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基于場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛汽車虛擬測(cè)試研究進(jìn)展

日期: 2019-12-24
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一、自動(dòng)駕駛測(cè)試場(chǎng)景

1.1 場(chǎng)景的定義

??“場(chǎng)景(Scenerio)”一詞來源于拉丁語(Olinda),意為舞臺(tái)劇,現(xiàn)泛指生活中特定的情景。隨著科技的發(fā)展,場(chǎng)景的概念逐漸應(yīng)用于工業(yè)生產(chǎn)的開發(fā)測(cè)試過程中。?

基于場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛汽車虛擬測(cè)試研究進(jìn)展

??基于場(chǎng)景的測(cè)試最先應(yīng)用于軟件系統(tǒng)的開發(fā),“場(chǎng)景”用來描述系統(tǒng)的使用方式、使用要求、使用環(huán)境,以及構(gòu)想更多可行的系統(tǒng)?,F(xiàn)階段在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,“場(chǎng)景”尚沒有明確統(tǒng)一的定義。但根據(jù)RAND、PEGASUS等不同機(jī)構(gòu)的定義,其核心要素上是一致的:都包含道路環(huán)境要素、包含其他交通參與者、包含車輛駕駛?cè)蝿?wù),同時(shí),這些要素都會(huì)持續(xù)一定時(shí)間、具有動(dòng)態(tài)變化的特性。

??場(chǎng)景是自動(dòng)駕駛汽車與其行駛環(huán)境各組成要素在一段時(shí)間內(nèi)的總體動(dòng)態(tài)描述,這些要素組成由所期望檢驗(yàn)的自動(dòng)駕駛汽車的功能決定。簡(jiǎn)言之,場(chǎng)景可以認(rèn)為是自動(dòng)駕駛汽車行駛場(chǎng)合與駕駛情景的有機(jī)組合。


1.2 場(chǎng)景的要素

??確定場(chǎng)景要素是進(jìn)行基于場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛汽車虛擬測(cè)試的首要環(huán)節(jié)。本文綜合不同場(chǎng)景要素研究,提出了如圖2所示的場(chǎng)景要素具體情況。測(cè)試場(chǎng)景要素主要包括測(cè)試車輛和交通環(huán)境要素2大類,其中,測(cè)試車輛要素又包括測(cè)試車輛基礎(chǔ)要素、目標(biāo)信息以及駕駛行為3類;交通環(huán)境要素包括天氣和光照、靜態(tài)道路信息、動(dòng)態(tài)道路信息和交通參與者信息4類。

基于場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛汽車虛擬測(cè)試研究進(jìn)展


1.3 場(chǎng)景的數(shù)據(jù)來源

??自動(dòng)駕駛測(cè)試場(chǎng)景的數(shù)據(jù)來源主要包括真實(shí)數(shù)據(jù)、模擬數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗(yàn)等三個(gè)部分,具體內(nèi)容如圖

基于場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛汽車虛擬測(cè)試研究進(jìn)展

??真實(shí)數(shù)據(jù)來源主要包括自然駕駛數(shù)據(jù)、事故數(shù)據(jù)、路側(cè)單元監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),以及駕駛?cè)丝荚?、智能汽車封閉試驗(yàn)場(chǎng)測(cè)試、開放道路測(cè)試等典型測(cè)試數(shù)據(jù)。典型的自然駕駛場(chǎng)景數(shù)據(jù)采集車輛配置如圖4所示。

基于場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛汽車虛擬測(cè)試研究進(jìn)展

??模擬數(shù)據(jù):模擬數(shù)據(jù)來源主要包括駕駛模擬器數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)。駕駛模擬器數(shù)據(jù)是利用駕駛模擬器進(jìn)行測(cè)試得到的場(chǎng)景要素信息。相比道路測(cè)試,駕駛模擬器測(cè)試安全、高效、可重復(fù)性好,可以進(jìn)行大范圍的以及危險(xiǎn)和極限工況的駕駛?cè)嗽诃h(huán)測(cè)試。

? 專家經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)是指通過以往測(cè)試的經(jīng)驗(yàn)知識(shí)總結(jié)得到的場(chǎng)景要素信息,標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)測(cè)試場(chǎng)景是典型的專家經(jīng)驗(yàn)場(chǎng)景數(shù)據(jù)來源。目前,世界各國(guó)已有80余類自動(dòng)駕駛測(cè)試法律法規(guī)。我國(guó)最新發(fā)布的《智能網(wǎng)聯(lián)汽車自動(dòng)駕駛功能測(cè)試規(guī)程(試行)》提出了包括交通標(biāo)志和標(biāo)線的識(shí)別及響應(yīng)等在內(nèi)的34個(gè)測(cè)試場(chǎng)景。

1.4 場(chǎng)景的處理方式

??不同數(shù)據(jù)來源之間的場(chǎng)景數(shù)據(jù)格式及類型存在差異,且原始數(shù)據(jù)中存在大量無效數(shù)據(jù)、錯(cuò)誤數(shù)據(jù),需要對(duì)場(chǎng)景數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚聿拍苄纬烧嬲捎玫淖詣?dòng)駕駛汽車測(cè)試場(chǎng)景。根據(jù)現(xiàn)有的典型場(chǎng)景數(shù)據(jù)處理方式,本文總結(jié)歸納提出了如圖5所示的場(chǎng)景數(shù)據(jù)處理流程。

