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    無人駕駛汽車虛擬測試場景構(gòu)建的關(guān)鍵技術(shù)分析

    2023-06-15 05:26:44史成君謝雅儒
    無線互聯(lián)科技 2023年2期
    關(guān)鍵詞:無人駕駛汽車

    史成君 謝雅儒

    摘要:無人駕駛和智能網(wǎng)聯(lián)汽車是汽車行業(yè)未來的發(fā)展方向,但迄今為止無人駕駛的安全問題始終沒能完全解決。復(fù)雜的道路條件和交通環(huán)境對于無人駕駛的挑戰(zhàn)非常大。無人駕駛汽車在上路前必須經(jīng)過不同場景的適應(yīng)性測試,主要包括虛擬仿真測試、封閉場地測試和路測,但當(dāng)前各個環(huán)節(jié)都存在一些明顯的短板。文章通過梳理無人駕駛汽車虛擬測試場景模型層開發(fā)的原則,提出了一系列在搭建仿真場景時需要注意的關(guān)鍵問題,對于提高無人駕駛汽車仿真測試的有效性具有一定的借鑒價值和現(xiàn)實意義。

    關(guān)鍵詞:無人駕駛;智能網(wǎng)聯(lián);汽車;虛擬仿真測試

    中圖分類號:U172.7? 文獻標志碼:A

    0 引言

    無人駕駛技術(shù)是當(dāng)今世界汽車行業(yè)和交通運輸行業(yè)都非常關(guān)注的領(lǐng)域,一些發(fā)達國家早在五年前就出臺相關(guān)政策法規(guī)對此進行支持,中國在《汽車產(chǎn)業(yè)中長期發(fā)展規(guī)劃》中也指出要重點攻關(guān)無人駕駛相關(guān)技術(shù),在北京和上海等城市建設(shè)無人駕駛汽車封閉試驗場并逐步進行小范圍開放道路測試。但無人駕駛車在世界各國的開放道路測試中出現(xiàn)安全隱患和交通事故的事例也層出不窮,2018年美國Uber和福特ArgoAI無人駕駛車接連出現(xiàn)交通事故,并造成人員傷亡,給全世界敲響了警鐘[1]。學(xué)界對此態(tài)度不一,部分專家認為無人駕駛車當(dāng)前尚不具備開放道路實驗的技術(shù)積累,應(yīng)當(dāng)首先完善虛擬場景測試,在確保無虞的情況下逐步進行封閉測試。基于場景的測試技術(shù)對于無人駕駛車的實驗至關(guān)重要,所以如何構(gòu)建合理的虛擬測試場景,就成了當(dāng)前此項技術(shù)突破的關(guān)鍵問題。

    1 無人駕駛汽車運行過程中的風(fēng)險分析

    1.1 無人駕駛汽車風(fēng)險的定義

    無人駕駛汽車道路交通風(fēng)險的定義為特定范圍的道路交通系統(tǒng)在將來一定時期內(nèi),可能出現(xiàn)的無人駕駛汽車造成交通系統(tǒng)內(nèi)未知的人身傷亡和財產(chǎn)損失的風(fēng)險。無人駕駛汽車交通風(fēng)險出現(xiàn)的時間并不具有特定性,具有不可預(yù)測性,一旦發(fā)生風(fēng)險,則確定會造成嚴重后果[2]。其他道路交通參與者的行為都會對無人駕駛汽車出現(xiàn)交通事故產(chǎn)生較大的影響。

    1.2 無人駕駛汽車風(fēng)險特征

    通過對無人駕駛汽車可能遇到的道路交通風(fēng)險的定義進行分析,可以歸納出無人駕駛汽車道路交通風(fēng)險的本質(zhì)特征。第一,風(fēng)險具有客觀性。即無人駕駛汽車的交通風(fēng)險是客觀存在的,道路環(huán)境、極端天氣、道路參與者等都會對于車輛行駛過程產(chǎn)生干擾。第二,風(fēng)險發(fā)生和產(chǎn)生后果的可能性是隨機的。不同的影響因素會對無人駕駛汽車產(chǎn)生不同的風(fēng)險,這些風(fēng)險都有可能造成車輛的損失。

    1.3 無人駕駛汽車風(fēng)險分類

    無人駕駛汽車在實際上路之后主要面臨兩種風(fēng)險,一方面是汽車在行駛過程中遇到的交通風(fēng)險,比如極端天氣風(fēng)險、行人不遵守交通規(guī)則的風(fēng)險、駕駛員的不規(guī)范操作風(fēng)險等[3]。道路環(huán)境的因素主要包含不同的道路環(huán)境以及道路設(shè)計的幾何特征、橫縱斷面、路面質(zhì)量等都會對車輛行駛產(chǎn)生影響,天氣因素主要包括極端天氣以及能見度等。另一方面是功能風(fēng)險,主要指的是無人駕駛汽車自身出現(xiàn)故障或者部分電子儀器失靈等造成的損失與風(fēng)險。

