融合數(shù)字孿生的自動(dòng)駕駛場(chǎng)景仿真模型構(gòu)建研究綜述

葉少檳，梁恩云，高 琛，譚北海

（廣東工業(yè)大學(xué)自動(dòng)化學(xué)院，廣州 510006）

0 引言

隨著計(jì)算機(jī)的計(jì)算力和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的不斷發(fā)展，自動(dòng)駕駛已經(jīng)成為人工智能領(lǐng)域中的重要應(yīng)用，通過(guò)自動(dòng)駕駛技術(shù)能夠降低交通事故發(fā)生的概率，保障人們的行車(chē)安全。在自動(dòng)駕駛技術(shù)應(yīng)用到實(shí)車(chē)之前必須經(jīng)過(guò)驗(yàn)證，而驗(yàn)證材料作為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的輸入需要海量的場(chǎng)景才能夠保證駕駛系統(tǒng)的穩(wěn)定性，在特殊場(chǎng)景下也要能夠保證系統(tǒng)的穩(wěn)定性和駕駛的安全性，因此，在實(shí)際道路測(cè)試中想使用更加精準(zhǔn)的自動(dòng)駕駛算法是有限制的，不管是時(shí)間還是成本都成了一大阻力，所以說(shuō)自動(dòng)駕駛的測(cè)試場(chǎng)景庫(kù)目前受到了極大的限制。有專(zhuān)家稱(chēng)自動(dòng)駕駛算法的準(zhǔn)確計(jì)算離不開(kāi)大量的駕駛數(shù)據(jù)來(lái)訓(xùn)練，需要高達(dá)170多億km的數(shù)據(jù)量，這也就說(shuō)明如果一輛車(chē)一天內(nèi)以40 km/h的速度行駛，并且一天測(cè)試100輛自動(dòng)駕駛的測(cè)試用汽車(chē)，那么也需要500年以上的時(shí)間才可以完成170多億km的路程。此外，實(shí)際駕駛時(shí)遇到的各種危險(xiǎn)和意外是必須被重視的，但非常遺憾的是，自動(dòng)駕駛測(cè)試場(chǎng)景里很難去模擬這些危險(xiǎn)和意外的場(chǎng)景，測(cè)試者很難解決自動(dòng)駕駛安全問(wèn)題。而且通過(guò)這種實(shí)際道路測(cè)試的方式要找到導(dǎo)致自動(dòng)駕駛功能失效的各種缺點(diǎn)從成本、效率來(lái)看面臨著投入大、周期長(zhǎng)的缺點(diǎn)。為了解決這個(gè)問(wèn)題，可以通過(guò)數(shù)字孿生構(gòu)建場(chǎng)景模型的方式去構(gòu)建虛擬的仿真場(chǎng)景，這種方式在測(cè)試內(nèi)容、測(cè)試效率和測(cè)試成本都擁有巨大的優(yōu)勢(shì)。

在世界范圍內(nèi)，許多國(guó)家對(duì)自動(dòng)駕駛及其相關(guān)功能有不同的政策策略和監(jiān)管重點(diǎn)。西方國(guó)家認(rèn)為，在未來(lái)的發(fā)展中，交通會(huì)越來(lái)越自動(dòng)化，越來(lái)越智能，但是這種智能交通系統(tǒng)具體的戰(zhàn)略還沒(méi)有人能給出來(lái)。不過(guò)目前，世界大國(guó)美國(guó)是具有優(yōu)勢(shì)的，其智能汽車(chē)的工業(yè)產(chǎn)鏈比較全，美國(guó)高端的國(guó)際企業(yè)和研究所可以生產(chǎn)出需要的芯片、集成芯片、需要的電子設(shè)備、電信運(yùn)營(yíng)、模擬場(chǎng)景測(cè)試、自動(dòng)駕駛算法等。同樣的，日本政府也加大力度研究自動(dòng)駕駛技術(shù)，在日本政府的觀念中，加快研究自動(dòng)駕駛的研究還得需要一個(gè)國(guó)家級(jí)別的場(chǎng)景庫(kù)，由此可見(jiàn)日本在自動(dòng)駕駛技術(shù)研究上花了大量的時(shí)間精力。而且都是本地和國(guó)際的尖端企業(yè)和研究機(jī)構(gòu)。日本政府認(rèn)為加快L3和L4級(jí)自動(dòng)駕駛汽車(chē)的研發(fā)需要一個(gè)國(guó)家場(chǎng)景庫(kù)來(lái)幫助日本引領(lǐng)國(guó)際話(huà)語(yǔ)權(quán)。如今，世界各國(guó)進(jìn)行了大范圍的跨域合作。比如，西方各國(guó)加大了合作，實(shí)現(xiàn)成果共享，而美國(guó)日本也成為跨國(guó)聯(lián)盟。我國(guó)作為近幾十年高速發(fā)展的國(guó)家，盡管在自動(dòng)駕駛技術(shù)上有了不斷的進(jìn)步、不斷的創(chuàng)新，自動(dòng)駕駛測(cè)試行業(yè)如雨后春筍，規(guī)模快速發(fā)展擴(kuò)大，但是還是存在一些問(wèn)題。

中國(guó)擁有世界上最大的汽車(chē)市場(chǎng)，強(qiáng)大的信息和通信產(chǎn)業(yè)，計(jì)算機(jī)科學(xué)人才基礎(chǔ)雄厚。積極擴(kuò)大合作和產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟，有利于順應(yīng)國(guó)際合作潮流。隨著自動(dòng)駕駛汽車(chē)技術(shù)的發(fā)展，世界各國(guó)都制定了相應(yīng)的自主駕駛戰(zhàn)略指南。駕駛系統(tǒng)安全是當(dāng)前國(guó)際法規(guī)關(guān)注的焦點(diǎn)。因此從安全和效益以及加速自動(dòng)駕駛產(chǎn)業(yè)發(fā)展的角度來(lái)看，基于數(shù)字孿生的自動(dòng)駕駛場(chǎng)景仿真模型構(gòu)建是非常重要的。

