自动驾驶算法的测试方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明实施例涉及测试技术领域，具体涉及一种自动驾驶算法的测试方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.自动驾驶系统的计算机仿真是自动驾驶车辆测试和试验的基础关键技术，也是未来行业定义自动驾驶车辆相关开发与准入技术标准的基础工具。
3.自动驾驶仿真测试，是指通过计算机仿真技术，建立现实静态环境与动态交通场景的数学模型，让自动驾驶车辆与算法在虚拟交通场景中进行驾驶测试。在研发过程中，自动驾驶算法会不断地进行迭代升级，依赖自动驾驶系统的计算机仿真可以实现对自动驾驶算法的测试和验证，但同时也会导致对其进行测试成为了一个耗费大量人力和时间的工作。相关技术中，对于自动驾驶算法的仿真测试往往需要测试人员手动通过人工的方式实现基于云仿真平台对自动驾驶算法的测试，人工工作量大、效率低、成本高。


技术实现要素：

4.鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明实施例提供一种自动驾驶算法的测试方法、装置、设备及存储介质，以解决上述技术问题。
5.本发明实施例提供的自动驾驶算法的测试方法，所述方法包括：
6.获取待测试自动驾驶算法；
7.对所述待测试自动驾驶算法的源代码进行编译，得到编译产物，并构建得到待测试算法镜像；
8.将所述待测试算法镜像推送至云仿真平台；
9.基于所述待测试自动驾驶算法的算法特征标识和特征标识-场景组映射关系确定所述待测试自动驾驶算法构建的所述待测试算法镜像对应的目标场景组；
10.通过所述云仿真平台基于所述待测试算法镜像和所述目标场景组执行仿真任务，得到仿真结果，以对所述待测试自动驾驶算法进行测试。
11.于本发明一实施例中，将所述待测试算法镜像推送至云仿真平台之前，所述方法包括：
12.获取算法镜像上传指令，所述算法镜像上传指令包括平台镜像仓库访问账户信息和平台镜像仓库访问通行信息；
13.通过所述平台镜像仓库访问账户信息和所述平台镜像仓库访问通行信息登录所述云仿真平台的平台镜像仓库；
14.若登录成功，将所述待测试算法镜像推送至云仿真平台的所述平台镜像仓库。
15.于本发明一实施例中，通过所述平台镜像仓库访问账户信息和所述平台镜像仓库访问通行信息登录所述云仿真平台的平台镜像仓库之前，所述方法包括：
16.在所述平台镜像仓库中创建平台算法镜像，以及所述平台算法镜像的平台镜像标
识；
17.基于所述平台镜像标识、平台镜像仓库访问账户信息和平台镜像仓库访问通行信息生成所述算法镜像上传指令。
18.于本发明一实施例中，若登录成功，将所述待测试算法镜像推送至云仿真平台的所述平台镜像仓库之前，所述方法包括：
19.将所述待测试算法镜像与所述平台镜像标识进行关联；
20.若登录成功，将关联后的所述待测试算法镜像推送至云仿真平台的所述平台镜像仓库，以通过所述待测试算法镜像更新所述平台算法镜像。
21.于本发明一实施例中，构建得到待测试算法镜像之后，所述方法还包括：
22.将所述待测试算法镜像存储于临时镜像仓库，以供将所述待测试算法镜像从所述临时镜像仓库中拉取，并推送至所述云仿真平台。
23.于本发明一实施例中，基于所述待测试自动驾驶算法的算法特征标识和特征标识-场景组映射关系确定所述待测试自动驾驶算法构建的所述待测试算法镜像对应的目标场景组包括：
24.获取多个待测试自动驾驶算法的测试场景；
25.基于各所述待测试自动驾驶算法的测试场景配置所述待测试自动驾驶算法的算法特征标识；
26.在所述云仿真平台中将各所述待测试自动驾驶算法的测试场景分别创建为场景组；
27.基于所述算法特征标识、所述待测试自动驾驶算法的测试场景所对应的所述场景组之间的对应关系建立所述特征标识-场景组映射关系；
28.基于所述待测试自动驾驶算法的算法特征标识和特征标识-场景组映射关系确定至少一个所述场景组作为所述目标场景组。
29.于本发明一实施例中，通过所述云仿真平台基于所述待测试算法镜像和所述目标场景组执行仿真任务，得到仿真结果之后，所述方法还包括：
30.根据所述仿真结果生成评测报告，并展示所述评测报告。
