CN109213126B - 自动驾驶汽车测试***和方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种自动驾驶汽车测试***和方法，***包括：测试场地、仿真分析平台以及待测自动驾驶汽车；仿真分析平台用于构建可视化的环境虚拟模型及车辆虚拟模型，并比对真实信息与虚拟信息；在真实信息和虚拟信息相符的情况下，仿真分析平台还用于根据虚拟信息向其硬件仿真台架输出控制指令以执行动力仿真；仿真分析平台将仿真执行结果与真实的车辆执行决策信息进行比对，据此输出待测自动驾驶汽车的测试分析数据。本发明通过虚拟仿真与真实场地测试相结合的方式，实现对自动驾驶汽车感知、决策及执行等能力的全面验证。

Description

自动驾驶汽车测试***和方法

技术领域

本发明涉及自动驾驶领域，尤其涉及一种自动驾驶汽车测试***和方法。

背景技术

自动驾驶***基于环境感知技术对车辆周围环境进行感知，并根据感知所获得的信息，通过决策控制器自主地控制车辆的转向和速度，使车辆能够安全、可靠地行驶，并到达预定目的地。

针对自动驾驶汽车的测试以仿真测试为主，但在仿真环境中的感知信息都是理想状况下的，与真实传感器对物理环境感知的结果有差异；并且仿真***中的被探测目标有限，不能完全的模拟真实的世界。例如真实世界中，不同高度、不同材质的栅栏对雷达的探测感知结果不同；在不同光照(早晨、中午、晚上)，不同气候(雨、雪、雾)等条件下同一个目标摄像头的检测结果也不相同。但感知结果的准确性直接影响到决策的能力，因此仿真测试的手段更适用于对决策控制算法进行验证。

自动驾驶汽车还可以采用场地测试，但场地测试所能模拟的场景单一且不便采集有效数据，使得测试过程难以量化及复现，对偶然出现的问题无法跟踪；再者，场地测试限于安全需求，只能以低速工况运行，对于极限工况的测试则较难开展，因而有限的场地测试更适用于对传感器性能及执行器的响应程度进行评估。

发明内容

本发明充分利用仿真测试与场地测试的优势，提出一种真实测试环境与虚拟测试环境相结合的自动驾驶汽车测试***及方法，以实现对自动驾驶汽车感知、决策及执行等能力的全面验证。

本发明采用的技术方案如下：

一种自动驾驶汽车测试***，包括：

测试场地、仿真分析平台以及在所述测试场地进行实地测试的待测自动驾驶汽车；

所述测试场地设有不同的交通环境区域，且在所述测试场地的道路边设有无线通讯基站；

所述待测自动驾驶汽车设有信息采集传输装置，所述信息采集传输装置用于采集所述待测自动驾驶汽车的整车状态信息、感知信息、决策信息以及控制执行信息，并将以上信息通过所述无线通讯基站发送至所述仿真分析平台；其中，所述整车状态信息包括行驶速度、加速度、减速度、转向角度以及定位数据；

所述仿真分析平台包括内置仿真模型程序的上位机以及根据实车的决策和控制装置所搭建的硬件仿真台架；

所述上位机用于根据所述测试场地的实景以及所述待测自动驾驶汽车的基本信息分别构建可视化的环境虚拟模型及车辆虚拟模型，并根据所述感知信息以及所述整车状态信息实时更新所述环境虚拟模型及所述车辆虚拟模型；其中，所述基本信息包括实车的外型尺寸、内饰以及感知装置；

所述上位机还用于比对所述感知信息以及所述车辆虚拟模型输出的虚拟感知信息；在所述感知信息和所述虚拟感知信息相符的情况下，所述上位机还用于根据所述虚拟感知信息向所述硬件仿真台架输出控制指令；

