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公开(公告)号：CN116502479A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310781219.9
申请日：2023-06-29
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种三维物体在仿真环境中的碰撞检测方法和装置，包括：获取高精地图中的道路数据；基于道路数据构建道路间连通图；在每轮自动驾驶仿真周期内，针对由两个三维物体组成的检测对，基于道路数据判断处于同一交叉路口或同一道路时进行碰撞检测，基于道路间连通图判断处于相邻道路时，在任一三维物体于移动方向上的剩余道路长度小于自身长度条件下进行碰撞检测。这样通过高精地图中道路数据过滤掉大部分不可能存在碰撞的三维物体，然后对剩余的三维物体进行碰撞检测，从而提高了碰撞检测的效率，降低了计算资源消耗。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112346978A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011245927.3
申请日：2020-11-10
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种驾驶员参与的无人车驾驶软件仿真测试装置与方法，该装置包括无人车仿真器、驾驶仿真器、陪练车仿真器、测试服务器和数据处理器。本发明使人类驾驶员可以在线参与无人车驾驶软件的仿真测试过程，从而提高仿真测试的难度和真实性；本发明通过对人类驾驶行为的记录和处理，生成若干模仿人类驾驶者驾驶行为的车辆行驶脚本，并通过陪练车仿真器执行脚本，使仿真测试中的陪练车可以模拟人类驾驶行为进行驾驶，一方面高保真地还原了真实人类的陪练行为，另一方面大大增加了仿真测试的不确定性，使仿真测试可以提供更多更逼真的临界案例，更全面地测试无人车驾驶软件的智能性和安全性。
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公开(公告)号：CN116502479B
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310781219.9
申请日：2023-06-29
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种三维物体在仿真环境中的碰撞检测方法和装置，包括：获取高精地图中的道路数据；基于道路数据构建道路间连通图；在每轮自动驾驶仿真周期内，针对由两个三维物体组成的检测对，基于道路数据判断处于同一交叉路口或同一道路时进行碰撞检测，基于道路间连通图判断处于相邻道路时，在任一三维物体于移动方向上的剩余道路长度小于自身长度条件下进行碰撞检测。这样通过高精地图中道路数据过滤掉大部分不可能存在碰撞的三维物体，然后对剩余的三维物体进行碰撞检测，从而提高了碰撞检测的效率，降低了计算资源消耗。
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公开(公告)号：CN113821452A
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN202111405653.4
申请日：2021-11-24
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F11/36 , G06F30/27 , G06K9/62 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开一种根据被测系统测试表现动态生成测试案例的智能测试方法，该方法通过生成n个仿真训练案例，并通过测试得到被测代理在这n个案例中的表现，通过构建多棵决策树，使算法准确预测不同案例下的被训练代理的表现，学习到仿真测试中会导致不同结果的各变量的空间划分，从而在下一轮测试中可以更精确有效地生成案例。本发明实现方法简便且具有通用性，适用于多种场景中的虚拟仿真训练，提升了智能测试中生成案例的有效性。
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公开(公告)号：CN112346978B
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202011245927.3
申请日：2020-11-10
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本发明公开了一种驾驶员参与的无人车驾驶软件仿真测试装置与方法，该装置包括无人车仿真器、驾驶仿真器、陪练车仿真器、测试服务器和数据处理器。本发明使人类驾驶员可以在线参与无人车驾驶软件的仿真测试过程，从而提高仿真测试的难度和真实性；本发明通过对人类驾驶行为的记录和处理，生成若干模仿人类驾驶者驾驶行为的车辆行驶脚本，并通过陪练车仿真器执行脚本，使仿真测试中的陪练车可以模拟人类驾驶行为进行驾驶，一方面高保真地还原了真实人类的陪练行为，另一方面大大增加了仿真测试的不确定性，使仿真测试可以提供更多更逼真的临界案例，更全面地测试无人车驾驶软件的智能性和安全性。
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公开(公告)号：CN113821452B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111405653.4
申请日：2021-11-24
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F11/36 , G06F30/27 , G06K9/62 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开一种根据被测系统测试表现动态生成测试案例的智能测试方法，该方法通过生成n个仿真训练案例，并通过测试得到被测代理在这n个案例中的表现，通过构建多棵决策树，使算法准确预测不同案例下的被训练代理的表现，学习到仿真测试中会导致不同结果的各变量的空间划分，从而在下一轮测试中可以更精确有效地生成案例。本发明实现方法简便且具有通用性，适用于多种场景中的虚拟仿真训练，提升了智能测试中生成案例的有效性。
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