CN109388073B - 一种车辆动态模拟的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开一种车辆动态模拟方法和装置，用于解决现有的自动驾驶车辆模拟方法无法高效地模拟一种车辆在不同环境中的运动或动态情况的问题。包括：在当前计算周期中，车辆动态模拟***接收实时输入的车辆控制命令和一种类型车辆的车辆状态数据；车辆动态模拟***中包括所述类型车辆在多种驾驶环境中运行的车辆运行动态模型；根据车辆控制命令、车辆状态数据和多种车辆运行动态模型，对车辆运行的动态情况进行模拟，生成模拟车辆动态数据；车辆运行模拟***根据输入的模拟车辆动态数据对车辆运行进行模拟，并生成相对应的模拟车辆状态数据，将生成的模拟车辆状态数据在下一个计算周期中作为更新的车辆状态数据发送给车辆动态模拟***。

Description

一种车辆动态模拟的方法和装置
技术领域
本发明涉及自动驾驶技术领域，特别涉及一种车辆动态模拟的方法和装置。
背景技术
自动驾驶车辆模拟对于研发和配置自动驾驶车辆的控制***而言非常重要。车辆模拟***模仿现实中车辆的运动情况或动态情况，生成相应的车辆的运动模拟结果或者动态模拟结果。具体地在现有技术中，通常对车辆的机械结构(例如引擎和传动装置)进行数学建模得到模型，并进行相应的参数设置和调整得到完善的模型，对实时输入进行模型运算得到车辆的运动模拟或者动态模拟。
由于在现实世界中驾驶环境是各种各样的，车辆的情况也是不相同的。使用数学模型进行模拟时，需要对各种车辆的机械结构进行模拟，也即根据各种车辆的结构和特征，分别建立与多种车辆对应的数学模型，一种数学模型对应一种车辆。并且，还要针对各种数学模型设置和调试各种参数。
从现有技术中可以看出，收集、维护各种车辆的机械结构和特征数据是非常耗时和困难的，并且数学建模工作包括建模和模型调试，也是非常耗时和困难的。从而可以看出现有的自动驾驶车辆动态模拟方法中存在工作量大、耗时长，无法高效模拟一种车辆在不同环境中运动的动态情况。
发明内容
鉴于上述情况，本发明提供了一种车辆动态模拟方法和装置，用于解决现有的自动驾驶车辆动态模拟方法中存在的工作量大、耗时长，无法高效模拟一种车辆在不同环境中运动的动态情况的问题。
根据本申请的一个方面，提供了一种车辆动态模拟方法，该方法包括：
在当前计算周期中，车辆动态模拟***接收实时输入的车辆控制命令和一种类型车辆的车辆状态数据；其中，车辆动态模拟***中包括所述类型车辆在多种驾驶环境中运行的多种车辆运行动态模型；
车辆动态模拟***根据车辆控制命令、车辆状态数据和多种车辆运行动态模型，对车辆运行的动态情况进行模拟，生成模拟车辆动态数据；
车辆运行模拟***根据输入的模拟车辆动态数据对车辆运行进行模拟，并生成相对应的模拟车辆状态数据；
车辆运行模拟***将生成的模拟车辆状态数据在下一个计算周期中作为更新的车辆状态数据发送给车辆动态模拟***。
在一些实施例中，所述方法还包括：车辆动态模拟***接收训练数据集；其中训练数据集中包括多个数据子集，一个数据子集中包括所述类型车辆在真实世界的一种驾驶环境中的历史驾驶数据，历史驾驶数据中包括历史车辆控制命令和历史车辆状态数据；历史车辆控制命令至少包括以下之一：节气阀控制命令、刹车命令、转向命令，历史车辆状态数据至少包括以下之一：车辆仰角数据、车辆速度数据；车辆动态模拟***根据训练数据集进行训练，生成所述类型车辆在多种特定驾驶环境中运行的多种车辆运行动态模型。
