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基于驾驶场景大数据的自动驾驶虚拟仿真平台
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更新于2023-03-16
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为充分利用数据资源中心在自动驾驶虚拟仿真平台建设中的 经验, 迎合企业在智能网联汽车研发验证方面的场景需求, 解决行业在本土化功能安全评价方面的痛点问题, 数据资源 中心对基于驾驶场景大数据的自动驾驶虚拟仿真平台建设研 究进行了全面总结, 从驾驶场景研究和分类、场景数据采集、 场景数据处理和分析、场景数据库建设以及虚拟仿真平台搭 建这五个层面进行深入分析和阐述, 进而为行业提供切实可 行的技术支持。
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基于驾驶场景大数据的自动驾驶
虚拟仿真平台建设研究
赵 帅 武毅男 宝鹤鹏
❋
摘 要: 为充分利用数据资源中心在自动驾驶虚拟仿真平台建设中的
经验, 迎合企业在智能网联汽车研发验证方面的场景需求,
解决行业在本土化功能安全评价方面的痛点问题, 数据资源
中心对基于驾驶场景大数据的自动驾驶虚拟仿真平台建设研
究进行了全面总结, 从驾驶场景研究和分类、 场景数据采集、
场景数据处理和分析、 场景数据库建设以及虚拟仿真平台搭
建这五个层面进行深入分析和阐述, 进而为行业提供切实可
行的技术支持。
关键词: 智能网联汽车 驾驶场景 虚拟仿真 测试评价体系
在智能网联汽车的发展过程中, 驾驶场景数据以及虚拟仿真是其中最为
重要的组成部分, 贯穿于智能网联汽车产品开发、 车型测试、 品质评价、 示
范园区建设等整个产业发展全过程。 驾驶场景数据的采集、 分析、 处理以及
虚拟仿真场景搭建, 能够助力智能驾驶系统早日实现产业化应用, 推动智能
网联汽车在新技术、 新产品、 新业态、 新模式上的创新发展, 具有巨大的市
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❋
赵帅, 中国汽车技术研究中心有限公司数据资源中心技术发展部部长; 武毅男, 中国汽车技
术研究中心有限公司数据资源中心技术发展部高级算法工程师; 宝鹤鹏, 中国汽车技术研究
中心有限公司数据资源中心技术发展部项目经理。
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基于驾驶场景大数据的自动驾驶虚拟仿真平台建设研究
场应用潜力、 极高的经济价值和广泛的社会影响力。
基于上述分析, 中国汽车技术研究中心有限公司数据资源中心自 2015
年起开始开展驾驶场景数据采集及分析研究工作, 不断积累自然驾驶场景
源, 目前已采集超过 32 万公里自然驾驶里程数据, 地域覆盖北京、 天津、
上海等重点城市, 工况覆盖高速、 城市、 乡村、 停车场等重点领域, 环境覆
盖晴天、 雨天、 雪天、 雾霾等多种天气, 范围覆盖典型场景、 边角场景、 事
故场景等多种类型场景, 已建设成首屈一指的中国特色驾驶场景数据库。
经过多年的研究和经验积累, 数据资源中心逐步形成了一套包含驾驶场
景研究和分类、 场景数据采集、 场景数据处理和分析、 场景数据库建设以及
虚拟仿真平台搭建在内的完整体系, 并在此基础上对自动驾驶虚拟仿真平台
建设开展了深入研究。 本文从上述五个层面对自动驾驶虚拟仿真平台的建设
工作进行详细阐述。
一 驾驶场景研究和分类
(一)驾驶场景的作用
