CN115620520A - 用于测试感知目标数的方法、装置、设备、介质和产品 - Google Patents
用于测试感知目标数的方法、装置、设备、介质和产品 Download PDFInfo
- Publication number
- CN115620520A CN115620520A CN202211247348.1A CN202211247348A CN115620520A CN 115620520 A CN115620520 A CN 115620520A CN 202211247348 A CN202211247348 A CN 202211247348A CN 115620520 A CN115620520 A CN 115620520A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- sensing
- maximum
- target number
- targets
- target
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012360 testing method Methods 0.000 title claims abstract description 170
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 52
- 230000008447 perception Effects 0.000 claims abstract description 58
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 36
- 230000004044 response Effects 0.000 claims description 19
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 abstract description 5
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 9
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 8
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 description 6
- 238000012545 processing Methods 0.000 description 6
- 230000001413 cellular effect Effects 0.000 description 3
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 3
- 230000006870 function Effects 0.000 description 3
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 3
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 3
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 3
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 3
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 2
- 230000008569 process Effects 0.000 description 2
- 241001465754 Metazoa Species 0.000 description 1
- 230000001133 acceleration Effects 0.000 description 1
- 238000003491 array Methods 0.000 description 1
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 238000013461 design Methods 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 239000000428 dust Substances 0.000 description 1
- 239000000835 fiber Substances 0.000 description 1
- 238000010191 image analysis Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 238000002372 labelling Methods 0.000 description 1
- 239000004973 liquid crystal related substance Substances 0.000 description 1
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 description 1
- 230000006855 networking Effects 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 239000004065 semiconductor Substances 0.000 description 1
- 230000001953 sensory effect Effects 0.000 description 1
- 239000004575 stone Substances 0.000 description 1
- 238000006467 substitution reaction Methods 0.000 description 1
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 1
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 description 1
Images
