一种基于驾驶模拟器的虚拟测试方法技术

本发明专利技术涉及一种基于驾驶模拟器的虚拟测试方法，包括如下步骤：构建虚拟测试空间的静态环境部分并针对测试车辆进行配置，在所述虚拟测试空间中引入所述测试车辆以及人工操控的干扰车辆，完成测试前的准备；在实际测试环境中进行测试，通过驾驶模拟器控制所述干扰车辆对所述测试车辆进行对抗干扰，获取所述测试车辆的记录数据；基于所述记录数据构建虚拟测试空间的动态部分，形成完整的驾驶场景，针对所述驾驶场景进行评价，完成针对驾驶控制软件的虚拟测试。与现有技术相比，本发明专利技术具有拟合程度高、虚实结合等优点。虚实结合等优点。虚实结合等优点。

【技术实现步骤摘要】
一种基于驾驶模拟器的虚拟测试方法


[0001]本专利技术涉及驾驶测试
，尤其是涉及一种基于驾驶模拟器的虚拟测试方法。

技术介绍

[0002]随着计算机技术的提高，自动驾驶技术在车辆中应用的比例大幅提升，但在自动驾驶技术落地之前，我们还需要进行大量测试来保证自动驾驶汽车的安全性能。2020中国自动驾驶仿真蓝皮书中指出，自动驾驶汽车在真正商业化应用前，需要对自动驾驶车辆的算法进行测试及优化。但目前对于车辆的道路测试仍然存在道路驾驶数据不足的问题，且无法满足在危险工况下的安全性测试要求，因此，通过虚拟场景仿真对自动驾驶技术测试成为了重要的技术路线。
[0003]虚拟场景根据环境状态可以分为静态场景和动态场景。静态场景包含车辆行驶相关的静态元素，例如道路(包括材质、车道线、减速带等)，静态交通元素(包括交通标志、路灯、车站、隧道、周围建筑等)；动态场景包含了动态指示设施、通信环境信息等动态环境要素，以及交通参与者(包括机动车行为、非机动车行为、行人行为等)、气象变化(雨、雪、雾等天气状况)、时间变化(主要是不同时刻光照的变化)等。通过动态场景和静态场景的结合，可以在虚拟空间中构建出和现实相同的测试环境。
[0004]自动驾驶测试场景从场景的出现频率来分可分为普通场景和极端场景。目前自动驾驶软件算法在普通场景的测试已经较为成熟，但面对极端场景下的测试，往往会存在场景难以获取或难以复现的问题。
[0005]现有的场景构建方法，大多是基于现实数据来构建的，必然会出现极端情况下的数据无法采集或数据不全的问题，导致虚拟场景无法精确生成，危险场景无法复现，同时通过现实数据泛化生成的虚拟场景也会存在置信度低，与现实拟合程度不高的问题；而通过虚拟数据生成的场景往往不能够精准的表达现实车辆的行为与状态，在所形成的虚拟场景中，车辆模型的运动状态会出现“虚实分离”的情况。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于驾驶模拟器的虚拟测试方法，通过使用驾驶模拟器控制干扰车辆对测试车辆进行对抗干扰，收集测试过程中的数据进行评价从而完成针对驾驶控制软件的测试。
[0007]本专利技术的目的可以通过以下技术方案来实现：
[0008]本专利技术提供了一种基于驾驶模拟器的虚拟测试方法，包括如下步骤：
[0009]构建虚拟测试空间的静态环境部分并针对测试车辆进行配置，在所述虚拟测试空间中引入所述测试车辆以及人工操控的干扰车辆，完成测试前的准备；
[0010]在实际测试环境中，针对所述测试车辆的驾驶控制软件进行测试，通过驾驶模拟器控制所述干扰车辆对所述测试车辆进行对抗干扰，获取所述测试车辆的记录数据；
[0011]基于所述记录数据构建虚拟测试空间的动态部分，形成完整的驾驶场景，针对所述驾驶场景进行筛选。
[0012]作为优选的技术方案，所述的构建虚拟测试空间的静态环境部分并针对测试车辆进行配置包括如下步骤：
[0013]根据测试空间需求配置实际测试空间中的沙盘道路，并基于所述沙盘道路构建虚拟测试空间中的静态场景；
[0014]将驾驶控制软件加载至实际测试环境中的所述测试车辆上。
[0015]作为优选的技术方案，通过在Carla或Sumo中对环境进行建模，实现虚拟测试空间中的静态场景的构建。
[0016]作为优选的技术方案，还包括如下步骤：
[0017]对所述沙盘道路进行更改，并同步更新所述静态场景。
[0018]作为优选的技术方案，对所述测试车辆进行对抗干扰包括如下步骤：
[0019]针对所述测试车辆，进行包括恶意别车、急转向和紧急制动的对抗干扰。
[0020]作为优选的技术方案，获取所述测试车辆的记录数据包括如下步骤：
