低速智能网联汽车封闭场景静态避障测试数据评估方法
阅读说明：本技术 低速智能网联汽车封闭场景静态避障测试数据评估方法 (Static obstacle avoidance test data evaluation method for low-speed intelligent networked automobile in closed scene ) 是由 华国栋 孙文卿 吴峰 吴泉英 张慧星 于 2021-09-15 设计创作，主要内容包括：本发明公开了低速智能网联汽车封闭场景静态避障测试数据评估方法。将避障过程中车辆状态数据、传感测量数据相结合,全面对测试过程中采集的数据先进行分项评价,再进行综合评分。本发明用于评估车辆避让静态障碍物的过程中是否安全可靠,对于不同车型,可以进行性能对比。本发明可以提高测试的标准化程度、提高测试效率,并且对测试结果实现科学评价。(The invention discloses a static obstacle avoidance test data evaluation method for a low-speed intelligent networked automobile in a closed scene. And combining vehicle state data and sensing measurement data in the obstacle avoidance process, comprehensively performing item evaluation on the data acquired in the test process, and then performing comprehensive scoring. The method is used for evaluating whether the vehicle is safe and reliable in the process of avoiding static obstacles, and can be used for comparing the performance of different vehicle types. The invention can improve the standardization degree of the test, improve the test efficiency and realize scientific evaluation on the test result.)
技术领域
本发明涉及智能网联汽车场景测试数据处理技术领域，特别是一种低速智能网联汽车封闭场景静态避障测试数据评估方法。
背景技术
近年来，智能网联汽车技术已经进入了技术快速演进、企业加速布局的阶段。来自传统汽车制造、互联网、智能设备、通信装备制造等行业的企业开展了大量深度合作。相关的各类技术逐步走向成熟阶段。
智能网联汽车与传统汽车的测试有着很大的区别，智能网联汽车上装有大量环境感知、网络通信、智能决策和辅助驾驶设备，是通过对环境的感知，进行驾驶决策的新一代汽车。目前，智能驾驶汽车尚无统一的测试场景标准，各地均建设了满足不同要求的测试场与示范区，能够开展不同类型的测试任务。中国发明专利申请CN202110141980公开了一种封闭测试场景的布置方法，中国发明专利申请CN202011035182公开了一种智能网联汽车的动态封闭测试系统。对于不同的测试场景与测试系统，都会涉及到测试数据的采集、处理、评价等问题。对此，中国发明专利CN2016102582237公开了一种用于无人驾驶车的障碍物检测结果评估方法和装置，而中国发明专利CN2016111768023公开了一种预测障碍物车辆状态的方法及系统。这些方法对不同层面的智能网联汽车测试数据进行了处理。
在封闭道路中进行测试的低速行使智能网联汽车，这类车辆与公共道路上行使的中高速汽车不同，低速汽车往往被用于公园、码头、厂矿企业、学校、小区特定区域，实现货物运输、巡逻、清扫特定功能。这类车辆与中高速智能网联汽车相比，更容易推广普及，因此其测试需求也十分迫切。
发明内容
针对现有技术中存在的问题，本发明提供了一种实现低速智能网联车辆的技术性能评估，促进测试流程的标准化，提升测试的效率，使测试结论更加科学，从而找到车辆的技术短板，提高产品性能的低速智能网联汽车封闭场景静态避障测试数据评估方法.