    1.4 典型場景風(fēng)險分析

    對于無人駕駛汽車來講,典型的道路場景風(fēng)險主要有以下幾個方面。

    1.4.1 行駛風(fēng)險

    無人駕駛汽車在城市道路中運行的過程中,可能無法正常識別道路交通標線;道路交通基礎(chǔ)設(shè)施可能不夠完善,信號燈不亮;陡坡路段或者轉(zhuǎn)彎路段上無法識別道路線形;跟車行駛過程中遇到前車減速無法做出瞬態(tài)響應(yīng)導(dǎo)致追尾;超越其他車輛的過程中,前方車輛突然進行變道、加減速等,無法及時做出響應(yīng)而產(chǎn)生碰撞;交叉口處交通沖突點過多時,無法準確識別行人、小孩、低矮障礙物等。

    1.4.2 山區(qū)公路風(fēng)險

    山區(qū)道路具有路面可視度底、路況差、道路交通標志不清晰、道路寬度不足、彎道轉(zhuǎn)彎半徑過小、斜坡等諸多風(fēng)險,山區(qū)公路還易受天氣影響,導(dǎo)致風(fēng)險加劇。

    1.4.3 高速公路風(fēng)險

    高速公路上的交通要素過多,存在變道風(fēng)險、追尾風(fēng)險和突發(fā)事件風(fēng)險等,無人駕駛汽車難以準確把握和預(yù)判所有其他車輛的行駛意圖,就容易引發(fā)交通事故[4]。

    2 無人駕駛汽車虛擬測試場景模型層開發(fā)的原則

    2.1 測試場景要素分析

    無人駕駛汽車的行駛場景是非常復(fù)雜的,很難考慮到所有情況,但是可以總結(jié)為五類要素:一是氣候要素,主要包括各種類型的天氣情況;二是交通要素,主要包括靜態(tài)或者動態(tài)的車輛、行人、動物、其他障礙物等;三是交通設(shè)施要素,包括交叉口、交通標志標線、交通標志指示牌等;四是信息通信要素,包括各類定位技術(shù)、5G通信技術(shù)、WiFi等;五是電磁要素,包括各種可能產(chǎn)生的電磁干擾。

    2.2 公路測試場景模型層參數(shù)化開發(fā)

    城市道路要根據(jù)等級和通行能力進行分別設(shè)計,不同車流量和不同的交通規(guī)則都會對無人駕駛汽車在交叉口或復(fù)雜路況下識別場景造成影響。常見的城市道路模型典型場景有以下幾個:主干路,一般設(shè)計時速60km/h,機動車道寬度取3.5m,側(cè)分帶寬度兩側(cè)各1.5m,非機動車的路面寬度取2.5m;次干路,一般設(shè)計時速50km/h,中央分隔帶3m,兩側(cè)可設(shè)置樹木;支路,一般設(shè)計時速40km/h。道路平面交叉口還需考慮信號燈配時,對各個不同的交叉口分別設(shè)計不同的交通標志和配時方案。

    2.3 自由行駛場景模型層參數(shù)化開發(fā)

    自由行駛場景下,車輛需要能夠正確感知道路狀況和交通標志標線,常見的標志標線分類如表1所示。

    由于各地路況不同,交通標志是否準確放置、信號燈是否配時準確、路面標線是否完整及清晰可見,這些因素都將影響到無人駕駛汽車的感知。另外,車輛對于道路路面狀況的識別也至關(guān)重要,無人駕駛汽車在行駛過程中需要對不同材質(zhì)的路面進行識別,常見的路面狀況如表2所示。

    在設(shè)定好感知參數(shù)后,還需進一步設(shè)定路徑參數(shù)。任務(wù)規(guī)劃需要明確路徑的起終點并設(shè)計好最佳行駛路線,在測試時需要和實際行駛路線進行比對。車輛在行駛過程中,需要結(jié)合外部情況實時調(diào)整自身行為,在測試中要設(shè)置不同的道路場景,判斷汽車的自主決策和最優(yōu)決策是否一致。要設(shè)定動作參數(shù),使汽車通過一些動作來實現(xiàn)某種目的。

    2.4 跟馳及超車場景模型層參數(shù)化開發(fā)

