一种虚拟环境中多物体的模拟系统、方法和装置与流程

本发明涉及计算机视觉领域，特别涉及一种虚拟环境中多物体的模拟系统、方法和装置。

背景技术

在当前的很多应用场景中，会根据传感器(包括例如摄像头、激光雷达等设备)获取的数据和地图数据构建一个虚拟环境，并对环境中的多个物体进行模拟，环境中的物体包括静态物体和动态物体。例如在自动驾驶的应用场景中，会根据传感器获取的数据和地图数据模拟一个自动驾驶的场景，并为了路径规划等策略来模拟环境中的动态物体的运动。

对动态物体的模拟，例如对车辆的模拟，计算机通过算法对车辆的动力学原理进行模拟。但是这样的模拟需要大量的计算资源、会造成较大的计算量，耗时较长。在一些应用场景中，为了降低耗时量，采取对所要模拟的动态物体的复杂性进行简化的策略。简化后的策略包括假设车辆沿道路线中心行驶、行人做布朗运动(也即随机运动)，或者用事先规划好的行为模板套在被模拟对象上，或者结合这二者。

这样的策略能够极大地降低计算量，缩短计算时长，但是模拟对象的保真度低，也即模拟对象的运动与现实世界中对象的真实运动具有差距，并且也无法对动态物体的行为细节进行模拟。

在一些应用场景中，这种较低的保真度无法满足应用需求。例如在自动驾驶的应用场景中，对自动驾驶车辆以及周围的动态车辆采用上述策略进行模拟后无法进行一些后续的控制，例如，无法模拟车辆的避障控制、转向控制等的行为，从而无法对车辆的路径规划做出高保真、高准确度的决策。

可见，在现有的对大规模多物体进行模拟的技术中存在计算耗时短、保真度高的需求，但是现有技术无法满足这一需求。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明提供一种虚拟环境中多物体的模拟系统、方法和装置，用以解决现有技术中无法实现对虚拟环境中的多物体进行耗时短、保真度高的模拟的问题。

根据本申请的一个方面，提供了一种虚拟环境中多物体的模拟系统，包括：一个控制端和多个计算端；其中，各计算端中预存有对动态物体进行行为模拟的至少一种模型；

控制端，用于根据感测设备当前获取的感测数据，确定在虚拟环境中待模拟的至少一个动态物体，确定各动态物体的行为模拟任务；将各动态物体的行为模拟任务分配给与各动态物体对应的计算端；接收计算端反馈的模拟结果，模拟结果中包括所模拟的动态物体的行为和/或状态；根据接收到的模拟结果，更新虚拟环境中对应的动态物体的行为和/或状态；

