秦文剛 代堃鵬

(1.上海智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)中心有限公司;2.上海交通大學(xué)汽車動(dòng)力與智能控制國(guó)家工程研究中心)

0 引言

自動(dòng)駕駛汽車在真正商業(yè)化應(yīng)用前，需要經(jīng)歷大量的道路測(cè)試才能達(dá)到商用要求。2020年發(fā)布的《中國(guó)智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)路線圖2.0》[1]明確指出：測(cè)試評(píng)價(jià)是智能網(wǎng)聯(lián)汽車基礎(chǔ)支撐技術(shù)之一。采用路測(cè)方法來(lái)優(yōu)化自動(dòng)駕駛算法耗費(fèi)的時(shí)間和成本太高，且開(kāi)放道路測(cè)試仍受到法規(guī)限制，極端交通條件和場(chǎng)景復(fù)現(xiàn)困難，測(cè)試安全存在隱患，自動(dòng)駕駛虛擬仿真測(cè)試作為實(shí)際道路測(cè)試的必要補(bǔ)充已經(jīng)成為各大整車廠，檢驗(yàn)檢測(cè)機(jī)構(gòu)，自動(dòng)駕駛技術(shù)提供商,測(cè)試服務(wù)提供商等多方的共識(shí)，并越來(lái)越受到重視[2-3]。2021年發(fā)布的《智能網(wǎng)聯(lián)汽車生產(chǎn)企業(yè)及產(chǎn)品準(zhǔn)入管理指南(試行)》[4]也明確地將模擬仿真測(cè)試納入了產(chǎn)品準(zhǔn)入測(cè)試要求中。完善可靠的模擬仿真測(cè)試軟硬件環(huán)境及工具鏈成為自動(dòng)駕駛技術(shù)邁向產(chǎn)業(yè)應(yīng)用的重要支撐。

圖2 實(shí)車在環(huán)系統(tǒng)搭載的四驅(qū)底盤測(cè)功機(jī)

仿真測(cè)試主要通過(guò)構(gòu)建虛擬場(chǎng)景庫(kù)，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛感知、決策規(guī)劃、控制等算法的閉環(huán)仿真測(cè)試，滿足自動(dòng)駕駛測(cè)試的要求。實(shí)車在環(huán)測(cè)試采用真實(shí)的目標(biāo)車輛，測(cè)試結(jié)果更接近實(shí)車在測(cè)試場(chǎng)地進(jìn)行的測(cè)試結(jié)果,可以更有效地驗(yàn)證自動(dòng)駕駛算法整車集成運(yùn)行效果，提升與實(shí)車場(chǎng)地測(cè)試下的測(cè)試結(jié)果一致性。

1 實(shí)車在環(huán)智能駕駛仿真測(cè)試系統(tǒng)

智能駕駛測(cè)試的關(guān)鍵，是構(gòu)建出ADAS控制器運(yùn)行交互的環(huán)境，主要分為三個(gè)方面：傳感器仿真、場(chǎng)景仿真、執(zhí)行機(jī)構(gòu)仿真。面對(duì)智能駕駛測(cè)試面臨的挑戰(zhàn)，虛擬測(cè)試、實(shí)車測(cè)試兩種手段都必不可少，本研究工作主要包括虛擬仿真系統(tǒng)的傳感器仿真、場(chǎng)景仿真與基于實(shí)車測(cè)試的真實(shí)執(zhí)行機(jī)構(gòu)的系統(tǒng)集成。

1.1 實(shí)車在環(huán)仿真技術(shù)

本研究提出的實(shí)車在環(huán)仿真技術(shù)采用集成車輛仿真功能的測(cè)試機(jī)臺(tái)架(仿真系統(tǒng)+測(cè)功機(jī)聯(lián)合應(yīng)用)解決方案(SYNO-Simulation In Dyno)，其理念是在有動(dòng)力零部件或子系統(tǒng)情況下，采用仿真建模的手段補(bǔ)全車輛其他缺失部件，建立虛擬整車運(yùn)行環(huán)境。由于整車SYNO方案中，采用了真實(shí)車輛，執(zhí)行機(jī)構(gòu)問(wèn)題具體轉(zhuǎn)化為“負(fù)載”仿真問(wèn)題。SYNO 首先解決的問(wèn)題是動(dòng)力系統(tǒng)的道路負(fù)載仿真問(wèn)題，其次是轉(zhuǎn)向/制動(dòng)相關(guān)部件的仿真。

