一種基于混合現(xiàn)實(shí)的自動(dòng)駕駛車(chē)輛測(cè)試方法

車(chē)曉波，李超，張子輝

(齊魯工業(yè)大學(xué)(山東省科學(xué)院)山東省科學(xué)院自動(dòng)化研究所，山東 濟(jì)南 250014)

自動(dòng)駕駛汽車(chē)是人工智能、大數(shù)據(jù)、高性能計(jì)算等新技術(shù)應(yīng)用的重要載體，對(duì)降低交通擁堵、提高交通安全和出行效率，以及構(gòu)建智慧城市交通具有重要影響，目前已在干線物流、封閉園區(qū)、無(wú)人公交、無(wú)人環(huán)衛(wèi)等場(chǎng)景得到推廣應(yīng)用。但是,隨著自動(dòng)駕駛事故的接連曝光，人們對(duì)自動(dòng)駕駛的安全性產(chǎn)生質(zhì)疑[1]，如何對(duì)自動(dòng)駕駛車(chē)輛在復(fù)雜交通場(chǎng)景下的安全性進(jìn)行測(cè)試評(píng)價(jià)，成為眾多研究者面臨的一個(gè)重要問(wèn)題。當(dāng)前車(chē)輛測(cè)試主要包括實(shí)驗(yàn)室測(cè)試和道路測(cè)試，道路測(cè)試能夠直接反映車(chē)輛在實(shí)際路況中的性能，是自動(dòng)駕駛車(chē)輛上路前不可缺少的環(huán)節(jié)[2]。根據(jù)測(cè)試區(qū)域不同，道路測(cè)試又分為封閉場(chǎng)地測(cè)試和開(kāi)放道路測(cè)試兩種方式。封閉場(chǎng)地是模擬特定區(qū)域?qū)嶋H駕駛場(chǎng)景的全封閉環(huán)境，封閉場(chǎng)地測(cè)試具有較高安全性，但測(cè)試場(chǎng)景有限，無(wú)法完全涵蓋自動(dòng)駕駛所面臨的真實(shí)環(huán)境[3]。開(kāi)放道路測(cè)試是在政府允許開(kāi)展測(cè)試的路段區(qū)域內(nèi)進(jìn)行車(chē)輛自動(dòng)駕駛能力驗(yàn)證，缺點(diǎn)是受實(shí)際交通路況、天氣條件以及諸多偶然事件的影響，具有較大的風(fēng)險(xiǎn)[4-5]。

在傳統(tǒng)汽車(chē)和高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)(advanced driving assistance system，ADAS)領(lǐng)域已有多種較為成熟的測(cè)試方法，主要包括實(shí)車(chē)測(cè)試、虛擬仿真測(cè)試、硬件在環(huán)測(cè)試和整車(chē)在環(huán)測(cè)試等[6-9]。實(shí)車(chē)測(cè)試是車(chē)輛進(jìn)行量產(chǎn)之前必須進(jìn)行的，并至少需要在各種交通場(chǎng)景下通過(guò)數(shù)十萬(wàn)公里以上的真實(shí)行駛測(cè)試。單純的虛擬仿真測(cè)試方法具有測(cè)試成本低、可重復(fù)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，但是模型的真實(shí)度相對(duì)較低，仿真結(jié)果與實(shí)際情況有較大差距，也無(wú)法實(shí)現(xiàn)車(chē)輛硬件性能測(cè)試和標(biāo)定[10]。針對(duì)上述問(wèn)題，硬件在環(huán)(hardware-in-the-loop，HIL)方法在當(dāng)前得到了廣泛應(yīng)用[11-12]。HIL方法結(jié)合了物理控制器與虛擬對(duì)象，其中虛擬對(duì)象根據(jù)車(chē)輛動(dòng)力學(xué)進(jìn)行建模，與物理控制器連接形成閉環(huán)控制，由于引入了阻力、摩擦力等關(guān)鍵參數(shù)，具有較高的置信度[1]，與實(shí)車(chē)測(cè)試相比具有成本低、開(kāi)發(fā)周期短和易重現(xiàn)等優(yōu)點(diǎn)。整車(chē)在環(huán)(vehicle-in-the-loop, VIL)方法結(jié)合實(shí)際車(chē)輛與虛擬對(duì)象，在實(shí)驗(yàn)室條件下構(gòu)建模擬道路、交通場(chǎng)景以及環(huán)境因素，并使用真實(shí)車(chē)輛進(jìn)行測(cè)試[13]。還有研究者進(jìn)一步充分利用現(xiàn)有的各種在環(huán)測(cè)試方法和工具，形成一種X在環(huán)測(cè)試方法，利用模型或代碼替代缺失部件實(shí)現(xiàn)軟硬件結(jié)合測(cè)試[14]。過(guò)去各種在環(huán)測(cè)試主要針對(duì)車(chē)輛本體性能，側(cè)重于車(chē)輛動(dòng)力學(xué)與控制性能方面的測(cè)試，例如底盤(pán)控制系統(tǒng)中防抱死制動(dòng)系統(tǒng)(antilock brake system，ABS)和電子穩(wěn)定性控制(electronic stability controller, ESC)，以及測(cè)試各種執(zhí)行器和電子控制單元(electronic control unit, ECU)等。而在自動(dòng)駕駛車(chē)輛測(cè)試中，由于增加了決策規(guī)劃模塊和各種傳感器，并且控制模塊的功能也更為復(fù)雜，對(duì)測(cè)試方法提出了更高的要求。

