车辆流的模拟处理方法、装置、设备和存储介质与流程

本申请涉及仿真技术领域，尤其涉及一种车辆流的模拟处理方法、装置、设备和存储介质。

背景技术：

随着自动驾驶的产生和发展，自动驾驶车辆开始得到应用和研究。自动驾驶车辆可以便于用户的出行，节约用户的时间。

现有技术中，自动驾驶车辆在真实道路上行驶的时候，会出现各种实际驾驶情况，为了保证安全行驶，需要不断的验证、分析自动驾驶车辆的驾驶性能和安全性。可以在真实道路上使得自动驾驶车辆进行行驶，进而完成对自动驾驶车辆的测试。

然而现有技术中，在真实道路上完成自动驾驶车辆的测试，需要基于真实道路上形成的车辆流(多个车辆的行驶，构成车辆流)进行，因而，基于现有技术进行自动驾驶测试较为繁琐，而且，需要耗费大量的人力和物力，成本较高。

技术实现要素：

本申请提供一种车辆流的模拟处理方法、装置、设备和存储介质，能够实现车辆流的模拟，基于模拟的车辆流便于进行自动驾驶测试，减少了人力和物力的耗费，降低了成本。

第一方面，本申请提供一种车辆流的模拟处理方法，包括：

获取仿真系统中所配置的当前虚拟自动驾驶车辆的位置信息；

根据所述当前虚拟自动驾驶车辆的位置信息，为所述当前虚拟自动驾驶车辆配置其他虚拟自动驾驶车辆，以得到车辆流，所述车辆流中包括行驶中的所述当前虚拟自动驾驶车辆和行驶中的所述其他虚拟自动驾驶车辆；

获取并处理所述车辆流的行驶信息，得到分析结果。

进一步地，根据所述当前虚拟自动驾驶车辆的位置信息，为所述当前虚拟自动驾驶车辆配置其他虚拟自动驾驶车辆，以得到车辆流，包括：

根据所述当前虚拟自动驾驶车辆的位置信息，在距离所述当前虚拟自动驾驶车辆的第一预设范围内配置每一个所述其他虚拟自动驾驶车辆的起始位置，并在距离所述当前虚拟自动驾驶车辆的第二预设范围内配置每一个所述其他虚拟自动驾驶车辆的终点位置；

在每一个所述起始位置上创建每一个所述其他虚拟自动驾驶车辆；

根据每一个所述其他虚拟自动驾驶车辆的起始位置和终点位置，确定每一个所述其他虚拟自动驾驶车辆的可行路线，以使所述其他虚拟自动驾驶车辆在所述仿真系统中根据所述可行路线进行行驶，以得到所述车辆流。

进一步地，每一个所述其他虚拟自动驾驶车辆的起始位置，为所述第一预设范围内的一个随机位置点；每一个所述其他虚拟自动驾驶车辆的终点位置，为所述第二预设范围内的一个随机位置点。

进一步地，根据所述当前虚拟自动驾驶车辆的位置信息，在距离所述当前虚拟自动驾驶车辆的第一预设范围内配置每一个所述其他虚拟自动驾驶车辆的起始位置，并在距离所述当前虚拟自动驾驶车辆的第二预设范围内配置每一个所述其他虚拟自动驾驶车辆的终点位置，包括：

重复以下各步骤，直至所述其他虚拟自动驾驶车辆的个数为预设个数：

获取预存的高精地图信息中的所述第一预设范围内的第一车道信息，并获取所述高精地图信息中的距离所述当前虚拟自动驾驶车辆的第二预设范围内的第二车道信息，其中，所述第一车道信息中包括第一车道点，所述第二车道信息中包括第二车道点；

根据所述第一车道信息中的第一车道点，确定相互对称的每一对第一车道点中的第一中间点，以得到第一候选位置集合，其中，所述第一候选位置集合中包括各所述第一中间点；并且，根据所述第二车道信息中的第二车道点，确定相互对称的每一对第二车道点中的第二中间点，以得到第二候选位置集合，其中，所述第二候选位置集合中包括各所述第二中间点；

随机选取所述第一候选位置集合中的一个第一中间点，为一个其他虚拟自动驾驶车辆的起始位置，并且随机选取所述第二候选位置集合中的一个第二中间点，为一个其他虚拟自动驾驶车辆的终点位置。

进一步地，在所述获取预存的高精地图信息中的所述第一预设范围内的第一车道信息，并获取所述高精地图信息中的距离所述当前虚拟自动驾驶车辆的第二预设范围内的第二车道信息之后，还包括：

采用线性插值方式，对所述第一车道信息中的第一车道点进行处理，得到均匀间隔分布的第一车道点，并且，采用线性插值方式，对所述第二车道信息中的第二车道点进行处理，得到均匀间隔分布的第二车道点。

