CN114063475A - 一种基于数据同步的自动驾驶的仿真测试*** - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于数据同步的自动驾驶的仿真测试***，属于自动驾驶技术领域，包括交通场景设计单元、仿真传感设计单元、动力学设计单元以及测试管理模块；所述交通场景设计单元，用于模拟并建立具有交通参与物的车辆自动驾驶运行的外部世界；所述仿真传感设计单元，用于对传感器***的感知识别模块进行仿真训练测试。该基于数据同步的自动驾驶的仿真测试***，通过建立交通场景设计单元，交通场景设计单元对交通场景进行模拟，并通过三个计算模型获取参与物基于动力学的车辆自动驾驶时相邻两车的相互行为数据，提高了动力学计算模型的结果精准度，将结果数据同步的和真实环境下的数据进行同步实时对比，保证了该***的测试准确率。
Description
技术领域
本发明属于自动驾驶技术领域，具体为一种基于数据同步的自动驾驶的仿真测试***。
背景技术
自动驾驶仿真软件是随着自动驾驶技术的演进逐步发展起来的一种仿真技术，其在自动驾驶汽车落地过程中发挥着越来越重要的作用。对于自动驾驶汽车而言，通常认为每个自动驾驶***需要经过160亿公里的驾驶数据方可完成自动驾驶汽车的性能测试，不过，假如配置一支1000辆自动驾驶测试车的车队，大概需要花费大约50年的时间才能完成160亿公里的里程测试，由此可见，通过实际道路测试进行自动驾驶汽车的性能测试不太现实，其需要投入的大量时间和成本，因此，自动驾驶汽车的性能测试一般是基于计算机仿真技术实现。
相关技术中，一般通过车辆在环测试***实现自动驾驶汽车的性能测试，而车辆在环测试***的设计思路就是基于半实物仿真技术的思想提出的，其是一种真实车辆和虚拟仿真的联合测试***，可以在一个封闭场地内实现任意开放道路的集成测试。
现有技术中，车辆可以在封闭场地内最大程度还原开放道路的场景虽然降低实际道路测试的风险，但是存在现有的动力学计算模型精度不足的缺点，同时模型计算出的数据无法和真实环境下的数据进行同步的实时对比，也会降低仿真测试的精准度。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于数据同步的自动驾驶的仿真测试***，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于数据同步的自动驾驶的仿真测试***，包括交通场景设计单元、仿真传感设计单元、动力学设计单元以及测试管理模块；
所述交通场景设计单元，用于模拟并建立具有交通参与物的车辆自动驾驶运行的外部世界；
所述仿真传感设计单元，用于对传感器***的感知识别模块进行仿真训练测试，并对传感器的融合模块向动力学设计单元进行仿真指令下发测试；
所述动力学设计单元，用于模拟车辆对自动驾驶技术的控制响应，对车辆的驾驶进行驱动指令的下发；
所述测试管理模块，用于对上述三个单元进行管理以及对仿真测试的数据结果进行同步管理。
进一步优化本技术方案，所述交通场景设计单元进一步包括：
场景要素模拟模块，用于对道路结构、道路附属设施、交通参与物、临时物体以及交通天气情况的场景要素进行模拟；
参与物跟驰模型计算模块，用于获取和描述参与物基于动力学在限制超车道上自动驾驶时相邻两车的相互行为数据；
计算结果反馈模块，用于将模拟出的数据进行反馈并传递至后续的自动驾驶设计单元中。
进一步优化本技术方案，所述场景要素模拟模块中模拟的道路结构包括高速公路、城市公路以及乡间路段，道路附属设施包括标志标线、护栏以及交通信号灯在内的路面管理设施，交通参与物包括各类车辆以及来往行人，临时物体包括路障、警示牌以及路面遗弃物，交通天气包括雨雪、雾霾在内的天气情况。
进一步优化本技术方案，所述参与物跟驰模型计算模块中设置有三个计算模型，分别用于表示下列目标：
