駕駛模擬器在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)中的應(yīng)用研究

湯輝 王立 李志斌

（上海電力大學(xué)自動(dòng)化工程學(xué)院，上海 200090）

主題詞：自動(dòng)駕駛 虛擬駕駛場景 駕駛模擬器

0 引言

當(dāng)前，汽車自動(dòng)駕駛技術(shù)的迅速發(fā)展給汽車行業(yè)和我們的生活方式帶來了巨大變革與影響。并且隨著駕駛模擬器的技術(shù)研究不斷得到進(jìn)步，其在智能駕駛功能開發(fā)領(lǐng)域具有重要的應(yīng)用價(jià)值，因而駕駛模擬器越來越被接受用于車輛自動(dòng)駕駛研究相關(guān)的領(lǐng)域。與在真實(shí)駕駛環(huán)境中的車輛駕駛研究相比，基于駕駛模擬器的研究優(yōu)勢巨大。應(yīng)用駕駛模擬器進(jìn)行駕駛實(shí)驗(yàn)，我們可以重現(xiàn)人類日常駕駛行為模式及危險(xiǎn)人類駕駛模式，并且可以在不帶來安全風(fēng)險(xiǎn)的條件下，增加實(shí)驗(yàn)的可操作性和可重復(fù)性[1-3]。駕駛模擬器還能夠補(bǔ)充道路測試的短處，通過提供的更安全的環(huán)境和更多的控制條件以及減少實(shí)現(xiàn)的困難與地形相關(guān)的不確定性[4-5]。

研究基于駕駛模擬器與虛擬駕駛場景的聯(lián)合測試，實(shí)現(xiàn)車輛自動(dòng)駕駛仿真測試，并逐步優(yōu)化自動(dòng)駕駛算法，實(shí)現(xiàn)提升自動(dòng)駕駛車輛性能的目標(biāo)。虛擬駕駛場景的各種參數(shù)都是可控的，而在真實(shí)駕駛環(huán)境中，場景的建設(shè)與再現(xiàn)具有挑戰(zhàn)性并且需要大量的人力與資源[6]。

1 國內(nèi)外研究進(jìn)展和項(xiàng)目背景

研究駕駛模擬器應(yīng)用于車輛自動(dòng)駕駛相關(guān)的工作主要有：Radlmayr,Jonas等利用高保真駕駛模擬器，研究調(diào)查不同交通情況和非駕駛相關(guān)任務(wù)對接管過程和質(zhì)量的影響[7]；N.Mohajer等運(yùn)用駕駛模擬器，通過提供沉浸式虛擬環(huán)境和高保真駕駛體驗(yàn)來為自動(dòng)駕駛車輛的性能進(jìn)行主觀和客觀評估[8]；U.Manawadu等使用駕駛模擬器分析自動(dòng)駕駛和駕駛員駕駛車輛的個(gè)人駕駛體驗(yàn)[9]；U.E.Manawadu等通過設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)駕駛員以觸覺界面控制自動(dòng)駕駛車輛橫向和縱向運(yùn)動(dòng)來增加自動(dòng)駕駛車輛的控制靈活性[10]；周孝吉等基于虛幻4，研究高擬真度的人機(jī)交互駕駛模擬器設(shè)計(jì)和采集駕駛員駕駛數(shù)據(jù)并分析駕駛員特性[11]，等。

在前人的研究基礎(chǔ)上，本文針對駕駛模擬器應(yīng)用于車輛自動(dòng)駕駛測試提出一種新方法。將駕駛模擬器連接虛擬駕駛場景，駕駛模擬器包括一個(gè)用于控制車輛轉(zhuǎn)向的方向盤、一個(gè)制動(dòng)踏板和一個(gè)油門踏板。使用該駕駛模擬器，可以很方便的控制一輛自動(dòng)擋位的虛擬車輛。駕駛員通過駕駛模擬器控制背景車輛進(jìn)行人類駕駛行為，在特定的或復(fù)雜的交通場景下影響被測自動(dòng)駕駛車輛，以此來檢驗(yàn)被測自動(dòng)駕駛車輛的各項(xiàng)性能指標(biāo)，為更高等級(jí)的自動(dòng)駕駛業(yè)務(wù)盡早商業(yè)化應(yīng)用奠定技術(shù)基礎(chǔ)。