    在交通仿真過程中,跟馳場景的含義是無人駕駛汽車模型需要跟馳一輛干擾車,要調(diào)整不同跟馳距離、行駛速度、天氣環(huán)境等,來判斷測試車的反應(yīng)。超車場景則是指干擾車進行加速、減速或者變道時,測試車想要超越干擾車時進行的一系列動作,并測試這個過程中測試車的規(guī)劃和控制能力[5]。

    3 無人駕駛汽車虛擬測試場景仿真搭建的關(guān)鍵技術(shù)

    3.1 虛擬場景構(gòu)建原則

    為了更好地進行虛擬場景測試,需要預(yù)先搭建好完善的測試場景,其又分為靜態(tài)場景和動態(tài)場景兩部分。靜態(tài)場景指的是道路、附屬設(shè)施、交通標志標線、路旁附加元素等,可以通過建模軟件、地圖生成或者游戲場景二次利用等多種方式生成靜態(tài)場景。搭建動態(tài)場景主要有兩種思路。第一種思路是將真實數(shù)據(jù)進行重構(gòu),適當(dāng)調(diào)整某些數(shù)據(jù)使其更加符合測試需求;第二種思路是純粹進行虛擬仿真,脫離現(xiàn)實交通環(huán)境,由研究者自行設(shè)計環(huán)境要素。

    3.2 使用SCANeRstudio進行場景構(gòu)建

    SCANeRstudio是無人駕駛汽車虛擬仿真的常用軟件,具有較全面的功能,可以以較高的還原度模擬真實場景的各項事物,能夠滿足各種復(fù)雜測試需求。使用SCANeRstudio構(gòu)建的道路及超車仿真場景如圖1所示。

    建模完成后,即可對于不同的測試場景進行車輛自由行駛模擬測試,測試過程包含感知過程、決策過程和控制過程。在感知過程階段,要保證車輛能夠識別道路上常見的元素,比如對于交通信號燈、標志標線、禁令標志燈的識別。決策階段則利用復(fù)雜算法對于車輛在不同狀態(tài)下的行為進行綜合控制??刂骗h(huán)節(jié)主要是對車輛速度進行合理控制。由此可以通過結(jié)合靜態(tài)場景和動態(tài)場景的測試過程,判斷不同場景下車輛的可靠性。

    4 結(jié)語

    本文通過對無人駕駛汽車測試技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀進行綜合分析,總結(jié)出無人駕駛車的測試流程大體上分為3個階段,一是模擬測試仿真環(huán)境,二是封閉場地實車測試,三是外場真實道路測試。然而,在很多極端場景和惡劣天氣條件下,不方便進行外場路試。因此,提出測試場景模型層開發(fā)的原則,對于設(shè)計測試場景具有十分重要的意義。本文提出在虛擬測試階段存在的各種不同類型的典型測試場景,并給出虛擬測試場景搭建的原則,結(jié)合這些原則分析了仿真的關(guān)鍵技術(shù)。本文的研究結(jié)果對于無人駕駛汽車軟件虛擬測試階段的開發(fā)和設(shè)計具有一定的參考價值。

    參考文獻

    [1]符曉明.自動駕駛汽車測試技術(shù)與應(yīng)用進展分析[J].內(nèi)燃機與配件,2020(19):217-218.

    [2]朱冰,張培興,趙健,等.基于場景的自動駕駛汽車虛擬測試研究進展[J].中國公路學(xué)報,2019(6):1-19.

    [3]余卓平,邢星宇,陳君毅.自動駕駛汽車測試技術(shù)與應(yīng)用進展[J].同濟大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版),2019(4):540-547.

    [4]何佳穎,田言康,劉飛虎.自動駕駛試驗場及虛擬測試場景研究[J].汽車實用技術(shù),2022(5):21-25.

    [5]范志翔,孫巍,潘漢中,等.自動駕駛汽車測試技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀與思考[J].中國標準化,2017(20):47-48,55.

    (編輯 王永超)

    Analysis of the key technology for the construction of the virtual test scenario of the driverless car

    Shi? Chengjun, Xie? Yaru

    (Shaanxi National Defense Industry Vocational and Technical College, Xian 710300, China)

    Abstract:? Unmanned driving and intelligent connected vehicles are the future development direction of the automotive industry. But so far, the safety problem of driverless driving has not been fully solved. Complex road conditions and traffic environment are very big challenges to driverless driving. Driverless cars must be tested in different scenarios before going on the road, which mainly includes virtual simulation test, closed site test and road test. But there are some obvious weaknesses in all link. In this paper, by combing the principles of the model layer development of the virtual test scenario of driverless vehicles, a series of key issues are addressed when building simulation scenarios are presented. It has some reference value and practical significance to improve the effectiveness of driverless vehicle simulation test.

    Key words: driverless driving; intelligent network; car; virtual simulation test

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