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    基于數(shù)字孿生技術(shù)的智能汽車測試分析

    2023-04-12 00:00:00解樹彬
    汽車與駕駛維修(維修版) 2023年8期

    關(guān)鍵詞:智能汽車;數(shù)字孿生;驗(yàn)證測試;虛擬場景

    0引言

    近年來,基于數(shù)字孿生的智能汽車測試目前正得到研究者們的高度關(guān)注。數(shù)字孿生測試能夠?qū)⑽锢砟P秃蛡鞲衅魈摂M數(shù)據(jù)在孿生空間中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)映射,是仿真空間與現(xiàn)實(shí)空間的溝通橋梁。SelimSolmaz等通過數(shù)字孿生混合測試,結(jié)合模擬和真實(shí)測試的優(yōu)點(diǎn),在歐盟INFRAMIX項(xiàng)目中已得到應(yīng)用,對智能車軌跡規(guī)劃算法進(jìn)行了測試評估[1]。清華大學(xué)李力副教授等運(yùn)用數(shù)字孿生平行測試系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了更具挑戰(zhàn)性的測試,從而加速自動駕駛車輛的評估和開發(fā)[2]。ZsoltSzalay等運(yùn)用數(shù)字孿生測試方法,通過5G蜂窩移動技術(shù),在匈牙利M86公路和ZalaZONE試驗(yàn)場進(jìn)行了試驗(yàn)測試,表明了測試方法的可行性和有效性[3]。Warkev等對數(shù)字孿生的演變和背景及優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)介紹,表明了借助數(shù)字孿生技術(shù)可大大減小人為錯(cuò)誤的可能性[4]。AlexanderBarbie等借助數(shù)字孿生方法部署了一個(gè)海洋觀測系統(tǒng)協(xié)作水下網(wǎng)絡(luò)[5]。SamirKhan等從需求的角度探討了數(shù)字孿生作為決策工具的必要性[6]。還有一些專家、學(xué)者通過設(shè)計(jì)了數(shù)字孿生支持框架,提出基于信息融合和系統(tǒng)邏輯庫的生成方法來提升框架的配置性能[7-9]。

    綜上,本文提出了一種基于數(shù)字孿生的智能汽車測試總體框架,實(shí)現(xiàn)了測試系統(tǒng)的硬件與軟件部分的合理匹配。同時(shí),該研究通過實(shí)際典型案例分析,對所提出的測試系統(tǒng)的有效性進(jìn)行了相應(yīng)的驗(yàn)證。

    1數(shù)字孿生測試系統(tǒng)框架

    數(shù)字孿生測試系統(tǒng)主要包括實(shí)際車輛和虛擬測試平臺兩個(gè)部分。實(shí)際車輛為具備智能駕駛功能的實(shí)際被測對象,虛擬測試平臺包括虛擬道路環(huán)境和傳感器模型等,傳感器將探測到的虛擬目標(biāo)信息發(fā)送給搭載智能駕駛功能的真實(shí)被測車輛,為真實(shí)車輛進(jìn)行信息融合與決策控制提供基礎(chǔ)。真實(shí)車輛在試驗(yàn)場地進(jìn)行測試,與此同時(shí),被測車輛的運(yùn)動狀態(tài)信息同步反饋給虛擬場景,從而完成虛、實(shí)狀態(tài)的同步,實(shí)現(xiàn)整個(gè)數(shù)字孿生系統(tǒng)的閉環(huán)實(shí)時(shí)仿真測試。測試系統(tǒng)由4個(gè)核心模塊組成:仿真軟件模塊;目標(biāo)接收和采集模塊;整車報(bào)文管理模塊;運(yùn)動軌跡映射模塊。通過這4個(gè)模塊與實(shí)車端相連接,從而構(gòu)建起整個(gè)數(shù)字孿生測試平臺。

