CN109032102B - 无人驾驶车辆测试方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

无人驾驶车辆测试方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

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Abstract

本发明公开了无人驾驶车辆测试方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括：获取真实道路上发生的交通事故的交通场景数据；根据交通场景数据构造出无人驾驶车辆行驶所需的传感器数据；根据交通场景数据进行测试场景的仿真模拟；根据传感器数据以及测试场景，对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试。应用本发明所述方案，能够提高测试结果的准确性等。

Description

无人驾驶车辆测试方法、装置、设备及存储介质
【技术领域】
本发明涉及无人驾驶车辆技术，特别涉及无人驾驶车辆测试方法、装置、设备及存储介质。
【背景技术】
无人驾驶车辆，也可称为自动驾驶车辆等，是指通过各传感器来感知车辆周围环境，并根据感知所获得的道路、车辆位置和障碍物信息等，控制车辆的转向和速度，从而使车辆能够安全、可靠地在道路上行驶。
有效预防和避免交通事故，保证车辆和乘客安全，是无人驾驶技术的重要使命，因此，需要对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试，相应地，则需要构建测试场景。
现有技术中，通常采用人工构造模拟的测试场景的方式，但交通事故场景非常复杂，人工构造很难反映真实情况，从而导致测试结果不够准确。
【发明内容】
有鉴于此，本发明提供了无人驾驶车辆测试方法、装置、设备及存储介质，能够提高测试结果的准确性。
具体技术方案如下：
一种无人驾驶车辆测试方法，包括：
获取真实道路上发生的交通事故的交通场景数据；
根据所述交通场景数据构造出无人驾驶车辆行驶所需的传感器数据；
根据所述交通场景数据进行测试场景的仿真模拟；
根据所述传感器数据以及所述测试场景，对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试。
根据本发明一优选实施例，所述获取真实道路上发生的交通事故的交通场景数据包括：
获取交通事故中的各车辆采集的车辆数据，并获取交通监控平台的监控数据。
根据本发明一优选实施例，所述获取真实道路上发生的交通事故的交通场景数据包括：
获取距离交通事故发生时预定时长的时间点到交通事故发生时这一时间段内的交通场景数据。
根据本发明一优选实施例，所述根据所述交通场景数据构造出无人驾驶车辆行驶所需的传感器数据包括：
分别将无人驾驶车辆设定为交通事故中的不同角色，针对每个角色，分别构造出无人驾驶车辆行驶所需的传感器数据；
所述根据所述传感器数据以及所述测试场景，对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试包括：
针对每个角色，分别用无人驾驶车辆替换所述角色的车辆，根据所述角色对应的传感器数据以及所述测试场景，对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试。
根据本发明一优选实施例，所述对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试之后，进一步包括：
若测试通过，则将所述传感器数据提供给实地测试***，以便实地测试***根据所述传感器数据，在真实的测试场景中对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试。
一种无人驾驶车辆测试装置，包括：获取单元以及测试单元；
所述获取单元，用于获取真实道路上发生的交通事故的交通场景数据；
所述测试单元，用于根据所述交通场景数据构造出无人驾驶车辆行驶所需的传感器数据，根据所述交通场景数据进行测试场景的仿真模拟，根据所述传感器数据以及所述测试场景，对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试。
根据本发明一优选实施例，所述获取单元获取交通事故中的各车辆采集的车辆数据，并获取交通监控平台的监控数据。
根据本发明一优选实施例，所述获取单元获取距离交通事故发生时预定时长的时间点到交通事故发生时这一时间段内的交通场景数据。
根据本发明一优选实施例，所述测试单元进一步用于，
分别将无人驾驶车辆设定为交通事故中的不同角色，针对每个角色，分别构造出无人驾驶车辆行驶所需的传感器数据；
针对每个角色，分别用无人驾驶车辆替换所述角色的车辆，根据所述角色对应的传感器数据以及所述测试场景，对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试。
根据本发明一优选实施例，所述测试单元进一步用于，
若测试通过，则将所述传感器数据提供给实地测试***，以便实地测试***根据所述传感器数据，在真实的测试场景中对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试。
一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如以上所述的方法。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现如以上所述的方法。
基于上述介绍可以看出，采用本发明所述方案，对于真实道路上发生的交通事故，可获取交通场景数据，之后可根据获取到的交通场景数据构造出无人驾驶车辆行驶所需的传感器数据，并可根据获取到的交通场景数据进行测试场景的仿真模拟，进而根据构造出的传感器数据以及测试场景，对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试，由于根据真实发生的交通事故对应的交通场景数据来构造模拟的测试场景，而且无人驾驶车辆的传感器数据也来自于真实发生的交通事故对应的交通场景数据，因此得到的测试场景以及测试过程更能反映真实情况，从而提高了测试结果的准确性。
【附图说明】
图1为本发明所述无人驾驶车辆测试方法第一实施例的流程图。
图2为本发明所述无人驾驶车辆测试方法第二实施例的流程图。
图3为本发明所述无人驾驶车辆测试装置实施例的组成结构示意图。
图4示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机***/服务器12的框图。
【具体实施方式】
为了使本发明的技术方案更加清楚、明白，以下参照附图并举实施例，对本发明所述方案进行进一步说明。
显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
图1为本发明所述无人驾驶车辆测试方法第一实施例的流程图，如图1所示，包括以下具体实现方式。
在101中，获取真实道路上发生的交通事故的交通场景数据。