进一步地，在所述随机选取所述第一候选位置集合中的一个第一中间点之前，还包括：

剔除距离所述当前虚拟自动驾驶车辆为第一距离值的第一中间点，并剔除距离所述当前虚拟自动驾驶车辆为第二距离值的第二中间点。

进一步地，根据每一个所述其他虚拟自动驾驶车辆的起始位置和终点位置，确定每一个所述其他虚拟自动驾驶车辆的可行路线，包括：

获取预存的高精地图信息中的所述起始位置上的道路朝向信息；

根据所述根据每一个所述其他虚拟自动驾驶车辆的起始位置、终点位置和道路朝向信息，确定每一个所述其他虚拟自动驾驶车辆的可行路线。

进一步地，所述方法还包括：

获取每一个所述其他虚拟自动驾驶车辆的实时位置；

在确定所述实时位置与所述当前虚拟自动驾驶车辆的位置之间的距离，大于预设第三距离值时，删除大于所述预设第三距离值的其他虚拟自动驾驶车辆。

进一步地，所述当前虚拟自动驾驶车辆是一个单一的虚拟车辆，或者是多个单一的虚拟车辆。

第二方面，本申请提供一种车辆流的模拟处理装置，包括：

获取单元，用于获取仿真系统中所配置的当前虚拟自动驾驶车辆的位置信息；

配置单元，用于根据所述当前虚拟自动驾驶车辆的位置信息，为所述当前虚拟自动驾驶车辆配置其他虚拟自动驾驶车辆，以得到车辆流，所述车辆流中包括行驶中的所述当前虚拟自动驾驶车辆和行驶中的所述其他虚拟自动驾驶车辆；

处理单元，用于获取并处理所述车辆流的行驶信息，得到分析结果。

进一步地，所述配置单元，具体用于根据所述当前虚拟自动驾驶车辆的位置信息，在距离所述当前虚拟自动驾驶车辆的第一预设范围内配置每一个所述其他虚拟自动驾驶车辆的起始位置，并在距离所述当前虚拟自动驾驶车辆的第二预设范围内配置每一个所述其他虚拟自动驾驶车辆的终点位置；在每一个所述起始位置上创建每一个所述其他虚拟自动驾驶车辆；根据每一个所述其他虚拟自动驾驶车辆的起始位置和终点位置，确定每一个所述其他虚拟自动驾驶车辆的可行路线，以使所述其他虚拟自动驾驶车辆在所述仿真系统中根据所述可行路线进行行驶，以得到所述车辆流。

进一步地，每一个所述其他虚拟自动驾驶车辆的起始位置，为所述第一预设范围内的一个随机位置点；每一个所述其他虚拟自动驾驶车辆的终点位置，为所述第二预设范围内的一个随机位置点。

进一步地，所述配置单元，具体用于重复以下各步骤，直至所述其他虚拟自动驾驶车辆的个数为预设个数：获取预存的高精地图信息中的所述第一预设范围内的第一车道信息，并获取所述高精地图信息中的距离所述当前虚拟自动驾驶车辆的第二预设范围内的第二车道信息，其中，所述第一车道信息中包括第一车道点，所述第二车道信息中包括第二车道点；根据所述第一车道信息中的第一车道点，确定相互对称的每一对第一车道点中的第一中间点，以得到第一候选位置集合，其中，所述第一候选位置集合中包括各所述第一中间点；并且，根据所述第二车道信息中的第二车道点，确定相互对称的每一对第二车道点中的第二中间点，以得到第二候选位置集合，其中，所述第二候选位置集合中包括各所述第二中间点；随机选取所述第一候选位置集合中的一个第一中间点，为一个其他虚拟自动驾驶车辆的起始位置，并且随机选取所述第二候选位置集合中的一个第二中间点，为一个其他虚拟自动驾驶车辆的终点位置。

进一步地，所述装置还包括：插值单元；

所述插值单元，还用于在所述配置单元获取预存的高精地图信息中的所述第一预设范围内的第一车道信息，并获取所述高精地图信息中的距离所述当前虚拟自动驾驶车辆的第二预设范围内的第二车道信息之后，采用线性插值方式，对所述第一车道信息中的第一车道点进行处理，得到均匀间隔分布的第一车道点，并且，采用线性插值方式，对所述第二车道信息中的第二车道点进行处理，得到均匀间隔分布的第二车道点。

进一步地，所述装置还包括：第一剔除单元；

所述第一剔除单元，用于在所述配置模块随机选取所述第一候选位置集合中的一个第一中间点之前，剔除距离所述当前虚拟自动驾驶车辆为第一距离值的第一中间点，并剔除距离所述当前虚拟自动驾驶车辆为第二距离值的第二中间点。

