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。     

基于自然驾驶数据的跟车场景潜在风险评估

为弥补传统风险评价指标对相对速度较小的跟车场景危险水平评价能力的不足,减少跟车场景中追尾事故的发生,提出了跟车场景潜在风险的概念。将假定前车以较大制动减速度减速条件下的风险称为潜在风险,并构建了代表驾驶人在潜在危险跟车场景下进行避撞操作需满足的最大反应时间的参数时间裕度（TM）。由于追尾危险工况中常见采取的避撞操作可分为制动和制动转向两大类,分别对典型制动避撞过程和制动转向避撞过程进行了分析,从而推导出分别针对2种跟车潜在危险场景的TM计算方式。通过自动筛选与人工筛选结合,获得了中国自然驾驶数据库（China-FOT）中具有中国驾驶人特点的制动避撞危险工况87个和转向制动避撞危险工况40个进行分级,并基于图像处理方法提取了前车制动开始时刻的TM值,从而得到跟车场景潜在风险两级危险域的划分。结果表明：制动避撞场景下,本车车速过低和过高时,TM值的变化均不明显;而在制动转向避撞场景中,只有速度较高时阈值才保持不变。通过对正常驾驶视频的分析,引入对比组共计正常跟车制动工况163例和正常跟车转向变道工况151例的车头时距（THW）值,其统计分析结果与支持向量机分类结果均难以清晰描述跟车场景危险水平与本车速度之间的关系。为研究跟车场景潜在风险评价在自动驾驶中的应用,对于制动避撞场景,在设定TM值不变和相对速度不变的条件下,分别对基于TM的最小相对距离和距离碰撞时间（TTC）值进行了仿真,仿真结果显示,相比于TTC而言,TM的评价稳定性受相对速度影响小,在自动驾驶跟车策略开发和避免其发生责任追尾事故中有重要应用价值。     

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。     

基于多通道态势图的自动驾驶场景表征方法

开展自动驾驶测试场景研究能够大幅减少自动驾驶汽车的测试周期与开发成本，是未来评价和提升自动驾驶技术的重要基础。为此，联合基于本体论的场景解构方法，提出了一种基于多通道态势图的自动驾驶场景表征方法，并对多通道态势图的场景聚类与场景复杂度进行研究。首先，对目前的自动驾驶测试方法进行分析，论述道路测试的不足之处以及基于场景的自动驾驶虚拟测试的优点，并对当前的场景解构与表征方法进行了总结；然后，运用本体论解构场景中的信息，并建立场景的本体模型，对模型中的数据属性进行参数化；接着，对真实场景、场景中的语义信息和多通道态势图场景进行对比分析，定义表征场景的多通道态势图的数据格式，将解构出的场景信息重组到多通道态势图的不同层中；之后，以汉明距离为基础设计了多通道态势图的对象层相似度计算方法，采用K均值聚类算法对驾驶场景对象层进行聚类分析，并借助层次分析法对基于多通道态势图的驾驶场景复杂度计算进行研究；最后，以KITTI数据集的一些真实场景为例，绘制场景开始时刻的多通道态势图，分析聚类出的9种对象分布类型。研究结果验证了多通道态势图场景复杂度计算方法的有效性。     

基于危险场景聚类分析的前车随机运动状态预测研究

我国道路情况复杂多变,构建合适的测试场景对汽车智能驾驶系统测试和评价的有效性起着决定性作用。本文中从我国实际道路出发,从自然驾驶数据中提取具有中国特色的典型场景,筛选出自然驾驶数据中危险工况数据片段,基于此提取出汽车智能驾驶系统综合测试的场景特征要素,并利用聚类分析法得到3类典型危险场景。采用马尔可夫链理论表征前车人类驾驶员驾驶车辆的随机运动特性,将聚类得到各场景下的自车数据作为前车历史工况数据,归纳学习得出马氏链转移概率,并通过马尔可夫链蒙特卡洛模拟预测未来时刻的状态,基于此得到危险场景中前车随机运动预测模型,通过对比原始工况数据验证预测模型的有效性,有效解决了由于采集设备精度低导致的前车数据不准、在测试场景中不能准确表征前车人类驾驶员驾驶车辆随机运动的问题。     

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...     

基于非合作博弈威胁度的智能驾驶策略研究

本文基于非合作博弈竞争威胁风险度（CTRD），提出了在风险驾驶场景中的智能驾驶决策及执行算法系统。基于实时采集的博弈双方直接和间接信息，进行浅层和深层分析，计算每次竞争行为的CTRD，并在持续高频的连续博弈场景中对博弈威胁风险水平（CTRL）综合度量分类，以此建立驾驶员行为风险评估模型并标签化处理。此方法可描述具备较强相关性和行为逻辑的交互竞争，通过理性妥协以避免攻击性鲁莽驾驶行为造成的碰撞事故，在保障系统对危险驾驶场景及行为做出安全决策基础上提高通行效率。实验采用3 000多组实际道路的切入数据，对其中涉及博弈竞争行为进行比较分析。结果显示，在连续交互非合作博弈回合中，面对竞争威胁挑战，基于CTRD的驾驶策略预测与驾驶员实际行动呈相关性分布，标签化的CTRL对实际博弈行为预测符合度为94%。     

基于驾驶模拟器的危险场景设计研究

文章通过收集整理国内外多种类型的交通事故案例,提炼出2种较具代表性的危险场景进行仿真试验分析,提出了基于驾驶模拟器危险场景设计的基本思路和方法;对场景进行了详细的试验设计及建模分析,并对其进行计算机及驾驶模拟器仿真演示.     

