驾驶场景生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质与流程

1.本公开的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及驾驶场景生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质。


背景技术：

2.仿真的驾驶场景可以用于对自动驾驶相关技术进行仿真测试。目前，在构建驾驶场景时，通常采用的方式为：对仿真场景中的各种要素进行编辑。
3.然而，发明人发现，当采用上述方式构建驾驶场景时，经常会存在如下技术问题：第一，编辑的场景中无法结合现实场景的要素，导致所编辑的场景与现实场景的差异较大，依据所编辑的场景测试的自动驾驶相关方案的准确性较差，导致根据自动驾驶相关方案自动行驶的安全性较差。
4.第二，无法对仿真场景与现实场景的差异进行量化，导致对仿真场景与现实场景的贴合度无从考证，从而导致仿真场景与现实场景的差异较大，依据仿真场景测试的自动驾驶相关方案的准确性较差，导致根据自动驾驶相关方案自动行驶的安全性较差。
5.该背景技术部分中所公开的以上信息仅用于增强对本发明构思的背景的理解，并因此，其可包含并不形成本国的本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。


技术实现要素：

6.本公开的内容部分用于以简要的形式介绍构思，这些构思将在后面的具体实施方式部分被详细描述。本公开的内容部分并不旨在标识要求保护的技术方案的关键特征或必要特征，也不旨在用于限制所要求的保护的技术方案的范围。
7.本公开的一些实施例提出了驾驶场景生成方法、装置、电子设备和计算机可读介质，来解决以上背景技术部分提到的技术问题中的一项或多项。
8.第一方面，本公开的一些实施例提供了一种驾驶场景生成方法，该方法包括：获取预设时间段内对应目标车辆的现实场景数据序列，其中，上述现实场景数据序列中的现实场景数据包括自车现实场景信息、障碍车辆现实场景信息集合和道路信息；对上述现实场景数据序列中的各个现实场景数据进行要素提取处理，得到场景要素信息序列，其中，上述场景要素信息序列中的场景要素信息包括自车要素信息、障碍车辆要素信息集合和道路要素信息；对于上述场景要素信息序列中的每个场景要素信息，执行以下步骤：根据上述场景要素信息包括的自车要素信息、障碍车辆要素信息集合和道路要素信息，构建对应上述场景要素信息的初始场景片段，其中，上述初始场景片段包括自车要素、障碍车辆要素集合和道路要素；响应于检测到针对上述初始场景片段的编辑操作，根据上述编辑操作对上述初始场景片段进行更新，得到更新后的初始场景片段作为场景片段；根据所得到的各个场景片段，生成模拟场景片段序列；根据上述模拟场景片段序列，生成驾驶场景。
9.第二方面，本公开的一些实施例提供了一种驾驶场景生成装置，装置包括：获取单元，被配置成获取预设时间段内对应目标车辆的现实场景数据序列，其中，上述现实场景数
据序列中的现实场景数据包括自车现实场景信息、障碍车辆现实场景信息集合和道路信息；提取单元，被配置成对上述现实场景数据序列中的各个现实场景数据进行要素提取处理，得到场景要素信息序列，其中，上述场景要素信息序列中的场景要素信息包括自车要素信息、障碍车辆要素信息集合和道路要素信息；执行单元，被配置成对于上述场景要素信息序列中的每个场景要素信息，执行以下步骤：根据上述场景要素信息包括的自车要素信息、障碍车辆要素信息集合和道路要素信息，构建对应上述场景要素信息的初始场景片段，其中，上述初始场景片段包括自车要素、障碍车辆要素集合和道路要素；响应于检测到针对上述初始场景片段的编辑操作，根据上述编辑操作对上述初始场景片段进行更新，得到更新后的初始场景片段作为场景片段；第一生成单元，被配置成根据所得到的各个场景片段，生成模拟场景片段序列；第二生成单元，被配置成根据上述模拟场景片段序列，生成驾驶场景。
10.第三方面，本公开的一些实施例提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当一个或多个程序被一个或多个处理器执行，使得一个或多个处理器实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
11.第四方面，本公开的一些实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面任一实现方式所描述的方法。
