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。     

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。     

数字孪生技术在自动驾驶测试领域的应用研究概述

研究数字孪生技术在自动驾驶测试领域的应用.旨在构建高度开放的数字孪生自动驾驶测试平台,结合仿真测试工具、通信设备、真实测试车辆等功能单元,形成丰富的测试验证环境,支持各类自动驾驶解决方案和算法验证测试,具备在有限资源条件下开展虚拟复杂场景的自动驾驶实车测试验证能力.提供一种全新的自动驾驶整车测试方法.     

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。     

基于V2X和自动驾驶HIL联调的仿真系统开发

随着智能网联汽车的快速发展,车用无线通信（V2X）技术在智能交通领域发挥着越来越重要的作用,因此行业内对 V2X 和自动驾驶相关的硬件在环（HIL）融合测试需求也越来越高。由于 V2X HIL 系统与自动驾驶 HIL 系统两者相互独立,在实际应用中尚缺少对两者相关应用场景及功能进行全链路的闭环仿真测试系统。基于 dSPACE 平台 HIL 仿真系统及V2X HIL 系统的联调过程,搭建了一套能够同时验证蜂窝车联网（C-V2X）通信功能和单车智能感知功能的 HIL 联调仿真测试系统。测试结果表明：通过对 V2X 应用场景的仿真,该系统能够正确实现对单车智能驾驶功能测试、V2X 被测算法的验证及预警功能显示,由此验证了联合仿真平台的有效性。     

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。     

基于数字孪生技术的智能汽车测试方法研究

为加快自动驾驶功能的开发与验证，提出了一种基于数字孪生的智能汽车测试与评价方法。通过数字孪生测试技术，即真实车辆行驶在真实测试场地中，同时与虚拟的测试环境进行有效映射与结合，从而大大丰富智能汽车的测试验证环境、提高测试效率和减小测试成本。本文将真实测试车辆和仿真测试工具相结合，搭建起数字孪生自动驾驶测试平台，实现算法的验证测试与评价，并给出了相应的案例分析。智能汽车数字孪生测试与评价技术的快速应用，对于加快自动驾驶车辆开发和推广有着积极的推动作用。     

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。     

汽车智能远程控制与整车控制功能仿真验证技术与方法

随着车辆智能化与网联化水平的不断提高,整车控制器(VCU)和智能控制终端(ICU)逐渐成为车辆控制中不可缺少的重要系统。本文基于硬件在环虚拟仿真技术,根据整车智能远程控制的测试需求,提出一种满足ICU和VCU及两个控制器交互功能及故障诊断测试要求的创新型设备的硬件设计方案。并结合整车HIL仿真系统,应用自动化测试技术,验证智能远程控制与整车控制器在整车电子电气工作环境中的功能控制与协同效果。在车辆各种仿真场景下,验证智能远程控制的正确性、故障诊断及失效模式。     

基于执行器在环的自动泊车仿真测试系统

针对实车测试开发周期长、成本高等问题,基于台架的仿真测试成为目前智能驾驶开发与验证的重要手段。自动泊车功能车速低,方向盘操作频繁且经常处于大转角状态,执行器的动态特性对其影响很大。为了更好地模拟实车执行器,设计并搭建了一种转向、油门、制动系统实物在环的自动泊车仿真测试系统。仿真结果表明,该系统体现了执行器的精度及延迟特征,可以进行自动泊车的仿真,用于算法开发与测试验证,为同类功能的仿真测试系统设计提供借鉴。     

驾驶模拟器在自动驾驶系统中的应用研究

自动驾驶车辆在实际道路上行驶之前的测试阶段是一个至关重要的环节。一个低成本、高效率以及高精度测量的自动驾驶车辆的测试方式,对于自动驾驶车辆的开发具有重要意义。将驾驶模拟器运用到研究自动驾驶车辆测试已是近年来的一个研究热点。基于虚拟驾驶场景的自动驾驶车辆的检测,通过组合虚拟驾驶场景的背景车辆、行人、交通灯、建筑、指示标牌等元素,研究将驾驶模拟器与虚拟驾驶场景的联合应用来测试自动驾驶车辆。设计了典型的交通场景,通过自动驾驶车辆和背景车辆的实时交互,研究自动驾驶车辆的各项性能指标。研究结果表明:该驾驶模拟器可以高度拟合人类驾驶体验,驾驶员通过驾驶模拟器控制背景车辆能够很好的模拟现实中的驾驶行为,对自动驾驶车辆的仿真测试起到了促进作用。     

