CN112113593A - 用于测试车辆的传感器配置的方法和*** - Google Patents

Abstract

本发明提供了一种用于测试车辆的传感器配置的方法和***。该方法可包括并且可***可用于：搭建虚拟道路环境；使具有预设好的传感器配置的虚拟车辆在虚拟道路环境中行驶；采集由经配置的传感器在虚拟道路环境中获得的测量信号；以及分析测量信号以确定传感器配置是否满足测量要求。通过采用根据本发明提供的方法和***，能够创建复杂的虚拟道路环境以用于测试并且在该虚拟道路环境中测试传感器配置的性能，由此节省进行测试的时间和成本。

Description

用于测试车辆的传感器配置的方法和***

技术领域

本发明涉及安装在车辆上的传感器，更具体地，涉及用于测试车辆的传感器配置的方法和***。

背景技术

传感器在汽车上的应用不断扩大，它们在汽车电子稳定性控制***、车道偏离警告***和盲点探测***等各个方面都得到了广泛使用。长期以来，自动驾驶一直是旨在提高汽车运输安全性和效率的研究工作的主题。近年来，越来越复杂的传感器(例如，激光雷达、毫米波雷达、摄像头、超声波传感器等)使自动驾驶***更接近现实。在每辆汽车、尤其是自动驾驶汽车上安装的传感器的数目和种类可能非常得多。为了测试这些传感器以及它们的组合是否能够正确地且最佳地工作，测试人员通常基于历史测试结果、历史经验和其他研究结果来在真实汽车的不同位置中安装不同的传感器。随后，在不同的场景和环境中(例如，在白天、黑夜、晴天、雨天等)进行测试，以得到最佳的解决方案。由于存在将影响最终测试结果的许多变量，测试人员将不得不重复测试许多次以得到各种情况下的测试结果。然而，如果要调整传感器配置，则测试人员必须手动调整安装在汽车上的传感器(例如，调整各传感器的安装位置、调整各传感器的数目和组合、调整电缆布线等)。显然，这种测试将耗费大量的时间和费用。

因此，希望提供一种能够以高效的方式来测试安装在车辆上的传感器的技术。

发明内容

提供本发明内容以便以简化形式介绍将在以下具体实施方式中进一步的描述一些概念。本发明内容并非旨在标识所要求保护的主题的关键特征或必要特征，也不旨在用于帮助确定所要求保护的主题的范围。

根据本发明的一个实施例，提供了一种用于测试车辆的传感器配置的方法，该方法包括：搭建虚拟道路环境；使具有预设好的传感器配置的虚拟车辆在该虚拟道路环境中行驶；采集由经配置的传感器在该虚拟道路环境中获得的测量信号；以及分析该测量信号以确定该传感器配置是否满足测量要求。

根据本发明的一个实施例，提供了一种用于测试车辆的传感器配置的***，该***包括：环境搭建单元，其用于搭建虚拟道路环境；车辆仿真单元，其用于提供在该虚拟道路环境中行驶的虚拟车辆；传感器配置单元，其用于对安装在虚拟车辆上的传感器进行配置；采集单元，其用于采集由经配置的传感器在该虚拟道路环境中获得的测量信号；以及分析单元，其用于分析该测量信号以确定该传感器的配置是否满足测量要求。

根据本发明的一个实施例，提供了一种用于测试车辆的传感器配置的装置，该装置包括：存储器，该存储器存储计算机程序；以及耦合至该存储器的处理器，该计算机程序在由该处理器执行时实现以下步骤：搭建虚拟道路环境；使具有预设好的传感器配置的虚拟车辆在该虚拟道路环境中行驶；采集由经配置的传感器在该虚拟道路环境中获得的测量信号；以及分析该测量信号以确定该传感器配置是否满足测量要求。

根据本发明的一个实施例，提供了一种非瞬态计算机可读介质，该非瞬态计算机可读介质存储计算机程序，该计算机程序在由处理器执行时执行根据本发明的方法。

通过采用根据本发明提供的用于测试车辆的传感器配置的方法和***，可以获得以下优点：

(1)能够创建复杂的虚拟道路环境以用于测试并且在该虚拟道路环境中测试传感器配置的性能，由此节省进行测试的时间和成本；

(2)能够以高效的方式获得最优的传感器配置以供真车测试；

(3)能够减轻测试人员的工作负担并且提高工作效率和工作质量。

通过阅读下面的详细描述并参考相关联的附图，这些及其他特点和优点将变得显而易见。应该理解，前面的概括说明和下面的详细描述只是说明性的，不会对所要求保护的各方面形成限制。