在一些实施例中，所述方法还包括：车辆动态模拟***将上一个计算周期中计算得到的模拟车辆动态数据和当前计算周期中接收到的车辆控制命令、车辆状态数据与训练数据集中的数据进行对比，得到用于验证模拟车辆动态数据有效性的对比结果。
在一些实施例中，车辆控制命令至少包括以下之一：节气阀控制命令、刹车命令、转向命令，车辆状态数据至少包括以下之一：车辆仰角数据、车辆速度数据；模拟车辆动态数据至少包括以下之一：车辆加速度数据、车辆扭矩数据；模拟车辆状态数据至少包括以下之一：车辆仰角数据、车辆速度数据。
根据本申请的一个方面，提供了一种车辆动态模拟装置，该装置包括：
车辆动态模拟单元，用于在当前计算周期中，车辆动态模拟***接收实时输入的车辆控制命令和一种类型车辆的车辆状态数据；其中，车辆动态模拟***中包括所述类型车辆在多种驾驶环境中运行的多种车辆运行动态模型；***根据车辆控制命令、车辆状态数据和多种车辆运行动态模型，对车辆运行的动态情况进行模拟，生成模拟车辆动态数据；
车辆运行模拟单元，用于根据输入的模拟车辆动态数据对车辆运行进行模拟，并生成相对应的模拟车辆状态数据；将生成的模拟车辆状态数据在下一个计算周期中作为更新的车辆状态数据发送给车辆动态模拟***。
在一些实施例中，车辆动态模拟单元还用于：接收训练数据集；其中训练数据集中包括多个数据子集，一个数据子集中包括所述类型车辆在真实世界的一种驾驶环境中的历史驾驶数据，历史驾驶数据中包括历史车辆控制命令和历史车辆状态数据；历史车辆控制命令至少包括以下之一：节气阀控制命令、刹车命令、转向命令，历史车辆状态数据至少包括以下之一：车辆仰角数据、车辆速度数据；根据训练数据集进行训练，生成所述类型车辆在多种特定驾驶环境中运行的多种车辆运行动态模型。
在一些实施例中，车辆动态模拟单元还用于：将上一个计算周期中计算得到的模拟车辆动态数据和当前计算周期中接收到的车辆控制命令、车辆状态数据与训练数据集中的数据进行对比，得到用于验证模拟车辆动态数据有效性的对比结果。
根据本申请的一个方面，提供了一种车辆动态模拟装置，该装置包括一个处理器和至少一个存储器，至少一个存储器中存储有至少一条机器可执行指令，处理器执行至少一条机器可执行指令以实现：
在当前计算周期中，接收实时输入的车辆控制命令和一种类型车辆的车辆状态数据；其中，至少一条机器可执行指令中还存储有所述类型车辆在多种驾驶环境中运行的多种车辆运行动态模型；
根据车辆控制命令、车辆状态数据和多种车辆运行动态模型，对车辆运行的动态情况进行模拟，生成模拟车辆动态数据；
根据输入的模拟车辆动态数据对车辆运行进行模拟，并生成相对应的模拟车辆状态数据；
将生成的模拟车辆状态数据在下一个计算周期中作为更新的车辆状态数据。
在一些实施例中，处理器执行至少一条机器可执行指令还实现：接收训练数据集；其中训练数据集中包括多个数据子集，一个数据子集中包括所述类型车辆在真实世界的一种驾驶环境中的历史驾驶数据，历史驾驶数据中包括历史车辆控制命令和历史车辆状态数据；历史车辆控制命令至少包括以下之一：节气阀控制命令、刹车命令、转向命令，历史车辆状态数据至少包括以下之一：车辆仰角数据、车辆速度数据；根据训练数据集进行训练，生成所述类型车辆在多种特定驾驶环境中运行的多种车辆运行动态模型。
在一些实施例中，处理器执行至少一条机器可执行指令还实现：将上一个计算周期中计算得到的模拟车辆动态数据和当前计算周期中接收到的车辆控制命令、车辆状态数据与训练数据集中的数据进行对比，得到用于验证模拟车辆动态数据有效性的对比结果。