在智能网联汽车的研究和发展过程中, 驾驶场景起到了至关重要的作
用, 其完备程度直接决定了智能网联汽车的感知和决策能力。 驾驶场景数据
为智能网联汽车的研制提供了不可或缺的数据支撑, 是自动驾驶模型开发、
智能网联汽车感知和决策算法训练、 智能网联汽车安全性测试等环节的数据
基础, 是智能网联汽车发展最重要的支柱之一。
然而, 受限于国内场景相关标准规范不统一、 场景数据建设技术不成熟
等因素, 目前国内智能网联的开发算法主要使用国际上公开的数据源以及各
企业机构自行采集的片面数据, 缺乏规范和健全的中国驾驶场景数据, 导致
算法不能完全适用于中国道路场景。 因此, 中国智能网联汽车场景数据库建
设显得尤为迫切和重要, 尽快建成体系完善、 规范统一的中国驾驶场景数据
库, 不仅能够促进驾驶行为以及智能驾驶感知、 决策模型的研究, 而且能够
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有力支撑虚拟驾驶仿真平台的搭建, 进而加速智能驾驶系统的测试, 从而进
一步推动智能网联汽车的创新发展。
(二)驾驶场景要素划分
在进行驾驶场景数据库建设时, 首先需要明确规定驾驶场景所涵盖的关
键要素, 从而为场景数据的采集以及虚拟仿真平台的搭建提供指导。 构成场
景的关键要素包括静态要素、 动态要素以及驾驶员行为要素, 在进行虚拟仿
真平台构建时, 通过对要素合理赋值以及排列重组, 能够充分地扩充虚拟驾
驶场景的数量。
通过对驾驶场景进行研究和分析, 笔者将驾驶场景划分为四个场景要素
维度, 分别为环境信息维度、 道路信息维度、 交通参与者要素信息维度以及
交通参与者位置关系信息维度。 其中, 环境信息应包含驾驶场景中的光照条
件、 日期与采集时间、 环境温度与湿度、 天气情况、 方向与城市信息以及地
理等信息; 道路信息用来描述道路类型、 道路交通标识、 车道数量、 车道属
性、 车道之间位置关系以及车道线属性等信息; 交通参与者要素信息包括交
通参与者的数量、 类型以及行驶状态, 其中, 行驶状态包括车辆的速度、 加
速度、 直行、 掉头、 左转、 右转、 向左变道以及向右变道等状态信息; 交通
参与者位置关系信息包含各交通参与者的定位信息以及相 对位置关系等
信息。
(三)驾驶场景分类
在对驾驶场景要素进行划分之后, 可以对要素进行组合, 构建更加丰富
的驾驶场景。 为了更好地利用这些场景对智能网联汽车的研发和测试提供支
撑, 需要对驾驶场景进行分类, 构建更为完善的场景数据库结构化体系。 在
本研究的场景数据库中, 驾驶场景被分为四大类, 分别为自然驾驶场景、 危
险工况场景、 法律规范场景以及虚拟仿真场景, 基于该分类标准, 本研究构
建了包括不同自然条件、 不同道路类型、 不同交通参与者以及不同环境类型
在内的全覆盖虚拟仿真测试平台。
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二 驾驶场景数据采集
驾驶场景数据的采集主要包含两部分, 一是驾驶场景数据采集平台的搭建
和工具链的设计, 驾驶场景数据的采集需要相应的感知系统、 定位系统、 上位
机系统、 工控机系统等进行支撑, 同时需要依靠统一的工具链实现传感器标定、
数据存储和同步处理; 二是需要设计合理的采集需求和采集方案, 包含采集路
线设计、 采集天气情况及地理情况覆盖、 白天及夜晚光线条件, 采集参数精度
设定等, 为后续的场景数据处理、 场景库搭建以及场景应用等提供数据基础。
在下文中, 笔者将从数据格式标准的制定、 数据来源及采集方案的制
定、 数据采集平台的搭建这三个方面对场景数据采集流程进行详细阐述。
(一)数据格式标准的制定