    系統(tǒng)在運(yùn)行過程中,首先借助仿真軟件模塊生成所需開發(fā)測試的虛擬場景,并在仿真軟件中建立多種虛擬傳感器模型,將虛擬傳感器探測到的目標(biāo)信息通過總線的形式注入到實(shí)車上的控制器中,為實(shí)車進(jìn)行信息融合與控制決策提供輸入。接著,實(shí)車控制器將決策后的加速、制動以及轉(zhuǎn)向指令發(fā)送給實(shí)際執(zhí)行器,同時(shí)通過組合慣導(dǎo)將實(shí)車車身姿態(tài)和車輛位置等狀態(tài)信息同步反饋給虛擬場景,完成實(shí)車在仿真場景中的姿態(tài)位置信息映射,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)的閉環(huán)實(shí)時(shí)仿真。在此期間,運(yùn)動軌跡映射模塊不間斷地采集實(shí)車運(yùn)動的經(jīng)緯度和姿態(tài)信息,基于亞爾勃斯(Albers)投影方法將實(shí)車經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為笛卡爾坐標(biāo),并基于地圖匹配及卡爾曼濾波相結(jié)合的方法實(shí)現(xiàn)將現(xiàn)實(shí)世界映射到仿真場景中,從而達(dá)到車輛位置和姿態(tài)在虛擬世界與現(xiàn)實(shí)世界的同步,確保完成整個(gè)數(shù)字孿生測試平臺的搭建與正常運(yùn)行(圖1)。

    2數(shù)字孿生系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù)

    數(shù)字孿生測試系統(tǒng)將替代實(shí)車上的真實(shí)傳感器向?qū)嵻嚳刂破靼l(fā)送檢測到的虛擬障礙物信息,以達(dá)到測試實(shí)車控制器功能表現(xiàn)目的。本文中數(shù)字孿生測試系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)主要包括平臺構(gòu)建及關(guān)鍵技術(shù)、平臺軟件系統(tǒng)構(gòu)建、平臺硬件系統(tǒng)構(gòu)建與時(shí)間同步軟硬件設(shè)計(jì)4個(gè)部分。

    2.1系統(tǒng)構(gòu)建關(guān)鍵技術(shù)

    2.1.1基于亞爾勃斯(Albers)的位置映射方法

    運(yùn)動軌跡映射模塊功能之一是不間斷地采集實(shí)車運(yùn)動的經(jīng)緯度信息并映射到虛擬環(huán)境系統(tǒng)中。由于經(jīng)緯度信息采用地理坐標(biāo)系(GeographicCoordinateSystem),而虛擬環(huán)境系統(tǒng)采用笛卡爾坐標(biāo)系,故需采用一種投影方法將實(shí)車的經(jīng)緯度信息轉(zhuǎn)換為笛卡爾坐標(biāo)系中的三維坐標(biāo)信息,從而實(shí)現(xiàn)將實(shí)車的運(yùn)動軌跡映射到仿真場景中。

    亞爾勃斯(Albers)投影是正軸圓錐投影,投影的各經(jīng)線是向一點(diǎn)收斂的直線,直線間的夾角與相應(yīng)的經(jīng)度差成比例,各緯線是以收斂點(diǎn)為圓心的同心圓弧。因此在構(gòu)置圖網(wǎng)時(shí)可以采用極坐標(biāo)算法。其計(jì)算公式如下。

    式中,δ為極角;ρ為經(jīng)緯度的展開半徑;λ為經(jīng)度差;α為按照等體積條件求取的投影常數(shù),與2條標(biāo)準(zhǔn)緯線的緯度有關(guān);R則是與地球橢球體等面積的球體半徑,其近似值為R≈6378137m。

    2.1.2基于卡爾曼濾波的位姿高精度優(yōu)化技術(shù)