本发明的目的通过以下技术方案实现。
低速智能网联汽车封闭场景静态避障测试数据评估方法，该方法包括如下步骤：
步骤1，从车辆数据中心采集车辆障碍物截面积传感数据集Vs、障碍物距离传感数据集Ds、卫星定位的车辆位置数据集Dv、卫星定位的障碍物位置数据集Dm、速度传感器数据集Us、水平仪传感数据集Hs、时间戳数据集；计算得到障碍物截面积传感相对偏差标准平均值Vra、障碍物距离传感相对偏差标准平均值Dra、障碍物距离传感相对偏差标准最小值Drmin、速度稳定性标准值Urs、速度最高值Urmax、摇摆程度稳定性标准值Hrs、倾斜标准最大值Hrmax；通过测量得到障碍物截面积值Vm；按照时间戳顺序，将数据导入评估系统；
步骤1.1以传感器中心为坐标原点O，建立三维直角坐标系；随机生成不包含坐标原点，且亏格为0的凸多面体作为模拟障碍物；
计算凸多面体的几何中心，坐标为G(a,b,c)，连接点G和点O，矢量OG＝(a,b,c)表示障碍物传感器指向的方向；
生成平行平面簇，用公式表示为ax+by+cz+dk＝0，其中dk为实数，表示不同的截距；改变dk的值，计算平面簇与模拟障碍物的截面积，找到截面积的最大值Smax，记此时dk＝d；
根据手册给定的障碍物传感器在x和y方向上最小分辨距离dx，dy，对ax+by+cz+d＝0进行网格划分，每个网格的尺寸即为Sg＝dx*dy；
记St＝0，并对该平面上划分的每个网格进行判别：网格内包含障碍物截面积为Sc，如果Sc/Sg>＝50％，则St＝St+1；
循环该过程，遍历所有网格；计算Sp(i)＝Abs[(St-Sc)/Sc]，其中i表示第几次模拟，Abs[.]表示取绝对值；
总共进行NN次模拟，计算障碍物截面积传感相对偏差标准平均值Vra＝<Sp(i)>，其中<*>表示计算平均值。
步骤1.2以原点O为中心，生成同心球面簇，用公式表示为x^2+y^2＝rk^2，其中rk为大于零的实数，表示不同的半径；
由小到大改变rk的值，当rk与模拟障碍物表面有交点时，记交点为C(cx,cy,cz)，rk取值记为r；
根据手册给定的障碍物传感器在z方向上的最小分辨距离dz，计算[nn,mm]＝div[r,dz]，div[.]表示整除运算，dd表示整除的商，mm表示余数，如果mm>＝dz/2，则dd＝dd+1；
总共进行NN次模拟，计算Dp(i)＝Abs[(dd-r)/r]，其中i表示第几次模拟，障碍物距离传感相对偏差标准平均值Dra＝<Dp(i)>，计算障碍物距离传感相对偏差标准最小值Drmin＝min[Dp(i)]，其中min[.]表示取最小值。
步骤1.3通过实车测试平台测得车辆速度数据集Vs，水平仪传感数据集Ts，计算稳定性标准值Urs＝Std[Vs]，计算速度最高值Urmax＝max[Vs]，计算稳定性标准值Hrs＝Std[Ts]、倾斜标准最大值Hrmax＝max[Ts]。
步骤2，障碍物截面积检测评估，计算障碍物截面积传感相对偏差标准平均值A1，判断A1是否超过规定标准。
其中，根据所述车辆障碍物截面积传感数据集Vs、所述测量得到的障碍物截面积值Vm、所述障碍物截面积传感相对偏差标准平均值Vra，所述障碍物截面积传感相对偏差标准平均值A1＝<abs[(Vs-Vm)/Vm]>，abs[*]表示取绝对值，<*>表示取平均值。
步骤3，障碍物相对距离检测评估，计算障碍物距离传感相对偏差平均值A2，判断A2是否超过规定标准。
其中，根据车辆障碍物距离传感数据集Ds、卫星定位的车辆位置数据集Dv、卫星定位的障碍物位置数据集Dm、障碍物距离传感相对偏差标准平均值Dra，所述障碍物距离传感相对偏差平均值A2＝<abs[(Ds-Dd)/Dd]>，Dd＝dist[Dv-Dm]，dist[*]表示求距离，abs[*]表示取绝对值，<*>表示取平均值。
步骤4，避障过程车辆速度稳定性评估，计算避障过程中车辆速度偏差值A3，判断车速波动幅度是否超过规定标准，车速变化是否平稳。
