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面向自動駕駛車輛驗證的抽象仿真場景生成

2021-03-06 20:29:12·  來源：軒轅實驗室  
　
自動駕駛車輛技術(shù)有可能對交通系統(tǒng)和城市生活產(chǎn)生重大影響。然而，在被接受為一種新的交通方式之前，必須證明自動駕駛車輛至少與人類駕駛車輛一樣安全。目前的自動駕駛車輛驗證方法，如陰影驅(qū)動或基于注釋圖像的測試，成本高，速度慢。因此，建模與仿真是實現(xiàn)
自動駕駛車輛技術(shù)有可能對交通系統(tǒng)和城市生活產(chǎn)生重大影響。然而，在被接受為一種新的交通方式之前，必須證明自動駕駛車輛至少與人類駕駛車輛一樣安全。目前的自動駕駛車輛驗證方法，如陰影驅(qū)動或基于注釋圖像的測試，成本高，速度慢。因此，建模與仿真是實現(xiàn)自動駕駛車輛驗證目標必不可少的工具。
本文提出了一種用于自動駕駛車輛驗證的抽象仿真場景生成框架。場景和相關(guān)斷言由基于矩陣的語義語言定義，并在仿真中轉(zhuǎn)化為測試場景。該框架允許設(shè)計所有可能的道路拓撲并驗證生成的場景?？蚣苤猩傻膱鼍盀槠渌脚_中可能的罕見條件擴展測試提供了基本事實。這項工作有四個主要貢獻：
  • 開發(fā)了一種模擬方法，在生成場景時使用語義語言定義場景。
  • 提出了一種在模擬中用每種可能的線或曲線組合組成道路的方法，這對于實現(xiàn)真實道路的建模至關(guān)重要。
  • 定義了一種方法，將不同車道數(shù)的路段相互縫合，而不會在模擬中產(chǎn)生錯誤。
  • 為建議方法中的每個附加路段提出了一種自我驗證方法，這對模擬效率至關(guān)重要。
目前的大多數(shù)方法都是針對整車堆棧進行測試，從場景感知和理解到在場景中做出行動決策。在我們的方法中，我們主要關(guān)注決策步驟。換言之，我們的方法旨在測試被測AV的決策，在任何其他條件下都沒有任何問題。這個焦點決定了仿真平臺。該框架需要對物理世界進行簡單的建模，而不需要對環(huán)境條件進行詳細描述。為此，選擇MATLAB作為仿真平臺。MATLAB ADAS工具箱將場景中的參與者簡單地表示為方框。
圖1顯示了模擬框架組件的分解。中間的灰色區(qū)域是AV的大腦，通過輸入創(chuàng)建的場景運行。頂部的模塊定義了用戶如何與框架交互以生成場景。仿真框架從主程序開始，主程序有一定的調(diào)整和輸入選項。然后根據(jù)這些輸入隨機生成場景，并將其輸入到實際模型中。在這里，生成場景，將ego車輛（測試中的車輛）放入其中，并在整個感知、做出決策和采取行動的循環(huán)中運行每個步驟，ego車輛對其作出響應(yīng)。
在運行期間和運行之后收集模擬數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)點包括每個決策的安全性和合法性以及場景的定義。由于場景是由特定的輸入生成的，因此可以在需要時重新創(chuàng)建場景。
A、 語義語言
模型必須能夠創(chuàng)建場景來反映所有可能的情況。我們開發(fā)了一種語義語言，用于分解定義場景的因素，包括道路、參與者和交通邏輯。因此，我們的方法的第一階段是創(chuàng)建這種語義語言。第一種語義語言方法使用字符串結(jié)構(gòu)和相關(guān)規(guī)則，如下所示：
  • 道路生成從與正則表達式匹配的字符串開始。
  • 道路類型為大寫字母。
  • 參數(shù)以小寫字母表示。
  • 數(shù)值放在參數(shù)之后。
根據(jù)這些規(guī)則，從命令行獲取輸入，并解析形式語法以生成標記。令牌還具有上下文敏感的參數(shù)，這些參數(shù)包含在每種類型的令牌中。開發(fā)令牌及其屬性如下表所示。
