智能汽车道路行驶与虚拟测试平行映射实验方法技术

本发明专利技术涉及一种智能汽车道路行驶与虚拟测试平行映射实验方法，旨在提高智能汽车测试的效率及安全性。首先采集驾驶员驾驶车辆的轨迹数据、自动驾驶系统的感知数据与规划轨迹数据（注意此时智能汽车并没有执行该规划轨迹）；然后对实际轨迹和规划轨迹进行对比，搜索两轨迹存在显著差异的场景；之后通过智能汽车的感知信息，对这些场景进行重构，并进行场景回放与仿真预测，分别计算两轨迹的安全性，并对其进行评估。本方法无需使用自动驾驶系统控制车辆，只要智能车在道路行驶（即人类驾驶员在操控汽车），就可进行测试和实验。本方法既可提高测试效率，又可保证测试的安全性。

Parallel mapping experimental method for road driving and virtual testing of intelligent vehicle

The invention relates to a parallel mapping experiment method for road running and virtual test of intelligent vehicles, aiming at improving the efficiency and safety of intelligent vehicle test. First, we collect the trajectory data of the driver's vehicle, the perception data and the trajectory data of the autopilot system. (notice that the intelligent vehicle does not execute the planning track), then compare the actual trajectory with the planning trajectory, search for the scene with significant difference between the two trajectories, and then perceive the smart car. Information is used to reconstruct these scenes, and scene playback and simulation prediction are carried out. The security of the two trajectories is calculated and evaluated respectively. This method does not need to use autopilot system to control the vehicle. As long as the intelligent vehicle is running on the road (that is, the human driver is controlling the car), it can be tested and experimentation. This method not only improves the testing efficiency, but also ensures the safety of the test.