计算端，用于接收控制端分配的动态物体的行为模拟任务；使用模型执行对动态物体的行为模拟，得到模拟结果；向控制端反馈模拟结果。

根据本申请的另一个方面，提供了一种虚拟环境中多物体的模拟方法，包括：

控制端根据感测设备当前获取的感测数据，确定在虚拟环境中待模拟的至少一个动态物体，确定各动态物体的行为模拟任务；

将各动态物体的行为模拟任务分配给与各动态物体对应的计算端；

接收计算端反馈的模拟结果，模拟结果中包括所模拟的动态物体的行为和/或状态；

根据接收到的模拟结果，更新虚拟环境中对应的动态物体的行为和/或状态。

根据本申请的另一个方面，提供了一种虚拟环境中多物体的模拟方法，包括：

计算端接收控制端分配的动态物体的行为模拟任务；

使用预存的模型执行对动态物体的行为模拟，得到模拟结果；

向控制端反馈模拟结果。根据本申请的另一个方面，提供了一种虚拟环境中多物体的模拟装置，包括：

一个处理器和至少一个存储器，至少一个存储器中存储有至少一条机器可执行指令，处理器执行至少一条机器可执行指令实现：

根据感测设备当前获取的感测数据，确定在虚拟环境中待模拟的至少一个动态物体，确定各动态物体的行为模拟任务；

将各动态物体的行为模拟任务分配给与各动态物体对应的计算端；

接收计算端反馈的模拟结果，模拟结果中包括所模拟的动态物体的行为和/或状态；

根据接收到的模拟结果，更新虚拟环境中对应的动态物体的行为和/或状态。

根据本申请的另一个方面，提供了一种虚拟环境中多物体的模拟装置，包括：

确定模块，用于根据感测设备当前获取的感测数据，确定在虚拟环境中待模拟的至少一个动态物体，确定各动态物体的行为模拟任务；

分配模块，用于将各动态物体的行为模拟任务分配给与各动态物体对应的计算端；接收计算端反馈的模拟结果，模拟结果中包括所模拟的动态物体的行为和/或状态；

更新模块，用于根据接收到的模拟结果，更新虚拟环境中对应的动态物体的行为和/或状态。

根据本申请的另一个方面，提供了一种虚拟环境中多物体的模拟装置，包括：一个处理器和至少一个存储器，至少一个存储器中存储有至少一条机器可执行指令，处理器执行至少一条机器可执行指令实现：

接收控制端分配的动态物体的行为模拟任务；

使用预存的模型执行对动态物体的行为模拟，得到模拟结果；

向控制端反馈模拟结果。

根据本申请的另一个方面，提供了一种虚拟环境中多物体的模拟装置，包括：

接收模块，用于接收控制端分配的动态物体的行为模拟任务；

模拟模块，用于使用预存的模型执行对动态物体的行为模拟，得到模拟结果；

反馈模块，用于向控制端反馈模拟结果。

根据本申请实施例提供的技术方案，控制端能够将对多个动态物体的模拟任务发送给多个计算端，多个计算端根据预存的模拟模型分别执行模拟任务，相比现有技术中在一个计算端上执行对所有动态物体的模拟，能够缩短模拟运算的时间，并且计算端使用模型执行对动态物体的模拟，相比现有技术中通过简化的模板进行模拟，能够达到高保真的模拟效果。从而能够解决现有技术中的上述问题。

附图说明

附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。

图1a为本申请实施例提供的虚拟环境中多物体的模拟系统的结构示意图；

图1b为本申请实施例提供的虚拟环境中多物体的模拟系统的一个应用场景示意图；

图2为图1a所示系统的工作流程图；

图3为本申请实施例提供的虚拟环境中多物体的模拟方法的处理流程图；

图4为本申请实施例提供的虚拟环境中多物体的模拟方法的另一处理流程图；

图5为本申请实施例提供的虚拟环境中多物体的模拟装置的结构示意图；

图6为本申请实施例提供的虚拟环境中多物体的模拟装置的另一结构示意图；

图7为本申请实施例提供的虚拟环境中多物体的模拟装置的另一结构示意图；

图8为本申请实施例提供的虚拟环境中多物体的模拟装置的另一结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

在现有技术中，在一些应用场景中，例如对自动驾驶车辆进行控制的应用场景中，需要对自动驾驶车辆所在的环境进行模拟，并对自动驾驶车辆周围的动态物体例如车辆进行模拟，根据模拟的结果对自动驾驶车辆的路径进行规划。在现有技术中如果在单机上对自动驾驶车辆周围的动态物体进行模拟，会带来极大的计算量以及极长的计算时间，这样的计算时长是无法接受的。为了缩短计算时间，现有技术中设定车辆沿道路中心行驶，或者用事先规划好的行为模板套在车辆上进行模拟。但是，这样的模拟保真度低，并不能表现出动态物体的真实的运动情况。可见，现有技术无法实现对虚拟环境中的多物体进行耗时短、高保真的模拟。

