基于场景元素的智能网联汽车场景构建研究

在智能网联汽车测试评价中,场景库搭建与道路测试一直都是其难点。文中对智能网联汽车功能的典型测试场景搭建及测试方法进行分析与研究,首先分析智能网联汽车驾驶场景的来源,从典型驾驶场景中归纳出基本场景元素库,以场景元素库为基础实现测试场景库搭建;然后在PreScan中进行场景虚拟重构,进行自动驾驶功能模拟仿真;最后基于真实道路场景搭建对车辆自动驾驶功能进行实车测试。     

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。     

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.     

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。     

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。     

基于LABCAR的插电式混合动力轿车硬件在环测试系统设计与应用

以LABCAR为平台搭建了插电式混合动力轿车硬件在环测试系统,该系统可实现对混合动力控制器的功能验证测试和性能测试,以及模拟实车故障验证诊断策略等,针对实车较难测试的电驱变速器的液压油路系统和离合器等故障进行模拟,体现出硬件在环测试在难以实现的特殊或危险驾驶工况中,减少实车路试的次数,降低测试危险方面的优势,在混合动力控制器开发中起到关键作用.     

基于Prescan 的信号灯路口跟停场景虚拟重构

为满足我国智能驾驶汽车测试场景库的搭建和ADAS(高级驾驶辅助系统)功能研发和验证的需求,设计了一种基于Prescan的交通信号灯路口车辆跟停场景虚拟重构方法,该方法由道路环境建设模块、初始条件设定模块和车辆控制模块组成。道路环境建设模块通过输入道路参数信息构建虚拟道路,初始条件设定模块通过输入本车和目标车的初始位置、初始速度信息确定零时刻车辆和道路的空间位置及状态信息,车辆控制模块依据车辆速度位置等信息,利用训练的神经网络控制本车加速度,实现跟停场景的虚拟重构。仿真结果表明,该方法可以实现交通信号灯路口车辆跟停场景的虚拟重构。     

基于硬件在环平台的ADAS功能及故障诊断测试研究

高级辅助驾驶系统是一种复杂的智能控制系统,从系统开发到落地应用需要经过充分的验证测试。硬件在环仿真技术能够很好地解决实车验证测试成本高、测试场景复杂、周期长和危险性高等问题。采用Vector CANoe软硬件和Carmaker仿真软件构建智能驾驶硬件在环仿真平台,实现高级驾驶辅助系统（ADAS）控制算法验证和故障诊断验证。结果表明,硬件在环平台能够有效地验证ADAS控制系统,对解决ADAS测试问题具有参考价值。     

危险驾驶工况场景的复杂度评估方法研究

本文中提出了一种对危险驾驶工况场景数据的采集和复杂度评估的方法。与大型实车路试中自然驾驶数据的采集方法不同的是,本文中基于高级驾驶辅助系统采集其报警前后数据,并将其作为危险驾驶工况数据进行研究;在分析危险驾驶工况场景数据及其影响因素的基础上,构建了包含不同环境、交通流和车辆相关因素的危险驾驶工况场景的复杂度评价指标体系;基于专家评分结果,应用层次分析法确定指标权重,得到了对危险驾驶工况场景进行复杂度评价的模型与方法,可用于智能汽车的仿真测试。     

基于危险性的汽车ACC切车场景设计研究

针对汽车自适应巡航控制系统功能测试需求，基于曝光度及危险性分析设计ACC切车场景。基于自然驾驶数据，通过对切车工况数据特征进行分析，提取切车工况，并基于先验的智能驾驶模型、最优化方法和扫描线种子填充算法设计了关键切车场景。基于场景仿真软件完成了关键切车场景的构建及对ACC功能模块的仿真验证，并进行了危险切车场景仿真分析。结果表明基于考量场景曝光度及危险性的自然驾驶关键切车场景提取与设计方法，可有效设计开发汽车自适应巡航控制系统典型测试场景。     