所述硬件仿真台架用于根据所述控制指令执行动力仿真，并向所述上位机发送仿真执行结果；

所述上位机还用于将所述仿真执行结果与所述决策信息及所述控制执行信息进行比对，并输出待测自动驾驶汽车的测试分析数据。

可选地，所述交通环境区域包括以下一种或多种：车道线识别区、交通标识识别区、信号灯识别区、交通流识别区以及特殊目标识别区。

可选地，

所述车道线识别区包括磨损程度不同的车道线；

所述交通标识识别区设有多个且不同的交通标识牌；

所述信号灯识别区包括设置在道路路口的交通信号灯装置，所述交通信号灯装置由远程遥控控制切换不同灯光；

所述交通流识别区设有用于模拟行人的假人以及用于模拟其他车辆的辅助载具；

所述特殊目标识别区包括不同材质的障碍物或阻隔物。

可选地，所述测试***还包括图像采集器和地图生成器；

所述图像采集器用于采集所述测试场地的实景画面；

所述地图生成器用于根据所述实景画面生成场地实景地图，并将所述场地实景地图传送至所述上位机，以使所述上位机根据所述测试场地的实景构建可视化的环境虚拟模型。

可选地，在所述测试场地的道路边设有差分GPS基站，所述差分GPS基站用于修正所述定位数据。

一种自动驾驶汽车测试方法，包括：

步骤S1、预先构建环境虚拟模型及车辆虚拟模型；

步骤S2、实时采集待测自动驾驶汽车的整车状态信息、感知信息、决策信息以及控制执行信息；

步骤S3、根据所述感知信息以及所述整车状态信息，实时更新所述环境虚拟模型及所述车辆虚拟模型；

步骤S4、判断所述感知信息与所述车辆虚拟模型输出的虚拟感知信息是否相符；

若是，则执行步骤S5、根据所述虚拟感知信息向硬件仿真台架输出控制指令；

步骤S6、接收所述硬件仿真台架反馈的仿真执行结果；

步骤S7、将所述仿真执行结果与所述决策信息及所述控制执行信息进行比对，并输出待测自动驾驶汽车的测试分析数据。

可选地，步骤S1具体包括：

根据测试场地的实景地图以及待测自动驾驶汽车的基本信息分别预先构建可视化的环境虚拟模型及车辆虚拟模型。

可选地，所述测试方法还包括：

若所述感知信息与所述车辆虚拟模型输出的虚拟感知信息不符，则执行步骤S51、根据所述感知信息向硬件仿真台架输出控制指令；

并依次执行步骤S6和步骤S7。

本发明通过虚拟仿真与真实场地测试相结合的方式，具体是基于真实物理环境的实体测试与基于虚拟环境的仿真测试的虚实结合、数据传输及对比分析，实现对自动驾驶汽车感知、决策、控制等一体化的测试及评估。本发明的实现过程可以利用真实车辆与仿真车辆的大数据采集分析，实现可量化及准确的分析；并且所采集到的真实车辆反馈信息可以作为决策控制算法的验证，从而实现复用。

附图说明

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步描述，其中：

图1为本发明提供的自动驾驶汽车测试方法的实施例的流程图；

图2为本发明提供的自动驾驶汽车测试方法的另一实施例的局部流程图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

本发明提供了一种自动驾驶汽车测试***的实施例，包括：

测试场地、仿真分析平台以及在所述测试场地进行实地测试的待测自动驾驶汽车；

所述测试场地设有不同的交通环境区域，且在所述测试场地的道路边设有用于提升无线数据传送效能的无线通讯基站，如WIFI基站；

所述待测自动驾驶汽车设有信息采集传输装置，所述信息采集传输装置用于采集所述待测自动驾驶汽车的整车状态信息、感知信息、决策信息以及控制执行信息，并将以上信息通过所述无线通讯基站发送至所述仿真分析平台，这里可以说明的是无线通讯基站与仿真分析平台的数据传送既可以是无线通讯也可以是诸如采用光纤传输；其中，所述整车状态信息包括行驶速度、加速度、减速度、转向角度以及定位数据；信息采集传输装置可以采用总线信息采集装置(如OBD)和与路边WIFI基站无线通讯装置(如VCI)的结合，从而实现CAN/以太网等网络数据、音视频信号、传感器信号等采集。

