一种自动驾驶车辆道路测试方法、装置、设备及存储介质与流程

1.本发明涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种自动驾驶车辆道路测试方法、装置、设备及存储介质。


背景技术：

2.odd全称operationaldesigndomain(运行设计域)，是指针对自动驾驶及相关功能专门设计的运行条件，包括但不限于道路类型、行驶区域、速度、环境等。
3.目前对于测试公开道路存在的问题包括：1、不考虑原有道路的交通安全、通行效率及交通时变特性，可能对原有道路交通产生不利影响(交通调查，分段匹配，路径规划，场景添加)。2、道路匹配只考虑元素类型，不考虑元素数量、元素差异、元素关联性，可能出现超过odd条件的道路条件，车辆需要多次接管，影响测试效率。3、通过增加测试里程或者时长获取想要的测试场景，场景密度较低，测试效率低。
4.因此，如何对测试道路进行匹配，以提升道路测试效率，是目前亟需解决的技术问题。


技术实现要素：

5.本发明主要目的在于提供一种自动驾驶车辆道路测试方法、装置、设备及存储介质，通过对原有道路的交通调查分析，提高测试道路匹配程度，同时通过跟随车辆配合，提高测试场景密度，保证测试安全，提升测试效率。
6.第一方面，本技术提供了一种自动驾驶车辆道路测试方法，其中该方法包括步骤：
7.对测试的道路区域按路口进行分段；
8.统计分段后各段道路的路口信息和路段信息，以确定每段道路的静态特性；
9.统计分段后各段道路的交通流量和驾驶场景的发生概率，以确定每段道路的动态特性；
10.将各段道路的静态特性和动态特性与获取的车辆odd相关信息进行匹配，并综合静态特性和动态特性匹配结果，选择最佳匹配的道路路径；
11.基于选择的道路路径进行测试。
12.结合上述第一方面，作为一种可选的实现方式，所述路口信息包括:路口的进出口数量、转弯半径、红绿灯、特殊标志标线、直线和曲线；
13.所述路段信息包括：曲率半径、坡度、特殊标志和标线。
14.结合上述第一方面，作为一种可选的实现方式，当统计分段后各段道路的交通流量，采用跟车法统计各段道路的平均车速；采用浮动车法调查各段道路的交通流量；
15.根据统计的平均车速和交通流量，绘制交通流量时变图及日变图。
16.结合上述第一方面，作为一种可选的实现方式，当统计分段后各段道路的驾驶场景的发生概率时，通过视频采集器获取每天各段道路的超车场景、变道场景和跟车场景。
17.结合上述第一方面，作为一种可选的实现方式，获取车辆odd相关信息，其中所述
odd相关信息包括：车辆速度、行程路况、道路结构及标志标线、天气条件、可应对目标物；
18.将各段道路的路口信息和路段信息与车辆odd相关信息进行雅可比相似度计算，以进行静态特性匹配；
19.将各段道路的的交通流量与车辆odd相关信息进行对比，确定测试时间和测试道路，以进行动态特性匹配；
20.综合静态特性和动态特性匹配结果，选择静态特性和动态特性匹配性高的道路，作为最佳匹配的道路路径。
21.结合上述第一方面，作为一种可选的实现方式，将测试道路区域按照路口进行分段编号，并通过编号确定测试道路区域的路口和路段。
22.结合上述第一方面，作为一种可选的实现方式，对车辆odd进行分析，确定测试条件，其中测试条件包括天气条件、道路的时变交通和跟随车辆；
23.根据确定的测试条件对选择的道路路径进行测试。
24.第二方面，本技术提供了一种自动驾驶车辆道路测试装置，该装置包括：
25.分段模块，其用于对测试的道路区域按路口进行分段；
26.统计模块，其用于统计分段后各段道路的路口信息和路段信息，以确定每段道路的静态特性；
27.统计分段后各段道路的交通流量和驾驶场景的发生概率，以确定每段道路的动态特性；
28.匹配模块，其用于将各段道路的静态特性和动态特性与获取的车辆odd相关信息进行匹配，并综合静态特性和动态特性匹配结果，选择最佳匹配的道路路径；
29.测试模块，其用于基于选择的道路路径进行测试。
30.第三方面，本技术还提供了一种电子设备，所述电子设备包括：处理器；存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现第一方面任一项所述的方法。
31.第四方面，本技术还提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被计算机执行时，使计算机执行第一方面任一项所述的方法。