31.本发明实施例还提供了一种自动驾驶算法的测试装置，所述装置包括：
32.获取模块，用于获取待测试自动驾驶算法；
33.编译流水线，用于对所述待测试自动驾驶算法的源代码进行编译，得到编译产物；
34.算法镜像流水线，用于基于所述编译产物构建得到待测试算法镜像；
35.推送镜像流水线，用于将所述待测试算法镜像推送至云仿真平台；
36.云仿真平台，用于基于所述待测试算法镜像和目标场景组执行仿真任务，得到仿真结果，以对所述待测试自动驾驶算法进行测试，其中，所述目标场景组的确定方式包括基于所述待测试自动驾驶算法的算法特征标识和特征标识-场景组映射关系确定所述待测试自动驾驶算法构建的所述待测试算法镜像对应的目标场景组。
37.本发明实施例提供的一种电子设备，所述电子设备包括：
38.一个或多个处理器；
39.存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现上述任一项实施例所述的自动驾驶算法的测试方
法。
40.本发明实施例提供的一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，当所述计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行上述任一项实施例所述的自动驾驶算法的测试方法。
41.本发明实施例的有益效果：本发明实施例中的自动驾驶算法的测试方法、装置、设备及存储介质，该方法通过获取待测试自动驾驶算法，对待测试自动驾驶算法的源代码进行编译，得到编译产物，并构建得到待测试算法镜像，将待测试算法镜像推送至云仿真平台，基于待测试自动驾驶算法的算法特征标识和特征标识-场景组映射关系确定待测试自动驾驶算法构建的待测试算法镜像对应的目标场景组，通过云仿真平台基于待测试算法镜像和目标场景组执行仿真任务，得到仿真结果，以对待测试自动驾驶算法进行测试，将算法编译过程、镜像构建过程以及进行推送过程连通，并将上述过程与云仿真平台进行打通，使得对自动驾驶算法的功能验证可以通过本实施例提供的测试方式实现。从而实现了在自动驾驶算法更新后自动、高效地在云仿真平台上进行仿真的功能，减轻了测试或者开发人员验证自动驾驶算法功能的工作量，提升了工作效率，降低了成本。
42.应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本技术。
附图说明
43.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术者来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。在附图中：
44.图1是本技术的一示例性实施例示出的自动驾驶算法的测试方法的流程示意图；
45.图2是本技术的一示例性实施例示出的待测试算法镜像的推送过程的流程图；
46.图3是本技术的一示例性实施例示出的自动驾驶算法的测试装置的框图；
47.图4是本技术的另一示例性实施例示出的自动驾驶算法的测试装置的框图；
48.图5示出了适于用来实现本技术实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。
具体实施方式
49.以下将参照附图和优选实施例来说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书中所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。应当理解，优选实施例仅为了说明本发明，而不是为了限制本发明的保护范围。
50.需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，遂图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
51.在下文描述中，探讨了大量细节，以提供对本发明实施例的更透彻的解释，然而，
对本领域技术人员来说，可以在没有这些具体细节的情况下实施本发明的实施例是显而易见的，在其他实施例中，以方框图的形式而不是以细节的形式来示出公知的结构和设备，以避免使本发明的实施例难以理解。