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。     

共轨柴油机ECU仿真平台研究

提出了共轨柴油机仿真平台的设计思路、具体框架和基于Matlab/Simulink的具体实现方法,该平台提供了软件在环、硬件在环和故障仿真模拟测试等多项功能。在共轨ECU硬件在环测试中取得了与原机试验极为接近的效果,并通过故障仿真模拟测试发现了被测ECU控制策略和硬件设计方面的失误,在实际应用中验证了其准确性和可靠性。     

基于系统级的电动助力转向控制测试评价研究

对电动助力转向(EPS)硬件在环(HIL)测试的3种方案进行了对比分析,基于HIL仿真系统和转向试验台,构建了EPS机械系统级的虚拟整车测试平台。研究分析EPS功能和故障诊断测试内容,通过车辆动态转向工况的仿真以及各类故障的注入,对EPS系统控制功能和故障模式下诊断安全策略进行了测试和评价。EPS系统级HIL测试可以在整车试装前使测试更加接近实车,又能覆盖实车难以实现的边界极限及故障工况。     

基于dSPACE的纯电动客车VCU硬件在环仿真测试

针对纯电动客车整车控制单元VCU搭建基于dSPACE的硬件在环测试仿真平台,仿真平台模拟整车采用CAN通讯方式传输数据。详细论述系统硬件架构、硬件在环实验、结果分析等。     

高等级自动驾驶汽车虚拟测试：研究进展与前沿

安全性测试是高等级自动驾驶汽车（Highly Automated Vehicles，HAV，指具备L3级及以上能力的自动驾驶汽车）规模化应用的基本保障。鉴于HAV测试对象与测试标准的变革，传统基于里程的车辆测试方法论不再适用，场景化虚拟测试正成为验证HAV安全性的核心方法。基于与国内外多家HAV研发机构开展虚拟测试合作的基础上，针对测试场景、测试工具和测试方法等方面的技术难点和学术问题进行汇总、归纳和分析。测试场景方面，围绕场景覆盖度的要求，需重点关注测试场景自主划分、自动化仿真生成和未知高风险场景搜寻等理论方法。测试工具方面，在构建HAV自动驾驶系统“环境感知-规划决策-运动执行”一体化仿真工具的基础上，需研究支撑测试场景生成、驾驶行为双向交互和多传感器物理模型融合的高可信仿真技术。测试方法方面，针对海量测试场景、HAV驾驶能力非单调变化等特征，亟待开展覆盖度驱动型测试方法、加速测试方法和多目标测试与评估等的研究。此外，在上述研究挑战的基础上，面向HAV虚拟测试自动化、快速化、一体化和协同化的应用需求，提出HAV虚拟测试仿真即服务（Simulation as a Service，SAAS）的系统架构，并进一步明确HAV安全性诊断分析、系统自主优化训练和面向系统快速迭代升级的测试方法等SAAS重点研究需求。     

自动驾驶仿真测试平台发展现状与展望

仿真测试是自动驾驶汽车开发过程中必不可少的一环,目前国内外存在多个自动驾驶仿真平台。文章通过从仿真层次、仿真内容、使用情况等方面对自动驾驶仿真平台进行整理,总结出自动驾驶仿真平台的发展现状和存在问题,提出自动驾驶仿真平台的发展趋势。     

基于场景的智能网联汽车“三支柱”安全测试评估方法研究

随着汽车智能化、网联化以及自动驾驶技术的快速发展，搭载自动驾驶功能的智能网联汽车目前正处于测试验证转向多场景示范应用的新阶段，产业化应用需求日益迫切，车辆安全问题更加凸显，针对车辆产品安全的测试评估方法成为关注焦点。由于智能网联汽车及其运行环境的复杂性以及安全事件的偶发性，传统的高里程实车测试在效率、成本等方面难以适应自动驾驶测试评估的发展需要。从第三方视角出发，在汽车生产企业研发测试的基础上，结合工程实践与应用需要，通过分析智能网联汽车的安全目标，对比模拟仿真、封闭场地和实际道路3种测试方法的特点及优缺点，提出基于场景的 “三支柱”融合测试评估方法，为综合评估智能网联汽车的安全性提供支撑。     

基于有限状态机的车辆自动驾驶行为决策分析

将智能车辆的自动驾驶运动过程分解为车道保持、车辆跟随、车道变换和制动避撞4种典型驾驶行为,基于有限状态机方法建立各驾驶行为间的逻辑关系及状态切换过程,同时,构建了面向自动驾驶的虚拟危险势能场,并对其结构关键参数和驾驶行为决策触发阈值进行分析。利用MATLAB/CarSim软件对不同道路工况下的自动驾驶行为决策过程进行联合仿真,并利用比例车辆模型和机器视觉系统对提出的方法进行试验验证。仿真和试验结果表明,虚拟危险势能场与有限状态机相结合的方法能够满足智能车辆的驾驶行为决策需求并实现主要的自动驾驶功能。     

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...