一种实车与虚拟车交互映射的自动驾驶仿真测试方法
阅读说明：本技术 一种实车与虚拟车交互映射的自动驾驶仿真测试方法 (Automatic driving simulation test method for interactive mapping of real vehicle and virtual vehicle ) 是由 鲁光泉 汤认京 王兆杰 谭海天 于 2021-08-19 设计创作，主要内容包括：本发明针对自动驾驶车辆在真正落地之前必须经过大量的测试这一需求,提出了一种实车与虚拟车交互映射的自动驾驶仿真测试方法。首先按照真实测试场地测绘数据在仿真软件中搭建一套虚拟测试场景。当真实车辆在实验场地行进的同时,在虚拟场景中仿真出虚拟车辆同时运行,真实场景与虚拟场景交互映射。测试系统将虚拟场景中的虚拟车辆数据与真实测试车辆数据融合在一起,组成综合数据测试场景。在测试运行过程中,虚拟车辆会仿真真实车辆的动作,虚拟车辆与真实测试车辆之间相互影响,通过虚拟场景、虚拟车辆辅助完成真实测试车辆的测试过程。(The invention provides an automatic driving simulation test method for interactive mapping of a real vehicle and a virtual vehicle, aiming at the requirement that the automatic driving vehicle needs to be subjected to a large number of tests before actually landing. Firstly, a set of virtual test scenes is set up in simulation software according to real test site mapping data. When the real vehicle travels in the experimental site, the virtual vehicle is simulated in the virtual scene to run simultaneously, and the real scene and the virtual scene are mapped interactively. The test system fuses virtual vehicle data in the virtual scene with real test vehicle data to form a comprehensive data test scene. In the test running process, the virtual vehicle can simulate the action of the real vehicle, the virtual vehicle and the real test vehicle are mutually influenced, and the test process of the real test vehicle is completed through the assistance of the virtual scene and the virtual vehicle.)
技术领域
本发明涉及智能交通，自动驾驶、数字孪生、在环仿真领域，具体涉及一种实车与虚拟车交互映射的自动驾驶仿真测试方法
背景技术
近年来随着人工智能、无线通信、信息化等技术的迅速发展，对自动驾驶的发展起到极大的推动作用。但自动驾驶汽车要想真正的实现落地，必须经过大量的测试。目前，针对自动驾驶车辆的测试主要有三种方法，分别是软件虚拟测试、硬件在环仿真测试和真实道路测试。这几种方法都存在着一些缺点，软件虚拟测试需要构建大量的数学模型，但数学模型构建复杂，并且无法真实的反应车辆的动力学特性，硬件在环仿真测试主要是固定车辆在环；无法真实模拟车辆的加减速过程，测试平台造价昂贵。真实道路测试需要搭建道路测试场地，其经济成本和时间成本企业都无法承受。因此，自动驾驶技术要想最终实现应用亟需一些经济有效的测试方法。
数字孪生(Digital Twin，DT)，也被翻译为数字双生，数字双胞胎，数字镜像，或者数字化映射，是在新一代信息技术和制造技术驱动下，充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，在虚拟空间中完成映射，从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程，具有超逼真、多系统融合、高精度的特点，可实现监控、预测、数据挖掘等功能。数字孪生作为物理系统的一个数字副本，能够模拟运行系统的整个生命周期并与物理孪生进行同步的映射，并实时的将物理实体和数字实体的相关数据进行交互，从而支撑分析、预测、决策等仿真相关应用。数字孪生为符合交通问题的分析和解决提供了新的思路。
发明内容
本发明针对传统的自动驾驶车辆测试方法所存在的成本高、耗时长、精度低且重复实现同一场景较为困难等问题提供了一种实车与虚拟车交互映射的自动驾驶仿真测试方法用于自动驾驶车辆的测试。该方法创新性的引入了数字孪生技术，首先通过在仿真环境中按照真实测试场地的几何数据搭建一套与真实场景1:1匹配的虚拟测试场景。可选择一片开阔场地进行实验，当真实车辆在实际场地行进的同时，在仿真软件中构建出该实车的数字孪生体，同步运行。在测试过程中，虚拟车辆会仿真真实车辆的动作，并影响仿真环境中其他虚拟车辆的运行，仿真环境中的虚拟车辆同样会影响实车的运行状态，实现了真实场景与虚拟场景的交互映射，从而最终达到对自动驾驶车辆进行测试的目的。
为实现上述一种实车与虚拟车交互映射的自动驾驶仿真测试方法，采取以下技术方案：