为了提高场景数据的共享率和利用率, 首先需要结合智能网联汽车开发
和测试的需求, 对场景数据的格式进行统一的规范, 并明确规定中国智能网
联汽车场景数据库应至少同步采集车辆 CAN 信号、 GPS 信号、 周围环境及
道路等静态信息 (包含天气、 风速、 温度、 道路类型、 车道数等)、 本车及
目标物的动态信息 (包含车速、 加速度、 两车纵向距离、 横向距离等)、 本
车驾驶员的行为信息 ( 包含本车加速度、 行驶轨迹、 转向灯、 油门踏板、
制动踏板信息等), 从而制定一套汽车行业内认可的场景数据标准。
(二)数据来源及采集方案的制定
驾驶场景数据采集的来源和方案决定了场景数据的真实性和功能性。 数
据资源中心在进行驾驶场景数据采集时详细制定场景采集路线, 涉及高速公
路、 城市道路、 乡村公路、 停车场等不同的道路类型, 覆盖各种道路上的场
景类型, 同时也可以满足企业针对各种自动驾驶系统的开发和测试需求。 驾
驶员的选择会尽量考虑不同年龄段、 不同性别、 不同职业和不同驾驶倾向等
特点。 场景采集应尽可能地覆盖晴天、 雨天、 雪天、 雾天等天气情况, 尽可
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能地覆盖白天、 夜晚场景。
驾驶场景来源包括自然驾驶场景数据、 危险工况场景数据、 事故场景数
据、 仿真场景数据以及重构场景数据, 其中自然驾驶数据作为其他场景数据
来源的主要基础, 代表了较为常见的道路交通状况, 因此, 必须首先进行自
然驾驶场景数据的采集, 并不断完善场景库。
针对自然驾驶场景, 可通过搭建采集平台进行实地采集, 自然驾驶场景数
据采集具有真实性、 代表性、 可量化、 通用性的特点。 采集得到的场景既要能
够反映车辆实际行驶过程中遇到的场景, 还要能够覆盖中国道路交通典型场景、
边角场景、 危险场景、 事故场景等场景, 同时还应覆盖不同环境、 不同道路类
型、 不同驾驶员驾驶等场景类型。 此外, 驾驶场景的采集是基于各种感知、 定
位等传感器系统进行的, 场景的表现形式和特征均是由量化的参数来表示的。
驾驶场景数据采集应以统一的场景数据采集需求、 场景数据存储格式、 同步方
式等为基本前提, 并应制定通用统一的驾驶场景数据采集工具链和规范。
危险工况和事故场景涵盖了恶劣天气环境、 复杂道路交通以及典型交通事故,
针对危险工况和事故场景, 除了搭建采集平台进行实地采集之外, 还可借助公安部
提供的数据对场景数据库进行扩充和完善。 数据资源中心通过对场景进行参数化统
计分析, 提炼出不同影响因素下的危险工况测试用例, 其中包括天气光线、 地理地
形、 交通拥堵、 路面结构、 特殊障碍物等因素引起的易发性危险场景案例。
仿真场景数据以及重构场景数据来源于自然驾驶数据、 危险工况场景数
据以及事故数据, 并以虚拟仿真技术为支撑、 场景研究算法为核心, 进行虚
拟仿真场景构建。 仿真场景主要包括自然驾驶仿真场景、 危险工况仿真场
景、 标准法规测试场景以及参数重组仿真场景, 其中, 自然驾驶仿真场景和
危险工况仿真场景是由真实采集的数据衍生而来的, 标准法规测试场景则是
基于 ISO、 NHTSA、 ENCAP、 CNCAP 等多项标准和评价规程构建的。 标准
法规测试场景是自动驾驶功能在研发和认证阶段需要满足的基本场景, 数据
资源中心始终紧跟自动驾驶政策发展动态, 已构建 20 余种标准仿真测试场
景, 支持 AEB、 ACC、 LKA、 APA 等多种自动驾驶功能的仿真验证, 同时贯
通了标准场景的自动化测试流程。 参数重组仿真场景旨在将已有仿真场景进
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