针对这一问题，本申请实施例提供了一种虚拟环境中多物体的模拟系统、方法和装置，以解决现有技术中的上述问题。在本申请实施例中，系统包括一个控制端和多个计算端，各计算端中均具有对动态物体进行模拟的至少一种模型；控制端根据感测设备当前获取的感测数据，确定在虚拟环境中待模拟的至少一个动态物体，确定各动态物体的行为模拟任务；将各动态物体的行为模拟任务分配给与各动态物体对应的计算端；接收计算端反馈的模拟结果，模拟结果中包括所模拟的动态物体的行为和/或状态；根据接收到的模拟结果，更新虚拟环境中对应的动态物体的行为和/或状态。

本申请实施例能够将对多个动态物体的模拟任务发送给多个计算端，多个计算端根据预存的模拟模型分别执行模拟任务，相比现有技术中在一个计算端上执行对所有动态物体的模拟，能够缩短模拟运算的时间，并且计算端使用模型执行对动态物体的模拟，相比现有技术中通过简化的模板进行模拟，能够达到高保真的模拟效果。从而能够解决现有技术中的上述问题。

以上是本发明的核心思想，为了使本技术领域的人员更好地理解本发明实施例中的技术方案，并使本发明实施例的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明实施例中技术方案作进一步详细的说明。

图1a示出了本申请实施例提供的虚拟环境中多物体的模拟系统的结构示意图，该系统包括一个控制端1和多个计算端2。

其中，控制端1可以位于一个远程控制平台上，例如位于一个管理控制中心中，也可以位于一个运行实体中，例如位于一个自动驾驶车辆中。控制端1可以是一个执行训练学习的终端，也可以是一个实际执行实时决策的终端。

多个计算端2可以位于固定的处理终端中，例如一个分布式系统中的多个客户端，比如自动驾驶场景中的多个路侧装置中，也可以位于多个实际运行的动态实体中，例如位于多个自动驾驶车辆中。一个计算端2可以位于一个独立的装置或者实体中，也可以分布式地位于多个独立的装置或者实体中。

控制端1和多个计算端2之间可以通过多种方式进行通信，本申请对此不做限制。

示例性的，图1b中示出了在一个具体应用场景中的控制端1和计算端2的，其中，计算端2包括计算系统124和126，以及计算系统134的处理单元a和处理单元b。

控制端1用于根据感测设备当前获取的感测数据，确定在虚拟环境中待模拟的至少一个动态物体，确定各动态物体的行为模拟任务；将各动态物体的行为模拟任务分配给与各动态物体对应的计算端；接收计算端反馈的模拟结果，模拟结果中包括所模拟的动态物体的行为和/或状态；根据接收到的模拟结果，更新虚拟环境中对应的动态物体的行为和/或状态；

计算端2中预存有对动态物体进行行为模拟的至少一种模型。计算端2用于接收控制端分配的动态物体的行为模拟任务；使用模型执行对动态物体的行为模拟，得到模拟结果；向控制端反馈模拟结果。

图2示出了图1a所示系统的工作流程，包括如下步骤：

步骤201、控制端1根据感测设备当前获取的感测数据，确定在虚拟环境中待模拟的至少一个动态物体，确定各动态物体的行为模拟任务；

步骤202、控制端1将各动态物体的行为模拟任务分配给与各动态物体对应的计算端2；

步骤203、计算端2接收控制端分配的动态物体的行为模拟任务；

步骤204、计算端2使用模型执行对动态物体的行为模拟，得到模拟结果；

步骤205、计算端2向控制端1反馈模拟结果，模拟结果中包括所模拟的动态物体的行为和/或状态；

步骤206、控制端1接收计算端反馈的模拟结果；

步骤207、控制端1根据接收到的模拟结果，更新虚拟环境中对应的动态物体的行为和/或状态。

本申请实施例提供的虚拟环境中多物体的模拟系统，控制端能够将对多个动态物体的模拟任务发送给多个计算端，多个计算端根据预存的模拟模型分别执行模拟任务，相比现有技术中在一个计算端上执行对所有动态物体的模拟，能够有效地缩短模拟运算的时间，并且计算端使用模型执行对动态物体的模拟，相比现有技术中通过简化的模板进行模拟，能够达到高保真的模拟效果。从而能够解决现有技术无法实现对虚拟环境中的多物体进行耗时短、高保真的模拟。