根据本申请提供的车辆动态模拟方法，车辆动态模拟***根据实时输入的车辆控制命令和该种类型车辆的车辆状态数据，对车辆运行的动态情况进行模拟，生成模拟车辆动态数据；由于车辆动态模拟***中包括多种车辆运行动态模型，这些模型分别表达了一种类型的车辆在多种驾驶环境中的运行的对应的动态情况，生成的车辆动态数据能够表达该种类型的车辆在一个特定的驾驶环境中运行的车辆动态情况；从而一个车辆动态模拟***能够针对实时输入，生成一种类型的车辆在不同驾驶环境中不同的模拟车辆动态数据，而不需要根据车辆的机械结构和车辆特征建立数学模型、并对车辆运行的动态情况进行模拟，能够适用于一种车辆在多种不同驾驶环境中的模拟。对多种车辆建立对应的车辆动态模拟***能够适用于多种车辆的驾驶模拟。从而能够解决现有的自动驾驶车辆模拟方法中存在的工作量大、耗时长，无法高效模拟一种车辆在不同环境中的运动或动态情况的问题。
并且，车辆运行模拟***根据模拟车辆动态数据对车辆运行进行模拟、得到模拟车辆状态数据，将模拟车辆状态数据作为下一个计算周期中车辆动态模拟***的更新的车辆状态数据实时输入，从而在下一个计算周期中能够实时地根据当前计算周期的车辆状态来模拟下一个计算周期的车辆动态情况。从而能够实时、高效地对车辆的动态和运行情况进行模拟。
附图说明
附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。
图1为本申请实施例提供的车辆动态模拟的方法的处理流程图；
图2为本申请实施例提供的车辆动态模拟的装置的结构框图；
图3为本申请实施例提供的车辆动态模拟的装置的另一种结构框图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅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，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
在现有的自动驾驶车辆动态模拟技术中，需要针对一种类型的车辆，根据该种车辆的机械机构和汽车特征建立数学模型。在现实的应用过程中，收集不同车辆的机械结构数据和汽车特征数据是一个繁琐耗时的过程，并且根据这些数据建立数学模型也是一个耗时低效的过程，建立模型之后的参数配置和调试、以及与其它模型之间的匹配也同样是耗时低效的过程，从而导致车辆模拟的方法存在耗时、低效、无法高效模拟一种车辆在不同环境中运动的动态情况的问题。
针对现有技术中存在的上述问题，本申请提出了一种车辆动态模拟方法，以解决该问题。根据本申请提出的车辆动态模拟方法，在当前计算周期中，车辆动态模拟***接收实时输入的车辆控制命令和一种类型车辆的车辆状态数据；车辆动态模拟***根据车辆控制命令和车辆状态数据，对车辆运行的动态情况进行模拟，生成模拟车辆动态数据；其中，车辆动态模拟***中包括所述类型车辆在多种驾驶环境中运行的多种车辆运行动态模型；车辆运行模拟***根据输入的模拟车辆动态数据对车辆运行进行模拟，并生成相对应的模拟车辆状态数据；车辆运行模拟***将生成的模拟车辆状态数据在下一个计算周期中作为更新的车辆状态数据发送给车辆动态建模***。
在上述技术方案中，由于车辆动态模拟***中包括多种车辆运行动态模型，这些模型分别表达了一种类型的车辆在多种驾驶环境中的运行的多种状态，生成的车辆动态数据能够表达该种类型的车辆在一个特定的驾驶环境中运行的车辆运行动态情况；从而一个车辆动态模拟***能够针对实时输入，生成一种类型的车辆在不同驾驶环境中运行时的不同的模拟车辆动态数据，而不需要通过建立不同的数学模型来模拟不同车辆的机械结构和车辆特征，能够适用于一种车辆在多种不同驾驶环境中的运动动态模拟。对多种类型车辆建立对应的车辆动态模拟***就能够适用于多种车辆的驾驶动态模拟。