基于近邻目标区域表征与CVAE的智能汽车测试场景生成方法

基于场景的虚拟测试是研发高安全、高可靠智能汽车的必要手段,场景自动生成技术对于智能汽车测试场景库的构建具有重要意义。为此,针对多车动态测试场景,提出一种基于近邻目标区域表征(NORR)和条件变分自编码器(CVAE)的场景生成方法,实现复杂测试场景的快速生成以及对生成场景类型的控制。首先,针对高速公路场景特征,提出应用NORR方法对场景情境进行描述,将测试场景中关键车辆目标信息转化为尺度统一的灰度图像。接着,利用HighD自然车辆轨迹数据集提取大量场景片段,经过数据规范化处理后构建出真实场景库。在此基础上,以场景中车辆目标数量为条件参数,训练基于条件变分自编码器的生成模型,能够生成包含8条车辆轨迹的动态测试场景。通过计算生成样本集的匹配误差、覆盖度和不合理性3个指标,检验生成模型在样本真实性、多样性和合理性方面的表现。验证结果显示：(1)相比随机轨迹采样方法和基于GAN的生成模型,VAE模型生成的样本质量最好,其生成样本集的平均匹配误差小于5.22,覆盖度能达到57.2%,不合理样本比例仅为1.7%;(2)所提出的NORR方法有助于提高生成模型的场景生成效果;(3)CVAE模型能够在条件...     

基于不同风格行驶模型的自动驾驶仿真测试自演绎场景研究

为了验证自动驾驶汽车决策结果的安全性,提出一种具有自主决策和交互能力的行驶模型生成方法,该行驶模型作为背景车被用于构建自演绎仿真场景来测试自动驾驶汽车的连续决策能力。首先,以强化学习为基础、结合遗传与进化思想,创新地设计并生成了具有自主决策和交互能力的不同风格行驶模型;然后,在模型构建阶段分别训练生成了保守、普通和激进3种风格的行驶模型,其中普通风格行驶模型的训练参数来源于自然驾驶数据集highD的车辆参数分布,保证了该行驶模型的真实性;最后,在普通风格行驶模型的基础上设计并训练出了具有显著激进特征的激进风格行驶模型,以增强自演绎场景的复杂性和测试效果。结果表明：在模型真实性方面,以highD数据集中的跟车速度、车头间距、换道时刻下碰撞时间等参数的分布为真值,研究所生成的普通风格行驶模型的参数分布与真值的平均相似程度为88%,相较于基于规则的智能驾驶人模型（IDM）提升了20.3%;在场景测试性方面,以被测系统为主要责任方的碰撞次数为评估指标,研究生成的不同风格行驶模型所构成的自演绎场景的测试性约是由IDM构成的基线场景的7倍。因此,设计和生成的行驶模型所构成的自演绎场景可以有效支撑面向自动驾驶决策系统的仿真测试。     

面向决策规划系统测试的具体场景自动化生成方法

为解决自动驾驶决策规划系统仿真测试中场景文件生成效率低的问题,基于场景表示的3个抽象层次,提出了一种具体场景自动化生成方法。基于层级模型构建功能场景,并提取功能场景关键字,映射至参数空间以生成逻辑场景,最后通过关键字对参数空间进行采样,自动生成OpenSCENARIO格式的具体场景文件。仿真验证结果表明,自动生成的场景文件能够满足高等级自动驾驶测试要求,且相比于手动编写方式,该方法能减少场景文件的编写工作,提高生成效率。     

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。     

智能车辆仿真场景建模方法

为实现智能汽车仿真开发与测试,需构建高逼真度的道路场景模型,应包含分别用于视景仿真、动力学及物理特性仿真、激光雷达等传感器仿真的多种类型场景内容.分析了不同类型仿真对场景模型或数据的需求,探讨了视景模型、物理层模型、传感层模型的内容,归纳了3类模型的数据特征;研究了智能汽车仿真场景建模方法,即根据道路线形建立道路模型,在此基础上分别建立上述3类模型;讨论了建模的步骤、方法,并给出了场景模型结构的组织方案.使用该方法建立了1个区域的道路场景模型,并在仿真系统中进行验证,结果表明,视景仿真平均帧速率为60帧/s,激光雷达仿真周期为8~12 ms,道路高程及物理属性的获取时间低于1 ms,证明场景模型能够满足实时仿真的要求.      