1.2 實(shí)車在環(huán)智能駕駛仿真測(cè)試系統(tǒng)架構(gòu)

本研究提出的智能駕駛仿真系統(tǒng)的構(gòu)架如圖1所示。

圖1 完整的智能駕駛仿真測(cè)試系統(tǒng)架構(gòu)

如圖1所示，智能駕駛仿真測(cè)試系統(tǒng)主要包括底盤測(cè)功機(jī)平臺(tái)、硬件在環(huán)系統(tǒng)、圖形工作站、感知與定位仿真系統(tǒng)以及操作臺(tái)。各子系統(tǒng)之間采用以太網(wǎng)、串口、控制器域網(wǎng)(Control Area Network, CAN)、高清多媒體接口(High Definition Multimedia Interface，HDMI)以及其他傳感器信號(hào)傳輸?shù)奶胤N信號(hào)接口連接，實(shí)現(xiàn)包括圖像、點(diǎn)云、毫米波雷達(dá)數(shù)據(jù)、控制等信號(hào)的實(shí)時(shí)傳輸。

(1)仿真系統(tǒng)基礎(chǔ)硬件，主要包括：

(a)實(shí)時(shí)仿真機(jī)，用于運(yùn)行車輛動(dòng)力學(xué)模型、道路交通場(chǎng)景模型、控制輸入輸出等；

(b)信號(hào)采集及信號(hào)發(fā)生板卡，用于提供通用模擬數(shù)字IO信號(hào)的模擬和采集、CAN/LIN/車載以太網(wǎng)等總線通信模擬和采集、超聲波傳感器仿真等；

(c)故障注入系統(tǒng)、車載電池模擬、供電管理等組件。

(2)車輛動(dòng)力學(xué)模型，用于模擬目標(biāo)車的動(dòng)力學(xué)行為，例如加速、制動(dòng)、轉(zhuǎn)向等過(guò)程。

(3)道路交通場(chǎng)景仿真軟件，用于模擬智能駕駛功能仿真測(cè)試所需要的虛擬道路、交通、環(huán)境等測(cè)試場(chǎng)景元素。

(4)感知定位傳感器系統(tǒng)仿真組件。

(5)試驗(yàn)控制及測(cè)試管理軟件及其上位機(jī)電腦。

1.3 底盤測(cè)功機(jī)平臺(tái)

實(shí)車在環(huán)實(shí)驗(yàn)室將汽車底盤測(cè)功機(jī)集成入實(shí)驗(yàn)平臺(tái)中，以獲取準(zhǔn)確真實(shí)的車輛縱向動(dòng)力學(xué)響應(yīng)。

如圖2所示，采用寶克4814型四驅(qū)底盤測(cè)功機(jī)[5]，由四套轉(zhuǎn)鼓組件、四套電機(jī)和驅(qū)動(dòng)器、扭矩和速度測(cè)量系統(tǒng)、支撐框架、軸距調(diào)節(jié)系統(tǒng)、自動(dòng)地板系統(tǒng)以及所專有的控制系統(tǒng)等組成。測(cè)功機(jī)計(jì)算機(jī)控制系統(tǒng)編程計(jì)算所需轉(zhuǎn)鼓表面力，精確地模擬道路載荷實(shí)際情況，為車輛模擬實(shí)際的道路狀況如速度、扭矩、道路載荷等，使車輛在與實(shí)際道路行駛相同的條件下運(yùn)行、測(cè)試。

1.4 硬件在環(huán)系統(tǒng)

