李喜龍

（西安文理學(xué)院 機(jī)械與材料工程學(xué)院，西安 710061）

在人工智能技術(shù)飛速發(fā)展背景下，車輛逐漸向智能化發(fā)展[1-2]，新型的無(wú)人駕駛車輛被研發(fā)并逐漸走向市場(chǎng)，無(wú)人駕駛車輛可實(shí)現(xiàn)自動(dòng)巡航、避障等，極大程度地解放了駕駛員的雙手，駕駛操作更加簡(jiǎn)單和便捷。但無(wú)人駕駛車輛在投放市場(chǎng)之前，需要經(jīng)過(guò)無(wú)數(shù)次的仿真測(cè)試，以保障無(wú)人駕駛車輛行駛性能[3-4]?，F(xiàn)已有很多學(xué)者設(shè)計(jì)無(wú)人駕駛虛擬仿真測(cè)試平臺(tái)：文獻(xiàn)[5]設(shè)計(jì)的無(wú)人駕駛卡車仿真測(cè)試平臺(tái)通過(guò)建立車輛動(dòng)力學(xué)模型后，使用虛擬仿真軟件建立車輛行駛場(chǎng)景，在虛擬場(chǎng)景內(nèi)對(duì)無(wú)人駕駛車輛進(jìn)行仿真測(cè)試；文獻(xiàn)[6]提出無(wú)人駕駛車輛功能試驗(yàn)平臺(tái)，通過(guò)虛擬仿真軟件模擬車輛運(yùn)行時(shí)的方向盤、剎車等動(dòng)作，實(shí)現(xiàn)無(wú)人駕駛車輛仿真測(cè)試。上述2種平臺(tái)在實(shí)際應(yīng)用中雖均取得一定成果，但二者均存在測(cè)試結(jié)果精度不足情況，導(dǎo)致其應(yīng)用效果不佳。人工智能技術(shù)目前在各個(gè)領(lǐng)域應(yīng)用極為廣泛，其可實(shí)現(xiàn)目標(biāo)控制、自然語(yǔ)言處理、識(shí)別等多種功能，基于人工智能技術(shù)的應(yīng)用功能[7]，本文以其為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)基于人工智能技術(shù)的無(wú)人駕駛虛擬仿真測(cè)試平臺(tái)，為無(wú)人駕駛車輛測(cè)試提供一種有效途徑。

1 無(wú)人駕駛虛擬仿真測(cè)試平臺(tái)

1.1 仿真測(cè)試平臺(tái)總體架構(gòu)

以人工智能技術(shù)中的VR 技術(shù)為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)無(wú)人駕駛虛擬仿真測(cè)試平臺(tái)，其總體架構(gòu)如圖1 所示。無(wú)人駕駛虛擬仿真測(cè)試平臺(tái)由支撐模塊、無(wú)人駕駛車輛仿真模型、場(chǎng)景仿真虛擬終端和仿真驅(qū)動(dòng)模塊組成，通過(guò)人工智能技術(shù)建立無(wú)人駕駛車輛仿真模型，通過(guò)操作控制器與車輛的換擋切片、方向盤、制動(dòng)踏板以及剎車腳踏板相連，然后與場(chǎng)景仿真虛擬終端相連，場(chǎng)景仿真虛擬終端利用人工智能技術(shù)中的VR 技術(shù)建立無(wú)人駕駛車輛駕駛場(chǎng)景，并對(duì)其進(jìn)行渲染后，通過(guò)對(duì)無(wú)人駕駛車輛行駛場(chǎng)景進(jìn)行碰撞檢測(cè)后，通過(guò)無(wú)人駕駛決策控制單元發(fā)送控制信號(hào)，經(jīng)過(guò)上述過(guò)程，完成無(wú)人駕駛車輛仿真測(cè)試。

圖1 無(wú)人駕駛虛擬仿真測(cè)試平臺(tái)總體架構(gòu)Fig.1 Overall architecture of the driverless virtual simulation test platform

1.2 硬件平臺(tái)設(shè)計(jì)