(1)车辆加速度与自身速度、与相邻前车的相对速度和相对距离之间的关系；
(2)车辆自动驾驶过程中的期望速度、跟车距离以及加减速过程的不对称行为；
(3)车辆自动驾驶过程中的期望车间距离。
进一步优化本技术方案，在表示目标(1)时，计算模型为以下仿真公式：
即
其中，θ为固定参数，使用真实交通轨迹数据对θ的数值进行校正；ɑ为自动驾驶的第i辆车的加速度；vi为自动驾驶的第i辆车的自身速度；Δvi为自动驾驶的第i辆车与前车的相对速度；Δxi-1,i为自动驾驶的第i辆车与前车的相对距离；t为自动驾驶的第i辆车所用时间；T为前车所用时间。
进一步优化本技术方案，在表示目标(2)时，计算模型为以下仿真公式：
即
其中，an(t)为自动驾驶的第n车的期望加速度；
为自动驾驶的第n车的最大加速/减速度；Vn(t)为自动驾驶的第n车的模拟速度；Vn′(t)为自动驾驶的第n车的期望速度；β为高速速度系数；t为自动驾驶的第n车所用时间；Sn′(t)为自动驾驶的第n车的期望跟车距离；Sn(t)为自动驾驶的第n车的模拟跟车距离。
进一步优化本技术方案，在表示目标(3)时，计算模型为以下仿真公式：
即
其中，
为自动驾驶的第n车和前车的期望车间距离；Vn(t)为自动驾驶的第n车的模拟速度；
为自动驾驶的第n车的期望速度；
为舒适减速度；
为自动驾驶的第n车和前车在静止状态下的最小车间距离；
为期望车头时距；t为自动驾驶的第n车所用时间；
为自动驾驶的第n车的最大加速/减速度；ΔVn(t)为自动驾驶的第n车和前车的速度差。
进一步优化本技术方案，所述传感器***为模拟车辆上安装的各种传感器，用于模拟获得交通场景中的实时环境状态，模拟出不同的信号内容。
进一步优化本技术方案，所述仿真传感设计单元需要在试验室和封闭式试验场中进行仿真测试，用于对测试环境进行完整的参数控制和数据记录，布置模拟环境，基于传感器***输出的数据与真实环境输出的数据进行同步对比，对传感器***的感知识别模块和融合模块进行仿真测试。
进一步优化本技术方案，所述动力学设计单元包括车身、动力传动***、悬架***、转向***、制动***和车轮在内的不同子***组成。
与现有技术相比，本发明提供了一种基于数据同步的自动驾驶的仿真测试***，具备以下有益效果：
该基于数据同步的自动驾驶的仿真测试***，通过建立交通场景设计单元，交通场景设计单元对交通场景进行模拟，并通过三个计算模型获取参与物基于动力学的车辆自动驾驶时相邻两车的相互行为数据，提高了动力学计算模型的结果精准度，将结果数据同步的和真实环境下的数据进行同步实时对比，保证了该***的测试准确率。
附图说明
图1为本发明提出的一种基于数据同步的自动驾驶的仿真测试***的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合本发明的实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例：
请参阅图1，一种基于数据同步的自动驾驶的仿真测试***，包括交通场景设计单元、仿真传感设计单元、动力学设计单元以及测试管理模块。
所述交通场景设计单元，用于模拟并建立具有交通参与物的车辆自动驾驶运行的外部世界。
所述仿真传感设计单元，用于对传感器***的感知识别模块进行仿真训练测试，并对传感器的融合模块向动力学设计单元进行仿真指令下发测试。
所述动力学设计单元，用于模拟车辆对自动驾驶技术的控制响应，对车辆的驾驶进行驱动指令的下发。
所述测试管理模块，用于对上述三个单元进行管理以及对仿真测试的数据结果进行同步管理。对仿真测试用例的选择、测试的启动和终止、仿真模块的调度。同时，对测试数据进行管理，比如：仿真测试用例的更新、仿真测试数据的记录和分析、仿真测试报告的生成。
具体的，所述交通场景设计单元进一步包括：
场景要素模拟模块，用于对道路结构、道路附属设施、交通参与物、临时物体以及交通天气情况的场景要素进行模拟；
