CN111578951B - 一种自动驾驶中用于生成信息的方法和装置 - Google Patents

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Abstract

本申请公开自动驾驶中用于生成信息的方法和装置，涉及自动驾驶领域。具体实现方案为：接收目标场景的点云，以及将上述点云中的点云帧进行展示；接收用户输入的区域选取信息，其中，上述区域选取信息是上述用户基于所展示的点云帧发送的；对上述区域选取信息对应的目标区域内的点数据进行处理，得到处理后点云；将上述处理后点云发送给测试车辆，上述处理后点云用于定位信息的生成。该实施方式通过将从真实物理场景采集的点云进行处理，来模拟真实物理环境的环境变化，并将处理后点云发送到测试车辆，处理后点云用于定位信息的生成，从而实现了对测试车辆的定位***的稳定性测试。

Description

一种自动驾驶中用于生成信息的方法和装置
技术领域
本申请的实施例涉及计算机技术领域，具体涉及自动驾驶领域的测试数据的生成。
背景技术
现阶段，自动驾驶中的定位***可以采用多传感器融合方法进行高精度定位。利用各类传感器的优势互补及冗余备份，使自动驾驶车辆获得高精度及强鲁棒性的定位结果。其中，强依赖激光雷达及使用其数据事先制作的高精度定位地图进行定位，以保证车辆在GNSS（Global Navigation Satellite System，全球导航卫星***）信号较差的情况下定位精度。这种定位方法主要依赖激光雷达的高精度数据提前制作物理世界的反射值地图，车辆在自动驾驶模式下加载该地图，并与实时采集的激光雷达数据进行匹配，从而获得高精度的位置信息。由于高精度定位地图的采集制作成本较高及制图周期较长，目前还无法做到实时更新地图，所以定位地图存在一定的滞后性，这就给使用地图匹配的定位方法带来一定风险。当环境变化时，车辆实时采集的点云数据与之前在环境未发生变化时采集的地图数据无法完好匹配，可能会导致定位出现误差。如何有效地测试定位***在这种情况下的效果表现在无人车测试过程中极为重要，测试可以验证定位***支持何种程度的环境变化及在何种程度的环境变化下可能存在风险。而想要在道路上构造环境变化的实际场景是非常困难的，不仅可能会影响交通，而且违反交通法规，所以只有遇到这一类场景后才能进行特定环境变化场景的验证，这样测试效率及测试覆盖都非常低，并且无法控制与预测。
发明内容
提供了一种自动驾驶中自动驾驶中用于生成信息的方法、装置、设备以及存储介质。
根据第一方面，提供了一种自动驾驶中用于生成信息的方法，该方法包括：接收目标场景的点云，以及将上述点云中的点云帧进行展示；接收用户输入的区域选取信息，其中，上述区域选取信息是上述用户基于所展示的点云帧发送的；对上述区域选取信息对应的目标区域内的点数据进行处理，得到处理后点云；将上述处理后点云发送给测试车辆，上述处理后点云用于定位信息的生成。
根据第二方面，提供了一种自动驾驶中用于生成信息的装置，该装置包括：展示单元，被配置成接收目标场景的点云，以及将上述点云中的点云帧进行展示；接收单元，被配置成接收用户输入的区域选取信息，其中，上述区域选取信息是上述用户基于所展示的点云帧发送的；处理单元，被配置成对上述区域选取信息对应的目标区域内的点数据进行处理，得到处理后点云；发送单元，被配置成将上述处理后点云发送给测试车辆，上述处理后点云用于定位信息的生成。
根据第三方面，提供了一种电子设备，该电子设备包括：至少一个处理器；以及与上述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，上述存储器存储有可被上述至少一个处理器执行的指令，上述指令被上述至少一个处理器执行，以使上述至少一个处理器能够执行如第一方面中任一项上述的方法。
根据第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，上述计算机指令用于使上述计算机执行权利要求1-5中任一项上述的方法。
根据本申请的技术通过将从真实物理场景采集的点云进行处理，来模拟真实物理环境的环境变化，并将处理后点云发送给测试车辆，处理后点云用于定位信息的生成，从而实现了对测试车辆的定位***的稳定性测试。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
附图用于更好地理解本方案，不构成对本申请的限定。其中：
图1是根据本申请的自动驾驶中用于生成信息的方法的一个实施例的流程图；
图2是根据本申请的自动驾驶中用于生成信息的方法的一个应用场景的示意图；
图3是根据本申请的自动驾驶中用于生成信息的方法的又一个实施例的流程图；
图4是根据本申请的自动驾驶中用于生成信息的方法的又一个实施例的流程图；
图5是根据本申请的自动驾驶中用于生成信息的装置的一个实施例的结构示意图；