所述仿真分析平台包括内置仿真模型程序的上位机以及根据实车的决策和控制装置(如ESC、EPS等)所搭建的硬件仿真台架；

所述上位机用于根据所述测试场地的实景以及所述待测自动驾驶汽车的基本信息分别构建可视化的环境虚拟模型及车辆虚拟模型，并根据所述感知信息以及所述整车状态信息实时更新所述环境虚拟模型及所述车辆虚拟模型，这里所称更新可以是指交通环境的改变以及车辆运动轨迹的变化等；其中，所述基本信息包括实车的外型尺寸、内饰以及感知装置，感知装置包括但不限于雷达及摄像头等多种传感器；

所述上位机还用于比对所述感知信息以及所述车辆虚拟模型输出的虚拟感知信息；在所述感知信息和所述虚拟感知信息相符的情况下，所述上位机还用于根据所述虚拟感知信息向所述硬件仿真台架输出控制指令；

所述硬件仿真台架用于根据所述控制指令执行动力仿真，并向所述上位机发送仿真执行结果；

所述上位机还用于将所述仿真执行结果与所述决策信息及所述控制执行信息进行比对，并输出待测自动驾驶汽车的测试分析数据。

关于所述交通环境区域可以包括以下一种或多种：车道线识别区、交通标识识别区、信号灯识别区、交通流识别区以及特殊目标识别区。

具体而言，所述车道线识别区可以包括中国道路交通环境中典型的车道线，如不同磨损程度的黄实线、白实线、虚线等；所述交通标识识别区可以设有多个且不同的交通标识牌，如限速、禁止等路标指示；所述信号灯识别区包括设置在道路路口的交通信号灯装置，所述交通信号灯装置由远程遥控控制切换不同灯光，该远程遥控可以由人工操作，也可以通过上述上位机控制；所述交通流识别区用于表现真实交通环境中的复杂变化，因而可以设置用于模拟行人的假人、用于模拟其他车辆的辅助载具以及用于模拟无规律移动目标的假体；所述特殊目标识别区则用于测试自动驾驶汽车在交通环境中可能遇到的多种固定障碍物，例如栅栏、限宽限高门、隔离墩、灯柱以及升降闸门等，并且为了增加测试要素和提升测试标准，可以考虑设置不同材质、颜色、反光面的障碍物或阻隔物。

关于上位机对测试场地和待测车辆的建模，可以采用上位机的仿真模型程序中的场景仿真库，其中包含依据标准法规建立的道路场景、依据经验知识库搭建测试场景以及依据真实测试场地实景构建的多种虚拟环境。在另一个实施例中，还可以考虑对上述测试场地的实景进行扫描生成高精度地图，并通过特定接口导入至上位机的仿真模型程序，所建环境虚拟模型与实景坐标位置一致，并按前文提及的交通环境区域，在模型中对应地划分相应的区域。具体而言，所述测试***还可以包括图像采集器和地图生成器，所述图像采集器用于采集所述测试场地的实景画面；所述地图生成器用于根据所述实景画面生成场地实景地图，并将所述场地实景地图传送至所述上位机，以使所述上位机根据所述测试场地的实景构建可视化的环境虚拟模型，现有的实现手段参考，例如场景仿真平台PreScan。再者，关于所述车辆虚拟模型输出的虚拟感知信息可以是指来自于仿真模型程序中的各类传感器模型，例如但不限于多个理想的感知模型，如可以输出检测目标的位置、速度等信息的理想雷达模型，可以采集视觉图像的理想摄像头模型、可以输出车道线的位置、宽度等的理想车道线识别器模型。

关于硬件仿真台架，其设置目的是作为实车执行数据的反馈参考，在实际操作中可以选用成熟的专用HIL台架、转毂试验台等，本领域技术人员知晓的是，该硬件仿真台架通常可以采用总线方式与上位机数据连接。

进一步地，为了提升待测自动驾驶汽车的定位精度，还可以在所述测试场地的道路边设置差分GPS基站，该差分GPS基站的主要作用是修正前述定位数据。原理可借鉴现有技术说明，在此不再赘述。

