CN104598295A - 一种车辆行驶仿真脚本的生成***和方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种车辆行驶仿真脚本的生成***,其模拟车辆从启动到停止过程中车机上报数据的内容,报送数据贴近真实的车机状况,生成脚本的速度快,能够为车辆联网监控平台***提供所需的基础数据。其包括数据学习器、脚本生成器、脚本解释器;数据学习器配置来分析真实数据,根据每次车辆行驶过程生成脚本;脚本生成器配置来编辑和调整脚本;脚本解释器配置来将现有脚本解释为模拟数据。还提供了采用这种车辆行驶仿真脚本的生成***的方法。
Description
技术领域
本发明涉及模拟仿真的技术领域,具体地涉及一种车辆行驶仿真脚本的生成***和方法。
背景技术
随着社会的发展和科技的进步,汽车作为交通工具,越来越广泛地被应用到人类的日常生活中。这就需要对车辆联网监控,以保证道路行驶畅通和人们人身安全。但是,如果要实施车辆联网监控,就需要先在开发过程中进行调试,并且对大规模车辆数据进行测试,以便判定所要实施的车辆联网监控是否可靠准确。这就需要进行车辆行驶过程的模拟,使得报送数据贴近真实的车机状况。
但是,现有的车辆行驶仿真有的关注于自主驾驶;有的关注于具体的驾驶行为;有的关注于微观的跟驰换道。这些车辆行驶仿真的数据并不能为车辆联网监控平台***提供所需的基础数据。
发明内容
本发明的技术解决问题是:克服现有技术的不足,提供一种车辆行驶仿真脚本的生成***,其模拟车辆从启动到停止过程中车机上报数据的内容,报送数据贴近真实的车机状况,生成脚本的速度快,能够为车辆联网监控平台***提供所需的基础数据。
本发明的技术解决方案是:这种车辆行驶仿真脚本的生成***,其包括数据学习器、脚本生成器、脚本解释器;
数据学习器配置来分析真实数据,根据每次车辆行驶过程生成脚本;
脚本生成器配置来编辑和调整脚本;
脚本解释器配置来将现有脚本解释为模拟数据。
还提供了采用这种车辆行驶仿真脚本的生成***的方法,该方法包括以下步骤:
(1)通过数据学习器分析真实数据,根据每次车辆行驶过程生成脚本,脚本的格式为动作,速度,时长,事件,过渡类型;
(2)通过脚本生成器编辑和调整脚本;
(3)通过脚本解释器将现有脚本解释为模拟数据。
通过本发明的***和方法通过数据学***台***提供所需的基础数据。
附图说明
图1为根据本发明的车辆行驶仿真脚本的生成***的结构示意图。
图2为根据本发明的车辆行驶仿真脚本的生成方法的流程图。
具体实施方式
如图1所示,这种车辆行驶仿真脚本的生成***,其包括数据学习器、脚本生成器、脚本解释器;
数据学习器配置来分析真实数据,根据每次车辆行驶过程生成脚本;
脚本生成器配置来编辑和调整脚本;
脚本解释器配置来将现有脚本解释为模拟数据。
如图2所示,还提供了采用这种车辆行驶仿真脚本的生成***的方法,该方法包括以下步骤:
(1)通过数据学习器分析真实数据,根据每次车辆行驶过程生成脚本,脚本的格式为动作,速度,时长,事件,过渡类型;
(2)通过脚本生成器编辑和调整脚本;
(3)通过脚本解释器将现有脚本解释为模拟数据。
通过本发明的***和方法通过数据学***台***提供所需的基础数据。
车辆行驶脚本主要关注车辆行驶中的动作,速度,事件,持续时长等信息。
动作:启动车辆,速度变化,发生事件,关闭车辆。
速度:表示当前时速。
持续时长:分钟为单位。
事件:当前时刻可能发生的事件。
过渡类型:表示速度变化的类型。线性,指数等
风险等级:表示行程的危险程度。分为安全,风险,高危。
行程:表示车辆从启动到停止的一次行驶过程。
散点:表示行程中脚本指令时间上的分布点。
脚本的使用通过上述格式定义描述车辆行驶的过程,驱动模拟车辆。
脚本格式定义:每行脚本代表一条脚本指令。各个要素以逗号分隔。脚本动作以启动车辆开始和关闭车辆结束。
格式定义如下:
动作,速度,时长,事件,过渡类型。
另外,所述步骤(1)包括以下分步骤:
(1.1)获取真实车辆行驶的一次行程数据;
(1.2)分析步骤(1.1)的行程数据:将行程数据按照速度变化范围值分组;分析每个分组中的数据,生成包含速度,时长,事件,过渡类型的分组信息;合并相邻无变化的分组信息;统计包含事件的分组的个数,并计算事件的概率;按分组信息的时间顺序,生成脚本指令;
(1.3)统计总里程,总时长,最大速度;
(1.4)对行程数据进行分析,根据车辆的速度、报警、事件的计数,评定行程风险等级;
(1.5)将生成的脚本文件,存入相应的里程级别和风险等级的脚本数据库中。
另外,所述步骤(2)包括以下分步骤:
(2.1)选择或新建一个脚本文件;
(2.2)根据预期行程,按照格式定义编写脚本指令;
(2.3)选择脚本指令行,设定脚本指令要素,包括动作、速度、时长、事件,过渡类型;
(2.4)根据预期行程,重复步骤(2.3),直到行程结束;
