车辆配置对自动驾驶系统安全性影响的评估方法技术方案

本发明专利技术公开了一种车辆配置对自动驾驶系统安全性影响的评估方法，包括以下步骤：（1）选取高保真模拟器作为测试环境，选取被测的自动驾驶系统，联合仿真。（2）选取车辆动力学模型，设置车辆配置中各个参数的范围域和默认值，搭建车辆测试运行场景。（3）选取评价车辆安全性能的通用度量指标，建立多目标优化模型。（4）将搜索算法提供的配置中选取参数的值与仿真模拟器接口进行信息交互。（5）使用多目标搜索算法对模型进行求解，得到使得自动驾驶车辆安全性降低的配置组合。本发明专利技术使用高保真汽车仿真模拟器结合搜索算法帮助汽车工程师解决在现实场景中难以组合配置中大量参数的问题，有效地节约了时间和金钱成本。地节约了时间和金钱成本。地节约了时间和金钱成本。

【技术实现步骤摘要】
车辆配置对自动驾驶系统安全性影响的评估方法


[0001]本专利技术涉及自动驾驶车辆安全性测试方法，尤其涉及一种车辆配置对自动驾驶系统安全性影响的评估方法。

技术介绍

[0002]自动驾驶软件作为和硬件高度集成的独立实体，工程师需要验证其在预期自动驾驶相关功能中的可靠性，以确保相关软件系统产品能够部署在真实的交通场景中，并在实际环境中正确完成各种自动驾驶任务。因此，对整个Autonomous Driving System ADS系统测试的需求不断上升。同时，随着科技的进步和道路的完善也越来越高，这意味着汽车不仅需要更好的操纵稳定性，更需要更高效的主动安全性。所以，如何提升自动驾驶汽车在行驶过程中的安全稳定性已经成为许多科研机构研究人员的重点研究方向，具有十分显著的研究价值和研究意义。故对自动驾驶算法车辆进行全面、有效地测试是必要的。尽管已经提出了各种ADS测试技术，如利用搜索、机器学习和强化学习等，专注于使用模拟器进行基于场景的测试，旨在以经济高效的方式识别关键的驾驶或测试场景。此类场景通常涉及气象元素（例如，风、温度、压力、湿度、云和降水）、交通环境元素（例如道路表面的物理条件和几何形状、标志）和驾驶环境元素（如非玩家角色（NPC）车辆、行人）等。
[0003]而自动驾驶汽车作为测试场景的一部分。其中，测试车辆元素包含待测试车辆的详细物理信息，如重量、性能、位置和运动状态。在自动驾驶的测试过程中，测试车辆本身会明显影响周围的场景元素，尤其是其他交通参与者，测试车辆与周围驾驶环境的互动会形成闭环。目前测试方法，很少考虑由于生产变化、磨损等导致的车辆参数的变化，如质量、轮胎摩擦和半径。这些变化可能会严重影响车辆行为的安全性。因此，有必要研究对ADS安全性和影响程度产生负面影响的特征及其相互作用。
[0004]故从车辆自身配置的角度去保证汽车产品的安全是一个极其重要且具有挑战性的问题。进而提出基于搜索的车辆配置的对自动驾驶车辆的安全测试，重点关注车辆配置变化对ADS 性能的影响。车辆配置可由一些列物理参数组成，使用仿真模拟器模拟不同配置下各个参数组合的自动驾驶车辆，针对不同场景下的安全性进行关键配置分析。