1 自動(dòng)駕駛仿真和數(shù)字孿生

1.1 自動(dòng)駕駛仿真技術(shù)介紹

自動(dòng)駕駛仿真技術(shù)的基本原理是在仿真場(chǎng)景中將真實(shí)控制器控制車(chē)輛轉(zhuǎn)化為算法控制車(chē)輛，并結(jié)合傳感器仿真等技術(shù)完成算法的測(cè)試與驗(yàn)證。無(wú)論是環(huán)境感知技術(shù)，還是車(chē)輛控制技術(shù)，自動(dòng)駕駛的支持都需要大量的算法，而算法的研發(fā)是一個(gè)不斷迭代的過(guò)程，算法條件還不成熟，為了輔助自動(dòng)駕駛的功能和性能的發(fā)展，我們必須遵循從純模型仿真、封閉空間的硬件在環(huán)仿真和道路測(cè)試，最終走向開(kāi)放場(chǎng)地和道路測(cè)試的發(fā)展過(guò)程。這一過(guò)程也越來(lái)越得到業(yè)界的認(rèn)可。

在汽車(chē)數(shù)字仿真測(cè)試環(huán)境中，交通仿真模型是對(duì)無(wú)限豐富的駕駛環(huán)境的高質(zhì)量、有效映射，能夠高效、真實(shí)、全面地反映駕駛環(huán)境對(duì)智能駕駛功能和駕駛?cè)蝿?wù)性能的深刻影響。危險(xiǎn)復(fù)雜的場(chǎng)景條件直接影響甚至決定了被測(cè)智能駕駛車(chē)輛的駕駛安全性能。自動(dòng)駕駛仿真的模型必須盡可能地符合真實(shí)。利用數(shù)學(xué)建模對(duì)真實(shí)世界進(jìn)行信息數(shù)字化還原，是駕駛場(chǎng)景仿真系統(tǒng)分析和研究的關(guān)鍵問(wèn)題。建立正確、可靠、有效的仿真模型能保證仿真結(jié)果更加具有說(shuō)服力和實(shí)用性。對(duì)于自動(dòng)駕駛仿真系統(tǒng)，近幾年的研究熱點(diǎn)是研究需要對(duì)什么模塊進(jìn)行數(shù)學(xué)建模以及對(duì)現(xiàn)實(shí)世界進(jìn)行精準(zhǔn)建模。需求來(lái)源于自動(dòng)駕駛的工作原理本身，回顧自動(dòng)駕駛汽車(chē)控制架構(gòu)，目前，業(yè)內(nèi)普遍認(rèn)為，自動(dòng)駕駛汽車(chē)配備了先進(jìn)的車(chē)載傳感器、控制器和數(shù)據(jù)處理器、執(zhí)行器等設(shè)備，借助汽車(chē)互聯(lián)網(wǎng)等現(xiàn)代移動(dòng)通信和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，5G和V2X實(shí)現(xiàn)交通參與者之間的信息交換和共享。因此，它具有復(fù)雜駕駛環(huán)境下的傳感、決策、規(guī)劃、控制和執(zhí)行功能。駕駛系統(tǒng)基于環(huán)境感知技術(shù)感知車(chē)輛周?chē)h(huán)境，并根據(jù)感知得到的信息，通過(guò)車(chē)輛中央計(jì)算機(jī)自主控制車(chē)輛的轉(zhuǎn)向和速度，使車(chē)輛能夠安全可靠地行駛并到達(dá)預(yù)定目的地。

1.2 駕駛場(chǎng)景仿真模型的要素

駕駛場(chǎng)景仿真模型可以分成車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型、智能駕駛員模型和外部環(huán)境模型，而外部環(huán)境模型可以分為靜態(tài)場(chǎng)景的還原和動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的構(gòu)建。

車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型是以多體動(dòng)力學(xué)模型為基礎(chǔ)，包括車(chē)輛懸架系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、制動(dòng)系統(tǒng)、動(dòng)力總成系統(tǒng)、車(chē)輛動(dòng)力學(xué)系統(tǒng)、硬件IO接口等車(chē)輛模型的真實(shí)部分。將Wire控制轉(zhuǎn)向系統(tǒng)和智能駕駛系統(tǒng)集成到大型通用的仿真試驗(yàn)系統(tǒng)中，在系統(tǒng)接收和自動(dòng)駕駛仿真系統(tǒng)控制模塊給出控制信號(hào)時(shí)，主要包括油門(mén)剎車(chē)舵機(jī)等,更新車(chē)輛位置和姿態(tài)的汽車(chē)底盤(pán)參數(shù),輸出各個(gè)模塊的自動(dòng)駕駛控制信號(hào)，模擬車(chē)輛的整體行為。此外，在測(cè)試L2 L3也可以連接到每個(gè)模塊的車(chē)輛的內(nèi)部模塊，直接控制模塊比如轉(zhuǎn)向、動(dòng)力傳動(dòng)和制動(dòng)。目前，專(zhuān)業(yè)的車(chē)輛動(dòng)力學(xué)仿真軟件是CarSim等軟件，駕駛系統(tǒng)的仿真平臺(tái)可以通過(guò)成熟的車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型進(jìn)行測(cè)試，以此獲得更加真實(shí)的控制效果。當(dāng)然，許多仿真平臺(tái)都在自行開(kāi)發(fā)車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型。例如，騰訊科技深圳有限公司的自動(dòng)駕駛仿真平臺(tái)TAD Sim，支持27自由度的車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型，也支持接入CarSim等業(yè)內(nèi)頂尖的車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型。

靜態(tài)場(chǎng)景構(gòu)建的作用是還原出場(chǎng)景中與車(chē)輛行駛相關(guān)的靜態(tài)元素，例如道路（包括材質(zhì)、車(chē)道線、減速帶等）；靜態(tài)交通元素（包括交通標(biāo)志、路燈、車(chē)站、隧道、周?chē)ㄖ龋?。最常用的手段是基于高精度地圖及三維重建技術(shù)完成場(chǎng)景的構(gòu)建，或者基于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)的方法來(lái)構(gòu)建場(chǎng)景。基于高精度地圖及三維重建技術(shù)構(gòu)建場(chǎng)景，首先需要采集點(diǎn)云、全景圖、測(cè)繪矢量等非結(jié)構(gòu)化的測(cè)繪數(shù)據(jù)，并將測(cè)繪數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)化，構(gòu)建厘米級(jí)的高精度地圖，其中包含路面、道路標(biāo)線、交通標(biāo)識(shí)等信息，之后以此為基礎(chǔ)，使用三維建模軟件建立基礎(chǔ)設(shè)施與周邊環(huán)境的可視化數(shù)字模型。而且由于騰訊完成了對(duì)全國(guó)高速和快速路的高精度地圖采集，所以TAD Sim天然支持全國(guó)高速、快速路的自動(dòng)駕駛仿真測(cè)試。