附图说明

为了能详细地理解本发明的上述特征所用的方式，可以参照各实施例来对以上简要概述的内容进行更具体的描述，其中一些方面在附图中示出。然而应该注意，附图仅示出了本发明的某些典型方面，故不应被认为限定其范围，因为该描述可以允许有其它等同有效的方面。

图1示出了根据本发明的一个实施例创建的示例性虚拟道路环境。

图2示出了根据本发明的一个实施例的安装在虚拟车辆上的各种传感器的配置。

图3示出了根据本发明的一个实施例的虚拟车辆在虚拟道路环境中行驶的示意图。

图4示出了根据本发明的一个实施例的用于测试车辆的传感器配置的方法的流程图。

图5示出了根据本发明的一个实施例的用于测试车辆的传感器配置的***的框图。

图6示出了根据本发明的示例性计算设备的框图。

具体实施方式

下面结合附图详细描述本发明，本发明的特点将在以下的具体描述中得到进一步的显现。

目前，测试安装在车辆、特别是自动驾驶车辆上的传感器配置的性能是一项费时费力的任务。本发明旨在提供一种能够以高效的方式在软件仿真环境中测试传感器配置的技术。利用该技术，能够首先以较低的时间、人力、物力成本获得理想的、优选最佳的传感器配置，然后再在真车上进行测试，从而极大地减轻测试人员的工作负担并且提高工作效率和工作质量。

在本发明中，传感器配置指的是安装在车辆上的传感器的类型、数目、安装位置、参数、和/或各种传感器的组合。例如，一个示例性配置可包括安装在车辆前保险杠中间位置的一个激光雷达、安装在前车灯处的两个毫米波雷达、安装在车顶上的一个激光雷达和一个摄像头、安装在后保险杠中间位置的一个摄像头、安装在后车灯处的两个超声波雷达。应当注意，该示例性配置仅是解说性的，本发明中的传感器配置可包括任何类型的、任何数目的、安装在车辆任何位置处的、具有任何设定参数的传感器及传感器的组合。

为了在软件仿真环境中测试各种传感器配置的性能，首先要搭建虚拟道路环境。虚拟道路环境可包括对真实环境进行仿真的行驶环境以及用户自定义的仿真行驶环境。虚拟道路环境的构建可以通过手动创建的方式来构建，也可以通过数据导入的方式来构建。在一个实施例中，虚拟道路环境可包括道路信息，例如，道路标志、车道线、障碍物、道路边缘、桥梁、电线杆、高架结构、隧道、交通指示牌、树木等。在另一个实施例中，为了能够模拟各种交通场景，虚拟道路环境还可包括交通信息，诸如各种交通参与者(例如，行人、自行车、同向和相向行驶的各种车辆等)以及各种交通事件(例如，交通拥堵、随机交通流等)。在又一实施例中，虚拟道路环境可进一步包括天气信息(例如，晴天、雨天、雾天、雪天等)和时间信息(例如，白天、黑夜等)。应当理解，上述虚拟道路环境能够根据需要来改变。例如，道路信息可以跟随着仿真车辆的行驶由直线道路逐渐过渡到弯曲道路，天气可以由晴天转为下雨，或者可以将不同的交通参与者和交通事件添加到虚拟道路环境中。因此，本发明中的方案能够提供多样化的仿真环境，实现对传感器配置的全面测试。

在本发明的一个实施例中，可以使用诸如Unreal Engine(虚幻引擎)之类的开发工具来创建虚拟道路环境。例如，可以首先由采集设备对实际道路的车道线、车道标志、建筑物、交通标志、行人和车辆等进行采集。然后，可以将真实的地图数据导入，从而在真实的地图数据上建立虚拟道路环境。仿真***还可以设置有预定数据库，在该预定数据库中存储预设的环境模型，用户可以根据需要选择环境模型，以模拟传感器配置在各种交通状况和各种天气条件下的性能。

