基于自然驾驶数据的自动驾驶汽车安全性评价方法

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。     

无信号灯十字路口自动驾驶汽车直行关键场景构建

自动驾驶汽车在开发过程中需要进行全面的测试以确保其安全性，关键场景是有条件和高度自动驾驶汽车进行安全测试验证的重要基础。首先，针对测试场景参数离散化全组合后测试用例数量巨大的问题，分别采用3路定强度和变强度组合测试策略及场景初筛规则，以自动驾驶主车直行通过无信号灯十字路口及周围2辆干扰车的测试场景为例，使测试用例数量从全组合的3.9×10⁷组分别减少到6 525组和26 496组。其次，采用碰撞时间、后侵占时间和最大减速度作为场景关键性识别和评价指标。利用基于动态安全区域的避障策略和基于模型预测控制的自动驾驶主车运动规划与控制模型，以及搭建的基于MATLAB/Simulink和CarSim软件的自动驾驶汽车联合仿真平台，通过仿真并与安全指标阈值比较，获得数量大幅减少的关键测试用例。最后，采用基于加权欧氏距离的K-medoids聚类方法对变强度组合策略获得的2 234组关键测试用例进行聚类，获得9组典型关键测试用例。研究结果表明：碰撞时间、后侵占时间和最大减速度指标阈值可以用于识别十字路口场景关键性；相对3路定强度参数组合策略，变强度参数组合策略提供了更多的关键测试用例，对其随机抽样获得少量随机关键测试用例；随机和典型关键测试用例可以应用于封闭试验场验证无信号灯十字路口自动驾驶汽车直行运动规划的安全性。     

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。     

面向决策规划系统测试的具体场景自动化生成方法

为解决自动驾驶决策规划系统仿真测试中场景文件生成效率低的问题,基于场景表示的3个抽象层次,提出了一种具体场景自动化生成方法。基于层级模型构建功能场景,并提取功能场景关键字,映射至参数空间以生成逻辑场景,最后通过关键字对参数空间进行采样,自动生成OpenSCENARIO格式的具体场景文件。仿真验证结果表明,自动生成的场景文件能够满足高等级自动驾驶测试要求,且相比于手动编写方式,该方法能减少场景文件的编写工作,提高生成效率。     

基于不同风格行驶模型的自动驾驶仿真测试自演绎场景研究

为了验证自动驾驶汽车决策结果的安全性,提出一种具有自主决策和交互能力的行驶模型生成方法,该行驶模型作为背景车被用于构建自演绎仿真场景来测试自动驾驶汽车的连续决策能力。首先,以强化学习为基础、结合遗传与进化思想,创新地设计并生成了具有自主决策和交互能力的不同风格行驶模型;然后,在模型构建阶段分别训练生成了保守、普通和激进3种风格的行驶模型,其中普通风格行驶模型的训练参数来源于自然驾驶数据集highD的车辆参数分布,保证了该行驶模型的真实性;最后,在普通风格行驶模型的基础上设计并训练出了具有显著激进特征的激进风格行驶模型,以增强自演绎场景的复杂性和测试效果。结果表明：在模型真实性方面,以highD数据集中的跟车速度、车头间距、换道时刻下碰撞时间等参数的分布为真值,研究所生成的普通风格行驶模型的参数分布与真值的平均相似程度为88%,相较于基于规则的智能驾驶人模型（IDM）提升了20.3%;在场景测试性方面,以被测系统为主要责任方的碰撞次数为评估指标,研究生成的不同风格行驶模型所构成的自演绎场景的测试性约是由IDM构成的基线场景的7倍。因此,设计和生成的行驶模型所构成的自演绎场景可以有效支撑面向自动驾驶决策系统的仿真测试。     

自动驾驶系统并行加速测试方法研究

为提高作为自动驾驶系统安全性验证手段的场景测试的效率,本文中提出了一种自动驾驶系统并行加速测试方法.首先根据自动驾驶系统测试需求,构建了由顶层管理层、中层协调层和底层执行层构成的3层加速测试架构.然后确定不同层级的具体任务:顶层管理单元流动,中层协调参数计算,底层执行试验运行.最后以前车切入场景为例,对某黑盒自动驾驶算...     

