解樹彬

關(guān)鍵詞：智能汽車；數(shù)字孿生；驗(yàn)證測(cè)試；虛擬場(chǎng)景

0引言

近年來，基于數(shù)字孿生的智能汽車測(cè)試目前正得到研究者們的高度關(guān)注。數(shù)字孿生測(cè)試能夠?qū)⑽锢砟Ｐ秃蛡鞲衅魈摂M數(shù)據(jù)在孿生空間中實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)映射，是仿真空間與現(xiàn)實(shí)空間的溝通橋梁。SelimSolmaz等通過數(shù)字孿生混合測(cè)試，結(jié)合模擬和真實(shí)測(cè)試的優(yōu)點(diǎn)，在歐盟INFRAMIX項(xiàng)目中已得到應(yīng)用，對(duì)智能車軌跡規(guī)劃算法進(jìn)行了測(cè)試評(píng)估[1]。清華大學(xué)李力副教授等運(yùn)用數(shù)字孿生平行測(cè)試系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)了更具挑戰(zhàn)性的測(cè)試，從而加速自動(dòng)駕駛車輛的評(píng)估和開發(fā)[2]。ZsoltSzalay等運(yùn)用數(shù)字孿生測(cè)試方法，通過5G蜂窩移動(dòng)技術(shù)，在匈牙利M86公路和ZalaZONE試驗(yàn)場(chǎng)進(jìn)行了試驗(yàn)測(cè)試，表明了測(cè)試方法的可行性和有效性[3]。Warkev等對(duì)數(shù)字孿生的演變和背景及優(yōu)點(diǎn)進(jìn)行了詳細(xì)介紹，表明了借助數(shù)字孿生技術(shù)可大大減小人為錯(cuò)誤的可能性[4]。AlexanderBarbie等借助數(shù)字孿生方法部署了一個(gè)海洋觀測(cè)系統(tǒng)協(xié)作水下網(wǎng)絡(luò)[5]。SamirKhan等從需求的角度探討了數(shù)字孿生作為決策工具的必要性[6]。還有一些專家、學(xué)者通過設(shè)計(jì)了數(shù)字孿生支持框架，提出基于信息融合和系統(tǒng)邏輯庫的生成方法來提升框架的配置性能[7-9]。

綜上，本文提出了一種基于數(shù)字孿生的智能汽車測(cè)試總體框架，實(shí)現(xiàn)了測(cè)試系統(tǒng)的硬件與軟件部分的合理匹配。同時(shí)，該研究通過實(shí)際典型案例分析，對(duì)所提出的測(cè)試系統(tǒng)的有效性進(jìn)行了相應(yīng)的驗(yàn)證。

1數(shù)字孿生測(cè)試系統(tǒng)框架

數(shù)字孿生測(cè)試系統(tǒng)主要包括實(shí)際車輛和虛擬測(cè)試平臺(tái)兩個(gè)部分。實(shí)際車輛為具備智能駕駛功能的實(shí)際被測(cè)對(duì)象，虛擬測(cè)試平臺(tái)包括虛擬道路環(huán)境和傳感器模型等，傳感器將探測(cè)到的虛擬目標(biāo)信息發(fā)送給搭載智能駕駛功能的真實(shí)被測(cè)車輛，為真實(shí)車輛進(jìn)行信息融合與決策控制提供基礎(chǔ)。真實(shí)車輛在試驗(yàn)場(chǎng)地進(jìn)行測(cè)試，與此同時(shí)，被測(cè)車輛的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息同步反饋給虛擬場(chǎng)景，從而完成虛、實(shí)狀態(tài)的同步，實(shí)現(xiàn)整個(gè)數(shù)字孿生系統(tǒng)的閉環(huán)實(shí)時(shí)仿真測(cè)試。測(cè)試系統(tǒng)由4個(gè)核心模塊組成：仿真軟件模塊；目標(biāo)接收和采集模塊；整車報(bào)文管理模塊；運(yùn)動(dòng)軌跡映射模塊。通過這4個(gè)模塊與實(shí)車端相連接，從而構(gòu)建起整個(gè)數(shù)字孿生測(cè)試平臺(tái)。