相应于上述自动驾驶汽车测试***的实施例及其优选方案，本发明还提供了一种自动驾驶汽车测试方法，如图1所示，可以包括如下步骤：

步骤S1、预先构建环境虚拟模型及车辆虚拟模型；

步骤S2、实时采集待测自动驾驶汽车的整车状态信息、感知信息、决策信息以及控制执行信息；

步骤S3、根据所述感知信息以及所述整车状态信息，实时更新所述环境虚拟模型及所述车辆虚拟模型；

步骤S4、判断所述感知信息与所述车辆虚拟模型输出的虚拟感知信息是否相符；这里的相符是指基于一个预定的标准，可以是按照一定比例的外型相似度、内容相似度以及视觉距离等，例如真实的感知信息是在车辆的右前上方出现一个禁行标识，而由虚拟感知信息同样是在车辆虚拟模型的右前上方出现一个虚拟的禁行标识，则可以认为感知相符。

若是，则执行步骤S5、根据所述虚拟感知信息向硬件仿真台架输出控制指令；也即是控制硬件仿真台架按照虚拟感知信息作出仿真执行动作，例如加速、减速、制动或转向等。

步骤S6、接收所述硬件仿真台架反馈的仿真执行结果；该结果可以视为是基于虚拟感知信息的理想化的决策、执行标准。

步骤S7、将所述仿真执行结果与所述决策信息及所述控制执行信息进行比对，并输出待测自动驾驶汽车的测试分析数据。

最后是将硬件仿真的结果与来自真实待测自动驾驶汽车的执行及控制决策进行对照，用以判断待测自动驾驶汽车的各功能效果的优劣，并可以通过量化的指标进行评估和分析，以此生成测试报告数据。

进一步而言，基于上述***实施例，步骤S1可以具体包括：根据测试场地的实景地图以及待测自动驾驶汽车的基本信息分别预先构建可视化的环境虚拟模型及车辆虚拟模型。前文已提，此处不再赘述。

而需要补充的是当上述步骤S4的执行结果为否，即感知不相符时的一种实施参考，如图2所示，若所述感知信息与所述车辆虚拟模型输出的虚拟感知信息不符，则执行步骤S51、根据所述感知信息向硬件仿真台架输出控制指令；并依次执行步骤S6和步骤S7。这是考虑到有可能因为测试场地因天气或光线等原因，实际采集到的感知信息与模型中预估的虚拟感知信息出现不相符，那么此时则需要根据真实的感知信息作出相关的硬件动作仿真，以此衡量评估待测自动驾驶汽车的执行决策是否可靠。

最后，需说明的是在本发明的另一个实施参考中，考虑到如果测试场地无法有效搭建或者限于实体资源，本领域技术人员还可以利用本发明提供的测试***和方法，将上位机提供的虚拟模型(具体可以是虚拟感知信息)上传至待测自动驾驶汽车的决策装置，将虚拟感知信息传递给真实的车辆，从而能够构建大量且丰富的测试场景，以弥补实体环境的不足，该过程优选先将待测自动驾驶汽车的决策装置与其自身的感知装置断开通信，这可以由诸如总线控制器等硬件手段或者总线控制指令等软件手段予以实现，本发明对此不作限定。

以上依据图式所示的实施例详细说明了本发明的构造、特征及作用效果，但以上所述仅为本发明的较佳实施例，需要言明的是，上述实施例及其优选方式所涉及的技术特征，本领域技术人员可以在不脱离、不改变本发明的设计思路以及技术效果的前提下，合理地组合搭配成多种等效方案；因此，本发明不以图面所示限定实施范围，凡是依照本发明的构想所作的改变，或修改为等同变化的等效实施例，仍未超出说明书与图示所涵盖的精神时，均应在本发明的保护范围内。

Claims (8)

1.一种自动驾驶汽车测试***，其特征在于，包括：

测试场地、仿真分析平台以及在所述测试场地进行实地测试的待测自动驾驶汽车；

所述测试场地设有不同的交通环境区域，且在所述测试场地的道路边设有无线通讯基站；

所述待测自动驾驶汽车设有信息采集传输装置，所述信息采集传输装置用于采集所述待测自动驾驶汽车的整车状态信息、感知信息、决策信息以及控制执行信息，并将以上信息通过所述无线通讯基站发送至所述仿真分析平台；其中，所述整车状态信息包括行驶速度、加速度、减速度、转向角度以及定位数据；