52.自动驾驶系统的计算机仿真是自动驾驶车辆测试和试验的基础关键技术，也是未来行业定义自动驾驶车辆相关开发与准入技术标准的基础工具。
53.自动驾驶仿真测试，是指通过计算机仿真技术，建立现实静态环境与动态交通场景的数学模型，让自动驾驶车辆与算法在虚拟交通场景中进行驾驶测试。在研发过程中，自动驾驶算法会不断地进行迭代升级，依赖自动驾驶系统的计算机仿真可以实现对自动驾驶算法的测试和验证，但同时也会导致对其进行测试成为了一个耗费大量人力和时间的工作。相关技术中，对于自动驾驶算法的仿真测试往往需要测试人员手动通过人工的方式实现基于云仿真平台对自动驾驶算法的测试，人工工作量大、效率低、成本高。
54.对于自动驾驶算法的测试可以分为两类，一类是对于代码能否运行的测试，另一类是对于算法功能是否正常的测试。在传统的持续集成中，关注的是主要代码能否运行，而对于功能是否正常则需要测试人员手动验证或者使用一些自动验证的工具进行验证。但对于自动驾驶算法来说，测试人员手动验证功能需要在实车上进行，消耗时间长而且不够安全；测试人员使用仿真工具进行验证则需要耗费大量的时间将自动驾驶算法进行适配并且上传到云仿真平台选择对应的场景进行仿真。
55.为解决上述问题，本技术的实施例分别提出一种自动驾驶算法的测试方法、一种自动驾驶算法的测试装置、一种电子设备、一种计算机可读存储介质以及一种计算机程序产品，以下将对这些实施例进行详细描述。
56.本实施例提供的测试方法通过持续集成工具与云仿真平台进行打通，使得对自动驾驶算法的功能验证可以通过持续集成工具来触发。从而实现了在自动驾驶算法更新后自动、高效地在云仿真平台上进行仿真的功能，减轻了测试或者开发人员验证自动驾驶算法功能的工作量。
57.请参阅图1，图1是本技术的一示例性实施例示出的自动驾驶算法的测试方法的流程图。如图1所示，在一示例性的实施例中，该自动驾驶算法的测试方法至少包括步骤s101至步骤s104，详细介绍如下：
58.步骤s101，获取待测试自动驾驶算法。
59.在一实施例中，待测试自动驾驶算法存储于代码仓库中，当监测到代码仓库中存在新增的待测试自动驾驶算法，即触发获取待测试自动驾驶算法的步骤。这样可以一旦发生待测试自动驾驶算法发生更新或新增时，即对其进行测试，不需要人工手动操作，方便快捷。其中监测到代码仓库中是否存在新增的待测试自动驾驶算法，可以通过比对代码仓库中第一时刻和第二时刻的待测试自动驾驶算法来确定，也可以通过监测代码仓库的写操作日志，一旦日志更新，则基于该日志确定更新或新增的待测试自动驾驶算法，并对其进行测试。
60.其中，待测试自动驾驶算法的数量可以是一个或多个，在此不做限定。待测试自动驾驶算法可以包括一个或多个模块，如预测模块、决策模块、规控模块等。待测试自动驾驶算法的创建方式可以采用本领域技术人员所知晓的方式实现，在此不做限定。
61.待测试自动驾驶算法可能存在不断的迭代升级，此时对于每一次升级后的待测试
自动驾驶算法均可以采用本实施例所提供的方法进行测试。
62.在一实施例中，获取待测试自动驾驶算法的步骤可以通过存储待测试自动驾驶算法的代码仓库发生修改后，自动将发生修改的待测试自动驾驶算法作为被获取的待测试自动驾驶算法。也即，基于代码仓库中的待测试自动驾驶算法发生了更新，触发获取待测试自动驾驶算法的步骤。这样可以对新增加或者新修订的待检测自动驾驶算法进行全面、及时、自动的进行测试，节约了人力筛选并执行的过程。
63.步骤s102，对待测试自动驾驶算法的源代码进行编译，得到编译产物，并构建得到待测试算法镜像。
64.在一实施例中，步骤s102的一种示例性的实现方式可以通过搭建自动驾驶算法源代码编译、测试的流水线(编译流水线)。通过持续集成工具搭建编译流水线，实现对待测试自动驾驶算法从源码编译得出相应产物的功能，流水线执行前还需要构建编译时的环境。
65.在一实施例中，构建得到待测试算法镜像之后，方法还包括：
66.将待测试算法镜像存储于临时镜像仓库，以供将待测试算法镜像从临时镜像仓库中拉取，并推送至云仿真平台。
67.在一实施例中，步骤s102的一种示例性的实现方式包括：
68.拉取ubuntu18.04作为基础镜像，此处仅作为一个示例，基础镜像还可以是本领域技术人员所知晓的其他镜像；
69.在镜像内安装编译算法源码所需的各种依赖库；