基于驾驶行为基元的典型驾驶场景识别与提取方法

为了从海量自然驾驶数据中有效提取典型驾驶场景,提出一种基于驾驶行为基元的典型驾驶场景识别与提取方法,搭建了具有多类场景覆盖及通用程度高的典型驾驶场景自动化识别与提取框架,解决了当前方法仅适用特定单一场景提取,无法从大规模数据中高效提取场景的问题。     

基于SOM神经网络的多工况驾驶风格识别

不同的驾驶员对车辆的各项性能可能有个性化地要求,因此有必要对驾驶风格的分类与识别问题进行研究.首先在驾驶模拟器上采集不同驾驶员在多工况下的数据,利用主成分分析法选取驾驶员在各个工况下的特征参数,SOM神经网络分别对起步、加速及制动工况下的驾驶数据进行了聚类分析,然后以驾驶风格聚类分析结果为基础,建立了基于SOM神经网络...     

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。     

基于中国自然驾驶数据的变道场景分析评价

文章以大量的自然驾驶采集数据为研究对象,基于改进的熵值法建立变道驾驶行为特征指标体系,有效串联车辆驾驶数据、车辆驾驶行为和车辆驾驶安全三者的关系,研究了人类自然驾驶场景中事故率较高的变道场景,进一步深化自动驾驶场景评价的体系理论.     

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。     

基于深度强化学习的驾驶员跟车模型研究

为提升智能驾驶系统的纵向跟车性能,本文构建了一种基于深度强化学习的驾驶员跟车模型.首先,设计了跟车场景截取准则并从自然驾驶数据中筛选出符合条件的典型跟车场景,并对其数据进行统计分析,即采用相关系数法分析了车间距、相对速度和车头时距等因素对驾驶员跟车行为的影响机理,得出驾驶员跟车行驶过程的行为特性及其影响因素.接着,基于...     

变道切入场景下ADAS系统测试与评价研究

为了满足变道切入场景下的ADAS系统测试评价需求,提出一种考虑场景风险系数的变道切入场景生成方法和客观综合评价模型。通过采集自然驾驶数据,采用阈值法自动提取变道切入功能场景并深入分析变道切入行为特征。使用单因素方差分析法与皮尔逊相关性检验法共同分析场景风险系数与场景要素的相关性来确定关键场景要素。结合Kmeans算法对离散逻辑场景参数进行聚类,从而得到5个典型测试场景。基于场景风险系数,采用AHP与CRITIC法构建多层次综合评价模型,采用灰色关联理论对ADAS系统进行客观评价。借助VTD仿真软件构建变道切入虚拟测试场景库,进行仿真试验验证。结果表明,相关性分析使场景要素维度降低了60%,生成的测试场景可以有效验证ADAS系统的综合性能,综合评价模型可对ADAS系统表现进行客观有效的评价,为智能驾驶系统开发提供有效参考。     

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。     

驾驶次任务沉浸等级对接管行为的影响分析

为探究自动驾驶中驾驶次任务沉浸等级对接管行为的影响,基于驾驶模拟器搭建自动驾驶接管行为测试平台,设计事故接管场景,基于驾驶次任务(娱乐任务和工作任务)和接管请求时间(5 s和10 s)因素组合开发4个事故接管情景,招募被试参与驾驶模拟实验并采集驾驶人的接管行为数据,选择速度、横向偏移、接管反应时间和接管正确时间4个指标...     

基于驾驶员数据学习的自动驾驶车辆弯道转向控制研究

针对自动驾驶车辆的弯道转向控制问题,提出了一种基于驾驶员操纵数据分析和学习的控制方法。首先,建立了人-车-路软硬件综合模拟驾驶平台,采集了多位驾驶员在不同弯道上的转向操纵数据及车辆状态数据;然后,采用离散分析和拟合分析进行数据分析,并基于模糊综合评价算法建立转向行为评价体系进行数据评价与筛选;最后,将筛选后的驾驶员数据作为训练样本进行神经网络训练,建立基于神经网络的弯道转向控制器。仿真和实车验证结果表明,所设计的控制器能够很好地模拟熟练驾驶员在弯道上的转向行为,并能够保证车辆在弯道行驶的安全性和稳定性。     

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。     

面向自动驾驶汽车测试的交通车辆交互过程建模

为满足自动驾驶汽车测试对场景真实度的要求,提出一种针对交通车辆交互关系的耦合特征建模方法。结合基于机理模型构建的虚拟数据和采集的真实场景数据建立交通车辆行为数据集;采用深度学习建立局部信息响应的交通车辆行为决策模型、跟驰模型和换道模型,结构相对简单的单体模型能提升场景模拟的可扩展性;针对自动驾驶汽车测试对模型鲁棒性要求高的问题,建立分布执行-集中对抗训练的架构进行交通车辆模型优化,提高模型对输入扰动的鲁棒性。构建交通车辆交互仿真环境对模型进行仿真,通过仿真数据与真实数据分布之间的对比和量化评价指标验证模型的有效性。