(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211064100.1 (22)申请日 2022.08.31 (71)申请人 浙江大学 地址 310058 浙江省杭州市西湖区余杭塘 路866号 (72)发明人 韩逸　金小刚　 (74)专利代理 机构 杭州天勤知识产权代理有限 公司 33224 专利代理师 胡红娟 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) G06T 17/05(2011.01) G06F 16/29(2019.01) G06Q 10/04(2012.01) (54)发明名称 一种基于时-空关键帧控制的交通仿 真方法 及装置 (57)摘要 本发明公开了一种基于时 ‑空关键帧控制的 交通仿真方法， 包括： 步骤1、 获取原始交通仿真 数据与用户编辑信息中的关键帧； 步骤2、 沿车辆 参考路径构建三维网格化的状态 ‑时间空间图， 计算获得对应的状态 ‑时间有向图； 步骤3、 以状 态‑时间有向图为基础构建目标函数为最小值的 轨迹价值函数， 求解所述轨迹价值函数获得由多 个状态‑时间有向图节点构成的粗粒度轨迹； 步 骤4、 提取所述粗粒度轨迹对应的轨迹沿途预期 速度集合作为待优化初始值， 基于所述待优化初 始值对所述交通场景仿真结果进行细粒度优化， 获得满足约束控制的交通场景仿真轨迹。 本发明 还提供了一种交通仿真装置。 本发 明方法可实现 交通仿真轨迹的灵活控制， 同时保证仿真结果的 真实性。 权利要求书2页 说明书7页 附图2页 CN 115495890 A 2022.12.20 CN 115495890 A 1.一种基于时 ‑空关键帧控制的交通仿真方法， 其特 征在于， 包括： 步骤1、 获取原始交通仿真数据， 所述原始交通仿真数据包括用户编辑信息， 参考路径 以及基于所述 参考路径的交通场景仿真结果； 步骤2、 基于所述参考路径构建三维网格化的状态 ‑时间空间图， 计算所述状态 ‑时间空 间图中所有节点对应的可 连接子节点， 获得对应的状态 ‑时间有向图； 步骤3、 提取所述用户编辑信息中的关键帧并设为编辑起点进行搜索， 以状态 ‑时间有 向图为基础构建目标函数为最小值的轨迹价值函数， 求解所述轨迹价值函数获得由多个状 态‑时间有向图节点构成的粗粒度轨 迹； 步骤4、 提取所述粗粒度轨迹对应的轨迹沿途预期速度集合作为待优化初始值， 基于所 述待优化初始值对所述交通场景仿真结果进行细粒度优化， 获得满足时 ‑空关键帧控制的 交通场景仿真轨 迹。 2.根据权利要求1所述的基于时 ‑空关键帧控制的交通仿真方法， 其特征在于， 步骤1 中， 所述交通场景仿真结果的获取 过程如下： 步骤1‑1、 根据待仿真的交通场景道路信息， 构建二维网格化的道路地 图， 所述道路地 图包括不可行驶区域、 可 行驶区域以及车道中心区域； 步骤1‑2、 根据用户编辑信息中的编辑位置作为编辑起点进行搜索， 以道路地图为基础 构建目标函数为 最小值的路径价 值函数， 求解获得用户的参 考路径； 步骤1‑3、 基于社会力模型计算所述参考路径中车辆的受力情况， 同时在笛卡尔坐标系 和Frenet坐标系中更新所述车辆状态， 获得交通场景仿真结果。 3.根据权利要求1或2所述的基于时 ‑空关键帧控制的交通仿真方法， 其特征在于， 所述 搜索采用A*算法， 具体过程如下： 首先确定作为起点的编 辑起点和作为终点的编 辑终点， 然后重复将所述价值函数估价 最小的网格节点的相 邻节点加入到 当前图节点集合， 直至所述编辑 终点被添加至当前图节 点集合， 回溯得到用户自定义轨 迹。 4.根据权利要求2所述的基于时 ‑空关键帧控制的交通仿真方法， 其特征在于， 步骤1 ‑2 中， 所述路径价 值函数的表达式如下： 其中， n为搜索过程的当前网络节点， ngoal为编辑终点， ‖n ‑ngoal‖表示当前网格节点和编 辑终点间的距离度量； μa和μb为预设参数， sign为当前网格节点n的标识变量， 表示当前网络节点与车道中心间的距离度量。 5.根据权利要求1所述的基于时 ‑空关键帧控制的交通仿真方法， 其特征在于， 步骤2 中， 所述状态 ‑时间有向图由离散的状态 ‑时间空间节 点， 加速后到达子节点， 匀速后达到子 节点以及减速后达 到子节点连接构成。 6.根据权利要求1所述的基于时 ‑空关键帧控制的交通仿真方法， 其特征在于， 步骤3 中， 所述轨 迹价值函数的表达式如下： 权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115495890 A 2其中， ωd和ωa为预设参数， 为状态‑时间有向图中的网格节点， 为 的父节点中的速度分量， 为作为终点的编辑终点， 为 与编 辑终点之间的距离度量， 为 与对应父节点之间的速度变化度量。 7.根据权利要求1所述的基于时 ‑空关键帧控制的交通仿真方法， 其特征在于， 步骤4 中， 所述细粒度优化采用社会力模型与伴随法， 其具体过程如下： 基于所述待优化初始值通过社会力模型生成一段细粒度轨迹， 并将所述细粒度轨迹与 关键帧进行比较， 使用伴 随法计算得到预期速度集合的梯度， 同时进行梯度下降更新预期 速度集合， 然后重复使用新的预期速度集合和所述社会力模型不断生成新的细粒度轨迹， 直至达到最大预设重复次数。 8.根据权利要求7所述的基于时 ‑空关键帧控制的交通仿真方法， 其特征在于， 所述伴 随法的目标函数表达式如下： 其中 ， ωt,ωv为预设参数 ， To为利用待优化初始值生成的 细粒度轨迹 ， 为预期速度集合， Qt为t时刻下的关键帧， G为车辆状态更新表达 式， To,t＝[s,vs]|t为t时刻下轨 迹To包含的该车辆状态。 9.根据权利要求7所述的基于时 ‑空关键帧控制的交通仿真方法， 其特征在于， 所述伴 随法的梯度计算表达式如下： 其中， φ为该车辆的行驶方向与该车辆指向相邻车辆j的方向之间的夹角， V为预期速 度集合， G为车辆状态更新表达式， 为t时刻的预期速度， λt为t时刻下的伴随状态。 10.一种交通仿真装置， 其特征在于， 包括存储器和一个或多个处理器， 所述存储器中 存储有可执行代码， 所述一个或多个处理器执行所述可执行代码时， 用于实现权利要求 1‑9 任一所述的基于时 ‑空关键帧控制的交通仿 真方法， 其具体步骤如下： 获取原始交通仿 真数 据， 通过所述交通仿真方法进行优化， 输出满足时 ‑空关键帧控制的交通场景仿真轨 迹。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115495890 A 3