綜上所述，自動(dòng)駕駛測(cè)試與評(píng)價(jià)體系仍然處于研究階段，行業(yè)內(nèi)還沒(méi)有統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)可遵循。本文嘗試從虛擬仿真與真實(shí)交通環(huán)境結(jié)合的角度提出一種新的自動(dòng)駕駛測(cè)試方法，給出了測(cè)試系統(tǒng)組成和實(shí)現(xiàn)思路，并通過(guò)具體案例進(jìn)一步說(shuō)明該系統(tǒng)的用法。該方法既結(jié)合了封閉場(chǎng)地測(cè)試和開(kāi)放道路測(cè)試的優(yōu)勢(shì)，同時(shí)克服交通場(chǎng)景匱乏的局限性，使自動(dòng)駕駛車(chē)輛功能測(cè)試更充分、安全和可靠。

1 基于混合現(xiàn)實(shí)的自動(dòng)駕駛測(cè)試方法

1.1 基本框架

針對(duì)在環(huán)測(cè)試中人為設(shè)定要素多，難以準(zhǔn)確反映與真實(shí)環(huán)境交互的問(wèn)題，本文基于信息物理融合系統(tǒng)理念，提出一種混合虛擬仿真環(huán)境和真實(shí)交通環(huán)境的自動(dòng)駕駛測(cè)試方法。本方法綜合仿真環(huán)境、網(wǎng)絡(luò)與物理環(huán)境，在虛擬仿真環(huán)境中執(zhí)行可重復(fù)、可量化的測(cè)試用例，利用通信與控制技術(shù)，將測(cè)試用例轉(zhuǎn)換為對(duì)背景車(chē)的控制指令。通過(guò)監(jiān)測(cè)自動(dòng)駕駛測(cè)試車(chē)輛(主車(chē))的動(dòng)態(tài)行為及車(chē)輛之間的交互行為，構(gòu)建混合現(xiàn)實(shí)的自動(dòng)駕駛測(cè)試系統(tǒng)，并對(duì)自動(dòng)駕駛表現(xiàn)進(jìn)行系統(tǒng)評(píng)價(jià)。

首先根據(jù)主車(chē)的測(cè)試需求進(jìn)行虛擬場(chǎng)景和車(chē)輛建模、場(chǎng)景搭建、任務(wù)制定，再將虛擬仿真環(huán)境和控制指令映射到真實(shí)和虛擬的背景車(chē)。通過(guò)背景車(chē)和控制中心的耦合運(yùn)行，控制指令與車(chē)輛狀態(tài)的同步交互，共同作用于自動(dòng)駕駛測(cè)試車(chē)輛。最后利用仿真場(chǎng)景和測(cè)試用例的柔性集合，充分測(cè)試主車(chē)的安全性能并輸出測(cè)試評(píng)價(jià)結(jié)果，本文測(cè)試方法的基本流程如圖1所示。