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/0104—Measuring and analyzing of parameters relative to traffic conditions
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/01—Detecting movement of traffic to be counted or controlled
- G08G1/048—Detecting movement of traffic to be counted or controlled with provision for compensation of environmental or other condition, e.g. snow, vehicle stopped at detector
-
- G—PHYSICS
- G08—SIGNALLING
- G08G—TRAFFIC CONTROL SYSTEMS
- G08G1/00—Traffic control systems for road vehicles
- G08G1/09—Arrangements for giving variable traffic instructions
- G08G1/0962—Arrangements for giving variable traffic instructions having an indicator mounted inside the vehicle, e.g. giving voice messages
Landscapes
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Analytical Chemistry (AREA)
- Traffic Control Systems (AREA)
Abstract
本公开提供了用于测试感知目标数的方法、装置、设备、介质和产品,涉及智能交通技术领域,具体为***测试技术领域。具体实现方案为:接收路侧感知设备发送的感知数据;基于感知数据,确定最大感知目标数;基于最大感知目标数,生成感知目标数测试结果。本实现方式可以实现对路侧感知设备的最大感知目标数进行测试,从而能够基于测试结果衡量路侧感知设备性能,提高对路侧感知设备的性能评估精准度。
Description
本申请为“用于测试感知目标数的方法、装置、设备、介质和产品”的分案申请,原申请的申请日为2021年12月15日,原申请的申请号为CN202111536694.7,原申请的发明创造名称为:用于测试感知目标数的方法、装置、设备、介质和产品。
技术领域
本公开涉及智能交通技术领域,具体为***测试技术领域。
背景技术
在智能交通的应用场景中,车路协同路侧感知***可以通过出行者子***、车载子***、路侧子***、中心子***等多个组成部分实现人、车、路的协同调度。
其中,路侧子***中的路侧感知设备会对道路中出现的障碍物目标进行检测识别,得到感知数据。而路侧感知设备能够识别到的最大障碍物目标数量是衡量路侧感知***性能的重要指标。
发明内容
本公开提供了一种用于测试感知目标数的方法、装置、设备、介质和产品。
根据本公开的一方面,提供了一种用于测试感知目标数的方法,包括:接收路侧感知设备发送的感知数据;基于感知数据,确定最大感知目标数;基于最大感知目标数,生成感知目标数测试结果。
根据本公开的另一方面,提供了一种用于测试感知目标数的装置,包括:数据接收单元,被配置成接收路侧感知设备发送的感知数据;最大感知目标数确定单元,被配置成基于感知数据,确定最大感知目标数;测试结果生成单元,被配置成基于最大感知目标数,生成感知目标数测试结果。
根据本公开的另一方面,提供了一种电子设备,包括:一个或多个处理器;存储器,用于存储一个或多个程序;当一个或多个程序被一个或多个处理器执行,使得一个或多个处理器实现如上任意一项用于测试感知目标数的方法。
根据本公开的另一方面,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,其中,计算机指令用于使计算机执行如上任意一项用于测试感知目标数的方法。
根据本公开的另一方面,提供了一种计算机程序产品,包括计算机程序,计算机程序在被处理器执行时实现如上任意一项用于测试感知目标数的方法。
根据本公开的技术,提供一种用于测试感知目标数的方法,能够实现对路侧感知设备的最大感知目标数进行测试,提高对路侧感知设备的性能评估精准度。
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,不构成对本公开的限定。其中:
图1是本公开的一个实施例可以应用于其中的示例性***架构图;
图2是根据本公开的用于测试感知目标数的方法的一个实施例的流程图;
图3是根据本公开的用于测试感知目标数的方法的一个应用场景的示意图;
图4是根据本公开的用于测试感知目标数的方法的另一个实施例的流程图;
图5是根据本公开的用于测试感知目标数的装置的一个实施例的结构示意图;
图6是用来实现本公开实施例的用于测试感知目标数的方法的电子设备的框图。
具体实施方式
以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明,其中包括本公开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,而不会背离本公开的范围和精神。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。
需要说明的是,在不冲突的情况下,本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。
如图1所示,***架构100可以包括路侧感知设备101,网络102和目标车辆103。网络102用以在路侧感知设备101和目标车辆103之间提供通信链路的介质。网络102可以包括各种连接类型,例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等,并且,无线通信连接可以包括PC5直连通信方式(一种无线短距离通信连接方式)和蜂窝网络通信方式。