从而能够解决现有的自动驾驶车辆模拟方法中存在的工作量大、耗时长，无法高效并有效地模拟一种车辆在不同环境中的运动或动态情况的问题。进一步地，车辆运行模拟***根据模拟车辆动态数据对车辆运行进行模拟、得到模拟车辆状态数据，将模拟车辆状态数据作为下一个计算周期中车辆动态模拟***的更新的车辆状态数据实时输入，从而在下一个计算周期中能够实时地根据当前计算周期的车辆状态来模拟下一个计算周期的车辆动态情况，能够实时、高效地对车辆的动态和运行情况进行模拟。
以上是本发明的核心思想，为了使本技术领域的人员更好地理解本发明实施例中的技术方案，并使本发明实施例的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明实施例中技术方案作进一步详细的说明。
图1示出了本申请实施例提供的车辆动态模拟的方法的处理流程，该方法包括：
步骤11、在当前计算周期中，车辆动态模拟***接收实时输入的车辆控制命令和一种类型车辆的车辆状态数据。
其中，车辆控制命令至少包括以下之一：节气阀控制命令(或者称为油门控制命令)、刹车命令、转向命令；车辆状态数据至少包括以下之一：车辆仰角数据、车辆速度数据；计算周期可以是迭代计算周期，也可以是其它与时序相关的计算周期。
车辆动态模拟***中包括所述类型车辆在多种驾驶环境中运行的多种车辆运行动态模型。
车辆动态模拟***是一个神经网络或者其它的机器学习***。车辆动态模拟***预先根据训练数据集进行训练，得到所述种类车辆的多种车辆运行动态模型。车辆动态模拟***的训练工作可以在实施本申请提供的方法之前就训练好车辆动态模拟***，也可以根据本申请提供的方法执行之时训练车辆动态模拟***，并在需要之时更新车辆动态模拟***即可。车辆动态模拟***训练的过程包括：
步骤111、车辆动态模拟***接收训练数据集；其中训练数据集中包括多个数据子集，一个数据子集中包括所述类型车辆在真实世界的一种驾驶环境中的历史驾驶数据，历史驾驶数据中包括历史车辆控制命令和历史车辆状态数据；历史车辆控制命令至少包括以下之一：节气阀控制命令(或者称为油门控制命令)、刹车命令、转向命令，历史车辆状态数据至少包括以下之一：车辆仰角数据、车辆速度数据，对本领域的普通技术人员可理解的是，历史车辆控制命令和历史车辆状态数据中均还可包括其它的数据；
步骤112、车辆动态模拟***根据训练数据集进行训练，生成所述类型车辆在多种特定驾驶环境中运行的多种车辆运行动态模型。
训练数据集中的数据是在一个较长的时间段内、针对一种类型的车辆在真实世界中大量不同的驾驶环境中的实际驾驶情况采集到的，一个数据子集中的数据能够表现出所述类型的车辆在类似环境中的类似方式或者模式的操作或运动，例如，车辆针对一种车辆控制命令进行相应的操作、并表现出来相应的车辆运行动态情况，这种类似的方式或模式也即车辆运行动态模型。具体地，例如，在车辆状态(历史车辆状态数据)为：车辆行驶速度为v的时候，如果车辆控制命令(历史车辆控制命令)为：踩x％的油门的话，则车辆所表现出来的动态情况为：加速行驶，相应的车辆动态数据为：加速度a。从而，通过训练数据对神经网络或者机器学习***进行训练，能够发现并保存这种车辆运行动态模型，例如能够复制得到在车辆状态数据为vkm/s，车辆控制命令为：踩x％的油门，所映射的车辆动态数据为：加速度a。使用多个数据子集对神经网络或者机器学习***进行训练，能够获得所述类型车辆在多种特定驾驶环境中运行的多种车辆运行动态模型。此外，通过更改与其它类型车辆对应的训练数据集，能够对车辆动态模拟***训练得到其它类型车辆在多种特定驾驶环境中运行的多种车辆运行动态模型。
