CN111866715A - 测试无人车控制、装置、信号测试设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请实施例提供一种测试无人车控制、装置、信号测试设备及存储介质，通过获取预设的测试范围信息，其中，测试范围信息用于表征待测试区域的位置和范围；根据测试范围信息，确定测试路径；控制测试无人车按照测试路径移动并进行信号测试，得到与测试范围信息对应的信号测试结果，由于测试无人车的测试路径是根据预设的测试范围信息而确定的，因此，测试无人车可以自主的根据该测试范围信息规划处出最佳的测试路径，使该测试路径能够合理的覆盖待测试区域，根据该测试路径进行移动并进行信号测试，可以提高测试的精确度和效率，降低测试成本。

Description

测试无人车控制、装置、信号测试设备及存储介质

技术领域

本申请涉及移动网络测试技术领域，尤其涉及一种测试无人车控制、装置、信号测试设备及存储介质。

背景技术

本部分旨在为权利要求书中陈述的本申请的实施方式提供背景或上下文。此处的描述不因为包括在本部分中而被认为是现有技术。

现有移动网络优化的测试分析包括分析空中接口的数据及覆盖情况，主要通过路测(Driver Test，DT)和呼叫质量拨打测试(Call Quality Test，CQT)来实现。其中，DT是为了掌握网络信号质量、电平、覆盖等状况，利用专门的测试设备对道路进行的测试。它通过驱车搭载无线测试设备沿一定道路行驶来测量无线网络的性能。在DT中通过模拟实际用户，用移动终端不停地拨打语音电话，不断地上传或下载不同大小的文件，并通过测试软件信令采集和统计分析，获得网络性能的一些指标，发现网络中存在的问题，为优化提供数据支撑。

现有技术中，由于测试环境的复杂，DT过程一般是通过人工驱车进行半自动的信号测试，或者是通过人工规划好路径后，控制无人车按照规划好的固定路径行驶至测试区域进行信号的测试。

然而，由人工驱动的DT过程严重依赖测试人员的技术水平，当路径规划不合理时，会形成大量重复行驶路径和未到达路径，导致测试效率低、测试效果差，信号测试成本高的问题。

发明内容

本申请提供一种测试无人车控制、装置、信号测试设备及存储介质，用以解决DT过程中测试效率低、测试效果差，测试成本高的问题。

根据本申请实施例的第一方面，本申请提供了一种测试无人车控制，所述方法包括：

获取预设的测试范围信息，其中，所述测试范围信息用于表征待测试区域的位置和范围；根据所述测试范围信息，确定测试路径；控制测试无人车按照所述测试路径移动并进行信号测试，得到与所述测试范围信息对应的信号测试结果。

在一种可能的实现方式中，所述测试范围信息包括目标测试位置，根据所述测试范围信息，确定测试路径，包括：

根据所述测试范围信息，获取当前位置至目标测试位置之间路径的路径特征；根据预设的测试策略，确定与所述路径特征相匹配的测试路径。

在一种可能的实现方式中，根据所述测试范围信息，获取当前位置至目标测试位置之间路径的路径特征，包括：

获取测试无人车的卫星定位信息；根据所述卫星定位信息，获取所述测试无人车的当前位置；根据预设的地图信息，获得所述当前位置与所述目标测试位置之间的路径特征；其中，所述路径信息用于表征连通所述当前位置与所述目标测试位置的路径的位置及距离；根据所述路径信息，确定所述当前位置至所述目标测试位置的路径特征。

在一种可能的实现方式中，所述测试策略包括路径特征与移动规则信息之间的映射关系，所述移动规则信息用于表征测试无人车在进行测试过程中的移动规则，所述根据预设的测试策略，确定与所述路径特征相匹配的测试路径，包括：

根据所述测试策略，确定与所述路径特征相匹配的移动规则信息；根据移动规则信息，生成所述测试无人车从所述当前位置移动至所述目标测试位置的测试路径。

在一种可能的实现方式中，所述测试路径不存在重复路径，且所述测试路径的距离最短，或，所述测试路径存在重复路径，且所述重复路径的距离最短。

在一种可能的实现方式中，在根据所述测试范围信息，确定测试路径之后，还包括：

获取所述测试无人车的当前电量信息；根据所述当前电量信息，修正所述测试路径。

在一种可能的实现方式中，在控制测试无人车按照所述测试路径移动并进行信号测试，得到与所述测试范围信息对应的信号测试结果之后，还包括：

根据所述信号测试结果，获取测试路径上的最佳信号位置；控制所述测试无人车移动至所述最佳信号位置，并向云服务器上传所述信号测试结果。

在一种可能的实现方式中，控制测试无人车按照所述测试路径移动并进行信号测试，得到与所述测试范围信息对应的信号测试结果，包括：

控制测试无人车按照所述测试路径移动并进行信号测试的同时，采集参考图像信息，得到与所述测试范围信息对应的信号测试结果，所述参考图像信息用于表征所述测试路径上的遮挡物类型及位置，所述信号测试结果中包括所述参考图像信息。