廣義動(dòng)態(tài)場(chǎng)景要素包括動(dòng)態(tài)指示設(shè)施、通信環(huán)境信息、交通參與者（包括機(jī)動(dòng)車(chē)行為、非機(jī)動(dòng)車(chē)行為、行人行為等）、氣象變化（如雨、雪、霧等天氣狀況）等動(dòng)態(tài)環(huán)境要素，時(shí)間變化（主要是光照在不同時(shí)間的變化）。

在靜態(tài)場(chǎng)景的基礎(chǔ)上構(gòu)建動(dòng)態(tài)場(chǎng)景，再現(xiàn)現(xiàn)場(chǎng)的動(dòng)態(tài)元素，使這些元素的作用及其嚴(yán)格遵循現(xiàn)實(shí)世界的物理規(guī)律和行為邏輯的影響，在技術(shù)層面上游戲（游戲渲染，物理引擎，代理人工智能等）有一個(gè)非常重要的作用。首先，使用渲染引擎的渲染能力可以為模擬駕駛場(chǎng)景的場(chǎng)景提供非常逼真的渲染的光影效果，以及風(fēng)、霜、雨、雪等天氣條件的變化。

1.3 駕駛場(chǎng)景仿真模型的測(cè)試

仿真是在計(jì)算機(jī)或?qū)嶓w上建立系統(tǒng)的有效模型并在模型上進(jìn)行系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)的過(guò)程。按照系統(tǒng)論的觀點(diǎn),模型是一個(gè)系統(tǒng)（實(shí)體、現(xiàn)象、過(guò)程）的物理的、數(shù)學(xué)的或其他邏輯的表現(xiàn)形式。仿真模型是建模者對(duì)建模對(duì)象為滿(mǎn)足仿真應(yīng)用需求而建立的，以計(jì)算機(jī)語(yǔ)言、實(shí)體模型的物理實(shí)現(xiàn)等形式給出的描述。仿真實(shí)驗(yàn)和結(jié)果不可能完全、準(zhǔn)確地反映真實(shí)系統(tǒng)的性能。駕駛場(chǎng)景仿真測(cè)試作為一種多功能、復(fù)雜的仿真系統(tǒng)，也面臨著同樣的問(wèn)題。在數(shù)學(xué)建模領(lǐng)域，仿真系統(tǒng)的可以信任程度可以通過(guò)對(duì)仿真系統(tǒng)的校驗(yàn)和驗(yàn)證來(lái)衡量，并通過(guò)驗(yàn)證進(jìn)行形式化的驗(yàn)證，可以服務(wù)于特定的應(yīng)用目的。這個(gè)過(guò)程就是對(duì)仿真系統(tǒng)的校核、驗(yàn)證和驗(yàn)收（VV&A）。

校核是確定仿真系統(tǒng)準(zhǔn)確地代表了開(kāi)發(fā)者的概念描述和設(shè)計(jì)的過(guò)程。驗(yàn)證是從仿真系統(tǒng)應(yīng)用目的出發(fā)。確定仿真系統(tǒng)代表真實(shí)世界的正確程度的過(guò)程。驗(yàn)收是官方地正式地接受仿真系統(tǒng)為專(zhuān)門(mén)的應(yīng)用目的服務(wù)的過(guò)程。

對(duì)于仿真模型應(yīng)該滿(mǎn)足三個(gè)條件，包括：（1）仿真模型和被仿真對(duì)象之間具有相似關(guān)系，可以保證兩者之間的類(lèi)比性。

（2）仿真模型在某些方面能夠代替真實(shí)對(duì)象，并具有代表性。

（3）仿真模型應(yīng)該能夠推導(dǎo)出真實(shí)對(duì)象的一些準(zhǔn)確信息，如汽車(chē)模型能夠在駕駛臨危場(chǎng)景中產(chǎn)出場(chǎng)景中的相關(guān)信息。

關(guān)于駕駛場(chǎng)景仿真模型的驗(yàn)證和精度評(píng)估，可以把駕駛場(chǎng)景仿真模型拆解為以下幾個(gè)方面進(jìn)行分析：

（1）對(duì)于高精度地圖的搭建可以通過(guò)判斷地圖的精度來(lái)驗(yàn)證，對(duì)組合導(dǎo)航數(shù)據(jù)解算精度，點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成精度，數(shù)據(jù)采集精度。

（2）對(duì)于動(dòng)態(tài)場(chǎng)景仿真通常將道路實(shí)際路采數(shù)據(jù)與構(gòu)建的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景從主觀感受包括交通參與者，天氣，道路氣候等多方面對(duì)比，結(jié)果與現(xiàn)實(shí)越接近說(shuō)明效果越好。

（3）對(duì)于車(chē)輛動(dòng)力學(xué)的仿真是汽車(chē)行業(yè)成熟的板塊，為了描述真實(shí)汽車(chē)的耐久的性能，需要建立符合客觀規(guī)律的實(shí)際汽車(chē)動(dòng)力學(xué)模型，它包括了前懸掛模型、后懸掛模型、轉(zhuǎn)向系模型和輪胎模型等。利用目標(biāo)車(chē)的實(shí)車(chē)平順性和操作的穩(wěn)定性來(lái)判斷汽車(chē)模型是否滿(mǎn)足要求。

