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用虛擬仿真平臺(tái)實(shí)現(xiàn)ADAS目標(biāo)融合、檢測(cè)和跟蹤

2019-09-01 17:06:42·  來源：?？W(wǎng)  
　
在本篇文章你將會(huì)讀到：第一部分：ADAS開發(fā)的虛擬仿真平臺(tái)；第二部分：描述傳感器融合的過程，其中兩個(gè)ADAS功能用于檢測(cè)靜態(tài)障礙物和跟蹤車輛；第三部分：傳感器
在本篇文章你將會(huì)讀到：第一部分：ADAS開發(fā)的虛擬仿真平臺(tái)；第二部分：描述傳感器融合的過程，其中兩個(gè)ADAS功能用于檢測(cè)靜態(tài)障礙物和跟蹤車輛；第三部分：傳感器融合的模擬結(jié)果；第四部分：總結(jié)全文并指出未來研究工作的方向。

簡(jiǎn)介
防碰撞系統(tǒng)是ADAS的功能之一，如同第三只眼一樣幫助駕駛員，持續(xù)不斷的檢測(cè)車輛前方道路狀況。該系統(tǒng)使用了各種傳感器來感知汽車周圍的環(huán)境，基于傳感器輸入的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)可以識(shí)別判斷各種潛在的危險(xiǎn)情況，并輸出控制信號(hào)（如聲音和視覺提醒），以幫助駕駛員避免或減緩碰撞事故的發(fā)生。
 
然而，ADAS的開發(fā)是一個(gè)迭代過程，需要經(jīng)過數(shù)次的迭代才能達(dá)到最終版本。因此，在ADAS的設(shè)計(jì)、開發(fā)和評(píng)估的早期階段，建立一個(gè)非常逼真的仿真環(huán)境十分重要，如此一來可以減少時(shí)間和降低風(fēng)險(xiǎn)。
 
在ADAS實(shí)際應(yīng)用之前，軟件在環(huán)仿真（Software-in-the-loop simulation，SIL）不失為是對(duì)復(fù)雜軟件系統(tǒng)進(jìn)行評(píng)估的有效方法。在SIL仿真概念中，將實(shí)際生產(chǎn)軟件（或算法）集成到包含物理系統(tǒng)模型的虛擬環(huán)境（數(shù)學(xué)仿真）中，以便為軟件測(cè)試提供有效的平臺(tái)。也正因如此，我們就必須要模擬汽車及其與物理世界的相互作用。
 
1.用于ADAS開發(fā)的虛擬仿真平臺(tái)
 
在真實(shí)的交通環(huán)境中驗(yàn)證和測(cè)試ADAS應(yīng)用程序是一項(xiàng)艱巨的任務(wù)，這需要付出很多的努力和高昂成本。這是因?yàn)檎鎸?shí)的交通環(huán)境是不可預(yù)測(cè)的，很難執(zhí)行標(biāo)準(zhǔn)化駕駛測(cè)試或重現(xiàn)結(jié)果。在ADAS開發(fā)的不同階段，駕駛模擬器可以用來在不同開發(fā)階段對(duì)ADAS軟件進(jìn)行模擬原型設(shè)計(jì)、測(cè)試和驗(yàn)證。PreScan是一個(gè)用于汽車行業(yè)的虛擬仿真平臺(tái)，能夠完成ADAS應(yīng)用的設(shè)計(jì)和評(píng)估，模擬最常見的傳感器類型，以及建立虛擬交通場(chǎng)景。
 