根据本申请实施例的第二方面，本申请提供了一种装置，包括：

获取模块，用于获取预设的测试范围信息，其中，所述测试范围信息用于表征待测试区域的位置和范围；确定模块，用于根据所述测试范围信息，确定测试路径；控制模块，用于控制测试无人车按照所述测试路径移动并进行信号测试，得到与所述测试范围信息对应的信号测试结果。

在一种可能的实现方式中，所述测试范围信息包括目标测试位置，所述确定模块，具体用于：

根据所述测试范围信息，获取当前位置至目标测试位置之间路径的路径特征；根据预设的测试策略，确定与所述路径特征相匹配的测试路径。

在一种可能的实现方式中，所述确定模块在根据所述测试范围信息，获取当前位置至目标测试位置之间路径的路径特征时，具体用于：

获取测试无人车的卫星定位信息；根据所述卫星定位信息，获取所述测试无人车的当前位置；根据预设的地图信息，获得所述当前位置与所述目标测试位置之间的路径特征；其中，所述路径信息用于表征连通所述当前位置与所述目标测试位置的路径的位置及距离；根据所述路径信息，确定所述当前位置至所述目标测试位置的路径特征。

在一种可能的实现方式中，所述测试策略包括路径特征与移动规则信息之间的映射关系，所述移动规则信息用于表征测试无人车在进行测试过程中的移动规则，所述确定模块在根据预设的测试策略，确定与所述路径特征相匹配的测试路径时，具体用于：

根据所述测试策略，确定与所述路径特征相匹配的移动规则信息；根据移动规则信息，生成所述测试无人车从所述当前位置移动至所述目标测试位置的测试路径。

在一种可能的实现方式中，所述测试路径不存在重复路径，且所述测试路径的距离最短，或，所述测试路径存在重复路径，且所述重复路径的距离最短。

在一种可能的实现方式中，所述测试无人车控制装置还包括电路检测模块，用于：

获取所述测试无人车的当前电量信息；根据所述当前电量信息，修正所述测试路径。

在一种可能的实现方式中，所述测试无人车控制装置还包括上传模块，用于：

根据所述信号测试结果，获取测试路径上的最佳信号位置；控制所述测试无人车移动至所述最佳信号位置，并向云服务器上传所述信号测试结果。

在一种可能的实现方式中，所述控制模块在控制测试无人车按照所述测试路径移动并进行信号测试，得到与所述测试范围信息对应的信号测试结果时，具体用于：

控制测试无人车按照所述测试路径移动并进行信号测试的同时，采集参考图像信息，得到与所述测试范围信息对应的信号测试结果，所述参考图像信息用于表征所述测试路径上的遮挡物类型及位置，所述信号测试结果中包括所述参考图像信息。

根据本申请实施例的第三方面，本申请提供了一种信号测试设备，包括：存储器，处理器以及计算机程序；

其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行如本申请实施例第一方面任一项所述的测试无人车控制方法。

根据本申请实施例的第四方面，本申请提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如本申请实施例第一方面任一项所述的测试无人车控制方法。

本申请提供的测试无人车控制、装置、信号测试设备及存储介质，通过获取预设的测试范围信息，其中，所述测试范围信息用于表征待测试区域的位置和范围；根据所述测试范围信息，确定测试路径；控制测试无人车按照所述测试路径移动并进行信号测试，得到与所述测试范围信息对应的信号测试结果，由于测试无人车的测试路径是根据预设的测试范围信息而确定的，因此，测试无人车可以自主的根据该测试范围信息规划处出最佳的测试路径，使该测试路径能够合理的覆盖待测试区域，根据该测试路径进行移动并进行信号测试，可以提高测试的精确度和效率，降低测试成本。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