参与物跟驰模型计算模块，用于获取和描述参与物基于动力学在限制超车道上自动驾驶时相邻两车的相互行为数据；
计算结果反馈模块，用于将模拟出的数据进行反馈并传递至后续的自动驾驶设计单元中。
具体的，所述场景要素模拟模块中模拟的道路结构包括高速公路、城市公路以及乡间路段，道路附属设施包括标志标线、护栏以及交通信号灯在内的路面管理设施，交通参与物包括各类车辆以及来往行人，临时物体包括路障、警示牌以及路面遗弃物，交通天气包括雨雪、雾霾在内的天气情况。
具体的，所述参与物跟驰模型计算模块中设置有三个计算模型，分别用于表示下列目标：
(1)车辆加速度与自身速度、与相邻前车的相对速度和相对距离之间的关系；
(2)车辆自动驾驶过程中的期望速度、跟车距离以及加减速过程的不对称行为；
(3)车辆自动驾驶过程中的期望车间距离。
具体的，在表示目标(1)时，计算模型为以下仿真公式：
即
其中，θ为固定参数，使用真实交通轨迹数据对θ的数值进行校正；ɑ为自动驾驶的第i辆车的加速度；vi为自动驾驶的第i辆车的自身速度；Δvi为自动驾驶的第i辆车与前车的相对速度；Δxi-1,i为自动驾驶的第i辆车与前车的相对距离；t为自动驾驶的第i辆车所用时间；T为前车所用时间。
具体的，在表示目标(2)时，计算模型为以下仿真公式：
即
其中，an(t)为自动驾驶的第n车的期望加速度；
为自动驾驶的第n车的最大加速/减速度；Vn(t)为自动驾驶的第n车的模拟速度；Vn′(t)为自动驾驶的第n车的期望速度；β为高速速度系数；t为自动驾驶的第n车所用时间；S′n(t)为自动驾驶的第n车的期望跟车距离；Sn(t)为自动驾驶的第n车的模拟跟车距离。
具体的，在表示目标(3)时，计算模型为以下仿真公式：
即
其中，
为自动驾驶的第n车和前车的期望车间距离；Vn(t)为自动驾驶的第n车的模拟速度；
为自动驾驶的第n车的期望速度；
为舒适减速度；
为自动驾驶的第n车和前车在静止状态下的最小车间距离；
为期望车头时距；t为自动驾驶的第n车所用时间；
为自动驾驶的第n车的最大加速/减速度；ΔVn(t)为自动驾驶的第n车和前车的速度差。
通过建立交通场景设计单元，交通场景设计单元对交通场景进行模拟，并通过三个计算模型获取参与物基于动力学的车辆自动驾驶时相邻两车的相互行为数据，提高了动力学计算模型的结果精准度，将结果数据同步的和真实环境下的数据进行同步实时对比，保证了该***的测试准确率。
具体的，所述传感器***为模拟车辆上安装的各种传感器，用于模拟获得交通场景中的实时环境状态，模拟出不同的信号内容。
根据传感器种类的不同，模拟不同的信号内容，比如：摄像头传感器输出图像信号，激光雷达传感器输出点云信号，导航传感器输出定位信号。根据传感器特性和参数的不同，模拟出其“局限”，比如：传感器的探测范围，摄像头的畸变和炫光，不同材质对激光雷达光线吸收的影响，护栏对毫米波雷达的杂波影响。
具体的，所述仿真传感设计单元需要在试验室和封闭式试验场中进行仿真测试，用于对测试环境进行完整的参数控制和数据记录，布置模拟环境，基于传感器***输出的数据与真实环境输出的数据进行同步对比，对传感器***的感知识别模块和融合模块进行仿真测试。
具体的，所述动力学设计单元包括车身、动力传动***、悬架***、转向***、制动***和车轮在内的不同子***组成。使得在模拟车辆对自动驾驶***进行控制指令响应时，对于加/减速度以及车间距离进行安全的控制，做到及时的制动和转向动作。
本发明的有益效果是：该基于数据同步的自动驾驶的仿真测试***，通过建立交通场景设计单元，交通场景设计单元对交通场景进行模拟，并通过三个计算模型获取参与物基于动力学的车辆自动驾驶时相邻两车的相互行为数据，提高了动力学计算模型的结果精准度，将结果数据同步的和真实环境下的数据进行同步实时对比，保证了该***的测试准确率。