PreScan包含大量模型，如路段、基礎(chǔ)設(shè)施組件（建筑、交通標(biāo)志和樹木）、參與者（汽車、卡車、自行車和行人），如圖1。不同的天氣條件（如雨、雪和霧）和光源（如太陽、前照燈和燈柱），進(jìn)一步提高了建立虛擬交通場(chǎng)景的質(zhì)量。
圖1 在虛擬環(huán)境中建立的交通場(chǎng)景
對(duì)于ADAS和AD的算法和環(huán)境感知來說，傳感器至關(guān)重要。我們將傳感器分為以下幾組：
  • 電磁（雷達(dá)，Car-2-X）
  • 光學(xué)（相機(jī)、激光雷達(dá)、激光、紅外）
  • 聲學(xué)（超聲波）
PreScan可用于高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)上的傳感器包括雷達(dá)、 激光、攝像頭、GPS等。圖2顯示了具有ADAS功能的汽車中的傳感器定位示例。
圖2 ADAS車輛上安裝的傳感器位置示例
通過PreScan，可以將每個(gè)傳感器精確配置在模型車輛上，還可以根據(jù)特定的真實(shí)傳感器模型來修改傳感器屬性，如圖3所示。Prescan能夠可視化連接到自主車輛的每個(gè)傳感器的視野（FOV），見圖1。
圖3 Prescan的傳感器配置
通過Matlab/SIMUlink 進(jìn)行ADAS功能開發(fā)?；贑OM的接口（組建對(duì)象模型），Prescan和Matlab/Simulink（組件對(duì)象模型）進(jìn)行耦合仿真來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化，駕駛環(huán)境可視化等等操作。圖4顯示了在閉環(huán)中配置的Prescan和Matlab/Simulink之間的數(shù)據(jù)流。
圖4 Prescan和Matlab/Simulink之間的數(shù)據(jù)流
Simulink的主要功能是能夠隨著時(shí)間的推移來模擬系統(tǒng)組件的行為。在Prescan模擬中放置在自主車輛上的傳感器，并在Simulink中以塊的形式可見。只需將傳感器塊與下一個(gè)處理塊用一條線連接，即可仿真每個(gè)傳感器所輸出的信息。圖5顯示了在Simulink中開發(fā)的用于提取傳感器數(shù)據(jù)的模型。
圖5 用于提取傳感器數(shù)據(jù)的Simulink模型
小貼士：Prescan與Simulink的連接
1. Prescan界面
打開Matlab，其中Matlab需要從Prescan Manager中打開
在打開前需要確保是否在prescan中設(shè)置了正確的matlab路徑
2. Matlab界面
 
本例程中以攝像頭為傳感器，做一個(gè)簡(jiǎn)要的展示，生成如下所示的車輛，就是仿真環(huán)境中在Prescan中設(shè)置傳感器的車輛和傳感器，雙擊進(jìn)入。
內(nèi)部展示如下所示：
由于本例程中沒有添加道路，也沒添加相關(guān)的其他行動(dòng)車輛，所以內(nèi)部比較簡(jiǎn)單：
 
 
 
上述是一個(gè)非常簡(jiǎn)單的單個(gè)案列，但是真實(shí)情況會(huì)比這個(gè)復(fù)雜，所有的連接滿足Simulink的連接規(guī)則即可。
如下所示是一個(gè)比較復(fù)雜不添加傳感器的模型連接，使用勻速控制車輛，本文不做詳細(xì)解釋。
下一節(jié)，將描述ADAS功能的開發(fā)。
 
2.傳感器融合
 
傳感器融合即整合從多種傳感器中提取傳感數(shù)據(jù)的過程，所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)，比任何來自單個(gè)傳感器的數(shù)據(jù)更加準(zhǔn)確和有效。傳感器融合的目的是減少不確定性，意味著能夠輸出更準(zhǔn)確、完整和可靠的結(jié)果。在汽車應(yīng)用中，尤其是在高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)中，傳感器融合起著核心作用。
 
A.檢測(cè)靜態(tài)障礙物
將用于靜態(tài)障礙物檢測(cè)處理和數(shù)據(jù)融合的系統(tǒng)組件，放入一張簡(jiǎn)單的靜態(tài)障礙物地圖中，并將自車車輛連接進(jìn)來。該系統(tǒng)組件結(jié)合了來自多個(gè)傳感器（如激光雷達(dá)、攝像機(jī)、雷達(dá)、超聲波傳感器）的數(shù)據(jù)，可以獲得更加準(zhǔn)確和長(zhǎng)久的自主車輛環(huán)境視圖。如果傳感器組（部分）存在冗余，該組件也可以幫助減輕某些傳感器的故障。本模塊的目標(biāo)是確定實(shí)際的可駕駛區(qū)域，即環(huán)境在默認(rèn)情況下不能被視為可駕駛。
 
我們展示了一種基于自車數(shù)據(jù)和激光雷達(dá)檢測(cè)的網(wǎng)格地圖。自車的數(shù)據(jù)包含來自內(nèi)部傳感器（速度、加速度、橫擺率、位置）的測(cè)量值。激光雷達(dá)，尤其是某些垂直層的傳感器，可以在可行駛區(qū)域（自由空間）上做出充分的描述。激光雷達(dá)探測(cè)將以原始數(shù)據(jù)形式（范圍和角度）輸出。
 