下面对控制端1的工作原理进行说明。

图3中示出了本申请实施例提供的虚拟环境中多物体的模拟方法的处理流程，该方法应用在图1a中控制端1中，包括如下处理过程：

步骤301、控制端根据感测设备当前获取的感测数据，确定在虚拟环境中待模拟的至少一个动态物体，确定各动态物体的行为模拟任务。

其中，在控制端是执行训练学习的终端时，感测设备可以是虚拟的感测设备，在控制端是实际的实时决策终端时，感测设备可以是实体的感测设备。

在一些实施例中，控制端确定待模拟的至少一个动态物体的操作，可以是将出现在一个指定物体的预定范围内多个动态物体的全部或者部分动态物体确定为待模拟的至少一个动态物体。例如，可将出现在一个自动驾驶车辆的预定范围内、该车辆前方的动态物体确定为待模拟的至少一个动态物体。对动态物体的确定和选择可以根据具体应用场景的需要而设定，本申请不做具体限定。

在一些实施例中，控制端确定各动态物体的行为模拟任务的操作，可以是控制端根据待模拟的至少一个动态物体与指定物体的空间关系、和/或至少一个动态物体之间的空间关系，确定各动态物体的行为模拟任务；其中，空间关系包括位置和/或距离关系。例如，对于出现在一个自动驾驶车辆的前方200米的一个车辆时，可以确定该车辆的行为模拟任务为驾驶路径规划模拟；对于出现在一个自动驾驶车辆的后方200米的一个车辆，可以确定该车辆的行为模拟任务为驾驶路径规划模拟和碰撞规避模拟。还可以根据其它的关系或者方法来确定各动态物体的行为模拟任务，本申请对此不做限定，可以根据具体应用场景的需要而设定。

在一些实施例中，在动态物体是车辆的情况下，行为模拟任务至少包括车辆行为模拟和/或驾驶路径模拟；车辆行为模拟包括至少以下之一：车辆的刹车行为模拟、车辆的油门行为模拟、车辆的转向行为模拟；驾驶路径模拟包括至少以下之一：驾驶路径规划模拟、碰撞规避模拟。

更进一步，在另一些实施例中，车辆行为模拟还包括至少以下之一：驾驶员控制反应时长、驾驶员控制反应传输延时、以及驾驶员偏好选择。驾驶员控制反应时长也即驾驶员对于出现的一个刺激或激励做出反应的时长。驾驶员控制反应传输延时也即传输驾驶员对于出现的一个刺激或激励做出反应的时延。

在一些实施例中，在动态物体是行人的情况下，行为模拟任务包括行人路径规划模拟和/或行人碰撞规避模拟。

步骤302、将各动态物体的行为模拟任务分配给与各动态物体对应的计算端。

在一些实施例中，控制端进行分配的策略可以是根据各计算端的计算能力和各个动态物体的行为模拟任务所需的计算资源，将一个动态物体的行为模拟任务分配给对应的一个计算端；或者，根据各个动态物体的行为模拟任务的类型与各计算端执行的行为模拟任务的类型，将一个动态物体的行为模拟任务分配给对应的一个计算端。根据具体应用场景的需要，还可以设置其它的分配策略，或者是使用多个分配策略的组合。

在一些实施例中，控制端在向计算端分配动态物体的行为模拟任务时，可以将各动态物体的识别信息、和各动态物体的行为模拟任务的类型信息发送给与各动态物体对应的计算端；其中，动态物体的识别信息包括动态物体的状态识别信息和/或身份识别信息，状态识别信息至少包括以下之一：位置识别信息、速度识别信息、朝向识别信息。例如，可以在一个动态物体为车辆的情况下，可以将该车辆的车牌的状态识别信息发送给计算端，例如，将车辆的位置信息发送给计算端，或者还可以将预先为车辆分配的唯一的身份识别信息发送给计算端。

