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整车在环仿真测试方法可以安全、高效地验证复杂环境和极端工况等场景下自动驾驶汽车性能的有效性,基于此研发一种基于整车在环仿真的自动驾驶汽车室内快速测试平台,该平台由前轴可旋转式转鼓试验台、试验台测控子系统、虚拟场景自动生成子系统、虚拟传感器模拟子系统、驾驶模拟器、自动驾驶汽车和测试结果自动分析评价子系统组成。通过在试验台滚筒上独立加载转矩模拟车辆行驶阻力,可动态模拟不同的路面附着系数,同时利用坡度、侧倾和转向随动机构可模拟车辆俯仰角、侧倾角和航向角3个自由度;采用虚拟现实技术柔性集成车辆动力学模型、传感器仿真、复杂道路交通环境及测试用例仿真,模拟多种道路交通场景,并通过传感器仿真及数据融合等技术快速测试自动驾驶汽车智能感知与行为决策等性能指标。将自动驾驶汽车、虚拟仿真场景和试验台耦合构建一个闭环系统,完成了多项关键技术研发,包括:多自由度高动态试验台结构设计、虚拟测试场景自动重构方法和传感器数据模拟及注入方法,可满足在各种场景下测试自动驾驶汽车整车性能的需求。此外,为验证快速测试平台的有效性,以U-turn轨迹跟踪控制为研究实例,基于简化的车辆运动学模型和模型预测控制算法,在平台上搭建U-turn场景并对自动驾驶汽车的轨迹跟踪控制算法性能进行大量测试。结果表明:自动驾驶汽车室内快速测试平台可以真实地模拟汽车在道路上的运行工况,自动驾驶汽车在虚拟场景中的轨迹跟踪效果良好,与参考轨迹的偏差小于8%,证明了该测试平台检测方法的有效性。 相似文献
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为加快自动驾驶功能的开发与验证,提出了一种基于数字孪生的智能汽车测试与评价方法。通过数字孪生测试技术,即真实车辆行驶在真实测试场地中,同时与虚拟的测试环境进行有效映射与结合,从而大大丰富智能汽车的测试验证环境、提高测试效率和减小测试成本。本文将真实测试车辆和仿真测试工具相结合,搭建起数字孪生自动驾驶测试平台,实现算法的验证测试与评价,并给出了相应的案例分析。智能汽车数字孪生测试与评价技术的快速应用,对于加快自动驾驶车辆开发和推广有着积极的推动作用。 相似文献
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自动驾驶汽车进行大规模市场推广前必须进行准确可靠的安全性评价,由于自动驾驶系统复杂程度的增加及设计运行区域的扩大,面向传统汽车的评价方法已不能满足自动驾驶汽车的安全性评价需求,基于此,建立一种基于自然驾驶数据的自动驾驶汽车安全性评价方法,可解决现有方法在逻辑场景层面安全性评价的缺陷。首先,建立基于自然驾驶数据的逻辑场景构建流程,分析场景描述参数,搭建自然驾驶数据采集平台采集相关自然驾驶数据,采用高斯分布模型描述参数概率分布;进而,离散逻辑场景参数空间获取具体测试用例,并在建立的PreScan、CarSim和MATLAB联合仿真平台中对被测自动驾驶算法进行仿真遍历测试,通过高斯模型将测试结果中的危险场景参数聚类,获取被测算法在逻辑场景中的危险区域;最后,综合考虑逻辑场景参数空间概率分布和得到的相应逻辑场景危险区域,提出基于自然驾驶数据的自动驾驶汽车安全性评价指标——场景风险指数,并以前车制动和前车切入场景为例,给出某黑盒算法的具体评价示例。研究结果表明:被测算法在前车制动场景和前车切入场景中的场景风险指数分别为0.409 8和1.08×10-5,在前车制动场景中具有较大的安全风险,与仿真测试的直观结果相符;通过比较计算得到的场景风险指数与实际仿真测试结果可证明所提出的方法可以实现逻辑场景层面的自动驾驶安全性量化、易于操作、贴近自然驾驶情况。 相似文献
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正随着新兴技术在汽车上得到越来越广泛的使用,汽车的互联化极大地改善了驾驶体验,但同时威胁载体也随之增加,为汽车制造商带来了繁复的网络安全挑战。BlackBerry QNX是互联汽车与自动驾驶汽车研发的基础平台,凭借其领先的安全技术,有助于防范汽车系统故障、恶意软件和网络安全漏洞。随着新兴技术在汽车上得到越来越广泛的使用,汽车的互联化极大地改善了驾驶体验。不难发现,目前汽车中的电子元件和软件的应用数量急剧增加,尤其是无人驾驶汽车开发中增加最快的就是软件的应用;另一方面,随着汽车与周围的汽车、行人、基础设施 相似文献
