一种仿真方法、系统及其存储介质和电子设备

摘要

本申请提供一种仿真方法、系统及其存储介质和电子设备，基于经过时间同步处理后的场景信息和跟踪对象信息确定域控制信息，根据所述跟踪对象信息和地图信息确定调度任务，基于所述域控制信息和所述调度任务生成控制指令，根据所述控制指令对场景和跟踪对象进行仿真控制，实现了对场景和跟踪对象信息的高度同步化，提升了测试、仿真的精确性，从而对于无人驾驶、自动驾驶领域中无人车的准确控制提供了很好的参考。

权利要求

1.一种仿真方法，其特征在于，所述方法包括：基于经过时间同步处理后的场景信息和跟踪对象信息确定域控制信息；

根据所述跟踪对象信息和地图信息确定调度任务；

基于所述域控制信息和所述调度任务生成控制指令；

根据所述控制指令对场景和跟踪对象进行仿真控制，其中，所述场景信息和所述跟踪对象信息由分布式配置的不同仿真平台仿真，并且所述场景信息还包括由不同于所述跟踪对象的现场跟踪对象获取的特定场景下的特定场景信息，其中，所述特定场景包括检测到故障或者异常状态的场景以及所述现场跟踪对象或周边环境满足预先设置的条件的时候的场景，其中，所述基于经过时间同步处理后的场景信息和跟踪对象信息确定域控制信息，包括：基于场景信息的时间戳和跟踪对象信息的时间戳确定场景信息的时间间隔补偿；

基于所述时间间隔补偿更新所述场景信息的时间戳；

基于更新过时间戳的场景信息和跟踪对象信息确定域控制信息，其中，所述方法还包括根据地图信息的增量进行地图信息的更新。

2.一种仿真系统，其特征在于，所述系统包括：场景仿真平台、跟踪对象仿真平台、域控制平台和云调度管理平台；其中，所述场景仿真平台用于基于场景信息生成仿真场景以及将所述场景信息发送给所述跟踪对象仿真平台；

所述跟踪对象仿真平台用于基于跟踪对象信息生成对跟踪对象的仿真、接收所述场景信息并将所述场景信息和所述跟踪对象信息经过时间同步处理后发送给所述域控制平台以及接收所述域控制平台发送的控制指令并基于所述控制指令在所述仿真场景中对跟踪对象进行仿真控制；

所述域控制平台用于基于经过时间同步处理后的所述场景信息和所述跟踪对象信息确定域控制信息、接收所述云调度管理平台下发的调度任务以及基于所述调度任务和所述域控制信息生成控制指令并下发所述控制指令到所述跟踪对象仿真平台；

所述云调度管理平台用于基于所述跟踪对象信息和地图信息向所述域控制平台发送所述调度任务，其中，所述仿真系统还包括不同于所述跟踪对象的现场跟踪对象，所述场景信息还包括由所述现场跟踪对象获取的特定场景下的特定场景信息，其中，所述特定场景包括检测到故障或者异常状态的场景以及所述现场跟踪对象或周边环境满足预先设置的条件的时候的场景，其中，所述跟踪对象仿真平台将经过时间同步处理后的所述场景信息和所述跟踪对象信息发送给域控制平台，包括：跟踪对象仿真平台基于场景信息的时间戳和跟踪对象信息的时间戳确定场景信息的时间间隔补偿；

跟踪对象仿真平台基于所述时间间隔补偿更新所述场景信息的时间戳；

跟踪对象仿真平台将更新过时间戳的场景信息和跟踪对象信息发送给域控制平台，其中，所述云调度管理平台包括：地图模块，所述地图模块根据地图信息的增量进行地图信息的更新。

3.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述场景仿真平台包括：仿真场景编辑模块、仿真场景渲染模块、仿真场景还原模块、点云源数据模块、真值传感器源数据模块、目标物元素库模块，所述系统还包括：通过所述仿真场景编辑模块编辑搭建生成仿真场景；

通过所述目标物元素库模块在所述仿真场景中配置目标物元素；

通过所述点云源数据模块和所述真值传感器源数据模块分别模拟点云源数据和真值传感器源数据；

所述仿真场景渲染模块基于所述点云源数据和真值传感器源数据对所述仿真场景进行渲染。

4.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述域控制平台包括：感知定位模块、决策规划模块、运动控制模块、第一诊断监控模块，所述系统还包括：所述感知定位模块基于所述同步后的所述场景信息和所述跟踪对象信息进行训练并将训练结果发送到所述决策规划模块；

所述决策规划模块根据所述训练结果规划所述跟踪对象的运行轨迹；

所述运动控制模块基于所述运行轨迹确定所述跟踪对象的控制指令；

所述第一诊断监控模块监控所述跟踪对象的运行状态，并将所述跟踪对象运行状态的异常信息发送给所述云调度管理平台。

5.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述云调度管理平台还包括：第二诊断监控模块、调度规划模块、数据管理模块，所述系统还包括：所述地图模块根据所述域控制平台发送的地图地形更新信息更新地图信息；

所述调度规划模块根据所述地图信息和所述跟踪对象的状态发送全局规划信息和调度任务给所述域控制平台；

所述第二诊断监控模块监控所述跟踪对象，并将所述跟踪对象的故障信息发送给所述数据管理模块；

所述数据管理模块存储和记录所述故障信息。

6.如权利要求5所述的系统，其特征在于，所述场景仿真平台还包括仿真场景还原模块，所述系统还包括：将所述特定场景信息发送给所述数据管理模块；

所述仿真场景还原模块基于所述数据管理模块中的所述特定场景信息生成特定场景。

7.一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机可执行指令用于使所述计算机执行根据权利要求1所述的方法。

8.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储器，用于存储一个或多个程序，

其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现权利要求1所述的方法。

说明书

一种仿真方法、系统及其存储介质和电子设备

技术领域

[0001] 本申请涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种仿真方法、系统及其存储介质和电子设备。

背景技术

[0002] 在自动驾驶技术领域，考虑到安全、成本以及其他不定因素的影响，研发人员为了验证方案可行性，经常要通过仿真技术进行测试和验证。研发人员已经提出，可以通过提高车辆模型的保真度或者通过提供丰富的测试场景等方法来达到提高仿真结果准确性的目的。但仍然不能满足一些对测试精度要求较高或者复杂场景的特殊仿真需求，因此，亟待提出一种新的仿真方案。