对于真实道路上发生的交通事故，可获取交通事故中的各车辆采集的车辆数据，并可获取交通监控平台的监控数据等。
其中，车辆数据可包括图像、点云、全球定位***(GPS，Global PositioningSystem)以及车辆行驶轨迹等，监控数据可包括监控画面等。
在实际应用中，可获取距离交通事故发生时预定时长的时间点到交通事故发生时这一时间段内的交通场景数据。
比如，获取交通事故发生之前的三分钟到交通事故发生时这一时间段内的交通场景数据。
在102中，根据交通场景数据构造出无人驾驶车辆行驶所需的传感器数据。
无人驾驶车辆上会包括很多种传感器，如：激光雷达、图像传感器、毫米波雷达、超声波雷达、红外传感器、GPS以及惯性测量单元(IMU，Inertial Measurement Unit)等。
无人驾驶车辆可结合各传感器数据来进行决策控制等操作，从而实现无人驾驶车辆的自动行驶等。
可通过对交通场景数据中的各数据进行多传感器数据交叉验证、二次加工、数据融合等处理，构造出无人驾驶车辆行驶所需的各传感器数据，具体实现为现有技术。
在103中，根据交通场景数据进行测试场景的仿真模拟。
可通过对交通场景数据中的各数据进行多传感器数据交叉验证、二次加工、数据融合等处理，构造出模拟的测试场景，从而尽可能地还原真实的交通事故对应的交通场景，如还原出交通场景中包括的各个车辆、每个车辆的位置、每个车辆的行驶速度和方向等等。
如何对测试场景进行仿真模拟为现有技术。
在104中，根据构造出的传感器数据以及测试场景，对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试。
在构造出传感器数据以及测试场景之后，即可用无人驾驶车辆来替换交通场景的车辆，从而对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试。
在进行测试时，采用构造出的传感器数据作为无人驾驶车辆的传感器数据，无人驾驶车辆可根据传感器数据来进行车辆的决策控制等操作。
可以看出，采用上述实施例所述方案，可根据真实发生的交通事故对应的交通场景数据来构造模拟的测试场景，而且无人驾驶车辆的传感器数据也来自于真实发生的交通事故对应的交通场景数据，因此得到的测试场景以及测试过程更能反映真实情况，从而提高了测试结果的准确性。
另外，在进行测试时，还可变换无人驾驶车辆的角色。
相应地，在根据交通场景数据构造无人驾驶车辆行驶所需的传感器数据时，可分别将无人驾驶车辆设定为交通事故中的不同角色，针对每个角色，分别构造出无人驾驶车辆行驶所需的传感器数据。
不同角色可包括：无责、半责、全责等。
这样，在根据传感器数据以及测试场景对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试时，可针对每个角色，分别用无人驾驶车辆替换该角色的车辆，根据该角色对应的传感器数据以及测试场景，对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试。
比如，可首先用无人驾驶车辆替换交通场景中的无责的车辆，对无人驾驶车辆进行测试，之后，可用无人驾驶车辆替换交通场景中的半责的车辆，对无人驾驶车辆进行测试，再之后，可用无人驾驶车辆替换交通场景中的全责的车辆，对无人驾驶车辆进行测试等，测试无人驾驶车辆应对交通事故的能力，如作为全责的车辆时，是否能够避免交通事故的发生等。
通过上述处理方式，实现了对于无人驾驶车辆的变换不同角色的测试，从而能够充分利用测试数据和测试场景，增大了测试力度，并降低了场景构造成本。
另外，在模拟的测试场景中测试通过之后，还可将构造出的传感器数据提供给实地测试***，以便实地测试***根据传感器数据，在真实的测试场景中对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试。
即可在真实的测试场景中，利用构造出的传感器数据来模拟各个真实的传感器数据，验证无人驾驶车辆的实际操控车辆的能力等，进一步评估分析无人驾驶车辆应对交通事故的能力。
同样，可分别对不同角色下的无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试。
通过上述处理方式，实现了实地测试与模拟仿真测试的多重验证，从而进一步提升了测试性能，确保了无人驾驶车辆的行车安全。
基于上述介绍，图2为本发明所述无人驾驶车辆测试方法第二实施例的流程图，如图2所示，包括以下具体实现方式。
在201中，获取真实道路上发生的交通事故的交通场景数据。
对于真实道路上发生的交通事故，可获取交通事故中的各车辆采集的车辆数据，并可获取交通监控平台的监控数据等。
在202中，分别将无人驾驶车辆设定为交通事故中的不同角色，针对每个角色，分别根据交通场景数据构造出无人驾驶车辆行驶所需的传感器数据。
可通过对交通场景数据中的各数据进行多传感器数据交叉验证、二次加工、数据融合等处理，构造出所需的传感器数据。
在203中，根据交通场景数据进行测试场景的仿真模拟。
可通过对交通场景数据中的各数据进行多传感器数据交叉验证、二次加工、数据融合等处理，通过仿真平台重构交通事故对应的交通场景。
在204中，针对每个角色，分别用无人驾驶车辆替换该角色对应的车辆，根据该角色对应的传感器数据以及测试场景，对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试。
即用无人驾驶车辆分别替换交通事故对应的交通场景中的不同角色的车辆，从而针对不同的角色，分别对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试。
在205中，测试通过，将构造出的传感器数据提供给实地测试***，以便实地测试***根据构造出的传感器数据，在真实的测试场景对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试。
即在仿真模拟测试通过之后，进一步对无人驾驶车辆进行实地测试。
需要说明的是，对于上述的各方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本领域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某些步骤可以采用其它顺序或者同时进行。其次，本领域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
另外，在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述的部分，可以参见其它实施例的相关描述。
以上是关于方法实施例的介绍，以下通过装置实施例，对本发明所述方案进行进一步说明。
图3为本发明所述无人驾驶车辆测试装置实施例的组成结构示意图，如图3所示，包括：获取单元301以及测试单元302。
获取单元301，用于获取真实道路上发生的交通事故的交通场景数据。
