自动驾驶整车在环仿真平台研究及模拟实现

针对目前主流自动驾驶整车测试方法及ADAS整车在环仿真测试方法的特点。利用虚拟现实和实时仿真技术,搭建自动驾驶整车在环仿真平台,并在室内进行仿真平台的模拟实现和案例测试。该平台不仅可以提供丰富的测试环境,危险场景以及难复现的复杂场景进行可重复性测试,而且使用的是真实车辆的车辆动力学特性,无需复杂的车辆动力学模型,同时测试成本也相对低廉。     

微观交通流模型在车辆自动驾驶仿真中的应用

仿真测试是缩短自动驾驶安全测试周期、降低实车测试成本的重要方法,而交通流模型可以为车辆自动驾驶测试提供数字化的交通环境,有利于加速车辆功能和性能的开发及验证。介绍了自动驾驶仿真测试涉及的关键技术,针对共性问题开发了一套具有交互性的微观交通流模型和对应的评价指标体系;分析交通流模型和自动驾驶仿真软件间的数据链路,通过联合仿真的形式实现微观交通流模型在自动驾驶车辆仿真测试中的应用。     

驾驶模拟器在自动驾驶系统中的应用研究

自动驾驶车辆在实际道路上行驶之前的测试阶段是一个至关重要的环节。一个低成本、高效率以及高精度测量的自动驾驶车辆的测试方式,对于自动驾驶车辆的开发具有重要意义。将驾驶模拟器运用到研究自动驾驶车辆测试已是近年来的一个研究热点。基于虚拟驾驶场景的自动驾驶车辆的检测,通过组合虚拟驾驶场景的背景车辆、行人、交通灯、建筑、指示标牌等元素,研究将驾驶模拟器与虚拟驾驶场景的联合应用来测试自动驾驶车辆。设计了典型的交通场景,通过自动驾驶车辆和背景车辆的实时交互,研究自动驾驶车辆的各项性能指标。研究结果表明:该驾驶模拟器可以高度拟合人类驾驶体验,驾驶员通过驾驶模拟器控制背景车辆能够很好的模拟现实中的驾驶行为,对自动驾驶车辆的仿真测试起到了促进作用。     

数字孪生技术在自动驾驶测试领域的应用研究概述

研究数字孪生技术在自动驾驶测试领域的应用。旨在构建高度开放的数字孪生自动驾驶测试平台,结合仿真测试工具、通信设备、真实测试车辆等功能单元,形成丰富的测试验证环境,支持各类自动驾驶解决方案和算法验证测试,具备在有限资源条件下开展虚拟复杂场景的自动驾驶实车测试验证能力。提供一种全新的自动驾驶整车测试方法。     

自动驾驶仿真系统中网络安全测试方法研究

本文介绍了高级自动驾驶汽车网络安全的检测方法,形成将网络安全模型与车辆仿真测试模型相结合的测试框架。仿真测试综合汽车动力学模型、路况、天气、感知等多种模型,能够全面系统地测试自动驾驶系统的功能和性能。通过分析得到的针对自动驾驶的网络安全威胁模型与仿真模型相结合,可以体系化地验证自动驾驶系统对抗网络安全威胁的能力,是推动自动驾驶网络安全检测的积极尝试。     

基于整车在环仿真的自动驾驶汽车室内快速测试平台

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。     

基于数字孪生技术的智能汽车测试方法研究

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。     

汽车测试仿真靶车的研制

汽车测试仿真靶车在自动紧急制动系统测试中发挥着重要的作用。在碰撞危险测试过程中,用仿真靶车代替真实车辆,是包括自动紧急制动系统在内的高级驾驶辅助系统开发与测试的基本方法。介绍了全尺寸仿真靶车的研制过程,重点阐述了仿真靶车的外形结构设计、材料选择和牵引装置的设计。所研制的仿真靶车具有较好的仿真性能,为国内汽车自动紧急制动系统性能试验测试提供了有效工具。     

面向L3级自动驾驶高速公路道路测试场景的构建方法

自动驾驶技术的发展离不开道路测试,科学完善的自动驾驶测试评价体系需要完整的测试场景做支撑。高速公路场景作为L3级自动驾驶的典型应用场景,相关的测试标准、测试方法、测试场景亟需明确。文章通过对L3级自动驾驶高速公路道路测试场景来源、场景分类与要素、场景构建关键技术等分析,结合L3级自动驾驶高速公路应用场景,从自动驾驶车辆应急处置、人工介入能力和综合驾驶能力等方面,提出L3级自动驾驶高速公路道路测试场景及测试项目,为后续道路测试评价方法提供基础。     