硬件在環(huán)系統(tǒng)的主要作用是運(yùn)行MATLAB/SIMULINK中開(kāi)發(fā)的車輛動(dòng)力學(xué)模型，通過(guò)IO板卡實(shí)現(xiàn)信號(hào)模型、信號(hào)采集、故障注入、負(fù)載模擬等功能，完成半實(shí)物仿真設(shè)備與控制器的閉環(huán)控制，從而實(shí)施各類測(cè)試工作。硬件在環(huán)系統(tǒng)的組成部分在前面系統(tǒng)框架部分已有介紹，此處不再重復(fù)。

1.5 車輛動(dòng)力學(xué)模型

采用CarSim車輛動(dòng)力學(xué)仿真軟件，可對(duì)仿真車輛對(duì)駕駛員，路面及空氣動(dòng)力學(xué)輸入的響應(yīng)進(jìn)行虛擬仿真，CarSim軟件可以方便靈活地定義試驗(yàn)環(huán)境和試驗(yàn)過(guò)程，但同時(shí)在實(shí)驗(yàn)前期需要大量的模型標(biāo)定工作。

1.6 虛擬測(cè)試場(chǎng)景

虛擬測(cè)試場(chǎng)景為實(shí)車在環(huán)測(cè)試系統(tǒng)中的被測(cè)車提供虛擬的運(yùn)行交通環(huán)境，其包含豐富的交通元素，包括路網(wǎng)、道路交通標(biāo)志、交通流、騎行者、行人及各類傳感器數(shù)據(jù)模擬。在智能駕駛仿真測(cè)試中，豐富且優(yōu)質(zhì)的場(chǎng)景是開(kāi)展有效測(cè)試的關(guān)鍵。

如圖3所示，本研究提出的方案選擇Virtual Test Drive(VTD)作為視景仿真軟件。VTD是一款復(fù)雜交通環(huán)境視景建模仿真軟件，主要用于汽車智能駕駛系統(tǒng)測(cè)試中的復(fù)雜交通視景系統(tǒng)開(kāi)發(fā)。該軟件具有較高的開(kāi)放性，采用主流開(kāi)放的標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)建場(chǎng)景，并存OpenDRIVE、OpenCRG和OpenSCENARIO標(biāo)準(zhǔn)，便于智能駕駛虛擬環(huán)境的重建和測(cè)試場(chǎng)景的開(kāi)發(fā)。不僅如此，該軟件提供了方便的接口與車輛動(dòng)力學(xué)模型和相關(guān)軟硬件相結(jié)合，實(shí)現(xiàn) SIL(Software in the Loop)、DIL(Driver in the loop)、仿真系統(tǒng)HIL(Hardware In the Loop)、VIL(Vehicle In the Loop)等測(cè)試功能，完成智能駕駛/無(wú)人駕駛技術(shù)的開(kāi)發(fā)、驗(yàn)證和測(cè)試，還可以支持批處理仿真，完成相關(guān)功能的快速驗(yàn)證和評(píng)估。

圖3 VTD軟件架構(gòu)示意圖

本研究的一個(gè)重要內(nèi)容為建立測(cè)試評(píng)價(jià)用例庫(kù)。在參考《城市停車智能引導(dǎo)系統(tǒng)技術(shù)規(guī)范第1部分：自主泊車系統(tǒng)技術(shù)要求和測(cè)試方法》[6]、《自主代客泊車系統(tǒng)總體技術(shù)要求》CSAE標(biāo)準(zhǔn)報(bào)批稿[7]基礎(chǔ)上，針對(duì)自動(dòng)泊車場(chǎng)景，進(jìn)行功能定義、場(chǎng)景提取、賦予場(chǎng)景合理的參數(shù)范圍，定義測(cè)試評(píng)價(jià)用例及通過(guò)標(biāo)準(zhǔn)，建立初步的測(cè)試評(píng)價(jià)用例庫(kù)并對(duì)測(cè)試場(chǎng)景使用3D仿真軟件VTD進(jìn)行還原構(gòu)建。

目前已經(jīng)搭建完成包含上海智能網(wǎng)聯(lián)汽車測(cè)試園區(qū)地上場(chǎng)景與地下場(chǎng)景和交大園區(qū)場(chǎng)景在內(nèi)的三百多個(gè)具體場(chǎng)景的場(chǎng)景庫(kù)，分為13大類共七十個(gè)功能場(chǎng)景，所有這些場(chǎng)景可以部署在實(shí)車在環(huán)平臺(tái)上實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)仿真測(cè)試，并且通過(guò)VTD 仿真軟件模擬完成對(duì)測(cè)試評(píng)價(jià)用例庫(kù)的篩選和提煉。