步骤(1)首先根据自动驾驶测试需求，选择实际的测试道路并获得其几何数据，然后根据其几何数据在仿真软件中构造出一套与真实测试场景1:1匹配的仿真场景。在进行自动驾驶测试时，只需选择一片开阔场地即可，选择开阔场地中的两点并通过GPS获取其经纬度信息，之后将经纬度信息转化高斯平面坐标系中的坐标。获取仿真路网中对应的两点位置的坐标，并通过如下坐标系变换公式确定实际坐标和仿真坐标之间的坐标转换关系。
式中，(xi,yi)是指实际测试场景中第i个点在高斯平面坐标系中的坐标位置，(x,y)为在仿真场景中与实际测试场景中第i个点对应的坐标点在仿真坐标系下的坐标位置，(△x(i),△y(i),α(i))为高斯平面坐标系相对于仿真场景中xoy坐标系的位置以及旋转角。
步骤(2)通过实车上的传感器获取车辆的位置、速度、加速度、航向角数据，并通过卡尔曼滤波之后将其存入当前车辆的状态成员变量。当读取车辆状态信息的时候将实车状态数据根据步骤(1)中确立的坐标转化关系进行转化，并发送至数据库。与此同时，仿真软件中的仿真车辆在运行的过程中也不断将车辆的位置、速度、加速度、航向角、长度、宽度、数据采集的时间戳数据跟据步骤(1)中确立的坐标转化关系进行转化，并发送至数据库。从而实现实车和仿真车的数据交互。
步骤(3)仿真软件不断从数据库中读取实车的位置、速度、加速度、航向角、车辆长度、车辆宽度数据，并根据这些数据实时的在仿真路网上生成该实车的数字孪生体，该数字孪生体的运动状态与实车的运动状态保持一致。此外，实车上的程序也不断的从数据库中读取仿真车的相关数据，并将这些数据存储到他车的状态链表中，然后根据他车的信息进行冲突判断，并生成相应的消解策略，并根据生成的消解策略对实车进行控制。从而达到虚拟车辆与真实测试车辆之间相互影响的目的。
步骤(4)通过对实车的位置、速度、加速度、航向角进行分析。与仿真软件中控制算法的目标位置、速度、加速度、航向角进行对比。通过实际数据和目标位置、速度、加速度、航向角之间的偏差大小来对仿真软件中控制算法进行评估。
附图说明
图1为本发明整体框图
图2为仿真路网示意图
图3为坐标转换输入界面示意图
图4为vehicle_status表列元素示意图
图5为car_status表列元素示意图
图6为仿真运行示意图
图7为实车运行界面示意图
具体实施方式
下面结合附图和实施方案对本发明进行详细的描述。应理解该实例仅用于说明本发明而不用于限制本发明的而不用于限制本发明的范围。本发明所提供的一种实车与虚拟车交互映射的自动驾驶仿真测试方法整体框图如图1所示，其具体实施方法包括以下步骤：
步骤(1)首先根据自动驾驶车辆的测试需求，选择了包含了一个交叉口的某十字型实际道路，该交叉口是典型的四进口交叉口。每个进口包含了两个进口车道，三个出口车道。根据该十字型道路的实测几何数据，在仿真软件TSimulator中构建了如图2所示的1:1匹配的仿真路网。当进行自动驾驶测试时，选择一片开阔场地，并选择该开阔场地上的任意两点，测得其GPS坐标，并获取仿真路网中对应两点的坐标，在如图3所示的界面进行输入，并点击确定。程序将自动GPS坐标转化成高斯平面坐标系中的坐标，并通过如下坐标系变换公式确定实际坐标和仿真坐标之间的坐标转换关系。
步骤(2)实车在行进的过程中通过装载在车辆上的传感器获取车辆的位置、速度、加速度、航向角数据，并通过卡尔曼滤波之后将其存入当前车辆的状态成员变量。当读取车辆状态信息的时候将实车状态数据根据步骤(1)中确立的坐标转化关系进行转化，并发送至数据库中名为vehicle_status的表，具体发送的数据信息如图4所示，包含vehID(车辆的ID)、bSimulator(是否是实车)、time(时间戳)、roadID(road的ID)、edgeID(edge的ID)、laneID(lane的ID)、positionOnLane(车辆距车道起点的位置)、positionLat(车辆在车道上的横向位置)、x(车辆在仿真坐标系中的x坐标)、y(车辆在仿真坐标系中的y坐标)、z(车辆在仿真坐标系中的z坐标)、yaw(航向角)、vx(速度在x轴方向上的分量)、vy(速度在y轴方向上的分量)、ax(加速度在x轴方向上的分量)、ay(加速度在y轴方向上的分量)。与此同时，仿真软件TSimulator中的仿真车辆在运行的过程中也不断将虚拟车辆的相关数据进行转化，并发送至数据库中的car_status表。发送的具体信息如图5所示，包含CarID(虚拟车的ID)、TimeOfStatus(时间戳)、CarLength(虚拟车的车长)、CarWidth(虚拟车的车宽)、Gauss_X(高斯平面坐标系下的X)、Gauss_Y(高斯平面坐标系下的Y)、Speed_X(X轴方向的速度)、Speed_Y(Y轴方向的速度)、Accel_X(X轴方向的加速度)、Accel_Y(Y轴方向的加速度)、CarAccel(车辆的加速度)、TurnSig(是否转向)、YawAng(航向角)。之后车辆上的程序和仿真软件再分别从对应的表中读取数据，从而实现实车和仿真软件TSimulator之间的数据交互。
步骤(3)TSimulator不断从数据库中读取实车的位置、速度、加速度、航向角、车辆长度、车辆宽度数据，并根据这些数据实时的在仿真路网上生成该实车的数字孪生体，如图6所示，图中圆圈圈出来的车辆为实车中的数字孪生体，该数字孪生体在仿真软件中的运动状态与实车的运动状态保持一致。此外，实车上的程序也不断的从数据库中读取仿真车的相关数据，并将这些数据存储到他车的状态链表中，然后根据他车的信息进行冲突判断，并生成相应的消解策略，并根据生成的消解策略对实车进行控制，实车运行时的界面如图7所示。从而达到虚拟车辆与真实测试车辆之间相互影响的目的。
步骤(4)通过对实车的位置、速度、加速度、航向角进行分析。与仿真软件中控制算法的目标位置、速度、加速度、航向角进行对比。通过实际数据和目标位置、速度、加速度、航向角之间的偏差大小来对仿真软件中控制算法进行评估。
以上步骤详细的描述了本发明的实施过程，但本发明不限于上述实施方式中的具体细节。凡在本发明的构思范围内，都不应排除在本发明的保护范围之外。
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