70.拉取各代码仓库的代码；
71.在容器内执行各模块的编译脚本或者编译指令，生成对应的产物和单元测试模块；
72.执行单元测试模块并收集执行结果；
73.将编译好的产物上传到产物存储平台。
74.单元测试模块用于对产物进行检测，当执行结果为预设结果，说明产物为合格产物，可以将该编译好的产物上传到产物存储平台。
75.通过上述方式可以不拘泥于是否对自动驾驶算法进行测试，预先对该自动驾驶算法的源代码进行编译，并通过单元测试模块进行检测，将编译好的产物上传到产物存储平台，当需要该产物时直接从产物存储平台中获取，更为便捷、快速。
76.在一实施例中，基于算法产物构建得到待测试算法镜像的方式可以是通过预先搭建的算法镜像流水线实现，通过持续集成工具搭建流水线，实现从算法编译产物按照特定的目录结构构建为可以通过一句命令启动的算法镜像。一种示例性的该算法镜像构建流水线搭建步骤如下：
77.拉取ubuntu18.04作为基础镜像，此处仅作为一个示例，基础镜像还可以是本领域技术人员所知晓的其他镜像；
78.拉取上述实施例中的编译产物，依据实车或者仿真环境手动集成的步骤，将这些产物组织起来，可以是将算法产物按照一定的目录、格式、配置文件的方式将算法产物进行存储，得到多个文件。
79.编写算法启动脚本，同时修改各个文件的可执行权限。
80.通过dockerfile构建镜像(算法镜像)，构建完成后将镜像上传到临时的临时镜像
仓库中。
81.通过上述方式能够实现自动化的将编译产物转化为待测试算法镜像。
82.步骤s103，将待测试算法镜像推送至云仿真平台。
83.其中，可以通过预先构建推送流水线，将待测试算法镜像推送至云仿真平台，这样能够实现持续性的，自动的将待测试算法镜像推送至云仿真平台。
84.在一实施例中，将待测试算法镜像推送至云仿真平台之前，该方法包括：
85.获取算法镜像上传指令，算法镜像上传指令包括平台镜像仓库访问账户信息和平台镜像仓库访问通行信息；
86.通过平台镜像仓库访问账户信息和平台镜像仓库访问通行信息登录云仿真平台的平台镜像仓库；
87.若登录成功，将待测试算法镜像推送至云仿真平台的平台镜像仓库。
88.其中，平台镜像仓库访问账户信息可以为访问云仿真平台的临时用户名，平台镜像仓库访问通行信息可以为该临时用户名对应的临时密码，通过该临时用户名和临时密码的校验，可以证明当前执行步骤的用户是否具有访问云仿真平台内平台镜像仓库的权限。
89.在一实施例中，通过平台镜像仓库访问账户信息和平台镜像仓库访问通行信息登录云仿真平台的平台镜像仓库之前，该方法包括：
90.在平台镜像仓库中创建平台算法镜像，以及平台算法镜像的平台镜像标识；
91.基于平台镜像标识、平台镜像仓库访问账户信息和平台镜像仓库访问通行信息生成算法镜像上传指令。
92.在一实施例中，若登录成功，将待测试算法镜像推送至云仿真平台的平台镜像仓库之前，该方法包括：
93.将待测试算法镜像与平台镜像标识进行关联；
94.若登录成功，将关联后的待测试算法镜像推送至云仿真平台的平台镜像仓库，以通过待测试算法镜像更新平台算法镜像。
95.在一实施例中，对于待测试算法镜像的推送可以是基于预先构建的推送自动驾驶算法镜像到云仿真平台上的推送镜像流水线实现。由于云仿真平台是单独维护算法镜像的，因此需要按照云仿真平台的要求，推送待测试算法镜像。参见图2，图2是本技术的一示例性实施例示出的待测试算法镜像的推送过程的流程图，如图2所示，一种示例性的方式如下：
96.推送镜像流水线(推送镜像流水线)开始后，通过云仿真平台的api(application programming interface，应用程序编程接口)创建新的平台算法以及平台算法镜像，此处的平台算法以及平台算法镜像为空信息，待后续拉取到待测试算法镜像后，将以待测试算法镜像对平台算法镜像进行更新，也即将待测试算法镜像作为平台算法镜像。
97.从临时镜像仓库拉取算法镜像(待测试算法镜像)，如上述实施例提到的待测试算法镜像是存储于临时镜像仓库中的，不需要等待算法镜像上传指令就会对待测试自动驾驶算法的源代码进行编译得到编译产物，并基于编译产物构建得到待测试算法镜像，将该待测试算法镜像存储于临时镜像仓库中，等待被拉取。