路侧感知设备101通过网络102与目标车辆103交互,以接收或发送消息等。其中,路侧感知设备101可以用于车路协同自动驾驶的路侧感知定位***,来对道路交通运行状况、交通参与者、交通事件等进行检测识别。具体的,路侧感知设备101可以包括摄像机、毫米波雷达、激光雷达等设备。当路侧感知设备101为软件时,可以安装在上述所列举的设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务),也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。
目标车辆103可以为自动驾驶车辆,也可以为普通车辆,在目标车辆103中可以装载有用于通过网络102和路侧感知设备101建立通信连接的电子设备,例如,车载控制终端、车载平板、车载手机等。
并且,本公开实施例中的方案可以应用于真实行车环境进行测试,也可以应用于测试环境中进行测试,本实施例对此不做限定。
为了对路侧感知设备101能够感知到的最大感知目标数进行测试,可以利用目标车辆103行驶在装载有路侧感知设备101的道路中,并利用目标车辆103通过网络102接收路侧感知设备101发送的感知数据,这里的感知数据为至少一个数据,为了提高最大感知目标数的测试精准度,通常采用多个感知数据。目标车辆103可以对接收到的多个感知数据进行数据分析,确定每个感知数据对应的感知目标数,并将各个感知数据中最大的感知目标数确定为最大感知目标数,并基于最大感知目标数生成感知目标数测试结果。这里的感知目标数测试结果可以指示路侧感知设备的最大感知目标数通过测试或者最大感知目标数未通过测试。
需要说明的是,本公开实施例所提供的用于测试感知目标数的方法可以由目标车辆103执行,用于测试感知目标数的装置可以设置于目标车辆103中。
应该理解,图1中的目标车辆、网络和路侧感知设备的数目仅仅是示意性的。根据实现需要,可以具有任意数目的目标车辆、网络和路侧感知设备。
继续参考图2,示出了根据本公开的用于测试感知目标数的方法的一个实施例的流程200。本实施例的用于测试感知目标数的方法,包括以下步骤:
步骤201,接收路侧感知设备发送的感知数据。
在本实施例中,执行主体(如图1中的目标车辆103或者其他电子设备)可以检测目标车辆是否接收到路侧感知设备发送的感知数据。其中,路侧感知设备可以为路侧感知***的组成部分。路侧感知***用于在智能交通场景中实现车路协同***,能够实现对道路交通运行状况、交通参与者、交通事件等进行检测识别,并对检测识别到的感知数据进行存储、融合处理分析,得到较高精度的感知结果信息。其中,路侧感知设备用于对道路交通运行状况、交通参与者、交通事件等进行检测识别,得到感知数据,路侧感知设备可以包括但不限于感知摄像机、毫米波雷达、激光雷达等,本实施例对此不做限定。并且,与感知摄像机对应的感知数据可以为图像数据,与毫米波雷达、激光雷达对应的感知数据可以为雷达数据。
并且,感知数据可以包括对道路中各个交通参与者的识别数据,交通参与者的类型可以包括但不限于机动车、非机动车、行人、遗撒或低矮障碍物和特殊目标。具体的,机动车可以包括但不限于轿车、卡车、大巴车、紧急或特殊车辆;非机动车可以包括但不限于自行车、摩托车、三轮车、自行车;遗撒或低矮障碍物可以包括但不限于锥筒、三角警示牌、动物、纸箱、轮胎;特殊目标可以包括但不限于石墩、水马、立柱。其中,机动车分类可以满足GA802标准(一种道路交通管理规范,包括对机动车类型的规范)。
为了测试路侧感知***在同一时刻能够稳定检测的交通参与者目标上限,可以利用目标车辆接收路侧感知设备发送的至少一个感知数据,并对感知数据进行数据分析,确定得到感知数据中对应的交通参与者数目。基于交通参与者数目,确定最大感知目标数,并基于最大感知目标数生成感知目标数测试结果。优选的,可以利用目标车辆接收路侧感知设备发送的多个感知数据,并确定每个感知数据对应的交通参与者数目,以及将数目最大的交通参与者数目确定为最大感知目标数。
可选的,目标车辆包括自动驾驶车辆或者普通车辆。其中,如果目标车辆为自动驾驶车辆,上述执行主体可以为自动驾驶车辆的车载控制设备。如果目标车辆为普通车辆,上述执行主体可以为普通车辆的车载平板、车载手机等设备。
可选的,目标车辆基于预先与路侧感知设备建立的通信连接,接收路侧感知设备发送的感知数据集合;通信连接包括有线通信连接或者无线通信连接。进一步可选的,无线通信连接可以包括无线短距离通信连接或者蜂窝网络通信连接。
在本实施例的一些可选的实现方式中,接收路侧感知设备发送的感知数据可以包括:在预设的至少一个时间段内,接收路侧感知设备发送的感知数据。
在本实现方式中,执行主体可以获取预设的至少一个时间段,对于每个时间段,如果在该时间段检测到目标车辆接收到路侧感知设备发送的感知数据,则可以对这些感知数据进行数据分析,确定最大感知目标数。其中,预设的至少一个时间段可以预先设定,或者基于感知数据的接收时间随机选取,本实施例中对此不做限定。
步骤202,基于感知数据,确定最大感知目标数。
在本实施例中,执行主体在得到感知数据之后,如果感知数据为多个,则可以对每个感知数据,确定该感知数据对应的感知目标数,并将最大的感知目标数确定为最大感知目标数。可选的,如果感知数据是感知摄像机采集的图像数据,则可以基于现有的图像分析技术,确定图像数据对应的感知目标数;如果感知数据是毫米波雷达、激光雷达采集的雷达数据,可以基于现有的数据分析技术,确定雷达数据对应的感知目标数。
其中,最大感知目标数是指路侧感知设备能够检测到的交通参与者目标上限。
步骤203,基于最大感知目标数,生成感知目标数测试结果。
在本实施例中,执行主体可以预先设定最大感知目标数对应的合理范围、或者最小阈值。在确定出最大感知目标数之后,可以确定最大感知目标数是否处于合理范围,如果都处于,则确定最大感知目标数通过测试,反之,则确定最大感知目标数不通过测试,得到感知目标数测试结果。又或者,在确定出最大感知目标数之后,可以确定最大感知目标数是否大于最小阈值,如果大于,则确定最大感知目标数通过测试,反之,则确定最大感知目标数不通过测试,得到感知目标数测试结果。
在本实施例的一些可选的实现方式中,基于最大感知目标数,生成感知目标数测试结果,包括:响应于确定最大感知目标数符合预设的目标数条件,生成用于指示路侧感知设备通过测试的感知目标数测试结果。
在本实现方式中,预设的目标数条件可以为最大感知目标数大于预设的阈值,预设的目标数条件也可以为最大感知目标数处于预设的目标数范围,本实施例中对于具体的时延条件不做限定。