其中，神经网络或者机器学习***根据训练数据进行训练的方法，可以采用已知的训练方法，或者在本申请之后的训练方法，本申请对此不做限定。
步骤12、车辆动态模拟***根据车辆控制命令、车辆状态数据和多种车辆运行动态模型，对车辆运行的动态情况进行模拟，生成模拟车辆动态数据；
由于车辆动态模拟***中已经包括了所述类型的车辆在不同驾驶环境中的车辆运行动态模型，也即建立了已知数据(例如车辆控制命令和车辆状态数据)和模型参数(例如车辆动态数据)之间的映射关系，从而该***在接收到输入之后，就能够确定与输入数据对应的已知数据所映射的模型参数，也即模拟车辆动态数据。
模拟车辆动态数据至少包括以下之一：车辆加速度数据、车辆扭矩数据。其中，加速数据的数值可以是正值或者负值，正值表示加速的数值，负值表示减速的数值。车辆扭矩数据对应于轮胎作用在地面上的扭矩。
具体地，例如，车辆动态模拟***接收到的车辆控制命令是：踩x％的油门，接收到的车辆状态数据是：车辆行驶速度为v，则，车辆动态模拟***可以得到模拟车辆动态数据：加速度a。
步骤13、车辆运行模拟***根据输入的模拟车辆动态数据对车辆运行进行模拟，并生成相对应的模拟车辆状态数据。
车辆运行模拟***可以是现有的任何一种车辆运行模拟***，该***中表达了车辆与驾驶环境的关系。该***通过模拟车辆的运行，能够得到模拟的车辆运行的相关状态数据，也即模拟车辆状态数据。
模拟车辆状态数据至少包括以下之一：车辆仰角数据、车辆速度数据。
例如，车辆运行模拟***根据来自车辆动态模拟***生成的负值的加速数据和扭矩数据确定车辆要进行减速转向，就模拟出对应的车辆行为。
具体地，例如车辆运行模拟***接收到的模拟车辆动态数据为：加速度a，则，车辆运行模拟***模拟的车辆运行产生对应的加速度a，并且如果上一个计算周期中模拟的车辆速度为v，则当前计算周期中车辆运行模拟***模拟的车辆以v+a*t的速度进行行驶。
步骤14、车辆运行模拟***将生成的模拟车辆状态数据在下一个计算周期中作为更新的车辆状态数据发送给车辆动态模拟***。
也即，除了初始的计算周期以外，在其它的计算周期中车辆动态模拟***都是将上一个计算周期的确定得到的模拟车辆状态数据作为当前的实时输入的车辆状态数据，从而能够实时高效地对车辆运行和运行动态进行模拟。
具体地，例如，车辆运行模拟***将当前的车辆速度v+a*t作为下一个计算周期的车辆状态数据发送给车辆动态模拟***。
在另一些实施例中，车辆动态模拟***还将上一个计算周期中计算得到的模拟车辆动态数据和当前计算周期中接收到的车辆控制命令、车辆状态数据与训练数据集中的数据进行对比，得到用于验证模拟车辆动态数据有效性的对比结果。从而有助于技术人员根据对比结果来改进和提高车辆动态模拟***的工作有效性。
根据上述的技术方案可以看出，一个车辆动态模拟***能够针对实时输入，生成一种类型的车辆在不同驾驶环境中不同的模拟车辆动态数据，而不需要通过建立不同的数学模型来模拟不同车辆的机械结构和车辆特征，能够适用于一种车辆在多种不同驾驶环境中的驾驶动态情况模拟，并且能够实时、高效地对车辆的动态和运行情况进行模拟。对多种类型车辆建立对应的车辆动态模拟***就能够适用于多种车辆的驾驶动态情况模拟。从而能够解决现有的自动驾驶车辆模拟方法中存在的工作量大、耗时长，无法高效模拟一种车辆在不同环境中的运动或动态情况的问题。
基于相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种车辆动态模拟的装置。
