基于仿真的自动驾驶循迹算法的软件在环测试方法与流程

本发明涉及自动驾驶的测试
技术领域：
，具体地涉及一种基于仿真的自动驾驶循迹算法的软件在环测试方法。
背景技术：
：近年来，无人驾驶相关技术得到了广泛关注。由于无人驾驶汽车在进行测试时往往会面临较高的危险性，硬件可靠性，算法鲁棒性等等，对于复杂环境的泛化能力等都会对自动驾驶算法的最终效果带来很大影响。同时，由于自动驾驶算法中包含多个模块，因此，每个模块之间的兼容性也会对算法的实际使用带来影响。另外，在一些危险场景下对无人驾驶算法进行测试，具有很大的危险性，且会在很大程度上提高测试成本。因此，在进行实际路测之前，需要建立模拟器测试平台，在大量的测试场景对无人驾驶相关算法进行仿真分析，提高算法的对复杂环境的鲁棒性和泛化能力，并对硬件可靠性和不同模块间的兼容性进行验证。目前，已有的无人驾驶车辆模拟测试方法局限于利用仿真数据运算结果进行评价分析无人驾驶测试算法的性能，由于其仿真数据没有进行实时更新与交互，导致其测试效率低，评价结果不够准确全面，仿真效果相对较差。其运用车辆运动模拟器中仿真的车辆行驶轨迹来评价无人驾驶算法性能，这种单一的轨迹评价不能够反应出车辆行驶过程的真是车速变化情况。技术实现要素：为了解决上述存在的技术问题，本发明提供了一种基于仿真的自动驾驶循迹算法的软件在环测试方法，为自动驾驶循迹算法提供实时仿真测试环境，获取仿真过程中的实时车速与轨迹，提高自动循迹算法的测试效率，减少测试能耗，得到全面的评价结果。本发明的技术方案是：一种基于仿真的自动驾驶循迹算法的软件在环测试方法，包括以下步骤：s01：建立循迹算法的仿真场景，生成仿真场景的仿真数据；s02：对仿真数据进行可视化，显示测试路径与实际轨迹在的差异；s03：根据轨迹重合度给出循迹功能评分。优选的技术方案中，所述步骤s01具体包括以下步骤：选取循迹功能中的测试目标，选定测试路径；在仿真软件测试场景库中选取符合测试需求的测试场景；将循迹算法给出的由方向盘转角、油门开度及刹车组成的长度为3的1维信号向量传递给车辆动力学仿真模型，控制仿真车辆实时运动状态；将仿真车辆在三维场景中的状态信息通过消息队列实时反馈给循迹算法。优选的技术方案中，所述步骤s02包括，将循迹算法的车辆数据以及系统仿真的实时车辆数据以文档格式保存，采用log方式记录仿真测试全过程的车辆动态数据，在matlab中生成仿真测试效果图及测试报告。优选的技术方案中，所述步骤s03包括：得到gps定位点a，计算得到与定位点最近的轨迹点b，得到与定位点相邻的其他轨迹点an；将定位点a两侧的两个相邻轨迹点作为一组判断组，得到最近轨迹点b与定位点a和两侧的两个相邻轨迹点连线的距离，选择较短距离并标记为l；得到其他判断组的较短距离，选择多个判断组的较短距离中的最大值，作为轨迹的重合度l；当0≤l≤0.25m，评价为优秀；当0.25＜l≤0.5m，评价为合格；当0.5＜l≤1m，评价为不合格。与现有技术相比，本发明的优点是：实现面向循迹功能测试评价的仿真虚拟化，提高了循迹功能测试的测试效率，拓宽了仿真测试的应用领域。能够有效降低测试过程的能耗，并对循迹属性及功能做出评价分析，得到全面的评价结果，轨迹评价不能够反应出车辆行驶过程的真是车速变化情况。附图说明下面结合附图及实施例对本发明作进一步描述：图1为测试软件基本架构；图2为本发明基于仿真的自动驾驶循迹算法的软件在环测试方法的流程图；图3为轨迹评价示意图；图4为期望车速与实际车速对比图；图5为行驶路径与预设路径拓扑图；图6为行驶路径与预设路径的偏差。具体实施方式为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明了，下面结合具体实施方式并参照附图，对本发明进一步详细说明。应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本发明的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本发明的概念。实施例：下面结合附图，对本发明的较佳实施例作进一步说明。如图1所示，测试仿真系统包括仿真软件模拟测试场景及车辆动力学模型，设置通信模块与循迹算法通信，采用异步通信模式接收车辆的方向盘、车速或刹车及油门等信息，进而控制车辆动力学模型，最终将反馈的车辆定位、航向角、速度，反馈给循迹算法软件。能够实时测试其循迹系统的功能与性能。对循迹功能的实时测试与评价，分析其算法的问题与缺陷。本发明能够达到降低测试过程所需的成本，并尽可能真实的反应循迹算法在真实测试工况中的表现，方法简单易用，具有通用性。如图2所示，一种基于仿真的自动驾驶循迹算法的软件在环测试方法，包括以下步骤：s01：建立循迹算法的仿真场景，生成仿真场景的仿真数据；s02：对仿真数据进行可视化，显示测试路径与实际轨迹在的差异；s03：根据轨迹重合度给出循迹功能评分。选取循迹功能中的测试目标，选定测试路径，测试目标如：直道测试、弯道测试等；在仿真软件测试场景库中选取符合测试需求的测试场景；启动实时测试仿真系统与循迹功能及其算法；利用可靠的高性能消息队列通信技术，实时获取交换循迹算法与仿真系统之间的信息。将循迹算法给出的由方向盘转角、油门开度及刹车组成的长度为3的1维信号向量传递给车辆动力学仿真模型，控制仿真车辆实时运动状态。将仿真车辆在三维场景中的状态信息(高精度gps定位、航向角)，通过消息队列实时反馈给循迹算法；将系统接收到的循迹算法车辆数据以及系统仿真的实时车辆数据以文档格式保存，采用log方式记录仿真测试全过程的车辆动态数据。进而在matlab中生成仿真测试效果图及测试报告，使得测试数据可视化，直观的显示测试路径与实际轨迹存在的差异、控制过程等循迹功能所存在的问题与不足，分析问题所在，并根据轨迹重合度给出循迹功能评分。轨迹重合度的具体的判断方法如下：1、得到gps定位点a，计算得到与定位点最近的轨迹点b，得到与定位点相邻的其他轨迹点an；2、将定位点a两侧的两个相邻轨迹点作为一组判断组，得到最近轨迹点b与定位点a和两侧的两个相邻轨迹点连线的距离，选择较短距离并标记为l；3、得到其他判断组的较短距离，选择多个判断组的较短距离中的最大值，作为轨迹的重合度l；如图3所示，对轨迹重合度的判断方法进行举例说明：图中a点为gps定位点，b为距离a点最近的轨迹点，a1、a2分别为a点相邻的轨迹点。从b点引出两条与aa1、aa2垂直的线，其中最小一条线长称为l。地图中n个点将产生n条l，该n条l线段中，最大的一条为l,用l的长度来评价轨迹的重合度，循迹功能评分如下表所示：l(m)评价结果0≤l≤0.25优秀0.25＜l≤0.5合格0.5＜l≤1不合格选取某园区内一段路径进行测试。测试自动驾驶循迹功能并对其进行评价。测试所得到的车速效果，如图4所示，路径对比，如图5所示。计算得到运行轨迹与路径的差值，如图6所示。应当理解的是，本发明的上述具体实施方式仅仅用于示例性说明或解释本发明的原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者这种范围和边界的等同形式内的全部变化和修改例。当前第1页12