发明内容

[0003] （一）解决的技术问题

[0004] 针对现有技术的不足，本申请提供了一种仿真方法、系统及其存储介质和电子设备，解决了现有技术无法精确获得自动驾驶领域仿真结果的问题。

[0005] （二）技术方案

[0006] 为实现以上目的，本申请通过以下技术方案予以实现：

[0007] 第一方面，本申请提出了一种仿真方法，其特征在于，所述方法包括：

[0008] 基于经过时间同步处理后的场景信息和跟踪对象信息确定域控制信息；

[0009] 根据所述跟踪对象信息和地图信息确定调度任务；

[0010] 基于所述域控制信息和所述调度任务生成控制指令；

[0011] 根据所述控制指令对场景和跟踪对象进行仿真控制。

[0012] 第二方面，本申请提出了一种仿真系统，其特征在于，所述系统包括：场景仿真平台、跟踪对象仿真平台、域控制平台和云调度管理平台；其中，

[0013] 所述场景仿真平台用于基于场景信息生成仿真场景以及将所述场景信息发送给所述跟踪对象仿真平台；

[0014] 所述跟踪对象仿真平台用于基于跟踪对象信息生成对跟踪对象的仿真、接收所述场景信息并将所述场景信息和所述跟踪对象信息经过时间同步处理后发送给所述域控制平台以及接收所述控制域平台发送的控制指令并基于所述控制指令在所述仿真场景中对跟踪对象进行仿真控制；

[0015] 所述域控制平台用于基于经过时间同步处理后的所述场景信息和所述跟踪对象信息确定域控制信息、接收所述云调度管理平台下发的调度任务以及基于所述调度任务和所述域控制信息生成控制指令并下发所述控制指令到所述跟踪对象仿真平台；

[0016] 所述云调度管理平台用于基于所述跟踪对象信息和地图信息向所述域控制平台发送所述调度任务。

[0017] 第三方面，本申请提出了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行如前所述的方法。

[0018] 第四方面，本申请提出了一种电子设备，包括：

[0019] 一个或多个处理器；

[0020] 存储器，用于存储一个或多个程序，

[0021] 其中，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如前所述的方法。

[0022] 本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，基于经过时间同步处理后的场景信息和跟踪对象信息确定域控制信息，根据所述跟踪对象信息和地图信息确定调度任务，基于所述域控制信息和所述调度任务生成控制指令，根据所述控制指令对场景和跟踪对象进行仿真控制，实现了对场景和跟踪对象信息的高度同步化，提升了测试、仿真的精确性，从而对于无人驾驶、自动驾驶领域中无人车的准确控制提供了很好的参考。

附图说明

[0023] 在下面结合附图对于示例性实施例的描述中，本申请的更多细节、特征和优点被公开，在附图中：

[0024] 图1示出了根据本申请示例性实施例的可以在其中实施本文描述的各种方法的示例网络架构的示意图；

[0025] 图2示出了本申请示例性实施例的仿真方法的一种流程示意图；

[0026] 图3示出了本申请示例性实施例的仿真方法的第二种流程示意图；

[0027] 图4示出了本申请示例性实施例的仿真方法的第三种流程示意图；

[0028] 图5示出了本申请示例性实施例的仿真方法的第四种流程示意图；

[0029] 图6示出了本申请示例性实施例的仿真方法的第五种流程示意图；

[0030] 图7示出了本申请示例性实施例的仿真方法的第六种流程示意图；

[0031] 图8示出了本申请示例性实施例的仿真方法的第七种流程示意图；

[0032] 图9示出了本申请示例性实施例的仿真方法的一种示意性框图；

[0033] 图10示出了本申请示例性实施例的仿真系统的功能模块示意性框图；

[0034] 图11示出了本申请示例性实施例的电子设备的结构示意图；

[0035] 图12示出了本申请的实施例的示例性计算机系统的结构框图。

具体实施方式

[0036] 下面将参照附图更详细地描述本申请的实施例。虽然附图中显示了本申请的某些实施例，然而应当理解的是，本申请可以通过各种形式来实现，而且不应该被解释为限于这里阐述的实施例，相反提供这些实施例是为了更加透彻和完整地理解本申请。应当理解的是，本申请的附图及实施例仅用于示例性作用，并非用于限制本申请的保护范围。

[0037] 应当理解，本申请的方法实施方式中记载的各个步骤可以按照不同的顺序执行，和/或并行执行。此外，方法实施方式可以包括附加的步骤和/或省略执行示出的步骤。本申请的范围在此方面不受限制。

[0038] 本文使用的术语“包括”及其变形是开放性包括，即“包括但不限于”。术语“基于”是“至少部分地基于”。术语“一个实施例”表示“至少一个实施例”；术语“另一实施例”表示“至少一个另外的实施例”；术语“一些实施例”表示“至少一些实施例”。其他术语的相关定义将在下文描述中给出。需要注意，本申请中提及的“第一”、“第二”等概念仅用于对不同的装置、模块或单元进行区分，并非用于限定这些装置、模块或单元所执行的功能的顺序或者相互依存关系。

[0039] 需要注意，本申请中提及的“一个”、“多个”的修饰是示意性而非限制性的，本领域技术人员应当理解，除非在上下文另有明确指出，否则应该理解为“一个或多个”。

[0040] 本申请实施方式中的多个装置之间所交互的消息或者信息的名称仅用于说明性的目的，而并不是用于对这些消息或信息的范围进行限制。

[0041] 在介绍本申请示例性实施例之前首先对本申请示例性实施例中涉及到的相关名词作如下释义：

[0042] 点云指在逆向工程中通过测量仪器得到的产品外观表面的点数据集合。

[0043] 点云数据是指在一个三维坐标系统中的一组向量的集合。点云数据以点的形式记录，每一个点包含有三维坐标，有些可能含有颜色信息或反射强度信息。

[0044] 稀疏点云，通常使用三维坐标测量机所得到的点数量比较少，点与点的间距也比较大，叫；密集点云，通常为使用三维激光扫描仪或照相式扫描仪得到的点云，点数量比较大并且比较密集。

[0045] 域控制器是指在“域”模式下，至少有一台服务器负责每一台联入网络的电脑和用户的验证工作，相当于一个单位的门卫一样。

[0046] 横纵向规划控制：在无人驾驶车辆横纵向规划控制，指的就是对车辆横向运动和纵向运动的规划和控制。例如，对车辆的横向运动控制包括打方向盘到达目标位置，纵向运动控制包括加减速。