图1为本申请实施例提供的测试无人车控制方法的一种应用场景图；

图2为本申请一个实施例提供的测试无人车控制方法的流程图；

图3为本申请另一个实施例提供的测试无人车控制方法的流程图；

图4为图3所示实施例中步骤S202的流程图；

图5为图3所示实施例中步骤S203的流程图；

图6为本申请一个实施例提供的测试无人车控制装置的结构示意图；

图7为本申请另一个实施例提供的测试无人车控制装置的结构示意图；

图8为本申请一个实施例提供的信号测试设备的结构示意图。

通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

下面对本申请实施例的应用场景进行解释：

图1为本申请实施例提供的测试无人车控制方法的一种应用场景图，本申请实施例提供的测试无人车控制方法可以应用于测试无人车11，或能够控制测试无人车的电子设备。如图1所示，测试无人车11可以与云服务器12通信连接，并通过云服务器获取测试范围信息。在测试无人车在获得测试范围信息后，自主进行路径规划，并按照规划后测试路径对待测试区域13进行移动和信号测试，并将测试后的测试结果，返回云服务器12，使信号测试人员和***能够及时的获得测试结果。本申请实施例提供的技术方案，由于无需人工进行干预，不仅节约了人力资源，降低了人力成本，还提高了测试效率和测试精度，有效的避免了由于人工干预导致的路径规划不合理而造成的重复移动和测试区域未覆盖的问题。

而现有技术中，由于需要人工驱车进行半自动的信号测试，或者是通过人工规划好路径后，控制无人车按照规划好的固定路径行驶至测试区域进行信号的测试，不仅效率低下，测试效果差，而且对于很多人员无法到达的测试区域，无法进行测试。同时。由人工驱动的DT过程严重依赖测试人员的技术水平，当路径规划不合理时，会形成大量重复行驶路径和未到达路径，导致测试效率低、测试效果差，信号测试成本高的问题。

下面以具体地实施例对本申请的技术方案以及本申请的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本申请的实施例进行描述。

图2为本申请一个实施例提供的测试无人车控制方法的流程图，可以应用于测试无人车，如图2所示，本实施例提供的测试无人车控制方法包括以下几个步骤：

步骤S101，获取预设的测试范围信息，其中，测试范围信息用于表征待测试区域的位置和范围。

示例性的，待测试区域为待进行移动信号质量测试的目标区域，该目标区域在基站的信号覆盖范围内，因此通过在该目标区域内与基站进行通信连接，可以测得此目标区域的信号连接质量。

测试范围信息即用于表示该待测试区域的位置以及范围的信息，测试范围信息可以通过预设的区域标识进行表示，区域标识对应一个确定的位置和范围；测试范围信息也可以通过经纬度信息进行表示，例如，测试范围信息可以包括多个顶点的经纬度信息，多个顶点的连线构成一个多边形，该多边形可以表示待测试区域。测试范围信息通过多个顶点的经纬度信息，能够唯一的确定待测试区域的位置和范围。

示例性地，获取测试范围信息的实现方式有多种，例如，测试无人车通过与云服务器通讯，从云服务器获得测试范围信息；再例如，测试无人车通过与测试工程师的终端设备通讯连接，通过测试工程师输入的指令信息，获得测试范围信息，具体地，可以根据具体需要进行设置，此处不进行限定。

步骤S102，根据测试范围信息，确定测试路径。

在获得测试范围信息后，即确定了具体的待测试区域，包括待测试区域的整体范围轮廓或者待测试区域的所有可行驶路径。可选地，在此基础上，通过例如卫星定位信息、雷达定位信息等数据，确定测试无人车自身的位置后，即可进行以覆盖该待测试区域为目的路径规划，确定测试路径。

进一步地，路径规划的实现方式有多种，例如，为了实现不漏测，首先需要对所有需要进行测试的区域进行路径规划，使测试无人车能够到达该需要进行测试的区域。同时，在此基础上，为了提高测试效率，减少测试无人车的重复行驶重，需要在规划时减少重复路径，以实现以最短的行驶路径覆盖全部的待测试区域。也即，将能够覆盖全部测试范围信息对应的待测试区域的行驶路程规划为测试路径。