靜態(tài)障礙物檢測(cè)模塊的輸出為一個(gè)占用網(wǎng)格，該占用網(wǎng)格是一個(gè)結(jié)構(gòu)，包含了被檢測(cè)到的自車靜態(tài)環(huán)境的所有信息（靜態(tài)障礙物的位置、障礙物的大小和形狀、障礙物存在的概率）。雖然占用網(wǎng)格的大小有限，但足以集成所有傳感器的測(cè)量信息。在實(shí)施中，占用網(wǎng)格覆蓋了每個(gè)方向約100米的空間，并能夠同自車移動(dòng)。我們使用了VeloView對(duì)采集到的激光雷達(dá)數(shù)據(jù)進(jìn)行三維表示，如圖6所示。
圖6 激光雷達(dá)可視化的3D表示
 
B.在道路上的車輛跟蹤
 
跟蹤是指在一段時(shí)間內(nèi)定位一個(gè)或多個(gè)移動(dòng)目標(biāo)的過程。跟蹤多個(gè)目標(biāo)需要檢測(cè)、預(yù)測(cè)和數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)三個(gè)步驟。目標(biāo)檢測(cè)是在單個(gè)幀中定位感興趣的目標(biāo)的過程。目標(biāo)目測(cè)包括預(yù)測(cè)在下一幀中的目標(biāo)位置。數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)是使用預(yù)測(cè)的位置來關(guān)聯(lián)跨幀的檢測(cè)以形成跟蹤軌跡，其跟蹤軌跡表示由多個(gè)檢測(cè)組成的對(duì)象的臨時(shí)歷史記錄。
 
檢測(cè)。在PreScan和Matlab之間設(shè)置接口，以便準(zhǔn)備用于跟蹤的檢測(cè)。PreScan傳感器可以返回多種目標(biāo)類型的檢測(cè)（汽車，電機(jī)，卡車，人，建筑物，交通標(biāo)志，路段等）。由于我們只需要跟蹤某些特定類型的目標(biāo)，因此我們按照類型對(duì)目標(biāo)進(jìn)行過濾篩選。此外，PreScan傳感器可以對(duì)同一對(duì)象目標(biāo)進(jìn)行多次檢測(cè)，所以來自一個(gè)傳感器的多次檢測(cè)，跟蹤器會(huì)將其理解為多個(gè)不同的對(duì)象，并將為同一對(duì)象創(chuàng)建多個(gè)軌跡。為避免這種情況，我們通過合并某個(gè)預(yù)定義范圍內(nèi)的檢測(cè)的函數(shù)，可以將多個(gè)檢測(cè)集群到單個(gè)檢測(cè)?；蛘撸绻繕?biāo)ID的信息可用（如基本的PreScan傳感器），則可以通過合并具有相同ID的檢測(cè)來完成集群。
 
卡爾曼濾波器。隨著時(shí)間的推移跟蹤一個(gè)目標(biāo)，意味著我們需要預(yù)測(cè)目標(biāo)在下一幀中的位置，這可以通過卡爾曼濾波器（KF）可以實(shí)現(xiàn)，KF在多個(gè)跟蹤任務(wù)和數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)任務(wù)中是十分常用的。KF是一種遞歸的數(shù)據(jù)處理算法，其通過預(yù)測(cè)和校正機(jī)制來進(jìn)行操作。該算法使用了一系列隨時(shí)間變化而觀察到的測(cè)量值，并結(jié)合之前的估計(jì)和測(cè)量更新來預(yù)測(cè)新的狀態(tài)。
 
在“預(yù)測(cè)”這一步中，由算法生成當(dāng)前變量及其不確定性的估計(jì)值。估計(jì)值是基于估計(jì)隨時(shí)間變化的假設(shè)模型。KF用于消除噪聲，并用于估計(jì)未知狀態(tài)或變量的最優(yōu)解。狀態(tài)模型由位置、速度和加速度組成。假設(shè)，目標(biāo)物體的加速度是恒定的，則使用恒定的加速度運(yùn)動(dòng)模型。由于目標(biāo)車輛設(shè)定的速度是固定的，或是沿著模擬路徑的兩點(diǎn)以恒定速度增加，因此我們使用恒定加速度模型。
 