继续参见图3,其示出了根据本公开的用于测试感知目标数的方法的一个应用场景的示意图。在图3的应用场景中,目标车辆301可以行驶在装载有路侧感知设备302的道路中,并且,目标车辆301可以和路侧感知设备302建立通信连接。路侧感知设备302可以获取感知数据,并将感知数据发送给目标车辆301。其中,感知数据可以包括对交通参与者的识别情况,例如识别到的交通参与者数目。目标车辆301可以对感知数据进行数据解析,得到最大感知目标数,并基于最大感知目标数生成感知目标数测试结果。例如,路侧感知设备301可以在预设时间段内向目标车辆301发送3个感知数据,第一个感知数据可以识别出目标车辆301和其他车辆303、304,第二个感知数据可以识别出目标车辆301、自行车305和其他车辆303、304,第三个感知数据可以识别出目标车辆301、自行车305、4个行人306和其他车辆303、304。此时,目标车辆301可以将第三个感知数据对应的感知目标数确定为最大感知目标数,也即是,最大感知目标数为8。如果最大感知目标数大于预设的阈值,则认为路侧感知设备能够感知到的目标数较多,感知目标数测试通过。如果最大感知目标数小于或者等于预设的阈值,则认为路侧感知设备能够感知到的目标数较少,感知目标数测试未通过。
本公开上述实施例提供的用于测试感知目标数的方法,能够实现对路侧感知设备的最大感知目标数进行测试,提高对路侧感知设备的性能评估精准度。
继续参见图4,其示出了根据本公开的用于测试感知目标数的方法的另一个实施例的流程400。如图4所示,本实施例的用于测试感知目标数的方法可以包括以下步骤:
步骤401,在测试环境中,接收路侧感知设备发送的感知数据;其中,测试环境包括开放式测试环境、封闭式测试环境或者半封闭式测试环境。
在本实施例中,执行主体(如图1中的目标车辆103或者其他电子设备)可以在测试环境中,控制目标车辆按照预设的道路行驶,并接收路侧感知设备向目标车辆发送的感知数据。
其中,测试环境可以满足如下条件:测试道路环境空旷、无遮挡、无干扰;无降雪、冰雹、扬尘等恶劣天气情况;环境温度-20℃至60℃;相对湿度25%至75%;气压86kPa至106kPa;水平能见度应大于500m;测试场电磁环境不会对联网通信测试产生影响;测试道路长度宜大于500m,纵向坡度宜小于0.5%,横向坡度宜小于3%;测试环境需保证有RSU(RoadSide Unit,路侧单元)信号覆盖。
其中,目标车辆可以满足如下条件:具备无线通信能力,空旷、无遮挡、无干扰条件下通信距离大于或者等于300m;V2X(Vehicle to Everything,车载单元与其他设备通讯)消息的发送应符合YD/T 3340-2018、YD/T 3707-2020、YD/T 3709-2020与T/CSAE 53-2020标准规范;应支持从车辆数据总线或其他数据源获取:车辆速度、档位信息、车辆方向盘转角、车身周围的车灯状态、车辆事件标志、车辆四轴加速度、车辆制动***状态等数据信息。
其中,对于步骤401的详细描述请参照对于步骤201的详细描述,在此不再赘述。
步骤402,响应于确定接收到路侧感知设备发送的感知数据的数量为多个,确定每个感知数据对应的感知目标数。
在本实施例中,执行主体可以对每个感知数据,进行数据分析,确定该感知数据识别到的交通参与者数目,也即是,得到该感知数据对应的感知目标数。
步骤403,从各个感知数据对应的感知目标数中,确定最大感知目标数。
在本实施例中,执行主体可以从各个感知数据对应的感知目标数中,确定感知目标数最大的最大感知目标数。
其中,对于步骤402-403的详细描述请一并参阅对于步骤202的详细描述,在此不再赘述。
步骤404,响应于确定最大感知目标数与测试环境中的目标总数相同,输出用于指示增设目标的信息。
在本实施例中,在测试环境进行测试时,可以利用测试目标代替物来代替真实的行人、非机动车、机动车等目标。
其中,测试环境中的目标总数可以为在测试环境中设置的所有交通参与者的数目。如果最大感知目标数与测试环境中的目标总数相同,则说明测试环境中现在设置的目标总数可能无法满足路侧感知设备对交通参与者的感知上限。例如,测试环境中的目标总数为8,测试得到最大感知目标数为8,则可能存在最大感知目标数本来可以识别到9个及9个以上的交通参与者,但受限于测试环境,只能识别到8个交通参与者。对于这种情况,执行主体可以输出用于指示增设目标的信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中,响应于确定最大感知目标数与测试环境中的目标总数相同,输出用于指示增设目标的信息可以包括:响应于确定最大感知目标数与测试环境中的目标总数相同,则基于最大感知目标数和预设的目标增设比例,确定目标增设数量,输出用于指示增设该目标增设数量个目标的信息。通过实施这种可选的实现方式,还可以基于预设的目标增设比例和最大感知目标数确定需要增设的目标数量,从而提高了输出的信息的精准度。
步骤405,响应于确定最大感知目标数与测试环境中的目标总数不相同,基于最大感知目标数,生成感知目标数测试结果。
在本实施例中,如果最大感知目标数与测试环境中的目标总数不相同、且最大感知目标数小于目标总数,则基于最大感知目标数,生成感知目标数测试结果。
其中,对于基于最大感知目标数,生成感知目标数测试结果的具体实现步骤,请参照对于步骤203的详细描述,在此不再赘述。
在本实施例的一些可选的实现方式中,响应于确定最大感知目标数与测试环境中的目标总数不相同、且最大感知目标数大于目标总数,则输出用于报错的提示。
在本实施例的一些可选的实现方式中,基于最大感知目标数,生成感知目标数测试结果,包括:基于最大感知目标数,生成预设时间段内的感知目标数测试结果,其中,各个感知数据对应的数据接收时间均处于预设时间段。
在本实现方式中,执行主体可以获取一段时间内目标车辆接收到路侧感知设备发送的感知数据,并对这段时间内接收到的每个感知数据,确定该感知数据对应的感知目标数。以及从各个感知目标数中确定最大感知目标数,基于该最大感知目标数,生成一段时间内的感知目标数测试结果。具体的,如果该感知目标数大于预设的阈值,则确定预设时间段内路侧感知设备通过测试,如果该感知目标数小于或者等于预设的阈值,则确定预设时间段内路侧感知设备未通过测试。
步骤406,基于感知目标数测试结果,输出针对路侧感知设备的提示信息。
在本实施例中,提示信息可以包括但不限于对路侧感知设备的性能评估提示、对路侧感知设备的维修提示、对路侧感知设备的预警提示等,本实施例对此不做限定。