生成所有令牌后，它們將用于為模擬的輸入文件生成適當?shù)膞ml段。每個路段都有一個唯一的id號，該編號與場景的全局id變量一起使用，該變量隨每個路段遞增。還有一個全局點數(shù)組，用于確定下一個路段的位置，并在xml生成時自動更新。
圖2顯示了使用示例字符串“05d0A115A180d1A132BCCX150d0A110A1405”在PreScan和MATLAB Simulink中創(chuàng)建的模擬場景。PreScan是模擬AVs和AVs上所有傳感器配置的最全面的仿真平臺之一。但是，這些細節(jié)在邏輯場景生成階段是不必要的。MATLAB ADAS工具箱將對象簡化為三維長方體，并將道路簡化為它們所遵循的路線以及其他一些次要細節(jié)。這種場景生成方法使其成為適合本方法的工具。在最初的基于字符串的語言實現(xiàn)之后，在MATLAB中不僅包括輸入模式，還包括系統(tǒng)的斷言。因此，下一次迭代的實現(xiàn)包括一個基于矩陣的系統(tǒng)來概括場景特征并創(chuàng)建一個高效的標簽和分類系統(tǒng)。數(shù)值矩陣作為輸入讀取，其中每一行是一個不同的斷言，描述一個單獨的路段或參與者，然后可以對其進行分析以生成場景。為了做到這一點，道路網(wǎng)和參與者被簡化為牛頓物理學(xué)中最基本的元素，如質(zhì)心和尺寸。然后根據(jù)實際情況對這些元素進行參數(shù)化。值得注意的是，該模型不包含任何環(huán)境因素。在本框架中創(chuàng)建的示例場景如圖3所示。該實例展示了實施方法在實際測試中的潛在能力，例如具有可變車道數(shù)的路段、多個參與者和車道標記的組合。
B、 道路拓撲生成
在模擬中放置道路需要道路中心、每個中心處的道路寬度、傾斜角度和車道的詳細信息。然后，生成道路就是獲取輸入并將其轉(zhuǎn)換為道路在場景上下文中遵循的一系列點。輸入中的第一個值定義將創(chuàng)建的道路類型。通過將道路限制為特定的路段，可以將生成的場景限制為真實的道路網(wǎng)絡(luò)和情況。生成每個路段時，通過旋轉(zhuǎn)將其縫合到上一個路段上，以便沿第一個點的切線與上一個路段最后一個點的切線對齊，并在駕駛場景中將其移動到該坐標。在兩個連續(xù)的片段之間，還存在一個中間片段來平滑具有不同車道數(shù)的兩個片段之間的過渡。
1)參數(shù)
一旦約束到代表最常見道路（如直線道路、交叉口等）的不同部分，可以概括為大多數(shù)到所有部分的細節(jié)必須定義為參數(shù)。某些參數(shù)只能應(yīng)用于單個工件。因此，為了節(jié)省記憶，其中一些被賦予了新的意義，在不同的作品。模型中的參數(shù)如表二所示。隨著更多的部分被定義和實現(xiàn)，參數(shù)也將被擴展以描述所有必須考慮的新細節(jié)。
2)道路和幾何圖元
第一種類型的道路是打算成為最簡單的道路，并作為一個更復(fù)雜的道路積木。它被稱為“多車道道路”，由可變車道組成，在由幾何圖元組成的直線上單向或雙向行駛。如圖4所示，這些幾何圖元包括直線、圓弧和以恒定速率改變曲率的回旋曲線。
單一道路的所有常見形式都可以通過一組三個原語的排列來創(chuàng)建。要選擇生成道路時使用的基本體，將使用輸入中的兩個曲率，表示起始曲率和結(jié)束曲率。如果其中一個曲率為零，它將從一條直線變?yōu)橐粭l回旋曲線，該曲線將過渡到曲率不為零的圓弧。如果它們都是非零曲率，則該直線將隨機變?yōu)榛匦』匦€或弧線回旋弧形狀。對于回旋弧回旋線形狀，曲率從零開始，過渡到起始曲率，對于圓弧保持不變，然后過渡到最后一個回旋線中的結(jié)束曲率。對于圓弧回旋弧形狀，直線從具有起始曲率的圓弧開始，使用回旋曲線過渡到結(jié)束曲率，并保持在最終圓弧的結(jié)束曲率。路段連接的示例如圖5所示。
為了使基本體彼此無縫連接，第一個點的切線與最后一個基本體最后一個點的切線對齊。對于一條直線，面對的方向保持不變，因為它是在開始。但是，對于圓弧和回旋曲線，必須計算新的朝向。計算圓弧的新朝向，只需將圓弧的長度乘以曲率，然后根據(jù)圓弧的轉(zhuǎn)向方式，將其與上一個朝向相加或相減即可。