进一步地，所述配置单元，具体用于获取预存的高精地图信息中的所述起始位置上的道路朝向信息；根据所述根据每一个所述其他虚拟自动驾驶车辆的起始位置、终点位置和道路朝向信息，确定每一个所述其他虚拟自动驾驶车辆的可行路线。

进一步地，所述装置还包括：第二剔除单元；

所述第二剔除单元，用于获取每一个所述其他虚拟自动驾驶车辆的实时位置；在确定所述实时位置与所述当前虚拟自动驾驶车辆的位置之间的距离，大于预设第三距离值时，删除大于所述预设第三距离值的其他虚拟自动驾驶车辆。

进一步地，所述当前虚拟自动驾驶车辆是一个单一的虚拟车辆，或者是多个单一的虚拟车辆。

第三方面，本申请提供一种车辆流的模拟处理设备，包括存储器和处理器；

所述存储器，用于存储计算机程序；

其中，所述处理器执行所述存储器中的计算机程序，以实现如第一方面任一实现方式中的方法。

第四方面，本申请提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如第一方面任一实现方式中的方法。

本申请提供的车辆流的模拟处理方法、装置、设备和存储介质，通过获取仿真系统中所配置的当前虚拟自动驾驶车辆的位置信息，从而可根据当前虚拟自动驾驶车辆的位置信息，为当前虚拟自动驾驶车辆配置其他虚拟自动驾驶车辆，以得到车辆流，该车辆流中包括行驶中的当前虚拟自动驾驶车辆和行驶中的其他虚拟自动驾驶车辆，基于此，获取并处理车辆流的行驶信息，得到分析结果。本申请通过仿真系统模拟车辆流，节省了大量人力和物力，极大降低了成本，并且，基于仿真系统模拟的车辆流，便于进行自动驾驶测试。

附图说明

此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本申请的实施例，并与说明书一起用于解释本申请的原理。

图1为本申请提供的一种车辆流的示意图；

图2为本申请实施例一提供的车辆流的模拟处理方法的流程示意图；

图3为本申请实施例二提供的车辆流的模拟处理方法的流程示意图；

图4为本申请实施例二提供的确定起始位置和终点位置的场景示意图；

图5为本申请实施例三提供的车辆流的模拟处理装置的流程示意图；

图6为本申请实施例四提供的车辆流的模拟处理装置的流程示意图；

图7为本申请实施例五提供的车辆流的模拟处理设备的流程示意图。

通过上述附图，已示出本申请明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本申请构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本申请的概念。

具体实施方式

这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本申请相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本申请的一些方面相一致的装置和方法的例子。

自动驾驶可以在没有人工操作或者少量人工干预的情况下，在行进过程中对传感器采集的各类数据进行理解、融合，并基于周边环境情况和路线情况自动规划和控制车辆在道路上沿着指定路线行驶，或者指定目的地后自动规划路径进行行驶。对于自动驾驶软件部分的开发，需要验证各个模块逻辑的正确性，以及各个模块之间通信是否正确。在实际道路上测试可以验证整体系统的行为，但是成本较高，并且存在一定危险性。

基于此，本申请通过仿真系统中对自动驾驶系统进行验证，通过仿真系统实现车辆流的模拟和处理，如图1所示，图1为本申请提供的一种车辆流的示意图，该车辆流中共包括行驶中的两辆其它虚拟自动驾驶车辆1，除此之外，图1中还示出了行驶中的一辆当前虚拟自动驾驶车辆2，进而通过对该车辆流进行处理，便于进行自动驾驶测试。本申请可保留原始自动驾驶系统的在仿真系统中的自动驾驶能力，同时在单台主机上为仿真创建实时生成的、复杂的、随机的场景。这样做可以不必在人工编辑的场景下进行有障碍物的仿真，也能够通过随机的场景生成，发现自动驾驶更多的问题。本申请可用于测试当前自动驾驶车辆能否在这种模拟出的随机的交通场景下保持良好的表现。如果仿真中出现问题，则能从中发现一些自动驾驶算法的缺陷，可为相关开发人员改进算法提供根据。可以将该方案用在大规模仿真中，不断运行，测试自动驾驶车辆在足够多的场景下的表现。

下面将对本申请提供的车辆流的模拟处理方法、装置、设备和存储介质，进行详细说明。

图2为本申请实施例一提供的车辆流的模拟处理方法的流程示意图，如图2所述，该方法包括：

步骤201、获取仿真系统中所配置的当前虚拟自动驾驶车辆的位置信息。

实际应用中，本实施例的执行主体可以为车辆流的模拟处理装置，该车辆流的模拟处理装置可以为程序软件，也可以为存储有相关计算机程序的介质，例如，u盘等；或者，该车辆流的模拟处理装置还可以为集成或安装有相关计算机程序的实体设备，例如，芯片、智能终端、电脑、服务器等。