系統(tǒng)在運(yùn)行過程中，首先借助仿真軟件模塊生成所需開發(fā)測(cè)試的虛擬場(chǎng)景，并在仿真軟件中建立多種虛擬傳感器模型，將虛擬傳感器探測(cè)到的目標(biāo)信息通過總線的形式注入到實(shí)車上的控制器中，為實(shí)車進(jìn)行信息融合與控制決策提供輸入。接著，實(shí)車控制器將決策后的加速、制動(dòng)以及轉(zhuǎn)向指令發(fā)送給實(shí)際執(zhí)行器，同時(shí)通過組合慣導(dǎo)將實(shí)車車身姿態(tài)和車輛位置等狀態(tài)信息同步反饋給虛擬場(chǎng)景，完成實(shí)車在仿真場(chǎng)景中的姿態(tài)位置信息映射，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)整個(gè)系統(tǒng)的閉環(huán)實(shí)時(shí)仿真。在此期間，運(yùn)動(dòng)軌跡映射模塊不間斷地采集實(shí)車運(yùn)動(dòng)的經(jīng)緯度和姿態(tài)信息，基于亞爾勃斯（Albers）投影方法將實(shí)車經(jīng)緯度坐標(biāo)轉(zhuǎn)換為笛卡爾坐標(biāo)，并基于地圖匹配及卡爾曼濾波相結(jié)合的方法實(shí)現(xiàn)將現(xiàn)實(shí)世界映射到仿真場(chǎng)景中，從而達(dá)到車輛位置和姿態(tài)在虛擬世界與現(xiàn)實(shí)世界的同步，確保完成整個(gè)數(shù)字孿生測(cè)試平臺(tái)的搭建與正常運(yùn)行（圖1）。

2數(shù)字孿生系統(tǒng)構(gòu)建技術(shù)

數(shù)字孿生測(cè)試系統(tǒng)將替代實(shí)車上的真實(shí)傳感器向?qū)嵻嚳刂破靼l(fā)送檢測(cè)到的虛擬障礙物信息，以達(dá)到測(cè)試實(shí)車控制器功能表現(xiàn)目的。本文中數(shù)字孿生測(cè)試系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)主要包括平臺(tái)構(gòu)建及關(guān)鍵技術(shù)、平臺(tái)軟件系統(tǒng)構(gòu)建、平臺(tái)硬件系統(tǒng)構(gòu)建與時(shí)間同步軟硬件設(shè)計(jì)4個(gè)部分。

2.1系統(tǒng)構(gòu)建關(guān)鍵技術(shù)

2.1.1基于亞爾勃斯（Albers）的位置映射方法

運(yùn)動(dòng)軌跡映射模塊功能之一是不間斷地采集實(shí)車運(yùn)動(dòng)的經(jīng)緯度信息并映射到虛擬環(huán)境系統(tǒng)中。由于經(jīng)緯度信息采用地理坐標(biāo)系（GeographicCoordinateSystem），而虛擬環(huán)境系統(tǒng)采用笛卡爾坐標(biāo)系，故需采用一種投影方法將實(shí)車的經(jīng)緯度信息轉(zhuǎn)換為笛卡爾坐標(biāo)系中的三維坐標(biāo)信息，從而實(shí)現(xiàn)將實(shí)車的運(yùn)動(dòng)軌跡映射到仿真場(chǎng)景中。

亞爾勃斯（Albers）投影是正軸圓錐投影，投影的各經(jīng)線是向一點(diǎn)收斂的直線，直線間的夾角與相應(yīng)的經(jīng)度差成比例，各緯線是以收斂點(diǎn)為圓心的同心圓弧。因此在構(gòu)置圖網(wǎng)時(shí)可以采用極坐標(biāo)算法。其計(jì)算公式如下。

式中，δ為極角；ρ為經(jīng)緯度的展開半徑；λ為經(jīng)度差；α為按照等體積條件求取的投影常數(shù)，與2條標(biāo)準(zhǔn)緯線的緯度有關(guān)；R則是與地球橢球體等面積的球體半徑，其近似值為R≈6378137m。

2.1.2基于卡爾曼濾波的位姿高精度優(yōu)化技術(shù)