自动驾驶仿真测试平台发展现状与展望

仿真测试是自动驾驶汽车开发过程中必不可少的一环,目前国内外存在多个自动驾驶仿真平台。文章通过从仿真层次、仿真内容、使用情况等方面对自动驾驶仿真平台进行整理,总结出自动驾驶仿真平台的发展现状和存在问题,提出自动驾驶仿真平台的发展趋势。     

激光雷达技术研究现状及其应用

激光雷达是一种各领域广泛应用的环境感知传感器,随着自动驾驶技术发展,更是成为自动驾驶车辆核心的建图定位设备。本文主要概述了国内外激光雷达的研究现状,分析并对比了三角测距和TOF两种激光雷达实现原理,讨论了目前主流厂商的测试标准,介绍了激光雷达技术的在气象观测、城市建设、交通运输的主要应用,为激光雷达的技术研究和产业化发展提供参考依据。     

自动驾驶系统交通规则符合性仿真验证方法

随着自动驾驶技术的不断发展，高级别自动驾驶车辆逐步在限定区域开展实际道路测试，确保和提高自动驾驶系统安全驾驶能力是当前研究、测试和工程开发的热点难点。面对自动驾驶车辆将长期与人类驾驶车辆混行，并与其他交通参与者遵守同样交通规则的现实需要，提出一种验证和测试自动驾驶系统交通规则符合性的方法，以期降低多车混行条件下的交通安全风险。针对各类交通法律法规语义自动解析技术瓶颈，提出规范化-逻辑化两阶段交通规则数字化模型，基于改进谓词度量时序逻辑框架(Metric Temporal Logic，MTL)，将自然语言交通规则转换为命题、逻辑连接词和时序算子组成的逻辑编码，生成了自动驾驶系统可理解、可执行、可验证的数字化交通规则，并构建了交通规则命题的分级分类体系。提出了一套基于自动驾驶车辆高精度运动轨迹的交通规则符合性验证算法，并搭建仿真试验平台，在高速公路交通场景下开展了试验验证。理论分析与试验表明：精简命题空间、新增时序算子和谓词逻辑词等改进有效提高了原有MTL框架的时间表现能力，解决了时序逻辑性不足等问题，大幅提高了交通规则数字化转换效率，对地方性交通法规和未来交通法规修订提供了良好的兼容性。提出的交通规则符合性验证方法及试验平台可以有效测试自动驾驶系统对现有交通规则的遵守能力，相关成果对提高自动驾驶系统安全性能和未来混行交通安全管控水平具有重要意义。     

限速60km/h 北京发布自动驾驶测试文件

正近日,北京市多部门联合发布了《北京市自动驾驶道路测试能力评估内容与方法(试行)》和《北京市自动驾驶车辆封闭测试场地技术要求(试行)》。根据文件要求,自动驾驶车辆的速度等均具有相对严格的要求,并会对自动驾驶车辆进行考核,未达标的车辆将无法进行测试。下面是文件中重点规划的要求。自动驾驶车辆在测试时需要设置相应的场景,在测试阶段必须有应急处置与人工介入能力。测试驾驶员需     

面向自动驾驶汽车的仿真算法实现

随着自动驾驶技术的发展,自动驾驶汽车进入了人们的视野。自动驾驶汽车的实现离不开各类型的传感器,实现传感器的安装、标定对于自动驾驶汽车至关重要。文章介绍了自动驾驶汽车的发展现状和前景、相机的标定、多线激光雷达的标定、相机和激光雷达的联合标定。最后,文章构建了仿真环境和车辆行驶控制仿真算法。     

智能驾驶发展现状及对地方开放智能驾驶车辆测试道路的建议

智能驾驶是工业革命和信息化结合的重要抓手,作为战略性新兴产业的重要组成部分,已成为世界新一轮经济与科技发展的战略制高点之一。本文详细阐述了全球和我国智能驾驶的发展现状、特点和智能驾驶的优缺点。在分析国内外智能驾驶车辆道路测试管理现状的基础上,为各地方政府开放智能驾驶车辆道路测试提供了相关建议。     