回旋線：回旋線允許從一個曲率平滑過渡到另一個曲率，是真正的道路容易轉(zhuǎn)彎利用。使用菲涅耳積分計算回旋面的點：

其中用作規(guī)格化因子，表示從起點到該點的長度，并表示沿曲線的距離。對于回旋面，必須使用在形成點時計算的參數(shù)來計算朝向的變化:

其中表示最終曲率，是曲率的變化。這提供了一個不可靠的值，不能準確地表示更改。由于軟件的精度水平與菲涅耳積分（用于計算回旋線），決定使用最后兩點的反正切來計算新的面對方向。因為選擇用來定義這條曲線的點的數(shù)量使它們非常接近，這就足以連接這些零件。
3） 4路交叉口
模型中路段的一個重要示例是圖6所示的4向交叉口。將每個連接到交叉口的道路定義為具有可變車道的多車道道路，并假設(shè)這些道路可以是單向的，也可以是雙向的。
（一）道路布置：每一條道路的定位都是基于一個中心矩形計算出來的，以使所有道路盡可能靠近中心。四條道路中的每一條都可以有不同數(shù)量的車道，也可以是雙向或單向的，這意味著它們也可以有不同的寬度。要計算矩形，將使用頂部和底部道路之間的最大寬度以及左側(cè)和右側(cè)道路之間的最大寬度來確定大小。頂部道路的中心與底部道路的中心對齊，左側(cè)和右側(cè)道路也是如此。為了基于該系統(tǒng)將道路移動到它們的坐標，根據(jù)它們之間的數(shù)學(xué)關(guān)系將它們從第一條道路的末端（沿矩形的底部道路的中心）移動。（二）車道路徑：由于場景從一個片段到另一個片段呈線性移動，因此只有底部片段的車道需要為車輛可以行駛的位置定義選項。其他道路對此有一個有限的版本，以便為其他參與者獲得潛在的路徑。如果選擇左轉(zhuǎn)，則從左側(cè)開始最多兩條車道設(shè)置為“僅左轉(zhuǎn)”車道。設(shè)置為“僅左”的數(shù)量基于其他潛在方向的可用車道數(shù)以及向左行駛的可用車道數(shù)。如果還有更多車道，則將其設(shè)置為“僅向前”車道，直到有多少車道可向前行駛（如果有的話）。剩余車道設(shè)置為僅右轉(zhuǎn)車道，最多可右轉(zhuǎn)車道數(shù)，因為右轉(zhuǎn)是一個選項。如果這是一個選項，并且沒有左車道，則最右側(cè)的車道將有額外的右行選項。如果有額外的車道可用，它們將被賦予與在另一側(cè)合并的僅向前車道相同的行為。如果沒有足夠的車道，例如每個方向都有一條車道可供選擇，則該車道被定義為中立車道，并允許這些方向中的任何一個。
C、 擴展道路屬性
生成道路時，將存儲在道路對象中的來自輸入的附加值，例如其條件和速度限制。速度限制反映在場景中，即在計算參與者的路徑時。在道路計算過程中也會設(shè)置車道標記。它們作為一個數(shù)組傳入，并帶有每一行的屬性。對于雙向道路中的中心線，它被隨機定義為雙黃線或黃色虛線。也可以在中心設(shè)置一條轉(zhuǎn)彎車道，該車道始終由黃色虛線包圍。
D、 參與者生成
除了自我載體，場景中的參與者是隨機產(chǎn)生的，也由不同的類型組成。包括汽車、卡車、行人等。他們在場景中可能采取的不同行為也被編程。這些措施包括行人橫穿馬路和車輛在車道外轉(zhuǎn)彎。為車輛分配車道路徑，這些車道路徑是在生成道路時計算的，沿任一方向（從第一條道路到最后一條道路，反之亦然）從網(wǎng)絡(luò)上的隨機點開始。通過這種方式，整個道路可以有參與者貫穿始終，而不僅僅是跟隨自我的車輛。
E、 測試場景生成
對于測試場景的生成，使用偽隨機輸入生成。將此方法集成到語義語言中可以確定置信度和覆蓋率分析。測試的可重復(fù)性和覆蓋率分析非常重要，因為它們提供了漸進式測試結(jié)構(gòu)。
*本文來自本實驗室侯中林的研究成果和學(xué)習(xí)筆記
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