12.本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的驾驶场景生成方法，减小了生成的驾驶场景与现实场景的差异，提高了根据自动驾驶相关方案自动行驶的安全性。具体来说，造成场景与现实场景的差异较大、根据自动驾驶相关方案自动行驶的安全性较差的原因在于：编辑的场景中无法结合现实场景的要素，导致所编辑的场景与现实场景的差异较大，依据所编辑的场景测试的自动驾驶相关方案的准确性较差，导致根据自动驾驶相关方案自动行驶的安全性较差。基于此，本公开的一些实施例的驾驶场景生成方法，首先，获取预设时间段内对应目标车辆的现实场景数据序列。其中，上述现实场景数据序列中的现实场景数据包括自车现实场景信息、障碍车辆现实场景信息集合和道路信息。由此，现实场景数据序列可以表征预设时间段内目标车辆处的各个现实场景。然后，对上述现实场景数据序列中的各个现实场景数据进行要素提取处理，得到场景要素信息序列。其中，上述场景要素信息序列中的场景要素信息包括自车要素信息、障碍车辆要素信息集合和道路要素信息。由此，场景要素信息序列中的场景要素信息可以作为构建一个场景片段的现实场景数据源。其次，对于上述场景要素信息序列中的每个场景要素信息，执行以下步骤：第一步，根据上述场景要素信息包括的自车要素信息、障碍车辆要素信息集合和道路要素信息，构建对应上述场景要素信息的初始场景片段。其中，上述初始场景片段包括自车要素、障碍车辆要素集合和道路要素。由此，初始场景片段可以表征所构建的现实场景。第二步，响应于检测到针对上述初始场景片段的编辑操作，根据上述编辑操作对上述初始场景片段进行更新，得到更新后的初始场景片段作为场景片段。由此，可以使得用户在构建的现实场景上编辑。接着，根据所得到的各个场景片段，生成模拟场景片段序列。由此，模拟场景片段序列可以作为在现实场景的基础上仿真的各个模拟场景片段。最后，根据上述模拟场景片段序列，生成驾驶场景。由此，可以将各个模拟场景片段组成仿真的驾驶场景。也因为模拟场景片段序列是在结合各个现实场景生成的，可以在驾驶场景中结合现实场景的要素。从而可以减小驾驶场景与现实场景的差异。进而可以提升依据所编辑的场景测试
的自动驾驶相关方案的准确性，提高了根据自动驾驶相关方案自动行驶的安全性。由此，减小了生成的驾驶场景与现实场景的差异，提高了根据自动驾驶相关方案自动行驶的安全性。
附图说明
13.结合附图并参考以下具体实施方式，本公开各实施例的上述和其他特征、优点及方面将变得更加明显。贯穿附图中，相同或相似的附图标记表示相同或相似的元素。应当理解附图是示意性的，元件和元素不一定按照比例绘制。
14.图1是根据本公开的驾驶场景生成方法的一些实施例的流程图；图2是根据本公开的驾驶场景生成装置的一些实施例的结构示意图；图3是适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
15.下面将参照附图更详细地描述本公开的实施例。虽然附图中显示了本公开的某些实施例，然而应当理解的是，本公开可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例。相反，提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本公开。应当理解的是，本公开的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本公开的保护范围。
16.另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
17.需要注意，本公开中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。
18.需要注意，本公开中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。
19.本公开实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。
20.本公开中所涉及的用户个人信息（例如现实场景数据）的收集、存储、使用等操作，在执行相应操作之前，相关组织或个人尽到包括开展个人信息安全影响评估、向个人信息主体履行告知义务、事先征得个人信息主体的授权同意等义务。
21.下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