在本实施例中，仿真系统中可预先配置有当前虚拟自动驾驶车辆，也可称为“自车”，基于此，可获取仿真系统中所配置的当前虚拟自动驾驶车辆的位置信息，以便接下来根据当前虚拟自动驾驶车辆的位置信息，在当前虚拟自动驾驶车辆的周围，为该当前虚拟自动驾驶车辆配置其他虚拟自动驾驶车辆。举例来说，仿真系统中预先配置有当前虚拟自动驾驶车辆“a车”，那么在需要模拟车辆流时，可先获取仿真系统中所配置的“a车”的位置信息。

步骤202、根据当前虚拟自动驾驶车辆的位置信息，为当前虚拟自动驾驶车辆配置其他虚拟自动驾驶车辆，以得到车辆流，车辆流中包括行驶中的当前虚拟自动驾驶车辆和行驶中的其他虚拟自动驾驶车辆。

在本实施例中，在获取当前虚拟自动驾驶车辆的位置信息之后，便可根据该当前虚拟自动驾驶车辆的位置信息，在当前虚拟自动驾驶车辆的周围，为该当前虚拟自动驾驶车辆配置其他虚拟自动驾驶车辆，从而行驶中的当前虚拟自动驾驶车辆和行驶中的其他虚拟自动驾驶车辆形成车辆流。举例来说，根据当前虚拟自动驾驶车辆“a车”的位置信息，在“a车”的周围，例如，“a车”所在车道上的邻近位置、“a车”所在车道的相邻车道上的邻近位置，为“a车”配置其他虚拟自动驾驶车辆，假设共配置了“b车”、“c车”和“d车”共三辆其他虚拟自动驾驶车辆，基于此，得到的车辆流则行驶中的“b车”、行驶中的“c车”和行驶中的“d车”。

在本实施例中，为提升模拟车辆流的效率，仿真系统中除了配置有当前虚拟自动驾驶车辆之外，还可在当前虚拟自动驾驶车辆的周围，例如，距离当前虚拟自动驾驶车辆100米以内的位置，配置n辆其他虚拟自动驾驶车辆，在获取到当前虚拟自动驾驶车辆的位置信息之后，可先获取仿真系统中当前虚拟自动驾驶车辆的周围所配置的其他虚拟自动驾驶车辆的位置和个数n，以在n小于预设车辆阈值m时，在当前虚拟自动驾驶车辆的周围，且在n辆其他虚拟自动驾驶车辆所在位置外的位置上配置一定数量的其他虚拟自动驾驶车辆，从而配置的行驶中的n辆其他虚拟自动驾驶车辆、以及在n辆其他虚拟自动驾驶车辆所在位置外的位置上配置的一定数量的其他虚拟自动驾驶车辆形成车辆流，其中，n为大于等于0的整数，m为大于等于0的整数。

步骤203、获取并处理车辆流的行驶信息，得到分析结果。

在本实施例中，在模拟出车辆流之后，便可获取并处理车辆流的行驶信息，例如，行驶信息可以包括各虚拟自动驾驶车辆在行驶过程中的行驶状态等等，从而基于行驶信息，得到分析结果，例如，各虚拟自动驾驶车辆之间是否存在碰撞等等，从而完成对自动驾驶车辆的测试，进而可进一步根据分析结果对自动驾驶车辆进行更为准确的调试等等。本申请基于仿真系统可模拟不同的车辆流，从而实现不同场景下的仿真测试和处理，以更好的完成对自动驾驶车辆的测试。

本实施例提供一种车辆流的模拟处理方法，通过获取仿真系统中所配置的当前虚拟自动驾驶车辆的位置信息，从而可根据当前虚拟自动驾驶车辆的位置信息，为当前虚拟自动驾驶车辆配置其他虚拟自动驾驶车辆，以得到车辆流，该车辆流中包括行驶中的当前虚拟自动驾驶车辆和行驶中的其他虚拟自动驾驶车辆，基于此，获取并处理车辆流的行驶信息，得到分析结果。本申请通过仿真系统模拟车辆流，节省了大量人力和物力，极大降低了成本，并且，基于仿真系统模拟的车辆流，便于进行自动驾驶测试。

图3为本申请实施例二提供的车辆流的模拟处理方法的流程示意图，如图3所示，该方法包括：

步骤301、获取仿真系统中所配置的当前虚拟自动驾驶车辆的位置信息。

在本实施例中，关于步骤301，可参照实施例一中的步骤201中的相关解释，此处不再赘述。

步骤302、根据当前虚拟自动驾驶车辆的位置信息，在距离当前虚拟自动驾驶车辆的第一预设范围内配置每一个其他虚拟自动驾驶车辆的起始位置，并在距离当前虚拟自动驾驶车辆的第二预设范围内配置每一个其他虚拟自动驾驶车辆的终点位置。