    運(yùn)動軌跡映射模塊的另一功能,是通過組合慣導(dǎo)采集實(shí)車運(yùn)動的姿態(tài)信息并映射到虛擬環(huán)境系統(tǒng)中。當(dāng)車輛姿態(tài)發(fā)生變化時(shí),由于車輛姿態(tài)的變化頻率大于采樣頻率,因此會導(dǎo)致虛擬仿真系統(tǒng)接收到的信息延遲。同時(shí),由于組合慣導(dǎo)采集的信息為車輛的局部姿態(tài)信息,該信息與車輛整體的姿態(tài)信息存在差異,不能夠很好地反映整車實(shí)際的運(yùn)動狀態(tài)。因此采用基于卡爾曼濾波的位姿高精度優(yōu)化技術(shù)來提高車輛運(yùn)動姿態(tài)映射的精度。

    基于卡爾曼濾波的位姿高精度優(yōu)化技術(shù)的核心在于不同信息源的融合,因此將卡爾曼濾波應(yīng)用于位姿高精度優(yōu)化技術(shù)中,就是將虛擬與現(xiàn)實(shí)姿態(tài)信息綜合用于姿態(tài)預(yù)測。通過卡爾曼濾波不斷修正空間中被測車輛的姿態(tài)信息,將濾波之后的姿態(tài)信息輸入至虛擬環(huán)境中,從而使得映射到虛擬環(huán)境中的車輛運(yùn)動姿態(tài)信息精度更高,運(yùn)動軌跡更加平滑。

    2.2平臺軟件系統(tǒng)構(gòu)建

    2.2.1虛擬外部環(huán)境

    數(shù)字孿生測試的首要前提是建立起虛擬的外部測試環(huán)境。本文利用多功能虛擬仿真系統(tǒng)51SimOne來實(shí)現(xiàn)外部虛擬環(huán)境的建模。該仿真系統(tǒng)提供了2種仿真三維場景的能力。一種是通過多種方式創(chuàng)建、導(dǎo)入或編輯高精地圖,添加必要的交通設(shè)施和建筑物等物體的描述,在運(yùn)行時(shí)調(diào)用相關(guān)三維模型資源可以自動生成虛擬仿真場景。另一種是針對具體的測試場景,采用測繪數(shù)據(jù)建立或虛擬編輯的方式創(chuàng)建高精地圖,并基于地圖自動生成、結(jié)合人工建模的方式創(chuàng)建高真實(shí)感的虛擬仿真場景。構(gòu)建虛擬仿真環(huán)境的基本流程如圖2所示。

    2.2.2車輛與傳感器

    該仿真系統(tǒng)提供了基于Web的3D主車編輯器,方便配置主車模型。可以將自定義的主車模型導(dǎo)入仿真系統(tǒng),以便使用該主車模型進(jìn)行交互式的車輛配置。

    傳感器支持的種類包括攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、GPS/IMU和理想傳感器等,并實(shí)時(shí)觀察傳感器的覆蓋范圍。系統(tǒng)可通過交互式的方式進(jìn)行多傳感器的添加、位置調(diào)整和參數(shù)設(shè)置,也支持自傳感器定義參數(shù)化擴(kuò)展。輸出包括主車的位置、朝向、速度、加速度和角速度,以及所有目標(biāo)障礙物的相對位置、朝向、大小、相對速度及2D包圍盒等信息。

    其中,攝像頭仿真的基本參數(shù)包括攝像頭的外參、內(nèi)參和畸變參數(shù)。上述參數(shù)會在內(nèi)部轉(zhuǎn)換為投影矩陣,保證全局坐標(biāo)系—相機(jī)坐標(biāo)系—圖像坐標(biāo)系—像素坐標(biāo)系整個(gè)過程的正確轉(zhuǎn)換,并輸出與真實(shí)相機(jī)效果一致的圖像。毫米波雷達(dá)模型基于毫米波雷達(dá)原理的射線追蹤,并對回波作數(shù)字信號處理。理想傳感器可以模擬完美傳感器,返回主車一定范圍內(nèi)探測到的障礙物機(jī)動車、行人和非機(jī)動車,支持按一定比例剔除有遮擋的障礙物。返回?cái)?shù)據(jù)包括障礙物位置、朝向、凸包、包圍盒、速度、加速度和角速度等。