98.调用云仿真平台api获取标签、临时用户名和密码。例如，通过api获取上传镜像所需的指令(算法镜像上传指令)，包含云仿真平台里算法的标签(平台镜像标识)、云仿真平
台内平台镜像仓库的临时用户名(平台镜像仓库访问账户信息)和密码(平台镜像仓库访问通行信息)。其中，临时用户名和密码用于确定当前用户是否具有访问云仿真平台内的平台镜像仓库的访问权限。
99.若api调用失败，则记录错误信息。
100.若api调用成功，从临时镜像仓库里拉取构建好的待测试算法镜像，将该镜像的标签打成云仿真平台内的标签(也即将待测试算法镜像与平台镜像标识进行关联)。
101.通过临时的用户名和密码登录到云仿真平台的镜像仓库，若登录失败，则记录错误信息。
102.若登录成功，将待测试算法镜像推送到云仿真平台的算法镜像仓库(平台镜像仓库)，并判断是否推送成功，若推送失败，则记录错误信息。若推送成功，则结束该推送镜像流水线。
103.步骤s104，基于待测试自动驾驶算法的算法特征标识和特征标识-场景组映射关系确定待测试自动驾驶算法构建的待测试算法镜像对应的目标场景组。
104.在一实施例中，基于待测试自动驾驶算法的算法特征标识和特征标识-场景组映射关系确定待测试自动驾驶算法构建的待测试算法镜像对应的目标场景组包括：
105.获取多个待测试自动驾驶算法的测试场景；
106.基于各待测试自动驾驶算法的测试场景配置待测试自动驾驶算法的算法特征标识；
107.在云仿真平台中将各待测试自动驾驶算法的测试场景分别创建为场景组；
108.基于算法特征标识、待测试自动驾驶算法的测试场景所对应的场景组之间的对应关系建立特征标识-场景组映射关系；
109.基于待测试自动驾驶算法的算法特征标识和特征标识-场景组映射关系确定至少一个场景组作为目标场景组。
110.通过预先设定不同的自动驾驶算法模块对应的仿真场景组合。由于自动驾驶算法一般是由多个模块共同组成，例如：预测模块、决策模块、规控模块等等。每个模块进行验证时需要使用的场景是各不相同的，因此需要在云仿真平台里创建对应的场景组，并且把相关的场景关联到场景组。
111.在一实施例中，在步骤s105之前，该方法还包括：
112.搭建云仿真平台。云仿真平台需要包含至少以下的功能：支持上传待测试算法镜像，支持通过算法镜像的方式运行仿真任务，支持上传仿真场景，支持仿真场景组的管理，支持在仿真任务完成后输出评测报告，支持通过api接口调用仿真任务。
113.步骤s105，通过云仿真平台基于待测试算法镜像和目标场景组执行仿真任务，得到仿真结果，以对待测试自动驾驶算法进行测试。
114.以算法特征标识为待测试算法镜像名称为例，例如，通过api调用云仿真平台接口。解析待测试算法镜像的待测试算法镜像名称可以得到变更的算法模块的名称，从而找到对应的场景组。通过api传入对应场景组的id和算法镜像的id，执行仿真任务。
115.在一实施例中，通过云仿真平台基于待测试算法镜像和目标场景组执行仿真任务，得到仿真结果之后，该方法还包括：
116.根据仿真结果生成评测报告，并展示评测报告。
117.其中，云仿真平台在仿真任务完成以后生成评测报告，同时可以调用api获取该评测报告并在流水线中进行展示。
118.评测报告的生成方式可以采用相关技术的手段实现，在此不做限定。
119.上述实施例提供的自动驾驶算法的测试方法，通过搭建云仿真平台，该云仿真平台支持通过算法镜像进行仿真，并且暴露开发接口。设定不同的自动驾驶算法模块对应的仿真场景组合。搭建自动驾驶算法源代码编译、测试的流水线，以自动化的对待测试自动驾驶算法的源代码进行编译，得到编译产物并进行编译产物的合法性检验。搭建使用自动驾驶算法代码编译后的产物构建算法镜像的流水线，以基于编译产物构建待测试算法镜像。搭建推送自动驾驶算法镜像到云仿真平台上的流水线，以将待测试算法镜像推送至云仿真平台。通过api调用云仿真平台接口，使用对应的场景运行自动驾驶算法，也即确定该待测试自动驾驶算法对应的场景组，以该场景组对待测试自动驾驶算法进行测试，云仿真平台运行仿真，并输出评测报告。将持续集成工具(算法编译过程、镜像构建过程以及进行推送过程进行联通)与云仿真平台进行打通，使得对自动驾驶算法的功能验证可以通过持续集成工具来触发。从而实现了在自动驾驶算法更新后自动、高效地在云仿真平台上进行仿真的功能，减轻了测试或者开发人员验证自动驾驶算法功能的工作量。