如图2所示，本申请实施例提供的车辆动态模拟的装置包括：
车辆动态模拟单元201，可对应于图1中的车辆动态模拟***，用于在当前计算周期中，车辆动态模拟***接收实时输入的车辆控制命令和一种类型车辆的车辆状态数据；其中，车辆动态模拟***中包括所述类型车辆在多种驾驶环境中运行的多种车辆运行动态模型；***根据车辆控制命令、车辆状态数据和多种车辆运行动态模型，对车辆运行的动态情况进行模拟，生成模拟车辆动态数据；
车辆运行模拟单元202，可对应于图1中的车辆运行模拟***，用于根据输入的模拟车辆动态数据对车辆运行进行模拟，并生成相对应的模拟车辆状态数据；将生成的模拟车辆状态数据在下一个计算周期中作为更新的车辆状态数据发送给车辆动态模拟***。
在一些实施例中，车辆动态模拟单元201还用于：接收训练数据集；其中训练数据集中包括多个数据子集，一个数据子集中包括所述类型车辆在真实世界的一种驾驶环境中的历史驾驶数据，历史驾驶数据中包括历史车辆控制命令和历史车辆状态数据；历史车辆控制命令至少包括以下之一：节气阀控制命令、刹车命令、转向命令，历史车辆状态数据至少包括以下之一：车辆仰角数据、车辆速度数据；根据训练数据集进行训练，生成所述类型车辆在多种特定驾驶环境中运行的多种车辆运行动态模型。
在一些实施例中，车辆动态模拟***201还用于：将上一个计算周期中计算得到的模拟车辆动态数据和当前计算周期中接收到的车辆控制命令、车辆状态数据与训练数据集中的数据进行对比，得到用于验证模拟车辆动态数据有效性的对比结果。
其中，车辆控制命令至少包括以下之一：节气阀控制命令、刹车命令、转向命令，车辆状态数据至少包括以下之一：车辆仰角数据、车辆速度数据；模拟车辆动态数据至少包括以下之一：车辆加速度数据、车辆扭矩数据；模拟车辆状态数据至少包括以下之一：车辆仰角数据、车辆速度数据。
根据本申请实施例提供的车辆动态模拟的装置，一个车辆动态模拟***能够针对实时输入，生成一种类型的车辆在不同驾驶环境中不同的模拟车辆动态数据，而不需要通过建立不同的数学模型来模拟不同车辆的机械结构和车辆特征，能够适用于一种车辆在多种不同驾驶环境中的模拟，并且能够实时、高效地对车辆的动态和运行情况进行模拟。对多种类型车辆建立对应的车辆动态模拟***就能够适用于多种车辆的驾驶动态情况模拟。从而能够解决现有的自动驾驶车辆模拟方法中存在的工作量大、耗时长，无法高效并有效地模拟一种车辆在不同环境中的运动或动态情况的问题。
基于相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种车辆动态模拟的装置。
如图3所示，本申请提供的车辆动态模拟的装置包括一个处理器301和至少一个存储器302，至少一个存储器302中存储有至少一条机器可执行指令，处理器301执行至少一条机器可执行指令以实现：
在当前计算周期中，接收实时输入的车辆控制命令和一种类型车辆的车辆状态数据；其中，至少一条机器可执行指令中还存储有所述类型车辆在多种驾驶环境中运行的多种车辆运行动态模型；
根据车辆控制命令、车辆状态数据和多种车辆运行动态模型，对车辆运行的动态情况进行模拟，生成模拟车辆动态数据；
根据输入的模拟车辆动态数据对车辆运行进行模拟，并生成相对应的模拟车辆状态数据；
将生成的模拟车辆状态数据在下一个计算周期中作为更新的车辆状态数据。