1.4 數(shù)字孿生概念介紹和發(fā)展

數(shù)字孿生（DT）的定義是物理系統(tǒng)（物理孿生）的數(shù)字化表示，能夠模擬運(yùn)行系統(tǒng)的整個(gè)生命周期并與物理孿生進(jìn)行同步的映射。數(shù)字孿生的概念最早是在2010年NASA的空間技術(shù)路線圖中引入的，目的是使用數(shù)字孿生來(lái)實(shí)現(xiàn)飛行系統(tǒng)的全面診斷和預(yù)測(cè)能力，以確保系統(tǒng)在整個(gè)生命周期中持續(xù)安全運(yùn)行。美國(guó)國(guó)家航空航天局和美國(guó)空軍聯(lián)合提出了未來(lái)飛機(jī)數(shù)字化的例子，并將數(shù)字孿生定義為基于飛機(jī)可用高保真度的集成物理場(chǎng)、多尺度、概率仿真過(guò)程，利用傳感器的歷史數(shù)據(jù)和物理模型實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù)構(gòu)建完整的虛擬模型映射，描述和反映物理系統(tǒng)的整個(gè)生命周期，對(duì)設(shè)備健康狀況進(jìn)行評(píng)估、對(duì)設(shè)備剩余壽命和任務(wù)完成度的與預(yù)測(cè)。2011年，美國(guó)的空中軍隊(duì)研究實(shí)驗(yàn)室（AFRI）引入數(shù)字孿生技術(shù)并用于飛機(jī)結(jié)構(gòu)壽命預(yù)測(cè)，并逐步擴(kuò)展到機(jī)身狀態(tài)評(píng)估研究，通過(guò)建立包括材料、制造信息等規(guī)格控制，為了評(píng)估最大允許載荷，以確保適航和安全，從而減少全壽命周期的維修負(fù)擔(dān)，增加飛機(jī)的可用性。AFRL還確定了實(shí)現(xiàn)機(jī)身數(shù)字孿生的主要技術(shù)挑戰(zhàn)。基于上述數(shù)字孿生概念和框架，國(guó)外一些研究機(jī)構(gòu)進(jìn)行了相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)的探索。例如，范德堡大學(xué)（Vanderbilt University）構(gòu)建了一個(gè)動(dòng)態(tài)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，用于計(jì)算機(jī)健康監(jiān)測(cè)數(shù)字孿生，以預(yù)測(cè)裂紋增長(zhǎng)的概率。

隨著信息化技術(shù)和設(shè)備計(jì)算力的不斷發(fā)展，數(shù)字孿生技術(shù)發(fā)展迅速，現(xiàn)在數(shù)字李生是指在信息化平臺(tái)內(nèi)建立、模擬一個(gè)物理實(shí)體、流程或者系統(tǒng)。借助于數(shù)字孿生,可以在信息化平臺(tái)上了解物理實(shí)體的狀態(tài)并對(duì)虛擬實(shí)體的狀態(tài)做出改變預(yù)測(cè)結(jié)果。

1.5 數(shù)字孿生技術(shù)的應(yīng)用

1.5.1 制造業(yè)

數(shù)字孿生應(yīng)用最廣泛的領(lǐng)域是制造業(yè)。制造業(yè)依賴(lài)于產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)的高成本設(shè)備，這有助于創(chuàng)建數(shù)字孿生。數(shù)字孿生在制造業(yè)中的應(yīng)用如下：

（1）產(chǎn)品開(kāi)發(fā)。數(shù)字孿生可以幫助工程師在發(fā)布之前測(cè)試即將推出的產(chǎn)品的可行性。根據(jù)測(cè)試結(jié)果，工程師開(kāi)始生產(chǎn)或?qū)⒆⒁饬D(zhuǎn)移到創(chuàng)建可行的產(chǎn)品上。

（2）設(shè)計(jì)定制。借助數(shù)字孿生，企業(yè)可以設(shè)計(jì)產(chǎn)品的各種排列組合，以便為客戶(hù)提供個(gè)性化的產(chǎn)品和服務(wù)。

（3）車(chē)間性能改進(jìn)。數(shù)字孿生可用于監(jiān)控和分析最終產(chǎn)品，并幫助工程師查看哪些產(chǎn)品存在缺陷或性能低于預(yù)期。

（4）預(yù)測(cè)性維護(hù)。制造商利用數(shù)字雙胞胎來(lái)預(yù)測(cè)機(jī)器的潛在停機(jī)時(shí)間，以便企業(yè)最大限度地減少非增值維護(hù)活動(dòng)并提高機(jī)器的整體效率，因?yàn)榧夹g(shù)人員會(huì)在故障發(fā)生之前采取行動(dòng)。但是，將數(shù)字孿生用于預(yù)測(cè)性維護(hù)任務(wù)是不可擴(kuò)展的，因?yàn)樗翘囟ㄓ跈C(jī)器的虛擬副本，并且需要昂貴的數(shù)據(jù)科學(xué)人才來(lái)構(gòu)建和維護(hù)孿生。

1.5.2 航天

在數(shù)字孿生（digital twin）提出之前，物理孿生（phisical twin）用于航空航天工程。一個(gè)例子是1970年代的阿波羅13號(hào)計(jì)劃，地球上的NASA科學(xué)家通過(guò)孿生體能夠模擬飛船的狀況，并在出現(xiàn)關(guān)鍵問(wèn)題時(shí)找到答案。2002年，美國(guó)宇航局的約翰·維克斯（John Vickers）引入了數(shù)字孿生概念。

借助數(shù)字孿生技術(shù)，工程師可以使用預(yù)測(cè)分析來(lái)預(yù)見(jiàn)未來(lái)涉及機(jī)身、發(fā)動(dòng)機(jī)或其他組件的任何問(wèn)題，以確保機(jī)上人員的安全。

1.5.3 汽車(chē)

開(kāi)發(fā)新車(chē)大多發(fā)生在虛擬環(huán)境中。數(shù)字孿生用于汽車(chē)行業(yè)以創(chuàng)建聯(lián)網(wǎng)車(chē)輛的虛擬模型。汽車(chē)公司甚至在生產(chǎn)開(kāi)始之前就使用該技術(shù)設(shè)計(jì)理想的汽車(chē)產(chǎn)品，他們模擬和分析生產(chǎn)階段以及車(chē)輛上路后可能出現(xiàn)的問(wèn)題。

