日本无码免费高清在线|成人日本在线观看高清|A级片免费视频操逼欧美|全裸美女搞黄色大片网站|免费成人a片视频|久久无码福利成人激情久久|国产视频一二国产在线v|av女主播在线观看|五月激情影音先锋|亚洲一区天堂av

  • 手機(jī)站
  • 小程序

    汽車測試網(wǎng)

  • 公眾號

    • 汽車測試網(wǎng)

    • 在線課堂

    • 電車測試

基于場景的自動駕駛汽車虛擬測試研究進(jìn)展

2019-12-24 20:51:22·  來源：中國公路學(xué)報  作者：朱冰  
　
隨著自動駕駛等級的提高,面向傳統(tǒng)汽車的測試工具與測試方法已不能滿足自動駕駛汽車測試的需要?；趫鼍暗奶摂M測試方法在測試效率、測試成本等方面具有巨大的技
隨著自動駕駛等級的提高,面向傳統(tǒng)汽車的測試工具與測試方法已不能滿足自動駕駛汽車測試的需要?；趫鼍暗奶摂M測試方法在測試效率、測試成本等方面具有巨大的技術(shù)優(yōu)勢,是未來自動駕駛汽車測試驗證的重要手段,已成為當(dāng)前的研究熱點。
 
通過對大量相關(guān)文獻(xiàn)的系統(tǒng)梳理,綜述了基于場景的自動駕駛汽車虛擬測試研究進(jìn)展。對比分析了自動駕駛測試場景的不同定義方式,明確了測試場景的內(nèi)涵,歸納了測試場景的要素種類,概述了測試場景的數(shù)據(jù)來源,總結(jié)了場景數(shù)據(jù)的處理方法。在此基礎(chǔ)上,對自動駕駛汽車虛擬測試方法進(jìn)行了總結(jié),分析了典型的測試方式、測試平臺和虛擬測試的技術(shù)要點,梳理了軟件在環(huán)、硬件在環(huán)和車輛在環(huán)測試方案及其關(guān)鍵技術(shù)。針對自動駕駛汽車測試效率問題,研究了基于場景的加速測試技術(shù),概述了典型的測試場景隨機(jī)生成方法和危險場景強(qiáng)化生成方法。最后,對基于場景的自動駕駛汽車虛擬測試所面臨的問題及未來發(fā)展趨勢進(jìn)行了分析和展望。研究結(jié)果表明:基于場景的虛擬測試是推動自動駕駛技術(shù)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)落地的必由之路,未來研究應(yīng)著力突破基于解構(gòu)與自動重構(gòu)的測試場景數(shù)據(jù)庫、人-車-環(huán)境系統(tǒng)一體化高置信度建模、自動駕駛汽車虛擬測試標(biāo)準(zhǔn)工具鏈、不同自動駕駛汽車滲透率下的混合交通模擬與測試、測試案例動態(tài)自適應(yīng)隨機(jī)生成機(jī)制等核心共性技術(shù),建立自動駕駛汽車虛擬測試標(biāo)準(zhǔn)體系。
 