22.图1示出了根据本公开的驾驶场景生成方法的一些实施例的流程100。该驾驶场景生成方法，包括以下步骤：步骤101，获取预设时间段内对应目标车辆的现实场景数据序列。
23.在一些实施例中，驾驶场景生成方法的执行主体（例如计算设备）可以通过有线连接方式或者无线连接方式，从数据库或目标车辆的车载终端获取预设时间段内对应目标车辆的现实场景数据序列。其中，上述目标车辆可以为需构建驾驶场景的任意车辆。上述预设时间段可以为预先设定的时间段。这里，预设时间段可以为历史时间段，也可以为未来时间段。对于预设时间段的具体设定，不做限定。上述现实场景数据序列可以为在上述预设时间段内间隔预设时长的各个现实场景数据。现实场景数据可以表征一时间点的现实场景。上述现实场景数据序列中的现实场景数据可以包括但不限于：自车现实场景信息、障碍车辆
现实场景信息集合和道路信息。上述自车现实场景信息可以为上述目标车辆的现实场景相关信息。上述自车现实场景信息可以包括但不限于以下中的至少一项：车辆类型、车辆尺寸、速度、加速度、横向速度、纵向速度、方向盘扭矩。上述障碍车辆现实场景信息集合可以为妨碍上述目标车辆行驶的各个障碍车辆的现实场景相关信息。上述障碍车辆现实场景信息集合中的障碍车辆现实场景信息可以包括但不限于以下中的至少一项：车辆类型、车辆尺寸、速度、加速度、横向速度、纵向速度、障碍车辆相对位置。障碍车辆相对位置可以为障碍车辆相对于上述目标车辆的位置。例如，障碍车辆相对位置可以为上述目标车辆的右后侧。上述道路信息可以为上述目标车辆所行驶的道路的现实场景相关信息。上述道路信息可以包括但不限于以下中的至少一项：信号灯信息、道路类型、障碍物信息。信号灯信息可以为上述目标车辆前方的信号灯的相关信息，可以包括但不限于：信号灯类型、闪烁信号灯标识。闪烁信号灯标识可以为亮起的信号灯的标识。障碍物信息可以为妨碍上述目标车辆行驶的障碍物的信息。上述障碍物信息可以包括但不限于：障碍物类型、障碍物包围盒信息、障碍物相对位置。障碍物相对位置可以为障碍物相对于上述目标车辆的位置。例如，障碍物相对位置可以为上述目标车辆的右前侧。
24.需要指出的是，上述无线连接方式可以包括但不限于3g/4g连接、wifi连接、蓝牙连接、wimax连接、zigbee连接、uwb（ultra wideband）连接、以及其他现在已知或将来开发的无线连接方式。
25.步骤102，对现实场景数据序列中的各个现实场景数据进行要素提取处理，得到场景要素信息序列。
26.在一些实施例中，上述执行主体可以对上述现实场景数据序列中的各个现实场景数据进行要素提取处理，得到场景要素信息序列。其中，上述场景要素信息序列中的场景要素信息可以包括自车要素信息、障碍车辆要素信息集合和道路要素信息。
27.可选地，上述现实场景数据还可以包括环境信息。其中，上述环境信息可以为上述目标车辆所处的环境的现实场景相关信息。上述环境信息可以包括但不限于以下中的至少一项：照度、湿度、温度、能见度。
28.在一些实施例的一些可选的实现方式中，首先，对于上述现实场景数据序列中的每个现实场景数据，上述执行主体可以执行以下步骤：第一步，将上述现实场景数据包括的自车现实场景信息确定为自车要素信息。由此，自车要素信息可以作为构建自车要素的源数据。
29.第二步，将上述现实场景数据包括的障碍车辆现实场景信息集合确定为障碍车辆要素信息集合。由此，各个障碍车辆要素信息可以作为构建各个障碍车辆要素的源数据。
30.第三步，将上述现实场景数据包括的道路信息确定为道路要素信息。由此，道路要素信息可以作为构建道路要素的源数据。
31.第四步，将上述现实场景数据包括的环境信息确定为环境要素信息。由此，环境要素信息可以作为构建环境要素的源数据。
32.第五步，将上述自车要素信息、上述障碍车辆要素信息集合、上述道路要素信息和上述环境要素信息组合为场景要素信息。实践中，上述执行主体可以将上述自车要素信息、上述障碍车辆要素信息集合、上述道路要素信息和上述环境要素信息拼接为场景要素信息。由此，场景要素信息可以作为构建场景片段的源数据。
33.然后，可以将各个场景要素信息组合为场景要素信息序列。
34.步骤103，对于场景要素信息序列中的每个场景要素信息，执行以下步骤：步骤1031，根据场景要素信息包括的自车要素信息、障碍车辆要素信息集合和道路要素信息，构建对应场景要素信息的初始场景片段。
35.在一些实施例中，上述执行主体可以根据上述场景要素信息包括的自车要素信息、障碍车辆要素信息集合和道路要素信息，构建对应上述场景要素信息的初始场景片段。其中，上述初始场景片段可以包括自车要素、障碍车辆要素集合和道路要素。
