一种基于真值采集的智能驾驶测试方法和系统

技术领域

本发明属于智能驾驶技术领域，具体涉及到一种基于真值采集的智能驾驶测试方法和系统。

背景技术

目前，智能驾驶实车测试中针对交通参与者车辆场景的测试，主要是通过人类驾驶员操控交通参与者车辆，模拟真实交通中的典型场景，完成对智能驾驶系统功能及性能的评估测试。

人类驾驶员控制交通参与者车辆，驾驶动作精度难以保证，可重复性差，不同驾驶员本身水平高低不一，且受周围环境影响较大，不确定因素较多。目前业内主要的解决方案，包括驾驶机器人控制目标车辆，例如，集成转向、踏板的驾驶机器人，或是移动假人、移动假车(气球车)充当交通参与者，配合高精度惯导、基站、数采等，实现各个部件之间的协同工作，用于智能驾驶相关的主动安全测试。

然而，移动假车(气球车)仿真精度跟真实车辆存在差距，难以模拟出真实车辆在相机、毫米波雷达、激光雷达多个传感器融合下的感知效果，且运动方式单一，无法模拟换道、绕行、弯道行驶等复杂的场景的驾驶行为；ABD驾驶机器人成本高昂，且目前不能控制带挂车完成换道、绕行等复杂的动作。

因此，目前为满足智能驾驶系统多变的交通参与者场景测试需求，且匹配智能驾驶系统、软件算法的快速更新迭代节奏，需要一种高效的实车测试标定系统。

发明内容

针对上述问题，本发明的主要目的在于设计一种基于真值采集的智能驾驶测试方法和系统,测试方法基于测试系统进行实现，测试系统采用半自动驾驶系统和相对运动测量系统的配合，解决不同场景下智能驾驶车辆功能的测试。

为了实现上述目的本发明采用如下技术方案：

一种基于真值采集的智能驾驶测试系统，该测试系统用于被测评的主车和测评主车性能的目标车，所述的主车包括自动驾驶系统；

测试系统，包括通过驾驶员和控制器共同控制的半自动驾驶系统和用于实时测量的相对运动测量系统；

半自动驾驶系统安装于目标车，相对运动测量系统分别安装于主车及目标车，通过相对运动测量系统对自身数据的采集，对比主车自动驾驶时相对于目标车的运行数据与理论设计值的差异，实现主车智能驾驶系统的性能测试。

