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    自動(dòng)駕駛場景庫構(gòu)建中虛擬場景生成技術(shù)的應(yīng)用與優(yōu)化

    2025-08-15 00:00:00代堃鵬
    專用汽車 2025年7期
    關(guān)鍵詞:交通自動(dòng)車輛

    中圖分類號:U461 收稿日期:2025-04-16 DOI:10.19999/j.cnki.1004-0226.2025.07.018

    Application and Optimization of Virtual Scenario Generation Technology in the Construction of Autonomous Driving Scene Library

    Dai Kunpeng Shanghai Intelligent Connected Vehicle Technology Center Co.,Ltd.,Shanghai 201400,China

    Absrtact:Withtherapiddevelopmentofautonomousdrivingtechnology,buildingacomprehensiveandreliableautonomousdriv ingscenariodatabasehasbecomethekeycomponenttoensurethesafetyandreliabilityoftheautonomousdrivingsystem.Virtualscenariogenerationtechnologyplaysanidispensableroleintheconstructionofutonmousdrivingsenariolibaries,hichcansiulate variouscomplex traficscenesandprovidealargenumberamountoftestcasesforthetestingandvalidationofautonomousdrivingalgorithms.Inrecentyears,meemergingtechologicalmetodssuchaseRF,Daussansplasing,ndorldmodelegd, bringingnewideasanddevelopmentdirectionstovirtualscenariogenerationtechnology.Thispaperanalyzestheimportanceoftheau tonomousdivngsenariolibaryteplicationdalngefcedbyirtalenarioneratiohologydfocusthe timization strategies of this technology,hoping to promote the development ofautonomous driving system.

    Key words:Autonomous driving;Virtual scenario generation technology;Optimization;Strategy

    1前言

    自動(dòng)駕駛技術(shù)是指在車輛在沒有人類駕駛員直接干預(yù)的情況下,自主完成駕駛?cè)蝿?wù)的技術(shù)。然而,要確保自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在各種復(fù)雜和不確定性的場景中都能做出正確的決策,需要大量的測試和驗(yàn)證[1]。虛擬場景生成技術(shù)能夠構(gòu)建豐富且多樣的駕駛場景,為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的測試提供了有力支持,不僅顯著降低了測試成本,還有效提升了測試效率,進(jìn)而為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的優(yōu)化與完善提供了堅(jiān)實(shí)保障[2]。

    2自動(dòng)駕駛場景庫的重要性

    2.1有助于確保自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的安全性

    a.盡量覆蓋各種危險(xiǎn)情況。

    現(xiàn)實(shí)生活中,要想滿足人類對自動(dòng)駕駛的實(shí)際需求,自動(dòng)駕駛場景庫需要涵蓋各種可能的危險(xiǎn)場景,如突然闖入的行人、車輛的緊急制動(dòng)、道路上的障礙物等。在實(shí)際道路測試中,很難遍歷所有類型的危險(xiǎn)情況,而場景庫中的虛擬場景可以精確地模擬這些極端情況。

    b.應(yīng)對復(fù)雜交通環(huán)境。

    眾所周知,當(dāng)前的交通環(huán)境十分復(fù)雜,包括不同類型的道路(如高速公路、城市道路、鄉(xiāng)村道路等)、不同的交通規(guī)則(如不同國家和地區(qū)的交通法規(guī)差異),以及多變的天氣條件(如晴天、雨天、雪天、霧天等)。自動(dòng)駕駛場景庫能夠收納各種復(fù)雜的交通環(huán)境因素,通過虛擬場景生成技術(shù)構(gòu)建出各種組合的場景,有助于測試自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在復(fù)雜環(huán)境下的決策能力和安全性(圖1)。

    2.2有助于加速自動(dòng)駕駛算法的開發(fā)與優(yōu)化

    a.獲得大量數(shù)據(jù)支持。

    在實(shí)踐發(fā)展中,自動(dòng)駕駛算法的開發(fā)需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化。場景庫中的虛擬場景可以快速生成海量的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)包括車輛的行駛軌跡、速度、加速度與其他物體的距離等。