[0047] 车辆在环，简单来说，就是把整车加入到仿真的闭环中去。在实现方式上，车辆在环又分为两类：静态车辆在环和动态车辆在环。

[0048] 车规级芯片，是一个汽车元件。车规级是适用于汽车电子元件的规格标准。

[0049] 本申请实施例提供一种仿真方法，其可以应用在无人驾驶场景或游戏场景等情况，采用将场景和跟踪对象分布式进行仿真的方式，提高仿真和测试的准确性。以下本申请主要以无人驾驶场景为例进行说明。

[0050] 图1示出了根据本申请示例性实施例的可以在其中实施本文描述的各种方法的示例网络架构的示意图。如图1所示，本申请示例性实施例的网络架构100包括通过网络101彼此连接的客户端系统102和服务器系统103。其中客户端系统102具体可以包括显示器、存储器、处理器1021等，服务器系统103包括服务器1031、数据库1032等。实际应用中，本申请示例性实施例的仿真方法所应用的网络架构中，可以不需要服务器系统，仅在客户端系统102侧进行本地仿真测试。应理解，图1所示的网络架构适用于本申请示例性实施例的所有的示例，所示出的网络架构都便于理解本申请示例性实施例的方案，而不应当理解为对本申请示例性实施例的应用场景、展示方式以及各种通信关系构成了限定。

[0051] 图2示出了本申请示例性实施例的仿真方法的一种流程示意图。如图2所示，本申请示例性实施例的仿真方法，包括如下步骤：

[0052] S101、基于经过时间同步处理后的场景信息和跟踪对象信息确定域控制信息；

[0053] 步骤S101中，具体还包括如下步骤：

[0054] 基于场景信息的时间戳和跟踪对象信息的时间戳确定场景信息的时间间隔补偿，基于所述时间间隔补偿更新所述场景信息的时间戳，基于更新过时间戳的场景信息和跟踪对象信息确定域控制信息。

[0055] S102、根据所述跟踪对象信息和地图信息确定调度任务；

[0056] S103、基于所述域控制信息和所述调度任务生成控制指令；

[0057] S104、根据所述控制指令对场景和跟踪对象进行仿真控制。

[0058] 此外，本仿真方法还包括：获取特定场景下的特定场景信息，基于所述特定场景信息仿真生成特定场景。下面将对方法作具体介绍。

[0059] 图3示出了本申请示例性实施例的仿真方法的另一种流程示意图。如图3所示，本申请示例性实施例的仿真方法，该方法应用于包括场景仿真平台、跟踪对象仿真平台、域控制平台和云调度管理平台的系统，具体包括如下步骤：

[0060] S201、场景仿真平台基于场景信息生成仿真场景；

[0061] 在实际应用中，本申请示例性实施例的场景仿真平台具体可以在后台仿真不显示，也可以通过显示界面进行显示。其中，在后台仿真不显示可以省去需要显示终端/显示屏的成本。

[0062] 本申请示例性实施例的场景信息包括但不限于道路信息、地图信息、传感器信息、摄像头采集的信息等。其中，道路信息包括路面干湿信息（是否下雨、是否有水塘等）、道路尺寸（角度、方向、高度等）等。地图信息包括但不限于地形、地势、道路、山水、悬崖、植被信息以及特殊障碍物信息，其中，特殊障碍物包括诸如大石块等不易挪动的障碍物以及路灯、指示牌等固定在底面的障碍物，障碍物信息包括但不限于长宽高、体积等信息。传感器信息包括点云传感器（可以是激光点云传感器）、真值传感器（可以是目标真值传感器）、激光雷达传感器、毫米波雷达传感器、超声波雷达传感等传感器采集的数据信息。

[0063] S202、场景仿真平台将场景信息发送给跟踪对象仿真平台。

[0064] 该步骤通过将场景信息发送给跟踪对象仿真平台，以便跟踪对象仿真平台对场景信息和跟踪对象信息进行同步处理。

[0065] S203、跟踪对象仿真平台基于跟踪对象信息生成对跟踪对象的仿真。

[0066] 在实际应用中，本申请示例性实施例的跟踪对象仿真平台具体可以在单独在显示终端/显示屏上进行显示对跟踪对象的仿真效果，也可以将跟踪对象与仿真场景的仿真效果进行合并显示。

[0067] 本申请示例性实施例的跟踪对象可以是无人驾驶车辆，也可以是其他需要仿真的移动对象。跟踪对象信息包括但不限于车辆型号信息、车辆线控底盘信息、车辆运动信息、车辆传感器的信息和车辆导航信息等用于提供车辆模型的姿态的信息。其中，车辆型号信息可以是大中小型号，可以是根据功能区分的信息（例如挖掘型号、推土型号、运输型号等），也可以是不同的载重，还可以是具体款式比如某品牌某系列的信息。

[0068] S204、跟踪对象仿真平台将经过时间同步处理后的场景信息和跟踪对象信息发送给域控制平台。

[0069] 实际应用中，本步骤中的同步可以采用时间戳的方式或设置计时器的方式。将场景信息和跟踪对象信息都发送给域控制平台，可以实现场景和跟踪对象的协同仿真。场景信息和跟踪对象信息的同步能够提升仿真的精确性。

[0070] S205、域控制平台基于所述经过时间同步处理后的场景信息和跟踪对象信息确定域控制信息。

[0071] 本申请示例性实施例的域控制信息包括对跟踪对象的控制信息。

[0072] S206、云调度管理平台基于跟踪对象信息和地图信息向域控制平台发送调度任务。

[0073] 实际应用中，域控制平台和云调度管理平台进行实时的数据交互，从而云调度管理平台能够获得跟踪对象仿真平台发送给域控制平台的跟踪对象信息。

[0074] 本申请示例性实施例的地图信息由云调度管理平台维护和更新。需要说明的是，本申请实施例中地图信息可以更新的，可以是实时更新，也可以根据预设频率进行更新。具体可以是增量更新，即对有变化的地图信息进行更新。示例性的，在矿山环境中，容易遇到诸如泥石流或山石滚落导致路面泥泞或者道路变窄的情况，或野兽出没等突然的障碍物出现的情况，从而需要根据地图信息的增量进行地图信息的更新，从而提升了调度管理的准确性的同时还控制了信息传输量，减少了系统传输和计算负荷。