基于场景的智能网联汽车“三支柱”安全测试评估方法研究

随着汽车智能化、网联化以及自动驾驶技术的快速发展，搭载自动驾驶功能的智能网联汽车目前正处于测试验证转向多场景示范应用的新阶段，产业化应用需求日益迫切，车辆安全问题更加凸显，针对车辆产品安全的测试评估方法成为关注焦点。由于智能网联汽车及其运行环境的复杂性以及安全事件的偶发性，传统的高里程实车测试在效率、成本等方面难以适应自动驾驶测试评估的发展需要。从第三方视角出发，在汽车生产企业研发测试的基础上，结合工程实践与应用需要，通过分析智能网联汽车的安全目标，对比模拟仿真、封闭场地和实际道路3种测试方法的特点及优缺点，提出基于场景的 “三支柱”融合测试评估方法，为综合评估智能网联汽车的安全性提供支撑。     

自动化测试在SOTIF开发中的应用

为应对自动驾驶给车辆系统安全验证和确认工作带来的新挑战,基于即将发布的自动驾驶安全标准ISO/PAS21448《车辆—预期功能安全(SOTIF)》,分析了其对车辆系统验证和确认工作的新要求,基于此开发了一种满足SOTIF开发需求的自动化测试系统,并利用该系统进行了在环及实车自动化测试,给出了车道保持功能(LKA)的SOTIF测试和指标开发示例,该测试方法及测试系统为自动驾驶车辆系统的SOTIF开发提供了支持。     

云控远程驾驶系统的设计与实现

为了加速自动驾驶商业化落地,为自动驾驶汽车提供远程控制能力,提出一种融合5G通信网络、云控平台、视频监控等多项技术的远程遥控驾驶系统,车辆可以通过云平台与远端用户连接,将车辆的速度、挡位、位置、胎压等信息实时发送到系统,驾驶员可通过系统实时监测车辆的状态信息,进行综合决策,实现远程控制车辆行驶,可以为高等级自动驾驶的商业落地提供安全冗余和有力保障。主要研究分析了基于5G通信技术的远程驾驶系统的总体架构和基于系统各部分的架构设计方案。通过实车测试,验证了云控远程驾驶系统的性能,以及系统实际应用的可行性与先进性。     

中国自动驾驶道路测试项目概述

测试项目的理解和规划是使自动驾驶技术从研发阶段到具备一定规模的应用的必经之路。本文基于国内城市和相关部门的智能网联测试管理办法等文件,介绍不同文件对测试项目的内容及要求。最后,发现不同文件中项目的要求详尽并进行概述,为自动驾驶车辆后续进行实际道路测试提供重要参考依据。     

高等级自动驾驶汽车虚拟测试：研究进展与前沿

安全性测试是高等级自动驾驶汽车（Highly Automated Vehicles，HAV，指具备L3级及以上能力的自动驾驶汽车）规模化应用的基本保障。鉴于HAV测试对象与测试标准的变革，传统基于里程的车辆测试方法论不再适用，场景化虚拟测试正成为验证HAV安全性的核心方法。基于与国内外多家HAV研发机构开展虚拟测试合作的基础上，针对测试场景、测试工具和测试方法等方面的技术难点和学术问题进行汇总、归纳和分析。测试场景方面，围绕场景覆盖度的要求，需重点关注测试场景自主划分、自动化仿真生成和未知高风险场景搜寻等理论方法。测试工具方面，在构建HAV自动驾驶系统“环境感知-规划决策-运动执行”一体化仿真工具的基础上，需研究支撑测试场景生成、驾驶行为双向交互和多传感器物理模型融合的高可信仿真技术。测试方法方面，针对海量测试场景、HAV驾驶能力非单调变化等特征，亟待开展覆盖度驱动型测试方法、加速测试方法和多目标测试与评估等的研究。此外，在上述研究挑战的基础上，面向HAV虚拟测试自动化、快速化、一体化和协同化的应用需求，提出HAV虚拟测试仿真即服务（Simulation as a Service，SAAS）的系统架构，并进一步明确HAV安全性诊断分析、系统自主优化训练和面向系统快速迭代升级的测试方法等SAAS重点研究需求。