36.在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以执行以下步骤根据上述场景要素信息包括的自车要素信息、障碍车辆要素信息集合和道路要素信息，构建对应上述场景要素信息的初始场景片段：第一步，根据上述自车要素信息，生成对应上述自车要素信息的自车模型作为自车要素。实践中，上述执行主体可以构建车辆类型为上述自车要素信息包括的车辆类型、且车辆尺寸与上述自车要素信息包括的车辆尺寸等比的车辆模型作为自车要素。这里，车辆模型可以为三维车辆模型。然后，可以将上述自车要素信息包括的各个信息作为上述自车要素的元素信息集合。
37.第二步，根据上述障碍车辆要素信息集合中的每个障碍车辆要素信息，生成对应上述障碍车辆要素信息的障碍车辆模型作为障碍车辆要素。实践中，上述执行主体可以构建车辆类型为上述障碍车辆要素信息包括的车辆类型、且车辆尺寸与上述障碍车辆要素信息包括的车辆尺寸的车辆模型等比作为障碍车辆要素。然后，可以将上述障碍车辆要素信息包括的各个信息作为上述障碍车辆要素的元素信息集合。
38.第三步，将所生成的各个障碍车辆要素确定为障碍车辆要素集合。
39.第四步，根据上述道路要素信息，生成对应上述道路要素信息的道路模型作为道路要素。实践中，首先，上述执行主体可以根据上述道路要素信息包括的信号灯信息，构建的信号灯模型。具体地，上述执行主体可以构建信号灯类型为上述信号灯信息包括的信号灯类型、亮起的信号灯对应上述信号灯信息包括的闪烁信号灯标识的信号灯模型。信号灯模型可以为三维模型。然后，可以根据上述道路要素信息包括的道路类型，构建道路模型。道路模型可以为三维模型。其次，可以根据上述道路要素信息包括的障碍物信息，构建障碍物模型。具体地，可以构建障碍物类型为上述障碍物信息包括的障碍物类型、且障碍物包围盒与上述障碍物信息包括的障碍物包围盒信息对应的包围盒等比、障碍物位置为上述障碍物信息包括的障碍物相对位置的障碍物模型。障碍物模型可以为三维模型。之后，可以将上述信号灯模型、上述道路模型和上述障碍物模型组合为道路要素。然后，可以将上述道路要素信息包括的各个信息作为上述道路要素的元素信息集合。
40.第五步，根据上述环境要素信息，生成对应上述环境要素信息的环境模型作为环境要素。实践中，上述执行主体可以构建照度、湿度、温度、能见度分别为上述环境要素信息包括的照度、湿度、温度、能见度的环境模型作为环境要素。环境模型可以为三维模型。
41.第六步，对上述自车要素、上述障碍车辆要素集合、上述道路要素和上述环境要素进行叠加处理，得到初始场景片段。其中，上述初始场景片段包括上述自车要素、上述障碍车辆要素集合、上述道路要素和上述环境要素。实践中，上述执行主体可以将上述自车要素、上述障碍车辆要素集合、上述道路要素和上述环境要素叠加至同一图层，得到初始场景
片段。
42.步骤1032，响应于检测到针对初始场景片段的编辑操作，根据编辑操作对初始场景片段进行更新，得到更新后的初始场景片段作为场景片段。
43.在一些实施例中，上述执行主体可以响应于检测到针对上述初始场景片段的编辑操作，根据上述编辑操作对上述初始场景片段进行更新，得到更新后的初始场景片段作为场景片段。
44.在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以响应于检测到对初始场景片段中任意场景要素的元素配置操作，根据对应上述元素配置操作的元素配置信息，对上述任意场景要素的元素信息集合进行更新，以对初始场景片段进行更新。其中，任意场景要素可以为初始场景片段包括的自车要素、各个障碍车辆要素、道路要素和环境要素中的任意要素。上述元素配置操作可以为对要素的元素信息进行配置的操作。例如，上述元素配置操作可以包括但不限于以下中的至少一项：点击、滑动、输入、悬浮。
45.在一些实施例的一些可选的实现方式中，首先，上述执行主体可以响应于检测到对初始场景片段中道路要素的道路元素新增操作，在上述道路要素的元素信息集合中添加上述道路元素新增操作对应的元素信息。道路元素新增操作可以为新增道路要素对应的元素信息的操作。例如，上述道路元素新增操作对应的元素信息可以为车道限速信息。车道限速信息可以为在当前道路要素行驶的速度的最大值。然后，可以响应于检测到对初始场景片段中道路要素的道路类型元素配置操作，将上述道路要素的元素信息集合中对应道路类型的元素信息更新为上述道路类型元素配置操作对应的配置后道路类型。上述道路类型元素配置操作可以为修改道路类型的操作。实践中，上述执行主体可以将上述道路要素的元素信息集合中对应道路类型的元素信息替换为上述配置后道路类型。可选地，上述执行主体还可以将上述道路要素的道路类型更新为上述配置后道路类型。
