本申请涉及自动驾驶，尤其涉及一种驾驶场景配置方法及装置。
背景技术：
1、自动驾驶汽车在投入使用前，需要在真实或虚拟的驾驶场景中进行大量驾驶测试，从而保障自动驾驶系统在应用过程中的安全性和可靠性。相关技术中，可以利用现实场景构建仿真的驾驶场景。然而，由于实际行驶过程中具有极大的不定性，场景重复度较低；因此，利用有限的实际场景进行仿真驾驶测试存在较大局限性，从而使自动驾驶测试结果无法准确反应无人车实际的驾驶能力，同时，利用实际场景进行仿真驾驶，需要进行大量数据收集处理，效率较低，极大影响自动驾驶测试的效率。
2、因此，如何准确快速地生成大量自动驾驶测试场景，是目前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、为解决相关技术问题，本申请实施例提供一种驾驶场景配置方法及装置，能够快速准确地生成自动驾驶测试场景。
2、本申请实施例的技术方案是这样实现的：
3、本申请实施例提供了一种驾驶场景配置方法，包括：
4、基于第一区域中设置的至少一个场景障碍物的第一信息，生成至少一种驾驶轨迹；所述场景障碍物包括移动的第一障碍物和固定的第二障碍物；所述第一障碍物的第一信息包括数量信息、位置信息和初始状态信息，所述第二障碍物的第一信息包括数量信息和位置信息；
5、针对每种驾驶轨迹，基于所述第一信息，进行场景难度量化处理，得到对应的场景难度分数；
6、基于每种驾驶轨迹和对应的场景难度分数，配置对应的驾驶场景。
7、上述方案中，所述方法还包括：
8、基于所述第一障碍物的第一信息，确定所述第一障碍物的第一复杂度；基于所述第二场景障碍物的第一信息，确定所述第二障碍物的第二复杂度；
9、基于所述第一复杂度和所述第二复杂度，确定待生成驾驶场景的空间复杂度；
10、基于所述空间复杂度和预设的场景库规模的匹配度，更新所述第一区域所设置场景障碍物的第一信息，得到第二信息；
11、所述基于第一区域中设置的至少一个场景障碍物的第一信息，生成至少一种驾驶轨迹，包括：
12、基于所述第二信息，生成至少一种驾驶轨迹。
13、上述方案中，所述基于所似第一障碍物的第一信息，确定所述第一障碍物的第一复杂度，包括：
14、基于所述第一信息中所述第一障碍物的数量信息和位置信息，确定所述第一障碍物的初始位置数量；
15、基于所属第一信息中所述第一障碍物的初始状态信息，确定所述第一障碍物的初始移动轨迹数量；
16、基于所述初始位置数量和所述初始轨迹数量，确定所述第一障碍物的第一复杂度。
17、上述方案中，基于所述场景障碍物的第一信息，进行场景难度量化处理，得到对应的场景难度分数，包括：
18、基于所述第一障碍物的在测试时间内每个第一时间段的总察觉范围，确定第一难度信息；所述第一障碍物的总察觉范围是基于每个第一障碍物察觉范围的并集确定的；
19、基于所述第二障碍物的聚集度，确定第二难度信息；
20、基于所述第一难度信息和所述第二难度信息，确定对应驾驶场景的场景难度分数。
21、上述方案中，所述第一障碍物的总察觉范围增加时，所述场景难度分数随之增大；所述第二障碍物的聚集度增加时，所述场景难度分数随之增加。
22、上述方案中，所述场景难度分数表示为：
23、
24、其中，x表示第一障碍物数量，0＜x≤4；y表示第二障碍物数量，0＜y≤3，t表示时间段编号，0＜t≤18；ln表示第n个第一障碍物的移动距离；sti表示在ti时间段所有第一障碍物的总觉察范围；st表示第二障碍物之间的平均距离。
25、上述方案中，所述方法还包括：
26、将所述第一区域进行网格化处理，得到多个第一网格和多个第一网格节点；
27、从所述多个第一网格节点中确定n1个第一网格节点，1≤n1≤4；其中，在n1＝4时，每个第一网格节点所在列仅存在一个第一网格节点；
28、在每个第一网格节点设置一个第一障碍物。
29、上述方案中，所述方法还包括：
30、按照预设规则，从所述第一区域确定n2个第一标记区域；1≤n2≤3；每个第一标记区域包括至少两个相邻的第一网格；
31、在每个第一标记区域内设置一个第二障碍物；其中，所述第二障碍物设置在第一网格的中心位置。
32、上述方案中，所述按照预设规则，从所述第一区域确定n2个第一标记区域，包括：
33、将所述多个第一网格中相邻两行的第一网格确定为第二标记区域；
34、将所述第二标记区域沿水平方向依次划分为n2个第一标记区域；相邻第一标记区域中第一网格的列数不同。
35、本申请实施例还提供一种驾驶场景配置装置，包括：
36、轨迹生成单元，用于基于第一区域中设置的至少一个场景障碍物的第一信息，生成至少一种驾驶轨迹；所述场景障碍物包括移动的第一障碍物和固定的第二障碍物；所述第一障碍物的第一信息包括数量信息、位置信息和初始状态信息，所述第二障碍物的第一信息包括数量信息和位置信息；
37、难度量化单元，用于针对每种驾驶轨迹，基于所述第一信息，进行场景难度量化处理，得到对应的场景难度分数；
38、场景配置单元，用于基于每种驾驶轨迹和对应的场景难度分数，配置对应的驾驶场景。
39、本申请实施例提供的驾驶场景配置方法及装置，通过对场景中固定障碍物和移动障碍物的初始状态、位置组合等参数的设计，自动生成大量驾驶场景，不仅提高了用于测试的驾驶场景对于现实场景的覆盖率，从而提高自动驾驶测试结果的准确性和可靠性，进而保证自动驾驶应用过程中的安全可靠性，同时，能够有效提高构建驾驶场景的效率，从而提高自动驾驶测试的效率；进一步地，通过根据不同障碍物的信息进行量化处理，引入了场景难度的概念，从而可能直观地体现出不同场景的难度区别，进而能够根据无人车在不同难度等级的测试结果，快速准确地确定无人车极限性能，进而提升无人车整个研发过程的效率。
1.一种驾驶场景配置方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所似第一障碍物的第一信息，确定所述第一障碍物的第一复杂度，包括：
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述场景障碍物的第一信息，进行场景难度量化处理，得到对应的场景难度分数，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述第一障碍物的总察觉范围增加时，所述场景难度分数随之增大；所述第二障碍物的聚集度增加时，所述场景难度分数随之增加。
6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述场景难度分数表示为：
7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述按照预设规则，从所述第一区域确定n2个第一标记区域，包括：
10.一种驾驶场景配置装置，其特征在于，包括：