图6是用来实现本申请实施例的自动驾驶中用于生成信息的方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本申请的示范性实施例做出说明，其中包括本申请实施例的各种细节以助于理解，应当将它们认为仅仅是示范性的。因此，本领域普通技术人员应当认识到，可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改，而不会背离本申请的范围和精神。同样，为了清楚和简明，以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
图1示出了根据本申请的自动驾驶中用于生成信息的方法的一个实施例的流程100。该自动驾驶中用于生成信息的方法包括以下步骤：
S101，接收目标场景的点云，以及将点云中的点云帧进行展示。…
在本实施例中，自动驾驶中用于生成信息的方法的执行主体可以通过有线连接方式或者无线连接方式，从用于采集点云的数据采集设备（例如，激光雷达、三维激光扫描仪等等）接收针对目标场景采集的点云。这里，上述目标场景可以是指真实物理世界中的场景（例如，真实的道路场景），目标场景中可以包括多个静态物体，例如，树木、灯杆、标识牌、施工围栏、建筑物等等。实际的自动驾驶车辆测试中，目标场景可以是待变化场景，通过对目标场景的变化来测试自动驾驶车辆对环境变化的反应。之后，执行主体可以将所接收的点云中的点云帧进行展示，以供用户查看。这里的用户可以是指创建自动驾驶车辆的测试数据的技术人员。
通常，点云可以包括至少一个点云帧。每个点云帧中可以包括多个点数据。这里，点数据可以包括三维坐标和和激光反射强度。通常，点数据的三维坐标可以包括X轴、Y轴和Z轴上的信息。这里，激光反射强度可以是指激光反射能量与激光发射能量的比值。
这里，上述执行主体可以是具有显示屏和数据处理功能的各种电子设备。包括但不限于：智能手机、平板电脑、膝上型便携计算机、台式计算机和车载终端等等。
S102，接收用户输入的区域选取信息。
在本实施例中，执行主体可以接收用户输入的区域选取信息。这里，上述区域选取信息可以是用户基于S101中所展示的点云帧发送的。举例来说，用户可以根据实际需要在执行主体所展示的点云帧中划定一个区域作为目标区域，该目标区域内可以包括多个点数据。
S103，对区域选取信息对应的目标区域内的点数据进行处理，得到处理后点云。
在本实施例中，执行主体可以对上述区域选取信息对应的目标区域内的点数据进行各种处理，例如，删除、修改、替换等等。从而得到各个处理后的点云帧，各处理后的点云帧可以组成处理后点云。通过对目标区域内点数据的处理，可以模拟真实物理环境的环境变化。
S104，将处理后点云发送给测试车辆，处理后点云用于定位信息的生成。
在本实施例中，执行主体可以将S103中得到的处理后点云发送给测试车辆，处理后点云可以用于定位信息的生成。举例来说，测试车辆可以为自动驾驶车辆，自动驾驶车辆可以根据所接收的处理后点云和预先加载的反射值地图生成定位信息。这样，用户可以根据测试车辆生成的定位信息，判断当环境发生变化时测试车辆的定位***的稳定性。
继续参见图2，图2是根据本实施例的自动驾驶中用于生成信息的方法的应用场景的一个示意图。在图2的应用场景中，终端设备201首先接收目标场景的点云，并将点云中的点云帧进行展示。之后，终端设备201可以接收用户输入的区域选取信息处，其中，区域选取信息是用户基于终端设备201所展示的点云帧发送的。然后，终端设备201对区域选取信息对应的目标区域内的点数据进行处理，得到处理后点云。最后，终端设备201将处理后点云发送到测试车辆202，处理后点云可以用于定位信息的生成。
本公开的上述实施例提供的方法通过将从真实物理场景采集的点云进行处理，来模拟真实物理环境的环境变化，并将处理后点云发送到测试车辆，处理后点云可以用于定位信息的生成，从而实现了对测试车辆的定位***的稳定性测试。
进一步参考图3，其示出了自动驾驶中用于生成信息的方法的又一个实施例的流程300。该自动驾驶中用于生成信息的方法的流程300，包括以下步骤：
S301，接收目标场景的点云，以及将点云中的点云帧进行展示。
在本实施例中，S301与图1所示实施例的S101类似，此处不再赘述。
S302，接收用户输入的区域选取信息。
在本实施例中，S302与图1所示实施例的S102类似，此处不再赘述。
S303，接收用户针对目标区域内的点数据发送的分割算法配置信息。
在本实施例中，执行主体可以接收用户针对目标区域内的点数据发送的分割算法配置信息。这里，上述分割算法配置信息可以包括分割算法名称和算法参数值。
实践中，可以采用多种算法对点云进行分割，例如，基于边缘的分割算法、基于区域的分割算法、基于模型的分割算法等等，而每种分割算法都有对应的算法参数。这样，用户可以针对目标区域内的点数据设置要使用的分割算法，并设置对应的算法参数值，并将设置的分割算法名称和算法参数值作为分割算法配置信息发送给执行主体。