所述仿真分析平台包括内置仿真模型程序的上位机以及根据实车的决策和控制装置所搭建的硬件仿真台架；其中所述硬件仿真台架的作用是，作为与实车执行数据进行比对、并生成测试分析数据的依据；

所述上位机用于根据所述测试场地的实景以及所述待测自动驾驶汽车的基本信息分别构建可视化的环境虚拟模型及车辆虚拟模型，并根据所述感知信息以及所述整车状态信息实时更新所述环境虚拟模型及所述车辆虚拟模型；其中，所述基本信息包括实车的外型尺寸、内饰以及感知装置；

所述上位机还用于比对所述感知信息以及所述车辆虚拟模型输出的虚拟感知信息；在所述感知信息和所述虚拟感知信息相符的情况下，所述上位机还用于根据所述虚拟感知信息向所述硬件仿真台架输出控制指令；

所述硬件仿真台架用于根据所述控制指令执行动力仿真，并向所述上位机发送仿真执行结果；

所述上位机还用于将所述仿真执行结果与所述决策信息及所述控制执行信息进行比对，并输出待测自动驾驶汽车的测试分析数据。

2.根据权利要求1所述的自动驾驶汽车测试***，其特征在于，所述交通环境区域包括以下一种或多种：车道线识别区、交通标识识别区、信号灯识别区、交通流识别区以及特殊目标识别区。

3.根据权利要求2所述的自动驾驶汽车测试***，其特征在于，

所述车道线识别区包括磨损程度不同的车道线；

所述交通标识识别区设有多个且不同的交通标识牌；

所述信号灯识别区包括设置在道路路口的交通信号灯装置，所述交通信号灯装置由远程遥控控制切换不同灯光；

所述交通流识别区设有用于模拟行人的假人以及用于模拟其他车辆的辅助载具；

所述特殊目标识别区包括不同材质的障碍物或阻隔物。

4.根据权利要求1所述的自动驾驶汽车测试***，其特征在于，所述测试***还包括图像采集器和地图生成器；

所述图像采集器用于采集所述测试场地的实景画面；

所述地图生成器用于根据所述实景画面生成场地实景地图，并将所述场地实景地图传送至所述上位机，以使所述上位机根据所述测试场地的实景构建可视化的环境虚拟模型。

5.根据权利要求1～4任一项所述的自动驾驶汽车测试***，其特征在于，在所述测试场地的道路边设有差分GPS基站，所述差分GPS基站用于修正所述定位数据。

6.一种自动驾驶汽车测试方法，其特征在于，包括：

步骤S1、预先构建环境虚拟模型及车辆虚拟模型；

步骤S2、实时采集待测自动驾驶汽车的整车状态信息、感知信息、决策信息以及控制执行信息；

步骤S3、根据所述感知信息以及所述整车状态信息，实时更新所述环境虚拟模型及所述车辆虚拟模型；

步骤S4、判断所述感知信息与所述车辆虚拟模型输出的虚拟感知信息是否相符；

若是，则执行步骤S5、根据所述虚拟感知信息向硬件仿真台架输出控制指令；其中所述硬件仿真台架的作用是，作为与实车执行数据进行比对、并生成测试分析数据的依据；

步骤S6、接收所述硬件仿真台架反馈的仿真执行结果；

步骤S7、将所述仿真执行结果与所述决策信息及所述控制执行信息进行比对，并输出待测自动驾驶汽车的测试分析数据。

7.根据权利要求6所述的自动驾驶汽车测试方法，其特征在于，步骤S1具体包括：

根据测试场地的实景地图以及待测自动驾驶汽车的基本信息分别预先构建可视化的环境虚拟模型及车辆虚拟模型。

8.根据权利要求6或7所述的自动驾驶汽车测试方法，其特征在于，所述测试方法还包括：

若所述感知信息与所述车辆虚拟模型输出的虚拟感知信息不符，则执行步骤S51、根据所述感知信息向硬件仿真台架输出控制指令；

并依次执行步骤S6和步骤S7。

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