    圖1自動(dòng)駕駛場景庫虛擬場景

    b.快速迭代測試。

    客觀來講,在虛擬場景中進(jìn)行測試可以大大縮短測試周期,且不受時(shí)間、地點(diǎn)和天氣等因素的限制。一旦算法在虛擬場景中出現(xiàn)問題,可以立即進(jìn)行修改和優(yōu)化,然后再次進(jìn)行測試,實(shí)現(xiàn)算法的快速迭代[3]。

    3虛擬場景生成技術(shù)的應(yīng)用

    3.1基于規(guī)則的虛擬場景生成

    a.交通規(guī)則建模。

    在對自動(dòng)駕駛場景進(jìn)行構(gòu)建時(shí),首先要對交通規(guī)則進(jìn)行建模。不同國家和地區(qū)的交通規(guī)則差異很大,例如,有些地方是靠左行駛,有些地方是靠右行駛;交通信號燈的規(guī)則、限速規(guī)定等也各不相同。

    b.車輛和行人行為建模。

    車輛和行人的行為也是虛擬場景的重要組成部分。車輛的行為包括正常行駛、加速、減速、變道、轉(zhuǎn)彎等,行人的行為則更加復(fù)雜,如過馬路、在路邊行走、突然奔跑等?;谝?guī)則的虛擬場景生成技術(shù)可以根據(jù)實(shí)際觀察和統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)對這些行為進(jìn)行建模,用來測試自動(dòng)駕駛系統(tǒng)對各種車輛和行人行為的識別和應(yīng)對能力[4]。

    3.2基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的虛擬場景生成

    a.真實(shí)數(shù)據(jù)采集與分析。

    基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的虛擬場景生成首先需要采集大量的真實(shí)交通數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)可以通過安裝在實(shí)際道路上的傳感器(如攝像頭、雷達(dá)等)、車載傳感器以及移動(dòng)設(shè)備(如智能手機(jī))等多種途徑獲得。采集到的數(shù)據(jù)包含了豐富的信息,如車輛的軌跡、速度、交通流量、天氣狀況等。

    b.場景重建與變異。

    在采集和分析真實(shí)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,可以進(jìn)行場景重建。利用機(jī)器學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺等技術(shù),將采集到的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為虛擬場景中的元素,如車輛、道路、行人等。并且,還可以對重建后的場景進(jìn)行變異操作。

    3.3基于物理模型的虛擬場景生成

    a.車輛動(dòng)力學(xué)模型。

    車輛動(dòng)力學(xué)模型是虛擬場景生成的重要組成部分。

    它描述了車輛在行駛過程中的各種力學(xué)行為,如加速、減速、轉(zhuǎn)彎時(shí)的力的平衡關(guān)系。例如,在虛擬場景中,當(dāng)車輛轉(zhuǎn)彎時(shí),根據(jù)車輛動(dòng)力學(xué)模型,可以準(zhǔn)確地計(jì)算出車輛的側(cè)向力、輪胎的摩擦力等參數(shù),從而模擬出車輛真實(shí)的轉(zhuǎn)彎軌跡。

    b.環(huán)境物理模型。

    環(huán)境物理模型則考慮了道路、天氣等環(huán)境因素對車輛行駛的影響。例如,在雨天的虛擬場景中,根據(jù)環(huán)境物理模型,可以模擬出雨水對道路摩擦力的影響,車輛在濕滑路面上的制動(dòng)距離會增加,操控性也會變差[5]。

    4當(dāng)前虛擬場景生產(chǎn)技術(shù)面臨的挑戰(zhàn)