1、自動駕駛場景
現(xiàn)階段在自動駕駛領(lǐng)域，“場景”尚沒有明確統(tǒng)一的定義。但根據(jù)RAND、PEGASUS等不同機(jī)構(gòu)的定義，其核心要素上是一致的：都包含道路環(huán)境要素、包含其他交通參與者、包含車輛駕駛?cè)蝿?wù)，同時，這些要素都會持續(xù)一定時間、具有動態(tài)變化的特性。
本文對于自動駕駛測試場景的理解為：場景是自動駕駛汽車與其行駛環(huán)境各組成要素在一段時間內(nèi)的總體動態(tài)描述，這些要素組成由所期望檢驗的自動駕駛汽車的功能決定。簡言之，場景可以認(rèn)為是自動駕駛汽車行駛場合與駕駛情景的有機(jī)組合。場景的要素如下圖所示。
自動駕駛測試場景的數(shù)據(jù)來源主要包括真實數(shù)據(jù)、模擬數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗等三個部分，具體內(nèi)容如下圖所示。
不同數(shù)據(jù)來源之間的場景數(shù)據(jù)格式及類型存在差異，且原始數(shù)據(jù)中存在大量無效數(shù)據(jù)、錯誤數(shù)據(jù)，需要對場景數(shù)據(jù)進(jìn)行適當(dāng)?shù)奶幚聿拍苄纬烧嬲捎玫淖詣玉{駛汽車測試場景。根據(jù)現(xiàn)有的典型場景數(shù)據(jù)處理方式，本文總結(jié)歸納提出了如圖所示的場景數(shù)據(jù)處理流程。
2、自動駕駛虛擬測試
典型的自動駕駛汽車測試驗證架構(gòu)如下圖所示，測試方式主要包括模型在環(huán)測試、駕駛模擬器測試、硬件在環(huán)測試和車輛在環(huán)測試等在虛擬環(huán)境中進(jìn)行的虛擬測試，以及在封閉試驗場和公共道路進(jìn)行的實車測試。其中，虛擬測試方式主要包括模型在環(huán)測試、硬件在環(huán)測試和車輛在環(huán)測試。
模型在環(huán)測試采用模擬場景、車輛動力學(xué)模型、傳感器模型、決策規(guī)劃算法進(jìn)行虛擬環(huán)境下的自動駕駛測試，其主要應(yīng)用于系統(tǒng)開發(fā)的最初階段，沒有硬件參與系統(tǒng)測試，主要用于驗證算法的正確性。
硬件在環(huán)測試主要包括環(huán)境感知系統(tǒng)在環(huán)測試、決策規(guī)劃系統(tǒng)在環(huán)測試和控制執(zhí)行系統(tǒng)在環(huán)測試等，其測試要求包括：持續(xù)測試（可根據(jù)此時目的進(jìn)行自動測試）、組合測試（不同標(biāo)準(zhǔn)在同一場景中進(jìn)行評價，例如安全性、舒適性等）、擴(kuò)展性（簡單功能的測試結(jié)果具有擴(kuò)展性，例如對于車道保持的測試結(jié)果可擴(kuò)展應(yīng)用于高級自動駕駛功能）。
車輛在環(huán)測試是將整車嵌入到虛擬測試環(huán)境中進(jìn)行測試，通過模擬場景測試整車的性能，主要包括封閉場地車輛在環(huán)和轉(zhuǎn)轂平臺車輛在環(huán)，其關(guān)鍵在于將車輛信息傳遞給模擬環(huán)境以及將模擬環(huán)境中產(chǎn)生的傳感器信息傳遞給車輛控制器。
3、基于場景的自動駕駛加速測試
基于場景的自動駕駛加速測試目前主要有兩種方式：一種方式是基于虛擬環(huán)境搭建測試場景的快速性與可重復(fù)性，根據(jù)測試需求進(jìn)行測試場景的隨機(jī)生成，短時間內(nèi)生成大量測試場景；另一種方式是參照整車強(qiáng)化腐蝕測試方法所提出的危險場景強(qiáng)化生成方法。
測試場景隨機(jī)生成
測試場景隨機(jī)生成的技術(shù)路線主要包括以蒙特卡洛模擬法、快速搜索隨機(jī)樹為代表的基于隨機(jī)采樣的生成方法，基于場景要素重要性層次分析的生成方法以及基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法等。
相比在現(xiàn)實世界搭建真實測試場景，在虛擬環(huán)境進(jìn)行測試用例的生成可以極大程度上減少時間以及資源上的消耗。然而，由于自然情況下事故的發(fā)生概率較低，使用場景隨機(jī)生成的方式仍可能面臨大量計算的困擾，危險場景強(qiáng)化生成的方法可以很好的解決這個問題。
危險場景強(qiáng)化生成
若自動駕駛汽車在危險情況表現(xiàn)良好，則通常情況下其系統(tǒng)安全性也可以得到很好的保障。因此，測試危險場景下自動駕駛汽車的性能得到了越來越多學(xué)者的關(guān)注。
Zhao D等人根據(jù)定義的危險場景，提出了一種重要性采樣的危險場景加速生成方法，其核心思想是引入一個新的概率密度函數(shù)f*(x)代替原本的f(x)，增大危險場景的生成概率，從而減少測試次數(shù)。在使用隨機(jī)采樣的場景生成方法時，危險場景的概率密度函數(shù)為f(x),其最小測試次數(shù)為：
其中γ為危險場景發(fā)生的概率，β為給定常數(shù)，z與N(0,1)的逆累積分布函數(shù)有關(guān)。
使用重要性采樣進(jìn)行危險場景生成時，危險場景的概率密度函數(shù)為f*(x)，其最小測試次數(shù)為：
其中，I(x)為危險事件的指標(biāo)函數(shù)，L(x)為使用重要性采樣的似然比，為改變概率密度函數(shù)后，危險場景發(fā)生的概率。
通過對前車切入、前車制動等典型場景對危險場景強(qiáng)化生成的方法進(jìn)行驗證，證明其測試速度可達(dá)到蒙特卡洛測試模擬的7000倍。
4、研究展望
雖然各國學(xué)者針對基于場景的自動駕駛汽車虛擬測試進(jìn)行了廣泛的研究，并取得了一定的成果，但目前的研究水平還無法滿足自動駕駛汽車測試的迫切需求，世界范圍內(nèi)尚未建立完善的自動駕駛汽車虛擬測試評價體系。
未來，在如下幾個方面仍需進(jìn)一步深入研究：
（1）場景解構(gòu)與自動重構(gòu)技術(shù)。
真實交通場景復(fù)雜多變，數(shù)據(jù)量龐大，應(yīng)根據(jù)場景要素分析，進(jìn)行場景特征要素提取，實現(xiàn)場景解構(gòu)。同時，場景要素復(fù)雜繁多，在測試不同的自動駕駛功能時，所需的場景要素類型不盡相同。如何根據(jù)測試需求自動重構(gòu)測試場景是目前亟待解決的關(guān)鍵問題。
（2）人-車-環(huán)境系統(tǒng)一體化高置信度建模。
當(dāng)前人、車、環(huán)境模型多進(jìn)行單獨構(gòu)建，彼此之間的耦合聯(lián)系尚未明確，應(yīng)通過傳感器信號的路徑損耗、陰影衰減和噪聲建模，描述傳感器模型與環(huán)境模型的耦合機(jī)理，進(jìn)而，對駕駛?cè)?、車輛、環(huán)境的影響因素進(jìn)行全面分析，搭建構(gòu)建人-車-環(huán)境一體化高置信度模型。
（3）構(gòu)建自動駕駛汽車虛擬測試標(biāo)準(zhǔn)工具鏈。
目前，自動駕駛汽車的虛擬測試多參照“V”型流程，未來應(yīng)明確不同虛擬測試平臺之間的測試優(yōu)勢，采用接近服役條件下自動駕駛系統(tǒng)閉環(huán)設(shè)計方法和多構(gòu)型執(zhí)行機(jī)構(gòu)一體化測試技術(shù)，建立統(tǒng)一、規(guī)范的自動駕駛汽車虛擬測試標(biāo)準(zhǔn)工具鏈。
（4）不同自動駕駛汽車滲透率下的混合交通模擬與測試。
建立不同自動駕駛汽車滲透率下的混合交通模型，分析不同自動駕駛汽車數(shù)量的交通態(tài)勢及車輛行為，進(jìn)行混合交通測試是未來自動駕駛虛擬測試一個新的研究領(lǐng)域。
（5）建立測試案例動態(tài)自適應(yīng)隨機(jī)生成機(jī)制。
根據(jù)場景要素組合準(zhǔn)則與約束關(guān)系，構(gòu)建多危險等級測試場景，建立測試案例動態(tài)自適應(yīng)隨機(jī)生成機(jī)制，并實現(xiàn)海量數(shù)據(jù)高速并發(fā)是自動駕駛虛擬測試未來的研究重點。
（6）建立自動駕駛汽車虛擬測試標(biāo)準(zhǔn)體系。
    環(huán)境復(fù)雜度、任務(wù)復(fù)雜度、人工干預(yù)度、行駛智能性等方面均可以作為虛擬測試的評價內(nèi)容。未來應(yīng)研發(fā)適應(yīng)技術(shù)發(fā)展趨勢的虛擬測試評價體系架構(gòu)，建立測試標(biāo)準(zhǔn)體系。

