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数字课堂 吉林大学朱冰:基于场景的自动驾驶汽车虚拟仿真测试研究

时间:2020-04-07 11:37来源:绘芯教育 作者:admin 点击:
在本届峰会上,吉林大学教授朱冰在“第二届全球智能汽车前沿峰会(GIV2019)”做《基于场景的自动驾驶汽车虚拟仿真测试研究》演讲。

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在本届峰会上,吉林大学教授朱冰在“第二届全球智能汽车前沿峰会(GIV2019)”做《基于场景的自动驾驶汽车虚拟仿真测试研究》演讲。

以下是大会演讲嘉宾速记:

各位专家,各位同仁,大家下午非常好!非常荣幸能有机会参加今天这样一个峰会。我叫朱冰,来自吉林大学汽车工程学院,今天我汇报的题目是“基于场景的自动驾驶汽车虚拟仿真测试研究”,也和咱们这次峰会的主题不谋而合。想借此机会来分享一下我们的团队在智能网联汽车、自动驾驶汽车在虚拟仿真测试相关领域的研究进展。

首先来看一下基于场景的自动驾驶仿真测试的研究背景和意义。自动驾驶汽车从技术的成熟到最终的产品落地,其中有一个非常关键的环节,那就是测试评价。而自动驾驶汽车的测试评价和我们传统汽车的测试评价具有非常大的差别,这张图可能大家都比较熟悉,看上去就是我们现在的人、开现在的车这样一个架构。这个时候大家都知道,我们现在基本上人和车是分别进行测试评价的,就是说我们想要上路开车,人要经过考驾照、车要经过强检,这里边有一个非常重要的前提,就是默认为我们人是具有知识的泛化和推理能力的。为什么这么讲呢?考驾照的时候大家都有经验,我们只是考驾照简单的场景,然后发驾照,就可以上路开了。认为我们可以去应对无限复杂、无限丰富的场景都没有问题。随着自动驾驶的发展,通过环境状态传感感知系统引入了复杂的行驶环境,这个过程中人的能力不断被削弱、机器的功能不断被加强,就是说机器要去面对或者是处理更为丰富的这样的场景。理论来讲,一个完全自动驾驶的汽车,他要能够独立应对所有可能遇到的场景,这个其实就给我们自动驾驶汽车的测试评价带来了非常大的挑战,也就是说行驶环境的影响不断被强化。

举例来说,在自动驾驶汽车行驶环境里边包含着非常多的道路、周边的交通、气象等等非常非常多的要素,对于自动驾驶汽车来讲,它既要迎接这样一个挑战,就是环境的复杂性和不可预知性,同时对于它自己本身的传感系统,还要面临着这种环境感知的不确定性和不完整性。因而,对于自动驾驶汽车来讲,最最重要的一个核心挑战,就是它的环境。因为这个环境具有高度的不确定性、不可重复性、不可预测性和不可穷尽等等这样的特征,这些都为自动驾驶汽车带来了非常大的挑战。

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通过这张图可以看到,这是我们自动驾驶汽车可能遇到的一些场景,包含危险驾驶、极限驾驶工况、特殊的驾驶场景、密集的车辆、混杂的交通、复杂的地形及道路结构。这些情况在道路或者场地测试中很难甚至不可能遇到或者浮现。比如刚才第一个图,暴雪,我们都知道,雪可能分为很多中,大雪、中雪、小雪,不同雪的颗粒、不同的天气情况。对于我们自动驾驶的传感器的影响都是不尽相同的,要想把这些场景进行完全的浮现和完全的测试,几乎是一个不可能完成的任务。还有像塌方,这种情况在我们现实生活中可能会遇到,但是如果在测试当中很难去模仿这样的场景。要想通过场地或者道路测试的方法来对自动驾驶汽车的安全性和可靠性进行一个完备的验证,几乎是一个不可能完成的任务,所以我们必须去寻找新的测试评价方法和手段。

在这样一个背景下,我们对无穷的行驶环境进行有限的影射,基于这种驾驶场景数据库提取典型的测试场景,来对自动驾驶汽车进行仿真测试,已成为一个重要的途径。比如说它可以对自动驾驶汽车的场景进行灵活的配置,可以利用有限的场景去影射无限丰富的世界,同时具有高效的测试效率,测试重复性强、测试安全可靠、成本低,非常重要的一点,它还可以进行自动测试和加速测试,这些都是我们自动驾驶汽车所必须要实现的一些功能。可以说,在现在所有从事自动驾驶汽车研究的团队,都在致力于自动驾驶汽车的仿真测试研究。

接下来来看这两个重点内容:第一个,测试场景。第二个仿真测试。从测试场景来讲,目前业界对于自动驾驶测试场景还没有一个统一的定义,不同的机构其实给出了不同的解读。但是从内涵上来讲,基本上这个要素是趋近一致的,就是说基本上都会包含场地、道路、动态的交通参与者,同时也包含本车的驾驶任务,这些要素又是动态变化的,而且也是有一段时间历程的。

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