    2.3平臺硬件系統(tǒng)構(gòu)建

    數(shù)字孿生測試系統(tǒng)作為一套與實(shí)車進(jìn)行高度匹配的聯(lián)合仿真系統(tǒng),對實(shí)時(shí)性有較高要求。因此,需要保證硬件資源足夠,即CPU和GPU性能要求較高。硬件系統(tǒng)主要包括上位機(jī)(PC、工控機(jī)等)、組合慣導(dǎo)采集系統(tǒng)(如VBOX等)以及通信板卡等。

    數(shù)字孿生測試系統(tǒng)主要在上位機(jī)中運(yùn)行,上位機(jī)含有豐富的外設(shè)接口,各硬件設(shè)備均能在車載工況下穩(wěn)定運(yùn)行。組合慣導(dǎo)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地計(jì)算記錄實(shí)際車輛的姿態(tài)和位置信息,同時(shí),將上述信息同步映射到仿真軟件里的主車上,達(dá)到將實(shí)車映射到虛擬場景的目的。此外,PC機(jī)還通過USB2.0端口連接USBCANFD接口卡,從而能與CAN(FD)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)收發(fā),構(gòu)成CAN(FD)-bus控制節(jié)點(diǎn)。

    2.4軟硬件時(shí)間同步設(shè)計(jì)

    數(shù)字孿生測試系統(tǒng)的同步主要由位姿映射系統(tǒng)、仿真軟件及目標(biāo)注入系統(tǒng)3個(gè)部分來完成,各系統(tǒng)采用獨(dú)立的進(jìn)程,以達(dá)到各個(gè)系統(tǒng)解耦及運(yùn)行時(shí)間的獨(dú)立性。首先,位姿映射系統(tǒng)采用獨(dú)立進(jìn)程映射實(shí)車測試的位置和姿態(tài)信息到仿真軟件中,其運(yùn)行周期為ΔT1。其后,仿真軟件進(jìn)程需以其最低運(yùn)行周期工作ΔT2,并輸出計(jì)算后的環(huán)境信息;最后,虛擬目標(biāo)注入系統(tǒng)則采用低于車輛報(bào)文周期ΔT的時(shí)間步長ΔT3,循環(huán)獲取來自仿真軟件的目標(biāo)信息并更新到源數(shù)據(jù)當(dāng)中,同時(shí)使用獨(dú)立的線程,按照測試車輛的報(bào)文周期更新報(bào)文。數(shù)字孿生測試系統(tǒng)測試周期流程如圖3所示。

    3系統(tǒng)有效性驗(yàn)證

    為驗(yàn)證系統(tǒng)的有效性,本文通過選用典型的駕駛輔助功能自適應(yīng)巡航控制(AdaptiveCruiseControl,ACC),同時(shí)采用本文研究開發(fā)的數(shù)字孿生測試系統(tǒng)和虛擬仿真方法對ACC試驗(yàn)。下面針對某款車型,首先在仿真環(huán)境下開發(fā)了相應(yīng)的控制器,然后對相應(yīng)的控制算法進(jìn)行了基于數(shù)字孿生的試驗(yàn)測試。

    3.1自適應(yīng)巡航仿真及試驗(yàn)驗(yàn)證

    式中,dres為期望的車間距;vego為自車即被測車輛的縱向行駛速度;th為所預(yù)先設(shè)定的安全時(shí)間,取2.3s;d0為兩車之間的安全距離,取5m。

