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自动驾驶汽车仿真的六个方面
发表时间:2019-07-11

自动驾驶汽车仿真的六个方面

高级驾驶员辅助系统(ADAS)与汽车的研发不仅极富挑战,且无先例可循。此技术的实现需和人工智能方面不断取得新的发展。用人工智能取代人类驾驶员面临的首要问题就是机器感知。自动驾驶汽车不仅需要能够识别其他车辆、行人、道路标志、道路标线、树木、建筑物、红绿灯以及我们在日常驾驶中遇到的很多其他事物,同时还需克服夜晚中的黑暗、雨雪天气等恶劣驾驶条件下的识别问题。基于传统规则的计算机算法几乎不可能解决这个问题,需要使和机器学习方法。

通过这些方法,可以训练计算机,而非对其进行编程。但是驾驶是一项错综复杂的任务,需要大量的训练才能让计算机像普通人一样安全、可靠地驾驶。据估计,要确保ADAS 和自动驾驶汽车的安全性和可靠性,需要数10亿英里的道路测式。这项看似不可能的任务只有借助工程仿真才能实现,运用仿真技术能够以极低的成本准确快速地对数以千计的驾驶情境和设计参数进行虚拟。本文将介绍仿真技术在研发自动驾驶汽车和高级驾驶员辅助系统过程中发挥重要作用的六个具体方面 ,同时介绍ADAS和自动驾驶汽车仿真所需的工具。

 

01、驾驶情境系统仿真

利用全自动或半自动汽车的系统级行为模型进行综合全面的驾驶情境仿真。这类车辆模型包含所有传感器、 控制系统、 驱动系统租车身,并被放置 在包含道路、建筑糊、行人以及路标的虚拟驾驶环境里。在这种仿真环境中,可以迅速评估数以干计的驾驶情境,以便测试汽车传感器、 控制算法和驱动系统在相应条件下是否都按照预期进行工作。从本质上讲,自动驾驶汽车技术与ADAS系统是控制环路,包含物理领域、传感器、控制器和这四个基本要素。当汽车在物理世界中行驶时,传感器会感应车辆周围的物体,控制器会根据所感应到的物体做出决策,而致动器会依照控制器的指令驱动汽车。

由四个要素构成的控制环路

在仿真完整的驾驶情境时,例如汽车驶近交叉路口,寻找交叉车流,等待交叉车流畅通,直到安全时再通过交叉路口,这种情况就需要进行系统仿真。

 

系统仿真步骤:

第一步:建立由虚拟道路、 建筑物、 行人和其他车辆等构成的环境模型,而有待研究的汽车(指自动驾驶汽车)则在这个虚拟世界中行驶。

第二步:需要对自动驾驶汽车上的传感器进行建模。汽车上的雷达、超声波传感器、摄像头和其他传感器会观察自动驾驶汽车周围的虚拟世界,并生成仿真的传感器信号。

第三步:再传递传感器信号,以进行信号处理、传感器融合和实施控制算法。这些算法可决定是否通过加速或制动来改变汽车速度,以及是否通过转动方向盘来改变汽车方向。

第四步:控制决策被传递给汽车致动器的虚拟模型,例如可控制汽车运动的制动、 转向以及虚拟传动系统。系统仿真中的车辆动力学模块负责计算汽车的移动。它不仅可以考虑到湿滑路面条件等各种细节,而且还能准确地预测汽车的运动情况,从而使它在环境模型中具有举足轻重的地位。经过这样的流程,整个控制环路不断重复,直至完成驾驶情境的仿真。

在这种驾驶情境的系统仿真中,能方便快速地对各种参数进行测试。例如,我们可以进行假设性研究,以了解汽车的某个传感器发生意外故障时所造成的影响。此外,这种情境仿真对于软件和算法的回归测试来说非常有用。情境仿真无论在速度、成本还是精确度和自动化方面均具有极大优势,使其当之无愧地成为重复执行定义回归测试不可或缺的工具。ANSYS的仿真软件平台可将业界最佳工具连接在一起,用以执行自动驾驶汽车的高保真度情境系统仿真。

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