基于仿真的工具链,用于识别和验证自动驾驶车
作者:admin | 发布时间:2019-05-13 11:58 | 浏览次数:

关键场景识别对自动驾驶测试非常重要。过去的关键场景识别主要是考虑安全因素。本文考虑了安全和交通质量的影响。除安全指标外,还定义了四个宏观和微观交通质量指标,并对这些指标进行了标准化和加权。在此基础上,仿真工具链用于分析。

自动驾驶汽车面临的主要挑战之一是测试和验证。一方面,需要新的测试方法来改进传统的道路测试方法,并解决传统测试所需的大里程数所带来的一些问题。另一方面,由于在开发的早期阶段市场渗透有限,测试验证过程还需要考虑混合交通环境中其他人类交通参与者的驾驶行为对自动驾驶车辆的功能的重大影响。基于仿真的自动驾驶汽车通用工具链,用于关键场景识别(Critical Scenario)模型在环识别,结合车辆动力学仿真,交通仿真和车辆协同仿真进行场景识别,同时考虑到其他交通参与者。最后,通过安全指标和交通质量指标对关键情景进行评估和筛选。

1.简介

由于初始市场渗透率较小,自动驾驶汽车的发展受到了阻碍。在不考虑其他交通参与者的驾驶行为的情况下引入这样的汽车相对简单,但是在包括人类驾驶员的混合交通环境中完成驾驶任务将面临巨大的挑战。即使自动化功能正常工作并且驾驶行为符合要求,其他交通参与者也可能使自动驾驶车辆面临关键情况。图1显示了由与人类驱动程序的复杂交互引起的关键场景的示例,顶部状态位于顶部,最终状态位于底部。其中,汽车1是自动驾驶汽车,汽车2和3由人控制。汽车2的驾驶员的驾驶行为更具侵略性,而轿厢3的驾驶员的驾驶行为相对保守。首先,汽车1自动检测可以执行车道变换行为的理想情况。当它改变车道时,轿厢2忽略安全间隙并跟随轿厢1,而轿厢3在驾驶时非常谨慎,这可能导致图1所示的关键场景。本文的后续介绍是基于此具体情况。

图1自动驾驶汽车V1的关键情景

2.基于仿真的通用工具链

确定关键方案是验证自动驾驶汽车的关键部分。在本文中,关键方案被定义为需要测试的方案。

本文使用一个通用的基于仿真的工具链(图2)来解决识别关键场景的问题。工具链以逻辑场景开始,逻辑场景基于参数空间的场景描述,并通过确定参数空间中参数值的范围来限制可能的测试场景。

图2基于仿真工具链的自动驾驶汽车关键情景验证和识别

在逻辑场景参数空间中选择特定参数构成具体场景。选择参数的方式显示在工具链的左侧(图2)。使用关键注释,数据记录,场景目录等来确定关键场景的主要缺点是很容易错过一些关键场景。本文选择工具链的右侧,即使用参数更改模块,该模块通过自动更改逻辑场景的参数来创建特定场景,这是识别整个参数范围内的关键场景的简便方法。这种方法的主要挑战是在应用工具链之前,关键方案及其特征是未知的,因此很难确定选择哪些参数组合并需要更仔细和全面的测试。

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