1.7 虛擬傳感器仿真

智能駕駛車輛通過(guò)智能傳感器，包括攝像頭、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、組合導(dǎo)航系統(tǒng)以及車載單元接口V2X信息等方式獲取周圍環(huán)境的感知信息。因此在虛擬場(chǎng)景中構(gòu)建一致性高的傳感器模型，并為自動(dòng)駕駛算法提供感知數(shù)據(jù)是開(kāi)展有效實(shí)車在環(huán)測(cè)試的基礎(chǔ)。

本研究提出的實(shí)車在環(huán)智能駕駛仿真測(cè)試系統(tǒng)采用“虛實(shí)結(jié)合”的方式實(shí)現(xiàn)高一致性傳感器數(shù)據(jù)仿真。在傳感器自身的仿真之外，還可以實(shí)現(xiàn)傳感器在車體坐標(biāo)系中的安裝位置及安裝角度的靈活配置。

本系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)的虛擬傳感器模型有：

(1)攝像頭模型：支持長(zhǎng)短焦攝像頭、圖4所示魚(yú)眼攝像頭、雙目攝像頭等的仿真，且輸出的圖像分辨率、畸變可調(diào)，同時(shí)可以可控地輸出圖像語(yǔ)義分割、包圍框等信息；

圖4 魚(yú)眼攝像頭仿真輸出圖像

(2)激光雷達(dá)模型：支持360°多通道掃描式激光雷達(dá)、多通道微機(jī)電(Micro-Electro-Mechanical System，MEMS)混合固態(tài)及全固態(tài)激光雷達(dá)的仿真，且輸出的點(diǎn)云線束、可視范圍、環(huán)境材質(zhì)及反射率等可調(diào)，同時(shí)可以可控地輸出點(diǎn)云包圍框真值等信息，如圖5所示；

圖5 激光雷達(dá)仿真輸出點(diǎn)云

(3)毫米波雷達(dá)：支持配置多種主流的毫米波雷達(dá)模型，最遠(yuǎn)測(cè)距、可視角度范圍等參數(shù)可調(diào)；

(4)超聲波雷達(dá)：支持配置多種主流的超聲波雷達(dá)模型。

本系統(tǒng)可實(shí)現(xiàn)的傳感器硬件在環(huán)方案包括攝像頭暗箱、超聲波雷達(dá)仿真盒。

1.8 測(cè)試管理上位機(jī)

本研究中采用如下的軟件構(gòu)架及基礎(chǔ)軟件開(kāi)展系統(tǒng)的管理、調(diào)試、實(shí)驗(yàn)界面開(kāi)發(fā)、手動(dòng)測(cè)試工作，支持測(cè)試人員進(jìn)行測(cè)試流程，規(guī)范，用例的編寫，通過(guò)與仿真系統(tǒng)和車輛接口進(jìn)行自動(dòng)化的測(cè)試編程及測(cè)試工作，最終生成測(cè)試報(bào)告，并對(duì)測(cè)試的報(bào)告和結(jié)果進(jìn)行分析統(tǒng)計(jì)，完成對(duì)車型的測(cè)試任務(wù)。其具體的構(gòu)架如下圖6所示：

圖6 上位機(jī)測(cè)試管理軟件設(shè)計(jì)

2 實(shí)車在環(huán)智能駕駛仿真測(cè)試評(píng)價(jià)系統(tǒng)

2.1 評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)

本研究針對(duì)自動(dòng)泊車測(cè)試需求，建立了包括安全性、舒適性、駕駛性能、標(biāo)準(zhǔn)性的四維測(cè)評(píng)體系[8]。在此基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)上述四維測(cè)評(píng)體系的二級(jí)、三級(jí)細(xì)化，得到了可考核的詳細(xì)指標(biāo)，如下表1所示。不僅如此，針對(duì)不同的三級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)，結(jié)合APS特點(diǎn)，設(shè)定了詳細(xì)的測(cè)試工況。依據(jù)上述測(cè)試指標(biāo)及工況開(kāi)展實(shí)車在環(huán)測(cè)試，可以得到對(duì)APS功能的量化評(píng)分。