120.上述实施例提供的自动驾驶算法的测试方法，通过获取待测试自动驾驶算法，对待测试自动驾驶算法的源代码进行编译，得到编译产物，并构建得到待测试算法镜像，将待测试算法镜像推送至云仿真平台，基于待测试自动驾驶算法的算法特征标识和特征标识-场景组映射关系确定待测试自动驾驶算法构建的待测试算法镜像对应的目标场景组，通过云仿真平台基于待测试算法镜像和目标场景组执行仿真任务，得到仿真结果，以对待测试自动驾驶算法进行测试，将算法编译过程、镜像构建过程以及进行推送过程连通，并将上述过程与云仿真平台进行打通，使得对自动驾驶算法的功能验证可以通过本实施例提供的测试方式实现。从而实现了在自动驾驶算法更新后自动、高效地在云仿真平台上进行仿真的功能，减轻了测试或者开发人员验证自动驾驶算法功能的工作量，提升了工作效率，降低了成本。
121.图3是本技术的一示例性实施例示出的自动驾驶算法的测试装置的框图。如图3所示，该示例性的自动驾驶算法的测试装置300包括：
122.获取模块301，用于获取待测试自动驾驶算法；
123.编译流水线302，用于对所述待测试自动驾驶算法的源代码进行编译，得到编译产物；
124.算法镜像流水线303，用于基于所述编译产物构建得到待测试算法镜像；
125.推送镜像流水线304，用于将所述待测试算法镜像推送至云仿真平台；
126.云仿真平台305，用于基于所述待测试算法镜像和目标场景组执行仿真任务，得到仿真结果，以对所述待测试自动驾驶算法进行测试，其中，所述目标场景组的确定方式包括基于所述待测试自动驾驶算法的算法特征标识和特征标识-场景组映射关系确定所述待测试自动驾驶算法构建的所述待测试算法镜像对应的目标场景组。
127.在一实施例中，参见图4，图4是本技术的另一示例性实施例示出的自动驾驶算法的测试装置的框图。该自动驾驶算法的测试装置还包括代码仓库，通过获取模块从代码仓库中获取待测试自动驾驶算法。获取模块在图中省略未示出。整个架构分为三部分：代码仓
库、持续集成工具(编译流水线、算法镜像流水线和推送镜像流水线)、云仿真平台。在持续集成工具里，通过搭建多个流水线来实现编译、测试、构建镜像、推送镜像等功能。云仿真平台提供api接口供流水线进行调用。
128.需要说明的是，上述实施例所提供的自动驾驶算法的测试装置与上述实施例图2所提供的自动驾驶算法的测试方法属于同一构思，其中各个模块和单元执行操作的具体方式已经在方法实施例中进行了详细描述，此处不再赘述。上述实施例所提供的自动驾驶算法的测试装置在实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能模块，以完成以上描述的全部或者部分功能，本处也不对此进行限制。
129.本技术的实施例还提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述电子设备实现上述各个实施例中提供的自动驾驶算法的测试方法。
130.图5示出了适于用来实现本技术实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。需要说明的是，图5示出的电子设备的计算机系统1100仅是一个示例，不应对本技术实施例的功能和使用范围带来任何限制。
131.如图5所示，计算机系统1100包括中央处理单元(central processing unit，cpu)1101，其可以根据存储在只读存储器(read-only memory，rom)1102中的程序或者从储存部分1108加载到随机访问存储器(random access memory，ram)1103中的程序而执行各种适当的动作和处理，例如执行上述实施例中所述的方法。在ram1103中，还存储有系统操作所需的各种程序和数据。cpu 1101、rom 1102以及ram1103通过总线1104彼此相连。输入/输出(input/output，i/o)接口1105也连接至总线1104。