【技术实现步骤摘要】
智能汽车道路行驶与虚拟测试平行映射实验方法
本专利技术属于智能汽车测试
，更具体的说，本专利技术涉及一种在驾驶员驾驶智能汽车在实际道路行自主，驶的过程中，搜索智能汽车规划路径与驾驶员驾驶路径存在差异的场景，并在虚拟环境中构建相同的场景，进行场景回放和仿真测试，实现对智能汽车的行驶安全进行测试和评估的系统。
技术介绍
随着科学技术的发展，基于自动驾驶技术的智能汽车在交通安全的提升和交通拥堵的防治等方面展现出巨大的发展潜力，是汽车行业和交通运行发展的方向。智能汽车的自动驾驶系统由环境感知、规划决策和车辆控制三大模块组成。环境感知模块通过设置在智能车上的传感器，感知车辆周边交通参与者的交通参数，同时识别标志标线、信号控制、天气条件等交通环境信息。规划决策模块通过环境感知模块得到的信息，对车辆的行驶路径进行规划，同时对车辆的加减速等行为进行决策。车辆控制模块根据规划决策模块的路径规划和行为决策，对车辆的行驶方向和速度进行控制。三大模块互相联系，层层递进，最终实现自动驾驶。本专利技术关注的是对智能汽车规划决策模块的测试。智能汽车在一般道路上行驶时，需要应对各种复杂的交通环境和天气状况，如混合交通流环境、大雪及雾霾天气等。因此，智能车上路之前必须经过全面严格的测试，否则将有安全风险。当前，对智能汽车驾驶水平的测试主要通过公开道路测试、试验场地测试和虚拟测试进行。公开道路测试具有最真实的测试环境，但是测试场景不可控，需要极长的测试周期且存在安全隐患。兰德公司的报告表明，因为智能车要面对的场景是无限的，而且交通事故是极小概率事件，如果要证明智能汽车的安全性在统计上显著高于人类驾驶，约需要100辆车，一天24小时，以25英里每小时的速度全年无休测试225年。除此之外，公开道路测试具有较高的交通安全风险，受制于法律政策等因素，难以大规模开展。试验场地测试往往是在固定场景下针对单车进行简单交通场景下的功能测试，对智能汽车实际上路可能遇到的复杂环境难以全面真实再现。虚拟测试可以提高测试的效率，同时能够保证测试的安全性，但无法保证测试场景的真实性。针对现有测试方法存在的问题，本专利技术提出了一种智能汽车在有人驾驶的状态下公开道路行驶过程中，与虚拟测试平行映射进行实验评测的新方法，本方法将公开道路测试和虚拟测试两种测试方式整合在一起，通过平行映射实验对智能车的自动驾驶系统进行测试和评估。本专利技术提出的方法解决了公开道路测试存在的安全隐患和测试效率低的问题，只要配备了环境感知和规划决策系统的智能汽车在道路上行驶，本方法就可以通过平行实验对智能车进行测试。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题是通过智能车在公开道路的实际轨迹输出和特定场景下根据其规划决策计算的虚拟轨迹进行对比，识别智能车行驶中的关键场景，并通过关键场景对智能车的自动驾驶系统进行评估。该方法首先采集驾驶员驾驶车辆的轨迹数据、自动驾驶系统的感知数据与规划轨迹数据；然后对比实际轨迹和规划轨迹，搜索两轨迹存在显著差异的场景；最后通过对这些场景进行回放与仿真预测，完成对智能车的安全性评估。智能汽车的自动驾驶系统一般包括环境感知、决策规划和控制执行三个模块。本方法的基本思想是，智能汽车在公开道路上由人驾驶时，环境感知和规划决策模块仍然工作，但控制执行模块不工作，这样就可以得到规划决策的短期规划轨迹，由于没有交由执行器执行，智能汽车不需要按照这个轨迹行驶，因此不会对真实世界的交通产生影响，保证了测试安全。同时，将环境感知、规划决策和控制执行三个模块映射到虚拟世界中，在虚拟世界中执行规划轨迹，并对虚拟世界的动态产生影响，在虚拟世界中形成闭环运行，对智能汽车进行测试。因此本方法称之为道路行驶与虚拟测试平行映射实验方法，其核心思想如附图3所示。本专利技术提出的一种智能汽车道路行驶与虚拟测试平行映射实验方法，具体步骤如下：（1）采集智能汽车的自动驾驶系统给出的行驶轨迹、感知信息及规划行驶轨迹：采集驾驶员在公开道路上驾驶配备了自动驾驶系统给出的行驶轨迹，所述自动驾驶系统给出的行驶轨迹包括具有时间戳的车辆位置坐标、速度和转向角等信息；采集智能汽车的感知信息，所述感知信息包括周围车流信息和环境信息等；采集智能汽车通过感知模块和规划决策模块给出的规划行驶轨迹，所述规划行驶轨迹包括短期规划的车辆位置坐标、速度和转向角等信息；（2）对比智能汽车的自动驾驶系统给出的行驶轨迹和规划行驶轨迹，搜索两条轨迹存在显著差异的场景：基于采集的智能汽车的规划行驶轨迹信息和自动驾驶系统给出的行驶轨迹进行对比分析，筛选出两条轨迹存在明显差异的场景；在某时刻t存在以下任意一种情况时，认为两条轨迹存在显著差异：a)两轨迹车辆的纵向距离d大于阈值，即;b)两轨迹车辆的横向距离s大于阈值，即;c)两轨迹车辆的速度差大于阈值，即;（3）场景回放和仿真预测：对于步骤（2）中智能汽车的规划行驶轨迹信息和自动驾驶系统给出的行驶轨迹存在显著差异的场景，进行场景重构；即由于智能汽车的环境感知模块有一定的感知范围，同时也可能存在感知盲区，为尽可能保证重构场景与现实场景保持一致，对在t时刻存在显著差异的场景，通过车辆的感知模块在一个时间段到内的感知到的环境信息，对车辆周围的场景进行重构；场景重构完成后，对时刻到t时刻的时间段内，智能汽车的实际行驶轨迹和规划轨迹进行回放，检验两条轨迹是否出现与障碍物的碰撞事件，并计算智能汽车行驶的安全指标，同时，通过交通仿真软件，对t到时段内，智能汽车及其他交通参与者的行为进行仿真；基于交通仿真软件生成的交通环境信息，通过智能汽车的自动驾驶系统生成规划行驶轨迹，并形成自动驾驶系统规划的轨迹与交通仿真软件中交通流的实时闭环交互；然后，计算t到时段内，智能汽车实际行驶轨迹与规划行驶轨迹的安全指标。其中，，；（4）智能汽车自动驾驶系统安全评估：基于智能汽车实际行驶轨迹与规划轨迹存在显著差异的场景，对于智能汽车自动驾驶系统的安全评估分两个部分：一是对回放轨迹的对比分析，即到t时段内的安全性分析；二是对差异出现后，继续行驶一段时间的轨迹对比分析，即t到时段内的安全性分析。安全性分析不仅分析本车的安全性，还要分析对后面车队的影响。本专利技术中，所述智能汽车行驶的安全指标为TCC。本专利技术中，所述交通仿真软件为VISSIM或TESSNG中任一种。与现有技术相比，本专利技术的技术方案具有以下有益效果：1.本专利技术提出的智能汽车道路行驶与虚拟测试平行映射实验方法，将公开道路测试和虚拟测试两种测试方式整合在一起，既提高了测试效率，又保障了测试的安全。在本实验方法中，智能汽车在实际道路行驶时，并非由自动驾驶系统控制，而是由驾驶员控制，保障了测试的安全性，也不存在违反法律法规的问题。同时，只要配备了自动驾驶系统的智能汽车在实际道路行驶，就能为本实验源源不断地提供数据，与受时间地点和法律法规限制的公开道路测试相比，极大地提高了测试效率。2.本专利技术提出的智能汽车道路行驶与虚拟测试平行映射实验方法，对于实际轨迹与规划轨迹具有显著差异的关键场景，不仅通过智能汽车感知数据对场景进行回放，对比实际路径和智能汽车规划路径的安全性，而且通过仿真软件，推演差异轨迹出现后一段时间内智能汽车和周围交通流的演变，分析实际轨迹与规划轨迹未来一定时段的安全性演化态势，建立基于场景本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种智能汽车道路行驶与虚拟测试平行映射实验方法，其特征在于具体步骤如下：（1）采集智能汽车的自动驾驶系统给出的行驶轨迹、感知信息及规划行驶轨迹：采集驾驶员在公开道路上驾驶配备了自动驾驶系统给出的行驶轨迹，所述自动驾驶系统给出的行驶轨迹包括具有时间戳的车辆位置坐标、速度和转向角等信息；采集智能汽车的感知信息，所述感知信息包括周围车流信息和环境信息等；采集智能汽车通过感知模块和规划决策模块给出的规划行驶轨迹，所述规划行驶轨迹包括短期规划的车辆位置坐标、速度和转向角等信息；（2）对比智能汽车的自动驾驶系统给出的行驶轨迹和规划行驶轨迹，搜索两条轨迹存在显著差异的场景：基于采集的智能汽车的规划行驶轨迹信息和自动驾驶系统给出的行驶轨迹进行对比分析，筛选出两条轨迹存在明显差异的场景；在某时刻t存在以下任意一种情况时，认为两条轨迹存在显著差异：两轨迹车辆的纵向距离