在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不必须针对的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。
Claims (10)
1.一种基于数据同步的自动驾驶的仿真测试***，其特征在于，包括交通场景设计单元、仿真传感设计单元、动力学设计单元以及测试管理模块；
所述交通场景设计单元，用于模拟并建立具有交通参与物的车辆自动驾驶运行的外部世界；
所述仿真传感设计单元，用于对传感器***的感知识别模块进行仿真训练测试，并对传感器的融合模块向动力学设计单元进行仿真指令下发测试；
所述动力学设计单元，用于模拟车辆对自动驾驶技术的控制响应，对车辆的驾驶进行驱动指令的下发；
所述测试管理模块，用于对上述三个单元进行管理以及对仿真测试的数据结果进行同步管理。
2.根据权利要求1所述的一种基于数据同步的自动驾驶的仿真测试***，其特征在于，所述交通场景设计单元进一步包括：
场景要素模拟模块，用于对道路结构、道路附属设施、交通参与物、临时物体以及交通天气情况的场景要素进行模拟；
参与物跟驰模型计算模块，用于获取和描述参与物基于动力学在限制超车道上自动驾驶时相邻两车的相互行为数据；
计算结果反馈模块，用于将模拟出的数据进行反馈并传递至后续的自动驾驶设计单元中。
3.根据权利要求2所述的一种基于数据同步的自动驾驶的仿真测试***，其特征在于，所述场景要素模拟模块中模拟的道路结构包括高速公路、城市公路以及乡间路段，道路附属设施包括标志标线、护栏以及交通信号灯在内的路面管理设施，交通参与物包括各类车辆以及来往行人，临时物体包括路障、警示牌以及路面遗弃物，交通天气包括雨雪、雾霾在内的天气情况。
4.根据权利要求2所述的一种基于数据同步的自动驾驶的仿真测试***，其特征在于，所述参与物跟驰模型计算模块中设置有三个计算模型，分别用于表示下列目标：
(1)车辆加速度与自身速度、与相邻前车的相对速度和相对距离之间的关系；
(2)车辆自动驾驶过程中的期望速度、跟车距离以及加减速过程的不对称行为；
(3)车辆自动驾驶过程中的期望车间距离。
5.根据权利要求4所述的一种基于数据同步的自动驾驶的仿真测试***，其特征在于，在表示目标(1)时，计算模型为以下仿真公式：
即vi(t-T),Δvi(t-T|θ)
其中，θ为固定参数，使用真实交通轨迹数据对θ的数值进行校正；ɑ为自动驾驶的第i辆车的加速度；vi为自动驾驶的第i辆车的自身速度；Δvi为自动驾驶的第i辆车与前车的相对速度；Δxi-1,i为自动驾驶的第i辆车与前车的相对距离；t为自动驾驶的第i辆车所用时间；T为前车所用时间。
6.根据权利要求4所述的一种基于数据同步的自动驾驶的仿真测试***，其特征在于，在表示目标(2)时，计算模型为以下仿真公式：
即
其中，an(t)为自动驾驶的第n车的期望加速度；
为自动驾驶的第n车的最大加速/减速度；Vn(t)为自动驾驶的第n车的模拟速度；V′n(t)为自动驾驶的第n车的期望速度；β为高速速度系数；t为自动驾驶的第n车所用时间；S′n(t)为自动驾驶的第n车的期望跟车距离；Sn(t)为自动驾驶的第n车的模拟跟车距离。
7.根据权利要求4所述的一种基于数据同步的自动驾驶的仿真测试***，其特征在于，在表示目标(3)时，计算模型为以下仿真公式：
即
其中，
为自动驾驶的第n车和前车的期望车间距离；Vn(t)为自动驾驶的第n车的模拟速度；
为自动驾驶的第n车的期望速度；
为舒适减速度；
为自动驾驶的第n车和前车在静止状态下的最小车间距离；
为期望车头时距；t为自动驾驶的第n车所用时间；
为自动驾驶的第n车的最大加速/减速度；ΔVn(t)为自动驾驶的第n车和前车的速度差。
8.根据权利要求1所述的一种基于数据同步的自动驾驶的仿真测试***，其特征在于，所述传感器***为模拟车辆上安装的各种传感器，用于模拟获得交通场景中的实时环境状态，模拟出不同的信号内容。
