一种面向智能网联示范区的混合现实自动驾驶的测试方法及虚拟测试平台与流程

本发明涉及无人驾驶测试技术领域，具体涉及一种面向智能网联示范区的混合现实自动驾驶的测试方法及虚拟测试平台。

背景技术：

随着自动驾驶车辆的快速发展，我们出行将会变得更加高效，也更加环保，不仅可以弥补人类感官能力的不足，消除人为因素造成的交通事故，减轻人类驾驶操作强度，还能控制并预测汽车的行为和运行状态，根据实时路况信息规划一条合理的出行路径。但近年来，特斯拉、谷歌、uber等公司因其自动驾驶车辆系统不稳定、测试不充分导致了一系列交通事故，从而引发了人们对自动驾驶车辆的恐慌。因此，为了保证汽车在运行过程中的安全与可靠性，在投入市场前需要对自动驾驶车辆进行大量的测试与评价，确保汽车在使用时功能的正常发挥。

技术实现要素：

本发明的目的是针对现有技术中的问题，提供一种改进的面向智能网联示范区的混合现实自动驾驶的测试方法。

为达到上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种面向智能网联示范区的混合现实自动驾驶的测试方法，包括虚拟测试，所述虚拟测试包括如下步骤：

s1，创建虚拟车辆驾驶环境，建立车辆动力学模型及车载传感系统模型；

s2，使所述车辆动力学模型在所述虚拟车辆驾驶环境中按照无人驾驶模式运行，检测所述车辆动力学模型能否通过所述车载传感系统模型感知道路环境、自动规划行车路线并控制所述车辆动力学模型到达预定目标；

s3，所述虚拟车辆驾驶环境中包括障碍车辆，控制所述障碍车辆在所述虚拟车辆驾驶环境中发生变化，测试所述车辆动力学模型能否做出安全的自动操纵行为，并在所述虚拟车辆驾驶环境中安全抵达预定目标；

s4，操纵驾驶模拟器使所述车辆动力学模型在所述虚拟车辆驾驶环境中按照人工驾驶模式运行，测试所述车辆动力学模型的人工接管操作的性能；

s5，记录步骤s1~s4中的测试数据，并对所述测试数据进行分析，以判定所述车辆动力学模型的功能和性能是否达到要求。

优选地，步骤s3中的所述自动操纵行为包括制动、车辆控制、方向控制、避障、以及超车。

优选地，所述虚拟测试中使步骤s2和步骤s4交替进行，以测试所述车辆动力学模型的人机混驾及人机切换性能。

优选地，所述测试方法还包括封闭场地测试，所述封闭场地测试包括如下步骤：

s6，在封闭场地中根据真实情况的信息配置关键场景要素，将与所述车辆动力学模型的车辆参数相同的测试车辆放入所述封闭场地中按照无人驾驶模式运行，所述测试车辆具有车载传感系统，测试所述测试车辆能否通过所述车载传感系统感知道路环境、自动规划行车路线并控制所述测试车辆到达预定目标；

s7，改变所述封闭场地内的所述场景要素，且该所述场景要素与真实情况不一致，检测在真实情况中未出现的场景下所述测试车辆能否通过所述车载传感系统感知道路环境、自动规划行车路线并控制所述测试车辆到达预定目标。

进一步地，所述测试方法还包括公共道路测试，所述公共道路测试包括如下步骤：

s8，使所述测试车辆在公共道路环境上按照无人驾驶模式运行，检测所述测试车辆能否通过所述车载传感系统感知道路环境、自动规划行车路线并控制所述测试车辆到达预定目标；

s9，使所述测试车辆在公共道路环境上按照无人驾驶模式和人为驾驶模式交互运行，检测所述测试车辆的人机混驾及人机切换性能，并在测试过程中发现在所述虚拟测试及所述封闭场地测试中未出现的场景。

进一步地，测试过程中，所述测试车辆的行驶信息通过can总线进行记录。

本发明还提供一种面向智能网联示范区的混合现实自动驾驶的虚拟测试平台，包括虚拟车辆驾驶环境生成子系统、车辆动力学模型子系统、虚拟传感器模拟子系统、测控子系统、测试结果分析评价子系统和驾驶模拟器，所述虚拟车辆驾驶环境生成子系统、所述车辆动力学模型子系统、所述虚拟传感器模拟子系统、所述测控子系统、所述测试结果分析评价子系统和所述驾驶模拟器之间通讯连接；

所述虚拟车辆驾驶环境生成子系统用于根据真实气象状态、道路环境、交通场景采集的信息及测试需求创建虚拟车辆驾驶环境；

所述车辆动力学模型子系统用于根据真实车辆数据或测试需求的车辆数据创建车辆动力学模型，并启动所述车辆动力学模型；

所述虚拟传感器模拟子系统用于根据真实车载传感器的信息并结合车辆感知目标的几何模型及真实车载传感器的物理模型混合建模，生成虚拟的车载传感系统模型以用于在所述虚拟车辆驾驶环境中感知所述车辆动力学模型的当前环境；