图1示出了根据本发明创建的示例性虚拟道路环境100。该虚拟道路环境100可包括车道线、护栏、树木、路灯、交通标志等。此外，虚拟道路环境100还可包括各种天气信息和时间信息以及各种交通参与者。

众所周知，传感器好比是车辆、特别是自动驾驶车辆的“眼睛”。例如，在自动驾驶车辆上可能会安装多个不同种类的传感器，以实现检测诸如车辆前进方向上的障碍物之类的特定对象。当前，在自动驾驶车辆上采用的传感器可包括摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等。这些传感器的用途和优缺点各不相同。例如，摄像头可以采集车辆行驶环境的图像(例如，车道线图像、道路标志图像、周围车辆图像等)，成本较低，但是在极端恶劣环境下会失效，难以测距并且感知距离较近。激光雷达可以通过发射激光束来探测车辆与其他物体之间的距离，实现周边环境3D建模，测距精度好，响应快，但是成本高，恶劣天气下效果一般。毫米波雷达可以通过发射电磁波来确定车辆与其他物体之间的距离，不受天气影响，测距精度高，感知距离范围广，但是无法识别道路指示牌，难以识别行人。超声波传感器可以检测车辆周围的物体，结构简单，成本低，体积小，但是感知距离较近，应用局限较大。一般而言，由于各种传感器的用途和优缺点不同，通常会在自动驾驶车辆的不同位置处安装不同类型和不同数目的传感器，以满足在各种情况下准确检测车辆周边环境的要求。在本发明的仿真环境下，可以为虚拟仿真车辆提供仿真传感器以模拟各种传感器。例如，根据传感器厂商提供的参数，可以建立传感器模型以提供虚拟传感器(例如，虚拟摄像头、虚拟激光雷达、虚拟毫米波雷达、虚拟超声波传感器等)。这些虚拟传感器可以在虚拟道路环境中提供各种传感信号，就如同真实传感器在真实道路环境中所提供的那样。在一个实施例中，可以在虚拟仿真车辆上安装单个虚拟传感器，以检测该传感器的性能。在另一个实施例中，可以在虚拟仿真车辆上配置多个虚拟传感器，以确定这些传感器的组合的性能。

图2示出了根据本发明的一个实施例的安装在虚拟车辆上的各种虚拟传感器。如图所示，可以在虚拟车辆200的车头中间安装激光雷达210，在车头两侧安装两个毫米波雷达220、230，在车身两侧安装超声波传感器240、270，在车顶安装摄像头280，在车尾两侧安装超声波传感器250、260，以及在车尾中间安装摄像头290。应当注意，图2仅给出了一个示例性传感器配置。在实际的操作中，可以将任何虚拟传感器及其组合安装在虚拟车辆200的任何位置处以模拟该传感器配置的性能。

图3示出了根据本发明的一个实施例的虚拟车辆在虚拟道路环境300中行驶的示意图。如图所示，安装有各种虚拟传感器的虚拟车辆310在虚拟道路环境300中行驶，以测试传感器配置的性能。根据需要，可以改变虚拟道路环境。例如，可以改变天气、改变白天黑夜、改变道路状况、添加交通参与者(例如，虚拟车辆320)等等。

以下结合图4和图5来详细描述本发明的用于测试车辆的传感器配置的方法和***。图4示出了根据本发明的一个实施例的用于测试车辆的传感器配置的方法400的流程图。图5示出了根据本发明的一个实施例的用于测试车辆的传感器配置的***500的框图。方法400可以在至少一个处理器(例如，图6的处理器604)内实现，该处理器可以位于计算机***、远程服务器、或其组合中。当然，在本发明的各个方面，方法400还可以由能够执行相关操作的任何合适的装置来实现。***500的所有功能块(包括在***500中的各个单元)可通过硬件、软件、硬件和软件的组合来实现。本领域技术人员应当理解，图5中描述的功能块可被组合成单个功能块或者划分成多个子功能块。这些功能块可以通过有线或无线的方式连接。

方法400可始于步骤410。在步骤410中，方法400可包括搭建虚拟道路环境，以模拟各种真实世界道路环境。虚拟道路环境的搭建可以由环境搭建单元510来执行。如上所述，虚拟道路环境可包括道路信息(例如，道路标志、车道线、障碍物、道路边缘、桥梁、电线杆、高架结构、隧道、交通指示牌、树木等)、交通信息(例如，行人、自行车、车辆、设定好的或随机的交通流等)、天气信息(例如，晴天、雨天、雾天等)和时间信息(例如，白天、黑夜等)并且能够根据需要来改变。在一个实施例中，可以使用诸如Unreal Engine(虚幻引擎)之类的开发工具来创建虚拟道路环境。