举例来说,如果提示信息为对路侧感知设备的性能评估提示,可以预先获取路侧感知设备的厂家渠道或者其他渠道提供的最大感知目标数,并基于该最大感知目标数,生成相应的目标数条件,如大于或者等于该最大感知目标数。通过在测试环境或者真实行车环境中执行上述对路侧感知设备的最大感知目标数测试步骤,可以得到感知目标数测试结果。如果感知目标数测试结果指示未通过测试,具体可以为测试得到的最大感知目标数小于初始提供的最大感知目标数,则可以生成提示信息,来提示路侧感知设备的性能与预先标注不符合。
又或者,如果提示信息为对路侧感知设备的维修提示,可以基于维修标准设置相应的目标数条件,此时的目标数条件对应的最大阈值可以设置为较小范围的目标数。如果感知目标数测试结果指示未通过测试,具体可以为测试得到的最大感知目标数小于较小范围的目标数,则可以生成提示信息,来提示路侧感知设备需要维修。
在本实施例的一些可选的实现方式中,基于感知目标数测试结果,输出针对路侧感知设备的提示信息可以包括:基于每轮测试对应的感知目标数测试结果,输出针对路侧感知设备的提示信息。采用这种可选的实现方式,可以基于多轮测试提高提示信息的精确度。
本公开的上述实施例提供的用于测试感知目标数的方法,还可以在测试环境中,基于目标车辆接收到路侧感知设备发送的各个感知数据,确定每个感知数据对应的感知目标数,将最大的感知目标数确定为最大感知目标数,在最大感知目标数与测试环境中的目标总数相同的情况下,输出用于指示增设目标的信息,能够降低测试环境的目标总数设定不合理导致的测试误差,提高了测试精准度。并且,还可以基于感知目标数测试结果,输出提示信息,便于路侧感知设备的性能动态评估、及时维修。
进一步参考图5,作为对上述各图所示方法的实现,本公开提供了一种用于测试感知目标数的装置的一个实施例,该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应,该装置具体可以应用于目标车辆中的车载控制设备、车载手机、车载平板等电子设备中。
如图5所示,本实施例的用于测试感知目标数的装置500包括:数据接收单元501、最大感知目标数确定单元502和测试结果生成单元503。
数据接收单元501,被配置成接收路侧感知设备发送的感知数据。
最大感知目标数确定单元502,被配置成基于感知数据,确定最大感知目标数。
测试结果生成单元503,被配置成基于最大感知目标数,生成感知目标数测试结果。
在本实施例的一些可选的实现方式中,上述装置应用于目标车辆,目标车辆包括自动驾驶车辆或者普通车辆。
在本实施例的一些可选的实现方式中,目标车辆基于预先与路侧感知设备建立的通信连接,接收路侧感知设备发送的感知数据;通信连接至少包括无线短距离通信连接。
在本实施例的一些可选的实现方式中,数据接收单元501进一步被配置成:在预设的至少一个时间段内,接收路侧感知设备发送的感知数据。
在本实施例的一些可选的实现方式中,最大感知目标数确定单元502进一步被配置成:响应于确定接收到路侧感知设备发送的感知数据的数量为多个,确定每个感知数据对应的感知目标数;从各个感知数据对应的感知目标数中,确定最大感知目标数。
在本实施例的一些可选的实现方式中,测试结果生成单元503进一步被配置成:基于最大感知目标数,生成预设时间段内的感知目标数测试结果,其中,各个感知数据对应的数据接收时间均处于预设时间段。
在本实施例的一些可选的实现方式中,还包括:信息输出单元,被配置成响应于确定最大感知目标数与测试环境中的目标总数相同,输出用于指示增设目标的信息。
在本实施例的一些可选的实现方式中,测试结果生成单元503进一步被配置成:响应于确定最大感知目标数与测试环境中的目标总数不相同,基于最大感知目标数,生成感知目标数测试结果。
在本实施例的一些可选的实现方式中,测试结果生成单元503进一步被配置成:响应于确定最大感知目标数符合预设的目标数条件,生成用于指示路侧感知设备通过测试的感知目标数测试结果。
在本实施例的一些可选的实现方式中,还包括:提示输出单元,被配置成基于感知目标数测试结果,输出针对路侧感知设备的提示信息。
应当理解,用于测试感知目标数的装置500中记载的单元501至单元503分别与参考图2中描述的方法中的各个步骤相对应。由此,上文针对用于测试感知目标数的方法描述的操作和特征同样适用于装置500及其中包含的单元,在此不再赘述。
根据本公开的实施例,本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
图6示出了可以用来实施本公开的实施例的示例电子设备600的示意性框图。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/或者要求的本公开的实现。
如图6所示,设备600包括计算单元601,其可以根据存储在只读存储器(ROM)602中的计算机程序或者从存储单元608加载到随机访问存储器(RAM)603中的计算机程序,来执行各种适当的动作和处理。在RAM603中,还可存储设备600操作所需的各种程序和数据。计算单元601、ROM 602以及RAM 603通过总线604彼此相连。输入/输出(I/O)接口605也连接至总线604。
设备600中的多个部件连接至I/O接口605,包括:输入单元606,例如键盘、鼠标等;输出单元607,例如各种类型的显示器、扬声器等;存储单元608,例如磁盘、光盘等;以及通信单元609,例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元609允许设备600通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
计算单元601可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元601的一些示例包括但不限于中央处理单元(CPU)、图形处理单元(GPU)、各种专用的人工智能(AI)计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器(DSP)、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元601执行上文所描述的各个方法和处理,例如用于测试感知目标数的方法。例如,在一些实施例中,用于测试感知目标数的方法可被实现为计算机软件程序,其被有形地包含于机器可读介质,例如存储单元608。在一些实施例中,计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 602和/或通信单元609而被载入和/或安装到设备600上。当计算机程序加载到RAM 603并由计算单元601执行时,可以执行上文描述的用于测试感知目标数的方法的一个或多个步骤。备选地,在其他实施例中,计算单元601可以通过其他任何适当的方式(例如,借助于固件)而被配置为执行用于测试感知目标数的方法。