在“測(cè)量更新”這一步中，根據(jù)預(yù)測(cè)狀態(tài)的加權(quán)平均值和當(dāng)前測(cè)量測(cè)量的狀態(tài)更新估計(jì)值，將其中較低的權(quán)重賦予不確定性較高的狀態(tài)。
 
通過處理來自多個(gè)傳感器的信號(hào)（例如結(jié)合來自雷達(dá)、激光雷達(dá)、相機(jī)和其他傳感器的信號(hào)），KF可以減少統(tǒng)計(jì)噪聲和其他誤差。對(duì)于非線性系統(tǒng)，可以使用擴(kuò)展卡爾曼濾波器(EKF)，其工作原理是對(duì)預(yù)測(cè)和測(cè)量的平均值進(jìn)行線性化。
跟蹤管理。在Matlab中，負(fù)責(zé)跟蹤管理的multiObjectTracker （可在自動(dòng)駕駛系統(tǒng)工具箱中找到）可以跟蹤目標(biāo)從一幀移動(dòng)到另一幀。跟蹤管理包括：
  • 分配檢測(cè)跟蹤；
  • 基于未賦值的檢測(cè)初始化新軌跡；
  • 確認(rèn)軌跡在N幀中是否具有超過M分配的檢測(cè)；
  • 根據(jù)分配的檢測(cè)更新現(xiàn)有軌跡；
  • 預(yù)測(cè)現(xiàn)有未賦值的軌跡；
  • 如果軌跡長(zhǎng)時(shí)間未被分配，則刪除軌跡。
參考幀轉(zhuǎn)換。在目標(biāo)融合的過程中，可能需要完成數(shù)個(gè)參考幀轉(zhuǎn)換。在傳感器的參考幀中檢測(cè)到目標(biāo)，同時(shí)在車輛或世界參考幀中跟蹤目標(biāo)。最終結(jié)果轉(zhuǎn)化為車輛參考幀，例如，用于可視化。因此，需要定義傳感器到車輛、車輛到傳感器、世界到車輛和車輛到世界的轉(zhuǎn)換函數(shù)。參考幀轉(zhuǎn)換的非線性操作，需要在“預(yù)測(cè)”步驟中使用卡爾曼濾波的非線性版本(即EKF)來進(jìn)行。
 
3.仿真
 
我們利用上述的Prescan-Matlab/Simulink環(huán)境，以及擴(kuò)展的卡爾曼濾波跟蹤器，對(duì)道路上的跟蹤車輛進(jìn)行了仿真。
 
在圖7中，從駕駛員的角度顯示了模擬視圖。圖8顯示了放置在同一位置的地圖和物體融合的結(jié)果。白色標(biāo)記表示可行駛區(qū)域，灰色標(biāo)記表示不可行駛區(qū)域，黑色標(biāo)記表示障礙物。如檢測(cè)到汽車和卡車移動(dòng)物體，用紅色方塊標(biāo)記。
圖7 來自駕駛員角度的視圖
圖8 來自駕駛員角度的視圖
結(jié)論
本文所講述的虛擬仿真平臺(tái)，為ADAS模塊的開發(fā)、評(píng)估和驗(yàn)證提供了一種靈活的解決方案。主要優(yōu)點(diǎn)如下：
  • 縮短開發(fā)時(shí)間：在虛擬環(huán)境中的開發(fā)速度顯然快于物理原型和測(cè)試；
  • 降低成本：虛擬仿真比物理世界中的開發(fā)和測(cè)試成本更低；
  • 提高最終產(chǎn)品的質(zhì)量：虛擬環(huán)境中的模擬能夠評(píng)估大量測(cè)試用例、場(chǎng)景和設(shè)計(jì)參數(shù)，進(jìn)行功能安全分析，并且能在單個(gè)物理測(cè)試所需的成本和時(shí)間內(nèi)進(jìn)行評(píng)估。
靜態(tài)障礙物檢測(cè)和目標(biāo)跟蹤為開發(fā)更可靠的ADAS系統(tǒng)打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。此外，原型應(yīng)用程序可以作為開發(fā)ADAS應(yīng)用程序的基礎(chǔ)，這些應(yīng)用程序還適用于真實(shí)傳感器，并能夠在嵌入式平臺(tái)上運(yùn)行。 
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