[0075] 该步骤还包括云调度管理平台基于跟踪对象信息和地图信息生成调度任务，再向域控制平台下发调度任务。

[0076] S207、域控制平台基于调度任务和域控制信息生成控制指令。

[0077] 该步骤中，控制指令为用于控制跟踪对象的指令，具体可以是控制跟踪对象驱动、制动、转向等操作指令。

[0078] 由于调度任务是基于跟踪对象信息和地图信息确定的，且域控制信息是基于同步了的场景信息和跟踪对象信息确定的，从而对跟踪对象的控制是兼顾了准确性和实时性的。

[0079] S208、域控制平台下发控制指令到跟踪对象仿真平台。

[0080] S209、跟踪对象仿真平台接收域控制平台发送的控制指令并根据控制指令在仿真场景中对跟踪对象进行仿真。

[0081] 该步骤中，跟踪对象仿真平台根据控制指令对跟踪对象的诸如以一定速度/加速度移动、停止、左转、右转、倒退、开灯或控制传感器开始/停止采集信息等操作进行仿真。

[0082] 本实施例中，由云调度管理平台基于同步的场景信息和跟踪对象信息，结合地图地形环境信息综合确定调度任务，并由域控制平台根据调度任务生成相应控制指令，从而实现了对跟踪对象的精确仿真。

[0083] 进一步的，在本说明书的实施例中，跟踪对象仿真平台将经过时间同步处理后的场景信息和跟踪对象信息发送给域控制平台，包括如下步骤：

[0084] S301、跟踪对象仿真平台基于场景信息的时间戳和跟踪对象信息的时间戳确定场景信息的时间间隔补偿。

[0085] 在该步骤前，可以由跟踪对象仿真平台向场景仿真平台发送一个时间同步信号，场景仿真平台基于该时间同步信号给待发送数据添加时间戳。

[0086] 场景仿真平台在向跟踪对象仿真平台发送场景信息时，会携带一个时间戳，该时间戳早于跟踪对象仿真平台的跟踪对象信息的时间戳。

[0087] 示例性地，场景仿真平台在接收到跟踪仿真平台的时间同步信号后，开始计算模拟激光点云数据，场景仿真平台将开始计算标识信息发送到跟踪仿真平台（开始计算标识信息时间戳为T1），并将激光点云数据写入队列。因为发送过程的时延，跟踪仿真平台接收到开始计算标识信息时的时间戳已经晚于发送开始计算标识信息的时间戳了（接收到开始计算标识信息的时间戳为T2，T2>T1）。为了使得场景信息和跟踪对象信息时间同步，跟踪仿真平台以收到开始计算时间标识的时间戳与开始计算标识携带时间戳的差值作为本周期数据的时间间隔补偿将T2‑T1作为时间间隔补偿。

[0088] S302、跟踪对象仿真平台基于所述时间间隔补偿更新所述场景信息的时间戳。

[0089] 在跟踪对象仿真平台向域控制平台发送场景信息和跟踪对象信息的时候，以场景信息在场景仿真平台生成的时间戳为准。

[0090] 示例性地，对一个周期获取的队列数据中的第一个激光点云点数据进行时间赋值更新（第一个激光点云点数据的时间戳为T3，对其进行时间赋值更新为T3‑(T2‑T1），并与对应时间的定位数据进行同步，写入发送数据包。

[0091] S303、跟踪对象仿真平台将更新过时间戳的场景信息和跟踪对象信息发送给域控制平台。

[0092] 本实施例中，通过时间补偿机制实现了对场景信息和跟踪对象信息的时间同步，从而经过时间间隔补偿后的场景信息发送给域控制平台后，域控制平台可以根据时间戳进行相应时间的场景和跟踪对象的仿真控制。

[0093] 优选的，跟踪对象仿真平台可以将具有相同时间戳的场景信息和跟踪对象信息一起发送给域控制平台。通过将具有相同时间戳的场景信息和跟踪对象信息一起发送给域控制平台，减少了域控制平台的比较和计算过程，提高了运算速度和仿真精确性。

[0094] 进一步的，在本说明书的实施例中，跟踪对象仿真平台将经过时间同步处理后的场景信息和跟踪对象信息发送给域控制平台还包括：

[0095] S401、跟踪对象仿真平台将具有第一数据格式的场景信息转换为具有第二数据格式的场景信息和跟踪对象信息。

[0096] 具体的，例如，从场景仿真平台过来的点云是原始点云数据，在跟踪对象仿真平台中根据激光雷达需要的频率、角度、精度等要求进行数据格式匹配/转换处理。

[0097] S402、跟踪对象仿真平台将具有第二数据格式的场景信息和跟踪对象信息发送给域控制平台。

[0098] 实际应用中，跟踪对象仿真平台可以将时间信息和转换过数据格式的场景信息一同发送给域控制平台。

[0099] 举个具体示例来说，激光点云源数据来自场景仿真平台，组合导航定位数据来自跟踪对象仿真平台，两者发送到域控制平台的频率在100Hz‑200Hz，在跟踪对象仿真平台发送数据前完成数据帧同步，对同一帧点云及车辆数据进行周期补偿，模拟真实无人驾驶车辆激光雷达与组合导航通过GPS授时和同步机制。

[0100] 本实施例，通过场景仿真平台和跟踪对象仿真平台的时间同步与周期补偿机制，提升了传感器仿真的准确性。

[0101] 考虑到矿山无人驾驶技术作为实现矿山无人化运输的关键环节，从技术的开发验证到产品的落地运营均需要采取大量的测试手段来保障。而针对矿山无人驾驶技术的测试和验证，如果仅依赖现场实车场地测试不仅需要投入大量的人力物力支持，还会受到天气、道路等外界不确定因素的制约，甚至于特定的测试工况还伴随着潜在的危险及安全隐患。为保证矿山无人驾驶车辆算法运行的稳定性和可靠性，无人驾驶域控制系统的硬件平台也从普通的工控机设备逐步升级到含车规级芯片的域控制器，进而对矿山无人驾驶硬件在环仿真系统在矿用车模型精度、传感器仿真准确性、矿山环境还原度等方面提出了更高的要求。下面主要以矿用无人驾驶的仿真为例进行说明。

[0102] 进一步的，本申请的场景仿真平台可以包括：仿真场景编辑模块、仿真场景渲染模块、仿真场景还原模块、点云源数据模块、真值传感器源数据模块、目标物元素库模块。参照图4示出了本申请示例性实施例的仿真方法的另一种流程示意图。如图4所示，本申请的仿真方法还包括：

