(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210837679.4 (22)申请日 2022.07.15 (71)申请人 襄阳达安汽车检测中心有限公司 地址 441004 湖北省襄阳市高新产业 开发 区汽车试验场 (72)发明人 刘明　江威　杜强飞　李超　刘阳　 (74)专利代理 机构 武汉智权专利代理事务所 (特殊普通 合伙) 42225 专利代理师 罗成 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06T 17/05(2011.01) G08G 1/01(2006.01) G08G 1/02(2006.01) G08G 1/042(2006.01)G08G 1/052(2006.01) (54)发明名称 危险场景生成方法、 装置、 设备及可读存储 介质 (57)摘要 本发明提供一种危险场景生成方法、 装置、 设备及可读存储介质， 危险场景生成方法包括： 基于目标信息提取目标场景片段； 生成所述目标 场景片段中的目标物列表； 基于目标物列表， 生 成目标场景片段中的目标车驾驶轨迹以及高精 度路面地图； 基于加权因子进行加权， 生成第一 预设个数的主车驾驶行为参数与 目标车驾驶行 为参数； 组合得到第二预设个数的驾驶行为组 合； 将驾驶行为组合映射到所述高精度路面地图 中， 生成目标场景； 对目标场景进行仿真重推演， 以仿真重推演中发生事故的目标场景以及危险 但并未发生事故的目标场景为危险场景。 通过本 发明使得在不人为制造危险驾驶的情况下获取 危险场景成为可能， 在提高了危险场景生成效率 的同时， 降低了成本 。 权利要求书2页 说明书11页 附图3页 CN 115270441 A 2022.11.01 CN 115270441 A 1.一种危险场景生成方法， 其特 征在于， 所述 危险场景生成方法包括： 基于目标信 息提取目标场景片段， 所述目标信 息包括主车驾驶员的行为参数以及驾驶 场景参数； 基于驾驶场景参数生成所述目标场景片段中的目标物列表； 基于所述目标物列表， 生成目标场景片段中的目标 车驾驶轨 迹以及高精度路面 地图； 基于第一预设个数的加权因子对所述主车驾驶员的行为参数进行加权， 生成第 一预设 个数的主车驾驶行为 参数； 基于第一预设个数的加权因子对目标车驾驶轨迹对应的参数进行加权， 生成第 一预设 个数的目标 车驾驶行为 参数； 对所述第一预设个数的主车驾驶行为参数与第一预设个数的目标车驾驶行为参数进 行组合， 得到第二预设个数的驾驶行为组合； 将所述第二预设个数的驾驶行为组合映射到所述高精度路面 地图中， 生成目标场景； 对所述目标场景进行仿真重推演， 以仿真重推演中发生事故的目标场景以及危险但并 未发生事故的目标场景为 危险场景。 2.如权利要求1所述的危险场景生成方法， 其特征在于， 在所述基于目标信 息提取目标 场景片段的步骤之前包括： 获取预设信息， 所述预设信息包括主车驾驶员的行为 参数以及驾驶场景参数； 筛除不具 备主车定位信息或传感器信号异常的预设信息， 得到目标信息 。 3.如权利要求1所述的危险场景生成方法， 其特征在于， 所述基于目标信 息提取目标场 景片段的步骤 包括： 筛选出满足第 一预设阈值条件的主车驾驶员的行为参数， 且满足第 二预设阈值条件的 驾驶场景参数的时间片段； 以所述时间片段为目标场景片段。 4.如权利要求1所述的危险场景生成方法， 其特征在于， 所述基于驾驶场景参数生成所 述目标场景片段中的目标物列表的步骤 包括： 基于驾驶场景参数， 标注得到目标场景片段中的目标物； 对多传感器监测到的同一目标物进行融合， 并基于 融合结果， 输出目标物列表， 所述目 标物列表包括： 监测到目标物的时间戳， 目标物类型以及目标物的状态参数。 5.如权利要求4所述的危险场景生成方法， 其特征在于， 所述基于所述目标物列表， 生 成目标场景片段中的目标 车驾驶轨 迹以及高精度路面 地图的步骤 包括： 确定目标物列表中目标物类型为交通车道线、 道路边缘的第一目标物， 结合第一目标 物与地图数据， 生成目标场景片段中的高精度路面 地图； 确定目标物列表中目标物类型为车辆的第 二目标物， 结合第 二目标物与第 二目标物对 应的状态参数， 生成目标场景片段中的目标 车驾驶轨 迹。 6.如权利要求1所述的危险场景生成方法， 其特征在于， 所述对所述第 一预设个数的主 车驾驶行为参数与第一预设个数的目标车驾驶行为参数进 行组合， 得到第二预设个数的驾 驶行为组合的步骤 包括： 通过等间隔排列组合的方式遍历所述第一预设个数的主车驾驶行为参数与第一预设 个数的目标 车驾驶行为 参数进行组合， 得到第三预设个数的驾驶行为组合；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115270441 A 2从所述第三预设个数的驾驶行为组合中， 筛除主车与目标车的车速差值不满足第 三预 设阈值条件， 或主车与目标车 的距离不满足第四预设阈值条件的驾驶行为组合， 得到第二 预设个数的驾驶行为组合。 7.如权利要求1所述的危险场景生成方法， 其特征在于， 所述将所述第 二预设个数的驾 驶行为组合映射到所述高精度路面 地图中， 生成目标场景的步骤 包括： 将每个驾驶行为组合对应的主车驾驶行为参数以及目标车驾驶行为参数与目标场景 片段的坐标进行配准， 得到对应场景的起始坐标； 基于所述起始坐标， 将每个驾驶行为组合映射到所述高精度路面地图中， 生成目标场 景。 8.一种危险场景生成装置， 其特 征在于， 所述 危险场景生成装置包括： 提取模块， 用于基于目标信息提取目标场景片段， 所述目标信息包括主车驾驶员的行 为参数以及驾驶场景参数； 第一生成模块， 用于基于驾驶场景参数生成所述目标场景片段中的目标物列表； 第二生成模块， 用于基于所述目标物列表， 生成目标场景片段中的目标车驾驶轨迹以 及高精度路面 地图； 第一加权模块， 用于基于第 一预设个数的加权因子对所述主车驾驶员的行为参数进行 加权， 生成第一预设个数的主车驾驶行为 参数； 第二加权模块， 用于基于第 一预设个数的加权因子对目标车驾驶轨迹对应的参数进行 加权， 生成第一预设个数的目标 车驾驶行为 参数； 组合模块， 用于对所述第 一预设个数的主车驾驶行为参数与第 一预设个数的目标车驾 驶行为参数进行组合， 得到第二预设个数的驾驶行为组合； 第三生成模块， 用于将所述第 二预设个数的驾驶行为组合映射到所述高精度路面地图 中， 生成目标场景； 仿真模块， 用于对所述目标场景进行仿真重推演， 以仿真重推演中发生事故的目标场 景以及危险但并未发生事故的目标场景为 危险场景。 9.一种危险场景生成设备， 其特征在于， 所述危险场景生成设备包括处理器、 存储器、 以及存储在所述存储器上并可被所述处理器执行的危险场景生成程序， 其中所述危险场景 生成程序被所述处理器执行时， 实现如权利要求 1至7中任一项 所述的危险场景生成方法的 步骤。 10.一种可读存储介质， 其特征在于， 所述可读存储介质上存储有危险场景生成程序， 其中所述危险场景生成程序被处理器执行时， 实现如权利要求1至7中任一项 所述的危险场 景生成方法的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115270441 A 3