本文中以上描述的***和技术的各种实施方式可以在数字电子电路***、集成电路***、场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、芯片上***的***(SOC)、负载可编程逻辑设备(CPLD)、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。
用于实施本公开的方法的程序代码可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些程序代码可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器或控制器,使得程序代码当由处理器或控制器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。程序代码可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行,作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本公开的上下文中,机器可读介质可以是有形的介质,其可以包含或存储以供指令执行***、装置或设备使用或与指令执行***、装置或设备结合地使用的程序。机器可读介质可以是机器可读信号介质或机器可读储存介质。机器可读介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体***、装置或设备,或者上述内容的任何合适组合。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编程只读存储器(EPROM或快闪存储器)、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
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。服务器可以是云服务器,也可以为分布式***的服务器,或者是结合了区块链的服务器。
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,本发公开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,只要能够实现本公开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,并不构成对本公开保护范围的限制。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。任何在本公开的精神和原则之内所作的修改、等同替换和改进等,均应包含在本公开保护范围之内。
Claims (20)
1.一种用于测试感知目标数的方法,包括:
接收路侧感知设备发送的感知数据;
基于所述感知数据,确定最大感知目标数,包括:响应于确定接收到所述路侧感知设备发送的所述感知数据的数量为多个,确定每个所述感知数据对应的感知目标数;从各个所述感知数据对应的感知目标数中,确定所述最大感知目标数;
基于所述最大感知目标数,生成感知目标数测试结果。
2.根据权利要求1所述的方法,应用于目标车辆,所述目标车辆包括自动驾驶车辆或者普通车辆。
3.根据权利要求2所述的方法,其中,所述目标车辆基于预先与所述路侧感知设备建立的通信连接,接收所述路侧感知设备发送的所述感知数据;所述通信连接至少包括无线短距离通信连接。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述基于所述最大感知目标数,生成感知目标数测试结果,包括:
基于所述最大感知目标数,生成预设时间段内的感知目标数测试结果,其中,各个所述感知数据对应的数据接收时间均处于所述预设时间段。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述接收路侧感知设备发送的感知数据,包括:
在测试环境中,接收所述路侧感知设备发送的所述感知数据;其中,所述测试环境包括开放式测试环境、封闭式测试环境或者半封闭式测试环境。
6.根据权利要求5所述的方法,还包括:
响应于确定所述最大感知目标数与所述测试环境中的目标总数相同,输出用于指示增设目标的信息。
7.根据权利要求5所述的方法,其中,所述基于所述最大感知目标数,生成感知目标数测试结果,包括:
响应于确定所述最大感知目标数与所述测试环境中的目标总数不相同,基于所述最大感知目标数,生成所述感知目标数测试结果。
8.根据权利要求1所述的方法,其中,所述基于所述最大感知目标数,生成感知目标数测试结果,包括:
响应于确定所述最大感知目标数符合预设的目标数条件,生成用于指示所述路侧感知设备通过测试的感知目标数测试结果。
9.根据权利要求1所述的方法,还包括:
基于所述感知目标数测试结果,输出针对所述路侧感知设备的提示信息。
10.一种用于测试感知目标数的装置,包括:
数据接收单元,被配置成接收路侧感知设备发送的感知数据;
最大感知目标数确定单元,被配置成基于所述感知数据,确定最大感知目标数;
测试结果生成单元,被配置成基于所述最大感知目标数,生成感知目标数测试结果;
所述最大感知目标数确定单元进一步被配置成:
响应于确定接收到所述路侧感知设备发送的所述感知数据的数量为多个,确定每个所述感知数据对应的感知目标数;
从各个所述感知数据对应的感知目标数中,确定所述最大感知目标数。
11.根据权利要求10所述的装置,应用于目标车辆,所述目标车辆包括自动驾驶车辆或者普通车辆。
12.根据权利要求11所述的装置,其中,所述目标车辆基于预先与所述路侧感知设备建立的通信连接,接收所述路侧感知设备发送的所述感知数据;所述通信连接至少包括无线短距离通信连接。
13.根据权利要求10所述的装置,其中,所述测试结果生成单元进一步被配置成:
基于所述最大感知目标数,生成预设时间段内的感知目标数测试结果,其中,各个所述感知数据对应的数据接收时间均处于所述预设时间段。
14.根据权利要求10所述的装置,其中,所述数据接收单元进一步被配置成:
在测试环境中,接收所述路侧感知设备发送的所述感知数据;其中,所述测试环境包括开放式测试环境、封闭式测试环境或者半封闭式测试环境。
15.根据权利要求14所述的装置,还包括:
信息输出单元,被配置成响应于确定所述最大感知目标数与所述测试环境中的目标总数相同,输出用于指示增设目标的信息。
16.根据权利要求14所述的装置,其中,所述测试结果生成单元进一步被配置成:
响应于确定所述最大感知目标数与所述测试环境中的目标总数不相同,基于所述最大感知目标数,生成所述感知目标数测试结果。
17.根据权利要求10所述的装置,其中,所述测试结果生成单元进一步被配置成:
响应于确定所述最大感知目标数符合预设的目标数条件,生成用于指示所述路侧感知设备通过测试的感知目标数测试结果。
18.根据权利要求10所述的装置,还包括:
提示输出单元,被配置成基于所述感知目标数测试结果,输出针对所述路侧感知设备的提示信息。
19.一种电子设备,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1-9中任一项所述的方法。
20.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,所述计算机指令用于使所述计算机执行根据权利要求1-9中任一项所述的方法。
Priority Applications (1)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202211247348.1A CN115620520A (zh) | 2021-12-15 | 2021-12-15 | 用于测试感知目标数的方法、装置、设备、介质和产品 |
Applications Claiming Priority (2)
Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
---|---|---|---|
CN202111536694.7A CN114120651B (zh) | 2021-12-15 | 2021-12-15 | 用于测试感知目标数的方法、装置、设备、介质和产品 |
CN202211247348.1A CN115620520A (zh) | 2021-12-15 | 2021-12-15 | 用于测试感知目标数的方法、装置、设备、介质和产品 |
Related Parent Applications (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111536694.7A Division CN114120651B (zh) | 2021-12-15 | 2021-12-15 | 用于测试感知目标数的方法、装置、设备、介质和产品 |
Publications (1)
Publication Number | Publication Date |
---|---|
CN115620520A true CN115620520A (zh) | 2023-01-17 |
Family
ID=80365656
Family Applications (2)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202211247348.1A Pending CN115620520A (zh) | 2021-12-15 | 2021-12-15 | 用于测试感知目标数的方法、装置、设备、介质和产品 |
CN202111536694.7A Active CN114120651B (zh) | 2021-12-15 | 2021-12-15 | 用于测试感知目标数的方法、装置、设备、介质和产品 |
Family Applications After (1)
Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
---|---|---|---|
CN202111536694.7A Active CN114120651B (zh) | 2021-12-15 | 2021-12-15 | 用于测试感知目标数的方法、装置、设备、介质和产品 |
Country Status (1)
Country | Link |
---|---|
CN (2) | CN115620520A (zh) |
Family Cites Families (19)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
JP3401913B2 (ja) * | 1994-05-26 | 2003-04-28 | 株式会社デンソー | 車両用障害物認識装置 |
JP2000028703A (ja) * | 1998-07-15 | 2000-01-28 | Mitsubishi Electric Corp | レーダー収集目標数飽和防止装置 |
JP2012058172A (ja) * | 2010-09-13 | 2012-03-22 | Toshiba Corp | 精測進入レーダ及びレーダ制御方法 |
JP2012242970A (ja) * | 2011-05-17 | 2012-12-10 | Canon Inc | 画像処理装置及びその制御方法 |
CN106056097B (zh) * | 2016-08-17 | 2019-04-26 | 西华大学 | 毫米波弱小目标检测方法 |
CN107516321B (zh) * | 2017-07-04 | 2020-10-23 | 深圳大学 | 一种视频多目标跟踪方法及装置 |
EA035399B1 (ru) * | 2017-12-12 | 2020-06-08 | Общество С Ограниченной Ответственностью "Пнц Взор" | Способ и система радиолокационного наблюдения объектов в различных средах распространения - воздушной, водной, земной |
CN108510797B (zh) * | 2018-04-04 | 2019-03-15 | 南京微达电子科技有限公司 | 基于雷达侦测的高速公路预警***及方法 |
CN211528675U (zh) * | 2019-10-16 | 2020-09-18 | 中汽研(天津)汽车工程研究院有限公司 | 一种雷达多角度目标模拟*** |
