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。     

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。     

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。     

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。     

面向高速公路车辆切入场景的自动驾驶测试用例生成方法

为在自动驾驶汽车基于场景的测试中生成涵盖相应场景中复杂多变的真实交通运行过程的测试用例,从highD数据集中提取车辆切入场景的多个实际样本,通过分析运动参数和参与车辆之间的位置关系,建立车辆切入场景的描述模型,根据切入点的碰撞时间评估该方案的风险程度,并结合描述模型中参数的分布,采用蒙特卡罗方法生成测试用例。结果表明,生成的车辆切入测试用例能够覆盖所有风险等级,可较好地支持自动驾驶测试。     

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。     

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。     

考虑前车制动意图的自动紧急制动策略及其测试评价方法

为提高车辆自动紧急制动（AEB）系统的避撞性能,提出了一种考虑前车制动意图的AEB策略及其测试评价方法。通过搭建“PreScan+Simulink+驾驶模拟器”联合仿真平台采集驾驶人制动数据,基于K-均值（K-Means）聚类方法对制动意图进行分类,采用滑动时间窗口提取了意图识别模型训练数据集;通过双层隐马尔可夫模型识别前车制动意图,主车根据不同制动意图计算临界安全距离阈值并制定避撞控制策略;建立PreScan+Simulink虚拟仿真测试环境,提出了基于层次分析法的AEB策略综合评价方法,通过与4种典型AEB控制模型进行对比,验证了所提出方法在不同制动程度场景下均可及时触发制动以避免碰撞,同时可减少过早制动造成的驾驶不适感。     

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。     

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...     

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。     

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。     

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。     

一种自动驾驶仿真场景要素的提取方法

针对场景及其内容定义不明确、场景基本要素提取多为主观分析和不同测试主体的场景要素选择和设计不可解释等问题,本文中提出一种汽车自动驾驶仿真场景的关键要素提取方法。该方法从自动驾驶系统角度逐级分析场景要素对感知、决策和控制模块的影响,并根据对自动驾驶不同子模块的影响,建立为一种要素-结构-功能平面的映射方程,然后基于平面节点判别矩阵建立场景要素的提取模型,量化场景要素的重要性并进行判别和筛选。最后通过分析第四届世界智能驾驶仿真挑战赛的行人安全避撞场景的元素构成,验证了所提方法的可行性和有效性。