表1 APS評(píng)測(cè)體系相關(guān)指標(biāo)

2.2 基礎(chǔ)指標(biāo)定義[9]

TTC(Time-to-Collision)是目前常用的一種安全性替代度量，它表示在后車比前車速度快且速度差不變的情況下，兩車發(fā)生碰撞所需的時(shí)間，如式(1)所示。

TTCn(t)=

(1)

其中，TTCn(t)表示后車n在t時(shí)刻的TTC值，x表示車輛的位置，v表示車輛速度，Ln-1表示前車的車長(zhǎng)。

TTC值越小，表明車輛處于越大的風(fēng)險(xiǎn)中，當(dāng)TTC小于一定值時(shí)，則認(rèn)為處于危險(xiǎn)情況下。TET(Time Exposed Time-to-Collision)由此派生出，它表示處于危險(xiǎn)情況下的總時(shí)間，由低于TTC閾值(TTC*)的TTC值確定，如式(2)所示。

(2)

其中，t代表時(shí)間，Δt代表時(shí)間步長(zhǎng)，Time表示仿真總時(shí)長(zhǎng)，TTC*為TTC的閾值。

Jerk代表加速度的變化率，如式(3)所示，可以用于衡量沖突的嚴(yán)重性。有研究表明關(guān)鍵或危險(xiǎn)的加速度變化率(即小于或等于-9.9 m/s3的加速度變化率)與撞車事故之間存在正比關(guān)系，因此有學(xué)者在研究中將小于或等于-9.9 m/s3的加速度變化率的數(shù)量(即NCJ，Number of Critical Jerk)作為計(jì)算安全關(guān)鍵駕駛行為的指標(biāo)。本研究采取NCJ這一指標(biāo)作為安全性指標(biāo)之一。

(3)

2.3 自動(dòng)化評(píng)測(cè)系統(tǒng)

基于上述評(píng)價(jià)體系，針對(duì)泊車場(chǎng)景，開(kāi)展了實(shí)車在環(huán)自動(dòng)化測(cè)試評(píng)價(jià)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)。該系統(tǒng)可以對(duì)自動(dòng)駕駛車輛進(jìn)行自動(dòng)化測(cè)試用例的執(zhí)行和結(jié)果分析，并按照選取的評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行打分，生成相應(yīng)的結(jié)果分析報(bào)表。同時(shí)本自動(dòng)化評(píng)測(cè)系統(tǒng)預(yù)留的接口，方便用戶擴(kuò)展測(cè)試用例及評(píng)測(cè)模塊?；緶y(cè)試流程如圖7所示。

圖7 自動(dòng)化評(píng)測(cè)流程

自動(dòng)駕駛自動(dòng)化評(píng)測(cè)系統(tǒng)的用戶界面如圖8所示，利用該界面可以控制基于車輛在環(huán)的智能駕駛仿真測(cè)試系統(tǒng)以及測(cè)評(píng)系統(tǒng)自動(dòng)化進(jìn)行，自動(dòng)啟動(dòng)VTD，運(yùn)行所選場(chǎng)景，同時(shí)后端傳輸記錄仿真運(yùn)行相關(guān)數(shù)據(jù)，在仿真運(yùn)行結(jié)束后自動(dòng)關(guān)閉VTD，生成測(cè)試報(bào)告，可通過(guò)點(diǎn)擊鼠標(biāo)查看測(cè)試報(bào)告。

圖8 自動(dòng)化評(píng)測(cè)系統(tǒng)用戶界面

3 基于實(shí)車在環(huán)系統(tǒng)的自主泊車算法測(cè)試評(píng)價(jià)

本節(jié)基于實(shí)車在環(huán)智能駕駛仿真測(cè)試系統(tǒng)及某自主品牌線控車型作為被控車輛開(kāi)展自動(dòng)泊車算法的整車在環(huán)測(cè)試及評(píng)價(jià)。