2 提出方案

基于虛擬駕駛場景的自動(dòng)駕駛仿真測試，虛擬場景的各種參數(shù)都是可人為設(shè)置的?？梢院苋菀椎卦O(shè)計(jì)各種各樣復(fù)雜的虛擬物理環(huán)境并且能夠輕易實(shí)現(xiàn)場景復(fù)現(xiàn)，反復(fù)測試研究。例如，基于虛擬環(huán)境測試自動(dòng)駕駛車輛運(yùn)行出現(xiàn)事故時(shí)，可以復(fù)現(xiàn)交通場景，再次甚至多次實(shí)驗(yàn)，分析是自動(dòng)駕駛車輛性能的不足，還是交通環(huán)境下的其他交通元素的問題[12]。

虛擬仿真系統(tǒng)包含虛擬駕駛場景和自動(dòng)駕駛仿真車，虛擬駕駛場景包含的交通元素—行人、背景車和道路標(biāo)識(shí)等都是研究車輛自動(dòng)駕駛必不可少的環(huán)節(jié)。其中行人和背景車是屬于動(dòng)態(tài)場景，他們的運(yùn)動(dòng)直接或間接對自動(dòng)駕駛仿真車產(chǎn)生影響，是研究自動(dòng)駕駛信息的可靠數(shù)據(jù)支撐。在虛擬仿真系統(tǒng)里，背景車和行人可以通過系統(tǒng)自帶的AI算法自行運(yùn)動(dòng)，缺點(diǎn)是自帶的AI算法抗干擾能力弱，一旦受到干擾，背景車和行人很難再次按照既定的運(yùn)動(dòng)方案運(yùn)動(dòng)。因此，本文設(shè)計(jì)使用外接的駕駛模擬器控制一輛特定的背景車輛，這就使得背景車的運(yùn)動(dòng)模式完全由人類駕駛員控制，最大程度契合真實(shí)駕駛特性。

3 系統(tǒng)架構(gòu)

系統(tǒng)的總體實(shí)現(xiàn)方案是：虛擬仿真系統(tǒng)、被測自動(dòng)駕駛小車和駕駛模擬器連接同一個(gè)網(wǎng)絡(luò)端口，彼此相互通信。在虛擬仿真系統(tǒng)里，自動(dòng)駕駛仿真車和背景車共存，自動(dòng)駕駛算法和駕駛模擬器分別控制自動(dòng)駕駛仿真車和背景車的運(yùn)動(dòng)同時(shí)，得到來自于自動(dòng)駕駛仿真車和背景車的傳感器反饋信息。如圖1。

圖1 系統(tǒng)總體架構(gòu)

自動(dòng)駕駛算法和駕駛模擬器分別從自動(dòng)駕駛仿真車和背景車傳感器得到的反饋信息包括：檔位、油門閾值、車速、轉(zhuǎn)向角度和剎車等數(shù)據(jù)，如表1。這有助于分析自動(dòng)駕駛仿真車性能和背景車運(yùn)動(dòng)軌跡，優(yōu)化自動(dòng)駕駛算法并修正駕駛員操作駕駛模擬器姿態(tài)，讓算法給予仿真車更加智能的駕駛效果、讓駕駛員通過駕駛模擬器給與背景車更加符合現(xiàn)實(shí)生活中車輛的駕駛行為。

表1 數(shù)據(jù)輸入、輸出反饋表

4 實(shí)驗(yàn)

4.1 虛擬測試平臺(tái)及駕駛模擬器選型

虛擬測試平臺(tái)包括各種交通元素：自然環(huán)境、動(dòng)態(tài)的車和行人，是一個(gè)內(nèi)容豐富、形式多樣的復(fù)雜測試系統(tǒng)。為了能夠得到更專業(yè)的自動(dòng)駕駛車輛檢測數(shù)據(jù)，同時(shí)構(gòu)建需要實(shí)驗(yàn)的交通場景，以及最大程度擬合真實(shí)駕駛體驗(yàn)，研究基于Carla開源自動(dòng)駕駛仿真平臺(tái)，并選用羅技G920專業(yè)級(jí)雙馬達(dá)力反饋游戲方向盤，設(shè)計(jì)、開發(fā)自動(dòng)駕駛虛擬測試平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛車輛專業(yè)性測試。