46.在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以响应于检测到对应初始场景片段中任意场景要素的删除操作，从初始场景片段中删除上述任意场景要素，以对初始场景片段进行更新。
47.在一些实施例的一些可选的实现方式中，上述执行主体可以响应于检测到对应初始场景片段的要素新增操作，将上述要素新增操作对应的新增要素添加至初始场景片段，以对初始场景片段进行更新。其中，上述要素新增操作可以为但不限于以下中的至少一项：要素粘贴操作、要素导入操作。要素粘贴操作可以为复制初始场景片段包括的自车要素、各个障碍车辆要素、道路要素和环境要素中的任意要素后粘贴要素的操作。要素导入操作可以为从场景要素数据库中导入新的场景要素的操作。场景要素数据库可以为用于存储场景要素的数据库。可选地，场景要素数据库可以为用于存储现实场景的场景要素的数据库。新增要素可以为所粘贴的或所导入的场景要素。
48.步骤104，根据所得到的各个场景片段，生成模拟场景片段序列。
49.在一些实施例中，上述执行主体可以根据所得到的各个场景片段，生成模拟场景片段序列。
50.在一些实施例的一些可选的实现方式中，首先，上述执行主体可以将上述各个场景片段组合为场景片段序列。实践中，上述执行主体可以按照时间升序排列的顺序，将上述各个场景片段组合为场景片段序列。然后，可以将上述场景片段序列中的每个场景片段输
入至预先训练的模拟场景片段生成模型，得到模拟场景片段序列。其中，上述模拟场景片段序列中的模拟场景片段与上述场景片段序列中的场景片段对应。上述模拟场景片段序列中的模拟场景片段与上述场景片段序列中的场景片段的对应关系可以为一一对应。上述模拟场景片段生成模型可以为以场景片段为输入，以对应场景片段的模拟场景片段为输出的生成模型。例如，生成模型可以为扩散模型。
51.可选地，上述模拟场景片段生成模型可以包括输入层、第一生成模型、第二生成模型、第三生成模型和决策层。上述输入层可以用于将对输入数据进行特征提取。第一生成模型、第二生成模型、第三生成模型可以为用于生成新的模拟场景片段的不同类型的生成模型。上述决策层可以用于从第一生成模型、第二生成模型、第三生成模型生成的各个场景片段中选择满足预设条件的场景片段作为模拟场景片段。预设条件可以为生成的模拟场景片段与输入的场景片段的相似度在预设范围内。对于预设范围的具体设定，不做限定。若满足预设条件的模拟场景片段有多个，可以随机选择其中的一个作为输出的模拟场景片段。上述输入层分别与上述第一生成模型、上述第二生成模型和上述第三生成模型连接。上述第一生成模型、上述第二生成模型、上述第三生成模型与上述决策层连接。
52.可选地，上述模拟场景片段生成模型可以是通过以下步骤训练得到的：第一步，从上述场景要素数据库中获取场景要素集合作为样本集。实践中，可以从上述场景要素数据库中获取对应上述目标车辆的各个场景要素。训练上述模拟场景片段生成模型的执行主体可以为上述执行主体，也可以为其他计算设备。
53.第二步，基于样本集执行以下训练步骤：第一训练步骤，将样本集中的至少一个样本分别输入至初始模拟场景片段生成模型的输入层，得到上述至少一个样本中的每个样本对应的特征向量。
54.第二训练步骤，将上述至少一个样本中的每个样本对应的特征向量分别输入至初始模拟场景片段生成模型的第一生成模型、第二生成模型和第三生成模型，得到上述至少一个样本中的每个样本对应的第一模拟场景片段、第二模拟场景片段和第三模拟场景片段。
55.第三训练步骤，将上述至少一个样本中的每个样本对应的第一模拟场景片段、第二模拟场景片段和第三模拟场景片段输入至初始模拟场景片段生成模型的输入层的决策层，得到上述至少一个样本中的每个样本对应的模拟场景片段。
56.第四训练步骤，将上述至少一个样本中的每个样本对应的模拟场景片段与上述样本进行比较。这里，比较的方式可以为确定模拟场景片段与样本的相似度的方式。
57.第五训练步骤，根据比较结果确定初始模拟场景片段生成模型是否达到预设的优化目标。比较结果可以包括上述至少一个样本中的每个样本对应的相似度。上述优化目标可以为在目标范围内的相似度的占比大于预设比值。对于目标范围和预设比值的设定，不做限定。
58.第六训练步骤，响应于确定初始模拟场景片段生成模型达到上述优化目标，将上述初始模拟场景片段生成模型作为训练完成的模拟场景片段生成模型。
