歡迎光臨上海同馭汽車科技有限公司

公司動態

中汽學會青委會【委員觀點】熊璐:自動駕駛汽車測試技術研究與應用進展

文字:[大][中][小] 手機頁面二維碼 2018/12/28     瀏覽次數:    
文章來源:原創: 熊璐(上海同馭汽車科技有限公司董事長)  中汽學會青委會

    中汽學會青委會公眾號于2018年12月開始創辦【委員觀點】欄目,旨在第一時間發布中汽學會青委會委員及汽車青年科技工作者最新成果,促進學術及技術交流,打造行業交流平臺。

    第二期【委員觀點】嘉賓:熊璐,1978年10月出生,工學博士、教授、博士生導師,德國斯圖加特大學博士后,美國伊利諾伊州立大學香檳分校(UIUC)訪問學者?,F任同濟大學汽車學院教授、同濟大學新能源汽車工程中心副主任、中國汽車工程學會青年工作委員會副主任委員。


     長期從事汽車底盤控制、分布式驅動電動汽車動力學控制、智能駕駛相關科研工作,主持和參與國家重點研發計劃項目、國家自然科學基金項目、973計劃、863計劃和國家支撐計劃等多項國家和省部級項目;發表SCI/EI論文70余篇,授權專利40余項,參撰英文著作2部;曾獲上海市科技進步一等獎、上海市科技進步三等獎、中國汽車工業科技進步三等獎以及上海國際工業博覽會高校展區一等獎、上海市國際工業博覽創新獎等多項獎勵;擔任多個國內外著名期刊的評審專家,任中國汽車工程學會汽車智能交通分會副秘書長、中國自動化學會車輛控制與智能化專委會委員、中國公路學會自動駕駛工作委員會委員、上海市汽車工程學會可靠性專委會委員。



     摘要:測試技術是支撐自動駕駛技術發展的重要基礎。文章針對高級自動駕駛汽車的決策規劃、環境感知等測試需求,從測試方法、測試工具以及測試加速三個方面,系統總結了自動駕駛汽車測試技術研究與應用現狀,深入分析了其應用特點和適用范圍,并指出了自動駕駛汽車測試技術的未來發展方向。


     自動駕駛汽車測試與評價是自動駕駛研發中的重要環節,是自動駕駛技術發展的重要支撐。伴隨高級駕駛輔助系統(Advanced Driver-Assistance Systems,ADAS)和高等級自動駕駛系統(SAE L3-L5,如表1)的開發和應用,產生了很多新的測試驗證需求。

表1 SAE自動駕駛功能分級


SAE autonomy level for self-driving car


   按照傳統測試思路,采用預先設定的用例進行測試將很難滿足自動駕駛功能的測試需求。面對新問題,學者們從多個方面開展了自動駕駛汽車測試技術的研究工作,總結歸納為以下三個方面:


(1)測試方法,即滿足特定功能需求的具體測試方案;


(2)測試工具,即滿足特定環境需求的測試設備和平臺;


(3)測試加速,即能夠提高測試效率的方法和手段。


   接下來本文將從以上三方對自動駕駛汽車測試技術的研究現狀進行闡述,并分析不同測試方法、測試工具和測試加速的適用范圍及其局限。


1   測試方法

   測試方法主要指測試內容的組織形式以及開展測試的途徑。就自動駕駛功能的特點而言,在車輛進入完全自動駕駛狀態后,其一切行為均是系統自主決策的結果,因此測試方法必須提供車輛自主決策的自由度,保證其性能得到體現;但從測試的可重復性、可控性等需求出發,又希望測試對象是在特定條件下測試的。按照上述兩方面的需求,按照測試方法對測試輸入和測試過程要求的不同,可以將測試方法分為基于用例的測試方法、基于場景的測試方法和公共道路測試方法。


   1.1  基于用例的測試方法

   基于用例的測試方法是通過預先定義的測試用例,測試車輛的某項功能是否滿足特定條件下需求的方法。測試用例指是為某個特殊目標而編制的一組測試輸入、執行條件以及預期結果,以便測試某個程序路徑或核實是否滿足某個特定需求[1] 。該方法的一個特點是對測試過程和測試結果有明確的要求,如圖1對AEB的測試,車輛必須在不同條件下通過制動避免與障礙物發生碰撞,來證明功能有效。


   基于用例的測試主要適用于功能相對單一,并且有明確應用條件和預期結果的各類功能測試與驗證。主動安全和ADAS功能的測試,以及自動駕駛開發階段的單項功能測試,均可應用基于用例的測試方法。由于測試輸入、測試條件和結果明確且可控,因此該方法的測試可重復性強,測試效率高。對于測試輸入和測試條件的確定,目前主要依賴危險數據、事故數據、理論分析以及模擬實驗數據的分析,但是前期的數據采集和分析成本相對較高,且獲得的數據存在局限性。該方法應用于功能相對復雜和綜合的自動駕駛系統存在一定不足,首先體現在該方法只能對某項功能進行測試,而無法測試多項功能的綜合表現;其次由于對測試結果有著明確的要求,系統自主決策能力難以體現。

