户端
71.所述客户端包括个人中心、项目界面、任务界面以及功能界面等板块。
72.所述个人中心用于用户注册、登录以及个人信息维护。
73.所述项目界面包括项目生成、项目名称、项目描述等模块。
74.所述任务界面包括任务生成、任务名称、任务所属等模块。
75.所述功能界面包括仿真平台筛选、动力学编辑、传感器编辑、测试用例编辑、通过条件编辑、算法上传及io接口编辑、仿真数据结果展示等模块。
76.客户通过个人中心进行用户信息维护，通过项目界面和任务界面建立所属项目及
任务，然后在功能界面模块进行对应的相关仿真参数配置的操作。
77.云端
78.所述云端包括库管理、功能模块、资源管理、计算服务及数据管理等板块。
79.其中库管理包括仿真测试软件库、动力学模型库、传感器模型库、测试场景库、测试评价库、算法库、仿真分析库。
80.所述功能模块与客户端的功能界面一一对应，包括仿真平台选择、动力学参数选择、传感器参数选择、测试用例选择、通过条件选择、算法上传及io接口匹配、数据分析及可视化等模块。
81.云端将根据客户端的功能界面的需求输入，对资源进行调配与功能执行。
82.所述资源管理，是对仿真软件、动力学模型、传感器模型、测试场景资源以及仿真节点进行管理。
83.所述数据管理，是对所有数据实现库管理。
84.所述计算服务，是为仿真测试提供必要的算力。
85.后台管理端
86.所述后台管理端包括客户管理、系统维护、节点资源管理等板块，对云端计算资源和客户端实施管理和维护。
87.所述客户管理，包括管理客户账号，针对管理员及不同权限等级用户进行管理。
88.所述系统维护，包括在软件、硬件运行过程中，针对系统进行必要的修改与完善。
89.所述节点资源管理，包括对多个节点进行调度与管理。
90.该测试系统在客户与客户端、客户端与云端的交互情况说明如下：
91.所述客户端，以web端呈现。
92.首先客户通过个人中心进行用户注册、登录以及个人信息维护。
93.然后，通过项目界面建立所属的项目，包括项目生成、项目命名、项目描述等编辑操作。
94.通过任务界面建立所属的项目下的多种任务，任务界面包括测试任务生成、任务名称、任务所属项目选择等编辑操作。
95.所述客户端的功能界面与云端的功能模块及库管理的交互情况：
96.所述客户端的仿真平台筛选：客户通过功能界面中的仿真平台筛选界面筛选所需的仿真平台进行编辑后，系统将信息返回到云端功能模块的仿真平台选择模块中。仿真平台选择模块的功能是：调取库管理中的仿真测试软件库，选取与客户需求相符的仿真软件进行匹配，并对匹配的仿真测试软件进行操作指令，执行仿真平台筛选的功能任务。
97.所述客户端的动力学编辑：客户通过功能界面中的动力学编辑界面对所需的动力学类型及动力学参数进行编辑后，系统将信息返回到云端功能模块中的动力学参数选择模块中，动力学参数选择模块的功能是：调取库管理中的动力学模型库，选取与客户需求相符的动力学类型及动力学相关参数进行匹配，并对匹配的动力学类型及动力学相关参数进行操作指令，执行动力学参数选择的功能任务。
98.所述客户端的传感器编辑：客户通过功能界面中的传感器编辑界面对所需的传感器参数进行编辑后，系统将信息返回到云端功能模块中的传感器参数选择模块中，传感器参数选择模块的功能是：调取库管理中的传感器模型库，选取与客户需求相符的传感器相
关参数进行匹配，并对匹配的传感器相关参数进行操作指令，执行传感器参数选择的功能任务。
99.所述客户端的测试用例编辑：客户通过功能界面中的测试用例编辑界面对所需的测试用例进行编辑后，系统将信息返回到云端功能模块中的测试用例生成模块中。测试用例生成模块的功能是：调取云端库管理中的测试场景库，选取与客户需求相符的测试用例相关参数进行匹配，并对匹配的测试用例相关参数进行操作指令，执行测试用例生成的功能任务。
100.所述客户端的通过条件编辑：客户通过功能界面中的通过条件编辑界面对所需的通过条件进行编辑后，系统将信息返回到云端功能模块中的通过条件选择模块中，通过条件选择模块的功能是：调取云端库管理中的测控评价库，选取与客户需求相符的相关评价指标进行匹配，并对匹配的通过条件选择的评价指标进行操作指令，执行通过条件选项的相关功能任务。
101.所述客户端的算法上传及io接口编辑：客户通过功能界面中的算法上传及io接口编辑界面对所需的算法上传及io接口进行编辑后，系统将信息返回到云端功能模块中的算法上传及io接口匹配模块中，算法上传及io接口匹配模块的功能是：调取云端库管理中的算法库，选取与客户需求相符的算法上传及io接口进行匹配，并对匹配的算法上传及io接口模块相关文件进行操作指令，执行算法上传及io接口的功能任务。
102.所述客户端的仿真数据结果展示：首先，客户通过客户端的功能界面中的仿真平台筛选、动力学编辑、传感器编辑、测试用例编辑、通过条件编辑、算法上传及io接口编辑相关模块界面进行编辑后，将客户的需求转化到云端的功能模块中相对应的相关功能模块中，对应的分别是：仿真平台选择、动力学参数选择、传感器参数选择、测试用例生成、通过条件选择、算法上传及io接口匹配。然后，云端的功能模块对应库管理中相对应的模块库，对应的分别是：仿真测试软件库、动力学模型库、传感器模型库、测试场景库、测试评价库、算法库，匹配相应的库参数，调取云端库管理中的仿真分析库，执行相关功能任务后，生成分析数据及可视化曲线图等测试结果。
103.最后，在客户端的仿真数据结果展示模块中显示客户所需的参数数据以及通过性判断结果等。
104.数据分析及可视化功能包括单个任务所有测试用例数据分析及可视化、单个测试用例过程数据分析及可视化、多任务总体数据统计，完成后测试用例下载等展示界面。