32.本技术提供的一种自动驾驶车辆道路测试方法、装置、设备及存储介质，其中该方法包括步骤：对测试的道路区域按路口进行分段；统计分段后各段道路的路口信息和路段信息，以确定每段道路的静态特性；统计分段后各段道路的交通流量和驾驶场景的发生概率，以确定每段道路的动态特性；将各段道路的静态特性和动态特性与获取的车辆odd相关信息进行匹配，并综合静态特性和动态特性匹配结果，选择最佳匹配的道路路径；基于选择的道路路径进行测试。本技术通过对原有道路的交通调查分析，提高测试道路匹配程度，同时通过跟随车辆配合，提高测试场景密度，保证测试安全，提升测试效率。
33.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的，并不能限制本发明。
附图说明
34.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本发明的实施例，并于说明书一起用于解释本发明的原理。
35.图1为本技术实施例中提供的一种自动驾驶车辆道路测试方法流程图；
36.图2为本技术实施例中提供的一种自动驾驶车辆道路测试装置示意图；
37.图3为本技术实施例中提供的一种电子设备示意图；
38.图4为本技术实施例中提供的一种计算机可读程序介质示意图。
具体实施方式
39.这里将详细地对示例性实施例执行说明，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发明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、本发明的一些方面相一致的装置和方法的例子。
40.此外，附图仅为本公开的示意性图解，并非一定是按比例绘制。附图所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。
41.本技术实施例提供了一种自动驾驶车辆道路测试方法、装置、设备及存储介质，通过对原有道路的交通调查分析，提高测试道路匹配程度，同时通过跟随车辆配合，提高测试场景密度，保证测试安全，提升测试效率。
42.为达到上述技术效果，本技术的总思路如下：
43.一种自动驾驶车辆道路测试方法，该方法包括步骤：
44.s101：对测试的道路区域按路口进行分段。
45.s102：统计分段后各段道路的路口信息和路段信息，以确定每段道路的静态特性。
46.s103：统计分段后各段道路的交通流量和驾驶场景的发生概率，以确定每段道路的动态特性。
47.s104：将各段道路的静态特性和动态特性与获取的车辆odd相关信息进行匹配，并综合静态特性和动态特性匹配结果，选择最佳匹配的道路路径。
48.s105：基于选择的道路路径进行测试。
49.以下结合附图对本技术的实施例作进一步详细说明。
50.参照图1，图1所示为本发明提供的一种自动驾驶车辆道路测试方法流程图，如图1所示，该方法包括步骤：
51.s101：对测试的道路区域按路口进行分段。
52.具体而言，将测试道路区域按照路口进行分段，分段后的道路元素包含路口和路段。
53.方便理解举例说明，将自动驾驶开放测试道路区域按照路口进行分段编号，分段后的道路元素包含路口和路段,junction_n表示编号位n的路口，sections_n表示编号为n的路段。
54.s102：统计分段后各段道路的路口信息和路段信息，以确定每段道路的静态特性。
55.具体而言，统计分段后各段道路的路口信息包括:路口的进出口数量、转弯半径、红绿灯、特殊标志标线、直线和曲线；路段信息包括：曲率半径、坡度、特殊标志和标线。
56.根据统计分段后各段道路的路口信息和路段信息，形成每段道路的静态特性。
57.方便理解举例说明，统计分段后各段道路的关键参数范围：路口包括：进出口数量、转弯半径、有无红绿灯/红绿灯方式、特殊标志标线(让行、减速、禁停等)，直线/曲线，路
段包含：曲率半径、坡度、特殊标志标线等，完成所有分段元素属性统计。
58.s103：统计分段后各段道路的交通流量和驾驶场景的发生概率，以确定每段道路的动态特性。
59.具体而言，当统计分段后各段道路的交通流量，采用跟车法统计各段道路的平均车速；采用浮动车法调查各段道路的交通流量，根据统计的平均车速和交通流量，绘制交通流量时变图及日变图。
60.当统计分段后各段道路的驾驶场景的发生概率时，通过视频采集器获取每天各段道路的超车场景、变道场景和跟车场景。
61.方便理解举例说明，统计分段后各段道路的交通特性：采用跟车法统计分段后各段道路的平均车速，采用浮动车法调查分段后各段道路的交通流量，绘制交通流量时变图及日变图(一周)。
62.统计常见测试场景的发生概率：通过视频采集器在一周内获取每天分段后各段道路多发场景概率，比如超车场景、变道场景、跟车场景。
63.根据统计分段后各段道路的交通流量和驾驶场景的发生概率，以确定每段道路的动态特性。