S304，基于分割算法名称对应的分割算法和算法参数值，对目标区域内的点数据进行分割，分割出目标物体对应的点数据。
在本实施例中，执行主体可以使用上述分割算法配置信息中的分割算法名称对应的分割算法和上述算法参数值对目标区域内的点数据进行分割，从而分割出目标物体对应的点数据。分割算法可以对目标区域内的点数据进行划分，将目标区域内的目标物体对应的点数据分割出来。
S305，使用预设的替换用点数据替换目标物体对应的点数据，得到处理后点云。
在本实施例中，执行主体可以使用预设的替换用点数据替换目标物体对应的点数据。作为示例，执行主体首先可以将S304中分割出的目标物体对应的点数据进行删除。之后，执行主体可以使用预设的替换用点数据填充删除点数据的位置。通过这种方式可以将点云中的视频帧依次进行处理，从而得到处理后点云。这里，预设的替换用点数据可以是通过各种方法获得的点数据，例如，人工生成的。作为示例，S304和S305可以是在雷达坐标系下进行的。不同点云帧的参数可以根据测试车辆的位置进行自适应调整。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述替换用点数据可以是通过以下方式确定的：基于目标物体所在区域预设范围内的点数据，确定替换用点数据。
在本实现方式中，执行主体可以根据目标物体所在区域预设范围内的点数据，确定替换用点数据。作为一个示例，执行主体可以统计目标物体所在区域预设范围内的点数据的坐标的均值和方差，以及点数据的激光反射强度的均值和方差，并根据统计结果生成替换用点数据。作为另一个示例，执行主体可以选取目标物体所在区域预设范围内的点数据作为替换用点数据。通过本实现方式，执行主体可以根据目标物体所在位置周围环境的点数据确定替换用点数据，从而使生成的处理后点云更加真实。
S306，将处理后点云发送给测试车辆，处理后点云用于定位信息的生成。
在本实施例中，S306与图1所示实施例的S104类似，此处不再赘述。
从图3中可以看出，与图1对应的实施例相比，本实施例中的自动驾驶中用于生成信息的方法的流程300突出了分割目标物体对应的点数据，并使用替换用点数据替换目标物体对应的点数据的步骤。由此，本实施例描述的方案可以移除点云帧中的目标物体对应的点数据，从而模拟出目标物体从真实物理环境移除的环境变化，从而实现了自动驾驶车辆的定位***对目标物体移除这种环境变化的稳定性测试。
进一步参见图4，其示出了自动驾驶中用于生成信息的方法的再一个实施例的流程400。该用于生成信息处的方法的流程400，包括以下步骤：
S401，接收目标场景的点云，以及将点云中的点云帧进行展示。
在本实施例中，S401与图1所示实施例的S101类似，此处不再赘述。
在本实施例的一些可选的实现方式中，S401中的将点云中的点云帧进行展示，可以具体如下进行：
首先，将点云的点云帧中的点数据转换到世界坐标系。
在本实现方式中，执行主体可以将点云的点云帧中的点数据转换到世界坐标系。通常，使用激光雷达采集的点云为雷达坐标系，而电子地图为世界坐标系，因此，需要将点云的点云帧中点数据转换到世界坐标系。
其次，结合目标场景对应的电子地图，将点云帧中的点数据展示在电子地图中。
在本实现方式中，执行主体可以结合目标场景对应的电子地图，将点云帧中的点数据展示在电子地图中。通过本实现方式，结合电子地图对点云的点云帧进行展示，从而使展示效果更加直观，方便用户基于所展示的点云帧发送区域选取信息。
S402，接收用户输入的区域选取信息。
在本实施例中，S402与图1所示实施例的S102类似，此处不再赘述。
S403，在雷达坐标系下，基于用户输入的待添加物体构造信息，构造待添加物体的点数据。
在本实施例中，执行主体可以判断点云的点数据是否为雷达坐标系，如果不是，则可以将点云的点数据转换到雷达坐标系。执行主体还可以接收用户输入的待添加物体构造信息。这里，待添加物体构造信息可以用于构造待添加物体的点数据。作为示例，待添加物体构造信息可以包括物体形状（例如，长方体、圆柱体等等）、物体激光反射强度、物体点数据分布等等。之后，执行主体可以根据待添加物体构造信息构造待添加物体的点数据。以物体形状为长方体为例，用户可以预先设定长方体的长、宽、高、中心位置、朝向等参数。执行主体可以根据上述参数计算长方体在车体坐标系的表面方程以及激光雷达可扫描的部分。然后执行主体可以根据所设定的长方体距离车辆的距离设定激光反射强度和点云密度，生成一系列符合上述表面方程的点数据。。
S404，使用待添加物体的点数据，替换目标区域内的点数据，得到处理后点云。
在本实施例中，执行主体可以使用S403中生成的待添加物体的点数据，替换目标区域内的点数据。通过这种方式可以将点云中的视频依次进行处理，从而得到处理后点云。
S405，将处理后点云发送给测试车辆，处理后点云用于定位信息的生成。
在本实施例中，S405与图1所示实施例的S104类似，此处不再赘述。