59.可选地，训练得到上述模拟场景片段生成模型的步骤还可以包括：第七训练步骤，响应于确定初始模拟场景片段生成模型未达到上述优化目标，调整初始模拟场景片段生成模型的网络参数，以及使用未用过的样本组成样本集，使用调整
后的初始模拟场景片段生成模型作为初始模拟场景片段生成模型，再次执行上述训练步骤。作为示例，可以采用反向传播算法（back propagation algorithm，bp算法）和梯度下降法（例如随机小批量梯度下降算法）对上述初始模拟场景片段生成模型的网络参数进行调整。
60.上述模拟场景片段生成模型及其相关内容作为本公开的实施例的一个发明点，解决了背景技术提及的技术问题二“无法对仿真场景与现实场景的差异进行量化，导致对仿真场景与现实场景的贴合度无从考证，从而导致仿真场景与现实场景的差异较大，依据仿真场景测试的自动驾驶相关方案的准确性较差，导致根据自动驾驶相关方案自动行驶的安全性较差”。导致仿真场景与现实场景的差异较大、根据自动驾驶相关方案自动行驶的安全性较差的因素往往如下：无法对仿真场景与现实场景的差异进行量化，导致对仿真场景与现实场景的贴合度无从考证，从而导致仿真场景与现实场景的差异较大，依据仿真场景测试的自动驾驶相关方案的准确性较差，导致根据自动驾驶相关方案自动行驶的安全性较差。如果解决了上述因素，就能达到减小仿真场景与现实场景的差异、提高根据自动驾驶相关方案自动行驶的安全性的效果。为了达到这一效果，本公开引入了模拟场景片段生成模型，在对模拟场景片段生成模型进行训练时，通过初始模拟场景片段生成模型生成的模拟场景片段与输入的场景片段的相似度比较，确定初始模拟场景片段生成模型是否达到优化目标，实现了对仿真的场景与现实场景的差异进行量化，可以对仿真的场景与现实场景的贴合度进行考证，从而可以减小仿真的场景与现实场景的差异，进而减小了所生成的驾驶场景与现实场景的差异。从而提高了依据所生成的驾驶场景测试的自动驾驶相关方案的准确性较差，进而提高了根据自动驾驶相关方案自动行驶的安全性。
61.步骤105，根据模拟场景片段序列，生成驾驶场景。
62.在一些实施例中，上述执行主体可以根据上述模拟场景片段序列，生成驾驶场景。实践中，上述执行主体可以将上述模拟场景片段序列中的各个模拟场景片段依次连接，得到驾驶场景。这里，连接的方式可以为多帧模拟场景片段拼接为模拟场景动画的方式。
63.可选地，上述执行主体还可以将所构建的各个初始场景片段包括的各个自车要素、各个障碍车辆要素集合、各个道路要素和各个环境要素存储至场景要素数据库。由此，可以将构建的现实场景的场景要素存储至场景要素数据库。
64.本公开的上述各个实施例具有如下有益效果：通过本公开的一些实施例的驾驶场景生成方法，减小了生成的驾驶场景与现实场景的差异，提高了根据自动驾驶相关方案自动行驶的安全性。具体来说，造成场景与现实场景的差异较大、根据自动驾驶相关方案自动行驶的安全性较差的原因在于：编辑的场景中无法结合现实场景的要素，导致所编辑的场景与现实场景的差异较大，依据所编辑的场景测试的自动驾驶相关方案的准确性较差，导致根据自动驾驶相关方案自动行驶的安全性较差。基于此，本公开的一些实施例的驾驶场景生成方法，首先，获取预设时间段内对应目标车辆的现实场景数据序列。其中，上述现实场景数据序列中的现实场景数据包括自车现实场景信息、障碍车辆现实场景信息集合和道路信息。由此，现实场景数据序列可以表征预设时间段内目标车辆处的各个现实场景。然后，对上述现实场景数据序列中的各个现实场景数据进行要素提取处理，得到场景要素信息序列。其中，上述场景要素信息序列中的场景要素信息包括自车要素信息、障碍车辆要素信息集合和道路要素信息。由此，场景要素信息序列中的场景要素信息可以作为构建一个
场景片段的现实场景数据源。其次，对于上述场景要素信息序列中的每个场景要素信息，执行以下步骤：第一步，根据上述场景要素信息包括的自车要素信息、障碍车辆要素信息集合和道路要素信息，构建对应上述场景要素信息的初始场景片段。其中，上述初始场景片段包括自车要素、障碍车辆要素集合和道路要素。由此，初始场景片段可以表征所构建的现实场景。第二步，响应于检测到针对上述初始场景片段的编辑操作，根据上述编辑操作对上述初始场景片段进行更新，得到更新后的初始场景片段作为场景片段。由此，可以使得用户在构建的现实场景上编辑。接着，根据所得到的各个场景片段，生成模拟场景片段序列。由此，模拟场景片段序列可以作为在现实场景的基础上仿真的各个模拟场景片段。最后，根据上述模拟场景片段序列，生成驾驶场景。由此，可以将各个模拟场景片段组成仿真的驾驶场景。也因为模拟场景片段序列是在结合各个现实场景生成的，可以在驾驶场景中结合现实场景的要素。从而可以减小驾驶场景与现实场景的差异。进而可以提升依据所编辑的场景测试的自动驾驶相关方案的准确性，提高了根据自动驾驶相关方案自动行驶的安全性。由此，减小了生成的驾驶场景与现实场景的差异，提高了根据自动驾驶相关方案自动行驶的安全性。