64.一实施例中，根据统计分段后各段道路的路口信息、路段信息、交通流量和驾驶场景的发生概率，形成道路静态特性和动态特性。
65.如junction_n＝{io＝4，r＝8:15，signal＝y，signal_type＝pedestrian_signals，sign＝(speed_limit_40，stop)，ave_v＝20，scenario＝(straight_left_conflict，pedestrian——crossing)}，表示该路口进出口数量为4，转弯半径8-15m，有信号灯，信号灯为行人信号灯，包含停车让行和限速40标志,平均车速20km/h，主要场景为直行左转冲突和行人横穿马路；如sections_n＝{r＝250，gradient＝0.3，signals,sign＝(speed_limit_60，crosswalk),ave_v＝45，scenario＝(changelane，overtake)}，表示该路段最小曲率半径为250m，坡度0.3，标志标线包含限速60标志以及人行横道线，平均车速45km/h，主要场景为变道和超车。
66.需要说明的是，跟车法(行驶车速和行程车速调查)：测量路段全长和各个交叉口和特殊路段的间距，并在实地标记。测试车跟踪路段车队行驶，一名调查人员观察沿线交通情况，用秒表汇报通过各个标记点的时间和停车时间及原因，一人记录。
67.浮动车法(交通量调查)：用一辆测试车辆，不具有特殊标记。其中一名调查人员记录测试车对向行驶来的车辆数，另一名调查人员记录同向测试车超越的车辆数与被测试车超越的车辆数，一人记录报告时间和行驶时间。路段距离实际测量等方法测得，一般测试车辆往返六到八个来回。
68.s104：将各段道路的静态特性和动态特性与获取的车辆odd相关信息进行匹配，并综合静态特性和动态特性匹配结果，选择最佳匹配的道路路径。
69.具体而言，获取车辆odd相关信息，其中所述odd相关信息包括：车辆速度、行程路况、道路结构及标志标线、天气条件、可应对目标物；将各段道路的路口信息和路段信息与车辆odd相关信息进行雅可比相似度计算，以进行静态特性匹配；将各段道路的的交通流量与车辆odd相关信息进行对比，确定测试时间和测试道路，以进行动态特性匹配；综合静态特性和动态特性匹配结果，选择静态特性和动态特性匹配性高的道路，作为最佳匹配的道
路路径。
70.方便理解举例说明，获取车辆odd相关信息，包括但不限于车辆速度、行程路况、道路结构及标志标线、天气条件、可应对目标物。
71.完成车辆静态特性匹配：将各个道路元素的关键参数范围与车辆odd相关信息进行雅可比相似度计算，按相似程度进行排序；
72.完成动态特性匹配：综合考虑安全性、通行效率影响、需测场景，将交通流平均车速、交通量时变图/日变图与车辆odd相关信息进行对比，人工选择测试时间和测试道路。
73.综合静态特性和动态特性匹配结果，优先选择静态特性和动态特性匹配性高的道路，尽量减少超出车辆ood范围的场景频次，形成测试路径规划和测试时间规划。
74.一实施例中，获取车辆odd条件，包括但不限于车辆速度、行程路况、道路结构及标志标线、天气条件、可应对场景；如v_odd＝{v＝20：60，junction＝{io＝3:5，r＝6:20，signal＝(y,n)，signal_type＝pedestrian_signals，sign＝(speed_limit_40，stop)，sections＝{r＝125，gradient＝0.5，sign＝(speed_limit_60，crosswalk)},scenario＝(changelane，emergency_braking)，weater＝(sunny,cloudy),traffic_situation＝30},表示车辆可以行驶速度为20-60km/h，满足junction和sections道路条件，天气为晴或者多云，期望场景为变道和紧急制动，交通流量最大为30pvh。
75.s105：基于选择的道路路径进行测试。
76.具体而言，对车辆odd进行分析，确定测试条件，其中测试条件包括天气条件、道路的时变交通和跟随车辆；根据确定的测试条件对选择的道路路径进行测试。
77.方便理解举例说明，选择odd规定天气条件开展测试，根据测试测试需求，分配1-2辆跟随车辆，在不影响交通安全及通行效率情况下，配合测试车辆构建测试场景，采集车辆行驶过程中面对odd场景以及需人工接管时的响应数据，完成测试任务。
78.可以理解的是，本技术通过对原有道路的交通调查分析，提高测试道路匹配程度；同时通过跟随车辆配合，提高测试场景密度，保证测试安全，提升测试效率。
79.参照图2，图2所示为本发明提供的一种自动驾驶车辆道路测试装置示意图，如图2所示，该装置包括：