在步骤420中，方法400可包括使具有预设好的传感器配置的虚拟车辆在虚拟道路环境中行驶。该步骤可以由车辆仿真单元520和传感器配置单元530来执行。车辆仿真单元520可用于提供参数化的仿真车辆，其能够将仿真车辆可视化，模拟车辆的动力***，从而使仿真车辆能够在虚拟道路环境中行驶。传感器配置单元530可用于提供各种虚拟传感器(例如，摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波传感器等)、设置每个虚拟传感器的参数、设置安装在虚拟车辆上的传感器的类型、数目和安装位置等。

在步骤430中，方法400可包括采集由经设置的传感器在虚拟道路环境中获得的测量信号。该步骤可由采集单元540来执行。例如，采集单元540获得由摄像头在虚拟道路环境中采集到的仿真车辆周围的图像信号，获得由激光雷达在虚拟道路环境中采集到的仿真车辆与其他物体之间的距离，等等。

在步骤440中，方法400可包括分析测量信号以确定所设置的传感器配置是否满足测量要求。该步骤可由分析单元550来执行。

在一个实施例中，确定是否满足测量要求可包括确定传感器是否具有所声称的检测能力。例如，假定毫米波雷达的供应商宣称具有100m的探测距离。在本发明的仿真环境中，可以通过传感器配置单元530来将毫米波雷达设置在虚拟车辆的车头中间，使虚拟车辆在各种虚拟道路环境中行驶(例如，在虚拟道路环境中在虚拟车辆周围100米内设置障碍物)，采集由毫米波雷达获得的测量信号，分析该测量信号以确定该毫米波雷达是否可在各种虚拟道路环境中检测到100m范围内的障碍物。

在一个实施例中，确定是否满足测量要求可包括确定经配置的传感器是否能够检测到特定物体。例如，激光雷达具有特定的视角(例如，30°的垂直探测角)。如果在车头位置处设置得离地面过低，则在距离前方车辆较近且前方车辆是诸如大卡车之类的高底盘车辆时，可能检测不到该前方车辆。或者，如果设置得离地面过高，则也可能检测不到离地面较近的物体。在本发明的仿真环境中，可以通过传感器配置单元530来将激光雷达设置在车头的特定位置处。如果采集到的测量信号错误地指示没有检测到物体(即，不满足测量要求)，则可以更改激光雷达的安装位置以进行重新测量，直至获得最佳的安装位置。

在一个实施例中，测量要求可包括针对特定目标的阈值检出率(例如，95％)。方法400可进一步包括改变虚拟道路环境以确定传感器配置在各种虚拟道路环境下检测到特定目标的检出率是否大于阈值检出率。如上所述，各种传感器的优缺点各不相同。在真实车辆中，往往需要安装多个数目的多种类型的传感器以便弥补各自的缺点，从而以最小的成本实现较佳的检测效果。在本发明的仿真环境中，可以通过传感器配置单元530来将不同数目的不同类型的传感器安装在虚拟车辆的不同位置处，随后使该虚拟车辆在各种虚拟道路环境中行驶，通过分析由这些传感器采集到的测量信号来确定是否检测到特定目标。例如，可以在不同的虚拟道路环境中设置障碍物，总共测试100次。如果100次测试中超过95次测试指示检测到该障碍物，则认为该传感器配置满足测量要求。在另一示例中，可以在虚拟道路环境中设置正在变道的前方车辆，总共测试100次。如果100次测试中超过95次测试成功检测出前方车辆正在变道，则认为该传感器配置满足测量要求。在一个实施例中，可以将在各种虚拟道路环境下检测到特定目标的检出率最高的传感器配置指示为最佳的传感器配置。在另一实施例中，可以综合考虑检出率和传感器的总成本，由此得到“最佳”的传感器配置，即使该传感器配置在检出率方面不是最高的。在获得最佳的传感器配置之后，就可以将该配置拿到真车上进行测试，以验证该传感器配置在实际道路环境下的性能是否符合要求。

