一种智能驾驶汽车的ADAS模拟仿真方法技术

技术编号：43382692 阅读：7 留言：0更新日期：2024-11-19 17:59

本发明专利技术公开了一种智能驾驶汽车的ADAS模拟仿真方法，包括需求分析和场景定义、传感器模拟开发、环境建模与生成、车辆动力学模型开发、控制算法与现实优化、仿真运行与评估和结果分析和优化，涉及汽车技术领域。本发明专利技术通过实时采集和记录数据，并进行规则化处理和优化，确保数据的完整性和准确性，有助于有效分析和评估智能驾驶系统的性能，通过大量回放训练，可以在仿真环境中模拟多种实际场景，从而减少实际道路测试的需求，提高智能驾驶系统的安全性和可靠性，通过数据模型和硬件参数的迭代处理，可以优化智能驾驶系统的算法和硬件配置，提高系统性能和响应能力，进一步提升智能驾驶技术的发展和应用水平。

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【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及板材加工设备，具体为一种智能驾驶汽车的adas模拟仿真方法。

技术介绍

1、随着汽车行业技术的不断进步，人们对汽车的安全性和舒适性提出了越来越高的要求，先进的驾驶辅助系统(adas)在汽车行业中得到了广泛应用并持续发展，随着智能汽车的兴起，对安全性问题的关注日益增加，由于汽车具有复杂的运动特性，因此在测试过程中面临着较大的挑战和难度；随着adas和智能驾驶系统的不断更新，各类传感器功能不断优化和完善，不同硬件之间的互动及系统之间的复杂关联也日益增加。由于试验周期长且无法快速优化adas，在硬件升级、系统更新的过程中，测试工作变得耗时费力。

2、目前，通常智能驾驶汽车的adas测试主要是将测试车辆置于测试场地进行测试，并记录车辆行驶数据，然而，现有的整车测试平台仅能在实际测试中获取数据并进行简单分析，例如：

3、数据处理的缺乏系统化：现有平台获取的测试数据仅进行简单分析，缺乏深入的数据处理流程和算法，无法有效地挖掘和分析大量复杂的测试数据。这导致在发现问题或优化系统时，不能提供足够详细和全面的数据支持。

4、功能单一：平台功能较为有限，通常只能进行基本的数据采集、存储和简单分析，缺乏高级功能如数据模型建立、实时监控、自动化报告生成等，这些功能对于复杂的智能驾驶系统测试是必要的。

5、无法满足产品测试需求：由于缺乏系统化处理和多样化功能，现有平台往往不能满足现代智能汽车的全面测试需求。例如，在大规模数据对比、实时性能监控、多场景模拟等方面的需求无法得到有效支持；

<p>6、因此现有的整车测试平台仅能在实际测试中获取数据并进行简单分析，缺乏系统化处理，功能单一，已无法满足产品测试的需求。

7、因此，本领域技术人员提供了一种智能驾驶汽车的adas模拟仿真方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。

技术实现思路

1、(一)解决的技术问题

2、针对现有技术的不足，本专利技术提供了一种智能驾驶汽车的adas模拟仿真方法，具备只需进行一次实际场景测试就能利用实际场景采集数据对智能驾驶及adas模拟仿真系统根据测试需求进行反复模拟重现，能提高智能驾驶及adas模拟仿真系统测试效率，降低测试成本等优点，解决了常见的整车测试平台只能在实测车辆参与测试的状态下获取数据进行分析，数据缺乏系统化的处理，功能也比较单一，已无法满足产品的测试需求的问题。

3、(二)技术方案

4、为实现上述只需进行一次实际场景测试就能利用实际场景采集数据对智能驾驶及adas模拟仿真系统根据测试需求进行反复模拟重现，能提高智能驾驶及adas模拟仿真系统测试效率，降低测试成本的目的，本专利技术提供如下技术方案：一种智能驾驶汽车的adas模拟仿真方法，包括需求分析和场景定义、传感器模拟开发、环境建模与生成、车辆动力学模型开发、控制算法与现实优化、仿真运行与评估和结果分析和优化；