将动态物体的识别信息发送给计算端，可以使得计算端根据接收到的动态物体的识别信息，以及计算端当前获取的感测数据，确定所需模拟的动态物体；根据接收到的行为模拟任务的类型信息，确定所需使用的对应的模型；并使用计算端当前获取的包括动态物体的感测数据、以及确定的模型，执行对动态物体的行为模拟。其中，多个计算端中预存有对动态物体进行行为模拟的至少一种模型，这些模型是与车辆行为模拟和/或驾驶路径模拟对应的模型。

在一些实施例中，控制端在执行分配操作时，可以通过与计算端之间预先设置的接口，将各动态物体的行为模拟任务分配给与各动态物体对应的计算端。相应地，计算端通过所述接口接收控制端分配的动态物体的行为模拟任务；具体地，计算端通过所述接口接收动态物体的标识信息、和动态物体的行为模拟任务的类型信息。

在一些实施例中，控制端在执行分配操作时，还可以根据任务分配的情况维护一个任务分配表，分配表中包括动态物体、为动态物体分配的计算端、任务分配时间和任务分配状态。

通过上述处理，控制端能够将对至少一个动态物体的行为模拟任务分配给对应的计算端。

步骤303、接收计算端反馈的模拟结果，模拟结果中包括所模拟的动态物体的行为和/或状态。

与上述实施例相对应，控制端使用所述接口接收计算端反馈的模拟结果，也即，计算端使用所述接口向控制端反馈模拟结果。

与上述实施例相对应，控制端还根据接收计算端反馈的情况更新任务分配表。

在另一些实施例中，控制端在将行为模拟任务分配给计算端之后的一个预定时长内接收计算端反馈的模拟结果；在预定时长内未接收到计算端反馈的模拟结果的情况下，将分配给该计算端的行为模拟任务分配给另一个计算端。

步骤304、根据接收到的模拟结果，更新虚拟环境中对应的动态物体的行为和/或状态。

从而根据本申请实施例提供的方法，控制端能够将对多个动态物体的模拟任务发送给多个计算端，多个计算端根据模拟模型分别执行模拟任务，相比现有技术中在一个计算端上执行对所有动态物体的模拟，能够有效地缩短模拟运算的时间，并且对动态物体的模拟是计算端通过模型模拟实现的，相比现有技术中通过简化的模板进行模拟，能够达到高保真的模拟效果。从而能够解决现有技术无法实现对虚拟环境中的多物体进行耗时短、高保真的模拟。

图4中示出了本申请实施例提供的虚拟环境中多物体的模拟方法的处理流程，该方法应用在图1a中的计算端2中，该方法包括：

步骤401、计算端接收控制端分配的动态物体的行为模拟任务。

在一些实施例中，步骤401的处理可以包括：计算端接收来自控制端的动态物体的识别信息、和该动态物体的行为模拟任务的类型信息。

步骤402、使用预存的模型执行对动态物体的行为模拟，得到模拟结果。

在一些实施例中，步骤402的处理可以包括如下步骤：

步骤s1、计算端根据接收到的动态物体的识别信息，以及计算端当前获取的感测数据，确定所需模拟的动态物体；

例如，在动态物体的识别信息包括动态物体的状态识别信息的情况下，计算端可以根据获取到的图像数据，对动态物体进行匹配和确定。

在一些实施例中，计算端可以通过与控制端之间预先设置的接口接收控制端分配的动态物体的行为模拟任务。

步骤s2、根据接收到的行为模拟任务的类型信息，确定所需使用的对应的模型；

其中，计算端中预存的模型可以是预先根据实际驾驶数据、并通过基于学习的方法而训练学习得到的。预存的模型包括：与车辆行为模拟和/或驾驶路径模拟对应的模型，以及与行人路径规划模拟和/或行人碰撞规避模拟对应的模型。