3.1 被測(cè)系統(tǒng)

被測(cè)車輛配備了前向攝像頭及測(cè)距雷達(dá)，提供了全自動(dòng)泊車功能。被測(cè)系統(tǒng)的傳感器配置如圖9所示。

圖9 被測(cè)車輛的傳感器配置

3.2 測(cè)試場(chǎng)景

為了更好地實(shí)現(xiàn)自主泊車系統(tǒng)的實(shí)車在環(huán)仿真測(cè)試，本研究針對(duì)上海智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)中心有限公司所在智能網(wǎng)聯(lián)汽車開(kāi)放測(cè)試園區(qū)進(jìn)行了孿生場(chǎng)景的建設(shè)。孿生場(chǎng)景包括園區(qū)地面測(cè)試場(chǎng)景以及地下停車庫(kù)場(chǎng)景。基于VTD的道路編輯器(Road Designer, ROD)結(jié)合園區(qū)高精地圖搭建地上/地下靜態(tài)路面場(chǎng)景。采用現(xiàn)場(chǎng)拍攝的建筑物、景物外觀圖片，利用三維設(shè)計(jì)軟件搭建園區(qū)三維模型，并導(dǎo)入VTD的場(chǎng)景編輯器中，生成與真實(shí)場(chǎng)景高一致性的虛擬場(chǎng)景庫(kù)。園區(qū)地上及地下停車庫(kù)孿生場(chǎng)景示意圖如圖10所示。

(a)園區(qū)地上孿生場(chǎng)景 (b)園區(qū)地下停車庫(kù)孿生場(chǎng)景

3.3 VTD-Carsim聯(lián)合測(cè)試

在完成上述孿生測(cè)試場(chǎng)景的建設(shè)之后，進(jìn)一步基于Carsim軟件配置被測(cè)車輛的高精度動(dòng)力學(xué)模型。被測(cè)車的高精度動(dòng)力學(xué)模型經(jīng)編譯后下載到實(shí)時(shí)計(jì)算機(jī)中作為被控件，接收自動(dòng)駕駛系統(tǒng)控制模塊給出的控制信號(hào)，主要包括油門、剎車、方向盤、檔位等，產(chǎn)生更新后的車輛位姿狀態(tài)和底盤總線參數(shù)，輸出給自動(dòng)駕駛的各個(gè)模塊。除了模擬車輛整體的行為，也該動(dòng)力學(xué)模型也可以接入車輛的各個(gè)模塊，例如轉(zhuǎn)向、動(dòng)力傳動(dòng)、制動(dòng)等進(jìn)行直接的控制。VTD-Carsim聯(lián)合仿真測(cè)試框架如圖11所示。

圖11 VTD-CarSim聯(lián)合仿真平臺(tái)框架圖

當(dāng)孿生場(chǎng)景與車輛動(dòng)力學(xué)模型聯(lián)合仿真正常啟動(dòng)，系統(tǒng)將車輛在虛擬環(huán)境中的定位信息、傳感器模擬信息傳輸給自主泊車系統(tǒng)，進(jìn)而開(kāi)展泊車路徑的規(guī)劃與路徑跟蹤控制，開(kāi)展泊車系統(tǒng)的實(shí)車在環(huán)測(cè)試。圖12所示為以某自主品牌車型為被控車輛的實(shí)車在環(huán)測(cè)試現(xiàn)場(chǎng)。

3.4 測(cè)試結(jié)果與分析

針對(duì)垂直目標(biāo)車位開(kāi)展了實(shí)車在環(huán)仿真測(cè)試，并對(duì)其結(jié)果進(jìn)行分析。如圖13所示為本實(shí)驗(yàn)開(kāi)展的具體場(chǎng)景，圖(a)為被測(cè)車(紅色轎車)在測(cè)試場(chǎng)景中的初始位置，可以看到該場(chǎng)景中目標(biāo)車位為垂直車位，且場(chǎng)景中多數(shù)車位都已經(jīng)被其他車輛占據(jù)，只有中間一個(gè)車位留空，停車任務(wù)具有挑戰(zhàn)性。圖(b)為被測(cè)車在測(cè)試場(chǎng)景中的泊入車位的狀態(tài)。圖14所示為測(cè)試中間狀態(tài)。