相比于真车测试，在本发明提供的仿真环境下，可以容易地改变道路状况、交通参与者、天气和时间因素，方便地在虚拟车辆上的不同位置处安装不同数目的不同类型的传感器以便进行测试，在获得最佳的传感器配置之后再拿到真车上进行测试，从而极大地缩短了测试工作的时间并且节省了测试工作的成本，显著提高了工作效率。

图6示出了根据本发明的一个实施例的示例性计算设备的框图，该计算设备是可应用于本发明的各方面的硬件设备的一个示例。

参考图6，现在将描述一种计算设备600，该计算设备是可应用于本发明的各方面的硬件设备的一个示例。计算设备600可以是可被配置成用于实现处理和/或计算的任何机器，可以是但并不局限于工作站、服务器、桌面型计算机、膝上型计算机、平板计算机、个人数字处理、智能手机、车载计算机或者它们的任何组合。前述的各种方法/装置/服务器/客户端设备可全部或者至少部分地由计算设备600或者类似设备或***来实现。

计算设备600可包括可经由一个或多个接口和总线602连接或通信的组件。例如，计算设备600可包括总线602、一个或多个处理器604、一个或多个输入设备606以及一个或多个输出设备608。该一个或多个处理器604可以是任何类型的处理器并且可包括但不限于一个或多个通用处理器和/或一个或多个专用处理器(例如，专门的处理芯片)。输入设备606可以是任何类型的能够向计算设备输入信息的设备并且可以包括但不限于鼠标、键盘、触摸屏、麦克风和/或远程控制器。输出设备608可以是任何类型的能够呈现信息的设备并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。计算设备600也可以包括非瞬态存储设备610或者与所述非瞬态存储设备相连接，所述非瞬态存储设备可以是非瞬态的并且能够实现数据存储的任何存储设备，并且所述非瞬态存储设备可以包括但不限于磁盘驱动器、光存储设备、固态存储器、软盘、软磁盘、硬盘、磁带或任何其它磁介质、光盘或任何其它光介质、ROM(只读存储器)、RAM(随机存取存储器)、高速缓冲存储器和/或任何存储芯片或盒式磁带、和/或计算机可从其读取数据、指令和/或代码的任何其它介质。非瞬态存储设备610可从接口分离。非瞬态存储设备610可具有用于实施上述方法和步骤的数据/指令/代码。计算设备600也可包括通信设备612。通信设备612可以是任何类型的能够实现与内部装置通信和/或与网络通信的设备或***并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信设备和/或芯片组，例如蓝牙设备、IEEE 1302.11设备、WiFi设备、WiMax设备、蜂窝通信设备和/或类似设备。

当计算设备600被用作车载设备时，它也可以与外部设备(例如，GPS接收机、用于感测不同环境数据的传感器(诸如加速度传感器、车轮速度传感器、陀螺仪等))连接。以这种方式，计算设备600例如可接收定位数据和表明车辆形式状况的传感器数据。当计算设备600被用作车载设备时，它也可以与用于控制车辆的行驶和操作的其它设备(例如，发动机***、雨刮器、防抱死制动***等)连接。

此外，非瞬态存储设备610可以具有地图信息和软件组件，从而处理器604可实现路线引导处理。此外，输出设备606可以包括用于显示地图、显示车辆的定位标记以及显示表明车辆行驶状况的图像的显示器。输出设备606也可以包括扬声器或耳机接口以用于音频引导。

总线602可以包括但不限于工业标准结构(ISA)总线、微通道结构(MCA)总线、增强型ISA(EISA)总线、视频电子标准协会(VESA)局部总线和外部设备互连(PCI)总线。特别地，对于车载设备，总线602也可包括控制器局域网(CAN)总线或者为汽车上的应用所设计的其它结构。

计算设备600还可包括工作存储器614，该工作存储器614可以是任何类型的能够存储有利于处理器604的工作的指令和/或数据的工作存储器并且可以包括但不限于随机存取存储器和/或只读存储设备。

软件组件可位于工作存储器614中，这些软件组件包括但不限于操作***616、一个或多个应用程序618、驱动程序和/或其它数据和代码。用于实现上述方法和步骤的指令可包含在所述一个或多个应用程序618中，并且前述各种装置/服务器/客户端设备的模块/单元/组件可通过处理器604读取和执行所述一个或多个应用程序618的指令来实现。