80.分段模块201：其用于对测试的道路区域按路口进行分段。
81.统计模块202：其用于统计分段后各段道路的路口信息和路段信息，以确定每段道路的静态特性；统计分段后各段道路的交通流量和驾驶场景的发生概率，以确定每段道路的动态特性
82.匹配模块203：其用于将各段道路的静态特性和动态特性与获取的车辆odd相关信息进行匹配，并综合静态特性和动态特性匹配结果，选择最佳匹配的道路路径。
83.测试模块204：其用于基于选择的道路路径进行测试。
84.进一步地，一种可能的实施方式中，统计模块，还用于统计路口信息包括:路口的进出口数量、转弯半径、红绿灯、特殊标志标线、直线和曲线；路段信息包括：曲率半径、坡度、特殊标志和标线。
85.进一步地，一种可能的实施方式中，统计模块，还用于当统计分段后各段道路的交通流量，采用跟车法统计各段道路的平均车速；采用浮动车法调查各段道路的交通流量；
86.根据统计的平均车速和交通流量，绘制交通流量时变图及日变图。
87.进一步地，一种可能的实施方式中，统计模块，还用于当统计分段后各段道路的驾驶场景的发生概率时，通过视频采集器获取每天各段道路的超车场景、变道场景和跟车场景。
88.进一步地，一种可能的实施方式中，还包括获取模块，其用于获取车辆odd相关信息，其中所述odd相关信息包括：车辆速度、行程路况、道路结构及标志标线、天气条件、可应对目标物；
89.匹配模块，还用于将各段道路的路口信息和路段信息与车辆odd相关信息进行雅可比相似度计算，以进行静态特性匹配；
90.匹配模块，还用于将各段道路的的交通流量与车辆odd相关信息进行对比，确定测试时间和测试道路，以进行动态特性匹配；
91.选择模块，其用于综合静态特性和动态特性匹配结果，选择静态特性和动态特性匹配性高的道路，作为最佳匹配的道路路径。
92.进一步地，一种可能的实施方式中，分段模块，还用于将测试道路区域按照路口进行分段编号，并通过编号确定测试道路区域的路口和路段。
93.进一步地，一种可能的实施方式中，测试模块，还用于对车辆odd进行分析，确定测试条件，其中测试条件包括天气条件、道路的时变交通和跟随车辆；
94.根据确定的测试条件对选择的道路路径进行测试。
95.下面参照图3来描述根据本发明的这种实施方式的电子设备300。图3显示的电子设备300仅仅是一个示例，不应对本发明实施例的功能和使用范围带来任何限制。
96.如图3所示，电子设备300以通用计算设备的形式表现。电子设备300的组件可以包括但不限于：上述至少一个处理单元310、上述至少一个存储单元320、连接不同系统组件(包括存储单元320和处理单元310)的总线330。
97.其中，所述存储单元存储有程序代码，所述程序代码可以被所述处理单元310执行，使得所述处理单元310执行本说明书上述“实施例方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
98.存储单元320可以包括易失性存储单元形式的可读介质，例如随机存取存储单元(ram)321和/或高速缓存存储单元322，还可以进一步包括只读存储单元(rom)323。
99.存储单元320还可以包括具有一组(至少一个)程序模块325的程序/实用工具324，这样的程序模块325包括但不限于：操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据，这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。
100.总线330可以为表示几类总线结构中的一种或多种，包括存储单元总线或者存储单元控制器、外围总线、图形加速端口、处理单元或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。
101.电子设备300也可以与一个或多个外部设备(例如键盘、指向设备、蓝牙设备等)通信，还可与一个或者多个使得用户能与该电子设备300交互的设备通信，和/或与使得该电子设备300能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如路由器、调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(i/o)接口350进行。并且，电子设备300还可以通过网络适配器360与一个或者多个网络(例如局域网(lan)，广域网(wan)和/或公共网络，例如因特网)通信。如图所示，网络适配器360通过总线330与电子设备300的其它模块通信。应当