面向骑行者的AEB测试方法研究

文章通过对CIDAS统计的150例汽车与二轮车碰撞事故工况样本参数信息进行系统聚类分析,提取出了用于评价面向骑行者的自动紧急制动系统(AEB)的测试场景,建立了面向骑行者的自动紧急制动系统测试评价方法,并利用Prescan和Simulink软件搭建了典型场景的虚拟交通模型以及自动紧急制动系统(AEB)算法控制模型,通过联合仿真分析验证了AEB控制算法的具体实施过程,进一步说明了典型场景和测试方法的有效性。     

基于场景的智能网联汽车模拟仿真测试评估方法与实践

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。     

搭载自动驾驶功能的智能网联汽车安全测试与评估方法研究

目前,针对搭载自动驾驶功能的智能网联汽车,国内外正在广泛开展特定设计运行条件下的道路测试、示范应用等工作,其安全测试与评估方法已经成为当前行业研究的热点和难点。从第三方视角出发,重点针对汽车智能化、网联化面临的主要安全风险,将智能网联汽车的安全测试与评估分为基础测评和监测调整两个阶段。在基础测评阶段,综合评估产品对过程保障及测试要求的符合情况;在监测调整阶段,基于对车辆实际安全状态的监测,适时调整安全评估结果。在此基础上,重点梳理了基于场景的测试、安全评估、监测等测评方法的内在逻辑及原则要求。分别阐述了功能安全、预期功能安全、网络安全和数据安全等过程保障方法及主要要求,以及模拟仿真、封闭场地、实际道路、网络安全和数据安全、软件升级、数据记录等测试方法及主要要求。提出的方法为特定设计运行条件下,具有自动驾驶功能的智能网联汽车综合安全评估提供了参考。     

基于LabVIEW的附着系数数据采集系统设计

附着系数是对汽车制动性判据的重要参考数据之一,文中采用LabVIEW软件开发了一套基于虚拟仪器的路面附着系数测试系统。实验表明:该程序可准确的检测出车轮法向力和切向力,实现对附着系数实时变化的显示以及数据的采集和处理,通过界面曲线来显示数据和其变化等信息,能保存测试过程中的所有数据,并设置保存时间等附加功能。     

基于神经网络的智能驾驶模式识别研究

为满足智能驾驶汽车高级驾驶辅助系统(ADAS)功能研发和验证的需求,提高ADAS功能的准确性,设计了一款基于神经网络的智能驾驶模式识别程序,该程序由数据采集、目标检测、场景识别预测3个模块组成.数据采集模块利用ESR毫米波雷达、前置摄像头对交通环境及周围车辆的数据信息进行采集;目标监测模块通过控制算法选择判断触发各类A...     

汽车跑偏测试系统中的相机标定技术研究

欲保证基于摄影测量的汽车行驶跑偏在线自动测试系统的测试精度,需对测试用CCD相机进行精确标定.CCD相机标定常用的算法有空间后方交会法和直接线性变换(DLT)法等2种.通过对2种相机标定方法基本原理的分析,结合汽车行驶跑偏在线自动测试系统的特点,从相机标定精度和稳定性出发,探讨了相机标定算法的选用原则及控制点类型对标定...     

Hazard perception test development for Lithuanian drivers

Hazard perception tests may not be transferable between different countries, due to differences in traffic culture and infrastructure. Therefore, different instruments might be necessary for assessing hazard perception in various countries. The aim of the current study was to develop the Lithuanian hazard perception test based on static traffic images and test its psychometric properties. Thirty-four experienced drivers participated in a pilot study, and 125 drivers with diverse driving experience took part in the main study. The final test contained 27 static traffic scenes and the participants were asked to respond if they saw a hazard or not. Results demonstrated that the test has satisfactory internal consistency and test-retest reliability. It differentiated between inexperienced and experienced drivers, and between those experienced drivers who had less than three or more than three crashes in their driving history. The test has sufficient psychometric properties for research; still further development is needed in order to apply it for individual testing and decisions about licence provision.