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。     

基于事故数据挖掘的乘用车追尾卡车AEB测试规程研究

基于未来出行交通事故场景研究数据库中的乘用车追尾卡车事故,分析并提出了以卡车为目标物的乘用车自动紧急制动系统的典型测试工况。采用K-means聚类算法得出可代表实际卡车的目标物颜色,基于事故数据分析提取卡车目标物尾部特征参数,设计并制作了一种新型的具有与真实车辆反射特性和机器视觉识别特性接近的重型厢式卡车目标物。卡车目标物静止,测试车辆分别以45、50、55、60 km/h的速度进行100%重叠自动紧急制动系统测试,验证了该目标物的可行性和有效性。可为车辆主动安全相关标准法规研究提供数据支撑,推动车辆主动安全测试技术的发展。     

分心驾驶事故场景研究

为在车辆主动安全系统开发测试中提供具有危险性的典型分心驾驶场景，基于375例分心驾驶事故深度调查案例，确定了包括道路环境、参与方速度和运动状态3个方面的场景参数，对比分析国家统计数据与样本各事故类型间的特征，分别提取出关键特征参数，利用二阶聚类分析方法得到不同事故类型的11类分心驾驶事故典型场景，并结合关键特征参数进一步提炼得到4类核心测试场景。     

基于NAIS的AEB系统路口测试场景研究

为建立适合中国道路的自动紧急制动系统路口测试场景.对国家车辆事故深度调查体系(NAIS)数据进行筛选得到582起路口车-车事故案例,运用聚类方法对事故数据进行分析,并根据事故样本数和事故伤亡程度对聚类结果进行典型参数提取,得到17类典型路口车车事故场景.在典型事故场景的基础上分析并加入2车最高碰撞车速、碰撞角度和碰撞类...     

基于OEDR和ODC的自动驾驶汽车实际道路测试评价技术研究

本文中提出了基于自动驾驶目标和事件探测与响应（OEDR）的测试道路分类方法，构建基于设计运行范围的道路元素基础模型，改进Jaccard Similarity有效相似度算法用于测试道路符合性评估。本文中还根据测试道路选取，提出了基于设计运行条件（ODC）边界的测试方法，结合乘员主观评价形成自动驾驶汽车实际道路测评体系。选取我国典型道路开展的试验结果表明，本文中提出的测评体系具有可行性和普适性，可作为一种标准化方法广泛应用。     

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。     

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。     

面向智能车定位的道路环境视觉地图构建

为实现智能车视觉定位,提出了一种基于多视角、多维度道路环境表征的高精度视觉地图构建方法,该方法明确了视觉地图的表征模型,包括视觉特征、场景结构信息以及轨迹信息等。在视觉特征中,运用前视场景全局特征描述道路环境,视觉特征不局限于某一种特征描述子;在场景结构信息中,运用俯视路面的2D结构信息进行描述,该特征与前视视觉特征构成多视角;轨迹信息则通过视觉维度以及地理维度的多维度方式完成计算,在视觉维度中,通过平面单应性计算节点间的轨迹;地理维度中,通过高精度经纬度信息消除累积误差问题。试验选取武汉理工大学内长约700 m的半开放式环形路段进行试验。试验结果表明：制图的单节点平均误差为3.1 cm,标准差为2.3 cm,最大节点误差为9.3 cm,累积误差率为0.5%。运用所制地图进行定位检测,平均定位误差约为11.8 cm,因此,研究所提出的方法可应用于半开放式路段或固定场景的视觉地图构建,为实现智能车在上述场景的定位打下基础。同时,研究提出的制图方法不需使用双目摄像机,在降低数据存储量以及制图成本的前提下,实现了对道路环境的充分表征;此外,运用路面2D特征结构信息计算轨迹,解决了视觉3D重建精度不稳定的问题,为视觉地图构建提供了新的构建思路。     

智能网联汽车开放测试道路建设研究

基于智慧交通领域的探索及智能网联汽车测试道路项目的实践,对智能网联汽车开放测试道路建设的基本设计原则、设计标准、技术路线、场景设计进行了介绍,提炼了建设方案。对国家和行业相关规范、规程所明确的检测项目及场景要求进行了解析,并明确了道路的4条选线原则,强调智能化改造整体架构应整体遵循“端-边-云”的车路协同体系。针对车联网领域重要的落地场景,具体介绍了6个重点场景的必测项目和选测项目场景设计。对项目在满足智能网联汽车测试需求的同时所产生的显著的社会效益和预期经济效益进行了分析总结。     

智能网联汽车产品管理研究及发展建议

智能网联汽车是全球汽车产业转型升级的重要战略方向，当前正从技术研发与测试验证阶段向示范应用与大规模商业推广新阶段发展，需要营造良好的政策法规环境，推进创新产品加快进入市场。聚焦智能网联汽车产品管理，梳理了国外相关政策、法规、标准及最佳实践发展现状，并对我国现有相关产业政策、法律法规和技术标准进行适用性分析。在此基础上，从专项标准体系、测试评价体系、产品追溯体系、销售和售后服务管理体系、运行监控及质量信息反馈体系等5个层面提出分阶段发展建议。     

智能网联汽车测试场设计理论与实务

智能网联汽车测试场设计需要将传统道路工程与新兴智慧交通工程深度融合,兼顾道路基础设施与智慧交通设施设计要求,引入互联网企业迭代与共享思维,提出测试相对集中、柔性可控可测、专用共享统筹、标准适度超前的基本设计理论,并结合国内外多个测试场地情况,进行了完整解析.     