運(yùn)動(dòng)軌跡映射模塊的另一功能，是通過組合慣導(dǎo)采集實(shí)車運(yùn)動(dòng)的姿態(tài)信息并映射到虛擬環(huán)境系統(tǒng)中。當(dāng)車輛姿態(tài)發(fā)生變化時(shí)，由于車輛姿態(tài)的變化頻率大于采樣頻率，因此會(huì)導(dǎo)致虛擬仿真系統(tǒng)接收到的信息延遲。同時(shí)，由于組合慣導(dǎo)采集的信息為車輛的局部姿態(tài)信息，該信息與車輛整體的姿態(tài)信息存在差異，不能夠很好地反映整車實(shí)際的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)。因此采用基于卡爾曼濾波的位姿高精度優(yōu)化技術(shù)來提高車輛運(yùn)動(dòng)姿態(tài)映射的精度。

基于卡爾曼濾波的位姿高精度優(yōu)化技術(shù)的核心在于不同信息源的融合，因此將卡爾曼濾波應(yīng)用于位姿高精度優(yōu)化技術(shù)中，就是將虛擬與現(xiàn)實(shí)姿態(tài)信息綜合用于姿態(tài)預(yù)測(cè)。通過卡爾曼濾波不斷修正空間中被測(cè)車輛的姿態(tài)信息，將濾波之后的姿態(tài)信息輸入至虛擬環(huán)境中，從而使得映射到虛擬環(huán)境中的車輛運(yùn)動(dòng)姿態(tài)信息精度更高，運(yùn)動(dòng)軌跡更加平滑。

2.2平臺(tái)軟件系統(tǒng)構(gòu)建

2.2.1虛擬外部環(huán)境

數(shù)字孿生測(cè)試的首要前提是建立起虛擬的外部測(cè)試環(huán)境。本文利用多功能虛擬仿真系統(tǒng)51SimOne來實(shí)現(xiàn)外部虛擬環(huán)境的建模。該仿真系統(tǒng)提供了2種仿真三維場(chǎng)景的能力。一種是通過多種方式創(chuàng)建、導(dǎo)入或編輯高精地圖，添加必要的交通設(shè)施和建筑物等物體的描述，在運(yùn)行時(shí)調(diào)用相關(guān)三維模型資源可以自動(dòng)生成虛擬仿真場(chǎng)景。另一種是針對(duì)具體的測(cè)試場(chǎng)景，采用測(cè)繪數(shù)據(jù)建立或虛擬編輯的方式創(chuàng)建高精地圖，并基于地圖自動(dòng)生成、結(jié)合人工建模的方式創(chuàng)建高真實(shí)感的虛擬仿真場(chǎng)景。構(gòu)建虛擬仿真環(huán)境的基本流程如圖2所示。

2.2.2車輛與傳感器

該仿真系統(tǒng)提供了基于Web的3D主車編輯器，方便配置主車模型?？梢詫⒆远x的主車模型導(dǎo)入仿真系統(tǒng)，以便使用該主車模型進(jìn)行交互式的車輛配置。

傳感器支持的種類包括攝像頭、毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、超聲波雷達(dá)、GPS/IMU和理想傳感器等，并實(shí)時(shí)觀察傳感器的覆蓋范圍。系統(tǒng)可通過交互式的方式進(jìn)行多傳感器的添加、位置調(diào)整和參數(shù)設(shè)置，也支持自傳感器定義參數(shù)化擴(kuò)展。輸出包括主車的位置、朝向、速度、加速度和角速度，以及所有目標(biāo)障礙物的相對(duì)位置、朝向、大小、相對(duì)速度及2D包圍盒等信息。

其中，攝像頭仿真的基本參數(shù)包括攝像頭的外參、內(nèi)參和畸變參數(shù)。上述參數(shù)會(huì)在內(nèi)部轉(zhuǎn)換為投影矩陣，保證全局坐標(biāo)系—相機(jī)坐標(biāo)系—圖像坐標(biāo)系—像素坐標(biāo)系整個(gè)過程的正確轉(zhuǎn)換，并輸出與真實(shí)相機(jī)效果一致的圖像。毫米波雷達(dá)模型基于毫米波雷達(dá)原理的射線追蹤，并對(duì)回波作數(shù)字信號(hào)處理。理想傳感器可以模擬完美傳感器，返回主車一定范圍內(nèi)探測(cè)到的障礙物機(jī)動(dòng)車、行人和非機(jī)動(dòng)車，支持按一定比例剔除有遮擋的障礙物。返回?cái)?shù)據(jù)包括障礙物位置、朝向、凸包、包圍盒、速度、加速度和角速度等。