从图4中可以看出，与图1对应的实施例相比，本实施例中的自动驾驶中用于生成信息的方法的流程400突出了构造待添加物体的点数据，并使用待添加物体的点数据替换目标区域内点数据的步骤。由此，本实施例描述的方案可以在点云帧的目标区域内填充待添加物体对应的点数据，从而模拟出在目标区域增加待添加物体的环境变化，从而实现了自动驾驶车辆的定位***对目标区域增加待添加物体这种环境变化的稳定性测试。
进一步参考图5，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种自动驾驶中用于生成信息的装置的一个实施例，该装置实施例与图1所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。
如图5所示，本实施例的自动驾驶中用于生成信息的装置500包括：展示单元501、接收单元502、处理单元503和发送单元504。展示单元501被配置成接收目标场景的点云，以及将上述点云中的点云帧进行展示；接收单元502被配置成接收用户输入的区域选取信息，其中，上述区域选取信息是上述用户基于所展示的点云帧发送的；处理单元503被配置成对上述区域选取信息对应的目标区域内的点数据进行处理，得到处理后点云；发送单元504被配置成将上述处理后点云发送给测试车辆，上述处理后点云用于定位信息的生成。
在本实施例中，自动驾驶中用于生成信息的装置500的展示单元501、接收单元502、处理单元503和发送单元504的具体处理及其所带来的技术效果可分别参考图1对应实施例中S101、S102、S103和S104的相关说明，在此不再赘述。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述处理单元503进一步被配置成：接收上述用户针对上述目标区域内的点数据发送的分割算法配置信息，其中，上述分割算法配置信息包括分割算法名称和算法参数值；基于上述分割算法名称对应的分割算法和上述算法参数值，对上述目标区域内的点数据进行分割，分割出目标物体对应的点数据；使用预设的替换用点数据替换上述目标物体对应的点数据，得到处理后点云。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述替换用点数据是通过以下方式确定的：基于上述目标物体所在区域预设范围内的点数据，确定替换用点数据。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述展示单元501进一步被配置成：将上述点云的点云帧中的点数据转换到世界坐标系；结合上述目标场景对应的电子地图，将上述点云帧中的点数据展示在上述电子地图中。
在本实施例的一些可选的实现方式中，上述处理单元503进一步被配置成：在雷达坐标系下，基于上述用户输入的待添加物体构造信息，构造待添加物体的点数据；使用上述待添加物体的点数据，替换上述目标区域内的点数据，得到处理后点云。
根据本申请的实施例，本申请还提供了一种电子设备和一种可读存储介质。
如图6所示，是根据本申请实施例的自动驾驶中用于生成信息的方法的电子设备的框图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。
如图6所示，该电子设备包括：一个或多个处理器601、存储器602，以及用于连接各部件的接口，包括高速接口和低速接口。各个部件利用不同的总线互相连接，并且可以被安装在公共主板上或者根据需要以其它方式安装。处理器可以对在电子设备内执行的指令进行处理，包括存储在存储器中或者存储器上以在外部输入/输出装置（诸如，耦合至接口的显示设备）上显示GUI的图形信息的指令。在其它实施方式中，若需要，可以将多个处理器和/或多条总线与多个存储器和多个存储器一起使用。同样，可以连接多个电子设备，各个设备提供部分必要的操作（例如，作为服务器阵列、一组刀片式服务器、或者多处理器***）。图6中以一个处理器601为例。
存储器602即为本申请所提供的非瞬时计算机可读存储介质。其中，所述存储器存储有可由至少一个处理器执行的指令，以使所述至少一个处理器执行本申请所提供的自动驾驶中用于生成信息的方法。本申请的非瞬时计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行本申请所提供的自动驾驶中用于生成信息的方法。
存储器602作为一种非瞬时计算机可读存储介质，可用于存储非瞬时软件程序、非瞬时计算机可执行程序以及模块，如本申请实施例中的自动驾驶中用于生成信息的方法对应的程序指令/模块（例如，附图5所示的展示单元501、接收单元502、处理单元503和发送单元504）。处理器601通过运行存储在存储器602中的非瞬时软件程序、指令以及模块，从而执行服务器的各种功能应用以及数据处理，即实现上述方法实施例中的自动驾驶中用于生成信息的方法。