    4.1場景真實(shí)性的局限

    a.行為細(xì)節(jié)的缺失。

    在當(dāng)前社會發(fā)展中,盡管虛擬場景生成技術(shù)能夠模擬車輛和行人的基本行為,但在行為細(xì)節(jié)方面仍存在不足。例如,在模擬行人行為時(shí),雖然可以設(shè)置行人的行走速度和方向,但很難準(zhǔn)確模擬行人的表情、肢體語言等細(xì)微特征。而這些細(xì)微特征在某些情況下可能會影響自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的決策。

    b.環(huán)境虛擬的不精確。

    在環(huán)境模擬方面,虛擬場景生成技術(shù)也存在一定的局限性。其一,場景中數(shù)字資產(chǎn)的細(xì)化程度有限,比如小到路邊石、路燈、標(biāo)志牌、草叢等,這部分的場景虛擬會帶來高昂的成本。其二,生成高一致性的傳感器數(shù)據(jù)比較困難[6]。

    4.2計(jì)算資源的瓶頸

    a.大規(guī)模場景的計(jì)算需求。

    隨著自動(dòng)駕駛場景庫的不斷擴(kuò)大,對大規(guī)模場景的模擬需要大量的計(jì)算資源。例如,當(dāng)模擬一個(gè)大型城市的交通場景時(shí),涉及大量的車輛、行人、道路和建筑物等元素,這需要強(qiáng)大的計(jì)算能力來保證場景的實(shí)時(shí)運(yùn)行。

    b.復(fù)雜物理模型的計(jì)算負(fù)擔(dān)。

    基于物理模型的虛擬場景生成中,復(fù)雜的車輛動(dòng)力學(xué)模型和環(huán)境物理模型會帶來沉重的計(jì)算負(fù)擔(dān)。

    4.3場景多樣性的不足

    a.罕見場景模擬存在較大難度。

    在現(xiàn)實(shí)交通中存在一些罕見、危險(xiǎn)的場景,如隕石墜落、山體滑坡等自然災(zāi)害場景,或者是一些罕見的交通意外事件。目前的虛擬場景生成技術(shù)在模擬這些罕見場景時(shí)面臨很大的挑戰(zhàn),而這些場景對于測試自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的極限安全性是非常重要的。

    b.文化和地域特色場景的覆蓋不全。

    不同的文化和地域有著獨(dú)特的交通場景和行為習(xí)慣。例如,一些地方有獨(dú)特的節(jié)日交通模式,或者是特定的交通禮儀。目前的虛擬場景生成技術(shù)在覆蓋這些具有文化和地域特色的場景方面還存在不足。

    5虛擬場景生成技術(shù)的優(yōu)化策略

    5.1提高場景真實(shí)性

    a.盡量融合多模態(tài)數(shù)據(jù)。

    為了提高場景的真實(shí)性,可以融合多模態(tài)數(shù)據(jù),注重軟件在環(huán)(Simulation-in-the-loop,SIL)仿真架構(gòu)的設(shè)計(jì)。例如,除了采集車輛的軌跡和速度等數(shù)據(jù)外,還可以采集聲音、圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)。

    b.注重改進(jìn)物理模型。

    注重物理模型的改進(jìn)也是提高場景真實(shí)性的重要途徑之一。例如,在車輛動(dòng)力學(xué)模型方面,可以考慮更多的因素,如車輛的懸掛系統(tǒng)、空氣動(dòng)力學(xué)特性等[7]。在環(huán)境物理模型方面,可以采用更精確的光線傳播模型來模擬不同天氣條件下的光線效果。通過這些改進(jìn),可以使虛擬場景中的物理現(xiàn)象更加接近現(xiàn)實(shí)情況。