CN110826646A (zh) * | 2019-11-27 | 2020-02-21 | 深圳市优必选科技股份有限公司 | 机器人视觉测试方法、装置、存储介质及终端设备 |
CN111065070B (zh) * | 2019-12-27 | 2021-01-19 | 北京邮电大学 | 一种认知车联网中的合作毫米波频谱感知方法 |
EP3855205A1 (en) * | 2020-01-22 | 2021-07-28 | Zenuity AB | Perception performance evaluation of a vehicle adas or ads |
CN111192295B (zh) * | 2020-04-14 | 2020-07-03 | 中智行科技有限公司 | 目标检测与跟踪方法、设备和计算机可读存储介质 |
CN111641933B (zh) * | 2020-05-28 | 2023-09-15 | 阿波罗智联(北京)科技有限公司 | 车队管理方法、装置及相关设备 |
CN112255621B (zh) * | 2020-10-09 | 2022-08-30 | 中国第一汽车股份有限公司 | 一种车辆传感器的标定方法、装置、电子设备及存储介质 |
CN112816954B (zh) * | 2021-02-09 | 2024-03-26 | 中国信息通信研究院 | 一种基于真值的路侧感知***评测方法和*** |
CN113761259A (zh) * | 2021-04-29 | 2021-12-07 | 腾讯科技(深圳)有限公司 | 一种图像处理方法、装置以及计算机设备 |
CN113505687A (zh) * | 2021-07-08 | 2021-10-15 | 北京星云互联科技有限公司 | 设备测试方法、装置、电子设备、***和存储介质 |
CN113671480B (zh) * | 2021-07-10 | 2024-07-02 | 亿太特(陕西)科技有限公司 | 雷达与视频融合交通目标跟踪方法、***、设备、终端 |
-
2021
- 2021-12-15 CN CN202211247348.1A patent/CN115620520A/zh active Pending
- 2021-12-15 CN CN202111536694.7A patent/CN114120651B/zh active Active
Also Published As
Publication number | Publication date |
---|---|
CN114120651B (zh) | 2023-08-08 |
CN114120651A (zh) | 2022-03-01 |
Similar Documents
Publication | Publication Date | Title |
---|---|---|
US11727495B1 (en) | Collision risk-based engagement and disengagement of autonomous control of a vehicle | |
CN113642633B (zh) | 用于对驾驶场景数据进行分类的方法、装置、设备和介质 | |
US10713148B2 (en) | Using divergence to conduct log-based simulations | |
CN110796007B (zh) | 场景识别的方法与计算设备 | |
US11385991B1 (en) | Collision evaluation for log-based simulations | |
CN113240909A (zh) | 车辆监测方法、设备、云控平台和车路协同*** | |
CN112579464A (zh) | 自动驾驶算法的校验方法、装置、设备以及存储介质 | |
EP3936826A2 (en) | Method and apparatus for vehicle navigation and system | |
CN115221722A (zh) | 自动驾驶车辆的仿真测试方法、模型训练方法和设备 | |
CN114771576A (zh) | 行为数据处理方法、自动驾驶车辆的控制方法及自动驾驶车辆 | |
CN114463985A (zh) | 辅助驾驶的方法、装置、设备及存储介质 | |
CN109945880B (zh) | 路径规划方法、相关设备及可读存储介质 | |
CN114333312A (zh) | 一种道路交通环境信息的展示方法、装置以及电子设备 | |
CN116686028A (zh) | 一种驾驶辅助的方法以及相关设备 | |
CN115620520A (zh) | 用于测试感知目标数的方法、装置、设备、介质和产品 | |
CN111824138A (zh) | 车辆防碰撞方法、装置和计算机可读存储介质 | |
CN114779705A (zh) | 用于控制自动驾驶车辆的方法、装置、电子设备及*** | |
CN114706372A (zh) | 一种测试方法、装置、设备及存储介质 | |
CN112526477B (zh) | 用于处理信息的方法和装置 | |
CN115331480A (zh) | 一种车辆预警方法、装置及计算设备 | |
CN114173306A (zh) | 用于测试感知时延的方法、装置、设备、介质和产品 | |
US10876843B2 (en) | Method, device and system for wrong-way driver detection | |
CN116894225B (zh) | 驾驶行为异常分析方法及其装置、设备、介质 | |
CN114323693B (zh) | 车路云感知***的测试方法、装置、设备及存储介质 | |
US20230339517A1 (en) | Autonomous driving evaluation system |
Legal Events
Date | Code | Title | Description |
---|---|---|---|
PB01 | Publication | ||
PB01 | Publication | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
SE01 | Entry into force of request for substantive examination |