也应该认识到可根据具体需求而做出变化。例如，也可使用定制硬件、和/或特定组件可在硬件、软件、固件、中间件、微代码、硬件描述语音或其任何组合中实现。此外，可采用与其它计算设备、例如网络输入/输出设备等的连接。例如，可通过具有汇编语言或硬件编程语言(例如，VERILOG、VHDL、C++)的编程硬件(例如，包括现场可编程门阵列(FPGA)和/或可编程逻辑阵列(PLA)的可编程逻辑电路)利用根据本发明的逻辑和算法来实现所公开的方法和设备的部分或全部。

尽管目前为止已经参考附图描述了本发明的各方面，但是上述方法、***和设备仅是示例，并且本发明的范围不限于这些方面，而是仅由所附权利要求及其等同物来限定。各种组件可被省略或者也可被等同组件替代。另外，也可以在与本发明中描述的顺序不同的顺序实现所述步骤。此外，可以按各种方式组合各种组件。也重要的是，随着技术的发展，所描述的组件中的许多组件可被之后出现的等同组件所替代。

Claims (15)

1.一种用于测试车辆的传感器配置的方法，所述方法包括：

搭建虚拟道路环境；

使具有预设好的传感器配置的虚拟车辆在所述虚拟道路环境中行驶；

采集由经配置的传感器在所述虚拟道路环境中获得的测量信号；以及

分析所述测量信号以确定所述传感器配置是否满足测量要求。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述虚拟道路环境能根据需要来改变。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述虚拟道路环境包括以下至少一者：道路标志、车道线、障碍物、道路边缘、桥梁、电线杆、高架结构、隧道、交通指示牌、树木、天气、时间、或交通参与者。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述传感器配置包括传感器的类型、数量、安装位置、参数、和/或各传感器的组合。

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述传感器的类型包括激光雷达、毫米波雷达、摄像头、和/或超声波传感器。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，如果所述测量信号指示所述传感器配置不满足所述测量要求，则更改所述传感器配置以进行重新测量。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述测量要求包括针对特定目标的阈值检出率，所述方法进一步包括：

改变所述虚拟道路环境以确定所述传感器配置在各种虚拟道路环境下检测到所述特定目标的检出率是否大于所述阈值检出率。

8.如权利要求1所述的方法，其特征在于，进一步包括：在所述虚拟道路环境中使用不同的传感器配置来进行测试，以得到最佳的传感器配置。

9.一种用于测试车辆的传感器配置的***，所述***包括：

环境搭建单元，其用于搭建虚拟道路环境；

车辆仿真单元，其用于提供在所述虚拟道路环境中行驶的虚拟车辆；

传感器配置单元，其用于对安装在所述虚拟车辆上的传感器进行配置；

采集单元，其用于采集由经配置的所述传感器在所述虚拟道路环境中获得的测量信号；以及

分析单元，其用于分析所述测量信号以确定所述传感器的配置是否满足测量要求。

10.如权利要求9所述的***，其特征在于，所述虚拟道路环境能根据需要来改变。

11.如权利要求9所述的***，其特征在于，所述虚拟道路环境包括以下至少一者：道路标志、车道线、障碍物、道路边缘、桥梁、电线杆、高架结构、交通指示牌、隧道、树木、天气、时间、或交通参与者。

12.如权利要求9所述的***，其特征在于，所述传感器配置包括传感器的类型、数量、安装位置、参数、和/或各传感器的组合。

13.如权利要求9所述的***，其特征在于，所述分析单元被进一步配置成确定最佳的传感器配置。

14.一种用于测试车辆的传感器配置的装置，所述装置包括：

存储器，所述存储器存储计算机程序；以及

处理器，所述处理器耦合至所述存储器，所述计算机程序在由所述处理器执行时实现以下步骤：

搭建虚拟道路环境；

使具有预设好的传感器配置的虚拟车辆在所述虚拟道路环境中行驶；

采集由经配置的传感器在所述虚拟道路环境中获得的测量信号；以及

分析所述测量信号以确定所述传感器配置是否满足测量要求。

15.一种非瞬态计算机可读介质，所述非瞬态计算机可读介质存储计算机程序，所述计算机程序在由处理器执行时执行权利要求1-8中任一项所述的方法。

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