5、所述环境建模与生成在进行实际场景的测试时，需要先采集分类记录测试车辆的智能驾驶及adas模拟仿真的基础相关数据，将原始的基础数据按照特定的标准或规范进行处理和转换，以便后续的使用或分析，最后建立智能驾驶汽车及adas控制逻辑相同的环境数据模型。

6、优选的，所述仿真运行与评估和结果分析和优化中仿真运行与评估包括：模型集成与准备：将开发的传感器模型、车辆动力学模型、环境模型和控制算法集成到仿真平台中，准备仿真所需的场景模型、基础数据和仿真参数设定，场景设置与执行，设定多种不同的驾驶场景和测试用例，覆盖各种路况、交通情况和天气条件，在仿真环境中运行这些场景，观察adas系统如何响应和执行；

7、数据收集与记录：实时记录仿真过程中的数据，包括传感器数据、车辆状态和控制输入，确保数据记录完整和准确，以便后续分析和评估，其中数据优化模块调用数据对比模块进行比对处理，通过检测硬件的升级情况，能够对硬件的参数进行数据迭代处理。

8、优选的，所述需求分析和场景定义中，需要确定adas系统的功能需求，例如自动紧急制动、车道保持辅助，其中定义仿真场景，包括道路类型、交通流量、天气条件。

9、优选的，所述车辆动力学模型开发通常包括描述车辆运动状态和道路几何建模的基本物理方程，具体而言，车辆运动状态包括以下公式：

10、加速度(a(t)＝\frac{f_{
ext{总}}(t)}{m})

11、其中，(f_
ext{总}}(t))是作用在车辆上的总力，(m)是车辆的质量。

12、速度(v(t)＝v_0+\int_{0}^{t}a(
au)，d
au)

13、其中，(v_0)是初始速度。

14、位置(x(t)＝x_0+\int_{0}^{t}v(
au)，d
au)

15、其中，(x_0)是初始位置；

16、道路几何建模涉及描述道路曲率，可以根据道路的实际形状和设计参数进行推导和建立，具体而言，具体公式如下：

17、道路曲率描述了道路中心线在任意点处的弯曲程度，通常，曲率(\kappa(s))是距离(s)的函数，其中(s)表示沿着道路中心线的弧长或直线距离。在数学上，可以通过道路的参数方程或通过数值方法从实际地理数据中推导曲率。表达式包括：

18、[\kappa(s)＝\frac{d
heta(s)}{ds}]

19、其中(
heta(s))是道路中心线在距离(s)处的方向角。

20、优选的，所述在仿真运行与评估和结果分析和优化中，需要将所述场景模型回灌至测试车辆的智能驾驶及adas，测试车辆决策系统根据回灌场景模型进行决策，测试车辆执行系统执行决策。

21、优选的，所述控制算法实现与优化中，需要开发和实现adas控制算法，例如制动控制、路径规划等，而优化算法可以确保在各种场景下都能提供安全和有效的响应。

22、优选的，所述传感器模型开发中开发车辆感知传感器的模型包括摄像头、激光雷达和毫米波雷达，确保模型能够准确模拟传感器在不同条件下的工作情况，如视野范围、分辨率和噪声。

23、优选的，所述环境建模与生成主要为创建虚拟道路环境，包括道路几何、交通标志和道路标线以及集成天气、光照和路面状况的真实环境因素。

24、(三)有益效果

25、与现有技术相比，本专利技术提供了一种智能驾驶汽车的adas模拟仿真方法，具备以下有益效果：

26、1、该智能驾驶汽车的adas模拟仿真方法，通过实时采集和记录数据，并进行规则化处理和优化，确保数据的完整性和准确性，有助于有效分析和评估智能驾驶系统的性能，通过大量回放训练，可以在仿真环境中模拟多种实际场景，从而减少实际道路测试的需求，降低测试成本和时间成本，在仿真环境中进行多次重复测试，有助于发现潜在的安全问题和系统缺陷，提高智能驾驶系统的安全性和可靠性。