测试单元302，用于根据交通场景数据构造出无人驾驶车辆行驶所需的传感器数据，根据交通场景数据进行测试场景的仿真模拟，根据传感器数据以及测试场景，对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试。
对于真实道路上发生的交通事故，获取单元301可获取交通事故中的各车辆采集的车辆数据，并可获取交通监控平台的监控数据等。
另外，获取单元301可获取距离交通事故发生时预定时长的时间点到交通事故发生时这一时间段内的交通场景数据。
测试单元302可通过对交通场景数据中的各数据进行多传感器数据交叉验证、二次加工、数据融合等处理，构造出无人驾驶车辆行驶所需的各传感器数据，并构造出模拟的测试场景，从而尽可能地还原真实的交通事故对应的交通场景。
之后，测试单元302即可根据构造出的传感器数据以及测试场景，对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试。
可以看出，采用上述实施例所述方案，可根据真实发生的交通事故对应的交通场景数据来构造模拟的测试场景，而且无人驾驶车辆的传感器数据也来自于真实发生的交通事故对应的交通场景数据，因此得到的测试场景以及测试过程更能反映真实情况，从而提高了测试结果的准确性。
另外，在进行测试时，还可变换无人驾驶车辆的角色。
即测试单元302可分别将无人驾驶车辆设定为交通事故中的不同角色，针对每个角色，分别构造出无人驾驶车辆行驶所需的传感器数据。
进一步地，针对每个角色，测试单元302可分别用无人驾驶车辆替换该角色的车辆，根据该角色对应的传感器数据以及测试场景，对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试。
不同角色可包括：无责、半责、全责等。
通过上述处理方式，实现了对于无人驾驶车辆的变换不同角色的测试，从而能够充分利用测试数据和测试场景，增大了测试力度，并降低了场景构造成本。
另外，在模拟的测试场景中测试通过之后，测试单元302还可将构造出的传感器数据提供给实地测试***，以便实地测试***根据传感器数据，在真实的测试场景中对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试。
即可在真实的测试场景中，利用构造出的传感器数据来模拟各个真实的传感器数据，验证无人驾驶车辆的实际操控车辆的能力等，进一步评估分析无人驾驶车辆应对交通事故的能力。
同样，可分别对不同角色下的无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试。
通过上述处理方式，实现了实地测试与模拟仿真测试的多重验证，从而进一步提升了测试性能，确保了无人驾驶车辆的行车安全。
图3所示装置实施例的具体工作流程请参照前述方法实施例中的相应说明，不再赘述。
图4示出了适于用来实现本发明实施方式的示例性计算机***/服务器12的框图。图4显示的计算机***/服务器12仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图4所示，计算机***/服务器12以通用计算设备的形式表现。计算机***/服务器12的组件可以包括但不限于：一个或者多个处理器(处理单元)16，存储器28，连接不同***组件(包括存储器28和处理器16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储器总线或者存储器控制器，***总线，图形加速端口，处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说，这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(ISA)总线，微通道体系结构(MAC)总线，增强型ISA总线、视频电子标准协会(VESA)局域总线以及***组件互连(PCI)总线。
计算机***/服务器12典型地包括多种计算机***可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机***/服务器12访问的可用介质，包括易失性和非易失性介质，可移动的和不可移动的介质。
存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机***可读介质，例如随机存取存储器(RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机***/服务器12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机***存储介质。仅作为举例，存储***34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图4未显示，通常称为“硬盘驱动器”)。尽管图4中未示出，可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器，以及对可移动非易失性光盘(例如CD-ROM,DVD-ROM或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下，每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品，该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块，这些程序模块被配置以执行本发明各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40，可以存储在例如存储器28中，这样的程序模块42包括——但不限于——操作***、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本发明所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机***/服务器12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该计算机***/服务器12交互的设备通信，和/或与使得该计算机***/服务器12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡，调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且，计算机***/服务器12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(LAN)，广域网(WAN)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图4所示，网络适配器20通过总线18与计算机***/服务器12的其它模块通信。应当明白，尽管图中未示出，可以结合计算机***/服务器12使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID***、磁带驱动器以及数据备份存储***等。