[0103] S501、通过仿真场景编辑模块编辑搭建生成仿真场景。

[0104] 示例性地，场景仿真平台通过矿山场景编辑搭建需要测仿真测试场景，生成仿真场景配置文件。

[0105] S502、通过目标物元素库模块在所述仿真场景中配置目标物元素。

[0106] 示例性地，场景仿真平台通过目标物元素库模块配置目标物元素库中的车辆、挖机、障碍物等目标物元素。

[0107] S503、通过点云源数据模块和真值传感器源数据模块分别模拟点云源数据和真值传感器源数据。

[0108] 其中，点云源数据可以为稀疏点云数据，也可以为密集点云数据。点云数据可以为激光雷达、毫米波雷达、雷达、视频摄像头采集的数据。

[0109] S504、仿真场景渲染模块基于点云源数据和真值传感器源数据对仿真场景进行渲染。

[0110] 示例性地，场景仿真平台通过仿真场景渲染模块在配置有目标物元素的仿真场景中基于点云源数据和真值传感器源数据进行场景渲染，实现基础仿真场景库的搭建。

[0111] 示例性地，实际应用中，场景仿真平台还接收跟踪对象仿真平台的时间同步信号，确保场景内各线程的每一帧数据计算和场景显示与跟踪对象仿真平台同源同步，并将传感器数据及车辆当前在场景仿真中的道路信息、坡道信息等反馈到跟踪对象仿真平台中。

[0112] 通过场景仿真平台的设置，可以实现对场景的独立仿真效果和测试，保证了跟踪对象运行环境的稳定性。

[0113] 进一步的，本申请的跟踪对象仿真平台可以包括：跟踪对象动力学模型、线控底盘模型、激光雷达模型、真值传感器模型、组合导航模型。参照图5示出了本申请示例性实施例的仿真方法的另一种流程示意图。如图5所示，本申请的仿真方法还包括：

[0114] S601、跟踪对象仿真平台基于跟踪对象动力学模型、线控底盘模型、激光雷达模型、真值传感器模型、组合导航模型生成跟踪对象的姿态信息。

[0115] 其中，线控底盘模型可以用于模拟车辆线控的功能，模拟车上的线控底盘控制器进行车辆模型的控制。组合导航模型可以包含跟踪对象移动的时间、位置、速度、加速度等信息，跟踪对象的姿态信息包括但不限于跟踪对象的加减速、匀速、停止、转向等信息。

[0116] 本实施例中，跟踪对象仿真平台可以离线完成车辆线控底盘模型、车辆动力学模型与同车型车的车辆驱动、制动、转向特性辨识匹配，作为虚拟车辆运行在跟踪对象仿真平台。跟踪对象仿真平台接收无人驾驶域控制平台控制指令，作用到车辆模型中运行，同时反馈车辆动态信息结果。

[0117] S602、跟踪对象仿真平台将姿态信息发送给域控制平台。

[0118] 示例性地，传感器信息由激光雷达模型 真值传感器发送，车辆位置等信息由组合导航模型发送，线控底盘模型发送其他的车辆底盘数据。

[0119] 本实施例中，跟踪对象仿真平台提供实时运算的系统环境及仿真系统的时钟源，承载车辆动力学模型的固定步长计算仿真，模拟传感器、组合导航及车辆线控底盘数据，给场景中提供车辆模型的姿态信息，获取场景中道路信息作为模型的横向纵向及垂向输入，提升了无人驾驶规划控制功能中的横纵向规划控制精度。

[0120] 进一步的，本申请的域控制平台可以包括：感知定位模块、决策规划模块、运动控制模块、第一诊断监控模块。参照图6示出了本申请示例性实施例的仿真方法的另一种流程示意图。如图6所示，本申请的仿真方法还包括：

[0121] S701、感知定位模块基于同步后的场景信息和跟踪对象信息进行训练并将训练结果发送到决策规划模块。

[0122] 具体的，感知定位模块根据组合导航、激光点云、真值传感器数据，进行动态目标物类别识别、距离及行为预测方面的算法学习训练，输出学习识别结果到决策规划模块。其中，距离可以是目标物之间的距离，也可以是目标物与障碍物/目的地/悬崖等之间的距离。行为预测可以是车辆以一定速度行驶在平地/坡道时，突然受到制动/加速/左转等控制指令时，车辆的预计行为姿态，也可以是车辆从A地到B地的过程中的行为姿态的预测。训练结果可以是目标物的信息、车辆位置信息、

[0123] S702、决策规划模块根据训练结果规划跟踪对象的运行轨迹。

[0124] 示例性的，当训练结果为车辆C（载重超过N吨）在A地（为坡道）以速度V行驶时，收到减速控制指令后发生侧翻的概率超过预设阈值时，可以规划车辆C通过路径L到达目的地，从而绕开A地，减少了意外发生的概率。

[0125] S703、运动控制模块基于运行轨迹确定跟踪对象的控制指令。

[0126] 实际应用中，控制指令与运行轨迹可以一一对应，也可以是控制指令的集合与运行轨迹对应，具体地，控制指令的集合可以是多个按时间或距离为顺序的控制指令，其中，时间和距离间隔为相等间隔，或根据实际需要指定。

[0127] S704、第一诊断控制模块监控跟踪对象的运行状态，并将跟踪对象运行状态的异常信息发送给云调度管理平台。

[0128] 本申请实施例中，仿真系统搭配高性能车载计算单元（系统运算频率达到1000Hz），集成无人驾驶中间件软件架构，支持包括感知定位、决策规划、运动控制、诊断监控等服务进程运行和通讯。域控制平台与云调度管理平台进行实时的数据交互，接收云端的任务及调度等信息进行运算，进而下发控制指令到跟踪对象仿真平台，同时接收跟踪对象仿真平台反馈的车辆动力学模型信息、组合导航信息、传感器信息、激光雷达点云信息及时钟同步信号等。

[0129] 本申请实施例中，域控制平台根据仿真的激光点云识别仿真矿山场景道路路面、边界等信息，采集点云数据实现矿山场景地图信息的增量更新；决策规划模块根据感知定位模块计算的目标物的信息、车辆位置信息，实时规划动态的车辆轨迹，交由运动控制模块计算出车辆模型需要的控制指令；第一诊断监控模块对无人驾驶车辆运行过程中的状态进行监控，存在异常时上报异常信息并采集上传车辆及场景数据到云端数据管理中心。

