智能驾驶仿真方法、装置、介质和电子设备与流程

本申请涉及智能驾驶、云计算领域，尤其涉及一种智能驾驶仿真方法、装置、介质和电子设备。

背景技术：

1、在智能驾驶系统的自主开发过程中开展仿真测试能快速高效地发现问题，加速整个算法迭代和收敛速度，从整体上提高开发效率，降低开发成本。因此，需要对海量的场景进行测试。

2、在此情形下，传统的单机仿真测试呈现出算力不足、且无法实现加速测试的问题，导致测试周期长，效率低，无法实现对海量的场景进行测试，无法支持大规模的智能驾驶仿真场景。

技术实现思路

1、本申请提供了一种智能驾驶仿真方法、装置、介质和电子设备，可以实现对海量的场景进行测试，可用于大规模的智能驾驶仿真场景，能够达到提高仿真效率的目的。

2、根据本申请的第一方面，提供了智能驾驶仿真方法，所述方法包括：

3、根据智能驾驶仿真请求，确定目标仿真场景以及仿真配置信息；

4、基于所述目标仿真场景以及所述仿真配置信息生成目标仿真任务，并基于所述仿真配置信息向云端仿真集群提交所述目标仿真任务；

5、基于所述目标仿真任务所需要的预期计算资源以及所述云端仿真集群中各仿真节点所拥有的实际计算资源，将所述目标仿真任务调度给所述云端仿真集群中的仿真节点以使所述云端仿真集群中的仿真节点执行所述目标仿真任务。

6、根据本申请的第二方面，提供了智能驾驶仿真装置，所述装置包括：

7、仿真数据确定模块，用于根据智能驾驶仿真请求，确定目标仿真场景以及仿真配置信息；

8、仿真任务生成模块，用于基于所述目标仿真场景以及所述仿真配置信息生成目标仿真任务，并基于所述仿真配置信息向云端仿真集群提交所述目标仿真任务；

9、仿真任务调度模块，用于基于所述目标仿真任务所需要的预期计算资源以及所述云端仿真集群中各仿真节点所拥有的实际计算资源，将所述目标仿真任务调度给所述云端仿真集群中的仿真节点以使所述云端仿真集群中的仿真节点执行所述目标仿真任务。

10、根据本发明的第三方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本申请实施例所述的智能驾驶仿真方法。

11、根据本发明的第四方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如本申请实施例所述的智能驾驶仿真方法。

12、本申请技术方案，支持按需组合目标仿真场景，基于目标仿真场景以及仿真配置信息生成目标仿真任务，同时支持按需对目标仿真任务进行配置，有利于提高智能驾驶仿真的灵活性。本申请技术方案在生成目标仿真任务之后，将目标仿真任务提交到云端仿真集群，然后基于目标仿真任务所需要的预期计算资源以及云端仿真集群中各仿真节点所拥有的实际计算资源，将目标仿真任务调度给云端仿真集群中的仿真节点以使云端仿真集群中的仿真节点执行目标仿真任务，通过云端仿真集群中的仿真节点共同执行目标仿真任务，有利于提高智能驾驶仿真的效率，有利于缩短智能驾驶仿真的周期，可以实现大规模的智能驾驶仿真，支持对海量的场景进行测试。

13、应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本申请的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本申请的范围。本申请的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

技术特征：

1.一种智能驾驶仿真方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述目标仿真任务所需要的预期计算资源以及所述云端仿真集群中各仿真节点所拥有的实际计算资源，将所述目标仿真任务调度给所述云端仿真集群中的仿真节点，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在将所述仿真任务分片加入所述云端仿真集群中各仿真节点的任务队列中之后，所述方法还包括：

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述目标仿真场景以及所述仿真配置信息生成目标仿真任务，包括：

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述仿真配置信息向云端仿真集群提交所述目标仿真任务，包括：

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述目标仿真任务调度给所述云端仿真集群中的仿真节点之后，所述方法还包括：

7.根据权利要求2或3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

8.一种智能驾驶仿真装置，其特征在于，所述装置包括：

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的智能驾驶仿真方法。

10.一种电子设备，包括存储器，处理器及存储在存储器上并可在处理器运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1-7中任一项所述的智能驾驶仿真方法。

技术总结本申请公开了一种智能驾驶仿真方法、装置、介质和电子设备，该方法包括：根据智能驾驶仿真请求，确定目标仿真场景以及仿真配置信息；基于所述目标仿真场景以及所述仿真配置信息生成目标仿真任务，并基于所述仿真配置信息向云端仿真集群提交所述目标仿真任务；基于所述目标仿真任务所需要的预期计算资源以及所述云端仿真集群中各仿真节点所拥有的实际计算资源，将所述目标仿真任务调度给所述云端仿真集群中的仿真节点以使所述云端仿真集群中的仿真节点执行所述目标仿真任务。执行本申请所提供的技术方案，可以有利于提高智能驾驶仿真的效率，可以实现大规模的智能驾驶仿真，支持对海量的场景进行测试。技术研发人员：丁雷,陈光,葛绍亮,胡宁,刘加银,任思阳,杨利利受保护的技术使用者：中国第一汽车股份有限公司技术研发日：技术公布日：2024/7/4