2.3平臺(tái)硬件系統(tǒng)構(gòu)建

數(shù)字孿生測(cè)試系統(tǒng)作為一套與實(shí)車進(jìn)行高度匹配的聯(lián)合仿真系統(tǒng)，對(duì)實(shí)時(shí)性有較高要求。因此，需要保證硬件資源足夠，即CPU和GPU性能要求較高。硬件系統(tǒng)主要包括上位機(jī)（PC、工控機(jī)等）、組合慣導(dǎo)采集系統(tǒng)（如VBOX等）以及通信板卡等。

數(shù)字孿生測(cè)試系統(tǒng)主要在上位機(jī)中運(yùn)行，上位機(jī)含有豐富的外設(shè)接口，各硬件設(shè)備均能在車載工況下穩(wěn)定運(yùn)行。組合慣導(dǎo)數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地計(jì)算記錄實(shí)際車輛的姿態(tài)和位置信息，同時(shí)，將上述信息同步映射到仿真軟件里的主車上，達(dá)到將實(shí)車映射到虛擬場(chǎng)景的目的。此外，PC機(jī)還通過USB2.0端口連接USBCANFD接口卡，從而能與CAN（FD）網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行數(shù)據(jù)收發(fā)，構(gòu)成CAN（FD）-bus控制節(jié)點(diǎn)。

2.4軟硬件時(shí)間同步設(shè)計(jì)

數(shù)字孿生測(cè)試系統(tǒng)的同步主要由位姿映射系統(tǒng)、仿真軟件及目標(biāo)注入系統(tǒng)3個(gè)部分來完成，各系統(tǒng)采用獨(dú)立的進(jìn)程，以達(dá)到各個(gè)系統(tǒng)解耦及運(yùn)行時(shí)間的獨(dú)立性。首先，位姿映射系統(tǒng)采用獨(dú)立進(jìn)程映射實(shí)車測(cè)試的位置和姿態(tài)信息到仿真軟件中，其運(yùn)行周期為ΔT1。其后，仿真軟件進(jìn)程需以其最低運(yùn)行周期工作ΔT2，并輸出計(jì)算后的環(huán)境信息；最后，虛擬目標(biāo)注入系統(tǒng)則采用低于車輛報(bào)文周期ΔT的時(shí)間步長(zhǎng)ΔT3，循環(huán)獲取來自仿真軟件的目標(biāo)信息并更新到源數(shù)據(jù)當(dāng)中，同時(shí)使用獨(dú)立的線程，按照測(cè)試車輛的報(bào)文周期更新報(bào)文。數(shù)字孿生測(cè)試系統(tǒng)測(cè)試周期流程如圖3所示。

3系統(tǒng)有效性驗(yàn)證

為驗(yàn)證系統(tǒng)的有效性，本文通過選用典型的駕駛輔助功能自適應(yīng)巡航控制（AdaptiveCruiseControl，ACC），同時(shí)采用本文研究開發(fā)的數(shù)字孿生測(cè)試系統(tǒng)和虛擬仿真方法對(duì)ACC試驗(yàn)。下面針對(duì)某款車型，首先在仿真環(huán)境下開發(fā)了相應(yīng)的控制器，然后對(duì)相應(yīng)的控制算法進(jìn)行了基于數(shù)字孿生的試驗(yàn)測(cè)試。

3.1自適應(yīng)巡航仿真及試驗(yàn)驗(yàn)證

式中，dres為期望的車間距；vego為自車即被測(cè)車輛的縱向行駛速度；th為所預(yù)先設(shè)定的安全時(shí)間，取2.3s；d0為兩車之間的安全距離，取5m。

下層跟蹤控制環(huán)節(jié)采用雙重PI控制算法，即對(duì)車輛位置和速度同時(shí)進(jìn)行PI的反饋跟蹤控制。其中，位置控制器的控制參數(shù)為Ps=1.00，Is=0.05；速度控制器的控制參數(shù)為Pv=0.90，Iv=0.20。仿真測(cè)試工況如下。