处理器16通过运行存储在存储器28中的程序，从而执行各种功能应用以及数据处理，例如实现图1所示实施例中的方法，即获取真实道路上发生的交通事故的交通场景数据，根据交通场景数据构造出无人驾驶车辆行驶所需的传感器数据，根据交通场景数据进行测试场景的仿真模拟，根据传感器数据以及测试场景，对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试。
具体实现请参照前述各实施例中的相关说明，不再赘述。
本发明同时公开了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时将实现如图1所示实施例中的方法。
可以采用一个或多个计算机可读的介质的任意组合。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。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***、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(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机存取存储器(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。在本文件中，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***、装置或者器件使用或者与其结合使用。
计算机可读的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。计算机可读的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，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行***、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——无线、电线、光缆、RF等等，或者上述的任意合适的组合。
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发明操作的计算机程序代码，所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)。
在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法等，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。
所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。
另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims (12)

1.一种无人驾驶车辆测试方法，其特征在于，包括：
获取真实道路上发生的交通事故的交通场景数据；
根据所述交通场景数据构造出无人驾驶车辆行驶所需的传感器数据；
根据所述交通场景数据进行测试场景的仿真模拟；
根据所述传感器数据以及所述测试场景，对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述获取真实道路上发生的交通事故的交通场景数据包括：
获取交通事故中的各车辆采集的车辆数据，并获取交通监控平台的监控数据。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述获取真实道路上发生的交通事故的交通场景数据包括：
获取距离交通事故发生时预定时长的时间点到交通事故发生时这一时间段内的交通场景数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述根据所述交通场景数据构造出无人驾驶车辆行驶所需的传感器数据包括：
分别将无人驾驶车辆设定为交通事故中的不同角色，针对每个角色，分别构造出无人驾驶车辆行驶所需的传感器数据；
所述根据所述传感器数据以及所述测试场景，对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试包括：
针对每个角色，分别用无人驾驶车辆替换所述角色的车辆，根据所述角色对应的传感器数据以及所述测试场景，对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，
所述对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试之后，进一步包括：
若测试通过，则将所述传感器数据提供给实地测试***，以便实地测试***根据所述传感器数据，在真实的测试场景中对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试。
6.一种无人驾驶车辆测试装置，其特征在于，包括：获取单元以及测试单元；
所述获取单元，用于获取真实道路上发生的交通事故的交通场景数据；
所述测试单元，用于根据所述交通场景数据构造出无人驾驶车辆行驶所需的传感器数据，根据所述交通场景数据进行测试场景的仿真模拟，根据所述传感器数据以及所述测试场景，对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，
所述获取单元获取交通事故中的各车辆采集的车辆数据，并获取交通监控平台的监控数据。
8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，
所述获取单元获取距离交通事故发生时预定时长的时间点到交通事故发生时这一时间段内的交通场景数据。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，
所述测试单元进一步用于，
分别将无人驾驶车辆设定为交通事故中的不同角色，针对每个角色，分别构造出无人驾驶车辆行驶所需的传感器数据；
针对每个角色，分别用无人驾驶车辆替换所述角色的车辆，根据所述角色对应的传感器数据以及所述测试场景，对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试。
10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，
所述测试单元进一步用于，
若测试通过，则将所述传感器数据提供给实地测试***，以便实地测试***根据所述传感器数据，在真实的测试场景中对无人驾驶车辆应对交通事故的能力进行测试。
11.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1～5中任一项所述的方法。
12.一种计算机可读存储介质，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1～5中任一项所述的方法。
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