9.根据权利要求1所述的一种基于数据同步的自动驾驶的仿真测试***，其特征在于，所述仿真传感设计单元需要在试验室和封闭式试验场中进行仿真测试，用于对测试环境进行完整的参数控制和数据记录，布置模拟环境，基于传感器***输出的数据与真实环境输出的数据进行同步对比，对传感器***的感知识别模块和融合模块进行仿真测试。
10.根据权利要求1所述的一种基于数据同步的自动驾驶的仿真测试***，其特征在于，所述动力学设计单元包括车身、动力传动***、悬架***、转向***、制动***和车轮在内的不同子***组成。
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Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107807542A (zh) * | 2017-11-16 | 2018-03-16 | 北京北汽德奔汽车技术中心有限公司 | 自动驾驶仿真*** |
| CN109213126A (zh) * | 2018-09-17 | 2019-01-15 | 安徽江淮汽车集团股份有限公司 | 自动驾驶汽车测试***和方法 |
| CN112307566A (zh) * | 2020-11-12 | 2021-02-02 | 安徽江淮汽车集团股份有限公司 | 车辆仿真测试方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113064487A (zh) * | 2021-03-24 | 2021-07-02 | 智科云创(北京)科技有限公司 | 一种交互虚拟仿真*** |
| CN113343461A (zh) * | 2021-06-07 | 2021-09-03 | 芜湖雄狮汽车科技有限公司 | 自动驾驶车辆的仿真方法、装置、电子设备及存储介质 |
-
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- 2021-12-17 CN CN202111550397.8A patent/CN114063475A/zh active Pending
Patent Citations (5)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN107807542A (zh) * | 2017-11-16 | 2018-03-16 | 北京北汽德奔汽车技术中心有限公司 | 自动驾驶仿真*** |
| CN109213126A (zh) * | 2018-09-17 | 2019-01-15 | 安徽江淮汽车集团股份有限公司 | 自动驾驶汽车测试***和方法 |
| CN112307566A (zh) * | 2020-11-12 | 2021-02-02 | 安徽江淮汽车集团股份有限公司 | 车辆仿真测试方法、装置、设备及存储介质 |
| CN113064487A (zh) * | 2021-03-24 | 2021-07-02 | 智科云创(北京)科技有限公司 | 一种交互虚拟仿真*** |
| CN113343461A (zh) * | 2021-06-07 | 2021-09-03 | 芜湖雄狮汽车科技有限公司 | 自动驾驶车辆的仿真方法、装置、电子设备及存储介质 |
Non-Patent Citations (1)
| Title |
|---|
| 任秉韬 等: "面向智能驾驶测试的仿真场景构建技术综述", 中国图象图形学报, vol. 26, no. 1, pages 1 - 12 * |
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