假定開始時(shí)兩車距離為5m，均處于靜止?fàn)顟B(tài)（圖4）。在t=0時(shí)刻，前車即目標(biāo)車輛以1m/s2的加速度起步，勻加速至10m/s，然后保持10m/s的速度勻速行駛3.0s；接著再以4m/s2的減速度進(jìn)行制動(dòng)至停車。

仿真測(cè)試結(jié)果如圖5所示。圖5a為后車即測(cè)試車輛的車速與目標(biāo)車輛車速的響應(yīng)對(duì)比，圖5b為兩車相對(duì)位移的響應(yīng)?？梢钥闯?，當(dāng)目標(biāo)車輛以1m/s2的加速度勻加速起步時(shí)，后車即被測(cè)車輛的響應(yīng)有一定的滯后，滯后時(shí)間約為2.5s，這與上層安全距離模型中預(yù)先設(shè)定的安全時(shí)間有關(guān)。安全時(shí)間既不能太短，同時(shí)也不宜過長(zhǎng)，一般取為2.0s左右。

此外，在跟車過程中，被測(cè)車輛的車速和相對(duì)位移均出現(xiàn)了一定的波動(dòng)，這與下層控制器的設(shè)計(jì)有一定關(guān)系。當(dāng)前車制動(dòng)至停車后，兩車相對(duì)位移基本保持在5m左右，這與預(yù)先設(shè)定的安全距離有關(guān)。此時(shí)的被測(cè)車輛為具有實(shí)際執(zhí)行機(jī)構(gòu)的真實(shí)車輛，目標(biāo)車輛為51SimOne仿真環(huán)境下的虛擬車輛（圖6）。

數(shù)字孿生測(cè)試結(jié)果如圖7所示。其中，圖7a為實(shí)際車輛的車速，圖7b為實(shí)際車輛與虛擬目標(biāo)車輛的相對(duì)位移。為方便對(duì)比，將純仿真測(cè)試結(jié)果也一并進(jìn)行了顯示，紅色虛線為數(shù)字孿生的試驗(yàn)測(cè)試結(jié)果，黑色實(shí)線為純仿真的結(jié)果?？梢钥闯?，純仿真響應(yīng)結(jié)果與數(shù)字孿生的試驗(yàn)測(cè)試結(jié)果基本一致。由于基于純仿真的控制器開發(fā)沒有考慮到自車質(zhì)量、加速踏板與制動(dòng)壓力的實(shí)際響應(yīng)特性，僅僅將車輛縱向加速度作為控制變量，因此得到的各指標(biāo)響應(yīng)出現(xiàn)了一定程度的波動(dòng)。而基于數(shù)字孿生的試驗(yàn)測(cè)試中，被測(cè)車輛為含有執(zhí)行機(jī)構(gòu)的真實(shí)車輛，各指標(biāo)波動(dòng)相對(duì)較小。

3.2試驗(yàn)結(jié)論

通過與仿真測(cè)試方法對(duì)比，表明了數(shù)字孿生測(cè)試方法對(duì)智能汽車的測(cè)試有效。在進(jìn)一步研究中，將數(shù)字孿生測(cè)試方法與真實(shí)車輛測(cè)試進(jìn)行對(duì)比，從而對(duì)本方法與實(shí)車測(cè)試結(jié)果的一致性進(jìn)行評(píng)估，提高智能汽車數(shù)字孿生仿真測(cè)試方法的實(shí)用性，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生仿真平臺(tái)的閉環(huán)仿真測(cè)試。

4結(jié)束語

本文針對(duì)智能車輛數(shù)字孿生測(cè)試系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn)，從總體框架、軟件和硬件實(shí)現(xiàn)等方面進(jìn)行了具體介紹，并結(jié)合自適應(yīng)巡航和自動(dòng)緊急制動(dòng)控制器的開發(fā)及驗(yàn)證的具體應(yīng)用進(jìn)行了研究，該研究對(duì)于智能汽車產(chǎn)品開發(fā)及其功能測(cè)試具有較強(qiáng)的借鑒意義。后續(xù)將開展人-車-路等復(fù)雜交通環(huán)境下的其他功能測(cè)試研究。