(2.5)保存脚本文件。
或者,所述步骤(2)包括以下分步骤:
(2.a)指定行程的总里程数,最大速度,总运行时长,指令散点;
(2.b)选择行程的过渡类型,可能发生的事件和发生次数;
(2.c)脚本生成器根据选择的条件生成启动车辆指令脚本;根据指令散点和总时长,生成脚本指令个数;根据事件发生的次数,将事件分配到不同的脚本指令中;根据脚本个数和总运行时长,计算脚本中时长字段;根据过度类型,填充脚本中速度和过度类型字段;在最后添加关闭车辆脚本;
(2.d)生成脚本并保存。
另外,所述步骤(3)包括以下分步骤:
(3.1)读取脚本文件;
(3.2)解析脚本指令:读取一条脚本指令,读取下条指令中的速度信息,根据指令中的时长,计算需要上报的数据点数,通常每分钟两个点;计算每个数据点发生的时刻,根据指令中的速度、下条指令和过度类型,填充数据点中速度信息,根据指令中的事件,填充数据点钟的信号位和附加信息;
(3.3)读取下一条脚本指令,重复步骤(3.2),直到最后一条脚本指令;
(3.4)保存所有上报点数据,以供模拟器使用。
以下给出一个具体的应用场景:
手工生成脚本。根据测试需要,按照脚本格式定义编写,在其中***需发生的事件,通过脚本解释器生模拟数据。
数据学习。使用真实数据,通过机器学习方法生成车辆行驶的脚本,再由脚本解释器生成模拟数据。
以上所述,仅是本发明的较佳实施例,并非对本发明作任何形式上的限制,凡是依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰,均仍属本发明技术方案的保护范围。
Claims (6)
1.一种车辆行驶仿真脚本的生成***,其特征在于:其包括数据学习器、脚本生成器、脚本解释器;
数据学习器配置来分析真实数据,根据每次车辆行驶过程生成脚本;脚本生成器配置来编辑和调整脚本;
脚本解释器配置来将现有脚本解释为模拟数据。
2.一种采用根据权利要求1所述的车辆行驶仿真脚本的生成***的方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:
(1)通过数据学习器分析真实数据,根据每次车辆行驶过程生成脚本,脚本的格式为动作,速度,时长,事件,过渡类型;
(2)通过脚本生成器编辑和调整脚本;
(3)通过脚本解释器将现有脚本解释为模拟数据。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于:所述步骤(1)包括以下分步骤:
(1.1)获取真实车辆行驶的一次行程数据;
(1.2)分析步骤(1.1)的行程数据:将行程数据按照速度变化范围值分组;分析每个分组中的数据,生成包含速度,时长,事件,过渡类型的分组信息;合并相邻无变化的分组信息;统计包含事件的分组的个数,并计算事件的概率;按分组信息的时间顺序,生成脚本指令;
(1.3)统计总里程,总时长,最大速度;
(1.4)对行程数据进行分析,根据车辆的速度、报警、事件的计数,评定行程风险等级;
(1.5)将生成的脚本文件,存入相应的里程级别和风险等级的脚本数据库中。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于:所述步骤(2)包括以下分步骤:
(2.1)选择或新建一个脚本文件;
(2.2)根据预期行程,按照格式定义编写脚本指令;
(2.3)选择脚本指令行,设定脚本指令要素,包括动作、速度、时长、事件,过渡类型;
(2.4)根据预期行程,重复步骤(2.3),直到行程结束;
(2.5)保存脚本文件。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于:所述步骤(2)包括以下分步骤:
(2.a)指定行程的总里程数,最大速度,总运行时长,指令散点;
(2.b)选择行程的过渡类型,可能发生的事件和发生次数;
(2.c)脚本生成器根据选择的条件生成启动车辆指令脚本;根据指令散点和总时长,生成脚本指令个数;根据事件发生的次数,将事件分配到不同的脚本指令中;根据脚本个数和总运行时长,计算脚本中时长字段;根据过度类型,填充脚本中速度和过度类型字段;在最后添加关闭车辆脚本;
(2.d)生成脚本并保存。
6.根据权利要求4或5所述的方法,其特征在于:所述步骤(3)包括以下分步骤:
(3.1)读取脚本文件;
(3.2)解析脚本指令:读取一条脚本指令,读取下条指令中的速度信息,根据指令中的时长,计算需要上报的数据点数,通常每分钟两个点;计算每个数据点发生的时刻,根据指令中的速度、下条指令和过度类型,填充数据点中速度信息,根据指令中的事件,填充数据点钟的信号位和附加信息;
(3.3)读取下一条脚本指令,重复步骤(3.2),直到最后一条脚本指令;
(3.4)保存所有上报点数据,以供模拟器使用。
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