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。     

基于Prescan的自然驾驶场景构建与研究

文章主要描述基于Prescan软件对实车的自然驾驶场景片段转换成虚拟场景,用于ADAS或自动驾驶模拟测试。通过配备毫米波雷达、相机、Mobileye摄像头等传感器采集道路驾驶数据,提取场景片段,转化成虚拟软件中相应的实车场景,用于HIL或MIL测试,可实现重复性测试,降低测试成本,模拟恶劣天气等状况,复现实车测试状态等测试优点。     

自动驾驶汽车在城市道路上面临的主要场景挑战

基于人类的自然驾驶数据、交通事故数据等信息提出的自动驾驶汽车技术要求和测试场景难以反映自动驾驶汽车特有的局限性和安全风险。文章从车辆视角出发,利用搭载高度自动驾驶功能的汽车开展了实际道路测试,并通过分析测试过程中遇到的危险场景和边缘场景,总结了城市道路环境下自动驾驶汽车在感知、定位、决策规划、控制执行和网联通信等方面存在的主要场景挑战。该研究成果弥补了基于人类驾驶数据开展相关研究的不足,能够为自动驾驶汽车的研发和基于场景的测试验证提供参考。     

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。     

自动驾驶卡车技术路线浅析

1 前言 汽车自动驾驶技术虽然在近些年取得了长足的进步,但自动驾驶车辆在社会道路上行驶还需符合国家相关政策法规.根据现状推测,自动驾驶汽车大规模推广运行还很漫长.相比乘用车,商用车的适用场景较为固定(包括码头、矿区等封闭场景,以及环卫清洁、园区摆渡等半封闭或开放场景),在法规上相对宽松.在商用车驾驶员日趋紧缺的背景下,...     

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。     

自动驾驶车辆道路测试场景评价方法与试验验证

为解决自动驾驶车辆道路测试场景不明确、典型测评场景缺失和场景量化评价难等问题,提出基于场景复杂度模型的自动驾驶车辆道路测试评价方法,创新性地采用信息熵和引力模型相结合的方法对自动驾驶车辆道路测试的场景进行评价和分类,并通过试验验证了场景评价方法的合理性,该方法有助于自动驾驶企业或第三方测评机构选取典型场景,推进自动驾驶...     

面向自动驾驶的仿真场景自动生成方法综述

随着自动驾驶测试验证对虚拟仿真场景依赖程度的增加,传统基于专家经验的场景枚举生成方法已无法满足测试需求.数字虚拟仿真场景自动生成方法在场景多样性、危险性、可解释性、生成效率等方面存在巨大技术优势,是提高汽车自动驾驶技术测试验证安全性和可靠性的关键,已成为当前汽车智能化领域的研究热点.在广泛调研场景自动生成方法领域研究成...     

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。     

基于典型非机动车事故的自动驾驶汽车测试场景构建方法研究

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。     

自动驾驶物流车技术及标准需求研究

本文基于自动驾驶物流车技术特点和应用场景,提出技术分类,并分析各类物流车应用场景特点,提出道路车辆全新应用的标准化内容,为后续国家标准制定和行业管理提供支撑和借鉴。     

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。     

基于采集路网地图的路径规划算法分析

自动驾驶系统一般由感知,决策规划和控制等模块组成,随着研究的深入,决策规划在系统中的作用越来越明显,在规划过程中首先需要解决的是针对各种交通场景做出合理的决策方案。文章提出将路径规划和速度规划分开的设计思路用于自动驾驶的实时路径规划。首先基于封闭场景下采集的高精地图,利用采样方法生成若干可供选择的路径,并结合碰撞检测选择最佳路径;其次基于舒适度对生成的路径进行速度规划;最后通过实车测试验证该方法的有效性。     

一种自动驾驶整车在环虚拟仿真测试平台设计

围绕自动驾驶整车在环虚拟仿真测试需求，提出了一种基于多自由度转鼓平台的自动驾驶整车在环虚拟仿真测试平台设计方案。首先阐述了仿真测试平台整体结构与各组成部分的具体功能；然后详细分析了道路模拟子系统与传感器模拟仿真子系统的设计原理、组成模块及功能支撑，并完成了仿真平台的开发及测试流程设计；最后，以自动驾驶汽车自适应跟驰及避撞场景测试为典型应用案例对设计的仿真测试平台进行验证。结果表明，提出的仿真测试平台能够满足自动驾驶研发测试的需求。     

自动驾驶封闭测试场地建设技术研究与实践

自动驾驶封闭场地测试是自动驾驶开放道路测试及自动驾驶汽车大规模市场化应用的必要前提,近年来国内外开展了大量的自动驾驶封闭测试场地建设工作。文章围绕自动驾驶封闭场地测试,首先系统总结分析了国家交通运输部发布的《自动驾驶封闭测试场地建设技术指南(暂行)》的主要内容及典型测试场地的建设要求,然后面向场地构建应用阐述了长安大学车联网与智能汽车试验场的建设实践,最后针对现有测试场地及建设技术难以满足多种技术形式的自动驾驶汽车的测试需求提出了相应的解决思路。     

自动驾驶汽车试验场的规划设计研究

国内外适应于汽车自动驾驶技术研发、测试的专用封闭场地的需求量在逐日增加,也造成国内各地政府、整车企业、与车相关的互联网企业瞄准自动驾驶汽车试验场的建设。在此大背景下,自动驾驶汽车试验场的规划设计作用尤为突出,是决定吸引测试企业、带动区域产业发展的关键因素。本文结合自动驾驶汽车试验场的建设,着重阐述了其规划设计理念、规划依据、场景布置的合理性、经济性等具体指标及相关要求。同时以十字交叉路口通行及模拟隧道通行两个测试场景进行详细案例布置说明,来作证提出的规划设计理念是否可行。希望本文能为以后类似工程提供借鉴依据。     

实际数据驱动的自动驾驶道路测试险态场景辨识方法

险态场景仿真测试是提升自动驾驶车辆驾驶能力和降低道路测试风险的重要手段,其核心基础是险态场景的构建.依托自动驾驶道路测试的实际数据,在甄别自动驾驶模式避险脱离事件的基础上,提出道路测试险态场景辨识关键指标,并利用随机森林、决策树、支持向量机和BP神经网络四种监督分类模型,对险态场景的风险等级进行划分.基于上海城市道路场...