一种自动驾驶模拟仿真系统及其测试资源库建设方法技术方案

一种自动驾驶模拟仿真系统及其测试资源库建设方法。本发明专利技术所涉及的自动驾驶模拟仿真系统基于游戏引擎如虚幻4引擎构建测试环境，并创新性提出动静态结合的模拟仿真测试资源库建设方法，实现高度真实动态场景仿真，最后结合国内外的自动驾驶评价的经验和L1～L3级自动驾驶测试特点构建自动驾驶系统性能综合评价体系。本发明专利技术提出的动静态结合的模拟仿真测试资源库建设方法。

【技术实现步骤摘要】
一种自动驾驶模拟仿真系统及其测试资源库建设方法
本专利技术涉及交通领域，特别涉及一种自动驾驶车辆的模拟仿真系统。
技术介绍
自动驾驶技术作为一项系统性工程，涉及的模块繁多、业务逻辑复杂，为保证整体安全性需要经常实车上路测试。然而这也正是目前自动驾驶系统研发所面临的一大挑战——实车路测“道阻且长”。按照《中国自动驾驶仿真技术研究报告(2019)》中的数据：配置有一支1000辆自动驾驶测试车的车队需要花费大约50年的时间才能完成足够的里程测试。企业难以持续投入巨大资源以支持广泛实车路测，而且实际上广泛的道路测试仍难以覆盖复杂多样的交通场景，同时频繁实车路测为交通安全带来巨大潜在安全风险。比如2016年，Uber无人车就曾撞死一位突然出现在路中央的行人。因此，自动驾驶虚拟仿真系统开始被各家研究机构所重视，用于前期验证算法，在实车路测前解决可能存在的技术问题，加速自动驾驶系统的研发。自动驾驶仿真测试，是指通过计算机仿真技术，建立现实静态与动态交通场景的数学模型，让自动驾驶汽车与算法在虚拟交通场景中进行驾驶测试。仿真测试相对于实车道路测试更加容易本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种自动驾驶模拟仿真系统及其测试资源库建设方法，其特征在于，首先基于组合推理构建静态测试场景库，接着通过线上引流系统引入真人玩家进入测试系统并接管被试车辆周围干扰车、行人交通参与对象实现真实的动态场景模拟，同时提取针对性测试场景下的真人驾驶数据，基于深度学习人工智能算法训练智能交通模型构建动态交通模型库，补充/替代线上引流系统中的真人玩家，最后结合国内外的自动驾驶评价的经验和L1～L3级自动驾驶测试特点构建自动驾驶系统性能综合评价体系，所述的模拟仿真测试资源库包括“静态测试场景库”和“动态交通模型库”，所述的自动驾驶系统性能综合评价体系包含车辆智能性、驾驶安全性、驾驶舒适性和交通协调性这四...

【技术特征摘要】
1.一种自动驾驶模拟仿真系统及其测试资源库建设方法，其特征在于，首先基于组合推理构建静态测试场景库，接着通过线上引流系统引入真人玩家进入测试系统并接管被试车辆周围干扰车、行人交通参与对象实现真实的动态场景模拟，同时提取针对性测试场景下的真人驾驶数据，基于深度学习人工智能算法训练智能交通模型构建动态交通模型库，补充/替代线上引流系统中的真人玩家，最后结合国内外的自动驾驶评价的经验和L1～L3级自动驾驶测试特点构建自动驾驶系统性能综合评价体系，所述的模拟仿真测试资源库包括“静态测试场景库”和“动态交通模型库”，所述的自动驾驶系统性能综合评价体系包含车辆智能性、驾驶安全性、驾驶舒适性和交通协调性这四方面，并基于多层次模糊综合评价方法得到综合性能评价值。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的基于组合推理构建静态测试场景库的具体过程为以被试车与周围所有干扰车辆的相对位置与运动关系的排列组合所形成的复杂场景群为基础，利用组合推理方法和场景筛选规则，构建具有测试价值的各个层级及功能的典型静态测试场景库。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述组合推理方法具体步骤如下：
(1)确定复杂场景群：针对指定的道路交通环境，分析被试车和周围N个交通参与者可能的相对位置和运动方向的组合，以涵盖驾驶任务最复杂的组合或者可能引起交通事故的组合为前提条件，确定被试车和N个交通参与者的相对位置范围；
(2)筛选测试场景：设计场景筛选规则，从复杂场景群中筛选出有测试价值的场景组成正常行驶工况和预碰撞工况等场景群；
(3)确定参数：在筛选后的测试场景群中添加必要的约束条件，并覆盖全部的组合场景群。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于：所述场景筛选规则具体为：
(1)脱离实际的场景，删除；
(2)相似场景中对被试车运动影响较小的场景，删除；
(3)对被试车运动影响相同的场景，只保留1个场景。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于：所述的线上引流系统为基于智能手机、网页和驾驶模拟器等平台研发的多平台客户端，玩家通过网络登录自动驾驶仿真平台服务端，接管被试车辆周围干扰车、行人在内的交通参与对象，所述的动态交通模型库本质上是对应于静态测试场景库内所有测试场景的交通体模型集合“场景-智能体模型库”，集合内的元素为对应场景下的基于学习算法驱动的交通参与者模型。


6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：所述的车辆智能性从感知、路径规划、控制方面对所测自动驾驶算法进行评价，其中感知方面包括对信号灯相位、行人在内的对象的识别要求；路径规划方面包括对轨迹平稳，障碍规避在内的方面要求；控制方面是对规划结果执行的要求，如最大偏差、振荡次数及振荡周期。


7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于：所述的驾驶安全性指被试车在道路上行驶时对其他交通参与者是否会造成危险，类似是否在红灯时在停止线内...

【专利技术属性】
技术研发人员：段续庭，郑坤贤，田大新，周建山，林椿眄，王奇，姜航，赵文笙，郝威，龙科军，刘赫，拱印生，
申请(专利权)人：北京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：北京;11