CN110674565A - 一种车路协同***的在环仿真方法及平台 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种车路协同***的在环仿真方法，包括：中心服务模块获得仿真环境数据；中心服务模块向路侧控制决策模块传递仿真环境数据；路侧控制决策模块控制基础设施状态，并将局部仿真环境数据和路侧控制指令分发给车辆控制模块；车辆控制模块得到融合信息；车辆控制模块得到规划轨迹，并控制车辆进行规划轨迹跟踪，控制完成后得到车辆行驶数据；车辆控制模块将车辆行驶数据传递给路侧控制决策模块；路侧控制决策模块将车辆行驶数据传递给中心服务模块，中心服务模块将车辆行驶数据传递给仿真模块；仿真模块更新仿真环境数据。与现有技术相比，构建针对中心，路侧，车载三部分的整体测试架构，可针对整个车路协同***进行在环测试。
Description
技术领域
本发明涉及车路协同及智能网联车仿真测试应用领域，尤其是涉及一种车路协同***的在环仿真方法及平台。
背景技术
随着社会的发展以及科技的不断进步，汽车逐渐成为了家家户户的“必备品”，截至2017年底，全国机动车保有量达3.10亿辆，2017年在公安交通管理部门新注册登记的机动车3352万辆，其中新注册登记汽车2813万辆，均创历史新高，逐渐增长的汽车保有量引发了道路拥堵，环境污染，道路安全等诸多问题，据统计，北京因交通拥堵年经济损失达700亿元，美国每年因交通拥堵造成的燃油和时间浪费就超过720亿美元，面对如此巨额的损失，如何缓解以上问题成为当下一大热点，智能网联车是搭载先进传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与X(人、车、路、云端等)智能信息交换、共享，具备复杂环境感知等功能的新一代汽车，其可使交通达到“安全，高效，舒适，节能”的新顶点，智能网联车将大幅度降低道路交通事故发生，提高交通效率，节约能源和减少排放，解放驾驶员，改善社会环境，提升经济效率，快速发展智能网联技术是提高交通效率的关键，更高的技术就需要更加精密复杂的测试。
目前,对于智能汽车的测试评价方法可以归纳为实地验证和仿真验证两种形式。前者是将新技术实际应用于现实中，是一种既直接又具有较高可信度的验证方法，但主要存在以下问题：
1.智能网联汽车的现场实验需要大量的车辆与实验人员，安装大批通信设备，实验成本相对较高；
2.现场实验的危险系数较高，实验人员所处的环境过于危险；
3.测试场景复杂多变，不可穷举，测试效率相对较低；
4.现场试验条件既无法精确控制，也无法重现。
因此利用仿真***进行理论分析与验证就成为了一种相对有效的技术手段。但纯粹的***仿真也存在以下几个方面的不足：首先虚拟的仿真过程相对理想化，而真实的交通环境随机性较大，车辆状态不稳定，导致给出的行驶方案准确性不高；其次这些行驶方案必须应用到实车上才能达到有效测试的作用，否则就会使仿真运行的结果和实际情况有较大误差，失去了仿真软件对真实交通模拟的意义。
中国发明专利CN103117889B说明书公开了一种车路协同信息交互仿真***及方法，该***包括控制台模块和车路协同信息交互网络仿真模块，其中：控制台模块包括外部数据接收子模块、OPNET数据交换子模块、数据信息显示子模块；车路协同信息交互网络仿真模块实现车辆网络与路侧设备的信息传输与共享，包括数据转换模块、网络及协议配置模块、仿真结果分析模块。该发明还公开了一种车路协同信息交互仿真方法。可用于道路交通优化。存在的问题：仅涉及对通信***的仿真，没有对中心、路侧、车载的整体测试架构，且不是在环仿真。
发明内容
本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种车路协同***的在环仿真方法及平台。
本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：
一种车路协同***的在环仿真方法，该方法包括以下步骤：
步骤S1：中心服务模块从仿真模块获得仿真环境数据；
步骤S2：中心服务模块向路侧控制决策模块传递仿真环境数据；
步骤S3：路侧控制决策模块基于仿真环境数据，控制基础设施状态，并将局部仿真环境数据和路侧控制指令分发给车辆控制模块；
步骤S4：车辆控制模块由传感器获得本地信息，并将本地信息与局部仿真环境数据融合，得到融合信息；
步骤S5：车辆控制模块基于路侧控制指令和融合信息得到规划轨迹，并控制车辆进行规划轨迹跟踪，控制完成后得到车辆行驶数据；
