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自動駕駛運動控制算法的模型在環(huán)測試

2020-03-24 21:16:45·  來源：Kittcamp自動駕駛學院  
　
如今，自動駕駛汽車已經(jīng)成為各大車企競相研發(fā)的領(lǐng)域之一。相對于傳統(tǒng)汽車，自動駕駛汽車依靠系統(tǒng)中的感知、決策、控制三大子系統(tǒng)完成汽車的無人駕駛?cè)蝿?wù)。自動駕
如今，自動駕駛汽車已經(jīng)成為各大車企競相研發(fā)的領(lǐng)域之一。相對于傳統(tǒng)汽車，自動駕駛汽車依靠系統(tǒng)中的感知、決策、控制三大子系統(tǒng)完成汽車的無人駕駛?cè)蝿?wù)。自動駕駛控制系統(tǒng)的研發(fā)必須把該系統(tǒng)的安全性放在第一位，而如何保證系統(tǒng)的安全性成為研發(fā)中最具挑戰(zhàn)性的難題。為了提高控制軟件的開發(fā)效率和品質(zhì)，基于 MATLAB/Simulink 的 MBD（Model- basedDevelopment）開發(fā)方法，文章介紹了一套控制軟件算法的仿真測試環(huán)境，并使用該環(huán)境對控制軟件進行了測試，達到了預期的目的。
ー 1 ー
MIL 環(huán)境的搭建及有效性驗證
在 V 字形開發(fā)流程中，MIL 測試環(huán)節(jié)的位置，如圖 1 所示。
 
文章介紹的 MIL 環(huán)境主要分為 4 個部分，如圖 2所示。
 
 
ADSM
1）ADSM （Autonomous Driving Service Module）。ADSM 模型主要包含傳感器對環(huán)境的感知、數(shù)據(jù)融合和軌跡規(guī)劃等功能。其中，傳感器對環(huán)境的感知部分由CarSim 中的 Sensor 模型來模擬，其它部分由 ADSM 中的模型來完成。
MCM
2）MCM（Motion Control Module）。該部分主要包含車輛的模式管理、橫向控制、縱向控制、安全決策、人機管理等模型。這部分值得注意的是，搭建的自動駕駛車輛運動控制 MIL 仿真模型的主要目的之一就是為了測試基于模型開發(fā)的 MCM控制器的功能是否滿足需求，在設(shè)計智能 PHEV 系統(tǒng) MIL 平臺時，更多考慮的是如何仿真實現(xiàn) MCM的所有功能，因此另外 3 個部分是圍繞如何實現(xiàn) MCM功能來設(shè)計的。
Vehicle
3）Vehicle。該模型由車輛動力學仿真工具 CarSim來完成，通過 S- Function 的形式和 Simulink 中的控制算法模型進行聯(lián)合仿真。CarSim 中動力系統(tǒng)的設(shè)置，如圖 3 所示，其中原車中的發(fā)動機、變速箱等部分被屏蔽掉，在差速器的輸入端接入 MCM發(fā)來的驅(qū)動扭矩指令，另外再接入從 MCM發(fā)來的轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角指令和制動主缸壓力指令，CarSim 輸出車輛的坐標、速度、加速度、Yaw、Row、轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角、車道線和障礙物信息等。
 
光流和自動駕駛
4）Others。 這 部 分內(nèi) 容 包括 電 子 液 壓 制 動 系統(tǒng)（EHB：Electric Hydraulic Brake）、 車 身 穩(wěn) 定 控 制 器（ESC：Electronic Stability Control）等，為了提高仿真效率，這部分的控制器模型大部分是使用現(xiàn)有車型的控制器模型做簡化后集成的。
上述 MIL 環(huán)境搭建好之后，為了驗證該環(huán)境的正確性，選取了一種工況，采集實車的驅(qū)動扭矩、制動主缸壓力和轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角數(shù)據(jù)，同時在 MIL 模型中模擬同一種工況，記錄驅(qū)動扭矩、制動主缸壓力和轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角，并與實車數(shù)據(jù)進行了對比，如圖 4 所示。從對比結(jié)果來看，MIL 仿真結(jié)果在趨勢上與實車結(jié)果是吻合的，因此，該環(huán)境可以用來對自動駕駛車輛控制算法進行功能性驗證和測試。
 
ー  2 ー
測試用例的編寫
測試用例編寫的難易程度受到需求描述是否足夠詳細、明確，以及測試工具的易用程度的影響。當上游工程將軟件需求釋放之后，準確理解需求是寫好測試用例的前提條件。測試工具選擇 MATLAB/Simulink 工具箱 Simulink Test，文章以 MCM中的模式管理模塊為例，介紹測試用例的編寫方法。
首先，自動駕駛車輛運動控制 MIL 仿真模型中根據(jù)測試需求將需要操作的輸入輸出信號通過 Simulink的 Inport、Outport 模塊引出來，創(chuàng)建帶有 Test Sequence模塊的 Test Harness（Test Harness 是 Simulink Test 根據(jù)模型生成的測試框架模型，它附著在主模型上，也可以進行批量化管理），如圖 5 所示。
 
 Test Sequence
在 Test Sequence 模塊中可以實現(xiàn)對輸入信號的控制和對輸出信號的判斷，以及對每個測試步驟設(shè)置遷移條件。Test Sequence 支持豐富的語句，包含賦值語句、when、verify()、assert()等，遷移條件語句有 duration ()，after ()，true。創(chuàng)建好 TestHarness 后，便可在 Test Sequence 中編寫測試用例。
 
表 1 示出模式管理模塊的部分軟件需求，依據(jù)該軟件需求，使用 Test Sequence 模塊設(shè)計出的測試用例，如圖 6 所示。
 
測試用例
圖 7 示出從示波器中觀察到的運動控制模式信號（XCU_AutoDriverSts）隨測試步驟的跳轉(zhuǎn)圖。
 
如果編寫的測試用例數(shù)量很多，可以借助 SimulinkTest 中的 Test Manager 工具實現(xiàn)批量化自動執(zhí)行，如圖 8 所示。Test Manager 可實現(xiàn)多個 Test Harness 一鍵運行測試，并在運行結(jié)束后產(chǎn)生測試報告。應(yīng)用此方法，在第 1 輪 MCM軟件迭代開發(fā)過程中，MIL 測試共發(fā)現(xiàn)了包含軟件開發(fā)與需求不符，軟件 bug 等在內(nèi)的42 個軟件問題，其中：1）軟件 bug 問題占 4 個；2）需求功能軟件暫未實現(xiàn)問題占 6 個；3） 軟件功能與需求不符問題占 32 個。
 
ー  3 ー
結(jié)論
文章主要介紹了一種基于 Simulink Test 的自動駕駛車輛運動控制的 MIL 測試方法。在完成對 MIL 環(huán)境的搭建之后，通過與實車數(shù)據(jù)進行對比，驗證了該 MIL環(huán)境的正確性。
在此基礎(chǔ)上，對軟件需求進行了理解和分析，借助于 MATLAB/Simulink 工具箱 Simulink Test，編寫出相應(yīng)的測試用例并進行了 MIL 測試。
測試結(jié)果表明，使用該方法，可以在控制軟件開發(fā)的早期，發(fā)現(xiàn)軟件中存在的 bug 以及需求和軟件不符之處，有效地提高了軟件的品質(zhì)，縮短了軟件的開發(fā)周期。
然而，在實際測試過程中也發(fā)現(xiàn)了以下不足之處：
1） 軟件需求難于理解；
2）CarSim 交通場景搭建耗時耗力；
3）MIL 模型復雜導致的仿真速度慢。
 
 
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