【技术特征摘要】
1.一种智能汽车道路行驶与虚拟测试平行映射实验方法，其特征在于具体步骤如下：（1）采集智能汽车的自动驾驶系统给出的行驶轨迹、感知信息及规划行驶轨迹：采集驾驶员在公开道路上驾驶配备了自动驾驶系统给出的行驶轨迹，所述自动驾驶系统给出的行驶轨迹包括具有时间戳的车辆位置坐标、速度和转向角等信息；采集智能汽车的感知信息，所述感知信息包括周围车流信息和环境信息等；采集智能汽车通过感知模块和规划决策模块给出的规划行驶轨迹，所述规划行驶轨迹包括短期规划的车辆位置坐标、速度和转向角等信息；（2）对比智能汽车的自动驾驶系统给出的行驶轨迹和规划行驶轨迹，搜索两条轨迹存在显著差异的场景：基于采集的智能汽车的规划行驶轨迹信息和自动驾驶系统给出的行驶轨迹进行对比分析，筛选出两条轨迹存在明显差异的场景；在某时刻t存在以下任意一种情况时，认为两条轨迹存在显著差异：两轨迹车辆的纵向距离d大于阈值，即;两轨迹车辆的横向距离s大于阈值，即;两轨迹车辆的速度差大于阈值，即;（3）场景回放和仿真预测：对于步骤（2）中智能汽车的规划行驶轨迹信息和自动驾驶系统给出的行驶轨迹存在显著差异的场景，进行场景重构；即由于智能汽车的环境感知模块有一定的感知范围，同时也可能存在感知盲区，为尽可能保证重构场景与现实场景保持一致，对在t时刻存在显著差异的场景...

【专利技术属性】
技术研发人员：孙剑，徐一鸣，余荣杰，
申请(专利权)人：同济大学，
类型：发明
国别省市：上海,31