作为本发明进一步的描述，主车所述的相对运动测量系统包括用于计算的第一工控机、无线收发系统、惯性导航子系统以及第一工控机的计算程序和UI界面交互程序；

惯性导航子系统采集的主车数据值输入到第一工控机。

作为本发明进一步的描述，目标车所述的半自动驾驶系统和相对运动测量系统共用第二工控机；

所述的半自动驾驶系统还包括第二工控机的计算程序和用于控制操作目标车的控制器，目标车的底盘系统输入到第二工控机，通过第二工控机的计算程序计算后输出到控制器。

作为本发明进一步的描述，目标车所述的相对运动测量系统包括无线收发系统、惯性导航子系统；

惯性导航子系统采集的目标车数据值通过无线收发系统输入到第一工控机，并通过第一工控机的计算程序计算出主车与目标车运行时的数据值，并将计算结果输出到UI界面。

一种基于真值采集的智能驾驶测试系统的方法，包括如下步骤：

步骤1：主车智能驾驶测试时，根据测试场景需要向目标车发送控制指令；

步骤2：目标车根据指令请求，通过半自动驾驶系统操作目标车行驶，目标车行驶过程中通过自身的相对测量运动系统获取自身数据值，并将数据值发送至主车的第一工控机；

步骤3：主车智能驾驶测试过程中，通过自身的相对测量运动系统获取自身数据值，并通过第一工控机的计算程序计算并输出主车和目标车的相对关系真值；

步骤4：基于主车与目标车的相对关系真值对比与理论设计值的差异，评价主车智能驾驶的关键参数，实现主车智能驾驶系统的性能测试。

作为本发明进一步的描述，步骤1中，主车通过自身的无线接收系统向目标车发送控制指令，目标车通过自身的无线收发系统接收主车发送的控制指令。

作为本发明进一步的描述，步骤2中，目标车根据控制指令，通过第二工控机计算出需要给目标车底盘系统输入的数值请求，进而通过控制器执行目标车的驾驶。

作为本发明进一步的描述，步骤2中，目标车通过自身的惯性导航子系统获取自身数据值，获取的自身数据值通过无线收发系统发送至主车的第一工控机。

作为本发明进一步的描述，步骤3中，主车通过自身的惯性导航子系统获取自身数据值，获取的自身数据值结合接收到的目标车数据值，经过第一工控机计算程序计算出主车与目标车的相对关系真值，并输出在UI界面。

作为本发明进一步的描述，步骤4中，主车智能驾驶的关键参数包括：车辆位姿、车辆航向、车辆速度、车辆加速度、车辆间的相对距离以及车辆间的相对速度的一项、多项或全部。

相对于现有技术，本发明的技术效果为：

本发明提供了一种基于真值采集的智能驾驶测试方法和系统，通过设置半自动驾驶系统的目标车，利用人类驾驶和控制器操作目标车，实现对目标车高精度的控制，满足目标车在测试主车性能时作为路障车的需求，同时，配合主车和目标车设置的相对测量运动系统，实时对主车和目标车自身数据进行获取，实现测试场景的可控制、可复现，并实时分析测试数据真值。

附图说明

图1为本发明的测试系统示意图；

图2为本发明中测试方法展示流程示意图；

图3为本发明中第一工控机计算主车与目标车真值示意图；

图4为本发明中第二工控机计算示意图；

图5为本发明目标车横向控制计算示意图；

图6为本发明目标车纵向控制计算示意图；

图7为本发明的全指令模式下示意图；

图8为本发明的混合模式A下的示意图；

图9为本发明的混合模式B下的示意图；

图10为本发明时间同步系统原理示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行详细描述：

本发明为针对主车性能验证的测试方法和系统，实施过程中包括两个实施例，具体实施公开如下：

实施例1：

一种基于真值采集的智能驾驶测试系统，参考图1所示，该测试系统用于被测评的主车和测评主车性能的目标车，所述的主车包括自动驾驶系统，所述的目标车为路障车，在主车智能驾驶过程中，测评主车的性能。

本发明的测试系统，包括通过驾驶员和控制器共同控制的半自动驾驶系统和用于实时测量的相对运动测量系统；半自动驾驶系统安装于目标车，相对运动测量系统分别安装于主车及目标车，通过相对运动测量系统对自身数据采集，对比主车自动驾驶时配合目标车的运行数据与理论设计值的差异，实现主车智能驾驶系统的性能测试。

具体的，本实施例，针对主车和目标车的半自动驾驶系统和相对运动测量系统公开如下：

1.主车

主车所述的相对运动测量系统包括用于计算的第一工控机、无线收发系统、惯性导航子系统以及第一工控机的计算程序和UI界面交互程序；惯性导航子系统采集的主车数据值输入到第一工控机。

主车的无线收发系统、惯性导航子系统和底盘系统均输入到第一工控机，通过第一工控机的计算程序计算主车和目标车的相对位置、速度等一系列信息，并输出到UI界面。

2.目标车(从车)

目标车的半自动驾驶系统和相对运动测量系统共用第二工控机；

半自动驾驶系统还包括第二工控机的计算程序和用于控制操作目标车的控制器，目标车的底盘系统输入到第二工控机，通过第二工控机的计算程序计算后输出到控制器。

目标车所述的相对运动测量系统包括无线收发系统、惯性导航子系统；惯性导航子系统采集的目标车数据值通过无线收发系统输入到第一工控机，并通过第一工控机的计算程序计算出主车与目标车运行时的数据值，并将计算结果输出到UI界面。