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自动驾驶汽车风险具有复杂性和隐蔽性,不易被人为地发现和预防。为了更好地预测这些风险,利用美国加州自动驾驶事故数据集,从时间、地点、人员参与、天气等多维度提取数据,数据经过预处理从而构建自动驾驶事故数据库。然后,将XGBOOST算法与数据相结合,建立自动驾驶汽车事故风险预测分类模型。将XGBOOST算法与多种算法进行比较分析,结果表明,XGBOOST算法为较优,其训练和测试预测精度分别超过92.27%和97.06%,能够有效地识别出高风险和低风险的自动驾驶汽车事故情况。 相似文献
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随着自动驾驶等级的提高,面向传统汽车的测试工具与测试方法已不能满足自动驾驶汽车测试的需要。基于场景的虚拟测试方法在测试效率、测试成本等方面具有巨大的技术优势,是未来自动驾驶汽车测试验证的重要手段,已成为当前的研究热点。通过对大量相关文献的系统梳理,综述了基于场景的自动驾驶汽车虚拟测试研究进展。对比分析了自动驾驶测试场景的不同定义方式,明确了测试场景的内涵,归纳了测试场景的要素种类,概述了测试场景的数据来源,总结了场景数据的处理方法。在此基础上,对自动驾驶汽车虚拟测试方法进行了总结,分析了典型的测试方式、测试平台和虚拟测试的技术要点,梳理了软件在环、硬件在环和车辆在环测试方案及其关键技术。针对自动驾驶汽车测试效率问题,研究了基于场景的加速测试技术,概述了典型的测试场景随机生成方法和危险场景强化生成方法。最后,对基于场景的自动驾驶汽车虚拟测试所面临的问题及未来发展趋势进行了分析和展望。研究结果表明:基于场景的虚拟测试是推动自动驾驶技术发展和产业落地的必由之路,未来研究应着力突破基于解构与自动重构的测试场景数据库、人-车-环境系统一体化高置信度建模、自动驾驶汽车虚拟测试标准工具链、不同自动驾驶汽车渗透率下的混合交通模拟与测试、测试案例动态自适应随机生成机制等核心共性技术,建立自动驾驶汽车虚拟测试标准体系。 相似文献
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搭载自动驾驶功能的智能网联汽车因可在其设计运行条件内承担全部动态驾驶任务,面临安全验证与评估挑战。基于场景的智能网联汽车安全测试评估方法已成为广泛的行业共识,模拟仿真测试是其重要手段之一。从第三方视角,针对自动驾驶安全性、高场景覆盖度、逻辑完备性等测试验证目标,搭建基于软件在环的模拟仿真测试环境框架,在此基础上研究基于设计运行条件覆盖的测试场景集构建方法,探索形成一套高可信智能网联汽车模拟仿真测试评估方法,并在特定应用场景进行初步实践。研究成果为模拟仿真测试在智能网联汽车安全测试与评估中的落地应用提供了参考。 相似文献
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基于交通事故卷宗、交通事故视频信息数据,研究机非混行交通环境下典型交通事故形态,构建了面向机非混行交通环境下的自动驾驶汽车测试场景,旨在针对我国较为特殊的机非混行环境下的自动驾驶汽车的测试场景及测试评价方法提供参考。本文首先分析了自动驾驶测试场景的构建需求,建立交通事故数据筛选标准,得到133例可用于构建自动驾驶汽车测试场景的机动车与非机动车交通事故数据集;其次基于《中华人民共和国道路交通安全法》行驶要求,对133例交通事故的发生地点、车辆行为、道路类型、环境光线等方面进行解构分析;最后通过聚类分析,建立了5类典型的自动驾驶测试场景模型,并分析了不同场景模型的关键要素,为实际道路测试提供理论指导。 相似文献
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随着智能网联汽车的快速发展,车用无线通信(V2X)技术在智能交通领域发挥着越来越重要的作用,因此行业内对 V2X 和自动驾驶相关的硬件在环(HIL)融合测试需求也越来越高。由于 V2X HIL 系统与自动驾驶 HIL 系统两者相互独立,在实际应用中尚缺少对两者相关应用场景及功能进行全链路的闭环仿真测试系统。基于 dSPACE 平台 HIL 仿真系统及V2X HIL 系统的联调过程,搭建了一套能够同时验证蜂窝车联网(C-V2X)通信功能和单车智能感知功能的 HIL 联调仿真测试系统。测试结果表明:通过对 V2X 应用场景的仿真,该系统能够正确实现对单车智能驾驶功能测试、V2X 被测算法的验证及预警功能显示,由此验证了联合仿真平台的有效性。 相似文献