圖1 自動(dòng)駕駛測(cè)試方法流程圖

1.2 混合現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)構(gòu)建

自動(dòng)駕駛測(cè)試中的混合現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)主要由測(cè)試場(chǎng)、控制中心、背景車(chē)等3部分構(gòu)成，系統(tǒng)架構(gòu)如圖2所示。其中測(cè)試場(chǎng)主要提供真實(shí)測(cè)試環(huán)境并記錄測(cè)試過(guò)程中產(chǎn)生的真實(shí)數(shù)據(jù)，控制中心主要對(duì)測(cè)試場(chǎng)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)控和遠(yuǎn)程控制背景車(chē)，通過(guò)將真實(shí)數(shù)據(jù)與虛擬數(shù)據(jù)進(jìn)行有機(jī)融合構(gòu)建混合現(xiàn)實(shí)仿真環(huán)境。最后通過(guò)自動(dòng)駕駛測(cè)試車(chē)輛、真實(shí)背景車(chē)、虛擬背景車(chē)三者交互共同實(shí)現(xiàn)混合現(xiàn)實(shí)測(cè)試，并對(duì)測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和評(píng)價(jià)。

圖2 混合現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)架構(gòu)示意圖

測(cè)試場(chǎng)是一個(gè)完全網(wǎng)聯(lián)的真實(shí)測(cè)試環(huán)境，其通過(guò)配備車(chē)聯(lián)網(wǎng)通信設(shè)施、路側(cè)單元、智能基礎(chǔ)交通設(shè)施以及差分GPS基站形成一個(gè)“車(chē)-路”“車(chē)-車(chē)”即時(shí)交互的智能生態(tài)系統(tǒng)[14]?？刂浦行耐ㄟ^(guò)人機(jī)交互界面對(duì)背景車(chē)進(jìn)行路徑規(guī)劃、行為模擬、監(jiān)控與遠(yuǎn)程控制，以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜交通環(huán)境下的自動(dòng)駕駛測(cè)試方案；然后建立虛擬仿真環(huán)境，將主車(chē)與背景車(chē)的真實(shí)數(shù)據(jù)映射到仿真系統(tǒng)中，在虛擬環(huán)境中同步重現(xiàn)真實(shí)場(chǎng)景下的測(cè)試過(guò)程；并通過(guò)在虛擬仿真環(huán)境中增加虛擬車(chē)輛等元素，構(gòu)建更復(fù)雜或危險(xiǎn)的測(cè)試場(chǎng)景。

1.3 自動(dòng)駕駛測(cè)試方法

基于混合現(xiàn)實(shí)系統(tǒng)，本文自動(dòng)駕駛測(cè)試方法的具體實(shí)現(xiàn)主要分為4個(gè)部分：

(1)構(gòu)建與實(shí)際測(cè)試場(chǎng)對(duì)應(yīng)的虛擬測(cè)試場(chǎng)，模擬實(shí)際的交通運(yùn)行環(huán)境。通過(guò)虛擬軟件提供物理世界信息輸入接口，以及虛擬世界控制輸出接口，實(shí)現(xiàn)虛擬仿真與物理車(chē)輛鏡像運(yùn)行。

(2)通過(guò)背景車(chē)、標(biāo)識(shí)、障礙物等道具，在真實(shí)測(cè)試場(chǎng)營(yíng)造典型交通場(chǎng)景(如自動(dòng)緊急制動(dòng)(autonomous emergency braking，AEB)測(cè)試等)，考察主車(chē)的行為是否達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。并結(jié)合真實(shí)測(cè)試場(chǎng)、主車(chē)和背景車(chē)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，在虛擬測(cè)試場(chǎng)中進(jìn)行場(chǎng)景重現(xiàn)。

(3)在虛擬仿真中增加虛擬背景車(chē)或傳感器生成測(cè)試用例，并將仿真環(huán)境中運(yùn)行的測(cè)試用例轉(zhuǎn)換成驅(qū)動(dòng)主車(chē)和真實(shí)背景車(chē)的控制指令，然后將實(shí)際測(cè)試數(shù)據(jù)通過(guò)網(wǎng)絡(luò)層反饋到仿真環(huán)境中，從而實(shí)現(xiàn)虛實(shí)同步的閉環(huán)反饋測(cè)試。