目标车的无线收发系统、惯性导航子系统和底盘系统均输入到第二工控机，通过第二工控机的计算程序计算目标车的转向、制动或加速请求，并输出到半自动驾驶系统。

还需要说明的是，本实施例中，目标车的第一工控机根据控制请求，计算出需要给目标车底盘系统输入的转向、油门开度、制动力矩大小请求等，由控制器控制目标车的转向、油门、制动。

半自动驾驶系统用于实现驾驶员和控制器共同控制目标车，通过以下控制模式的切换，可以实现目标车根据设定的测试场景需要完成相应的转向、加速、制动等动作：

a)全手动模式

此模式驾驶员操控方向盘及油门、制动踏板控制方向盘转动角度及油门、制动开度。转向、油门制动完全由驾驶员控制。

b)全指令模式

此模式通过指令输入控制方向盘转动角度及油门制动开度，转向控制器响应目标方向盘转角，整车控制器响应目标油门、制动开度。该模式下，驾驶员操作了方向盘、油门或制动，模式将退回到全手动模式，如图7所示。

c)混合模式A

该模式下纵向为指令控制，横向为手动控制。行车时，通过指令输入控制油门/制动开度，驾驶员操纵方向盘控制方向盘转动角度。转向通过驾驶员转动方向盘实现，整车控制器响应目标油门/制动开度。该模式下，驾驶员操作了油门或踏板，模式退回到全手动模式，如图8所示。

d)混合模式B

该模式下纵向为手动控制，横向为指令控制。行车时，通过指令输入控制方向盘转动角度，驾驶员控制油门/制动踏板开度。转向控制器响应目标方向盘转角，整车控制器响应目标油门、制动开度。该模式下，驾驶员操作了方向盘，模式退回到全手动模式，如图9所示。

另外，本实施例中，针对系统中的各部分的型号、参数及计算方式进行具体说明，内容公开如下：

1.第一工控机型号为：研扬BOXER-6639-C5

第一工控机计算方式：

参考图3，主车与目标车的中心经纬度坐标分别为：

(lat

PI＝3.1415926

地球半径：

EarthRadius＝6378137

PI＝3.1415926

Rad＝PI/180

radlat

radlat

a＝radlat

b＝(lng

两车中心点之间距离s：

计算方位角：

x＝sin(lng2-lng1)×cos(lat2)

y＝cos(lat1)×sin(lat2)-sin(lat1)×cos(lat2)×cos(lng2-lng1)

θ＝tan

相对速度计算：

满足主车与目标车相对关系真值计算。

2.第二工控机型号为：研扬BOXER-6639-C5

第二工控机计算方式：

参考图4，车辆模型的运动微分方差如下：

参考图5，根据运动学方程及车辆后轮与参考路径的集合管系推导出参考路径坐标系(s，l)；

Ferent坐标系下

根据李亚普洛夫稳定性原理，可得车辆横摆角速度ω：

其中，

根据运动学方程，可得到前轮转角δ为：

满足车辆横向控制的计算；

纵向控制采用位置速度双PID控制算法，控制流程图如图6所示。

3.控制器的型号为：Iecu 2.0

所述的无线收发系统设置为通信天线，通过通信天线实现主车和目标车的指令信号收发功能。

所述的惯性导航子系统设置为蘑菇头天线(ANT1,ANT2)和GNSS+IMU，通过蘑菇头天线和GNSS+IMU获取主车或者目标车的自身位置、速度、加速度、航向等信息，并通过232串口线输入到第一工控机。

实施例2：

一种基于真值采集的智能驾驶测试系统的方法，参考图2所示，包括如下步骤：

步骤1：主车智能驾驶测试时，根据测试场景需要向目标车发送控制指令；

步骤2：目标车根据指令请求，通过半自动驾驶系统操作目标车行驶，并通过自身的相对测量运动系统获取自身数据值，并将数据值发送至主车的第一工控机；

步骤3：主车智能驾驶测试过程中，通过自身的相对测量运动系统获取自身数据值，并通过第一工控机的计算程序计算并输出主车和目标车的相对关系真值；

步骤4：基于主车与目标车的相对关系真值对比与理论设计值的差异，评价主车智能驾驶的关键参数，实现主车智能驾驶系统的性能测试。

具体的，本实施例针对基于真值采集的智能驾驶测试系统的方法进行具体分析，公开如下：

步骤1中，主车通过自身的无线接收系统向目标车发送控制指令，目标车通过自身的无线收发系统接收主车发送的控制指令。

步骤2中，目标车通过自身的无线收发系统接收主车发送的控制指令，并根据接收到的控制指令，通过第二工控机计算出需要给目标车底盘系统输入的数值请求，进而通过控制器执行目标车的驾驶；