為方便仿真無(wú)人駕駛車輛，按照真實(shí)無(wú)人駕駛車輛1∶2 比例設(shè)計(jì)無(wú)人駕駛車輛硬件平臺(tái)，結(jié)構(gòu)如圖2 所示。該硬件平臺(tái)是建立虛擬無(wú)人駕駛車輛模型的基礎(chǔ)[8]。無(wú)人駕駛車輛的硬件平臺(tái)由實(shí)驗(yàn)小車、攝像頭、激光雷達(dá)等硬件組成，其利用CAN 總線與激光雷達(dá)、工控機(jī)等硬件相連，激光雷達(dá)和GPS 接收器獲取實(shí)驗(yàn)小車位置，并使用GPS 分析儀分析實(shí)驗(yàn)小車位置后對(duì)其進(jìn)行導(dǎo)航，通過(guò)攝像頭獲取車輛行駛的路況，利用工控機(jī)為用戶展示實(shí)驗(yàn)小車行駛狀況以及導(dǎo)航結(jié)果。

圖2 無(wú)人駕駛車輛的硬件平臺(tái)結(jié)構(gòu)Fig.2 Hardware platform structure of unmanned vehicle

1.3 操作控制器設(shè)計(jì)

操作控制器是無(wú)人駕駛虛擬仿真測(cè)試平臺(tái)無(wú)人駕駛車輛仿真模型的核心[9]，其是控制無(wú)人駕駛車輛傳動(dòng)系統(tǒng)、轉(zhuǎn)向系統(tǒng)和制動(dòng)系統(tǒng)的核心硬件，以i.MX6 型號(hào)的處理器作為控制硬件，設(shè)計(jì)操作控制器，結(jié)構(gòu)如圖3 所示。

圖3 操作控制器結(jié)構(gòu)Fig.3 Operation controller structure

1.4 車輛駕駛模擬器設(shè)計(jì)

無(wú)人駕駛車輛駕駛模擬器是實(shí)現(xiàn)其測(cè)試仿真的關(guān)鍵，通過(guò)在運(yùn)行環(huán)境內(nèi)驅(qū)動(dòng)車輛駕駛模擬器[10]，方可驅(qū)動(dòng)車輛仿真模型在使用人工智能技術(shù)建立的虛擬環(huán)境內(nèi)運(yùn)行，設(shè)計(jì)車輛駕駛模擬器，結(jié)構(gòu)如圖4 所示。

圖4 車輛駕駛模擬器結(jié)構(gòu)Fig.4 Structure of vehicle driving simulator

1.5 人工智能技術(shù)的無(wú)人駕駛車輛虛擬場(chǎng)景構(gòu)建

以人工智能技術(shù)中的虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)結(jié)合3DS MAX 技術(shù)建立無(wú)人駕駛車輛虛擬場(chǎng)景，將無(wú)人駕駛車輛的相關(guān)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到用戶PC 端內(nèi)，整理保存成電子程序文件[11]，生成無(wú)人駕駛車輛虛擬場(chǎng)景，該過(guò)程的計(jì)算公式如下：

式中：F 表示匹配場(chǎng)景貼紙、動(dòng)畫(huà)后的無(wú)人駕駛車輛虛擬場(chǎng)景；Fmax、Zv分別表示虛擬場(chǎng)景最大容量和指令驅(qū)動(dòng)速度；Zc表示場(chǎng)景貼圖動(dòng)畫(huà)驅(qū)動(dòng)指令；Za表示Assets 程序驅(qū)動(dòng)指令。

利用式（1）即可完成無(wú)人駕駛車輛行駛虛擬場(chǎng)景構(gòu)建，為使無(wú)人駕駛車輛行駛虛擬場(chǎng)景更加逼真[12]，依據(jù)無(wú)人駕駛車輛虛擬仿真交互要求，在Unityu 3D 空間盒內(nèi)創(chuàng)建車輛交互和場(chǎng)景渲染[13]，在該過(guò)程中需要將Wrap Mode 屬性設(shè)置為“Clamp”然后計(jì)算虛擬場(chǎng)景邊緣的銜接度，計(jì)算公式如下：

式中：Hf表示虛擬場(chǎng)景邊緣銜接度；φ 表示繪制工具；A、γ 分別表示紋理邊緣信息和渲染引擎渠道；K表示渲染素材和車輛行駛虛擬場(chǎng)景的交互性。