步骤S103，控制测试无人车按照测试路径移动并进行信号测试，得到与测试范围信息对应的信号测试结果。

在确定测试路径后，该测试路径对应的是测试无人车对待测试区域进行测试时的最佳行驶路径，因此，可以缩短测试无人车的行驶距离和行驶时间，进而提高测试过程的效率。其中，控制测试无人车按照测试路径移动并进行信号测试的方式，可以包括多种，例如，测试无人车根据预设的测试间隔，进行等时间间隔采样，获得与测试路径对应的信号测试结果；再例如，测试无人车根据测试路径的行驶情况，例如测试路径上信号遮蔽物情况、测试路径上存在信号干扰情况，进行动态间隔采样，更加具体地，例如当信号测试结果不好时，增加采样密度，以避免偶然因素或环境因素对测量结果产生影响。可以根据需要进行设置，此处不进行具体限定。

本实施例中，通过获取预设的测试范围信息，其中，测试范围信息用于表征待测试区域的位置和范围；根据测试范围信息，确定测试路径；控制测试无人车按照测试路径移动并进行信号测试，得到与测试范围信息对应的信号测试结果，由于测试无人车的测试路径是根据预设的测试范围信息而确定的，因此，测试无人车可以自主的根据该测试范围信息规划处出最佳的测试路径，使该测试路径能够合理的覆盖待测试区域，根据该测试路径进行移动并进行信号测试，可以提高测试的精确度和效率，降低测试成本。

图3为本申请另一个实施例提供的测试无人车控制方法的流程图，如图3所示，本实施例提供的测试无人车控制方法在图2所示实施例提供的测试无人车控制方法的基础上，对S102进一步细化，并在步骤S102之后，增加了测试路径修正、测试结果优化上传以及采集参考图像信息的步骤，则本实施例提供的测试无人车控制方法包括以下几个步骤：

步骤S201，获取预设的测试范围信息。

步骤S202，根据测试范围信息，获取当前位置至目标测试位置之间路径的路径特征。

具体地，测试范围信息包括目标测试位置，目标测试位置可以为用于进行信号测试的具***置点。测试范围信息即用于表示该待测试区域的位置以及范围的信息，因此，测试范围信息中包括待进行信号测试的具***置点，即目标测试位置。在测试范围信息中，还包括待测试区域的整体范围轮廓或者待测试区域的所有可行驶路径。进一步地，通过例如卫星定位信息、雷达定位信息等数据，可以确定测试无人车自身的位置。进而，可以确定测试无人车当前位置与目标测试位置之间的所有行驶路径，行驶路径可以有一条，也可以有多条，同时，行驶路径具有不同的长度和位置，行驶路径的上述属性构成的特征，即为路径特征。

可选地，如图4所示，步骤S202包括步骤S2021、S2022、S2023三个具体的实现步骤：

步骤S2021，获取测试无人车的卫星定位信息。

示例性地，卫星定位信息可以为北斗卫星定位信息、GPS卫星定位信息等，此处不进行具体限定。测试无人车上安装有卫星定位功能模块，通过该卫星定位功能模块，可以获得相应类型的卫星定位信息。

步骤S2022，根据卫星定位信息，获取测试无人车的当前位置。

在获得卫星定位信息后，对卫星定位信息进行解析，可以获得测试无人车实时的位置，即当前位置。测试无人车的当前位置，可以通过经纬度信息、预设区域标识等多种方式实现，此处不进行具体限定。

步骤S2023，根据预设的地图信息，获得当前位置与目标测试位置之间的路径特征。

具体地，其中，路径信息用于表征连通当前位置与目标测试位置的路径的位置及距离。示例性地，地图信息为描述特定区域的具体路径的数据，例如，预设的A地区地图信息中，包括了A地区所有可通行的路径。以地图信息为基础，确定当前位置与目标测试位置在该地图信息中的映射，从而可以确定当前位置与目标测试位置在地图信息中的所有可行驶路径。进一步地，根据当前位置与目标测试位置在地图信息中的所有可行驶路径，解析所有可行驶路径的特性，确定对应的路径特征。

下面以一个更加具体的实施例对步骤S202进行说明。

例如，路径特征包括欧拉图类型和非欧拉图类型。通过GPS定位和地图等已有的长期信息，识别待测试区域的经纬度，依据测试无人车完全遍历待测试区域内的所有可测路径原则，得到所有需要测试的路径图，计为测试路径图G(V，E)。

其中，V＝{V₁，V₂，...，V_n}是路径顶点的集合，表示所测试路径交汇的地方；E＝{e₁，e₂，...，e_m}是路径的集合，表示每条测试路径，E中的每一个元素e_k＝(V_i，V_j)＝e_ij，称为该路径图的一条从顶点V_i到顶点V_j的路经。