步骤S6：车辆控制模块将车辆行驶数据传递给路侧控制决策模块；
步骤S7：路侧控制决策模块将车辆行驶数据传递给中心服务模块，中心服务模块将车辆行驶数据传递给仿真模块；
步骤S8：仿真模块更新仿真环境数据并完成一个仿真步的运行。
所述的中心服务模块包括仿真信息交互单元，所述仿真信息交互单元从仿真模块获得仿真环境数据并传递车辆行驶数据给仿真模块。
所述的路侧控制决策模块包括基础设施状态控制单元和路侧通信单元，所述基础设施状态控制单元控制基础设施状态，所述路侧通信单元与中心服务模块和车辆控制模块进行通信。
所述的车辆控制模块包括传感器数据校正单元、车辆行驶数据传递单元和人机切换单元，所述传感器数据校正单元用于校正车辆行驶数据，所述车辆行驶数据传递单元用于将车辆行驶数据传递给路侧控制决策模块并接收路侧控制决策模块传递的仿真环境数据，所述人机切换单元用于在运行过程中切换人机模式。
所述的传感器包括摄像头、惯性测量单元、激光雷达和室内GPS。
所述的车辆行驶数据包括车辆速度信息和姿态信息。
一种实现所述的车路协同***的在环仿真方法的环仿真平台，包括路侧机和车辆，所述路侧机搭载路侧控制决策模块、仿真模块和中心服务模块，所述车辆搭载车辆控制模块。
所述的路侧机和车辆通过DLL接口接入算法。
所述的车辆为十比一缩小的真实车辆。
车辆控制模块车辆控制模块与现有技术相比，本发明具有以下优点：
(1)构建针对中心，路侧，车载三部分的整体测试架构，可针对整个车路协同***进行测试。
(2)基于硬件在环仿真技术：硬件在环仿真技术相较于仿真测试提高了真实性，结果更令人信服。相较于真实场景测试，可以有效增加仿真场景，降低仿真所需的成本和时间，加速测试进程。
(3)使用微缩仿真技术：相较于真实比例测试可以降低仿真的成本，同时仿真过程不受真实环境下的意外环境干扰，如天气，路面，人物的影响。
附图说明
图1为本发明的流程图；
图2为本发明的结构示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。本实施例以本发明技术方案为前提进行实施，给出了详细的实施方式和具体的操作过程，但本发明的保护范围不限于下述的实施例。
实施例
本实施例提供一种车路协同***的在环仿真方法及平台：
如图1所示，本实施例在环仿真方法包括以下步骤：
步骤S1：中心服务模块从仿真模块获得仿真环境数据并将车辆行驶数据反馈至仿真模块中，该过程通过仿真模块的交互接口完成；仿真模块还包括数据存储分析单元，仿真模块的交互接口用于中心服务模块与仿真模块交互数据，数据存储分析单元用于存储和分析仿真环境数据，仿真环境数据存储于数据库；仿真模块还包括硬件在环单元，硬件在环单元用于保证各模块时钟同步运行，仿真模块相当于真实车路***中的云服务平台；
步骤S2：中心服务模块向路侧控制决策模块传递仿真环境数据，中心服务模块包括仿真信息交互单元，仿真信息交互单元从仿真模块获得仿真环境数据并传递车辆行驶数据给仿真模块，中心服务算法为中心服务模块的主程序，通过路侧机的DLL接口植入；
步骤S3：路侧控制决策模块基于仿真环境数据，控制基础设施状态并将局部仿真环境数据和路侧控制指令分发给车辆控制模块，基础设施包括信号灯等设施，路侧控制决策模块包括基础设施状态控制单元和路侧通信单元，基础设施状态控制单元控制信号灯等基础设施状态，路侧通信单元与中心服务模块和车辆控制模块进行通信，可实现操作***与操作***，线程与线程之间的自由通信，路侧控制决策算法通过路侧机的DLL接口植入；
步骤S4：车辆控制模块由传感器获得本地信息，并将本地信息与局部仿真环境数据融合，得到融合信息；传感器包括摄像头、惯性测量单元、激光雷达和室内GPS等，室内GPS如marvelmind robot，其搭载位置算法，在室内达到GPS定位的效果，但不使用GPS；
步骤S5：车辆控制模块基于路侧控制指令和融合信息得到规划轨迹，并控制车辆进行规划轨迹跟踪，同时得到车辆行驶数据；车辆行驶数据包括车辆速度和姿态信息，姿态信息包括位置和航向角，车辆行驶数据主要用于后期在仿真模块中进行仿真环境数据更新；车辆控制模块包括传感器数据校正单元和车辆行驶数据传递单元，传感器数据校正单元用于校正车辆行驶数据，车辆行驶数据传递单元用于将车辆行驶数据传递给路侧控制决策模块并接收路侧控制决策模块传递的路侧控制指令；车辆控制模块还包括人机切换单元，人机切换单元用于在***运行过程中切换人机控制模式；车辆控制算法为车辆控制模块的主程序，由车辆的DLL接口植入；