其中，根据车辆速度传感器数据集Us、避障过程车辆速度稳定性标准值Urs，所述避障过程中车辆速度偏差值A3＝std[Us]/Urs，std[*]表示计算相对标准差。
步骤5，避障过程车辆摇摆稳定性评估，计算避障过程中车辆摇摆程度偏差值A4，判断车辆在避障过程中倾斜摇摆程度是否超过规定标准。
其中，根据车辆水平仪传感数据集Hs、避障过程车辆摇摆程度稳定性标准值Hrs，所述车辆摇摆程度偏差值A4＝std[Hs]/Hrs，std[*]表示计算相对标准差。
步骤6，避障过程最小距离评估，计算障碍物距离传感相对偏差最小值A5，判断车辆在避障过程中与障碍物是否过于接近。
其中，根据车辆障碍物距离传感数据集Ds、障碍物距离传感相对偏差标准最小值Drmin，所述障碍物距离传感相对偏差最小值A5＝min[Ds]，当A5小于Drmin时，判断车辆在避障过程中，过于接近障碍物不合格。
步骤7，避障过程车辆最大倾斜程度评估，计算避障过程中车辆倾斜程度最大值A6，判断车辆在避障过程中最大倾斜角是否超过规定标准。
其中，根据车辆水平仪传感数据集Hs、避障过程车辆倾斜标准最大值Hrmax，所述障碍物距离传感相对偏差平均值A6＝max[Hs]，当A6大于Hrmax时，判断车辆在避障过程中，倾斜程度过大不合格。
步骤8，避障过程最高车速评估，计算避障过程中车辆最高速度A7，判断车速最大值是否超过标准。
其中，根据车辆速度传感器数据集Us、车辆速度最高值Urmax，所述避障过程中车辆最高速度A7＝max[Us]，当A7大于Urmax时，判断车辆在避障过程中车速超过最大值不合格。
步骤9，检查A1～A7的值，判断车辆在避障任务中是否存在检测项目不合格的情况，将判断结果输出至纸质或者电子存储介质中。
步骤10，计算四项权重值：
w1＝Vra/(Vra+Dra+Urs/<Us>+Hrs/<Hs>)，
w2＝Dra/(Vra+Dra+Urs/<Us>+Hrs/<Hs>)，
w3＝(Urs/<Us>)/(Vra+Dra+Urs/<Us>+Hrs/<Hs>)，
w4＝(Hrs/<Hs>)/(Vra+Dra+Urs/<Us>+Hrs/<Hs>)；
计算综合评价结果w＝A1*w1+A2*w2+A3*w3+A4*w4，其中，w1、w2、w3、w4的取值均在0～1之间，将评价结果输出至纸质或电子存储介质中。
其中，所述车辆均指低速智能网联汽车；所述障碍物均指布置在测试场地内的、静态的、模拟障碍物，包括：故障车、隔离墩、井盖、警示标志、模拟假人中的一项或多项模型或实体。
相比于现有技术，本发明的优点在于：
(1)提出了一种低速智能网联汽车封闭场景静态避障测试数据评估方法。
(2)该方案能够促进测试任务数据处理流程的标准化程度。
(3)有有助于提升测试效率，使测试结论更加科学，从而找到车辆的技术短板，提高产品性能。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合说明书附图和具体的实施例，对本发明作详细描述。
如图1所示，低速智能网联汽车封闭场景静态避障测试数据评估方法，该方法包括如下步骤：
步骤1，从车辆数据中心采集车辆障碍物截面积传感数据集Vs、障碍物距离传感数据集Ds、卫星定位的车辆位置数据集Dv、卫星定位的障碍物位置数据集Dm、速度传感器数据集Us、水平仪传感数据集Hs、时间戳数据集；计算得到障碍物截面积传感相对偏差标准平均值Vra、障碍物距离传感相对偏差标准平均值Dra、障碍物距离传感相对偏差标准最小值Drmin、速度稳定性标准值Urs、速度最高值Urmax、摇摆程度稳定性标准值Hrs、倾斜标准最大值Hrmax；通过测量得到障碍物截面积值Vm；按照时间戳顺序，将数据导入评估系统；
步骤1.1以传感器中心为坐标原点O，建立三维直角坐标系；随机生成不包含坐标原点，且亏格为0的凸多面体作为模拟障碍物；
