汽车自动驾驶的关键技术研究

正随着新一代科技革命的推进,全球各大整车制造企业、互联网企业、汽车零部件企业、传感器企业以及研究高校和企业都正在全力研发汽车自动驾驶技术及相关产品、测试技术和测试装备,各国政府也在加快汽车自动驾驶产业布局,推进测试场地建设、标准测试体系建设、道路测试规范建设等。其中最根本的是汽车自动驾驶技术,技术的智能性、稳定性、安全性及可靠性是所有相关产业蓬勃应声发展的根基。本文主要介绍汽车自动驾驶前沿技术     

不同渗透率下自动驾驶混合交通流在天气条件影响下的通行能力建模

随着世界范围内对自动驾驶汽车及其相关产业发展的高度重视,自动驾驶车辆上路已成为重点领域协同创新、构建未来交通系统的重要载体。本文主要研究自动驾驶车辆不同渗透率参与的混合交通流受场景天气条件的耦合影响因素下的复杂车辆行为逻辑分析,影响机理解析,跟驰模型及通行能力模型构建等。最后我们通过SUMO仿真实验对模型进行嵌套及分析,以期对自动驾驶汽车在测试及上路引导中起到重要理论决策依据。     

自动驾驶汽车-行人交互研究综述

自动驾驶汽车已开始在部分开放道路进行测试,其与行人等其他交通参与者共享混行道路,面向自动驾驶汽车的车外人机交互技术亟需开展深入研究,以便行人快捷、高效地理解自动驾驶汽车的行驶意图,确保混合交通场景通行安全并提高通行效率。本文首先阐述了自动驾驶汽车与行人交互的重要意义,并从行人检测与跟踪、行人意图识别及行为预测、自动驾驶汽车的决策3个方面介绍了目前自动驾驶汽车的车外人机交互前期支撑技术研究概况,着眼于自动驾驶汽车行驶意图的表达,对交互需求和车外人机交互界面的设计原则及质量评估进行了梳理,最后提出了车外人机交互面临的挑战及未来的发展方向。     

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。     

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。     

高寒环境下的智能网联汽车试验场研究

随着汽车智能驾驶技术的快速发展,为了建立完整的智能驾驶技术验证体系,国内外的智能网联汽车试验场遍地开花,极大地丰富了智能驾驶测试场景库,但高寒环境下的智能驾驶成为技术发展的瓶颈。本文主要介绍了三种不同类型的智能网联汽车试验场的特点,分析了高寒环境对智能驾驶汽车的影响,阐述了建设高寒环境智能网联汽车试验场的必要性,最后通过将环境和场景设计相结合的例子,为高寒环境下的智能驾驶技术研究提供一种可行的思路。     

智能网联试验场规划设计及测试技术

智能网联试验场是测试智能网联汽车对交通环境感知以及应对能力的场地,其技术涵盖了汽车、电子、信息通信、道路交通运输等多个行业,且智能网联技术提出时间较短,无论是多个行业之间的融合还是政策标准体系都处于摸索前进阶段,都将对智能网联试验场的建设规划设计以及研究测试带来很大的挑战。而想实现安全、实用、经济的智能网联试验场建设,则可通过试验场的平面布置明确试验场定位,强调测试分区,着重分析测试场景,配以相关智能网联设施,检验智能网联试验场规划设计以及研究测试的合理性。     

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。     

基于封闭办公园区的自动驾驶场景分析

目前,自动驾驶汽车逐渐商用于封闭办公园区,如物流车、观光车。自动驾驶汽车的开发验证需要大量的实车道路测试,实车道路测试存在成本高、周期长、无法复现极端场景,因此基于封闭办公园区场景的仿真测试是解决自动驾驶开发验证的主要途径。为真实还原物流车、观光车等自动驾驶汽车的行驶环境,本文基于封闭办公园区的道路特征,并结合相关标准整理并分析得出适用于封闭办公园区的自动驾驶汽车功能,梳理出适用于封闭办公园区的测试用例,并通过控制器在环方式验证。试验表明该测试用例能够基本满足自动驾驶控制器的测试需求。     

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。     

智能网联汽车热带测试场景研究

环境测试是实现高级自动驾驶的重大技术问题,阐述了国内外智能网联汽车环境测试发展现状,阐明了智能网联汽车热带测试场景建设的必要性。深入挖掘国际上智能网联汽车测试场景建设项目提出的场景框架,然后提取场景框架中的环境要素,指出相应环境要素对于智能网联汽车安全驾驶的重要影响。提出智能网联汽车热带测试场景的环境要素,并凝练了海南热带测试场景环境要素中的气候、交通和植被要素特征,建立了具有代表性的智能网联汽车热带测试场景,为高级自动驾驶实施落地奠定了基础。     

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。     

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。     

自动驾驶仿真技术研究现状

作为测试自动驾驶车辆的关键技术之一,计算机仿真与真实的物理环境下的自动驾驶汽车测试相辅相成,在未来的自动驾驶行业领域,计算机仿真也必将为自动驾驶车辆的开发与相关技术标准的制定提供重要的依据。本文主要从自动驾驶仿真测试的意义、测试方法和作用、搭建技术、软件现状等部分为切入点,介绍自动驾驶仿真技术的现状,为自动驾驶仿真技术的研究和发展提供参考依据。     

自动驾驶汽车自动紧急避撞测试与评价方法研究

自动驾驶汽车的测试与评价方法对于自动驾驶汽车的快速发展具有重要作用。安全是自动驾驶汽车发展的首要前提,自动紧急避撞是保障自动驾驶汽车行驶安全的重要功能。文章首先分析了自动紧急避撞功能的典型测试场景;其次,基于典型测试场景,研究了自动紧急避撞功能的测试与评价方法;最后,根据提出的测试与评价方法对自动驾驶汽车自动紧急避撞功能进行了实际的案例分析。     

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。     

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。     

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。     

雨雪天气对自动驾驶视觉图像质量的影响

为对自动驾驶汽车在雨雪天气下的测试提供可靠依据,保证汽车在雨雪恶劣环境下的系统可靠性,针对自动驾驶视觉图像质量影响的量化评估进行研究.通过封闭试验场模拟环境构建、测试工况和量化评估指标设计进行深入分析,研究雨雪天气对视觉图像的影响.首先,针对不同天气条件建立环境模拟方案,设计多种测试工况,采集不同降雨/降雪等级条件下不...     

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。