在一些实施例中，处理器301执行至少一条机器可执行指令还实现：接收训练数据集；其中训练数据集中包括多个数据子集，一个数据子集中包括所述类型车辆在真实世界的一种驾驶环境中的历史驾驶数据，历史驾驶数据中包括历史车辆控制命令和历史车辆状态数据；历史车辆控制命令至少包括以下之一：节气阀控制命令、刹车命令、转向命令，历史车辆状态数据至少包括以下之一：车辆仰角数据、车辆速度数据；根据训练数据集进行训练，生成所述类型车辆在多种特定驾驶环境中运行的多种车辆运行动态模型。
在一些实施例中，处理器301执行至少一条机器可执行指令还实现：将上一个计算周期中计算得到的模拟车辆动态数据和当前计算周期中接收到的车辆控制命令、车辆状态数据与训练数据集中的数据进行对比，得到用于验证模拟车辆动态数据有效性的对比结果。
其中，车辆控制命令至少包括以下之一：节气阀控制命令、刹车命令、转向命令，车辆状态数据至少包括以下之一：车辆仰角数据、车辆速度数据；模拟车辆动态数据至少包括以下之一：车辆加速度数据、车辆扭矩数据；模拟车辆状态数据至少包括以下之一：车辆仰角数据、车辆速度数据。
根据本申请实施例提供的车辆动态模拟的装置，一个车辆动态模拟***能够针对实时输入，生成一种类型的车辆在不同驾驶环境中不同的模拟车辆动态数据，而不需要通过建立不同的数学模型来模拟不同车辆的机械结构和车辆特征，能够适用于一种车辆在多种不同驾驶环境中的驾驶动态模拟，并且能够实时、高效地对车辆的动态和运行情况进行模拟。对多种类型车辆建立对应的车辆动态模拟***就能够适用于多种车辆的驾驶动态模拟。从而能够解决现有的自动驾驶车辆模拟方法中存在的工作量大、耗时长，无法高效模拟一种车辆在不同环境中的运动或动态情况的问题。
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (8)

1.一种车辆动态模拟的方法，其特征在于，包括：
在当前计算周期中，车辆动态模拟***接收实时输入的车辆控制命令和一种类型车辆的车辆状态数据；其中，车辆动态模拟***中包括所述类型车辆在多种驾驶环境中运行的多种车辆运行动态模型；
车辆动态模拟***根据车辆控制命令、车辆状态数据和多种车辆运行动态模型，对车辆运行的动态情况进行模拟，生成模拟车辆动态数据；其中，模拟车辆动态数据至少包括以下之一：车辆加速度数据、车辆扭矩数据；
车辆运行模拟***根据输入的模拟车辆动态数据对车辆运行进行模拟，并生成相对应的模拟车辆状态数据；
车辆运行模拟***将生成的模拟车辆状态数据在下一个计算周期中作为更新的车辆状态数据发送给车辆动态模拟***；
车辆动态模拟***将上一个计算周期中计算得到的模拟车辆动态数据和当前计算周期中接收到的车辆控制命令、车辆状态数据与训练数据集中的数据进行对比，得到用于验证模拟车辆动态数据有效性的对比结果；以及
根据所述对比结果优化车辆动态模拟***。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
车辆动态模拟***接收训练数据集；其中训练数据集中包括多个数据子集，一个数据子集中包括所述类型车辆在真实世界的一种驾驶环境中的历史驾驶数据，历史驾驶数据中包括历史车辆控制命令和历史车辆状态数据；历史车辆控制命令至少包括以下之一：节气阀控制命令、刹车命令、转向命令，历史车辆状态数据至少包括以下之一：车辆仰角数据、车辆速度数据；
车辆动态模拟***根据训练数据集进行训练，生成所述类型车辆在多种特定驾驶环境中运行的多种车辆运行动态模型。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，车辆控制命令至少包括以下之一：节气阀控制命令、刹车命令、转向命令，车辆状态数据至少包括以下之一：车辆仰角数据、车辆速度数据；