所述测控子系统用于根据测试需求设定工况并虚拟车速使所述车辆动力学模型在所述虚拟车辆驾驶环境中行驶，记录测试中的测试结果，所述测控子系统包括记录模块，所述记录模块用于记录测试中的测试数据；

所述测试结果分析评价子系统用于对所述记录模块记录的所述测试数据进行分析与评价；

所述驾驶模拟器用于模拟人工操作所述车辆动力学模型模式，在测试过程中实时进行人工切换。

优选地，所述虚拟车辆驾驶环境生成子系统包括道路场景模块、交通环境模块和气象模块；所述道路场景模块用于根据真实道路场景的几何特性、物理特性及行为特性创建虚拟道路；所述交通环境模块用于根据测试需求或真实车辆的行驶交通数据构成车辆交通环境；所述气象模块用于根据真实环境的气象信息创建虚拟车辆行驶中的气象环境。

进一步地，所述气象信息包括天气状态、时间变化以及不同时间下的光影变化，所述交通环境包括交通流量信息及周围交通车辆行为。

优选地，所述车载传感系统模型包括摄像头、gps、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达。

由于上述技术方案的运用，本发明与现有技术相比具有下列优点：

（1）虚拟出车辆动力学模型和车载传感系统模型先进行虚拟测试，在虚拟测试中能够通过驾驶模拟器实现实时的人机切换驾驶模式，提高了车辆行驶安全性；并且可实现在虚拟的智能网联示范区场景下的自动驾驶轨迹规划、轨迹跟踪以及执行器控制性能的测试，可有效降低测试成本，提高测试效率。

（2）根据测试需求可模拟出多种不同面向智能网联示范区的虚拟车辆驾驶环境，以进行海量的场景测试，从而高效率地验证自动驾驶功能的边界。

附图说明

附图1为本发明的面向智能网联示范区的混合现实自动驾驶的测试方法的流程图；

附图2为本发明的面向智能网联示范区的混合现实自动驾驶的测试平台的架构图。

具体实施方式

下面结合附图来对本发明的技术方案作进一步的阐述。

混合现实包括增强现实和增强虚拟，指的是合并现实和虚拟世界而产生的新的可视化环境。

如图1所示，本发明的面向智能网联示范区的混合现实自动驾驶的测试方法包括如下步骤：

a.虚拟测试

（1）创建虚拟车辆驾驶环境，建立车辆动力学模型及车载传感系统模型。

具体的，根据真实气象状态、道路环境、交通场景采集的信息及测试需求，通过scaner软件创建虚拟车辆驾驶环境。

建立车辆动力学模型时，根据真实车辆的参数，或者测试需求的车辆参数创建。

车载传感系统模型用于模拟车载传感系统，建立车载传感系统模型时结合车辆驾驶环境中感知目标的几何模型和传感器自身的物理模型混合建立。

（2）使车辆动力学模型在虚拟车辆驾驶环境中按照无人驾驶模式运行，检测车辆动力学模型能否通过车载传感系统模型感知道路环境、自动规划行车路线并控制车辆动力学模型到达预定目标；

（3）步骤（1）中创建的虚拟车辆驾驶环境中包括障碍车辆，控制障碍车辆在虚拟车辆驾驶环境中发生变化，如控制障碍车辆在虚拟车辆驾驶环境中进行超车、降速、突然制动、并行或接近等动作，测试车辆动力学模型能否根据障碍车辆的变化适应性地做出安全的自动操纵行为，并在虚拟车辆驾驶环境中安全抵达预定目标，从而获得车辆动力学模型自动驾驶功能的边界参数。

该步骤中，车辆动力学模型根据障碍车辆的变化适应性地做出安全的自动操纵行为包括制动、车辆控制、方向控制、避障、以及超车等动作。

（4）操纵驾驶模拟器使车辆动力学模型在虚拟车辆驾驶环境中按照人工驾驶模式运行，测试车辆动力学模型的人工接管操作的性能；

该步骤可与步骤（2）交替进行，以测试车辆动力学模型的人机混驾及人机切换性能，从而确保车辆动力学模型在实际道路行驶的人机切换性能及人机混驾的安全性。

（5）记录步骤（1）~步骤（4）中的测试数据，并对测试数据进行分析，以判定车辆动力学模型的功能和性能是否达到要求。

如测试数据满足要求，则进行封闭场地测试，以进一步检测车辆动力学模型运行的安全性。如不满足要求，则对车辆动力学模型进行修正，重复步骤（1）~（5），直至建立的车辆动力学模型的功能和性能达到设定的要求。