    下層跟蹤控制環(huán)節(jié)采用雙重PI控制算法,即對車輛位置和速度同時(shí)進(jìn)行PI的反饋跟蹤控制。其中,位置控制器的控制參數(shù)為Ps=1.00,Is=0.05;速度控制器的控制參數(shù)為Pv=0.90,Iv=0.20。仿真測試工況如下。

    假定開始時(shí)兩車距離為5m,均處于靜止?fàn)顟B(tài)(圖4)。在t=0時(shí)刻,前車即目標(biāo)車輛以1m/s2的加速度起步,勻加速至10m/s,然后保持10m/s的速度勻速行駛3.0s;接著再以4m/s2的減速度進(jìn)行制動至停車。

    仿真測試結(jié)果如圖5所示。圖5a為后車即測試車輛的車速與目標(biāo)車輛車速的響應(yīng)對比,圖5b為兩車相對位移的響應(yīng)。可以看出,當(dāng)目標(biāo)車輛以1m/s2的加速度勻加速起步時(shí),后車即被測車輛的響應(yīng)有一定的滯后,滯后時(shí)間約為2.5s,這與上層安全距離模型中預(yù)先設(shè)定的安全時(shí)間有關(guān)。安全時(shí)間既不能太短,同時(shí)也不宜過長,一般取為2.0s左右。

    此外,在跟車過程中,被測車輛的車速和相對位移均出現(xiàn)了一定的波動,這與下層控制器的設(shè)計(jì)有一定關(guān)系。當(dāng)前車制動至停車后,兩車相對位移基本保持在5m左右,這與預(yù)先設(shè)定的安全距離有關(guān)。此時(shí)的被測車輛為具有實(shí)際執(zhí)行機(jī)構(gòu)的真實(shí)車輛,目標(biāo)車輛為51SimOne仿真環(huán)境下的虛擬車輛(圖6)。

    數(shù)字孿生測試結(jié)果如圖7所示。其中,圖7a為實(shí)際車輛的車速,圖7b為實(shí)際車輛與虛擬目標(biāo)車輛的相對位移。為方便對比,將純仿真測試結(jié)果也一并進(jìn)行了顯示,紅色虛線為數(shù)字孿生的試驗(yàn)測試結(jié)果,黑色實(shí)線為純仿真的結(jié)果。可以看出,純仿真響應(yīng)結(jié)果與數(shù)字孿生的試驗(yàn)測試結(jié)果基本一致。由于基于純仿真的控制器開發(fā)沒有考慮到自車質(zhì)量、加速踏板與制動壓力的實(shí)際響應(yīng)特性,僅僅將車輛縱向加速度作為控制變量,因此得到的各指標(biāo)響應(yīng)出現(xiàn)了一定程度的波動。而基于數(shù)字孿生的試驗(yàn)測試中,被測車輛為含有執(zhí)行機(jī)構(gòu)的真實(shí)車輛,各指標(biāo)波動相對較小。

    3.2試驗(yàn)結(jié)論

    通過與仿真測試方法對比,表明了數(shù)字孿生測試方法對智能汽車的測試有效。在進(jìn)一步研究中,將數(shù)字孿生測試方法與真實(shí)車輛測試進(jìn)行對比,從而對本方法與實(shí)車測試結(jié)果的一致性進(jìn)行評估,提高智能汽車數(shù)字孿生仿真測試方法的實(shí)用性,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生仿真平臺的閉環(huán)仿真測試。

    4結(jié)束語

    本文針對智能車輛數(shù)字孿生測試系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn),從總體框架、軟件和硬件實(shí)現(xiàn)等方面進(jìn)行了具體介紹,并結(jié)合自適應(yīng)巡航和自動緊急制動控制器的開發(fā)及驗(yàn)證的具體應(yīng)用進(jìn)行了研究,該研究對于智能汽車產(chǎn)品開發(fā)及其功能測試具有較強(qiáng)的借鑒意義。后續(xù)將開展人-車-路等復(fù)雜交通環(huán)境下的其他功能測試研究。

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