中国汽车技术研究中心有限公司数据资源中心自 2015 年开展驾驶场景数据采集及分析研究工作以来,不断积累自然驾驶场景资源,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,已建设成为首屈一指的中国特色驾驶场景数据库。 经过多年的经验积累,数据资源中心逐步形成了完善的数据采集规范、数据处理流程、特征提取方法、场景数据库结构规范、测试用例数据格式、驾驶场景虚拟仿真测试方法等理论体系。 本文将着重介绍在虚拟场景数据库建设方面的整体思路与最新成果。 虚拟场景数据库建设 虚拟场景数据库:驾驶场景数据是智能网联汽车研发与测试的基础数据资源,是评价智能网联汽车功能安全的重要「案例库」与「习题集」,是重新定义智能汽车等级的关键数据依据。驾驶场景测试用例主要通过虚拟仿真环境及工具链进行复现,因此建设虚拟场景数据库是连接场景数据与场景应用的关键桥梁。 虚拟场景数据库的特点:虚拟场景数据库具有无限性、扩展性、批量化、自动化的特点。
虚拟场景数据库的建设:场景数据格式、虚拟仿真工具链与测试用例评价体系是构建虚拟场景数据库的主要环节。
虚拟场景数据库的分类:数据资源中心将仿真场景划分为自然驾驶场景、危险工况场景、法律规范场景、参数重组场景四类,包括不同自然条件(天气、光线等),不同道路类型(路面状态、车道线类型等),不同交通参与者(车辆、行人位置速度等),不同环境类型(高速、小区、商场、乡村等)在内的多类型虚拟仿真测试用例。 自然驾驶仿真场景——充分测试场景 自然驾驶仿真场景来源于数据中心采集的驾驶场景数据库以及企业的道路测试场景。自然驾驶仿真场景能够很好地体现测试的随机性、复杂性及典型性区域特点。 目前数据中心已采集 32 万公里的自然驾驶场景数据,经过成熟的场景划分方法生成了上千种典型测试用例,基于每日更新测试用例数据的建设机制,不断丰富和完善自然驾驶仿真场景库。 危险工况仿真场景——必要测试场景 危险工况仿真场景主要涵盖恶劣天气环境、复杂道路交通以及典型交通事故三大类仿真场景。 数据资源中心从大量自然驾驶场景数据库中,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。 另外,数据资源中心通过对这些危险工况数据进行分析录入和仿真场景搭建,将危险工况场景参数化,以用于更多极限和边缘场景的扩展生成。 标准法规仿真场景——基础测试场景 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,数据中心始终紧跟自动驾驶政策发展动态,已基于 ISO、NHTSA、ENCAP、CNCAP 等多项标准、评价规程构建了 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——补充测试场景 参数重组仿真场景旨在将已有仿真场景进行参数化设置并完成仿真场景的随机生成或自动重组,进而补充大量未知工况的测试场景,有效覆盖自动驾驶功能测试盲区。 参数重组的仿真场景可以是法规场景、自然场景和危险场景:
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