132.以下部件连接至i/o接口1105：包括键盘、鼠标等的输入部分1106；包括诸如阴极射线管(cathode ray tube，crt)、液晶显示器(liquid crystal display，lcd)等以及扬声器等的输出部分1107；包括硬盘等的储存部分1108；以及包括诸如lan(local area network，局域网)卡、调制解调器等的网络接口卡的通信部分1109。通信部分1109经由诸如因特网的网络执行通信处理。驱动器1110也根据需要连接至i/o接口1105。可拆卸介质1111，诸如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等，根据需要安装在驱动器1110上，以便于从其上读出的计算机程序根据需要被安装入储存部分1108。
133.特别地，根据本技术的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本技术的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的计算机程序。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信部分1109从网络上被下载和安装，和/或从可拆卸介质1111被安装。在该计算机程序被中央处理单元(cpu)1101执行时，执行本技术的系统中限定的各种功能。
134.需要说明的是，本技术实施例所示的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器
(erasable programmable read only memory，eprom)、闪存、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(compact disc read-only memory，cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本技术中，计算机可读的信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的计算机程序。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的计算机程序可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、有线等等，或者上述的任意合适的组合。
135.附图中的流程图和框图，图示了按照本技术各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。其中，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，上述模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图或流程图中的每个方框、以及框图或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
136.描述于本技术实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现，所描述的单元也可以设置在处理器中。其中，这些单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定。
137.本技术的另一方面还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被计算机的处理器执行时，使计算机执行如前所述的自动驾驶算法的测试方法。该计算机可读存储介质可以是上述实施例中描述的电子设备中所包含的，也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。
138.本技术的另一方面还提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述各个实施例中提供的自动驾驶算法的测试方法。
139.上述实施例仅示例性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，但凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。