盡管數(shù)字孿生實(shí)踐可用于傳統(tǒng)汽車(chē)制造行業(yè)，但數(shù)字孿生對(duì)于自動(dòng)駕駛汽車(chē)公司來(lái)說(shuō)非常方便。自動(dòng)駕駛汽車(chē)包含大量傳感器，用于收集有關(guān)車(chē)輛本身和汽車(chē)環(huán)境的數(shù)據(jù)。由于圍繞自動(dòng)駕駛汽車(chē)的責(zé)任問(wèn)題，創(chuàng)建汽車(chē)的數(shù)字孿生并測(cè)試汽車(chē)的各個(gè)方面有助于公司確保將意外損壞和傷害降至最低。數(shù)字孿生在汽車(chē)行業(yè)的一些應(yīng)用是道路測(cè)試和車(chē)輛維護(hù)。

1.5.4 衛(wèi)生保健

數(shù)字孿生可以幫助醫(yī)療保健提供者虛擬化醫(yī)療保健體驗(yàn)，以?xún)?yōu)化患者護(hù)理、成本和性能。對(duì)于醫(yī)療保健，用例可以分為兩組：

提高醫(yī)療保健運(yùn)營(yíng)的運(yùn)營(yíng)效率，創(chuàng)建醫(yī)院、和護(hù)理模式的數(shù)字孿生有助于醫(yī)療保健提供者檢查提供者自身組織的運(yùn)營(yíng)績(jī)效。

改善個(gè)性化護(hù)理，醫(yī)療保健提供商和制藥公司還可以使用數(shù)字孿生模型對(duì)患者的基因組代碼、生理特征和生活方式進(jìn)行建模，以便醫(yī)療保健公司可以為每位患者提供個(gè)性化的護(hù)理，例如獨(dú)特的藥物。

1.5.5 供應(yīng)鏈

數(shù)字孿生也廣泛用于供應(yīng)鏈/物流行業(yè)。這些應(yīng)用場(chǎng)景分別是

預(yù)測(cè)包裝材料的性能，產(chǎn)品包裝可以虛擬化，然后在包裝前測(cè)試錯(cuò)誤。數(shù)字孿生幫助物流公司確定材料可行性。

加強(qiáng)貨件保護(hù)，物流公司可以借助數(shù)字孿生分析不同的包裝條件如何影響產(chǎn)品交付。

優(yōu)化倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)和運(yùn)營(yíng)績(jī)效，數(shù)字孿生使物流公司能夠測(cè)試倉(cāng)庫(kù)布局，以便公司可以選擇最有效的倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)以最大限度地提高運(yùn)營(yíng)績(jī)效。

打造物流網(wǎng)絡(luò)，道路網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字孿生承載有關(guān)交通狀況、道路布局和施工的信息。有了這些知識(shí)，物流公司就可以設(shè)計(jì)配送路線和庫(kù)存存儲(chǔ)位置。

2 交通仿真工具

2.1 仿真軟件的現(xiàn)狀

在過(guò)去的幾十年里，微觀模擬模型的復(fù)雜性得到了迅速的發(fā)展，在交通工程和規(guī)劃實(shí)踐中也得到了廣泛的應(yīng)用。20世紀(jì)90年代中期的模型所需要的投入是昂貴的，而且不夠準(zhǔn)確，不能反映各種交通行為。通過(guò)引進(jìn)先進(jìn)的交通控制和信息系統(tǒng)的新技術(shù)，下一代仿真模型豐富的數(shù)據(jù)來(lái)源，可以用來(lái)降低收集所需數(shù)據(jù)的成本，并提高其保真度。

自20世紀(jì)60年代以來(lái)，國(guó)內(nèi)外交通業(yè)界在微觀交通仿真領(lǐng)域進(jìn)行卓有成效的研究工作,開(kāi)發(fā)了幾十種微觀交通仿真模型和多種交通仿真軟件。系統(tǒng)隨著ADAS和自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展，仿真軟件也經(jīng)歷了幾個(gè)發(fā)展階段。早期的仿真軟件主要集中在車(chē)輛本身，主要是動(dòng)力學(xué)仿真，用于模擬車(chē)輛在開(kāi)發(fā)過(guò)程中的動(dòng)力、穩(wěn)定性、制動(dòng)等，如CarSim。隨著ADAS各種功能的開(kāi)發(fā)，諸如Prescan等仿真軟件開(kāi)始出現(xiàn)，通過(guò)提供簡(jiǎn)單的道路環(huán)境、可編輯的車(chē)輛和行人模型以及簡(jiǎn)單、完美的傳感器模型來(lái)輔助ADAS的開(kāi)發(fā)。此時(shí)仿真軟件一般在單機(jī)上運(yùn)行，主要側(cè)重于功能的驗(yàn)證，對(duì)場(chǎng)景和傳感器的真實(shí)性要求不高。隨著以Waymo為代表的以L4自主駕駛為目標(biāo)的一系列創(chuàng)業(yè)公司的建立和突破，Waymo自建的Carcraft仿真環(huán)境在補(bǔ)充實(shí)際道路測(cè)試中的重要作用越來(lái)越被大家所認(rèn)可。

現(xiàn)在的自動(dòng)駕駛仿真系統(tǒng)的構(gòu)成已經(jīng)很復(fù)雜，各個(gè)仿真軟件都有各自的優(yōu)勢(shì)和研發(fā)的重點(diǎn)，搭建一個(gè)完整的仿真系統(tǒng)也越來(lái)越需要多個(gè)軟件互相之間的配合。典型的自動(dòng)駕駛仿真平臺(tái)要包括：

（1）道路環(huán)境模塊?？梢酝ㄟ^(guò)真實(shí)路網(wǎng)或者高精度地圖搭建。

（2）交通模塊?？梢酝ㄟ^(guò)路采數(shù)據(jù)或者基于規(guī)則的交通模型生成。

（3）傳感器模塊。包括攝像頭，毫米波雷達(dá)，GPS，激光雷達(dá)，超聲波雷達(dá)。

（4）車(chē)輛模塊。通過(guò)車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型，可以根據(jù)ADAS或者自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的輸入，結(jié)合路面特性對(duì)車(chē)輛本身進(jìn)行仿真，完成閉環(huán)的測(cè)試。