计算每条测试路径e_k的长度w_ij，建立测试路径图G(V，E)的赋权矩阵W(G)，如式(1)所示：

计算各顶点V相关联路径的数量a_i，记为顶点V的度数，如果度数为奇数，则为奇度点。根据奇度点的个数来判定测试路径图G(V，E)是否是欧拉图；若奇度点的个数为零，则测试路径图为欧拉图；否则，测试路径图不是欧拉图。

步骤S203，根据预设的测试策略，确定与路径特征相匹配的测试路径。

可选地，测试策略包括路径特征与移动规则信息之间的映射关系，移动规则信息用于表征测试无人车在进行测试过程中的移动规则，如图5所示，步骤S203包括步骤S2031、S2032两个具体的实现步骤：

步骤S2031，根据测试策略，确定与路径特征相匹配的移动规则信息。

示例性地，路径特征包括欧拉图类型和非欧拉图类型，当路径特征不同时，与其相匹配的移动规则信息也不同。当测试路径图为欧拉图时，移动规则信息为测试无人车移动时，满足最短测试路线原则；当测试路径图不为欧拉图时，移动规则信息为测试无人车移动时，满足遍历测试所有道路且重复经过的道路的长度之和最小原则。

步骤S2032，根据移动规则信息，生成测试无人车从当前位置移动至目标测试位置的测试路径。

当确定移动规则信息后，根据该移动规则信息，可以生成测试无人车从当前位置移动至目标测试位置的测试路径。其中，具体的路径生成方法为本领域现有技术，此处不再赘述。

本申请实施例中，通过对不同的路径特征匹配不同的移动规则信息，并根据移动规则信息控制测试无人车移动，可以获得与待测试区域匹配的最佳测试路径，实现了提高测试效率的效果。

步骤S204，获取测试无人车的当前电量信息。

步骤S205，根据当前电量信息，修正测试路径。

示例性地，测试无人车通过设置在内部的蓄电池提供电能进行移动和测试作业。随着测试无人车的长时间使用，其内部蓄电池的供电性能会随之下降，此处的供电性能可以指蓄电池单次的剩余电量，也可以指蓄电池总的蓄电量。当蓄电池的供电性能较低时，可能造成测试无人车无法移动完成测试路径，就出现缺电而无法作业的情况。同时，对于一些距离较长的测试路径，测试无人车需要在行驶部分测试路径后，返回充电点进行充电或更换电池后，继续完成后续的测试路径。

具体地，在获得测试无人车的当前电量信息后，计算按照当前电量信息，所能够行驶的最大里程，若该最大里程大于测试路径长度，则不对测试路径进行修正，若该最大里程小于或等于测试路径长度，则对测试路径进行修正，在测试路径中加入返回充电站点或电池更换点的路径，以使测试无人车能够在进行充电或电池更换后，继续完成全部的测试路径。

本申请实施例中，通过增加对测试无人车当前电量信息的采集和判断，对测试路径进行修正，避免出现由于测试无人车电量过低而无法完成测试的问题，提高了测试安全性以及测试过程的综合效率。

步骤S206，控制测试无人车按照测试路径移动并进行信号测试的同时，采集参考图像信息，得到与测试范围信息对应的信号测试结果。

具体地，参考图像信息用于表征测试路径上的遮挡物类型及位置。测试无人车在沿测试路径进行信号测试过程中，存在被遮挡物干扰而影响测试结果的问题，由于在预设的地图信息以及测试范围信息中，均很难表现出该遮挡物信息，因此，测试无人车无法针对该遮挡物进行相应的处理，避免其对测试结果出现干扰。在此情况下，测试无人车在按照测试路径移动并进行信号测试的同时，采集参考图像信息，可以从图像的维度，对测试路径中存在的遮挡物信息进行采集和判断，并进行相应处理，例如，测试无人车根据参考图像信息，是吧测试路径上的信号遮蔽物或信号干扰源，当测试路径上存在信号遮蔽物、信号干扰源时，进行动态间隔采样，更加具体地，例如当信号测试结果不好时，增加采样密度，以避免偶然因素或环境因素对测量结果产生影响，提高信号测试精度。

