自动驾驶仿真技术研究现状

作为测试自动驾驶车辆的关键技术之一,计算机仿真与真实的物理环境下的自动驾驶汽车测试相辅相成,在未来的自动驾驶行业领域,计算机仿真也必将为自动驾驶车辆的开发与相关技术标准的制定提供重要的依据。本文主要从自动驾驶仿真测试的意义、测试方法和作用、搭建技术、软件现状等部分为切入点,介绍自动驾驶仿真技术的现状,为自动驾驶仿真技术的研究和发展提供参考依据。     

多能源动力总成硬件在环仿真试验系统开发与研究

应用M atlab/S imu link建立混合动力汽车模型,利用dSPACE作为虚拟车辆与真实多能源动力总成控制器连接的纽带,组建驾驶平台、执行机构等真实反映车辆工作状态的实物平台,共同集成为多能源动力总成半实物仿真试验系统。该试验系统的功能包括监控、标定、测试、评价等,在动力总成主控制器的集成调试阶段中起到关键作用。由于试验系统开放的平台和模块化的设计,使之可以应用到各种类型动力总成主控制器的开发研究中。     

车队安全氛围与驾驶员个人特征对公交汽车事故的影响

为综合考虑车队安全氛围与驾驶员多种个人特征对公共汽车交通事故发生的影响,设计了营运驾驶员调查问卷,问卷内容包括车队的安全氛围,驾驶员的个人信息、健康状况、睡眠状况、驾驶行为与驾驶愤怒.对公交客运企业的13个车队,共计844名驾驶员进行了问卷调查.双层Logit模型用于分析车队特征与驾驶员个人特征对事故风险的影响;结果表明,在车队层面,安全氛围对交通事故发生有显著影响,可解释约9.2% 的模型方差;在个人层面,驾驶员年龄、在所调查企业工作的时间、睡眠状况、普通违规行为、侵略违规行为、失误驾驶行为、积极驾驶行为以及驾驶愤怒对交通事故发生均有显著影响.基于随机森林中的平均准确度下降方法对显著变量的相对重要度进行了排序,结果显示,驾驶行为与睡眠状况是对驾驶员事故发生贡献最高的因素,车队安全氛围次之;其中4类驾驶行为对事故的累积贡献率为68.2%.研究结果可为公交客运企业安全管理与驾驶员安全教育提供理论基础,安全教育应给予对事故贡献度高的因素教育优先权.      

基于城市先进道路交通系统的智能交通仿真平台设计

针对自动驾驶汽车在复杂交通场景中的测评需要,通过对先进道路交通系统的通讯、监控、大数据的技术集成构建了智能交通仿真平台。基于212种中国城市道路交通场景,该仿真平台通过半实物的方式还原了常见的200种自动驾驶运营场景,为自动驾驶汽车的技术研发、功能测试以及智能交通系统的策略研究提供了可视化的验证,大大节约了智能网联汽车的开发成本,并为其开发成效提供了新的途径。     

斯堪尼亚半自动驾驶卡车车队路测

正日前,斯堪尼亚布与芬兰Ahola Transport公司达成合作协议,将在北欧道路上进行半自动驾驶卡车车队路测,并重点开发与驾驶员辅助相关的新型交通技术。这是欧洲首个在公共道路上测试半自动驾驶卡车车队的合作协议。在该项目测试中,将采用3辆或3辆以上相连的自动驾驶卡车,车队首辆卡车驾驶员将控制整个车队,其他卡车都采用自动驾驶,以全面实现货物精确对接     

基于执行器在环的自动泊车仿真测试系统

针对实车测试开发周期长、成本高等问题,基于台架的仿真测试成为目前智能驾驶开发与验证的重要手段。自动泊车功能车速低,方向盘操作频繁且经常处于大转角状态,执行器的动态特性对其影响很大。为了更好地模拟实车执行器,设计并搭建了一种转向、油门、制动系统实物在环的自动泊车仿真测试系统。仿真结果表明,该系统体现了执行器的精度及延迟特征,可以进行自动泊车的仿真,用于算法开发与测试验证,为同类功能的仿真测试系统设计提供借鉴。     

基于硬件在环平台的ADAS功能及故障诊断测试研究

高级辅助驾驶系统是一种复杂的智能控制系统,从系统开发到落地应用需要经过充分的验证测试。硬件在环仿真技术能够很好地解决实车验证测试成本高、测试场景复杂、周期长和危险性高等问题。采用Vector CANoe软硬件和Carmaker仿真软件构建智能驾驶硬件在环仿真平台,实现高级驾驶辅助系统（ADAS）控制算法验证和故障诊断验证。结果表明,硬件在环平台能够有效地验证ADAS控制系统,对解决ADAS测试问题具有参考价值。     

智能汽车人机协同决策关键技术综述

智能汽车人机协同决策是指驾驶人与驾驶自动化系统之间进行信息共享、交互和协同决策的过程,其对于提升智能汽车的安全性、舒适性和通行效率具有重要意义。针对人机协同决策技术在当下文献研究中碎片化且缺乏相关综述研究的现状,介绍了智能汽车人机协同决策技术的研究现状及未来的发展趋势。首先,基于对人机协同驾驶领域研究现状的梳理,从驾驶权限和人机交互2个维度对人机协同决策方法进行分类,前者包含以人为主、人机驾驶权限切换和以机为主的3种决策方式,后者包含人机直接交互和人机间接交互2种决策形式。进一步根据智驾系统中人机协同决策的层级差异,将人机协同决策技术分为人机协同行为决策、人机协同运动规划两大关键技术。前者可分为仲裁驾驶权限、协调驾驶意图和人类在环学习3类,后者可分为人机协同的路径规划和轨迹规划2类。最后,对智能汽车人机协同决策技术的发展趋势进行了总结与展望。通过梳理总结认为：智能汽车人机协同决策技术的发展不仅局限于决策层面,也依赖于上下游共同的技术进步,且多模态人机界面和深度强化学习等技术将成为其进一步发展的重要动力;未来,人机协同决策技术将依托新型决策意图传导技术与大语言模型步入新阶段。     