計(jì)算完無(wú)人駕駛車輛行駛虛擬場(chǎng)景邊緣銜接度后[14]，對(duì)場(chǎng)景仿真進(jìn)行深度渲染，其表達(dá)公式如下：

式中：P 表示無(wú)人駕駛車輛行駛虛擬場(chǎng)景仿真深度渲染指令；t 表示渲染執(zhí)行時(shí)間；d、w 分別表示渲染層次和深度。

為保障用戶可以實(shí)時(shí)感知無(wú)人駕駛車輛行駛時(shí)的虛擬執(zhí)行和操控信息，將無(wú)人駕駛車輛行駛虛擬場(chǎng)景與通信覆蓋網(wǎng)絡(luò)相連[15]，并連接用戶端的操作程序和實(shí)景程序，用戶可通過(guò)PC 端實(shí)時(shí)掌握無(wú)人駕駛車輛在虛擬環(huán)境中的駕駛信息，該過(guò)程的表達(dá)公式如下：

式中：η 表示無(wú)人駕駛車輛在虛擬環(huán)境中的執(zhí)行與操控信息反饋過(guò)程；ψ 表示車輛虛擬仿真動(dòng)力學(xué)模型；G 表示無(wú)人駕駛車輛的阻力；θ 表示車輛與虛擬環(huán)境中路面夾角。

1.6 基于人工智能技術(shù)的無(wú)人駕駛決策控制設(shè)計(jì)

為避免剎車和油門的沖突問(wèn)題，利用actor 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的單獨(dú)輸出? 描述踩剎車和油門的控制項(xiàng)，利用激活函數(shù)判斷，當(dāng)? 大于0.5 時(shí)說(shuō)明當(dāng)前無(wú)人駕駛車輛在虛擬環(huán)境中的動(dòng)作為踩油門，反之則表示踩剎車，則二者通過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型輸出的表達(dá)公式如下：

式中：Accel、Brake 分別表示油門和剎車動(dòng)作。

設(shè)置無(wú)人駕駛車輛方向盤的數(shù)值范圍為-1～1之間，則方向盤控制輸出表達(dá)公式如下：

式中：Steering 表示方向盤控制輸出結(jié)果；ea、e-a分別表示方向盤數(shù)值上限和下限。

通過(guò)式（5）～式（7）結(jié)果，控制無(wú)人駕駛車輛在虛擬環(huán)境中的動(dòng)作。

2 性能測(cè)試與分析

以無(wú)人駕駛車輛作為實(shí)驗(yàn)對(duì)象，使用本文平臺(tái)建立其仿真模型，并構(gòu)建其仿真測(cè)試虛擬環(huán)境，運(yùn)行本文平臺(tái)對(duì)該無(wú)人駕駛車輛進(jìn)行仿真測(cè)試，驗(yàn)證本文方法實(shí)際應(yīng)用效果。

先驗(yàn)證本文平臺(tái)建立無(wú)人駕駛車輛和仿真測(cè)試虛擬環(huán)境能力，給出本文平臺(tái)建立的無(wú)人駕駛車輛在仿真測(cè)試虛擬環(huán)境中的畫(huà)面，分析本文平臺(tái)性能，結(jié)果如圖5 所示。分析圖5 可知，利用本文平臺(tái)可有效構(gòu)建車輛行駛虛擬環(huán)境，并使構(gòu)建的無(wú)人駕駛車輛仿真模型與該虛擬環(huán)境互通，使無(wú)人駕駛車輛仿真模型在虛擬仿真環(huán)境中行駛。其車輛仿真模型和虛擬仿真測(cè)試環(huán)境較為逼真，道路路況也可自行設(shè)置，可設(shè)置對(duì)向車道來(lái)車、紅綠燈等行駛狀況，說(shuō)明本文平臺(tái)具備測(cè)試無(wú)人駕駛車輛的仿真能力。

圖5 虛擬測(cè)試環(huán)境與無(wú)人駕駛車輛Fig.5 Virtual test environment and driverless vehicle