[0130] 异常包括车辆遇到故障或处于异常状态的情况。异常信息包括但不限于车辆出现故障、道路异常、摄像头被遮挡、传感器失联等信息。当出现异常时，域控制平台将异常信息相关的车辆和场景数据上传到云调度管理平台。示例性地，若车辆出现故障，可以将车辆出现故障的时间、位置信息，以及摄像头的视频信息等上传到云调度管理平台。具体上传信息可以根据需求预先设定。

[0131] 本申请的实施例，通过域控制平台对场景信息和跟踪对象信息的分布式仿真，提供了稳定的运行环境，提升了跟踪对象模型的精确度，缩短了运算周期，从而提升了无人驾驶规划控制功能中的横纵向规划控制精度，并且可以在早期仿真测试中暴露出问题。

[0132] 进一步的，本申请的云调度管理平台可以包括：地图模块、第二诊断监控模块、调度规划模块、数据管理模块。参照图7示出了本申请示例性实施例的仿真方法的另一种流程示意图。如图7所示，本申请的仿真方法还包括：

[0133] S801、地图模块根据域控制平台发送的地图更新信息更新地图信息。

[0134] 通过对地图信息的更新，满足复杂（矿山）环境地图及地形数据的增量更新需求与特定场景在仿真系统中的场景数据还原。

[0135] S802、调度规划模块根据地图信息和跟踪对象的状态发送全局规划信息和调度任务给域控制平台。

[0136] S803、第二诊断监控模块监控跟踪对象，并将跟踪对象的故障信息发送给数据管理模块。

[0137] 本说明书公开的仿真系统采用场景与车辆模型分布式仿真的架构，将虚拟场景与虚拟车辆拆分，提高车辆模型匹配及运行精度，释放场景仿真运行算力，具备多车在环的扩展能力。

[0138] 该步骤中，第二诊断监控模块负责接收和监控系统中所有跟踪对象的运行状态信息，并综合诊断系统中所有跟踪对象的故障情况。其中，监控系统中所有跟踪对象的运行状态信息可以是在接收到第一诊断监控模块发送的跟踪对象发送的异常信息后，根据异常信息发送的时间、频率、跟踪对象的位置、摄像头视频等信息判断故障原因，例如，可能是多个跟踪对象相撞，也可能是一个跟踪对象被障碍物阻碍导致不能运行的故障等。

[0139] S804、数据管理模块存储和记录故障信息。

[0140] 云调度管理平台可以布置在云端服务器，也可以布置在本地，也可以通过本地终端软件实现其功能。云调度管理平台主要可以实现两部分的功能，一方面实现云端调度功能，由调度规划模块根据跟踪对象（一个或多个）的状态及地图数据，规划分配调度任务及全局规划信息下发到域控制平台。其中的地图模块依据实际现场地形数据生成，同时作业过程中接收域控制平台上传的激光雷达点云实现地图信息的更新。另一方面实现对无人驾驶系统整体的数据管理，例如无人驾驶车辆作业过程中，通过诊断监控模块对车辆编组进行监控，出现故障问题时会将故障发生前后的传感器数据、车辆位置信息、地图信息、控制指令及车辆状态等信息记录到数据管理模块中，在数据管理模块完成数据的标注预处理，提供在场景仿真平台中生成场景的数据。其中，标注预处理包括标注例如时间、车辆编号、所处位置编号等信息。

[0141] 进一步的，本申请的场景仿真平台还可以包括仿真场景还原模块，仿真系统还包括现场跟踪对象。参照图8示出了本申请示例性实施例的仿真方法的另一种流程示意图。如图8所示，本申请的仿真系统还包括：

[0142] S901、现场跟踪对象获取特定场景下的特定场景信息。

[0143] 本申请的实施例中，现场跟踪对象为与前述跟踪对象不同的跟踪对象，例如，前述跟踪对象为第一组跟踪对象，该第一组跟踪对象为虚拟作业车辆，现场跟踪对象为第二组跟踪对象，该第二组跟踪对象为现场作业车辆。

[0144] 在本申请的实施例中，特定场景是指特定情况下的场景。具体地例如，检测到故障或着异常状态的场景；车辆或者周边环境满足预先设置的条件的时候的场景，比如车辆在过一个弯的时候车辆的姿态超过了预设范围。

[0145] 需要说明的是，在仿真系统中配置的域控制平台与安装在现场作业车辆中的域控制平台从硬件及软件配置保持完全一致，避免由于仿真系统中各模块或平台的调整变化影响仿真结果的可置信度。

[0146] S902、将特定场景信息发送给数据管理模块。

[0147] 在本申请的实施例中，云调度管理平台的数据管理模块还用于接收并保存现场跟踪对象发送的特定场景信息。

[0148] S903、仿真场景还原模块基于数据管理模块中的特定场景信息生成特定场景。

[0149] 通过仿真场景还原模块获取云调度管理平台中特定场景数据生成特定的仿真场景。

[0150] 现场作业编组车辆上传特定场景下预设的数据到云调度管理平台，用于后续场景仿真平台生成现场特定场景。从而可以根据现场真实场景数据对仿真场景库局部优化，使其更加贴近矿山真实场景，并对诊断监控模块特定条件下的数据生成仿真场景，丰富测试场景库。

[0151] 本申请实施例中，云调度管理平台优选地布置在云端服务器，做调度任务下发及无人驾驶车路云等数据的管理；场景仿真平台与跟踪对象仿真平台分别模拟域控制平台所需要的车辆及传感器数据，统一由跟踪对象仿真平台与域控制平台直接进行数据交互，其中场景仿真平台用于模拟虚拟矿山道路、场景、传感器需要的数据源等，跟踪对象仿真平台运行车辆模型模拟车辆运行的动力学特性，简而言之采用场景与车辆模型分布式仿真的架构，将虚拟场景与虚拟车辆拆分，提高车辆模型匹配及运行精度，释放场景仿真运行算力，具备多车在环的扩展能力。本申请中仿真系统唯一的输出对象为域控制平台，域控制平台的形式包含但不局限于含车规级芯片的控制器，其中域控制器可以以软件或硬件形式实现。

[0152] 通过上述各实施例的描述，可以看出本申请的仿真方法的运行系统的各组成平台是有机联系，环环相扣、层层递进的，从而解决了现有技术无法精确获得自动驾驶领域仿真结果的问题。