另外，目标车在测试过程中，通过自身的惯性导航子系统获取自身数据值，获取的自身数据值通过无线收发系统发送至主车的第一工控机。

步骤3中，主车在测试过程中，通过自身的惯性导航子系统获取自身数据值，获取的自身数据值结合接收的目标车数据值，经过第一工控机的计算程序进行计算，得出主车与目标车的相对关系真值，输出在UI界面。

本实施例中，步骤1中，半自动驾驶系统主要涵盖测试场景有：

1.跟车行驶；

2.左后方车道有车，本车左换道；

3.Cutin；

4.前方车辆切出；

还需要说明的是，本发明相对运动测量系统是通过对比智能驾驶主车运行数据与理论设计值的差异，从而评价主车智能驾驶系统的性能，以测试数据作为系统真值对智能驾驶系统、软件算法关键参数进行标定，即步骤4中，主车智能驾驶的关键参数包括：

1.车辆位姿(位置、姿态)；

2.车辆航向；

3.车辆速度；

4.车辆加速度；

5.车辆间横向相对距离；

6.车辆间纵向相对距离；

7.车辆间横向相对速度；

8.车辆间纵向相对距离。

本发明公开的智能驾驶测试系统适用于三车的交通参与者测试场景，包括待测试的一辆主车和两辆目标车，通过主车和目标车装置GNSS+IMU，实现每辆车独立的位置、速度、加速度以及航向的高精度测量，然后通过时间同步系统对测试数据实现同步处理，最后通过第二工控机计算，即可获得车辆完整的运动信息以及各车的相对信息，通过主车和目标车相对运动关系，结合目标车的控制模式切换，达到可复现参数的场景设定。

需要说明的是，时间同步系统的原理参考图10所示:

设备收到PPS秒脉冲信号后，将内部以晶振为时钟源的系统时间里的毫秒及以下时间清零，并由此开始计算毫秒时间；

当收到GPRMC数据后，提取报文里的时、分、秒、年、月、日UTC时间；

将收到秒脉冲到解析出GPRMC中UTC时间所用的时间tx，与UTC整秒时间相加，同步给系统时间，至此已完成一次时间同步，下一秒再进行相同的过程，每秒准确校准一次。

本发明通过上述公开的实施例1和实施例2可知：

1.本发明设计了一种基于真值采集的智能驾驶测试系统，包含半自动驾驶控制系统、相对运动测量系统，实现对性能测试车辆(主车)的自动控制，并实时测量车辆间(主车与目标车)的相对运动及位置信息，利用人类驾驶员和目标车控制器，实现测试交通参与者车辆(目标车)的半自动控制，可以弥补实车测试中驾驶员操作车辆的不确定性；

2.本发明设置了一种基于真值采集的智能驾驶测试系统的方法，根据主车与目标车的相对位置及运动信息，结合测试场景触发需求，自动控制性能测试车辆(主车)完成直线行驶、转弯、换道等动作，完成测试场景的精确设定；

3.本发明提出了一种基于真值采集的智能驾驶测试系统的方法，即基于真值设定测试场景，通过半自动驾驶系统控制交通参与者车辆(目标车)，完成智能驾驶测试场景的可设定、可重复，满足实时采集并分析主车与目标车的测试数据，通过第二工控机计算车辆运动及位置参数，标定智能驾驶软件算法中的关键参数。

以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，本领域普通技术人员对本发明的技术方案所做的其他修改或者等同替换，只要不脱离本发明技术方案的精神和范围，均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。