在本实施例中，在一个示例中，为提升车辆流的模拟效率，每一个其他虚拟自动驾驶车辆的起始位置，为第一预设范围内的一个随机位置点；每一个其他虚拟自动驾驶车辆的终点位置，为第二预设范围内的一个随机位置点。即，一个其他虚拟自动驾驶车辆对应一个起始位置和一个终点位置，具体的，该其他虚拟自动驾驶车辆所对应的起始位置，可以是在第一预设范围内随机选取的一个位置点，该其他虚拟自动驾驶车辆所对应的终点位置，可以是在第二预设范围内随机选取的一个位置点。

在另一个示例中，为提升车辆流模拟的准确性，可基于车道点获取每一个其他虚拟自动驾驶车辆的起始位置和终点位置，具体的，步骤302可包括如下步骤：

重复以下各步骤，直至其他虚拟自动驾驶车辆的个数为预设个数：

第一步骤：获取预存的高精地图信息中的第一预设范围内的第一车道信息，并高精地图信息中的距离当前虚拟自动驾驶车辆的第二预设范围内的第二车道信息，其中，第一车道信息中包括第一车道点，第二车道信息中包括第二车道点。

在本实施例中，预先存储有高精地图信息，从而可先获取第一预设范围内的第一车道信息，举例来说，第一预设范围内具有“车道a”和“车道b”，第二预设范围内具有“车道c”，其中，预存的高精地图信息中具有“车道a”所对应的60个第一车道点，具有“车道b”所对应的40个第一车道点，具有“车道c”所对应的60个第二车道点，也即，第一车道信息共包括“车道a”对应的60个第一车道点和“车道b”对应的40个车道点，第二车道信息共包括“车道c”所对应的60个第二车道点。

其中，第一预设范围、第二预设范围可根据实际需求进行设定。举例来说，第一预设范围可以是距离当前虚拟自动驾驶车辆300米以内，第二预设范围可以是距离当前虚拟自动驾驶车辆500米以外。

第二步骤：根据第一车道信息中的第一车道点，确定相互对称的每一对第一车道点中的第一中间点，以得到第一候选位置集合，其中，第一候选位置集合中包括各第一中间点；并且，根据第二车道信息中的第二车道点，确定相互对称的每一对第二车道点中的第二中间点，以得到第二候选位置集合，其中，第二候选位置集合中包括各第二中间点。

在本实施例中，由于每一个车道是由左右两条车道线构成，因而，每一个车道所对应的第一车道点可既包括该车道的左车道线所对应的第一车道点，又包括该车道的右车道线所对应的第一车道点。以上述第一步骤中的示例继续来说，“车道a”所对应的60个第一车道点，具体可以是左右相互对称的30对第一车道点，即该60个第一车道点中的30个第一车道点位于属于“车道a”的左车道线上的点，剩余30个第一车道点属于“车道a”的右车道线上的点，“车道b”所对应的40个第一车道点中，具体可以是左右相互对称的20对第一车道点，“车道c”所对应的60个第一车道点，具体可以是左右相互对称的30对第一车道点。基于此，在确定第一候选位置集合时，确定“车道a”所对应的60个第一车道点中的相互对称的每一对第一车道点之间的中间点，即针对“车道a”共对应30个第一中间点，确定“车道b”所对应的40个第一车道点中的相互对称的每一对第一车道点之间的中间点，即针对“车道b”共对应20个第一中间点，也即与第一车道信息对应的第一候选位置集合中共包括50个第一中间点。针对“车道c”，确定“车道c”所对应的60个第二车道点中的相互对称的每一对第二车道点之间的中间点，即针对“车道c”共对应30个第一中间点，也即与第二车道信息对应的第二候选位置集合中共包括30个第一中间点。第三步骤：随机选取第一候选位置集合中的一个第一中间点，为一个其他虚拟自动驾驶车辆的起始位置，并且随机选取第二候选位置集合中的一个第二中间点，为一个其他虚拟自动驾驶车辆的终点位置。

举例来说，图4为本申请实施例二提供的确定起始位置和终点位置的场景示意图，如图4所示，包括一辆当前虚拟自动驾驶车辆，其中，假设p1和p2为一个车道上相互对称的一对第一车道点(p1和p2属于第一预设范围)，q1和q2为该车道上相互对称的一对第二车道点(q1和q2属于第二预设范围)，基于此，p1和p2中的第一中间点即为p，也即第一中间点p为p1和p2组成的连线的中点；同理，q1和q2中的第二中间点即为q，也即，第二中间点q为q1和q2组成的连线的中点。