基于場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛汽車虛擬測(cè)試研究進(jìn)展

二、基于場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛加速測(cè)試

??基于場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛加速測(cè)試目前主要有兩種方式:一種方式是基于虛擬環(huán)境搭建測(cè)試場(chǎng)景的快速性與可重復(fù)性,根據(jù)測(cè)試需求進(jìn)行測(cè)試場(chǎng)景的隨機(jī)生成,短時(shí)間內(nèi)生成大量測(cè)試場(chǎng)景;另一種方式是參照整車強(qiáng)化腐蝕測(cè)試方法所提出的危險(xiǎn)場(chǎng)景強(qiáng)化生成方法。

? 1、測(cè)試場(chǎng)景隨機(jī)生成

??測(cè)試場(chǎng)景隨機(jī)生成的技術(shù)路線主要包括以蒙特卡洛模擬法、快速搜索隨機(jī)樹為代表的基于隨機(jī)采樣的生成方法,基于場(chǎng)景要素重要性層次分析的生成方法以及基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法等。

??相比在現(xiàn)實(shí)世界搭建真實(shí)測(cè)試場(chǎng)景,在虛擬環(huán)境進(jìn)行測(cè)試用例的生成可以極大程度上減少時(shí)間以及資源上的消耗。然而,由于自然情況下事故的發(fā)生概率較低,使用場(chǎng)景隨機(jī)生成的方式仍可能面臨大量計(jì)算的困擾,危險(xiǎn)場(chǎng)景強(qiáng)化生成的方法可以很好的解決這個(gè)問題。

2、危險(xiǎn)場(chǎng)景強(qiáng)化生成

??若自動(dòng)駕駛汽車在危險(xiǎn)情況表現(xiàn)良好,則通常情況下其系統(tǒng)安全性也可以得到很好的保障。因此,測(cè)試危險(xiǎn)場(chǎng)景下自動(dòng)駕駛汽車的性能得到了越來越多學(xué)者的關(guān)注。

三、?研究展望

??雖然各國(guó)學(xué)者針對(duì)基于場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛汽車虛擬測(cè)試進(jìn)行了廣泛的研究,并取得了一定的成果,但目前的研究水平還無法滿足自動(dòng)駕駛汽車測(cè)試的迫切需求,世界范圍內(nèi)尚未建立完善的自動(dòng)駕駛汽車虛擬測(cè)試評(píng)價(jià)體系。未來,在如下幾個(gè)方面仍需進(jìn)一步深入研究:


(1)場(chǎng)景解構(gòu)與自動(dòng)重構(gòu)技術(shù)。真實(shí)交通場(chǎng)景復(fù)雜多變,數(shù)據(jù)量龐大,應(yīng)根據(jù)場(chǎng)景要素分析,進(jìn)行場(chǎng)景特征要素提取,實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景解構(gòu)。同時(shí),場(chǎng)景要素復(fù)雜繁多,在測(cè)試不同的自動(dòng)駕駛功能時(shí),所需的場(chǎng)景要素類型不盡相同。如何根據(jù)測(cè)試需求自動(dòng)重構(gòu)測(cè)試場(chǎng)景是目前亟待解決的關(guān)鍵問題。

(2)人-車-環(huán)境系統(tǒng)一體化高置信度建模。當(dāng)前人、車、環(huán)境模型多進(jìn)行單獨(dú)構(gòu)建,彼此之間的耦合聯(lián)系尚未明確,應(yīng)通過傳感器信號(hào)的路徑損耗、陰影衰減和噪聲建模,描述傳感器模型與環(huán)境模型的耦合機(jī)理,進(jìn)而,對(duì)駕駛?cè)?、車輛、環(huán)境的影響因素進(jìn)行全面分析,搭建構(gòu)建人-車-環(huán)境一體化高置信度模型。


(3)構(gòu)建自動(dòng)駕駛汽車虛擬測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)工具鏈。目前,自動(dòng)駕駛汽車的虛擬測(cè)試多參照“V”型流程,未來應(yīng)明確不同虛擬測(cè)試平臺(tái)之間的測(cè)試優(yōu)勢(shì),采用接近服役條件下自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在環(huán)設(shè)計(jì)方法和多構(gòu)型執(zhí)行機(jī)構(gòu)一體化測(cè)試技術(shù),建立統(tǒng)一、規(guī)范的自動(dòng)駕駛汽車虛擬測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)工具鏈。
(4)不同自動(dòng)駕駛汽車滲透率下的混合交通模擬與測(cè)試。建立不同自動(dòng)駕駛汽車滲透率下的混合交通模型,分析不同自動(dòng)駕駛汽車數(shù)量的交通態(tài)勢(shì)及車輛行為,進(jìn)行混合交通測(cè)試是未來自動(dòng)駕駛虛擬測(cè)試一個(gè)新的研究領(lǐng)域。
(5)建立測(cè)試案例動(dòng)態(tài)自適應(yīng)隨機(jī)生成機(jī)制。根據(jù)場(chǎng)景要素組合準(zhǔn)則與約束關(guān)系,構(gòu)建多危險(xiǎn)等級(jí)測(cè)試場(chǎng)景,建立測(cè)試案例動(dòng)態(tài)自適應(yīng)隨機(jī)生成機(jī)制,并實(shí)現(xiàn)海量數(shù)據(jù)高速并發(fā)是自動(dòng)駕駛虛擬測(cè)試未來的研究重點(diǎn)
(6)建立(molex連接器)自動(dòng)駕駛汽車虛擬測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)體系。環(huán)境復(fù)雜度、任務(wù)復(fù)雜度、人工干預(yù)度、行駛智能性等方面均可以作為虛擬測(cè)試的評(píng)價(jià)內(nèi)容。未來應(yīng)研發(fā)適應(yīng)技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)的虛擬測(cè)試評(píng)價(jià)體系架構(gòu),建立測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)體系。




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