计算凸多面体的几何中心，坐标为G(a,b,c)，连接点G和点O，矢量OG＝(a,b,c)表示障碍物传感器指向的方向；
生成平行平面簇，用公式表示为ax+by+cz+dk＝0，其中dk为实数，表示不同的截距；改变dk的值，计算平面簇与模拟障碍物的截面积，找到截面积的最大值Smax，记此时dk＝d；
根据手册给定的障碍物传感器在x和y方向上最小分辨距离dx，dy，对ax+by+cz+d＝0进行网格划分，每个网格的尺寸即为Sg＝dx*dy；
记St＝0，并对该平面上划分的每个网格进行判别：网格内包含障碍物截面积为Sc，如果Sc/Sg>＝50％，则St＝St+1；
循环该过程，遍历所有网格；计算Sp(i)＝Abs[(St-Sc)/Sc]，其中i表示第几次模拟，Abs[.]表示取绝对值；
总共进行NN次模拟，计算障碍物截面积传感相对偏差标准平均值Vra＝<Sp(i)>，其中<*>表示计算平均值。
步骤1.2以原点O为中心，生成同心球面簇，用公式表示为x^2+y^2＝rk^2，其中rk为大于零的实数，表示不同的半径；
由小到大改变rk的值，当rk与模拟障碍物表面有交点时，记交点为C(cx,cy,cz)，rk取值记为r；
根据手册给定的障碍物传感器在z方向上的最小分辨距离dz，计算[nn,mm]＝div[r,dz]，div[.]表示整除运算，dd表示整除的商，mm表示余数，如果mm>＝dz/2，则dd＝dd+1；
总共进行NN次模拟，计算Dp(i)＝Abs[(dd-r)/r]，其中i表示第几次模拟，障碍物距离传感相对偏差标准平均值Dra＝<Dp(i)>，计算障碍物距离传感相对偏差标准最小值Drmin＝min[Dp(i)]，其中min[.]表示取最小值。
步骤1.3通过实车测试平台测得车辆速度数据集Vs，水平仪传感数据集Ts，计算稳定性标准值Urs＝Std[Vs]，计算速度最高值Urmax＝max[Vs]，计算稳定性标准值Hrs＝Std[Ts]、倾斜标准最大值Hrmax＝max[Ts]。
步骤2，障碍物截面积检测评估，计算障碍物截面积传感相对偏差标准平均值A1，判断A1是否超过规定标准。
其中，根据所述车辆障碍物截面积传感数据集Vs、所述测量得到的障碍物截面积值Vm、所述障碍物截面积传感相对偏差标准平均值Vra，所述障碍物截面积传感相对偏差标准平均值A1＝<abs[(Vs-Vm)/Vm]>，abs[*]表示取绝对值，<*>表示取平均值。
步骤3，障碍物相对距离检测评估，计算障碍物距离传感相对偏差平均值A2，判断A2是否超过规定标准。
其中，根据车辆障碍物距离传感数据集Ds、卫星定位的车辆位置数据集Dv、卫星定位的障碍物位置数据集Dm、障碍物距离传感相对偏差标准平均值Dra，所述障碍物距离传感相对偏差平均值A2＝<abs[(Ds-Dd)/Dd]>，Dd＝dist[Dv-Dm]，dist[*]表示求距离，abs[*]表示取绝对值，<*>表示取平均值。
步骤4，避障过程车辆速度稳定性评估，计算避障过程中车辆速度偏差值A3，判断车速波动幅度是否超过规定标准，车速变化是否平稳。
其中，根据车辆速度传感器数据集Us、避障过程车辆速度稳定性标准值Urs，所述避障过程中车辆速度偏差值A3＝std[Us]/Urs，std[*]表示计算相对标准差。
步骤5，避障过程车辆摇摆稳定性评估，计算避障过程中车辆摇摆程度偏差值A4，判断车辆在避障过程中倾斜摇摆程度是否超过规定标准。
其中，根据车辆水平仪传感数据集Hs、避障过程车辆摇摆程度稳定性标准值Hrs，所述车辆摇摆程度偏差值A4＝std[Hs]/Hrs，std[*]表示计算相对标准差。
步骤6，避障过程最小距离评估，计算障碍物距离传感相对偏差最小值A5，判断车辆在避障过程中与障碍物是否过于接近。