    5.2優(yōu)化計(jì)算資源的利用

    a.分布式計(jì)算和云計(jì)算。

    采用分布式計(jì)算和云計(jì)算技術(shù)可以有效地解決計(jì)算資源瓶頸問題。分布式計(jì)算可以將大規(guī)模場景的計(jì)算任務(wù)分配到多個(gè)計(jì)算節(jié)點(diǎn)上同時(shí)進(jìn)行,提高計(jì)算效率。云計(jì)算則可以提供強(qiáng)大的計(jì)算資源,根據(jù)需求靈活分配。例如,將虛擬場景生成任務(wù)上傳到云計(jì)算平臺,可以利用云計(jì)算平臺的大規(guī)模計(jì)算資源快速生成復(fù)雜的場景,而不需要在本地構(gòu)建昂貴的計(jì)算集群。

    b.模型簡化和優(yōu)化。

    在保證場景模擬效果的前提下,對復(fù)雜的物理模型和行為模型進(jìn)行簡化和優(yōu)化。例如,對于一些對場景影響較小的物理因素,可以采用近似計(jì)算或者忽略不計(jì)。在車輛動(dòng)力學(xué)模型中,如果某些情況下空氣動(dòng)力學(xué)效應(yīng)的影響可以忽略,就可以簡化模型,從而減少計(jì)算量,提高虛擬場景的生成速度。

    5.3探索場景的多樣性

    a.強(qiáng)化數(shù)據(jù)采集和分析。

    為了實(shí)現(xiàn)場景多樣性,需要強(qiáng)化數(shù)據(jù)采集工作。不僅要采集常見的交通數(shù)據(jù),還要注重采集罕見場景的數(shù)據(jù)。例如,與氣象部門合作,采集自然災(zāi)害發(fā)生時(shí)的交通數(shù)據(jù),以便能夠模擬這些罕見場景。

    b.引入隨機(jī)化和變異機(jī)制。

    在虛擬場景生成過程中引入隨機(jī)化和變異機(jī)制。例如,在模擬車輛行為時(shí),可以隨機(jī)設(shè)置車輛的初始狀態(tài)、行駛路線等參數(shù),增加場景的多樣性[8]。對于已經(jīng)生成的場景,可以通過變異機(jī)制進(jìn)行修改,如改變場景中的天氣條件、增加或減少車輛和行人的數(shù)量等,從而生成更多不同類型的場景。

    6結(jié)語

    虛擬場景生成技術(shù)在自動(dòng)駕駛行業(yè)的發(fā)展中具有重要的應(yīng)用價(jià)值,但也面臨多方面的挑戰(zhàn)。通過提高場景真實(shí)性、優(yōu)化計(jì)算資源利用和增加場景多樣性等優(yōu)化策略,可以不斷提升虛擬場景生成技術(shù)的水平,為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的安全性和可靠性提供有力的保障。未來隨著技術(shù)的快速進(jìn)步,虛擬場景生成技術(shù)將在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域發(fā)揮更加重要的作用。

    參考文獻(xiàn):

    [1]黃榕,查云飛.自動(dòng)駕駛汽車路徑跟蹤控制方法研究綜述[J].汽車文摘,2025(4):23-25.

    [2]張靜.虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)在汽車行業(yè)的應(yīng)用探討[J].汽車知識,2025,25(1):98-100.

    [3]郗來樂,林聲浩,王震,等.智能網(wǎng)聯(lián)汽車自動(dòng)駕駛安全:威脅、攻擊與防護(hù)[J].軟件學(xué)報(bào),2025(4):1859-1880.

    [4]馬曉宇.自動(dòng)駕駛場景庫的生成及其在虛擬測試中的應(yīng)用[D].北京:北京交通大學(xué),2023.

    [5]曹樹星.自動(dòng)駕駛汽車測試場景庫構(gòu)建與應(yīng)用研究[D].北京:長安大學(xué),2022.

    [6]馮屹,王兆.自動(dòng)駕駛測試場景技術(shù)發(fā)展與應(yīng)用[M].北京:機(jī)械工業(yè)出版社:2020.

    [7]趙祥模.自動(dòng)駕駛測試與評價(jià)技術(shù)研究進(jìn)展[J].交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào),2023,23(6):10-77.

    [8]魏佳旭,吳旭東,趙丹.基于關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的自動(dòng)駕駛高風(fēng)險(xiǎn)場景構(gòu)建[J].山東交通科技,2023(1):147-151.

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