在本实施例中，在确定第一候选位置集合和第二候选位置集合之后，为进一步提升车辆流的模拟效率，针对当前的其它虚拟自动驾驶车辆，可在第一候选位置集合中随机选取一个第一中间点作为该其它虚拟自动驾驶车辆的起始位置，以及在第二候选位置集合中随机选取一个第二中间点作为该其它虚拟自动驾驶车辆的终点位置。以上述第二步骤中的示例继续来说，可随机选取第一候选位置集合中的50个第一中间点之间的一个第一中间点，为一个其它虚拟自动驾驶车辆的起始位置，以及随机选取第二候选位置集合中的30个第二中间点之间的一个第二中间点，为该其它虚拟自动驾驶车辆的终点位置。

可选的，在获取预存的高精地图信息中的第一预设范围内的第一车道信息，并获取高精地图信息中的距离当前虚拟自动驾驶车辆的第二预设范围内的第二车道信息之后，还包括：

采用线性插值方式，对第一车道信息中的第一车道点进行处理，得到均匀间隔分布的第一车道点，并且，采用线性插值方式，对所述第二车道信息中的第二车道点进行处理，得到均匀间隔分布的第二车道点。

在本实施例中，通常情况下第一车道信息中的第一车道点可能并不是均匀分布的，第二车道信息中的第二车道点也可能不是均匀分布的，因而，在获取到第一车道信息和第二车道信息之后，可先对第一车道信息中的第一车道点采用线性插值的方法，将第一车道信息转换成间隔均匀分布的第一车道点，以及对第二车道信息中的第二车道点采用线性插值的方法，将第二车道信息转换成间隔分布均匀的第二车道点，然后在利用均匀分布的第一车道点确定其他虚拟自动驾驶车辆的起始位置，并利用均匀分布的第二车道点确定该其他虚拟自动驾驶车辆的终点位置，以此可更为准确的确定其他虚拟自动驾驶车辆，进而提升了模拟车辆流的准确性。

可选的，在随机选取第一候选位置集合中的一个第一中间点之前，还包括：剔除距离当前虚拟自动驾驶车辆为第一距离值的第一中间点，并剔除距离当前虚拟自动驾驶车辆为第二距离值的第二中间点。

在本实施例中，为更为精确的模拟车辆流，进行精确的车辆流测试和处理，应剔除距离当前虚拟自动驾驶车辆较近的第一中间点，并剔除距离当前虚拟自动驾驶车辆较远的第二中间点，其中，第一距离阈值、第二距离阈值可根据实际需求进行设定，举例来说，第一距离阈值为20米，第二距离阈值为1000米。

步骤303、在每一个起始位置上创建每一个其他虚拟自动驾驶车辆。

在本实施例中，在确定各起始位置之后，便可在每一个起始位置上创建一个虚拟的自动驾驶车辆，即一个其它虚拟自动驾驶车辆，以得到车辆流。

步骤304、根据每一个其他虚拟自动驾驶车辆的起始位置和终点位置，确定每一个其他虚拟自动驾驶车辆的可行路线，以使其他虚拟自动驾驶车辆在仿真系统中根据可行路线进行行驶，以得到车辆流。

在本实施例中，在确定每一个其它虚拟自动驾驶车辆所对应的起始位置和终点位置之后，针对每一个其它虚拟自动驾驶车辆，可确定由起点位置到终点位置的可行路线，以使得该其它虚拟自动驾驶车辆在仿真系统中根据该可行路线进行行驶，以通过行驶中的当前虚拟自动驾驶车辆和行驶中的其它虚拟自动驾驶车辆，形成车辆流。

具体的，在确定可行路线时，步骤304还可包括如下步骤：

第一步骤：获取预存的高精地图信息中的起始位置上的道路朝向信息。

在本实施例中，针对每一个其它虚拟自动驾驶车辆所对应的起始位置，可通过预存的高精地图信息获取该起始位置的道路朝向信息，其中，该道路朝向信息可用于指示该其它虚拟自动驾驶车辆的行驶方向。

第二步骤：根据每一个其他虚拟自动驾驶车辆的起始位置、终点位置和道路朝向信息，确定每一个其他虚拟自动驾驶车辆的可行路线。

在本实施例中，针对每一个其它虚拟自动驾驶车辆，通过其对应的起始位置、终点位置和道路朝向信息，便可为该其它虚拟自动驾驶车辆设置可行路线。若根据起始位置、终点位置和道路朝向信息，并不存在一条可行路线，则可重新确定一个新的终点位置，从而根据起始位置、新的终点位置以及道路朝向信息，重新确定该其它虚拟自动驾驶车辆的可行路线。