[0153] 上述主要从系统的角度对本申请实施例提供的方案进行了介绍。可以理解的是，系统为了实现上述功能，其包含了执行各个功能相应的硬件结构和/或软件模块。本领域技术人员应该很容易意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，本申请能够以硬件或硬件和计算机软件的结合形式来实现。某个功能究竟以硬件还是计算机软件驱动硬件的方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

[0154] 本申请实施例可以根据上述方法示例对服务器和终端进行功能单元的划分，例如，可以对应各个功能划分各个功能模块，也可以将两个或两个以上的功能集成在一个处理模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。需要说明的是，本申请实施例中对模块的划分是示意性的，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式。

[0155] 下面以仿真系统的一个运算周期（数据运算闭环一次）为例，对仿真系统中的数据流进行说明。如图9所示，域控制平台B接收来自元调度管理平台A的任务及路径指令，跟踪对象仿真平台C接收来自场景仿真平台D的激光点云、真值传感器源数据，经过内部模型处理发送到域控制平台B，域控制平台B根据来自跟踪对象仿真平台C及云端调度的数据，经过内部模块的运算向跟踪对象仿真平台C发出车辆驱动、制动、转向等控制指令，并将车辆关键数据上传到元调度管理平台A；跟踪对象仿真平台C接收到域控制平台B的控制指令和来自场景仿真平台D的矿山道路、坡道、场景配置等信息，控制车辆动力学模型及线控底盘模型计算，将车辆模型的计算结果反馈到域控制平台B，用于域控制平台B计算下一周期控制指令；场景仿真平台D接收来自跟踪对象仿真平台C的车辆运动姿态、运动位置等信息，结合自身矿山仿真场景的信息，发送当前周期的激光点云、真值传感器源数据，查询下一周期的道路、坡道、场景信息发送到跟踪对象仿真平台C。

[0156] 另一方面，除了离线搭建好需要的仿真场景外，仿真系统还可通过数据生成仿真场景。仿真系统还包括现场跟踪对象E，该现场跟踪对象E为一个或多个。示例性地，现场跟踪对象为多个现场作业编组车辆，以现场作业编组车辆获取现场场景、车辆、目标物信息为例，由提前预设好条件或现场作业编组遇到异常故障状态后上传信息到元调度管理平台A，元调度管理平台A对场景数据进行预处理标注，在需要进行仿真场景生成时，由场景仿真平台D从元调度管理平台A拉取场景数据，实现仿真场景生成。需要说明的是，本申请中仿真系统具备场景数据生成仿真场景的功能，不局限于列举的通过现场作业编组车辆上传场景数据的方式，也可是从其他的途径获取场景生成需要的数据。

[0157] 在采用对应各个功能划分各个功能模块的情况下，本申请示例性实施例提供一种仿真系统，该仿真系统可以包括终端和服务器，也可以包括终端和应用于终端的芯片。图10示出了根据本申请示例性实施例的仿真系统的功能模块示意性框图。如图10所示，该仿真系统100包括：场景仿真平台101、跟踪对象仿真平台102、域控制平台103和云调度管理平台104。

[0158] 进一步的，所述场景仿真平台用于基于场景信息生成仿真场景以及将场景信息发送给跟踪对象仿真平台；

[0159] 跟踪对象仿真平台用于基于跟踪对象信息生成对跟踪对象的仿真、接收场景信息并将场景信息和跟踪对象信息经过时间同步处理后发送给域控制平台以及接收控制域平台发送的控制指令并基于控制指令在仿真场景中对跟踪对象进行仿真控制；

[0160] 域控制平台用于基于经过时间同步处理后的场景信息和跟踪对象信息确定域控制信息、接收云调度管理平台下发的调度任务以及基于调度任务和域控制信息生成控制指令并下发控制指令到跟踪对象仿真平台；

[0161] 云调度管理平台用于基于跟踪对象信息和地图信息向域控制平台发送调度任务。

[0162] 进一步的，跟踪对象仿真平台将场景信息和跟踪对象信息经过时间同步处理后发送给域控制平台具体包括：

[0163] 跟踪对象仿真平台基于时间间隔补偿更新场景信息的时间戳；

[0164] 跟踪对象仿真平台将更新过时间戳的场景信息和跟踪对象信息发送给域控制平台；

[0165] 优选地，跟踪对象仿真平台将经过时间同步处理后的场景信息和跟踪对象信息发送给域控制平台还包括：

[0166] 跟踪对象仿真平台将具有第一数据格式的场景信息转换为具有第二数据格式的场景信息和跟踪对象信息；

[0167] 跟踪对象仿真平台将具有第二数据格式的场景信息和跟踪对象信息发送给域控制平台。

[0168] 进一步的，本说明书实施例的场景仿真平台包括：仿真场景编辑模块、仿真场景渲染模块、仿真场景还原模块、点云源数据模块、真值传感器源数据模块、目标物元素库模块。