技术实现思路

[0005]针对上述技术问题，本专利技术的目的是提供一种用于在不同场景下从车辆配置的角度分析影响自动驾驶车辆安全的关键配置组合的基于搜索的车辆配置对自动驾驶系统安全性影响的评估方法。
[0006]本专利技术采用以下技术方案，具体包括：一种车辆配置对自动驾驶系统安全性影响的评估方法，所述评估方法包括如下步骤：步骤1：选取高保真模拟器作为测试环境，选取被测的自动驾驶系统在所述测试环境中进行联合仿真；
步骤2：选取车辆动力学模型，对仿真模拟器虚拟车辆进行参数设置，搭建虚拟车辆测试场景；步骤3：确定用于评价车辆安全性能的通用度量指标，基于所述通用度量指标建立多目标优化模型；步骤4：基于搜索算法，将所述搜索算法提供的参数值与所述仿真模拟器虚拟车辆配置接口进行信息交互；步骤5：使用多目标搜索算法对多目标模型进行求解，得到使得车辆安全性能降低的参数配置组合。
[0007]进一步的，所述步骤1中选择高保真模拟器作为虚拟测试环境，如果将通信中间件集成于仿真模拟器，则被测的自动驾驶系统独立于仿真模拟器进行开发；如果通过仿真模拟器内部API进行通信，则被测的自动驾驶系统基于仿真模拟器进行开发，从而建立完整的联合测试环境。
[0008]进一步的，所述步骤2中所述仿真模拟器虚拟车辆包含车辆动力学模型，车辆动力学模型由所述模拟器提供；所述仿真模拟器虚拟车辆的参数根据真实车辆生产线的具体参数值确定；所述场景元素包括：静态元素和动态参与者。
[0009]进一步的，所述步骤3中，所述通用度量指标包含安全度safetyDegree、TimeExposedTime
‑
to
‑
collisionTET、TimeIntegratedTime
‑
to
‑
collisionTIT、平均减速度aveDece；TET和TIT度量指标基于TTC进行拓展，记录虚拟车辆测试场景中危险暴露时间，反映当前虚拟车辆测试场景的危险水平；TET和TIT的值越高，代表虚拟车辆测试场景中危险暴露时间越久，情况越不安全。
[0010]进一步的，安全度safetyDegree提过以下公式计算得到：(1)；式（1）中，res表示当前虚拟车辆测试场景下的由模拟器服务端返回的模拟结果，d表示仿真模拟器虚拟车辆与障碍物之间的欧式距离，cs表示仿真模拟器虚拟车辆与障碍物方式碰撞时的碰撞速度；在式（2）和式（3）给出了TTC的计算公式：(2)；其中，L
s
是车辆与障碍物的相对距离，V
L
代表了车辆与障碍物的相对速度，其具体的计算公式如下：(3)；其中，以车辆行驶的方向为x轴，垂直于行驶方向的为y轴；L
12
代表了车辆与障碍物之间的质心距离，其与x轴的夹角为；L
o
表示车辆长度；公式（4）为TET的计算表达式：(4)；
ꢀ
；其中是布尔函数；在时刻t，如果TTC(t)介于0和指定阈值TTC
*
之间，则的值为1，否则为0；其中τ
sc
代表时间步长；公式（5）为TIT的计算表达式： （5）；其中TTC(t)为时刻t时的TTC值；τ
sc
代表时间步长；TTC*为指定阈值。
[0011]进一步的，所述平均减速度aveDece考虑了车辆自身制动性能，用于评估自动驾驶车辆在制动过程中的减速度变化情况，如下：； (6)；其中，当时刻t，自动驾驶车辆的减速度由相应的模拟器提供；在持续时间T内，当ADS发出制动命令时，的值为1；否则，其值为0，表明在时间段T内，车辆仅响应一个需要紧急制动操作的事件。
[0012]进一步的，所述多目标优化模型为：；其中num(changedParas)为所改变参数的个数，f(2)为所改变参数中最大（max）变化差异的百分比，其中V
i
为参数i的初始值，V
i
’
为参数i改变后的值；minDis为仿真模拟器虚拟车辆未发生碰撞时与障碍物之间的距离，collSpeed为仿真模拟器虚拟车辆发生碰撞时的速度。
[0013]进一步的，根据多目标优化模型设置为三个优化目标：第一个目标是最小化改变参数的个数，第二个目标是最小化被选参数的改变百分比，第三个目标是最小化安全距离或碰撞，将所述多目标优化模型转化为优化目标为：。
[0014]进一步的，所述步骤4中，通过在所述模拟器中设置关于仿真模拟器虚拟车辆的参数的接口，并将其封装为模拟器API与搜索算法相结合；具体表现为：将仿真模拟器中的运行结果以评价指标的方式反馈给搜索算法，搜索算法提供下一轮模拟过程所需的车辆参数数值，从而进行模拟器与搜索算法之间的信息交互。
[0015]进一步的，所述步骤5中，用多目标搜索算法对多目标本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种车辆配置对自动驾驶系统安全性影响的评估方法，其特征在于，所述评估方法包括如下步骤：步骤1：选取高保真模拟器作为测试环境，选取被测的自动驾驶系统在所述测试环境中进行联合仿真；步骤2：选取车辆动力学模型，对仿真模拟器虚拟车辆进行参数设置，搭建虚拟车辆测试场景；步骤3：确定用于评价车辆安全性能的通用度量指标，基于所述通用度量指标建立多目标优化模型；步骤4：基于搜索算法，将所述搜索算法提供的参数值与所述仿真模拟器虚拟车辆配置接口进行信息交互；步骤5：使用多目标搜索算法对多目标模型进行求解，得到使得虚拟车辆安全性能降低的参数配置组合。2.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，所述步骤1中选择高保真模拟器作为虚拟测试环境，如果将通信中间件集成于仿真模拟器，则被测的自动驾驶系统独立于仿真模拟器进行开发；如果通过仿真模拟器内部API进行通信，则被测的自动驾驶系统基于仿真模拟器进行开发，从而建立完整的联合测试环境。3.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，所述步骤2中所述仿真模拟器虚拟车辆包含车辆动力学模型，车辆动力学模型由所述模拟器提供；所述仿真模拟器虚拟车辆的参数根据真实车辆生产线的具体参数值确定；所述场景元素包括：静态元素和动态参与者。4.根据权利要求1所述的评估方法，其特征在于，所述步骤3中，所述通用度量指标包含安全度safetyDegree、TimeExposedTime
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to
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collisionTET度量指标、TimeIntegratedTime
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to
‑
collisionTIT度量指标、平均减速度aveDece；TET和TIT度量指标基于Time
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To
‑
CollisionTTC度量指标进行拓展，记录虚拟车辆测试场景中危险暴露时间，反映当前虚拟车辆测试场景的危险水平；TET和TIT度量指标的值越高，代表虚拟车辆测试场景中危险暴露时间越久，情况越不安全。5.根据权利要求4所述的评估方法，其特征在于，所述安全度safetyDegree提过以下公式计算得到：(1)；式（1）中，res表示当前虚拟车辆测试场景下的由模拟器服务端返回的模拟结果，d表示仿真模拟器虚拟车辆与障碍物之间的欧式距离，cs表示仿真模拟器虚拟车辆与障碍物方式碰撞时的碰撞速度；公式（2）和公式（3）为TTC指标的计算表达式：(2)；其中，L
s
是车辆与障碍物的相对距离，V
L
代表了车辆与障碍物的相对速度，其...

【专利技术属性】
技术研发人员：王铁鑫，潘琦，岳涛，马健伟，
申请(专利权)人：南京航空航天大学，
类型：发明
国别省市：