（5）存儲(chǔ)模塊。可以利用分布式案例存儲(chǔ)和運(yùn)行平臺(tái)保留測(cè)試得到的數(shù)據(jù)。

（6）接口模塊。包括對(duì)接ADAS和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的豐富的接口，以及和ECU，傳感器進(jìn)行HIL測(cè)試的設(shè)備。

2.2 駕駛場(chǎng)景仿真工具的介紹

目前主流的交通仿真軟件按照種類(lèi)可以分為幾大類(lèi)：微觀交通仿真模型，宏觀交通仿真模型。

目前主流的自動(dòng)駕駛仿真軟件包括CarSim，CarMaker，PreScan，PTVVissim，SUMO，VIRESVTD，rFpro，Cognata，RightHook，ParallelDomain，51Sim-One，Pilot-DGaiA，Metamoto，ESIPro-Sivic，NVIDIADriveConstellation，PanoSim，AAI，AirSim，CARLA，LGSVL Simulator，百度Apollo，WaymoCarcraft。這些仿真軟件之中有一些是可以相互配合各取其長(zhǎng)處來(lái)使用的，例如rFpro可以通過(guò)使用SUMO和Vissim生成的交通流，將交通流復(fù)現(xiàn)到仿真3D場(chǎng)景中，或者它可以為Carmaker的仿真提供更真實(shí)的傳感器和道路輸入。rFpro還提供了一個(gè)基于物理現(xiàn)實(shí)規(guī)則的光照和天氣系統(tǒng)，可以有效地模擬天氣變化和降雨、霧等天氣。

表1列舉了一些常用仿真軟件的特性。

表1 常用仿真軟件特性對(duì)比

3 構(gòu)建基于數(shù)字孿生的自動(dòng)駕駛場(chǎng)景模型

對(duì)于交通管理解決方案的實(shí)施，準(zhǔn)確的交通狀況和動(dòng)力學(xué)知識(shí)是必要的。交通模擬框架為解決復(fù)雜的研究問(wèn)題、評(píng)估或測(cè)試交通管理策略及其影響提供了一個(gè)有用的工具。交通仿真工具主要分為4類(lèi)：

（1）宏觀。模擬交通密度等宏觀指標(biāo)。

（2）微觀。每個(gè)車(chē)輛和它的動(dòng)力學(xué)是單獨(dú)建模。

（3）介觀。宏觀和微觀模型的混合物。

（4）亞微觀。每一輛車(chē)和內(nèi)部的功能都是明確模擬的，例如變速。

宏觀模型的優(yōu)點(diǎn)通常是執(zhí)行速度快。然而，特別是當(dāng)需要模擬排放或個(gè)別路線時(shí)，微觀或亞微觀模型的詳細(xì)模擬更為精確。

本文使用SUMO對(duì)車(chē)輛進(jìn)行建模，分析SUMO內(nèi)置的經(jīng)典模型，然后結(jié)合rFpro生成逼真交通環(huán)境并輸出相應(yīng)的圖像數(shù)據(jù)。通過(guò)rFpro接入SUMO，可以得到多種光照，多種路面情況，多種周邊駕駛環(huán)境和多個(gè)交通參與者組合而成的交通仿真模型，通過(guò)在這里面運(yùn)行合適的自動(dòng)駕駛算法可以測(cè)試和獲取rFpro傳感器帶來(lái)的反饋形成模型在環(huán)測(cè)試的閉環(huán)。如圖1所示。

圖1 駕駛模型結(jié)構(gòu)

3.1 交通場(chǎng)景仿真宏觀模型建模

3.1.1 建立駕駛場(chǎng)景仿真模型

建立駕駛場(chǎng)景仿真模型包括車(chē)輛動(dòng)力學(xué)模型，模擬人為操控行為，由行人、交通工具等交通參與者組成的交通流、以及由天氣、信號(hào)燈、道路標(biāo)志、道路交通標(biāo)線、道路周邊元素和可駕駛區(qū)域組合生成。

3.1.2 通過(guò)交通流和仿真模型建立場(chǎng)景庫(kù)

交通流的主要場(chǎng)景如下：

（1）按照交通流的維度來(lái)看，交通流分低、中和高三種密度，對(duì)應(yīng)真實(shí)場(chǎng)景中的車(chē)輛的密度的低、中、高場(chǎng)景。

（2）按照固定路段場(chǎng)景的維度來(lái)看，場(chǎng)景庫(kù)的分類(lèi)可以分為固定路段車(chē)輛駛?cè)牒婉偝?，通過(guò)設(shè)置不同的車(chē)輛速度，車(chē)輛跟馳模型和換道模型等參數(shù)獲取不同的交通場(chǎng)景。

（3）按照交通組成元素來(lái)看，交通元素的組合包括在存在交通紅綠燈的情況下固定路口行人和自行車(chē)橫穿馬路等邊界場(chǎng)景。

（4）按照道路變動(dòng)程度來(lái)看，可以在道路固定路段設(shè)置三角錐，可以用來(lái)區(qū)域劃分、引導(dǎo)活動(dòng)和節(jié)日的人流、停車(chē)場(chǎng)人車(chē)分流。

（5）按照道路突發(fā)情況來(lái)看，危險(xiǎn)駕駛場(chǎng)景還包括固定路段“鬼探頭”，靜止車(chē)輛前方出現(xiàn)車(chē)輛、行人和自行車(chē)。

案例場(chǎng)景庫(kù)的建立，還可以包括一些其他場(chǎng)景，包括：測(cè)前方車(chē)輛插入、轉(zhuǎn)向沖突、對(duì)向沖突、緊密跟馳、沖突對(duì)象突然出現(xiàn)。場(chǎng)景庫(kù)的搭建可以分為場(chǎng)景數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、場(chǎng)景聚類(lèi)分析、場(chǎng)景庫(kù)搭建。