虚拟测试其场景丰富、计算速度快、测试效率高、资源消耗低、可重复性好、可嵌入车辆开发的各个环节。

b.封闭场地测试

（6）在封闭场地中根据真实情况的信息配置关键场景要素，如在封闭场地中设置车道线、交通信号灯、障碍车辆等，将与虚拟测试过程中车辆动力学模型的车辆参数相同的测试车辆放入封闭场地中，并使测试车辆按照无人驾驶模式运行，测试车辆自身具有车载传感系统，检测测试车辆能否通过自身带有的车载传感系统感知道路环境、自动规划行车路线并控制测试车辆到达预定目标；

（7）改变封闭场地内的场景要素，且该场景要素与真实情况不一致，如使障碍车辆逆行，检测在真实情况中未出现的场景下测试车辆能否通过自身带有的车载传感系统感知道路环境、自动规划行车路线并控制测试车辆到达预定目标，以验证该测试车辆的自动驾驶功能的边界。

在封闭场地测试过程中，测试车辆的无人驾驶功能达到要求后，对该测试车辆进行公共道路测试，以进一步验证该测试车辆的安全性能。

c.公共道路测试

（8）使测试车辆在公共道路环境上按照无人驾驶模式运行，检测测试车辆能否通过自身带有的车载传感系统感知道路环境、自动规划行车路线并控制所述测试车辆到达预定目标；

（9）使测试车辆在公共道路环境上按照无人驾驶模式和人为驾驶模式交互运行，检测测试车辆的人机混驾及人机切换性能，并在测试过程中发现在虚拟测试及封闭场地测试中未出现的场景。

在上述的封闭场地测试和公共道路测试的测试过程中，测试车辆的行驶信息均通过can总线进行记录。

在依次完成虚拟测试、封闭场地测试及公共道路测试后，可将虚拟车辆驾驶环境、封闭场地测试以及公共道路测试的测试数据进行保存，以便于后期创建场景数据库，以保证自动驾驶车辆测试时的场景类型更加丰富。也就是说，场景数据库中包括了适应于面向智能网联示范区的多种车辆驾驶环境、封闭场地测试及实际智能网联示范区场地测试的场景数据。在每次测试前，可通过创建的场景数据库提取保存的测试数据进行使用或用于后期的测试对比分析。

如图2所示，本发明的面向智能网联示范区的混合现实自动驾驶的虚拟测试平台包括虚拟车辆驾驶环境生成子系统、车辆动力学模型子系统、虚拟传感器模拟子系统、测控子系统、测试结果分析评价子系统和驾驶模拟器，虚拟车辆驾驶环境生成子系统、车辆动力学模型子系统、虚拟传感器模拟子系统、测控子系统、测试结果分析评价子系统和驾驶模拟器之间通讯连接。

虚拟车辆驾驶环境生成子系统用于根据真实气象状态、道路环境、交通场景采集的信息及测试需求创建虚拟车辆驾驶环境。虚拟车辆驾驶环境生成子系统包括道路场景模块、交通环境模块和气象模块。

道路场景模块用于根据真实道路场景的几何特性、物理特性及行为特性创建虚拟道路。如根据包括道路、车道线、交通信号灯等生成动态标志物，并与地图坐标统一后放置到虚拟场景的对应位置处。

交通环境模块用于根据测试需求或真实车辆的行驶交通数据构成车辆交通环境。交通环境包括交通流量信息及周围交通车辆行为。

气象模块用于根据真实环境的气象信息创建虚拟车辆行驶中的气象环境。气象信息包括天气状态、时间变化以及不同时间下的光影变化。

车辆动力学模型子系统用于根据真实车辆数据或测试需求的车辆数据创建车辆动力学模型，并启动车辆动力学模型。

虚拟传感器模拟子系统用于根据真实车载传感器的信息并结合车辆感知目标的几何模型及真实车载传感器的物理模型混合建模，生成虚拟的车载传感系统模型，以用于在虚拟车辆驾驶环境中感知车辆动力学模型的当前环境。车载传感系统模型包括摄像头、gps、超声波雷达、毫米波雷达和激光雷达。

测控子系统用于根据测试需求设定工况并虚拟车速使车辆动力学模型在虚拟车辆驾驶环境中行驶，记录测试中的测试结果，测控子系统包括记录模块，记录模块用于记录测试中的测试数据。

测试结果分析评价子系统用于对记录模块记录的测试数据进行分析与评价。可根据分析评价结果对车辆动力学模型进行修正。

驾驶模拟器用于模拟人工操作车辆动力学模型模式，在测试过程中实时进行人工切换，以检测车辆动力学模型的人机混驾及人机切换性能。

上述实施例只为说明本发明的技术构思及特点，其目的在于让熟悉此项技术的人士能够了解本发明的内容并加以实施，并不能以此限制本发明的保护范围，凡根据本发明精神实质所作的等效变化或修饰，都应涵盖在本发明的保护范围内。