圖1 ASSESS 項目中AEB功能測試用例描述


AEB functional test cases definitions in ASSESS project


   1.2  基于場景的測試方法

   基于場景的測試方法是通過預先設定的場景,要求車輛完成某項特定目標或任務來對系統進行測試的方法。場景描述了特定時間段內發生的事件過程,目前暫未形成場景的確切定義,但一般將場景理解為多個事件順序發生構成的序列,并會延續一段時間,或簡單理解為事件的劇本,描述一定空間和時間范圍內的所有環境、交通參與者的狀態、行為過程及目的,圖2展示了一個典型的多車交互場景。該方法的特點在于對測試結果沒有明確要求,在不違背給定目標或任務的情況下,系統可以自主選擇采取何種方式處理當前狀況,具有很高的自由度。

圖2 換道場景示意圖


Brief description for lanechange scenario


   在場景測試的應用方面,歐盟近幾年開展的研究項目集中解決場景測試方法和技術,在最近開展的PEGASUS[2]項目中,為解決場景測試的測試輸入問題,研究者對項目進行了定義和分級(圖3),包括功能場景、邏輯場景和具體場景,從而形成場景測試的初始條件,作為自動駕駛車輛的起始工況。

圖3 PEGASUS項目中對測試場景的定義


Test scenario definitionin PEGASUS project


   場景測試的優勢在于該方法只規定了測試的初始條件,不預先設定測試過程以及測試結果,可以提供系統自主決策的自由度,能夠對系統多種功能的綜合性能進行測試,因此更適應高級別自動駕駛系統的測試需求。但為了能夠滿足多種環境感知傳感器的測試需求,同時提供系統決策所需的自由度,測試場景的設計勢必更加復雜,環境要素更加豐富,因此測試場景的構建是該方法的一大挑戰。同用例測試類似,場景測試方法同樣需要分析多種來源數據以確定測試場景的內容以及測試初始條件,場景采集和分析的成本較高,目前主要通過自然駕駛數據、事故數據的研究,同時也可以從大量的模擬實驗數據中尋找典型場景,理論分析也是一種很重要的場景獲得手段[3]。


   1.3  公共道路測試

   公共道路測試即指在現實道路和真實交通環境下開展的測試。該方法與上述兩種方法相比存在特殊性,主要體現在該方法是結合特定測試環境的專用測試方法,無法推廣到其他測試工具上使用。公共道路可以提供完全真實的、非人工模擬的交通場景,所有交通參與者、氣候條件、道路條件都真實存在,不受人為控制。由于所有事件均是隨機發生的,因此測試中無法預先設定測試初始條件,車輛在公共道路行駛的過程均是測試過程,從而對自動駕駛系統提出了更高的要求。


   公共道路測試能夠提供真實的交通環境,滿足環境感知系統、決策規劃系統的測試需求,理論上是進行自動駕駛測試的最佳方式。該方法的主要不足在于測試周期長,效率低,測試成本巨大,同時必須考慮安全風險問題以及法律法規的限制。從統計學角度出發,要驗證自動駕駛汽車比人類駕駛更安全,理論上應至少進行99000000英里以上的公共道路測試[4],這是一個無比巨大的測試里程。因此,單純依靠公共道路測試自動駕駛系統并不具備可操作性。


2   測試工具

   測試工具可以滿足不同測試階段、不同測試環境需求的測試,一些測試工具的采用可以大大提高測試的可重復性、降低風險,同時便于數據的采集。根據測試環境的真實程度或者實際在環硬件的數量不同,可以分為:虛擬仿真測試、硬件在環測試、整車在環測試和封閉場地測試不同的測試方法可以結合不同的測試工具使用。


   2.1  虛擬仿真測試

   虛擬仿真測試是純數字仿真測試工具,由模擬場景、車輛動力學模型、傳感器模型、規劃決策算法等組成,可以對自動駕駛汽車的各個系統以及整車進行仿真測試。虛擬仿真測試一般應用在功能開發早期階段,在沒有實物硬件的情況下,對系統的策略算法進行驗證。


   虛擬仿真測試可以擺脫對真實測試環境和硬件的需求,測試效率極高,測試成本和測試風險非常低。虛擬仿真測試的主要問題在于,其測試結果嚴重依賴于傳感器模型和車輛模型的準確性,不準確或錯誤的仿真模型將導致錯誤的結果;另一方面,如何實現現實場景在仿真環境中快速還原也是挑戰之一,為了應對該問題,歐盟在PEGASUS項目中開發了一種場景記錄文件格式OpenScenario[5],可以將采集的場景數據生成場景文件并應用于不同的模擬仿真軟件。