其中，根据车辆障碍物距离传感数据集Ds、障碍物距离传感相对偏差标准最小值Drmin，所述障碍物距离传感相对偏差最小值A5＝min[Ds]，当A5小于Drmin时，判断车辆在避障过程中，过于接近障碍物不合格。
步骤7，避障过程车辆最大倾斜程度评估，计算避障过程中车辆倾斜程度最大值A6，判断车辆在避障过程中最大倾斜角是否超过规定标准。
其中，根据车辆水平仪传感数据集Hs、避障过程车辆倾斜标准最大值Hrmax，所述障碍物距离传感相对偏差平均值A6＝max[Hs]，当A6大于Hrmax时，判断车辆在避障过程中，倾斜程度过大不合格。
步骤8，避障过程最高车速评估，计算避障过程中车辆最高速度A7，判断车速最大值是否超过标准。
其中，根据车辆速度传感器数据集Us、车辆速度最高值Urmax，所述避障过程中车辆最高速度A7＝max[Us]，当A7大于Urmax时，判断车辆在避障过程中车速超过最大值不合格。
步骤9，检查A1～A7的值，判断车辆在避障任务中是否存在检测项目不合格的情况，将判断结果输出至纸质或者电子存储介质中。
步骤10，计算四项权重值：
w1＝Vra/(Vra+Dra+Urs/<Us>+Hrs/<Hs>)，
w2＝Dra/(Vra+Dra+Urs/<Us>+Hrs/<Hs>)，
w3＝(Urs/<Us>)/(Vra+Dra+Urs/<Us>+Hrs/<Hs>)，
w4＝(Hrs/<Hs>)/(Vra+Dra+Urs/<Us>+Hrs/<Hs>)；
计算综合评价结果w＝A1*w1+A2*w2+A3*w3+A4*w4，其中，w1、w2、w3、w4的取值均在0～1之间，将评价结果输出至纸质或电子存储介质中。
其中，所述车辆均指低速智能网联汽车；所述障碍物均指布置在测试场地内的、静态的、模拟障碍物，包括：故障车、隔离墩、井盖、警示标志、模拟假人中的一项或多项模型或实体。
实施例1
步骤1，从车辆数据中心采集车辆障碍物截面积传感数据集Vs、障碍物距离传感数据集Ds、卫星定位的车辆位置数据集Dv、卫星定位的障碍物位置数据集Dm、速度传感器数据集Us、水平仪传感数据集Hs、时间戳数据集；从性能要求手册检索得到障碍物截面积传感相对偏差标准平均值Vra＝0.05平方米、障碍物距离传感相对偏差标准平均值Dra＝0.03、障碍物距离传感相对偏差标准最小值Drmin＝0.2米、速度稳定性标准值Urs＝1千米/小时、速度最高值Urmax＝30千米/小时、摇摆程度稳定性标准值Hrs＝0.1度、倾斜标准最大值Hrmax＝3度；通过测量得到障碍物截面积值Vm＝0.31平方米；按照时间戳顺序，将数据导入评估系统。
步骤2，障碍物截面积检测评估，计算障碍物截面积传感相对偏差标准平均值A1＝0.08。
步骤3，障碍物相对距离检测评估，计算障碍物距离传感相对偏差平均值A2＝0.05。
步骤4，避障过程车辆速度稳定性评估，计算避障过程中车辆速度偏差值A3＝1.39千米/小时。
步骤5，避障过程车辆摇摆稳定性评估，计算避障过程中车辆摇摆程度偏差值A4＝0.15度。
步骤6，避障过程最小距离评估，计算障碍物距离传感相对偏差最小值A5＝0.3米，大于Drmin的值，判断车辆在避障过程中与障碍物不过于接近。
步骤7，避障过程车辆最大倾斜程度评估，计算避障过程中车辆倾斜程度最大值A6＝0.4度，小于Hrmax，判断车辆在避障过程中最大倾斜角不超过规定标准。
步骤8，避障过程最高车速评估，计算避障过程中车辆最高速度A7＝25.3千米/小时，小于Urmax的值，判断车速最大值不超过标准。
步骤9，检查A1～A7的值，判断车辆在避障任务中不存在检测项目不合格的情况，将判断结果保存至纸质或者电子存储介质中。
步骤10，计算w1、w2、w3、w4的值均取为0.25，计算综合评价结果w＝A1*w1+A2*w2+A3*w3+A4*w4＝0.39，将评价结果输出至纸质或电子存储介质中。
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