(4)利用在測(cè)試過(guò)程中收集的主車(chē)及交通環(huán)境數(shù)據(jù)，結(jié)合給定的測(cè)試任務(wù)，采用多指標(biāo)、多時(shí)空維度，對(duì)自動(dòng)駕駛汽車(chē)安全性、舒適性和高效性進(jìn)行評(píng)價(jià)。

2 自適應(yīng)巡航控制案例

以自適應(yīng)巡航控制(adaptive cruise control,ACC)測(cè)試為例，對(duì)本文方法進(jìn)行簡(jiǎn)單驗(yàn)證。自動(dòng)駕駛車(chē)輛ACC功能包括對(duì)前方車(chē)輛的識(shí)別、跟隨以及對(duì)車(chē)速的控制。典型ACC功能的測(cè)試用例主要包括低速/減速/靜止場(chǎng)景、切入/切出場(chǎng)景和多車(chē)場(chǎng)景，如圖3所示。

圖3 自動(dòng)駕駛車(chē)輛ACC測(cè)試場(chǎng)景

(1)低速/減速/靜止場(chǎng)景

主車(chē)激活A(yù)CC后，以設(shè)定速度巡航行駛，背景車(chē)在主車(chē)前方分別以低速、減速、靜止的運(yùn)行狀態(tài)出現(xiàn)。主車(chē)應(yīng)能識(shí)別前方背景車(chē)輛，ACC控制車(chē)輛自動(dòng)減速避免碰撞。

(2)切入/切出場(chǎng)景

主車(chē)激活A(yù)CC后，以設(shè)定速度巡航行駛。切入場(chǎng)景是指背景車(chē)在一定距離內(nèi)以指定速度切入主車(chē)所在車(chē)道，切出場(chǎng)景是指背景車(chē)切出主車(chē)所在車(chē)道至相鄰車(chē)道。

(3)多車(chē)場(chǎng)景

主車(chē)激活A(yù)CC后，以設(shè)定速度跟隨背景車(chē)行駛，逐漸靠近并超過(guò)相鄰車(chē)道的另一低速背景車(chē)。該場(chǎng)景存在多輛背景車(chē)，主車(chē)不能發(fā)生誤識(shí)別，繼續(xù)跟隨背景車(chē)行駛狀態(tài)不變。

ACC系統(tǒng)的控制功能應(yīng)滿(mǎn)足以下基本要求：首先，主車(chē)保持勻速或速度控制與前車(chē)保持一定的車(chē)間時(shí)距，且車(chē)輛加減速不超過(guò)限值要求，不應(yīng)出現(xiàn)過(guò)度制動(dòng)現(xiàn)象；其次，主車(chē)能夠檢測(cè)和識(shí)別前方車(chē)輛，如果前方存在多輛車(chē)，ACC系統(tǒng)應(yīng)自動(dòng)選擇跟隨主車(chē)車(chē)道內(nèi)最接近的前車(chē)。

3 測(cè)試與分析

為了驗(yàn)證所提出基于混合現(xiàn)實(shí)的自動(dòng)駕駛車(chē)輛測(cè)試方法，本文以直線道路上車(chē)輛低速切入場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛測(cè)試為例，在開(kāi)源模擬器CARLA中搭建虛擬測(cè)試場(chǎng)景，包括道路布局、主車(chē)和測(cè)試車(chē)，并為車(chē)輛配置GPS傳感器，用于虛實(shí)同步位置映射。通過(guò)地圖編輯器RoadRunner制作與實(shí)際場(chǎng)景配套的高精地圖，同時(shí)CARLA提供一整套的Python接口，可以對(duì)虛擬車(chē)輛進(jìn)行控制，方便實(shí)現(xiàn)實(shí)際車(chē)輛與虛擬車(chē)輛的聯(lián)合仿真。在實(shí)際場(chǎng)景中，背景車(chē)配備攝像機(jī)、激光雷達(dá)、GPS等多種環(huán)境感知設(shè)備，通過(guò)5G通信與控制中心進(jìn)行任務(wù)和狀態(tài)交互，再利用本地CANbus進(jìn)行車(chē)輛的自動(dòng)控制。