进一步地，信号测试结果中包括参考图像信息，通过将参考图像信息作为信号测试结果的一部分，进行保存和输入。当后续根据信号测试的结果，需要对基站和网管***进行优化调整时，根据参考图像信息，可以确定在信号覆盖范围内存在的信号遮蔽物和信号干扰源，从而有针对性的对基站和网管***进行调整，提高对基站和网管***进行优化调整的准确性和优化效果。

步骤S207，根据信号测试结果，获取测试路径上的最佳信号位置。

在得到信号测试结果后，为了更好地根据测试进行后续的补充测试或者***优化调整，需要在测试无人车未离开测试区域时，实时的将测试结果上传云服务器，使测试工程师能够及时的看到测试结果，并进行下一步的测试过程。然而，由于需要进行测试的区域，一般都是存在信号覆盖问题的区域，或者新建立的基站的信号覆盖区域，信号的传输质量，往往难以保证，而信号测试结果的数据量又较大，因此会造成信号测试结果无法及时发送至测试工程师处。

示例性地，信号测试结果中包括了不同测试路径位置的信号测试质量信息，根据不同测试路径位置的信号测试质量信息，可以确定一个或多个最佳信号位置，该最佳信号位置可以是信号质量最好的位置，也可以是信号质量和距离值加权计算后分数最高的位置，此处可以根据需要进行设置。

步骤S208，控制测试无人车移动至最佳信号位置，并向云服务器上传信号测试结果。

控制测试无人车移动至最佳信号位置，并向云服务器上传信号测试结果，可以使信号测试结果，及时的上传至云服务器，提高信号测试的综合效率及后续***优化调整的实时性。

本实施例中，步骤S201的实现方式与本申请图2所示实施例中的步骤S101的实现方式相同，在此不再一一赘述。

图6为本申请一个实施例提供的测试无人车控制装置的结构示意图，如图6所示，本实施例提供的测试无人车控制装置3包括：

获取模块31，用于获取预设的测试范围信息，其中，测试范围信息用于表征待测试区域的位置和范围；

确定模块32，用于根据测试范围信息，确定测试路径；

控制模块33，用于控制测试无人车按照测试路径移动并进行信号测试，得到与测试范围信息对应的信号测试结果。

其中，获取模块31、确定模块32、控制模块33依次连接。本实施例提供的测试无人车控制装置3可以执行如图2所示的方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

图7为本申请另一个实施例提供的测试无人车控制装置的结构示意图，如图7所示，本实施例提供的测试无人车控制装置4在图6所示实施例提供的测试无人车控制装置3的基础上，还增加了电路检测模块41和上传模块42，其中，

在一种可能的实现方式中，测试范围信息包括目标测试位置，确定模块32，具体用于：

根据测试范围信息，获取当前位置至目标测试位置之间路径的路径特征；根据预设的测试策略，确定与路径特征相匹配的测试路径。

在一种可能的实现方式中，确定模块32在根据测试范围信息，获取当前位置至目标测试位置之间路径的路径特征时，具体用于：

获取测试无人车的卫星定位信息；根据卫星定位信息，获取测试无人车的当前位置；根据预设的地图信息，获得当前位置与目标测试位置之间的路径特征；其中，路径信息用于表征连通当前位置与目标测试位置的路径的位置及距离；根据路径信息，确定当前位置至目标测试位置的路径特征。

在一种可能的实现方式中，测试策略包括路径特征与移动规则信息之间的映射关系，移动规则信息用于表征测试无人车在进行测试过程中的移动规则，确定模块32在根据预设的测试策略，确定与路径特征相匹配的测试路径时，具体用于：

根据测试策略，确定与路径特征相匹配的移动规则信息；根据移动规则信息，生成测试无人车从当前位置移动至目标测试位置的测试路径。

在一种可能的实现方式中，测试路径不存在重复路径，且测试路径的距离最短，或，测试路径存在重复路径，且重复路径的距离最短。

在一种可能的实现方式中，测试无人车控制装置还包括电路检测模块41，用于：

获取测试无人车的当前电量信息；根据当前电量信息，修正测试路径。

在一种可能的实现方式中，测试无人车控制装置还包括上传模块42，用于：

根据信号测试结果，获取测试路径上的最佳信号位置；控制测试无人车移动至最佳信号位置，并向云服务器上传信号测试结果。

在一种可能的实现方式中，控制模块33在控制测试无人车按照测试路径移动并进行信号测试，得到与测试范围信息对应的信号测试结果时，具体用于：

控制测试无人车按照测试路径移动并进行信号测试的同时，采集参考图像信息，得到与测试范围信息对应的信号测试结果，参考图像信息用于表征测试路径上的遮挡物类型及位置，信号测试结果中包括参考图像信息。