自动驾驶仿真多逻辑场景综合评价方法

基于场景的仿真测试方法已成为解决自动驾驶汽车性能验证的核心思路,该方法将车辆连续驾驶过程进行分割获取非重复的独立场景片段,并在仿真环境中进行测试。与测试过程相贴合,本文提出了一种自动驾驶仿真多逻辑场景综合评价方法。首先建立自动驾驶汽车多逻辑场景综合评价方法,明确兼顾场景自身特征信息及仿真过程信息的场景权重分析流程;通过暴露度、失控度、危害度建立逻辑场景自身特征信息权重;建立包含仿真精度信息、要素种类信息、参数空间信息、离散步长信息的仿真过程信息权重;基于HighD数据集抽取前车制动、前车左侧切入、前车右侧切入场景信息,并基于本文提出的方法及基准算法测试结果计算场景权重,最终获取两种被测算法在多逻辑场景中的综合评价结果。     

基于场景的自动驾驶汽车虚拟测试研究进展

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。     

基于蒙特卡洛模拟的无人车高速公路变道虚拟测试场景自动生成算法

高速公路环境下,相邻车道前方车辆变道切入是常见的高风险场景.基于场景的虚拟仿真测试,是验证无人车应对其他车辆变道切入时控制算法安全性与可靠性的有效方法.基于蒙特卡洛模拟方法,提出一种无人车高速公路变道虚拟测试场景自动生成算法,实现测试场景中变道车与测试车的运动轨迹生成.利用高速公路真实交通数据集highD提取真实变道场...     

基于近邻目标区域表征与CVAE的智能汽车测试场景生成方法

基于场景的虚拟测试是研发高安全、高可靠智能汽车的必要手段,场景自动生成技术对于智能汽车测试场景库的构建具有重要意义。为此,针对多车动态测试场景,提出一种基于近邻目标区域表征(NORR)和条件变分自编码器(CVAE)的场景生成方法,实现复杂测试场景的快速生成以及对生成场景类型的控制。首先,针对高速公路场景特征,提出应用NORR方法对场景情境进行描述,将测试场景中关键车辆目标信息转化为尺度统一的灰度图像。接着,利用HighD自然车辆轨迹数据集提取大量场景片段,经过数据规范化处理后构建出真实场景库。在此基础上,以场景中车辆目标数量为条件参数,训练基于条件变分自编码器的生成模型,能够生成包含8条车辆轨迹的动态测试场景。通过计算生成样本集的匹配误差、覆盖度和不合理性3个指标,检验生成模型在样本真实性、多样性和合理性方面的表现。验证结果显示：(1)相比随机轨迹采样方法和基于GAN的生成模型,VAE模型生成的样本质量最好,其生成样本集的平均匹配误差小于5.22,覆盖度能达到57.2%,不合理样本比例仅为1.7%;(2)所提出的NORR方法有助于提高生成模型的场景生成效果;(3)CVAE模型能够在条件...     

安全切入场景下的驾驶人初始制动时刻分析

基于中国自然驾驶项目的China-FOT数据库，研究安全切入场景下的驾驶人制动响应，为研究自动驾驶功能在安全切入场景下的控制策略开发及测试评价提供参考。首先使用人工截取车载视频的方法初步筛选出266例安全切入场景工况，通过观看车载视频提取交通环境参数（包括光照条件、切入车辆切入方向、车辆类型、横向位置变化等）以及本车驾驶人制动响应等视频数据；通过自动截取CAN总线数据提取本车车速、加速度等车辆动力学参数；并使用MATLAB图像分析的方法估算两车相对速度、相对距离等图像处理结果。然后基于提取到的工况数据，分析驾驶人响应类型及分布，得出在前车安全切入场景下，本车驾驶人保持本车道行驶的响应行为占96.24%，保持本车道行驶且同时制动的响应比例为51.13%。因此，对前车安全切入时，本车驾驶人保持本车道行驶的同时采取制动响应的行为进行了更深入的研究，以提取的136例符合此响应行为的工况数据为基础，以THW（Time Headway）值作为表征参数分析驾驶人初始制动时刻特征。预设交通环境、切入车辆参数、本车参数中可能对THW值产生影响的因素，分析THW值在预设的影响因素下的分布情况，并使用皮尔逊相关性检验验证THW值与该因素的相关关系，最终确定切入车辆类型、两车相对车速及相对距离与THW值显著相关。最后使用以上显著影响因素的参数进行聚类分析，得到5种典型的安全切入场景下的制动工况。     

智能网联汽车测试场景三维评价模型研究

测试驱动型开发是智能网联汽车技术发展的重要路径,而测试场景作为测试驱动型开发过程的核心要素,需要建立科学合理的建模和分类方法。首先,从应用层面定义了智能网联汽车测试场景的三个评价指标;其次,提出了测试场景评价的三维建模与评价方法;最后,结合具体应用案例分析了测试场景三维评价模型的应用场景。提出的测试场景三维评价模型对智能网联汽车的测试与评价具有重要指导作用。     

基于自然驾驶数据的切入场景队列跟驰仿真

车辆切入是常见的驾驶行为，频繁的变道切入行为影响了通行效率与交通安全。因此，揭示切入场景下的驾驶特性对研究交通拥堵和行驶安全机理具有重要意义。在自然驾驶数据的基础上，根据驾驶人的主观风险感知特性，探究驾驶人的切入行为发生条件，并在期望安全裕度（DSM）模型的基础上，标定了切入场景下的相关参数，根据标定结果进行切入场景下的队列跟驰仿真。仿真结果表明:在仿真区间内，队列的长度、行驶速度以及切入车的切入位置不同会影响队列的稳定性以及队列的调整，当队列长度由4辆变为13辆，速度由5 m/s增至20 m/s，切入车的位置由贴近前后车变为前后2辆车中间时，切入行为对队列的稳定性影响变得越小，队列越容易恢复到稳定状态。      