[0021]获取集成在车端的传感器数据、沙盘路测摄像头数据、沙盘UWB数据以及所述驾驶模拟器的输入数据，基于所述传感器数据获取车辆视角下的道路信息，基于所述沙盘路测摄像头数据，获取道路测量下的车辆信息，基于所述沙盘UWB数据，获取所述测试车辆的位置信息；
[0022]经过整合打包后获取所述记录数据。
[0023]作为优选的技术方案，所述的针对所述驾驶场景进行筛选包括如下步骤：
[0024]针对新生成的驾驶场景，使用模型对所述测试车辆在的测试过程中的表现进行评分，判断评分是否超过预设的阈值，若是，保存新生成的驾驶场景。
[0025]作为优选的技术方案，所述的驾驶场景储存在预设的场景库中。
[0026]作为优选的技术方案，所述的模型为责任敏感安全模型。
[0027]作为优选的技术方案，所述的驾驶模拟器通过控制多辆干扰车辆形成交通流，对所述测试车辆进行对抗干扰。
[0028]与现有技术相比，本专利技术具有以下优点：
[0029](1)拟合程度高：本专利技术首先在测试前完成虚拟测试空间的静态环境部分的构建，然后在实际测试环境中进行测试，通过使用驾驶模拟器控制干扰车辆对测试车辆进行对抗干扰，收集测试过程中的记录数据以构建虚拟测试空间的动态部分，形成完整的驾驶场景，最后对生成的驾驶场景进行评价，完成针对驾驶控制软件的测试，相较于传统的基于现实数据的场景构建方法存在极端情况下的数据无法采集或数据不全，导致虚拟场景无法精确生成，危险场景无法复现，同时通过现实数据泛化生成的虚拟场景也会存在置信度低，与现实拟合程度不高的问题，本专利技术通过使用驾驶模拟器控制干扰车辆对测试车辆进行对抗干扰，能够针对极端情况的场景进行模拟，与现实的拟合程度高。
[0030](2)“虚实结合”：传统的方法通过虚拟数据生成的场景往往不能够精准的表达现实车辆的行为与状态，在所形成的虚拟场景中，车辆模型的运动状态会出现“虚实分离”的情况，本专利技术获取的驾驶场景包括基于实际沙盘获取的场景部分以及基于记录数据获取的动态场景部分，将两部分结合得到完整的驾驶场景，能够精准的表达现实车辆的行为与状
态，使用筛选后的驾驶场景对驾驶控制软件进行优化，能够提高驾驶控制软件的性能。
附图说明
[0031]图1为实施例中基于驾驶模拟器的虚拟测试方法的流程图。
具体实施方式
[0032]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都应属于本专利技术保护的范围。
[0033]实施例1
[0034]如图1所述，本实施例提供了一种基于驾驶模拟器的虚拟测试方法，用于对驾驶控制软件的测试。在现实沙盘中，通过人为操纵自控车辆对搭载自动驾驶测试软件的测试车辆进行对抗干扰，以获得在特殊情况下的场景，并将该过程投影到虚拟空间制作为场景存储到数据库中，以便于自动驾驶软件的改进优化。本方法包括如下步骤：
[0035]步骤S1，将自动驾驶测试软件加载至现实沙盘的测试车辆上，本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于驾驶模拟器的虚拟测试方法，其特征在于，包括如下步骤：构建虚拟测试空间的静态环境部分并针对测试车辆进行配置，在所述虚拟测试空间中引入所述测试车辆以及人工操控的干扰车辆，完成测试前的准备；在实际测试环境中，针对所述测试车辆的驾驶控制软件进行测试，通过驾驶模拟器控制所述干扰车辆对所述测试车辆进行对抗干扰，获取所述测试车辆的记录数据；基于所述记录数据构建虚拟测试空间的动态部分，形成完整的驾驶场景，针对所述驾驶场景进行筛选。2.根据权利要求1所述的一种基于驾驶模拟器的虚拟测试方法，其特征在于，所述的构建虚拟测试空间的静态环境部分并针对测试车辆进行配置包括如下步骤：根据测试空间需求配置实际测试空间中的沙盘道路，并基于所述沙盘道路构建虚拟测试空间中的静态场景；将驾驶控制软件加载至实际测试环境中的所述测试车辆上。3.根据权利要求2所述的一种基于驾驶模拟器的虚拟测试方法，其特征在于，通过在Carla或Sumo中对环境进行建模，实现虚拟测试空间中的静态场景的构建。4.根据权利要求2所述的一种基于驾驶模拟器的虚拟测试方法，其特征在于，还包括如下步骤：对所述沙盘道路进行更改，并同步更新所述静态场景。5.根据权利要求1所述的一种基于驾驶模拟器的虚拟测试方法，其特征在于，对所述测试车辆...

【专利技术属性】
技术研发人员：秦文刚，谢震，殷承良，代堃鹏，
申请(专利权)人：上海智能网联汽车技术中心有限公司，
类型：发明
国别省市：