【技术实现步骤摘要】
一种用于自动驾驶车辆误操作的预期功能安全分析方法
本专利技术涉及无人驾驶测试
，具体涉及一种用于自动驾驶车辆误操作的预期功能安全分析方法。
技术介绍
经研究数据表明近94％的致命车祸与驾驶员直接相关，例如疲劳、超速、酒驾或其他违法行为，智能驾驶被视为可以显著降低事故率。而随着车辆系统复杂性的提升，自动驾驶车辆主要依靠传感器来感知外界环境、智能算法进行控制决策等，在车辆上运用了大量的新技术，从而引入新的安全风险。2018年3月Uber自动驾驶汽车在美国意外撞击致死一名行人，2016-2020四年间特斯拉三次因摄像头识别局限性撞向白色卡车，2020年3月沃尔沃向全球市场发出大规模召回通告，数量达70万辆，涉及9款在售车型，召回的原因是此前沃尔沃在丹麦进行的一项关于XC60的安全测试中，发现自动紧急制动系统没有按预期在发生碰撞时及时刹停车辆。智能驾驶带来的安全问题越来越多，不管是交通事故还是召回事件，究其原因也不全是由于E/E系统故障失效而导致的；在自动驾驶系统中即使系统不发生故障，也可能因为复杂智能算法的不确定性导...
【技术保护点】
1.一种用于自动驾驶车辆误操作的预期功能安全分析方法，其特征在于：包括如下步骤：/nS1，在仿真测试软件中根据自动驾驶车辆易发生误操作的真实危险场景地形构建自动驾驶车辆误操作虚拟危险场景地形；/nS2，在仿真测试软件中将虚拟传感器、用于实车的决策控制电子单元设备、车辆行驶环境及用于模拟人驾模式的驾驶模拟器相关信息添加到自动驾驶车辆误操作虚拟危险场景地形中，创建自动驾驶车辆误操作测试场景；/nS3，对模拟的自动驾驶车辆进行误操作场景仿真测试实验；/nS4，导出所述仿真测试实验中的仿真测试数据；/nS5，将所述仿真测试数据与实车在误操作场景下得到的实车安全测试数据进行对比分析；...
【技术特征摘要】 【专利技术属性】
1.一种用于自动驾驶车辆误操作的预期功能安全分析方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1，在仿真测试软件中根据自动驾驶车辆易发生误操作的真实危险场景地形构建自动驾驶车辆误操作虚拟危险场景地形；
S2，在仿真测试软件中将虚拟传感器、用于实车的决策控制电子单元设备、车辆行驶环境及用于模拟人驾模式的驾驶模拟器相关信息添加到自动驾驶车辆误操作虚拟危险场景地形中，创建自动驾驶车辆误操作测试场景；
S3，对模拟的自动驾驶车辆进行误操作场景仿真测试实验；
S4，导出所述仿真测试实验中的仿真测试数据；
S5，将所述仿真测试数据与实车在误操作场景下得到的实车安全测试数据进行对比分析；
S6，判断所述仿真测试数据有无异常数据：
（1）如所述仿真测试数据有异常数据，分析造成误操作的原因，基于所述仿真测试数据对相应车辆决策算法的参数进行调试与修正，重复步骤S3~S6；
（2）如所述仿真测试数据无异常数据，结束对自动驾驶车辆误操作场景的虚拟仿真测试。
2.根据权利要求1所述的用于自动驾驶车辆误操作的预期功能安全分析方法，其特征在于：步骤S1中包括如下步骤：
（1）根据自动驾驶车辆易发生误操作危险场景的真实地形的尺寸大小，在所述仿真测试软件的地形模块下1:1复现真实危险场景3D图形环境的路网，构建所述自动驾驶车辆误操作虚拟危险场景地形；
（2）通过绘图软件绘制真实危险场景中所涉及的建筑物模型，并在三维建模软件中对绘制的虚拟建筑物模型进行渲染并导出；
（3）将渲染后的所述虚拟建筑物虚模型复制到所述仿真测试软件中，并将其放置到所构建的所述自动驾驶车辆误操作虚拟危险场景地形中，并按照建筑物模型在真实场景中的位置与方向进行摆放；
（4）根据真实危险场景路网的逻辑，创建相应的道路逻辑；
（5）生成地形文件，构建出所需求的所述自动驾驶车辆误操作虚拟危险场景地形。
3.根据权利要求1所述的用于自动驾驶车辆误操作的预期功能安全分析方法，其特征在于：步骤S2中包括如下步骤：
（1）在所述仿真测试软件中创建虚拟测试场景；
（2）根据实车所装备的传感器，在所述仿真测试软件中给模拟的自动驾驶车辆在车身的相同的安装位置及角度添加相应的所述传感器；同时设置所述传感器的参数，使仿真环境中的所述传感器参数与现实中使用的一致；
技术研发人员：田欢，马育林，李茹，孙川，郑四发，
申请(专利权)人：清华大学苏州汽车研究院相城，
类型：发明
国别省市：江苏;32
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