65.进一步参考图2，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种驾驶场景生成装置的一些实施例，这些装置实施例与图1所示的那些方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
66.如图2所示，一些实施例的驾驶场景生成装置200包括：获取单元201、提取单元202、执行单元203、第一生成单元204和第二生成单元205。其中，获取单元201被配置成获取预设时间段内对应目标车辆的现实场景数据序列，其中，上述现实场景数据序列中的现实场景数据包括自车现实场景信息、障碍车辆现实场景信息集合和道路信息；提取单元202被配置成对上述现实场景数据序列中的各个现实场景数据进行要素提取处理，得到场景要素信息序列，其中，上述场景要素信息序列中的场景要素信息包括自车要素信息、障碍车辆要素信息集合和道路要素信息；执行单元203被配置成对于上述场景要素信息序列中的每个场景要素信息，执行以下步骤：根据上述场景要素信息包括的自车要素信息、障碍车辆要素信息集合和道路要素信息，构建对应上述场景要素信息的初始场景片段，其中，上述初始场景片段包括自车要素、障碍车辆要素集合和道路要素；响应于检测到针对上述初始场景片段的编辑操作，根据上述编辑操作对上述初始场景片段进行更新，得到更新后的初始场景片段作为场景片段；第一生成单元204被配置成根据所得到的各个场景片段，生成模拟场景片段序列；第二生成单元205被配置成根据上述模拟场景片段序列，生成驾驶场景。
67.可以理解的是，该装置200中记载的诸单元与参考图1描述的方法中的各个步骤相对应。由此，上文针对方法描述的操作、特征以及产生的有益效果同样适用于装置200及其中包含的单元，在此不再赘述。
68.下面参考图3，其示出了适于用来实现本公开的一些实施例的电子设备300（例如服务器）的结构示意图。图3示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开的实施例的功能和使用范围带来任何限制。
69.如图3所示，电子设备300可以包括处理装置301（例如中央处理器、图形处理器等），其可以根据存储在只读存储器（rom）302中的程序或者从存储装置308加载到随机访问存储器（ram）303中的程序而执行各种适当的动作和处理。在ram 303中，还存储有电子设备
300操作所需的各种程序和数据。处理装置301、rom 302以及ram 303通过总线304彼此相连。输入/输出（i/o）接口305也连接至总线304。
70.通常，以下装置可以连接至i/o接口305：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置306；包括例如液晶显示器（lcd）、扬声器、振动器等的输出装置307；包括例如磁带、硬盘等的存储装置308；以及通信装置309。通信装置309可以允许电子设备300与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图3示出了具有各种装置的电子设备300，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。图3中示出的每个方框可以代表一个装置，也可以根据需要代表多个装置。
71.特别地，根据本公开的一些实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的一些实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的一些实施例中，该计算机程序可以通过通信装置309从网络上被下载和安装，或者从存储装置308被安装，或者从rom 302被安装。在该计算机程序被处理装置301执行时，执行本公开的一些实施例的方法中限定的上述功能。