其中，获取模块31、确定模块32、电路检测模块41、控制模块33、上传模块42依次连接。本实施例提供的测试无人车控制装置4可以执行如图3-图5所示的方法实施例的技术方案，其实现原理和技术效果类似，此处不再赘述。

图8为本申请一个实施例提供的信号测试设备的结构示意图，如图8所示，本实施例提供的信号测试设备5包括：存储器51，处理器52以及计算机程序。

其中，计算机程序存储在存储器51中，并被配置为由处理器52执行以实现本申请图2-图5所对应的实施例中任一实施例提供的测试无人车控制方法。

其中，存储器51和处理器52通过总线53连接。

相关说明可以对应参见图2-图5所对应的实施例中的步骤所对应的相关描述和效果进行理解，此处不做过多赘述。

本申请一个实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行以实现本申请图2-图5所对应的实施例中任一实施例提供的测试无人车控制方法。

其中，计算机可读存储介质可以是ROM、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光数据存储设备等。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，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，模块的划分，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，例如多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或模块的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的申请后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求书来限制。

Claims (11)

1.一种测试无人车控制方法，其特征在于，包括：

获取预设的测试范围信息，其中，所述测试范围信息用于表征待测试区域的位置和范围；

根据所述测试范围信息，确定测试路径；

控制测试无人车按照所述测试路径移动并进行信号测试，得到与所述测试范围信息对应的信号测试结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述测试范围信息包括目标测试位置，根据所述测试范围信息，确定测试路径，包括：

根据所述测试范围信息，获取当前位置至目标测试位置之间路径的路径特征；

根据预设的测试策略，确定与所述路径特征相匹配的测试路径。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述测试范围信息，获取当前位置至目标测试位置之间路径的路径特征，包括：

获取测试无人车的卫星定位信息；

根据所述卫星定位信息，获取所述测试无人车的当前位置；

根据预设的地图信息，获得所述当前位置与所述目标测试位置之间的路径特征；其中，所述路径信息用于表征连通所述当前位置与所述目标测试位置的路径的位置及距离；

根据所述路径信息，确定所述当前位置至所述目标测试位置的路径特征。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述测试策略包括路径特征与移动规则信息之间的映射关系，所述移动规则信息用于表征测试无人车在进行测试过程中的移动规则，所述根据预设的测试策略，确定与所述路径特征相匹配的测试路径，包括：

根据所述测试策略，确定与所述路径特征相匹配的移动规则信息；

根据移动规则信息，生成所述测试无人车从所述当前位置移动至所述目标测试位置的测试路径。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述测试路径不存在重复路径，且所述测试路径的距离最短，或，所述测试路径存在重复路径，且所述重复路径的距离最短。

6.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，在根据所述测试范围信息，确定测试路径之后，还包括：

获取所述测试无人车的当前电量信息；

根据所述当前电量信息，修正所述测试路径。

7.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，在控制测试无人车按照所述测试路径移动并进行信号测试，得到与所述测试范围信息对应的信号测试结果之后，还包括：

根据所述信号测试结果，获取测试路径上的最佳信号位置；

控制所述测试无人车移动至所述最佳信号位置，并向云服务器上传所述信号测试结果。

8.根据权利要求1-5任一项所述的方法，其特征在于，控制测试无人车按照所述测试路径移动并进行信号测试，得到与所述测试范围信息对应的信号测试结果，包括：

控制测试无人车按照所述测试路径移动并进行信号测试的同时，采集参考图像信息，得到与所述测试范围信息对应的信号测试结果，所述参考图像信息用于表征所述测试路径上的遮挡物类型及位置，所述信号测试结果中包括所述参考图像信息。

9.一种测试无人车控制装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取预设的测试范围信息，其中，所述测试范围信息用于表征待测试区域的位置和范围；

确定模块，用于根据所述测试范围信息，确定测试路径；

控制模块，用于控制测试无人车按照所述测试路径移动并进行信号测试，得到与所述测试范围信息对应的信号测试结果。

10.一种信号测试设备，其特征在于，包括：存储器，处理器以及计算机程序；

其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如权利要求1至8中任一项所述的测试无人车控制方法。

11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至8任一项所述的测试无人车控制方法。

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