模拟车辆状态数据至少包括以下之一：车辆仰角数据、车辆速度数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，车辆动态模拟***是一个神经网络或者机器学习***。
5.一种车辆动态模拟的装置，其特征在于，包括：
车辆动态模拟单元，用于在当前计算周期中，车辆动态模拟***接收实时输入的车辆控制命令和一种类型车辆的车辆状态数据；其中，车辆动态模拟***中包括所述类型车辆在多种驾驶环境中运行的多种车辆运行动态模型；***根据车辆控制命令、车辆状态数据和多种车辆运行动态模型，对车辆运行的动态情况进行模拟，生成模拟车辆动态数据；其中，模拟车辆动态数据至少包括以下之一：车辆加速度数据、车辆扭矩数据；
车辆运行模拟单元，用于根据输入的模拟车辆动态数据对车辆运行进行模拟，并生成相对应的模拟车辆状态数据；将生成的模拟车辆状态数据在下一个计算周期中作为更新的车辆状态数据发送给车辆动态模拟***；
车辆动态模拟单元还用于：将上一个计算周期中计算得到的模拟车辆动态数据和当前计算周期中接收到的车辆控制命令、车辆状态数据与训练数据集中的数据进行对比，得到用于验证模拟车辆动态数据有效性的对比结果；以及
根据所述对比结果优化车辆动态模拟***。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，车辆动态模拟单元还用于：
接收训练数据集；其中训练数据集中包括多个数据子集，一个数据子集中包括所述类型车辆在真实世界的一种驾驶环境中的历史驾驶数据，历史驾驶数据中包括历史车辆控制命令和历史车辆状态数据；历史车辆控制命令至少包括以下之一：节气阀控制命令、刹车命令、转向命令，历史车辆状态数据至少包括以下之一：车辆仰角数据、车辆速度数据；
根据训练数据集进行训练，生成所述类型车辆在多种特定驾驶环境中运行的多种车辆运行动态模型。
7.一种车辆动态模拟的装置，其特征在于，包括一个处理器和至少一个存储器，至少一个存储器中存储有至少一条机器可执行指令，处理器执行至少一条机器可执行指令以实现：
在当前计算周期中，接收实时输入的车辆控制命令和一种类型车辆的车辆状态数据；其中，至少一个存储器中还存储有所述类型车辆在多种驾驶环境中运行的多种车辆运行动态模型；
根据车辆控制命令、车辆状态数据和多种车辆运行动态模型，对车辆运行的动态情况进行模拟，生成模拟车辆动态数据；其中，模拟车辆动态数据至少包括以下之一：车辆加速度数据、车辆扭矩数据；
根据输入的模拟车辆动态数据对车辆运行进行模拟，并生成相对应的模拟车辆状态数据；
将生成的模拟车辆状态数据在下一个计算周期中作为更新的车辆状态数据；
将上一个计算周期中计算得到的模拟车辆动态数据和当前计算周期中接收到的车辆控制命令、车辆状态数据与训练数据集中的数据进行对比，得到用于验证模拟车辆动态数据有效性的对比结果；以及
根据所述对比结果优化车辆动态模拟***。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，处理器执行至少一条机器可执行指令还实现：
接收训练数据集；其中训练数据集中包括多个数据子集，一个数据子集中包括所述类型车辆在真实世界的一种驾驶环境中的历史驾驶数据，历史驾驶数据中包括历史车辆控制命令和历史车辆状态数据；历史车辆控制命令至少包括以下之一：节气阀控制命令、刹车命令、转向命令，历史车辆状态数据至少包括以下之一：车辆仰角数据、车辆速度数据；
根据训练数据集进行训练，生成所述类型车辆在多种特定驾驶环境中运行的多种车辆运行动态模型。
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