無(wú)人駕駛車輛駕駛模擬是對(duì)其進(jìn)行測(cè)試的基礎(chǔ)，驗(yàn)證本文平臺(tái)車輛駕駛模擬器功能，測(cè)試無(wú)人駕駛車輛在仿真測(cè)試環(huán)境中不同動(dòng)作是否均能完成，測(cè)試結(jié)果如圖6 所示。分析圖6 可知，向無(wú)人駕駛車輛下發(fā)不同動(dòng)作指令，本文平臺(tái)的車輛駕駛模擬器負(fù)責(zé)控制無(wú)人駕駛車輛動(dòng)作，在下發(fā)指令為300次時(shí)，本文平臺(tái)控制的無(wú)人駕駛車輛起步、倒車等動(dòng)作次數(shù)均為300 次。

圖6 車輛駕駛模擬器功能測(cè)試結(jié)果Fig.6 Functional test results of vehicle driving simulator

測(cè)試本文平臺(tái)對(duì)無(wú)人駕駛車輛仿真測(cè)試時(shí)，對(duì)無(wú)人駕駛車輛的無(wú)人駕駛決策控制能力，以安全車距和車輛行駛速度作為衡量指標(biāo)，測(cè)試本文方法在虛擬仿真環(huán)境中對(duì)無(wú)人駕駛車輛的駕駛決策控制能力，結(jié)果如圖7 所示。綜合分析圖7 可知，利用本文平臺(tái)對(duì)無(wú)人駕駛車輛進(jìn)行仿真測(cè)試時(shí)，通過(guò)無(wú)人駕駛決策控制車輛行駛，在無(wú)人駕駛車輛行駛速度不同時(shí)，控制的車輛安全距離也不同，但車輛行駛速度相同時(shí)，車輛速度始終保持在一定距離區(qū)間內(nèi)。

圖7 無(wú)人駕駛決策控制測(cè)試結(jié)果Fig.7 Test results of unmanned decision control

進(jìn)一步驗(yàn)證本文方法對(duì)無(wú)人駕駛車輛的仿真測(cè)試能力，在虛擬仿真環(huán)境內(nèi)設(shè)置2 種工況，分別為靜止障礙物工況和移動(dòng)障礙物工況，測(cè)試在該2種工況下，利用本文平臺(tái)對(duì)無(wú)人駕駛車輛的仿真測(cè)試能力，結(jié)果如表1 所示。分析表1 可知，本文平臺(tái)可有效對(duì)無(wú)人駕駛車輛進(jìn)行仿真測(cè)試，從仿真測(cè)試結(jié)果中得知無(wú)人駕駛車輛在不同工況時(shí)的最低車速、最大加速度、換道時(shí)間等多個(gè)動(dòng)作參數(shù)數(shù)值。

表1 無(wú)人駕駛車輛仿真測(cè)試結(jié)果Tab.1 Results of driverless vehicle simulation test

驗(yàn)證本文平臺(tái)測(cè)試無(wú)人駕駛車輛參數(shù)的精度，以橫擺角速度作為衡量指標(biāo)，測(cè)試本文平臺(tái)測(cè)試的無(wú)人駕駛車輛橫擺角速度和其實(shí)際橫擺角速度差異，測(cè)試結(jié)果如圖8所示。分析圖8 可知，利用本文平臺(tái)對(duì)無(wú)人駕駛車輛進(jìn)行仿真測(cè)試時(shí)，得到的車輛橫擺角曲線與設(shè)計(jì)車輛橫擺角曲線重合度較高，該結(jié)果說(shuō)明本文平臺(tái)仿真測(cè)試無(wú)人駕駛車輛動(dòng)作參數(shù)精度較高。

圖8 無(wú)人駕駛車輛橫擺角Fig.8 Yaw angle of driverless vehicle

3 結(jié)語(yǔ)

本文設(shè)計(jì)基于人工智能技術(shù)的無(wú)人駕駛虛擬仿真測(cè)試平臺(tái)，利用人工智能技術(shù)中的VR 技術(shù)建立無(wú)人駕駛車輛仿真模型和構(gòu)建虛擬測(cè)試環(huán)境。對(duì)本文平臺(tái)進(jìn)行充分驗(yàn)證得知，本文平臺(tái)可在不同工況下對(duì)無(wú)人駕駛車輛進(jìn)行仿真測(cè)試，獲得其行駛過(guò)程中的動(dòng)作參數(shù)，為無(wú)人駕駛車輛性能分析提供有效的數(shù)據(jù)支持。