   2.2  硬件在環測試

   硬件在環測試中,自動駕駛系統的部分部件或系統是真實的,而環境是虛擬的。自動駕駛汽車的環境感知系統、決策規劃系統和控制執行系統均可實現硬件在環測試。


   攝像頭在環測試是比較容易實現的測試系統,如圖4所示,將被測攝像頭放置在顯示場景的屏幕前,并構建攝像頭測試黑箱,測試攝像頭在不同場景下的感知與認知能力[6]。超聲波雷達硬件在環測試則需要專門的目標物超聲波信號模擬設備,對不同的車輛和障礙物的雷達波反射特性進行模擬,形成被測超聲波雷達的回波信號[7]。而將不同的部件或系統進行整合,可以構建硬件在環集成測試系統。

圖4 攝像頭硬件在環仿真測試黑箱


Virtual test use camerahardware-in-the-loop test system


  理論上大部分硬件均可開展硬件在環測試,但部分硬件的在環測試技術手段相對復雜且成本很高,如激光雷達、紅外攝像頭等;還有部分部件開展在環測試的意義不大,如決策規劃系統硬件在環測試,即雖然系統最終以硬件呈現,但功能主要由軟件體現,因此較少有研究機構開展相關工作,總體來說,硬件在環測試的應用范圍仍比較有限。


   2.3  整車在環測試

   整車在環測試中,整車作為實物硬件被連接到虛擬的測試環境中進行測試,是比硬件在環測試更加復雜的測試工具。將所有部件、系統集成到車輛上進行測試,可以降低模型偏差帶來的不良影響,使測試結果更加可靠。整車在環測試目前有兩種方案,其特點和滿足的測試需求各不相同。


   2.3.1 封閉場地車輛在環測試

   車輛在封閉的空曠場地進行測試,場景仿真系統生成虛擬場景,由傳感器模型和傳感器信號模擬軟件生成基于虛擬場景的傳感器信號,并發送給車輛ECU,ECU根據環境感知數據進行決策規劃和控制執行任務,同時場景模擬軟件讀取車輛GPS及航向信息用于更新參數,并根據新的位置信息給出傳感器模擬信號,如此往復。


   2.3.2 轉鼓平臺車輛在環測試

   荷蘭國家應用科學研究院天歐(TNO)公司研發的轉鼓平臺車輛在環測試,將裝備了傳感器的整車置于轉鼓平臺,其絕對位置是固定不變的,利用機器人運動平臺系統,模擬周圍交通參與者與被測車輛的相對運動,實現車輛在環測試[8]。該測試系統中,傳感器部件均為真實硬件,因此測試結果更加可靠(圖5)。

圖5 TNO轉鼓平臺車輛在環測試實驗室


Vehicle-in-the-loop test bench


   以上兩種在環測試方案,在實際中均有應用,但封閉場地車輛在環測試僅僅有車輛是實際硬件,傳感器仍依賴于模型,其真實度相比轉鼓平臺略低,同時,它也不能克服場地受限的問題,對于一些較大尺度的交通場景難以實現。而轉鼓平臺車輛在環測試由于車輛靜止,因此無法考察控制執行系統,而只能模擬車輛間的相對運動關系,對于周圍環境變化無法模擬。


   2.4  封閉場地測試

   封閉場地測試從環境到車輛系統均為實物,封閉場地測試依托于專用的封閉測試場地建設,強調環境和場景的還原和模擬能力,采用柔性化設計,保證自動駕駛車輛能夠在有限的場地條件下,盡可能多的經歷不同環境、場景的測試。


   以同濟智能網聯汽車測試評價基地為例,作為工信部授權的國內首個智能網聯汽車試點示范區——國家智能網聯汽車(上海)試點示范區的重要組成之一,同濟智能網聯汽車測試評價基地的主要定位是面向科學研究和前瞻技術研發。這是我國首個面向智能網聯汽車測試目的,而創新規劃、全新設計、全面建設,并投入使用的專用測試場地。它涵蓋了城市區域、快速路、鄉村和越野區域等智能網聯汽車典型應用區域,可用于各等級、各類技術方案的自動駕駛汽車的場地測試。


   測評基地占地面積約為198畝,鋪設道路總長度約為4.5公里;按照功能區塊劃分為“三區一環”,如圖6。

圖6 測評基地整體布局


   東區場地以長直道和半徑較大的彎道組成,以柔性化場地為主要特點;此外,該區域還設置了低附著系數路面和智能車整車在環實驗系統(i-VIL)。東區主要提供針對駕駛輔助系統的“標準化測試場景”(圖7)。