[0169] 具体的，通过仿真场景编辑模块编辑搭建生成仿真场景；

[0170] 通过目标物元素库模块在仿真场景中配置目标物元素；

[0171] 通过点云源数据模块和真值传感器源数据模块分别模拟点云源数据和真值传感器源数据；

[0172] 仿真场景渲染模块基于点云源数据和真值传感器源数据对仿真场景进行渲染。

[0173] 进一步的，本说明书实施例的跟踪对象仿真平台包括：跟踪对象动力学模型、线控底盘模型、激光雷达模型、真值传感器模型、组合导航模型。

[0174] 具体的，跟踪对象仿真平台基于跟踪对象动力学模型、线控底盘模型、激光雷达模型、真值传感器模型、组合导航模型生成跟踪对象的姿态信息；

[0175] 跟踪对象仿真平台将姿态信息发送给域控制平台。

[0176] 进一步的，本说明书实施例的域控制平台包括：感知定位模块、决策规划模块、运动控制模块、第一诊断监控模块。

[0177] 具体的，感知定位模块基于同步后的场景信息和跟踪对象信息进行训练并将训练结果发送到决策规划模块；

[0178] 决策规划模块根据训练结果规划跟踪对象的运行轨迹；

[0179] 运动控制模块基于运行轨迹确定跟踪对象的控制指令；

[0180] 第一诊断控制模块监控跟踪对象的运行状态，并将跟踪对象运行状态的异常信息发送给云调度管理平台。

[0181] 进一步的，本说明书实施例的云调度管理平台包括：地图模块、第二诊断监控模块、调度规划模块、数据管理模块。

[0182] 具体的，地图模块根据域控制平台发送的地图地形更新信息更新地图信息；

[0183] 调度规划模块根据地图信息和跟踪对象的状态发送全局规划信息和调度任务给域控制平台；

[0184] 第二诊断监控模块监控跟踪对象，并将跟踪对象的故障信息发送给数据管理模块；

[0185] 数据管理模块存储和记录故障信息。

[0186] 进一步的，本说明书实施例的场景仿真平台还包括仿真场景还原模块，仿真系统还包括现场跟踪对象。

[0187] 具体的，现场跟踪对象获取特定场景下的特定场景信息；

[0188] 将特定场景信息发送给数据管理模块；

[0189] 仿真场景还原模块基于数据管理模块中的特定场景信息生成特定场景。

[0190] 本申请实施例提供的仿真系统的各平台还用于执行如前所述的步骤并实现相应功能，在此不再赘述。

[0191] 本申请实施例还提供一种电子设备，包括：至少一个处理器；用于存储所述至少一个处理器可执行指令的存储器；其中，所述至少一个处理器被配置为执行所述指令，以实现本申请实施例公开的上述方法。

[0192] 图11为本申请一示例性实施例提供的电子设备的结构示意图。如图11所示，该电子设备1100包括至少一个处理器1101以及耦接至处理器1101的存储器1102，该处理器1101可以执行本申请实施例公开的上述方法中的相应步骤。

[0193] 上述处理器1101还可以称为中央处理单元（central processing unit，CPU），其可以是一种集成电路芯片，具有信号的处理能力。本申请实施例公开的上述方法中的各步骤可以通过处理器1101中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。上述的处理器1101可以是通用处理器、数字信号处理器（digital signal processing，DSP）、ASIC、现成可编程门阵列（field‑programmable gate array，FPGA）或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合本申请实施例所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件译码处理器执行完成，或者用译码处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。软件模块可以位于存储器1102中，例如随机存储器，闪存、只读存储器，可编程只读存储器或者电可擦写可编程存储器、寄存器等本领域成熟的存储介质。处理器1101读取存储器1102中的信息，结合其硬件完成上述方法的步骤。

[0194] 另外，根据本申请的各种操作/处理在通过软件和/或固件实现的情况下，可从存储介质或网络向具有专用硬件结构的计算机系统，例如图12所示的计算机系统1200安装构成该软件的程序，该计算机系统在安装有各种程序时，能够执行各种功能，包括诸如前文所述的功能等等。图12为本申请一示例性实施例提供的计算机系统的结构框图。

[0195] 计算机系统1200旨在表示各种形式的数字电子的计算机设备，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本申请的实现。

[0196] 如图12所示，计算机系统1200包括计算单元1201，该计算单元1201可以根据存储在只读存储器（ROM）1202中的计算机程序或者从存储单元1208加载到随机存取存储器（RAM）1203中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 1203中，还可存储计算机系统1200操作所需的各种程序和数据。计算单元1201、ROM 1202以及RAM 1203通过总线1204彼此相连。输入/输出（I/O）接口1205也连接至总线1204。

[0197] 计算机系统1200中的多个部件连接至I/O接口1205，包括：输入单元1206、输出单元1207、存储单元1208以及通信单元1209。输入单元1206可以是能向计算机系统1200输入信息的任何类型的设备，输入单元1206可以接收输入的数字或字符信息，以及产生与电子设备的用户设置和/或功能控制有关的键信号输入。输出单元1207可以是能呈现信息的任何类型的设备，并且可以包括但不限于显示器、扬声器、视频/音频输出终端、振动器和/或打印机。存储单元1208可以包括但不限于磁盘、光盘。通信单元1209允许计算机系统1200通过网络诸如因特网的与其他设备交换信息/数据，并且可以包括但不限于调制解调器、网卡、红外通信设备、无线通信收发机和/或芯片组，例如蓝牙TM设备、WiFi设备、WiMax设备、蜂窝通信设备和/或类似物。

[0198] 计算单元1201可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理组件。计算单元1201的一些示例包括但不限于中央处理单元（CPU）、图形处理单元（GPU）、各种专用的人工智能（AI）计算芯片、各种运行机器学习模型算法的计算单元、数字信号处理器（DSP）、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。计算单元1201执行上文所描述的各个方法和处理。例如，在一些实施例中，本申请实施例公开的上述方法可被实现为计算机软件程序，其被有形地包含于机器可读介质，例如存储单元1208。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 1202和/或通信单元1209而被载入和/或安装到计算机系统1200上。在一些实施例中，计算单元1201可以通过其他任何适当的方式（例如，借助于固件）而被配置为执行本申请实施例公开的上述方法。

[0199] 本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其中，当所述计算机可读存储介质中的指令由电子设备的处理器执行时，使得所述电子设备能够执行本申请实施例公开的上述方法。

[0200] 本申请实施例中计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的程序。上述计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。更具体的，上述计算机可读存储介质可以包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦除可编程只读存储器（EPROM或快闪存储器）、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器（CD‑ROM）、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。

[0201] 上述计算机可读介质可以是上述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。

[0202] 本申请实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现本申请实施例公开的上述方法。

[0203] 在本申请的实施例中，可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本申请的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括但不限于面向对象的程序设计语言，诸如Java、Smalltalk、C++，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机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络(包括局域网(LAN)或广域网(WAN))连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机。

[0204] 附图中的流程图和框图，图示了按照本申请各种实施例的系统、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。在这点上，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，该模块、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，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/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。

[0205] 描述于本申请实施例中所涉及到的模块、部件或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。其中，模块、部件或单元的名称在某种情况下并不构成对该模块、部件或单元本身的限定。

[0206] 本文中以上描述的功能可以至少部分地由一个或多个硬件逻辑部件来执行。例如，非限制性地，可以使用的示例性的硬件逻辑部件包括：现场可编程门阵列(FPGA)、专用集成电路(ASIC)、专用标准产品(ASSP)、片上系统(SOC)、复杂可编程逻辑设备(CPLD)等等。

[0207] 以上描述仅为本申请的一些实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本申请中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本申请中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

[0208] 虽然已经通过示例对本申请的一些特定实施例进行了详细说明，但是本领域的技术人员应该理解，以上示例仅是为了进行说明，而不是为了限制本申请的范围。本领域的技术人员应该理解，可在不脱离本申请的范围和精神的情况下，对以上实施例进行修改。本申请的范围由所附权利要求来限定。