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。     

一种面向ADS的模型驱动式逻辑场景建模及仿真方法

汽车自动驾驶的场景建模及仿真分析是确保自动驾驶系统安全性的关键，对于提高整个系统的安全性至关重要，已经引起工业界和学术界的广泛关注。场景建模是场景仿真、测试、验证分析的基础，能够有效帮助发现场景中存在的危险，是自动驾驶系统设计开发面临的挑战性问题之一。然而，现有的场景模型生成方法，主要采用数据驱动式，结合路采数据和数字孪生技术构建具体场景，无法有效应对ADS场景复杂、类型多样、测试效率不高的问题。同时，为了提高场景的覆盖率，迫切需要从逻辑场景的层次设计一种可视化的场景建模语言，可用于构建逻辑场景，并具有丰富的语义模型，能够支持逻辑场景的测试及验证分析。针对以上问题，我们提出一种模型驱动式场景建模方法用于构建逻辑场景模型，并结合ADS领域知识及ISO 26262功能安全标准，提出了一种逻辑场景建模语言SML4ADS，给出了其相应的语法及语义模型。此外，设计并实现了一种可扩展的、灵活的场景模型仿真方法，能够支持多种场景仿真工具。结合实际案例分析，展现了本文所提出的模型驱动式场景建模及仿真方法的有效性，为后续场景模型的测试、验证与分析奠定基础。     

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...     

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。     

一种面向视觉ADAS的场景库构建方法

针对基于视觉的ADAS产品或功能开发,提出一种完整的场景库建设方法,并配套开发相应的HIL台架环境;以某商用车车载前视摄像头为例,将场景通过HIL台架回注到视觉控制器内部进行重处理,取得很好效果,验证了场景库能很好地支持软件的迭代开发和系统功能测试。     

基于蒙特卡洛模拟的无人车高速公路变道虚拟测试场景自动生成算法

高速公路环境下,相邻车道前方车辆变道切入是常见的高风险场景.基于场景的虚拟仿真测试,是验证无人车应对其他车辆变道切入时控制算法安全性与可靠性的有效方法.基于蒙特卡洛模拟方法,提出一种无人车高速公路变道虚拟测试场景自动生成算法,实现测试场景中变道车与测试车的运动轨迹生成.利用高速公路真实交通数据集highD提取真实变道场...     

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。     

基于动态博弈算法的切入场景下自动驾驶车辆运动规划研究

鉴于在车辆换道切入的场景中，自动驾驶车辆容易出现频繁的误减速、误避让，而造成通行能力和乘员舒适性的下降，提出一种基于主旁车动态博弈的切入场景决策规划算法。在行为决策层，根据切入场景中主旁车的冲突性关系，联立相关车辆运动方程建立整体系统的运动模型，构建考虑旁车状态的切入博弈模型，设计安全性和舒适性收益函数，进行驾驶行为博弈，输出行为决策结果。在轨迹规划层，根据车辆间距构建避障约束条件，以Sigmoid函数轨迹的变曲率和速度切向矢量的时间分量来构建车辆动力学约束。同时以加权收益方式联合考虑驾驶习惯和舒适性等需求，建立轨迹规划数学模型，求解得到满足上层博弈决策要求的运动轨迹。Carsim-Simulink联合仿真结果表明，在不同的初始条件下主车与切入的旁车能进行多种形式的合理的交互决策，准确完成切入场景下的运动规划任务，车辆能准确跟踪输出的轨迹，更符合一般驾驶习惯，提高了车辆的舒适性。     

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。     

智能网联汽车测试场场景设计方法研究

智能网联汽车测试场是"无人驾驶"车辆运行安全测试的基础设施.构建测试场景、分析测试场设计要素和技术指标是测试场设计的核心.基于"车-路-环境"的测试场景分类,给出典型测试场景模型构建方法和建设需求,可用于支撑智能网联汽车测试场总体设计.     

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。     

智能网联汽车测试场景三维评价模型研究

测试驱动型开发是智能网联汽车技术发展的重要路径,而测试场景作为测试驱动型开发过程的核心要素,需要建立科学合理的建模和分类方法。首先,从应用层面定义了智能网联汽车测试场景的三个评价指标;其次,提出了测试场景评价的三维建模与评价方法;最后,结合具体应用案例分析了测试场景三维评价模型的应用场景。提出的测试场景三维评价模型对智能网联汽车的测试与评价具有重要指导作用。     

基于虚拟测试的车辆横向MPC控制器的设计

针对智能汽车的横向控制,设计一种基于MPC控制原理的控制器,并通过Matlab构建虚拟测试场景和车辆动力学模型,对控制器进行仿真分析。