存储器602可以包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作***、至少一个功能所需要的应用程序；存储数据区可存储根据自动驾驶中用于生成信息的方法的电子设备的使用所创建的数据等。此外，存储器602可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非瞬时存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他非瞬时固态存储器件。在一些实施例中，存储器602可选包括相对于处理器601远程设置的存储器，这些远程存储器可以通过网络连接至自动驾驶中用于生成信息的方法的电子设备。上述网络的实例包括但不限于互联网、企业内部网、局域网、移动通信网及其组合。
自动驾驶中用于生成信息的方法的电子设备还可以包括：输入装置603和输出装置604。处理器601、存储器602、输入装置603和输出装置604可以通过总线或者其他方式连接，图6中以通过总线连接为例。
输入装置603可接收输入的数字或字符信息，以及产生与用于生成信息的电子设备的用户设置以及功能控制有关的键信号输入，例如触摸屏、小键盘、鼠标、轨迹板、触摸板、指示杆、一个或者多个鼠标按钮、轨迹球、操纵杆等输入装置。输出装置604可以包括显示设备、辅助照明装置（例如，LED）和触觉反馈装置（例如，振动电机）等。该显示设备可以包括但不限于，液晶显示器（LCD）、发光二极管（LED）显示器和等离子体显示器。在一些实施方式中，显示设备可以是触摸屏。
此处描述的***和技术的各种实施方式可以在数字电子电路***、集成电路***、专用ASIC（专用集成电路）、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程***上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储***、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储***、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
这些计算程序（也称作程序、软件、软件应用、或者代码）包括可编程处理器的机器指令，并且可以利用高级过程和/或面向对象的编程语言、和/或汇编/机器语言来实施这些计算程序。如本文使用的，术语“机器可读介质”和“计算机可读介质”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何计算机程序产品、设备、和/或装置（例如，磁盘、光盘、存储器、可编程逻辑装置（PLD）），包括，接收作为机器可读信号的机器指令的机器可读介质。术语“机器可读信号”指的是用于将机器指令和/或数据提供给可编程处理器的任何信号。
为了提供与用户的交互，可以在计算机上实施此处描述的***和技术，该计算机具有：用于向用户显示信息的显示装置（例如，CRT（阴极射线管）或者LCD（液晶显示器）监视器）；以及键盘和指向装置（例如，鼠标或者轨迹球），用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给计算机。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈（例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈）；并且可以用任何形式（包括声输入、语音输入或者、触觉输入）来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的***和技术实施在包括后台部件的计算***（例如，作为数据服务器）、或者包括中间件部件的计算***（例如，应用服务器）、或者包括前端部件的计算***（例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的***和技术的实施方式交互）、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算***中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信（例如，通信网络）来将***的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网（LAN）、广域网（WAN）和互联网。
计算机***可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。
根据本申请实施例的技术方案，通过将从真实物理场景采集的点云进行处理，来模拟真实物理环境的环境变化，并将处理后点云发送到测试车辆，处理后点云用于定位信息的生成，从而实现了对测试车辆的定位***的稳定性测试。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发申请中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本申请公开的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。