步骤s3、使用计算端当前获取的包括动态物体的感测数据、以及确定的模型，执行对动态物体的行为模拟。

在一些实施例中，计算端可以将当前获取到的动态物体的感测数据输入到模型中，输出得到动态物体的行为或状态，也即得到行为模拟的模拟结果。

步骤403、向控制端反馈模拟结果。

在一些实施例中，计算端使用所述接口向控制端反馈模拟结果。

通过本申请实施例提供的方法，计算端接收控制端分配的动态物体的行为模拟任务，并进行相应的模拟，在多个计算端分别执行多个动态物体的行为模拟任务的情况下，相比现有技术中在一个计算端上执行对所有动态物体的模拟，能够有效地缩短模拟运算的时间，并且计算端使用模型执行对动态物体的模拟，相比现有技术中通过简化的模板进行模拟，能够达到高保真的模拟效果。从而能够解决现有技术无法实现对虚拟环境中的多物体进行耗时短、高保真的模拟。

基于相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种虚拟环境中多物体的模拟装置。

图5中示出了本申请实施例提供的虚拟环境中多物体的模拟装置的结构示意图，该装置对应于图1a中的控制端1，该装置包括一个处理器51和至少一个存储器52，至少一个存储器52中存储有至少一条机器可执行指令，处理器1执行至少一条机器可执行指令实现：

根据感测设备当前获取的感测数据，确定在虚拟环境中待模拟的至少一个动态物体，确定各动态物体的行为模拟任务；

将各动态物体的行为模拟任务分配给与各动态物体对应的计算端；

接收计算端反馈的模拟结果，模拟结果中包括所模拟的动态物体的行为和/或状态；

根据接收到的模拟结果，更新虚拟环境中对应的动态物体的行为和/或状态。

在一些实施例中，处理器51执行至少一条机器可执行指令实现确定在虚拟环境中待模拟的至少一个动态物体，包括：将出现在一个指定物体的预定范围内的多个动态物体的全部或部分动态物体确定为待模拟的至少一个动态物体。

在一些实施例中，处理器51执行至少一条机器可执行指令实现确定各动态物体的行为模拟任务，包括：根据待模拟的至少一个动态物体与指定物体的空间关系、和/或至少一个动态物体之间的空间关系，确定各动态物体的行为模拟任务；其中，空间关系包括位置和/或距离关系。

在一些实施例中，处理器51执行至少一条机器可执行指令实现将各动态物体的行为模拟任务分配给与各动态物体对应的计算端，包括：根据各计算端的计算能力和各个动态物体的行为模拟任务所需的计算资源，将一个动态物体的行为模拟任务分配给对应的一个计算端；或者，根据各个动态物体的行为模拟任务的类型与各计算端执行的行为模拟任务的类型，将一个动态物体的行为模拟任务分配给对应的一个计算端。

在一些实施例中，处理器51执行至少一条机器可执行指令实现将各动态物体的行为模拟任务分配给与各动态物体对应的计算端，包括：将各动态物体的识别信息、和各动态物体的行为模拟任务的类型信息发送给与各动态物体对应的计算端；其中，动态物体的识别信息包括动态物体的状态识别信息和/或身份识别信息。

在一些实施例中，处理器51执行至少一条机器可执行指令实现将各动态物体的行为模拟任务分配给与各动态物体对应的计算端，包括：通过与计算端之间预先设置的接口，将各动态物体的行为模拟任务分配给与各动态物体对应的计算端；处理器执行至少一条机器可执行指令实现接收计算端反馈的模拟结果，包括：控制端使用所述接口接收计算端反馈的模拟结果。

在一些实施例中，处理器51执行至少一条机器可执行指令实现接收计算端反馈的模拟结果，包括：控制端在将行为模拟任务分配给计算端之后的一个预定时长内接收计算端反馈的模拟结果；在预定时长内未接收到计算端反馈的模拟结果的情况下，将分配给该计算端的行为模拟任务分配给另一个计算端。