Analysis of driver response to collision warning during car following

This paper describes research on drivers’ responses to a forward vehicle collision warning by driving simulator experiments in which 36 subjects were disposed randomly to the following three kinds of dangerous scenes while the subjects were intentionally distracted: closing to a preceding vehicle, sudden cut-in of a vehicle from an adjacent lane, and lane departure of own vehicle. The responses of the subjects to the warning against cut-in vehicles were analyzed. It is shown that the subjects could take proper evasive action, but the average brake response time was longer than those for simpler scenario tests. It is also verified that there were statistically significant effects of warning sound on the subjects’ response times.     

自动驾驶汽车基础测试场景构建研究（双语出版）

针对L2/L3级自动驾驶汽车的仿真测试和封闭场地测试认证需求，结合现有L2/L3级自动驾驶汽车量产车型的主要功能特点，提出自动驾驶汽车基础测试场景群的构建方法。首先针对指定的道路交通环境，分析主车和周围交通参与者可能的相对位置和运动方向的组合，确定复杂场景群。其次分别以主车功能所确定的各个可能运动方向，依此与各干扰车辆的可能运动方向（包括任一干扰车辆不存在的情形）进行组合，组合时采用PICT组合测试工具，并添加必要的运动约束条件，选择参数组合覆盖标准自动生成全部的组合场景群。最后结合场景筛选规则，筛选出具有测试价值的覆盖各个层级及功能的基础测试场景群。采用场景构建方法，对于主车处于三车道中间车道的路段场景和无红绿灯的十字路口场景，分别构建62种和33种基础测试场景。根据驾驶人行为特性、交通规则、汽车在城市、郊区和高速公路工况下的典型车速、加减速度、横向加速度、交通事故和自然驾驶数据库的有关场景数据等，设计主车换道工况的测试用例。采用模型预测控制框架建立主车局部路径规划和控制仿真模型，并对主车危险换道场景进行仿真。研究结果表明：主车在邻车道前车大减速的情况下实现了减速换道并避免了与本车道前车和邻车道前后车的碰撞，同时跟踪到期望跟车间距，验证了该换道测试用例的有效性。     

网联车辆并线预测与巡航控制的研究

为检测旁车道车辆驾驶员的并线意图,提升网联车辆巡航跟车的主动安全性,提出了一种基于NAR神经网络学习的迭代循环预测算法。NAR神经网络的训练样本由实际交通环境中的车辆并线数据获得,通过训练的网络预测未来一段时间内旁车的横向行驶轨迹,并根据划定的监控区域计算旁车的切入概率。同时,提出了一种考虑并线概率的跟车距离策略,并应用到网联车辆CACC系统中。结果表明,所提出的并线预测算法能精确计算出旁车的横向换道轨迹,所提出的跟车策略可提升车辆的跟车安全性。     

基于信息融合的轿车碰撞两轮车事故车速分析

在对北京市轿车与两轮车碰撞事故调研分析的基础上,深入分析车辆、路面遗留痕迹特征与汽车碰撞特点之间的联系,选择与轿车碰撞速度相关的人体-风窗玻璃接触、人体及车辆与路面接触的痕迹特征参数,运用人工神经网络方法建立了轿车与两轮车碰撞事故的车辆碰撞速度分类预测模型.该模型融合了人-车-路相互作用的痕迹特征信息,采用实际事故案例提取的可靠样本对其进行训练并应用于车速估算.     

一种汽车ESP仿真模型的研究

基于Pacejka的"魔术公式"轮胎模型,建立了包括汽车纵向与横向移动、横摆、侧倾和4个车轮的转动的8自由度动力学模型.设计了由汽车仿真模型和驱动系统、四通道制动系统、制动踏板、转向盘与油门踏板等实物以及控制器(ESP)等部分组成的半实物仿真平台.以侧向加速度与横摆角速度为仿真控制变量对模型进行仿真测试.仿真与实车测试数据相当接近,为ESP的研究提供了有效的模型.     

电动汽车正面碰撞试验技术研究与分析

针对电动汽车结构特点和特性,总结和分析了国内外电动汽车正面碰撞试验相对应的电安全法规和标准,提出了电动汽车正面碰撞试验程序和评价方法。进行了电动汽车的实车正面碰撞试验,验证了试验程序和评价方法,比较和分析了原型车和电动汽车的碰撞试验结果,揭示电动汽车在正面碰撞形式下的碰撞特性,以及现行安全标准中存在的问题。