場(chǎng)景數(shù)據(jù)獲取首先需要選取場(chǎng)景要素，以這些要素作為參考選出具有代表性的場(chǎng)景數(shù)據(jù)。比如事故場(chǎng)景數(shù)據(jù)，它包含交通環(huán)境中的所有危險(xiǎn)的情形，具有典型性和代表性，使用事故場(chǎng)景數(shù)據(jù)可以排除自動(dòng)駕駛驗(yàn)證過(guò)程中不必要的普通情形，加快研發(fā)進(jìn)程。除了事故場(chǎng)景數(shù)據(jù)之外，場(chǎng)景的要素還包括真實(shí)道路數(shù)據(jù)和法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)場(chǎng)景數(shù)據(jù)，真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)相比于事故場(chǎng)景數(shù)據(jù)沒(méi)有那么強(qiáng)的危險(xiǎn)性，它采集的是人們?nèi)粘＝煌ǖ臄?shù)據(jù)，法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)場(chǎng)景數(shù)據(jù)是法律針對(duì)自動(dòng)駕駛的某個(gè)功能單獨(dú)制定的數(shù)據(jù)，世界各國(guó)對(duì)于自動(dòng)駕駛的功能和要求各不相同。

數(shù)據(jù)預(yù)處理階段是對(duì)收集得到的場(chǎng)景數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)的清洗，這一步的目的是為了去除無(wú)用的噪聲場(chǎng)景數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)預(yù)處理是場(chǎng)景庫(kù)構(gòu)建中重要的異步，數(shù)據(jù)的質(zhì)量直接影響了最后場(chǎng)景庫(kù)的優(yōu)劣，因此選擇合適的策略去清晰場(chǎng)景數(shù)據(jù)非常重要。目前常見(jiàn)的數(shù)據(jù)清洗策略包括：不完整數(shù)據(jù)修復(fù)或清理、錯(cuò)誤值檢測(cè)清理、重復(fù)記錄的消除、數(shù)據(jù)的一致性檢查等。

數(shù)據(jù)的聚類(lèi)分析階段是指按照一定的規(guī)則將一份事物按照規(guī)則劃分，最后得到相互獨(dú)立的幾份，通常是將相似程度高的數(shù)據(jù)放到一起，將相似程度低的數(shù)據(jù)相互分離。聚類(lèi)算法可以大致分為幾類(lèi)，分別是基于模型的算法、基于劃分的算法、基于密度的算法、基于網(wǎng)格的算法、系統(tǒng)聚類(lèi)算法等等，如表2所示。

表2 聚類(lèi)算法

當(dāng)數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析完成之后，可以將結(jié)果數(shù)據(jù)保存起來(lái)，這要求系統(tǒng)需要有良好的存儲(chǔ)能力和數(shù)據(jù)變換能力，單臺(tái)計(jì)算機(jī)的能力有限，隨著數(shù)據(jù)量的增大數(shù)據(jù)庫(kù)的壓力也越來(lái)越大。這會(huì)導(dǎo)致數(shù)據(jù)的獲取速度變慢，因此可以利用集群來(lái)優(yōu)化場(chǎng)景庫(kù)的性能，用多臺(tái)計(jì)算機(jī)的存儲(chǔ)資源和計(jì)算資源取代單臺(tái)優(yōu)異性能的計(jì)算機(jī)。常見(jiàn)的分布式框架可以使用springBoot+spring-Cloud，常見(jiàn)的大數(shù)據(jù)處理開(kāi)發(fā)框架可以使用Hadoop、Spark等。

3.1.3 其他環(huán)境要素

控制除了交通流元素外的其他環(huán)境要素，如表3所示。

表3 其他環(huán)境要素

3.2 交通場(chǎng)景仿真微觀模型建模

在駕駛場(chǎng)景中，交通道路最主要的元素就是車(chē)輛，因此對(duì)車(chē)流的仿真建模技術(shù)是交通仿真仿真場(chǎng)景構(gòu)建的重要組成部分。對(duì)具有自主反應(yīng)的汽車(chē)進(jìn)行模型分析和建立，通過(guò)模型模擬和預(yù)測(cè)汽車(chē)下一步的運(yùn)動(dòng)軌跡，通過(guò)模型獲得汽車(chē)的位置、速度和方向的信息。

在仿真實(shí)驗(yàn)中，選擇性能優(yōu)異的車(chē)輛移動(dòng)模型是非常有必要的，它可以最大程度地模擬真實(shí)路面交通的狀況。根據(jù)交通特征的細(xì)化程度，可以將移動(dòng)模型分為宏觀的移動(dòng)模型和微觀的移動(dòng)模型。宏觀的移動(dòng)模型把車(chē)流當(dāng)成研究的對(duì)象而不關(guān)心車(chē)輛個(gè)體的運(yùn)動(dòng)行為。當(dāng)需要研究單個(gè)車(chē)輛觀察車(chē)輛相互之間的制約關(guān)系時(shí)，可以選用微觀的車(chē)輛移動(dòng)模型，它可以詳細(xì)地描述車(chē)輛的加速、減速、變道和超車(chē)等駕駛行為。對(duì)于本文的駕駛場(chǎng)景模型仿真，選擇微觀移動(dòng)模型來(lái)對(duì)具體的行駛車(chē)輛進(jìn)行建模有利于觀察主車(chē)和手機(jī)主車(chē)行駛過(guò)程中的各方面的數(shù)據(jù)。

SUMO是一款免費(fèi)的開(kāi)源的交通系統(tǒng)仿真軟件，可以實(shí)現(xiàn)交通流的微觀控制，即具體到道路上每一輛車(chē)的運(yùn)行路線都可以單獨(dú)規(guī)劃。SUMO最早發(fā)布于2001年，主要由German Aerospace Center下屬的Institute of Transportation Systems的研究人員開(kāi)發(fā)。為了模擬交通，需要許多元素，最重要的幾點(diǎn)：①路網(wǎng)數(shù)據(jù)，比如馬路和人行道。②額外的交通基礎(chǔ)設(shè)施，比如紅路燈。③交通參與者。