4.2 實(shí)驗(yàn)過程

場景服務(wù)器端運(yùn)行虛擬交通場景，通過程序在虛擬交通場景生成被測自動(dòng)駕駛車輛同步的虛擬車以及背景車。

實(shí)驗(yàn)1.Carla自帶的AI算法控制背景車與被測自動(dòng)駕駛車交互

首先，選取一個(gè)特定的交通場景，一輛背景車在前，被測自動(dòng)駕駛車在后，在車道上行駛，交通示意圖和測試過程如圖2、圖3所示。背景車突然遇到前方障礙物，迫于Carla自帶的AI算法的局限性，背景車無法迅速做出判斷以繞過障礙物，只能減速停車，直到障礙物不再阻礙其正常行駛方能再次啟動(dòng)行駛，以致于其后的被測自動(dòng)駕駛車也減速停車。這樣的測試方式對于被測自動(dòng)駕駛車來說顯然過于簡單，得到的檢測數(shù)據(jù)也不具有說服力。

圖2 交通狀況示意

圖3 AI控制的背景車測試過程（左車為被測虛擬車）

實(shí)驗(yàn)2.駕駛模擬器控制背景車與被測自動(dòng)駕駛車交互

同樣的交通狀況，這次是駕駛員通過駕駛模擬器控制背景車在被測自動(dòng)駕駛車前方行駛，交通示意圖和測試過程如圖2、圖4所示。背景車突遇前方障礙物，駕駛員迅速做出判斷，向左前方打方向盤，繞開障礙物。而被測自動(dòng)駕駛車在背景車?yán)@開障礙物后才發(fā)覺前方障礙物，并迅速做出決策，減速停車。這樣的測試方式對于被測自動(dòng)駕駛車來說才是充滿挑戰(zhàn)性的。

圖4 駕駛模擬器控制的背景車測試過程（左車為被測虛擬車）

圖5 所示為被測自動(dòng)駕駛車輛在跟車行駛途中和突遇障礙物時(shí)油門與轉(zhuǎn)向的數(shù)值變化。在大約第24 s時(shí)，被測自動(dòng)駕駛車檢測到障礙物，此時(shí)車已和障礙物很靠近。車輛迅速做出判斷，將油門歸零，并將車輛轉(zhuǎn)向回正（轉(zhuǎn)向回正數(shù)值設(shè)為零）。

圖5 被測車輛油門與轉(zhuǎn)向

從實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析，駕駛員通過駕駛模擬器很好地模擬真實(shí)人類駕駛行為，為背景車提供更加符合人類駕駛風(fēng)格的行駛狀態(tài)。同時(shí)，被測自動(dòng)駕駛車輛與背景車的交互所展現(xiàn)的精準(zhǔn)識(shí)別障礙，迅速做出安全合理的判斷，達(dá)到了預(yù)期的測試結(jié)果。

5 結(jié)論與展望

基于虛擬駕駛場景的自動(dòng)駕駛車輛的檢測，通過虛擬駕駛場景的背景車輛、行人、交通燈、建筑、指示標(biāo)牌等元素，研究將駕駛模擬器與虛擬駕駛場景的聯(lián)合來測試自動(dòng)駕駛車輛。項(xiàng)目創(chuàng)新點(diǎn)是設(shè)計(jì)了典型的交通場景，通過自動(dòng)駕駛車輛和駕駛員通過駕駛模擬器控制的背景車輛的實(shí)時(shí)交互，研究自動(dòng)駕駛車輛的各項(xiàng)性能指標(biāo)，并達(dá)到了良好的測試效果。

此外可以實(shí)現(xiàn)分布式測試，實(shí)現(xiàn)多臺(tái)自動(dòng)駕駛車輛的協(xié)同測試，可用于研究多臺(tái)無人駕駛車輛（具有不同的無人駕駛算法）在同一交通場景中的交互行為和模式。抑或是運(yùn)用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容，讓Carla的背景車輛學(xué)習(xí)人類駕駛行為并運(yùn)用于其自身的運(yùn)行，對于自動(dòng)駕駛車輛的測試形式與內(nèi)容的良好實(shí)現(xiàn)注入更多活力。

未來，希望在背景車身上加入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或強(qiáng)化學(xué)習(xí)等算法，讓背景車在學(xué)習(xí)人類駕駛行為后對于自身的自動(dòng)行駛行為有明顯提升。