可选的，在确定每一个其它虚拟自动驾驶车辆的可行路线后，每一其他虚拟自动驾驶车辆，可根据感知信息(如仿真系统下发给每一其他虚拟自动驾驶车辆周围的障碍物的位置和运动状态、交通灯的位置和颜色等等，或者是，每一虚拟自动驾驶车辆自身捕捉到的周围的障碍物的位置和运动状态、交通灯的位置和颜色)、可行路线以及地图信息，确定各自的行驶轨迹，基于此，行驶中的各其他虚拟自动驾驶车辆形成了车辆流，其中，行驶轨迹可包括每个轨迹点的时间、速度、朝向等。以一个其他虚拟自动驾驶车辆举例来说，其可行路线是一条直线uv，其中，u为该其他虚拟自动驾驶车辆对应的起始位置，v为该其他虚拟自动驾驶车辆对应的终点位置，u、v均是位于车道r上的两个点，而其行驶轨迹则是根据该可行路线uv、地图信息(如地图上的车道信息)以及所获取的感知信息确定出的实际运行轨迹，如该行驶轨迹是一条曲线usev，其中，s、e是车道r上的两个点，但并不位于uv所在的直线上也就是说，该其他虚拟自动驾驶车辆在车道r上并不是按照直线从起始位置u行驶到终点位置v的，行驶过程中可能为了躲避障碍物等情形，则是不断调整行驶轨迹，直至到达终点位置v。

在本实施例中，可以利用现有的自动驾驶模块，因为只在仿真中运行，所以每一其他虚拟自动驾驶车辆中可不必包含控制模块(控制模块用来向车辆发出油门、刹车、转向等控制信号)，也不必包含车辆动力模块(用来处理控制模块的输入，得到车辆下一时刻新的运动状态)，另外，仿真系统可以直接向每一其他虚拟自动驾驶车辆提供其周围的感知信息(周围障碍物的运动状态和位置信息、红绿灯信息)，因此也不必包含感知模块(感知模块用来感知车辆周围的障碍物的运动状态和位置信息、红绿灯信息等)。所以，为了降低计算资源，提升车辆流的测试和处理效率，每一其他虚拟自动驾驶车辆只需设置有规划模块、以及一个高精度地图模块，进而通过高精地图模块展示的可行路线以及地图信息，然后由规划模块根据这个可行路线、地图信息以及从仿真系统所获取的感知信息等规划该其他虚拟自动驾驶车辆的行驶轨迹，其中，可通过仿真系统向每一虚拟自动驾驶车辆输出感知信息等等。通过减少其他虚拟自动驾驶车辆中的感知、控制和车辆动力这三个模块，直接通过高精地图模块和规划模块来规划该其他虚拟自动驾驶车辆的行驶轨迹，不需要在经过控制、车辆动力模型模块来计算车辆的运动状态。对每一个虚拟自动驾驶都有一个独立的规划程序来控制其运动方式，因而，极大减少了计算资源。

在本实施例中，该方法还可包括如下步骤：

第一步骤：获取每一个其他虚拟自动驾驶车辆的实时位置。

第二步骤：在确定实时位置与当前虚拟自动驾驶车辆的位置之间的距离，大于预设第三距离值时，删除大于预设第三距离值的其他虚拟自动驾驶车辆。

在本实施例中，为了降低计算资源，提高车辆流的测试和处理效率，还可获取仿真系统中每一个其它虚拟自动驾驶车辆的实时位置，以在距离当前虚拟自动驾驶车辆较远时，剔除该其他虚拟自动驾驶车辆。其中，第三距离阈值可根据实际需求进行设定。

另外，当前虚拟自动驾驶车辆是一个单一的虚拟车辆，或者是多个单一的虚拟车辆。在当前虚拟自动驾驶设备是多个单一的虚拟车辆时，第一预设范围、第二预设范围等则是针对所有多个单一的虚拟车辆的范围。

步骤305、获取并处理车辆流的行驶信息，得到分析结果。

在本实施例中，步骤305可参照实施例一中的步骤203中的相关解释，此处不再赘述。

本申请基于车道获取每一其他虚拟自动驾驶车辆的起始位置和终点位置，可极大提升车辆流模拟的准确性；而且，在获取到第一车道信息和第二车道信息之后，采用线性插值方式，对第一车道信息中的第一车道点和第二车道信息中的第二车道点进行插值处理，可得到间隔均匀的第一车道点和第二车道点，从而可更为准确的确定其他虚拟自动驾驶车辆，进而提升了模拟车辆流的准确性；另外，通过实时获取每一个其他虚拟自动驾驶车辆的实时位置，可根据实时位置，将距离当前虚拟自动驾驶车辆较远的其他虚拟自动驾驶车辆从仿真系统中删除，以减少计算资源，提升车辆流的测试和处理效率。