根据图5所示的装置，能够将对多个动态物体的模拟任务发送给多个计算端，多个计算端根据模拟模型分别执行模拟任务，相比现有技术中在一个计算端上执行对所有动态物体的模拟，能够有效地缩短模拟运算的时间，并且对动态物体的模拟是计算端通过模型模拟实现的，相比现有技术中通过简化的模板进行模拟，能够达到高保真的模拟效果。从而能够解决现有技术无法实现对虚拟环境中的多物体进行耗时短、高保真的模拟。

根据相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种虚拟环境中多物体的模拟装置。

图6中示出了本申请实施例提供的一种虚拟环境中多物体的模拟装置，该装置对应于图1a中的控制端1，该装置包括：

确定模块601，用于根据感测设备当前获取的感测数据，确定在虚拟环境中待模拟的至少一个动态物体，确定各动态物体的行为模拟任务；

分配模块602，用于将各动态物体的行为模拟任务分配给与各动态物体对应的计算端；接收计算端反馈的模拟结果，模拟结果中包括所模拟的动态物体的行为和/或状态；

更新模块603，用于根据接收到的模拟结果，更新虚拟环境中对应的动态物体的行为和/或状态。

在一些实施例中，确定模块601确定在虚拟环境中待模拟的至少一个动态物体，包括：将出现在一个指定物体的预定范围内的多个动态物体的全部或部分动态物体确定为待模拟的至少一个动态物体。

在一些实施例中，确定模块601确定各动态物体的行为模拟任务，包括：根据待模拟的至少一个动态物体与指定物体的空间关系、和/或至少一个动态物体之间的空间关系，确定各动态物体的行为模拟任务；其中，空间关系包括位置和/或距离关系。

在一些实施例中，分配模块602将各动态物体的行为模拟任务分配给与各动态物体对应的计算端，包括：根据各计算端的计算能力和各个动态物体的行为模拟任务所需的计算资源，将一个动态物体的行为模拟任务分配给对应的一个计算端；或者，根据各个动态物体的行为模拟任务的类型与各计算端执行的行为模拟任务的类型，将一个动态物体的行为模拟任务分配给对应的一个计算端。

在一些实施例中，分配模块602将各动态物体的行为模拟任务分配给与各动态物体对应的计算端，包括：将各动态物体的识别信息、和各动态物体的行为模拟任务的类型信息发送给与各动态物体对应的计算端；其中，动态物体的识别信息包括动态物体的状态识别信息和/或身份识别信息。

在一些实施例中，分配模块502将各动态物体的行为模拟任务分配给与各动态物体对应的计算端，包括：通过与计算端之间预先设置的接口，将各动态物体的行为模拟任务分配给与各动态物体对应的计算端；分配模块接收计算端反馈的模拟结果，包括：使用所述接口接收计算端反馈的模拟结果。

在一些实施例中，分配模块602还用于：根据任务分配的情况维护任务分配表，分配表中包括动态物体、为动态物体分配的计算端、任务分配时间和任务分配状态；根据接收计算端反馈的情况更新任务分配表。

在一些实施例中，分配模块602接收计算端反馈的模拟结果，包括：在将行为模拟任务分配给计算端之后的一个预定时长内接收计算端反馈的模拟结果；在预定时长内未接收到计算端反馈的模拟结果的情况下，将分配给该计算端的行为模拟任务分配给另一个计算端。

根据图6所示的装置，能够将对多个动态物体的模拟任务发送给多个计算端，多个计算端根据模拟模型分别执行模拟任务，相比现有技术中在一个计算端上执行对所有动态物体的模拟，能够有效地缩短模拟运算的时间，并且对动态物体的模拟是计算端通过模型模拟实现的，相比现有技术中通过简化的模板进行模拟，能够达到高保真的模拟效果。从而能够解决现有技术无法实现对虚拟环境中的多物体进行耗时短、高保真的模拟。