圖14 基于實(shí)車在環(huán)的自主泊車仿真測(cè)試

自主泊車系統(tǒng)在獲取自車定位信息及目標(biāo)車位位置信息之后，采用A*算法開(kāi)展局部泊車路徑規(guī)劃[15]。如圖15所示為被測(cè)自主泊車系統(tǒng)的路徑規(guī)劃結(jié)果。圖15中黑色區(qū)域?yàn)檎系K物(相鄰車位的其他泊車)，中間的白色區(qū)域?yàn)槟繕?biāo)車位。泊車的軌跡規(guī)劃算法采用A*算法，圖中的藍(lán)色曲線為規(guī)劃出來(lái)的路線，可以看到它成功地避開(kāi)了障礙物，形成了到達(dá)目標(biāo)車位的路徑。

圖15 A*算法路徑規(guī)劃

然而，由A*算法規(guī)劃出來(lái)的路徑的曲率不連續(xù)，無(wú)法直接實(shí)現(xiàn)車輛的平滑控制，因此需要進(jìn)一步對(duì)規(guī)劃路徑平滑處理。如圖16所示為平滑處理之后的路徑，可以看到平滑之后的路徑不僅保證與障礙物無(wú)碰撞，同時(shí)其曲率平滑，可用于自主泊車控制。由圖13(b)所示，目標(biāo)車輛成功泊入目標(biāo)車位且無(wú)碰撞。

圖16 生成的路徑進(jìn)行路徑光滑

在單個(gè)功能仿真測(cè)試基礎(chǔ)之上，開(kāi)展了自主泊車系統(tǒng)的批量場(chǎng)景測(cè)試。此次測(cè)試共包括了500次蒙特卡洛測(cè)試。如圖17所示為自動(dòng)化測(cè)試報(bào)告?？梢钥吹揭罁?jù)本研究提出的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，被測(cè)系統(tǒng)的碰撞次數(shù)平均為0次，駕駛性評(píng)分為6.0分，駕駛舒適性為20.0分，總分為26.0分，整體的表現(xiàn)評(píng)級(jí)為E級(jí)。

圖17 基于實(shí)車在環(huán)的自主泊車自動(dòng)化評(píng)測(cè)系統(tǒng)評(píng)測(cè)報(bào)告

4 總結(jié)

針對(duì)中智能駕駛系統(tǒng)道路測(cè)試面臨的成本高昂、開(kāi)放道路測(cè)試法規(guī)限制，極端交通條件和場(chǎng)景復(fù)現(xiàn)困難及測(cè)試安全隱患等挑戰(zhàn)，研究并開(kāi)展了：

(1)實(shí)車在環(huán)智能駕駛仿真測(cè)試系統(tǒng)設(shè)計(jì)及開(kāi)發(fā)，集成了底盤測(cè)功機(jī)平臺(tái)、硬件在環(huán)系統(tǒng)、車輛動(dòng)力學(xué)仿真系統(tǒng)、傳感器仿真系統(tǒng)及測(cè)試管理上位機(jī)，構(gòu)建了實(shí)車在環(huán)仿真測(cè)試基礎(chǔ)；

(2)實(shí)車在環(huán)智能駕駛仿真測(cè)試評(píng)價(jià)系統(tǒng)設(shè)計(jì)及開(kāi)發(fā)，設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)了針對(duì)自主泊車系統(tǒng)測(cè)試的四維評(píng)價(jià)體系，并基于此開(kāi)發(fā)了自動(dòng)化可擴(kuò)展評(píng)測(cè)系統(tǒng)；

(3)自主泊車系統(tǒng)的實(shí)車在環(huán)仿真測(cè)試評(píng)價(jià)，搭建了孿生泊車測(cè)試場(chǎng)景并開(kāi)展測(cè)試實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了本實(shí)車在環(huán)測(cè)試系統(tǒng)的有效性。