汽车天线偏心测试的系统设计与试验验证

随着智能网联汽车的迅速发展,汽车对外通信性能的重要性显著提高,但汽车体积大、重量沉,无法直接借鉴传统通信行业的天线系统测试方法。本文以智能网联汽车的天线系统为研究对象,研究出一种改进的近远场变换算法,并基于该方法设计出一种合理的验证方案,从而降低因汽车测试位置偏移对试验结果的影响。研究表明,当以整车作为被测件时,车载天线在测试系统中心和整车几何中心在测试系统中心的情况下,近场测试数据存在明显的较大差异;然而通过正确的NF-FF变换处理,两者远场辐射方向图都是一致的。说明了在球面近场系统测量加近远场变换的处理下,可以得到整车远场辐射信息。该结论对推动整车无线性能测试提供了实验和验证基础。     

基于激光雷达的纵向坡路动态可行驶性预测（双语出版）

为解决智能汽车在含有纵向坡路的环境中行驶时所涉及的环境感知与路面可行驶性理解问题,提出了一种基于激光雷达的动态、不确定性路面可行驶性预测方法。首先,利用PreScan,CarSim与MATLAB软件搭建虚拟行驶环境,并建立激光雷达物理模型提高虚拟点云的保真度。其次,进行基于激光雷达的动态可行驶性研究,利用路面激光雷达点云数据基于车辆未来行驶方向建立笛卡尔坐标系下的间隔栅格地图;在间隔内进行平面拟合得到路面的法向量,利用平面法向量计算路面纵向坡角并利用车辆姿态补偿得到大地坐标系下的间隔坡角和道路轮廓信息,并探讨天气对道路轮廓估计结果的影响;基于车辆纵向动力学特性和道路参数估计结果,计算可行驶性概率并预测可行驶性。为了快速仿真验证所提出的可行驶性预测方法,搭建相应的自动测试环境并设计测试方法。首先分析并测试车辆行驶过程中容易因失效造成预测失败的临界关键工况,接着在虚拟行驶环境中建立自动化测试流程,加强对关键工况区的采样,总计通过402组测试工况验证可行驶性预测算法,预测准确率达到87.81%。最后,在实车平台和真实测试道路上对算法流程进行验证。研究结果表明：该方法能够很好地对车辆在纵向坡路上的可行驶性进行动态的、基于概率性指标的预测。     

智能网联汽车人机交互场景测评方法研究

汽车座舱内的人机交互智能系统一定程度决定了用户的智能体验,对人机交互进行测试研究,形成一套完整的人机交互测试评价方法,可以指导人机交互的设计开发,实现人机交互的迭代和优化。汽车座舱内功能日益增加,给用户带来更丰富的体验,然而功能相同,人机交互不同,给用户带来的驾驶体验却大相径庭。基于典型使用场景,从客观角度,分析不同车型相同场景下车机系统的响应、驾驶员眼部活动和驾驶员手部活动的差异,进一步量化评价参数,形成评价指标,同时根据五感和五觉,设计主观评价表对人机交互进行测评。测评结果表明,该方法具备可操作性和合理性,能从客观和主观角度全面评估人机交互的优劣。     

汽车噪声法规标准及主要控制技术

自20世纪70年代初,汽车噪声法规在世界范围内被纷纷引入各国,主要形成了3个有代表性的法规体系:欧盟、日本和美国法规。这3大体系都是基于ISO362标准建立的,但又有各自的不同点。文章概述了上述3个代表性的法规体系,分析了它们之间的联系和不同点;同时简述了汽车降噪技术随各阶段噪声限值的发展变化。最后,介绍了我国汽车噪声法规和标准的现状以及未来汽车噪声排放法规和标准的5种发展趋势。     

自动驾驶整车在环仿真平台研究及模拟实现

针对目前主流自动驾驶整车测试方法及ADAS整车在环仿真测试方法的特点。利用虚拟现实和实时仿真技术,搭建自动驾驶整车在环仿真平台,并在室内进行仿真平台的模拟实现和案例测试。该平台不仅可以提供丰富的测试环境,危险场景以及难复现的复杂场景进行可重复性测试,而且使用的是真实车辆的车辆动力学特性,无需复杂的车辆动力学模型,同时测试成本也相对低廉。