這些元素一起構(gòu)成一個(gè)模擬場(chǎng)景。由于交通模擬模型通常用于隨機(jī)行為，因此對(duì)這樣的場(chǎng)景進(jìn)行多次模擬并得出統(tǒng)計(jì)結(jié)論是有意義的。根據(jù)真實(shí)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備模擬場(chǎng)景通常是一個(gè)耗時(shí)的過(guò)程。SUMO提供了一個(gè)大的應(yīng)用程序包來(lái)幫助完成這項(xiàng)任務(wù)。在定義了一個(gè)場(chǎng)景之后，觀察模擬對(duì)象（車(chē)輛、行人、交通燈）的可視化表示，以進(jìn)行定性驗(yàn)證是非常有用的。為此，SUMO提供了SUMOgui應(yīng)用程序，允許在不同的速度下觀察模擬，并有不同的顏色選擇，以突出不同的方面，如速度、交通密度、道路標(biāo)高或通行權(quán)規(guī)則。

在SUMO仿真軟件中有幾種經(jīng)典的跟馳模型，主要有CarFollowing-Krauss、Smart、Car-Following-Wiedemann、 CarFollowing-PWagner、CarFollowing-BKerner和CarFollowing-IDM 6種常用的車(chē)輛跟馳模型。

這里介紹Krauss模型，Krauss模型基于安全距離來(lái)進(jìn)行建模。在該模型中，后車(chē)根據(jù)上一個(gè)時(shí)間段前車(chē)與后車(chē)的距離和速度，來(lái)選擇當(dāng)前時(shí)刻它應(yīng)保持的車(chē)速。他們之間的安全距離可以表示為：

式中：d為當(dāng)前時(shí)間段車(chē)輛行駛的距離；d為前車(chē)緊急制動(dòng)的距離；g為車(chē)間距。僅當(dāng)公式等號(hào)成立時(shí)，所選擇的速度被稱(chēng)為安全速度。

因?yàn)镵rauss是無(wú)碰撞模型，所以車(chē)輛行駛速度不會(huì)超過(guò)安全車(chē)速，并且在每一個(gè)仿真步長(zhǎng)，都會(huì)重新計(jì)算安全車(chē)速，根據(jù)（1）式可以得出安全速度的計(jì)算公式：

駕駛員的理想速度通常在v（道路限制最大車(chē)速），v（安全車(chē)速），v+b（當(dāng)前時(shí)刻速度加上最大加速度）中選擇一個(gè)最小的，駕駛員的不完美駕駛會(huì)使得速度在這個(gè)最小的速度減去一個(gè)0～b的偏移作為仿真時(shí)長(zhǎng)的車(chē)速。Krauss模型在一定程度上避免了交通出現(xiàn)擁堵現(xiàn)象，并且對(duì)經(jīng)過(guò)交通燈后的車(chē)輛控制符合實(shí)際駕駛行為。根據(jù)微觀角度對(duì)模型的分析，Krauss模型對(duì)單個(gè)車(chē)輛高度的控制性能，對(duì)在城市道路環(huán)境下進(jìn)行協(xié)議的仿真測(cè)試極為重要。

3.3 模型和仿真工具的結(jié)合

各個(gè)仿真工具都有自己的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)，將仿真工具結(jié)合起來(lái)能夠?qū)⒍鄠€(gè)仿真工具的優(yōu)勢(shì)結(jié)合，本文使用SUMO構(gòu)建道路路網(wǎng)和車(chē)輛仿真模型，使用rFpro真實(shí)模擬道路場(chǎng)景。rFpro通過(guò)特定的接口與SUMO進(jìn)行交互，使用SUMO可以在rFpro控制仿真場(chǎng)景中控制交通燈，車(chē)輛路徑和車(chē)輛數(shù)量等等。

自rFpro2017b發(fā)布以來(lái)，SUMO插件不需要安裝。只需從管理控制臺(tái)的物理選項(xiàng)卡中選擇SUMO作為所需的插件，在rFpro控制臺(tái)上面設(shè)置天氣包括云、雨、雪和道路潮濕程度，設(shè)置環(huán)境包括路面新舊程度、交通密度、交通信號(hào)燈的間隔時(shí)間等信息，通過(guò)在rFpro修改配置信息，如圖2所示。

圖2 rFpro控制臺(tái)操作界面

圖3 rFpro結(jié)合SUMO輸出逼真圖像

4 結(jié)語(yǔ)

隨著駕駛技術(shù)的不斷發(fā)展，自動(dòng)駕駛慢慢地進(jìn)入人們的視野，自動(dòng)駕駛在實(shí)際應(yīng)用前必須經(jīng)過(guò)足夠多的測(cè)試，實(shí)際的路測(cè)缺乏足夠多的、必要的邊界場(chǎng)景以及路測(cè)過(guò)程時(shí)間長(zhǎng)、投入大，并且有一定的道路風(fēng)險(xiǎn)?；跀?shù)字孿生的駕駛模型構(gòu)建的仿真場(chǎng)景將會(huì)成為自動(dòng)駕駛測(cè)試的重要組成部分。

隨著仿真測(cè)試和動(dòng)態(tài)渲染技術(shù)的不斷發(fā)展，基于場(chǎng)景模型仿真的自動(dòng)駕駛仿真測(cè)試將會(huì)成為主要的自動(dòng)駕駛算法算法測(cè)試的方法，數(shù)字孿生技術(shù)為我們帶來(lái)了多尺度和高實(shí)時(shí)性的汽車(chē)和道路狀況共享。通過(guò)數(shù)字孿生技術(shù)收集到的信息可以用來(lái)方便科研和生產(chǎn)上的數(shù)據(jù)分析和決策判斷，抽象出自動(dòng)駕駛仿真場(chǎng)景模型組成的要素和特征，對(duì)交通參與者和靜態(tài)場(chǎng)景動(dòng)態(tài)場(chǎng)景進(jìn)行分析。通過(guò)分析自動(dòng)駕駛仿真所需要的條件，如何結(jié)合數(shù)字孿生技術(shù)，提出了一種構(gòu)建仿真測(cè)試的駕駛模型方法。

目前仿真模型構(gòu)建技術(shù)還處于研究和探索階段，模型的構(gòu)建技術(shù)也多種多樣，可以基于現(xiàn)實(shí)物理規(guī)律建模，也可以通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)建模，在未來(lái)或許可以通過(guò)兩者的結(jié)合方向進(jìn)行研究分析，推動(dòng)仿真測(cè)試技術(shù)的發(fā)展。