5、總結(jié)
由于自動駕駛汽車行駛場景具有極其復(fù)雜、無限豐富、不可預(yù)知的特點，傳統(tǒng)的道路測試方法已不能滿足自動駕駛測試需求，基于場景的虛擬測試已成為自動駕駛汽車測試驗證不可或缺的重要組成部分。
 
本文對基于場景的自動駕駛汽車虛擬測試技術(shù)的研究進(jìn)展進(jìn)行了系統(tǒng)的梳理和總結(jié)；明確了測試場景的內(nèi)涵，歸納了測試場景的要素種類，概述了測試場景的數(shù)據(jù)來源，并系統(tǒng)地總結(jié)了場景數(shù)據(jù)的處理方法。在此基礎(chǔ)上，對模型在環(huán)、硬件在環(huán)和車輛在環(huán)測試方案及其關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了系統(tǒng)的梳理，概述了典型的測試場景隨機(jī)生成方法和危險場景強(qiáng)化生成方法。
 
基于場景的自動駕駛汽車虛擬測試尚處于技術(shù)發(fā)展的初級階段，需要多領(lǐng)域科研工作者的共同推進(jìn)，未來研究應(yīng)著力突破基于解構(gòu)與自動重構(gòu)的測試場景數(shù)據(jù)庫、人-車-環(huán)境系統(tǒng)一體化高置信度建模、自動駕駛汽車虛擬測試標(biāo)準(zhǔn)工具鏈、不同自動駕駛汽車滲透率下的混合交通模擬與測試、測試案例動態(tài)自適應(yīng)隨機(jī)生成機(jī)制等核心共性技術(shù)，建立自動駕駛汽車虛擬測試標(biāo)準(zhǔn)體系，為自動駕駛技術(shù)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)落地提供有力支撐。
 
 
分享到：
 
反對 0 舉報 0 收藏 0 評論 0
滬ICP備11026917號-25