根据相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种虚拟环境中多物体的模拟装置。

图7示出了本申请实施例提供的一种虚拟环境中多物体的模拟装置，该装置对应于图1a中的计算端2，该装置包括：一个处理器71和至少一个存储器72，至少一个存储器72中存储有至少一条机器可执行指令，处理器71执行至少一条机器可执行指令实现：

接收控制端分配的动态物体的行为模拟任务；

使用预存的模型执行对动态物体的行为模拟，得到模拟结果；

向控制端反馈模拟结果。

在一些实施例中，处理器71执行至少一条机器可执行指令实现接收控制端分配的动态物体的行为模拟任务，包括：接收来自控制端的动态物体的识别信息、和该动态物体的行为模拟任务的类型信息。

在一些实施例中，处理器71执行至少一条机器可执行指令实现使用模型执行对动态物体的行为模拟，包括：根据接收到的动态物体的识别信息，以及计算端当前获取的感测数据，确定所需模拟的动态物体；根据接收到的行为模拟任务的类型信息，确定所需使用的对应的模型；使用计算端当前获取的包括动态物体的感测数据、以及确定的模型，执行对动态物体的行为模拟。

在一些实施例中，处理器71执行至少一条机器可执行指令实现接收控制端分配的动态物体的行为模拟任务，包括：通过与控制端之间预先设置的接口接收控制端分配的动态物体的行为模拟任务；处理器71执行至少一条机器可执行指令实现向控制端反馈模拟结果，包括：使用所述接口向控制端反馈模拟结果。

通过图7所示的装置，计算端接收控制端分配的动态物体的行为模拟任务，并进行相应的模拟，在多个计算端分别执行多个动态物体的行为模拟任务的情况下，相比现有技术中在一个计算端上执行对所有动态物体的模拟，能够有效地缩短模拟运算的时间，并且计算端使用模型执行对动态物体的模拟，相比现有技术中通过简化的模板进行模拟，能够达到高保真的模拟效果。从而能够解决现有技术无法实现对虚拟环境中的多物体进行耗时短、高保真的模拟。

根据相同的发明构思，本申请实施例还提供了一种虚拟环境中多物体的模拟装置。

图8示出了本申请实施例提供的一种虚拟环境中多物体的模拟装置，该装置对应于图1a中的计算端2，该装置包括：

接收模块801，用于接收控制端分配的动态物体的行为模拟任务；

模拟模块802，用于使用预存的模型执行对动态物体的行为模拟，得到模拟结果；

反馈模块803，用于向控制端反馈模拟结果。

在一些实施例中，接收模块801接收控制端分配的动态物体的行为模拟任务，包括：接收来自控制端的动态物体的识别信息、和该动态物体的行为模拟任务的类型信息。

在一些实施例中，模拟模块802使用模型执行对动态物体的行为模拟，包括：根据接收到的动态物体的识别信息，以及所述装置当前获取的感测数据，确定所需模拟的动态物体；根据接收到的行为模拟任务的类型信息，确定所需使用的对应的模型；使用装置当前获取的包括动态物体的感测数据、以及确定的模型，执行对动态物体的行为模拟。

在一些实施例中，接收模块801接收控制端分配的动态物体的行为模拟任务，包括：通过与控制端之间预先设置的接口接收控制端分配的动态物体的行为模拟任务；反馈模块803向控制端反馈模拟结果，包括：使用所述接口向控制端反馈模拟结果。

通过图8所示的装置，计算端接收控制端分配的动态物体的行为模拟任务，并进行相应的模拟，在多个计算端分别执行多个动态物体的行为模拟任务的情况下，相比现有技术中在一个计算端上执行对所有动态物体的模拟，能够有效地缩短模拟运算的时间，并且计算端使用模型执行对动态物体的模拟，相比现有技术中通过简化的模板进行模拟，能够达到高保真的模拟效果。从而能够解决现有技术无法实现对虚拟环境中的多物体进行耗时短、高保真的模拟。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。