3.1 測(cè)試流程

基于本文混合現(xiàn)實(shí)測(cè)試方法，自動(dòng)駕駛車(chē)輛ACC測(cè)試具體步驟如下：

步驟1：首先建立虛擬環(huán)境與真實(shí)環(huán)境的映射關(guān)系，在仿真環(huán)境中設(shè)置路網(wǎng)地圖和對(duì)應(yīng)設(shè)施，并建立虛擬環(huán)境中車(chē)輛模型與真實(shí)車(chē)輛的通信連接。

步驟2：為虛擬背景車(chē)分配任務(wù)，包括行駛路徑、待測(cè)車(chē)ID、任務(wù)類(lèi)型及屬性等，同時(shí)傳輸?shù)秸鎸?shí)背景車(chē)。

步驟3：開(kāi)始測(cè)試，主車(chē)從靜止加速到目標(biāo)車(chē)速穩(wěn)定行駛，背景車(chē)按照預(yù)定軌跡和速度進(jìn)入運(yùn)行狀態(tài)。實(shí)時(shí)采集主車(chē)和背景車(chē)運(yùn)行數(shù)據(jù)，同步體現(xiàn)在仿真環(huán)境中的虛擬車(chē)輛。

步驟4：如果滿(mǎn)足測(cè)試要求，則進(jìn)行自動(dòng)駕駛測(cè)試車(chē)的性能評(píng)價(jià)；如果不滿(mǎn)足測(cè)試要求，則返回步驟2。

3.2 測(cè)試結(jié)果與評(píng)價(jià)

以切入場(chǎng)景為例對(duì)測(cè)試評(píng)價(jià)進(jìn)行說(shuō)明，令背景車(chē)在距離主車(chē)前方一定距離時(shí)由相鄰車(chē)道切入主車(chē)所在車(chē)道，切入?yún)?shù)見(jiàn)表1。當(dāng)主車(chē)與背景車(chē)達(dá)到穩(wěn)定行駛狀態(tài)后，背景車(chē)駛出被測(cè)車(chē)道，采集主車(chē)的位置、速度、速度變化率、檔位和車(chē)輛燈光狀態(tài)等數(shù)據(jù)作為評(píng)價(jià)依據(jù)，至此完成一次測(cè)試。

表1 背景車(chē)切入?yún)?shù)

以其中一次測(cè)試為例進(jìn)行說(shuō)明，設(shè)定主車(chē)車(chē)速為50 km/h，背景車(chē)車(chē)速為30 km/h，道路工況為直道，背景車(chē)從主車(chē)右前方切入主車(chē)道。記錄背景車(chē)開(kāi)始執(zhí)行切入動(dòng)作時(shí)刻為切入時(shí)刻，主車(chē)與背景車(chē)達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)時(shí)刻為切入完成時(shí)刻，從切入時(shí)刻到切入完成時(shí)刻之間記錄為切入過(guò)程。表2為切入過(guò)程前后主車(chē)與背景車(chē)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)顯示在切入前，主車(chē)和背景車(chē)均保持勻速行駛，切入完成后主車(chē)速度降至26.56 km/h，切入過(guò)程中主車(chē)能夠完成自動(dòng)換擋、制動(dòng)，期間最小車(chē)間時(shí)距維持在2 s以上，橫向偏差6 cm，說(shuō)明能夠保持車(chē)體穩(wěn)定，沒(méi)有明顯晃動(dòng)。

表2 一組切入動(dòng)作前后的部分測(cè)試數(shù)據(jù)

從圖4可以看出，在18 s時(shí)主車(chē)檢測(cè)到前方正在切入本車(chē)道的背景車(chē)，正確采取制動(dòng)措施，車(chē)速明顯降低，由于是直線道路，主車(chē)航向角在此過(guò)程中并沒(méi)有發(fā)生明顯變化。隨著背景車(chē)切入動(dòng)作完成，在30 s時(shí)主車(chē)車(chē)速降到最低值26 km/h，隨后車(chē)間距逐漸加大，主車(chē)自動(dòng)提升速度到與背景車(chē)速度接近，約30 km/h，兩車(chē)達(dá)到穩(wěn)定運(yùn)行狀態(tài)。