27、2、该智能驾驶汽车的adas模拟仿真方法，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种智能驾驶汽车的ADAS模拟仿真方法，其特征在于，包括需求分析和场景定义、传感器模拟开发、环境建模与生成、车辆动力学模型开发、控制算法与现实优化、仿真运行与评估和结果分析和优化；

2.根据权利要求1所述的一种智能驾驶汽车的ADAS模拟仿真方法，其特征在于：所述仿真运行与评估和结果分析和优化中仿真运行与评估包括：模型集成与准备：将开发的传感器模型、车辆动力学模型、环境模型和控制算法集成到仿真平台中，准备仿真所需的场景模型、基础数据和仿真参数设定，场景设置与执行，设定多种不同的驾驶场景和测试用例，覆盖各种路况、交通情况和天气条件，在仿真环境中运行这些场景，观察ADAS系统如何响应和执行；

3.根据权利要求1所述的一种智能驾驶汽车的ADAS模拟仿真方法，其特征在于：所述需求分析和场景定义中，需要确定ADAS系统的功能需求，例如自动紧急制动、车道保持辅助，其中定义仿真场景，包括道路类型、交通流量、天气条件。

4.根据权利要求1所述的一种智能驾驶汽车的ADAS模拟仿真方法，其特征在于：所述车辆动力学模型开发通常包括描述车辆运动状态和道路几何建模的基

5.根据权利要求1所述的一种智能驾驶汽车的ADAS模拟仿真方法，其特征在于：所述在仿真运行与评估和结果分析和优化中，需要将所述场景模型回灌至测试车辆的智能驾驶及ADAS，测试车辆决策系统根据回灌场景模型进行决策，测试车辆执行系统执行决策。

6.根据权利要求1所述的一种智能驾驶汽车的ADAS模拟仿真方法，其特征在于：所述控制算法实现与优化中，需要开发和实现ADAS控制算法，例如制动控制、路径规划等，而优化算法可以确保在各种场景下都能提供安全和有效的响应。

7.根据权利要求1所述的一种智能驾驶汽车的ADAS模拟仿真方法，其特征在于：所述传感器模型开发中开发车辆感知传感器的模型包括摄像头、激光雷达和毫米波雷达，确保模型能够准确模拟传感器在不同条件下的工作情况，如视野范围、分辨率和噪声。

8.根据权利要求1所述的一种智能驾驶汽车的ADAS模拟仿真方法，其特征在于：所述环境建模与生成主要为创建虚拟道路环境，包括道路几何、交通标志和道路标线以及集成天气、光照和路面状况的真实环境因素。

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【技术特征摘要】

1.一种智能驾驶汽车的adas模拟仿真方法，其特征在于，包括需求分析和场景定义、传感器模拟开发、环境建模与生成、车辆动力学模型开发、控制算法与现实优化、仿真运行与评估和结果分析和优化；

2.根据权利要求1所述的一种智能驾驶汽车的adas模拟仿真方法，其特征在于：所述仿真运行与评估和结果分析和优化中仿真运行与评估包括：模型集成与准备：将开发的传感器模型、车辆动力学模型、环境模型和控制算法集成到仿真平台中，准备仿真所需的场景模型、基础数据和仿真参数设定，场景设置与执行，设定多种不同的驾驶场景和测试用例，覆盖各种路况、交通情况和天气条件，在仿真环境中运行这些场景，观察adas系统如何响应和执行；

3.根据权利要求1所述的一种智能驾驶汽车的adas模拟仿真方法，其特征在于：所述需求分析和场景定义中，需要确定adas系统的功能需求，例如自动紧急制动、车道保持辅助，其中定义仿真场景，包括道路类型、交通流量、天气条件。

4.根据权利要求1所述的一种智能驾驶汽车的adas模拟仿真方法，其特征在于：所述车辆动力学模型开发通常包括描述车辆运动状态和道路几何建...

【专利技术属性】
技术研发人员：夏慧鹏，何志生，
申请(专利权)人：上海和夏骏道智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：

全部详细技术资料下载我是这个专利的主人