明白，尽管图中未示出，可以结合电子设备300使用其它硬件和/或软件模块，包括但不限于：微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、ra id系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
102.通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员易于理解，这里描述的示例实施方式可以通过软件实现，也可以通过软件结合必要的硬件的方式来实现。因此，根据本公开实施方式的技术方案可以以软件产品的形式体现出来，该软件产品可以存储在一个非易失性存储介质(可以是cd-rom，u盘，移动硬盘等)中或网络上，包括若干指令以使得一台计算设备(可以是个人计算机、服务器、终端装置、或者网络设备等)执行根据本公开实施方式的方法。
103.根据本公开的方案，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有能够实现本说明书上述方法的程序产品。在一些可能的实施方式中，本发明的各个方面还可以实现为一种程序产品的形式，其包括程序代码，当所述程序产品在终端设备上运行时，所述程序代码用于使所述终端设备执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本发明各种示例性实施方式的步骤。
104.参考图4所示，描述了根据本发明的实施方式的用于实现上述方法的程序产品400，其可以采用便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)并包括程序代码，并可以在终端设备，例如个人电脑上运行。然而，本发明的程序产品不限于此，在本文件中，可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。
105.所述程序产品可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以为但不限于电、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。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(ram)、只读存储器(rom)、可擦式可编程只读存储器(eprom或闪存)、光纤、便携式紧凑盘只读存储器(cd-rom)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。
106.计算机可读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，其中承载了可读程序代码。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。可读信号介质还可以是可读存储介质以外的任何可读介质，该可读介质可以发送、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。
107.可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于无线、有线、光缆、rf等等，或者上述的任意合适的组合。
108.可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编写用于执行本发明操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如java、c++等，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“c”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务器上执行。在涉及远程计算设备的情形中，远程计算设备可以通过任意种类的网络，包括局域网(lan)或广域网(wan)，连接到用户计算设备，或者，可以连接到外部计算设备(例如利用因特网服务提供商
来通过因特网连接)。
109.此外，上述附图仅是根据本发明示例性实施例的方法所包括的处理的示意性说明，而不是限制目的。易于理解，上述附图所示的处理并不表明或限制这些处理的时间顺序。另外，也易于理解，这些处理可以是例如在多个模块中同步或异步执行的。
110.以上所述仅是本技术的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所申请的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。