圖7 東區整體布局


   西區場地設置了豐富的城市基礎設施和道路設施,如智能停車場、加油站等,以及各類典型的交叉口、環島、主路與支路等,能夠還原復雜多變的城市交通場景(圖8.a)。

圖8.a 西區整體布局

圖8.b 南區整體布局


   南區主要用于挑戰自動駕駛車輛在非結構化道路中的可用性。其中,越野區域為非鋪裝路面,設置有涉水路、起伏路等特殊路面;而鄉村區域的道路則以三級、四級公路和等外道路為主,并設計了低附對開路面、坑洞路面以及可形成盲彎的坡道等特殊道路環境(圖8.b)。


   一環道路是連接東區、西區和南區的環形道路。作為連續環路,可對車輛的中高速連續運行進行測試。其中的城市主干道上,沿途布置雨霧模擬裝置,用于測試車輛在特定天氣條件下的性能和表現。


   測試基地通過設置基站、路側節點、智慧信號燈等,能實現整個測試區域的5G、DSRC、LTE-V、WiFi等主要無線通信系統全覆蓋,并提供差分GPS和北斗定位系統等高精度定位服務。在信息管控中心的指揮下,遠程監控設施可以實時監測實驗過程,保障實驗安全。

圖9 測評基地信息環境布局


   封閉場地測試的弊端主要在于測試效率低,存在一定的測試風險。為提高測試效率,車輛一般需要先經過虛擬測試、硬件在環測試等,篩選最為典型和測試價值的場景開展封閉場地測試,降低場地測試的周期。


3   測試加速

   測試加速即通過一定手段到達加快測試進程,提高測試效率的目的。隨著自動化等級的提高,自動駕駛系統的使用場景和所要應對的情況也隨之擴大,從而造成測試用例和測試場景數量的極具上升,因此通過一定手段提高測試效率,以便減低測試周期和成本,是非常必要的。目前,測試加速主要分為測試工具加速和測試過程加速。


   3.1  測試工具加速

   測試工具加速的出發點在于通過使用效率更高的工具實現加速測試的目的。如本文第二部分所述,虛擬測試工具的使用可以極大提高測試效率,因此在測試工具的使用中應該充分發揮虛擬測試工具的作用。


   3.2  測試過程加速

   測試過程加速是通過一定手段提高測試執行過程的效率。測試過程加速一般依賴于虛擬測試環境的使用,這主要源于虛擬測試環境的特性,便于實現特殊的測試條件,對測試過程施加影響,因此更容易實現測試過程的加速。密歇根大學Zhao Ding[9]提出的自動駕駛汽車的加速測試理論,基于自然駕駛數據分析,應用重要性抽樣等方法,在虛擬測試環境中對危險場景發生的概率進行放大,提高車輛遇到的危險場景的頻次,從而實現在相同的測試里程下出現更多的危險場景,測試理想條件下可以縮短測試里程千倍以上。谷歌[19]則通過增加被測對象的數量來加快測試過程,在其搭建的專用虛擬測試環境中,有25000輛自動駕駛汽車不間斷行駛進行測試,同樣可以實現測試過程的加速。


參考文獻:


[1] ISO.IEC. IEEE, Systems and Software Engineering—Vocabulary: ISO/IEC/IEEE24765. Piscataway:IEEE computer society, 2010-12.


[2] PEGASUSjoint project[OL]. PEGASUS, http://www.pegasusprojekt.de/de/, 2017-10.


[3] GeyerS, Baltzer M, Franz B, et al. Concept and development of a unified ontology forgenerating test and use-case catalogues for assisted and automated vehicleguidance[J]. Iet Intelligent Transport Systems, 2013, 8(3):183-189.


[4] Koopman P, Wagner M. Challenges in AutonomousVehicle Testing and Validation[J]. SAE International Journal of TransportationSafety, 2016, 4(1):15-24.


[5] OpenScenario[OL].VIRES Simulations technology GmbH, 2017-09-26. http://www.openscenario.org/project.html


[6]  Noth S, Edelbrunner J, Iossifidis I. An integratedarchitecture for the development and assessment of ADAS[C]// International IEEEConference on Intelligent Transportation Systems. IEEE, 2012:347-354.、


[7] Buhren M, Yang B. Simulation of Automotive RadarTarget Lists using a Novel Approach of Object Representation[C]// IntelligentVehicles Symposium. IEEE, 2006:314-319.


[8] Gietelink O J. Design and validation of advanceddriver assistance systems[D]. Delft, Netherlands: Delft University ofTechnology, Trail Research School, 2007.


[9] Zhao D. Accelerated Evaluation ofAutomated Vehicles[D]. Michigan, United States: University of Michigan, 2016.

返回上一步
打印此頁
官方客服
企業總機:
02159906556

官方微信公眾號

[向上]