圖4 切入過(guò)程中主車(chē)運(yùn)動(dòng)狀態(tài)

通過(guò)分析上述測(cè)試數(shù)據(jù)，說(shuō)明背景車(chē)切入被測(cè)車(chē)道后，主車(chē)能夠正確識(shí)別前車(chē)的切入動(dòng)作，并能根據(jù)前車(chē)速度自動(dòng)調(diào)整車(chē)速。在主車(chē)進(jìn)入穩(wěn)定狀態(tài)后，與前方背景車(chē)保持一定時(shí)距，穩(wěn)定車(chē)速在限定范圍內(nèi)，與前車(chē)的縱向中心線橫向偏差在限定范圍內(nèi)，全過(guò)程無(wú)過(guò)度制動(dòng)和加速現(xiàn)象，認(rèn)為主車(chē)通過(guò)一次切入場(chǎng)景測(cè)試。將試驗(yàn)重復(fù)20～30次，通過(guò)率超過(guò)90%，認(rèn)為主車(chē)通過(guò)該場(chǎng)景測(cè)試。

4 結(jié)論

本文針對(duì)開(kāi)放道路測(cè)試成本高、風(fēng)險(xiǎn)大、極端場(chǎng)景難復(fù)現(xiàn)，同時(shí)封閉道路測(cè)試場(chǎng)景有限、場(chǎng)景營(yíng)造不靈活的問(wèn)題，提出了一種虛擬仿真與真實(shí)交通環(huán)境結(jié)合的自動(dòng)駕駛車(chē)輛測(cè)試系統(tǒng)，該系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了背景車(chē)在環(huán)、虛擬仿真和實(shí)際場(chǎng)景間的真實(shí)互動(dòng)、測(cè)試用例在實(shí)車(chē)上的同步執(zhí)行。虛擬仿真系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)了主車(chē)與背景車(chē)輛模型構(gòu)建、交通場(chǎng)景搭建、測(cè)試用例的管理、虛擬車(chē)輛與實(shí)際車(chē)輛的數(shù)據(jù)交互；背景車(chē)主要完成測(cè)試用例的在環(huán)運(yùn)行，為主車(chē)營(yíng)造真實(shí)的交通場(chǎng)景；主車(chē)作為被測(cè)自動(dòng)駕駛車(chē)輛，在測(cè)試場(chǎng)中按自身控制策略運(yùn)行，其運(yùn)行數(shù)據(jù)將被實(shí)時(shí)收集用作后期評(píng)價(jià)。本文以直線道路下背景車(chē)低速切入場(chǎng)景為例，通過(guò)在虛擬仿真環(huán)境中執(zhí)行測(cè)試用例，同步驅(qū)動(dòng)背景車(chē)在環(huán)運(yùn)行，采集分析主車(chē)應(yīng)對(duì)切入車(chē)輛的反饋數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了混合現(xiàn)實(shí)的自動(dòng)駕駛測(cè)試方法的有效性。

未來(lái)將繼續(xù)研究在環(huán)背景車(chē)的多種控制方式，如人工遠(yuǎn)程模擬駕駛、多車(chē)自動(dòng)編隊(duì)運(yùn)行、多車(chē)多任務(wù)同步運(yùn)行；針對(duì)在環(huán)背景車(chē)的控制精度、控制策略進(jìn)行深入研究，如在尋跡任務(wù)、多車(chē)協(xié)同任務(wù)中的控制精度；針對(duì)交通環(huán)境的多樣性，研究弱勢(shì)交通參與者的在線控制問(wèn)題，如行人、騎自行車(chē)人、動(dòng)物；最后，融合多車(chē)、多任務(wù)、多種參與者共同構(gòu)建虛實(shí)結(jié)合的仿真測(cè)試系統(tǒng)，為自動(dòng)駕駛車(chē)輛測(cè)試營(yíng)造更逼真、低風(fēng)險(xiǎn)、可復(fù)現(xiàn)的測(cè)試場(chǎng)景。