111.本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

技术特征：
1.一种自动驾驶车辆道路测试方法，其特征在于，包括：对测试的道路区域按路口进行分段；统计分段后各段道路的路口信息和路段信息，以确定每段道路的静态特性；统计分段后各段道路的交通流量和驾驶场景的发生概率，以确定每段道路的动态特性；将各段道路的静态特性和动态特性与获取的车辆odd相关信息进行匹配，并综合静态特性和动态特性匹配结果，选择最佳匹配的道路路径；基于选择的道路路径进行测试。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：所述路口信息包括:路口的进出口数量、转弯半径、红绿灯、特殊标志标线、直线和曲线；所述路段信息包括：曲率半径、坡度、特殊标志和标线。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：当统计分段后各段道路的交通流量，采用跟车法统计各段道路的平均车速；采用浮动车法调查各段道路的交通流量；根据统计的平均车速和交通流量，绘制交通流量时变图及日变图。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：当统计分段后各段道路的驾驶场景的发生概率时，通过视频采集器获取每天各段道路的超车场景、变道场景和跟车场景。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将各段道路的静态特性和动态特性与获取的车辆odd相关信息进行匹配，并综合静态特性和动态特性匹配结果，选择最佳匹配的道路路径，包括：获取车辆odd相关信息，其中所述odd相关信息包括：车辆速度、行程路况、道路结构及标志标线、天气条件、可应对目标物；将各段道路的路口信息和路段信息与车辆odd相关信息进行雅可比相似度计算，以进行静态特性匹配；将各段道路的的交通流量与车辆odd相关信息进行对比，确定测试时间和测试道路，以进行动态特性匹配；综合静态特性和动态特性匹配结果，选择静态特性和动态特性匹配性高的道路，作为最佳匹配的道路路径。6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对测试的道路区域进行分段，包括：将测试道路区域按照路口进行分段编号，并通过编号确定测试道路区域的路口和路段。7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于选择的道路路径进行测试，包括：对车辆odd进行分析，确定测试条件，其中测试条件包括天气条件、道路的时变交通和跟随车辆；根据确定的测试条件对选择的道路路径进行测试。8.一种自动驾驶车辆道路测试装置，其特征在于，包括：分段模块，其用于对测试的道路区域按路口进行分段；
统计模块，其用于统计分段后各段道路的路口信息和路段信息，以确定每段道路的静态特性；统计分段后各段道路的交通流量和驾驶场景的发生概率，以确定每段道路的动态特性；匹配模块，其用于将各段道路的静态特性和动态特性与获取的车辆odd相关信息进行匹配，并综合静态特性和动态特性匹配结果，选择最佳匹配的道路路径；测试模块，其用于基于选择的道路路径进行测试。9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备，包括：处理器；存储器，所述存储器上存储有计算机可读指令，所述计算机可读指令被所述处理器执行时，实现如权利要求1至7任一项所述的方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序指令，当所述计算机程序指令被计算机执行时，使计算机执行根据权利要求1至7中任一项所述的方法。

技术总结
本发明公开了一种自动驾驶车辆道路测试方法、装置、设备及存储介质，其中该方法包括步骤：对测试的道路区域按路口进行分段；统计分段后各段道路的路口信息和路段信息，以确定每段道路的静态特性；统计分段后各段道路的交通流量和驾驶场景的发生概率，以确定每段道路的动态特性；将各段道路的静态特性和动态特性与获取的车辆ODD相关信息进行匹配，并综合静态特性和动态特性匹配结果，选择最佳匹配的道路路径；基于选择的道路路径进行测试。本申请通过对原有道路的交通调查分析，提高测试道路匹配程度，同时通过跟随车辆配合，提高测试场景密度，保证测试安全，提升测试效率。提升测试效率。提升测试效率。


技术研发人员：朱泽坤 李雨晴 艾昊翔 张民康 童言霖
受保护的技术使用者：襄阳达安汽车检测中心有限公司
技术研发日：2023.06.28
技术公布日：2023/9/22