图5为本申请实施例三提供的车辆流的模拟处理装置的结构示意图，如图4所示，该装置包括：

获取单元501，用于获取仿真系统中所配置的当前虚拟自动驾驶车辆的位置信息。

配置单元502，用于根据当前虚拟自动驾驶车辆的位置信息，为当前虚拟自动驾驶车辆配置其他虚拟自动驾驶车辆，以得到车辆流，车辆流中包括行驶中的当前虚拟自动驾驶车辆和行驶中的其他虚拟自动驾驶车辆。

处理单元503，用于获取并处理车辆流的行驶信息，得到分析结果。

本实施例提供的车辆流的模拟处理装置，同于实现前述任一实施例提供的车辆流的模拟处理方法中的技术方案，其实现原理和技术效果类似，不再赘述。

图6为本申请实施例四提供的车辆流的模拟处理装置的结构示意图，在实施例三的基础上，如图6所示，配置单元502，具体用于根据当前虚拟自动驾驶车辆的位置信息，在距离当前虚拟自动驾驶车辆的第一预设范围内配置每一个其他虚拟自动驾驶车辆的起始位置，并在距离当前虚拟自动驾驶车辆的第二预设范围内配置每一个其他虚拟自动驾驶车辆的终点位置；在每一个起始位置上创建每一个其他虚拟自动驾驶车辆；根据每一个其他虚拟自动驾驶车辆的起始位置和终点位置，确定每一个其他虚拟自动驾驶车辆的可行路线，以使其他虚拟自动驾驶车辆在仿真系统中根据可行路线进行行驶，以得到车辆流。

进一步地，每一个其他虚拟自动驾驶车辆的起始位置，为第一预设范围内的一个随机位置点；每一个其他虚拟自动驾驶车辆的终点位置，为第二预设范围内的一个随机位置点。

进一步地，配置单元502，具体用于重复以下各步骤，直至其他虚拟自动驾驶车辆的个数为预设个数：获取预存的高精地图信息中的第一预设范围内的第一车道信息，并获取高精地图信息中的距离当前虚拟自动驾驶车辆的第二预设范围内的第二车道信息，其中，第一车道信息中包括第一车道点，第二车道信息中包括第二车道点；根据第一车道信息中的第一车道点，确定相互对称的每一对第一车道点中的第一中间点，以得到第一候选位置集合，其中，第一候选位置集合中包括各第一中间点；并且，根据第二车道信息中的第二车道点，确定相互对称的每一对第二车道点中的第二中间点，以得到第二候选位置集合，其中，第二候选位置集合中包括各第二中间点；随机选取第一候选位置集合中的一个第一中间点，为一个其他虚拟自动驾驶车辆的起始位置，并且随机选取第二候选位置集合中的一个第二中间点，为一个其他虚拟自动驾驶车辆的终点位置。

进一步地，该装置还包括：插值单元601；其中，插值单元601，还用于在配置单元502获取预存的高精地图信息中的第一预设范围内的第一车道信息，并获取高精地图信息中的距离当前虚拟自动驾驶车辆的第二预设范围内的第二车道信息之后，采用线性插值方式，对第一车道信息中的第一车道点进行处理，得到均匀间隔分布的第一车道点，并且，采用线性插值方式，对第二车道信息中的第二车道点进行处理，得到均匀间隔分布的第二车道点。

进一步地，该装置还包括：第一剔除单元602；其中，第一剔除单元602，用于在配置模块随机选取第一候选位置集合中的一个第一中间点之前，剔除距离当前虚拟自动驾驶车辆为第一距离值的第一中间点，并剔除距离当前虚拟自动驾驶车辆为第二距离值的第二中间点。

进一步地，配置单元502，具体用于获取预存的高精地图信息中的起始位置上的道路朝向信息；根据根据每一个其他虚拟自动驾驶车辆的起始位置、终点位置和道路朝向信息，确定每一个其他虚拟自动驾驶车辆的可行路线。

进一步地，该装置还包括：第二剔除单元603；其中，第二剔除单元603，用于获取每一个其他虚拟自动驾驶车辆的实时位置；在确定实时位置与当前虚拟自动驾驶车辆的位置之间的距离，大于预设第三距离值时，删除大于预设第三距离值的其他虚拟自动驾驶车辆。

进一步地，当前虚拟自动驾驶车辆是一个单一的虚拟车辆，或者是多个单一的虚拟车辆。

本实施例提供的车辆流的模拟处理装置，同于实现前述任一实施例提供的车辆流的模拟处理方法中的技术方案，其实现原理和技术效果类似，不再赘述。

图7为本申请实施例五提供的车辆流的模拟处理设备，包括存储器701和处理器702；

存储器701，用于存储计算机程序；

其中，处理器702执行存储器701中的计算机程序，以实现如任一实施例中的方法。

本申请提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，计算机执行指令被处理器执行时用于实现如任一实施例中的方法。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求书来限制。