上述具体实施方式，并不构成对本申请保护范围的限制。本领域技术人员应该明白的是，根据设计要求和其他因素，可以进行各种修改、组合、子组合和替代。任何在本申请的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等，均应包含在本申请保护范围之内。

Claims (10)

1.一种自动驾驶中用于生成信息的方法，其特征在于，包括：
接收目标场景的点云，以及将所述点云中的点云帧进行展示；
接收用户输入的区域选取信息，其中，所述区域选取信息是所述用户基于所展示的点云帧发送的；
对所述区域选取信息对应的目标区域内的点数据进行处理，得到处理后点云，其中，所述处理后点云中包括基于通过对所述目标区域进行处理、模拟真实物理环境的环境变化得到的点云帧；
将所述处理后点云发送给测试车辆，所述测试车辆根据所接收的处理后点云和预先加载的反射值地图生成定位信息；以及
所述对所述区域选取信息对应的目标区域内的点数据进行处理，得到处理后点云，包括：
在雷达坐标系下，基于所述用户输入的待添加物体构造信息，构造待添加物体的点数据；
使用所述待添加物体的点数据，替换所述目标区域内的点数据，得到处理后点云。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述区域选取信息对应的目标区域内的点数据进行处理，得到处理后点云，包括：
接收所述用户针对所述目标区域内的点数据发送的分割算法配置信息，其中，所述分割算法配置信息包括分割算法名称和算法参数值；
基于所述分割算法名称对应的分割算法和所述算法参数值，对所述目标区域内的点数据进行分割，分割出目标物体对应的点数据；
使用预设的替换用点数据替换所述目标物体对应的点数据，得到处理后点云。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述替换用点数据是通过以下方式确定的：
基于所述目标物体所在区域预设范围内的点数据，确定替换用点数据。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述点云中的点云帧进行展示，包括：
将所述点云的点云帧中的点数据转换到世界坐标系；
结合所述目标场景对应的电子地图，将所述点云帧中的点数据展示在所述电子地图中。
5.一种自动驾驶中用于生成信息的装置，其特征在于，包括：
展示单元，被配置成接收目标场景的点云，以及将所述点云中的点云帧进行展示；
接收单元，被配置成接收用户输入的区域选取信息，其中，所述区域选取信息是所述用户基于所展示的点云帧发送的；
处理单元，被配置成对所述区域选取信息对应的目标区域内的点数据进行处理，得到处理后点云，其中，所述处理后点云中包括基于通过对所述目标区域进行处理、模拟真实物理环境的环境变化得到的点云帧；
发送单元，被配置成将所述处理后点云发送给测试车辆，所述测试车辆根据所接收的处理后点云和预先加载的反射值地图生成定位信息；以及
所述处理单元进一步被配置成：
在雷达坐标系下，基于所述用户输入的待添加物体构造信息，构造待添加物体的点数据；
使用所述待添加物体的点数据，替换所述目标区域内的点数据，得到处理后点云。
6.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述处理单元进一步被配置成：
接收所述用户针对所述目标区域内的点数据发送的分割算法配置信息，其中，所述分割算法配置信息包括分割算法名称和算法参数值；
基于所述分割算法名称对应的分割算法和所述算法参数值，对所述目标区域内的点数据进行分割，分割出目标物体对应的点数据；
使用预设的替换用点数据替换所述目标物体对应的点数据，得到处理后点云。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述替换用点数据是通过以下方式确定的：
基于所述目标物体所在区域预设范围内的点数据，确定替换用点数据。
8.根据权利要求5所述的装置，其特征在于，所述展示单元进一步被配置成：
将所述点云的点云帧中的点数据转换到世界坐标系；
结合所述目标场景对应的电子地图，将所述点云帧中的点数据展示在所述电子地图中。
9.一种电子设备，其特征在于，包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1-4中任一项所述的方法。
10.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1-4中任一项所述的方法。
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