72.需要说明的是，本公开的一些实施例中记载的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器（ram）、只读存储器（rom）、可擦式可编程只读存储器（eprom或闪存）、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器（cd-rom）、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开的一些实施例中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开的一些实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、rf（射频）等等，或者上述的任意合适的组合。
73.在一些实施方式中，客户端、服务器可以利用诸如http（hypertext transfer protocol，超文本传输协议）之类的任何当前已知或未来研发的网络协议进行通信，并且可以与任意形式或介质的数字数据通信（例如，通信网络）互连。通信网络的示例包括局域网（“lan”），广域网（“wan”），网际网（例如，互联网）以及端对端网络（例如，ad hoc端对端网络），以及任何当前已知或未来研发的网络。
74.上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：获取预设时间段内对应目标车辆的现实场景数据序列，其中，上述现实场景数据序列中的现实场景数据包括自车现实场景信息、障碍
车辆现实场景信息集合和道路信息；对上述现实场景数据序列中的各个现实场景数据进行要素提取处理，得到场景要素信息序列，其中，上述场景要素信息序列中的场景要素信息包括自车要素信息、障碍车辆要素信息集合和道路要素信息；对于上述场景要素信息序列中的每个场景要素信息，执行以下步骤：根据上述场景要素信息包括的自车要素信息、障碍车辆要素信息集合和道路要素信息，构建对应上述场景要素信息的初始场景片段，其中，上述初始场景片段包括自车要素、障碍车辆要素集合和道路要素；响应于检测到针对上述初始场景片段的编辑操作，根据上述编辑操作对上述初始场景片段进行更新，得到更新后的初始场景片段作为场景片段；根据所得到的各个场景片段，生成模拟场景片段序列；根据上述模拟场景片段序列，生成驾驶场景。
75.可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的一些实施例的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、smalltalk、c ，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网（lan）或广域网（wan）——连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机（例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接）。
76.附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
77.描述于本公开的一些实施例中的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。所描述的单元也可以设置在处理器中，例如，可以描述为：一种处理器包括获取单元、提取单元、执行单元、第一生成单元和第二生成单元。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，获取单元还可以被描述为“获取预设时间段内对应目标车辆的现实场景数据序列的单元”。
78.本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示范类型的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列（fpga）、专用集成电路（asic）、专用标准产品（assp）、片上系统（soc）、复杂可编程逻辑设备（cpld）等等。
79.以上描述仅为本公开的一些较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开的实施例中所涉及的发明范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述发明构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开的实施例中公开的
（但不限于）具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。