步骤S6：车辆控制模块将车辆行驶数据传递给路侧控制决策模块；
步骤S7：路侧控制决策模块将车辆行驶数据传递给中心服务模块；
步骤S8：仿真模块基于车辆行驶数据更新仿真环境数据并完成一个仿真步的运行，一个仿真步是指仿真程序运行一步，根据仿真精度不同，一步可以为0.1s或者长时间，每仿真步内仿真循环一个周期，如流程图1所示。。
以上方法由程序实现。
在环仿真平台硬件包括路侧机和车辆，路侧机搭载路侧控制决策模块、仿真模块和中心服务模块，车辆搭载车辆控制模块；路侧机为一台高性能计算机。
车辆为十比一缩小的微缩智能车，其上搭载计算机和传感器；车辆可为多台微缩智能车。
仿真开始阶段，用户首先需要将算法植入路侧机与车辆。
本实施例在环仿真方法及平台的目的一方面是保证路侧机与车辆均具有决策和感知功能，适应未来车路协同***和智能网联算法的仿真，另一方面为未来车路云架构加速测试提供基础。
车辆为了适应降低比例所带来的再现能力，对车辆动力学和各传感器功能进行了限定，降低车辆转矩以满足位置，速度，加速度按比例缩小的特性，降低传感器感知范围达到比例缩小的效果。
本实施例具有以下优点：
构建针对中心，路侧，车载三部分的整体测试架构，可针对整个车路协同***进行测试。
基于硬件在环仿真技术：硬件在环仿真技术相较于仿真测试提高了真实性，结果更令人信服。相较于真实场景测试，可以有效增加仿真场景，降低仿真所需的成本和时间，加速测试进程。
使用微缩仿真技术：相较于真实比例测试可以降低仿真的成本，同时仿真过程不受真实环境下的意外环境干扰，如天气，路面，人物的影响。
Claims (9)
1.一种车路协同***的在环仿真方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
步骤S1：中心服务模块从仿真模块获得仿真环境数据；
步骤S2：中心服务模块向路侧控制决策模块传递仿真环境数据；
步骤S3：路侧控制决策模块基于仿真环境数据，控制基础设施状态，并将局部仿真环境数据和路侧控制指令分发给车辆控制模块；
步骤S4：车辆控制模块由传感器获得本地信息，并将本地信息与局部仿真环境数据融合，得到融合信息；
步骤S5：车辆控制模块基于路侧控制指令和融合信息得到规划轨迹，并控制车辆进行规划轨迹跟踪，得到车辆行驶数据；
步骤S6：车辆控制模块将车辆行驶数据传递给路侧控制决策模块；
步骤S7：路侧控制决策模块将车辆行驶数据传递给中心服务模块，中心服务模块将车辆行驶数据传递给仿真模块；
步骤S8：仿真模块更新仿真环境数据并完成一个仿真步的运行。
2.根据权利要求1所述的一种车路协同***的在环仿真方法，其特征在于，所述的中心服务模块包括仿真信息交互单元，所述仿真信息交互单元从仿真模块获得仿真环境数据并传递车辆行驶数据给仿真模块。
3.根据权利要求1所述的一种车路协同***的在环仿真方法，其特征在于，所述的路侧控制决策模块包括基础设施状态控制单元和路侧通信单元，所述基础设施状态控制单元控制基础设施状态，所述路侧通信单元与中心服务模块和车辆控制模块进行通信。
4.根据权利要求1所述的一种车路协同***的在环仿真方法，其特征在于，所述的车辆控制模块包括传感器数据校正单元、车辆行驶数据传递单元和人机切换单元，所述传感器数据校正单元用于校正车辆行驶数据，所述车辆行驶数据传递单元用于将车辆行驶数据传递给路侧控制决策模块并接收路侧控制决策模块传递的仿真环境数据，所述人机切换单元用于在运行过程中切换人机模式。
5.根据权利要求4所述的一种车路协同***的在环仿真方法，其特征在于，所述的传感器包括摄像头、惯性测量单元、激光雷达和室内GPS。
6.根据权利要求1所述的一种车路协同***的在环仿真方法，其特征在于，所述的车辆行驶数据包括车辆速度信息和姿态信息。
7.一种实现权利要求1-6任一所述的车路协同***的在环仿真方法的环仿真平台，其特征在于，包括路侧机和车辆，所述路侧机搭载路侧控制决策模块、仿真模块和中心服务模块，所述车辆搭载车辆控制模块。
8.根据权利要求7所述的一种车路协同***的在环仿真平台，其特征在于，所述的路侧机和车辆通过DLL接口接入算法。
9.根据权利要求7所述的一种车路协同***的在环仿真平台，其特征在于，所述的车辆为十比一缩小的真实车辆。
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