车-车协同下无人驾驶车辆的换道汇入控制方法

多车协同驾驶是智能车路系统领域的研究热点之一,可有效降低道路交通控制管理的复杂程度,减少环境污染的同时保障道路交通安全。基于多车协同驾驶控制结构,提出了一种无人驾驶车辆换道汇入的驾驶模型及策略,系统分析了多车协同运行状态的稳定条件。在综合分析无人驾驶车辆换道汇入的协作准则、安全性评估后,基于高阶多项式方法,结合车辆运行特性,通过引入乘坐舒适性的指标函数,设计得到无人驾驶车辆换道汇入的有效运动轨迹。通过研究汇入车辆与车队中汇入点前、后各车辆的运动关系,详细分析车辆发生碰撞的类型和影响因素,给出避免碰撞的条件准则,从而确保无人驾驶车辆汇入过程中多车行驶的安全性和稳定性。基于车辆运动学建立车辆位置误差模型,结合系统大范围渐进稳定的条件,选取线速度和角速度作为输入,应用李雅普诺夫稳定性理论和Backstepping非线性控制算法,设计了无人驾驶车辆换道汇入后的路径跟踪控制器。仿真试验和实车试验结果表明：所设计的换道汇入路径是可行、安全的,控制器具有良好的跟踪效果,纵向和横向的距离误差在15 cm以内,方向偏差的相对误差在10%以内。研究结果为智能车路系统中的多车状态变迁与协同驾驶研究提供了参考,可服务于未来道路交通安全设计和评价。     

高等级自动驾驶汽车虚拟测试：研究进展与前沿

安全性测试是高等级自动驾驶汽车（Highly Automated Vehicles，HAV，指具备L3级及以上能力的自动驾驶汽车）规模化应用的基本保障。鉴于HAV测试对象与测试标准的变革，传统基于里程的车辆测试方法论不再适用，场景化虚拟测试正成为验证HAV安全性的核心方法。基于与国内外多家HAV研发机构开展虚拟测试合作的基础上，针对测试场景、测试工具和测试方法等方面的技术难点和学术问题进行汇总、归纳和分析。测试场景方面，围绕场景覆盖度的要求，需重点关注测试场景自主划分、自动化仿真生成和未知高风险场景搜寻等理论方法。测试工具方面，在构建HAV自动驾驶系统“环境感知-规划决策-运动执行”一体化仿真工具的基础上，需研究支撑测试场景生成、驾驶行为双向交互和多传感器物理模型融合的高可信仿真技术。测试方法方面，针对海量测试场景、HAV驾驶能力非单调变化等特征，亟待开展覆盖度驱动型测试方法、加速测试方法和多目标测试与评估等的研究。此外，在上述研究挑战的基础上，面向HAV虚拟测试自动化、快速化、一体化和协同化的应用需求，提出HAV虚拟测试仿真即服务（Simulation as a Service，SAAS）的系统架构，并进一步明确HAV安全性诊断分析、系统自主优化训练和面向系统快速迭代升级的测试方法等SAAS重点研究需求。     

基于构件-软总线的公路设计与仿真协同模型研究

从公路设计的特点出发，探讨了公路仿真技术在公路CAD系统的应用特点和公路设计对仿真系统的需求，进而构造了基于构件一软总线的公路设计仿真协同框架，从而提高了计算机技术对公路设计的支持层次。     

轿车B柱的优化及对侧面碰撞安全性的影响

应用计算机仿真技术对国产某小型轿车的侧面碰撞吸能部件B柱进行了碰撞仿真,并对其进行了有限元结构优化计算分析与研究。由改进前后的整车侧面碰撞仿真计算结果对比表明,部件的碰撞仿真设计是确保设计车辆具有良好碰撞性能的一种重要的方法和手段,应用有限元法进行结构优化设计是一种有效的方法。     

车路协同下车队避让紧急车辆的换道引导方法

为保证紧急车辆更安全、高效地到达紧急事故现场,基于车路协同系统,提出车队避让紧急车辆的换道引导策略。针对目标车道无车辆、有车辆和有车队3种不同场景,分别提出确保紧急车辆快速通过的协同换道策略。通过协同换道策略引导紧急车辆前方行驶的车队和目标车道的车辆改变速度以调整车辆间距,使其满足换道安全距离,依据换道轨迹规划使车队完成换道,并提出紧急车辆发送紧急避让信号的位置方法,计算当不影响紧急车辆的速度情况下,其发送紧急避让信号时与车队尾车的最短距离。利用SUMO交通仿真软件,实现车路协同环境下3种不同场景车队避让紧急车辆的换道引导,并比较目标车道为车队的场景下,车队换道至目标车队的每个空档中（方式A）和车队换道至目标车队的同一个空档中（方式B）2种不同的换道引导策略。研究结果表明：目标车道有车队的场景下,方式B的协同换道时间更短,发送紧急信号的位置距车队尾车82 m,较方式A的87 m更近,对周围车辆影响更小,因此此场景采用方式B的协同换道策略;在目标车道无车辆、有车辆和有车队3种场景下,紧急车辆分别距车队尾车71,71,82 m时发送紧急避让信号,其可以维持期望速度,验证了最短距离与车辆速度的关系式;与未使用换道引导策略的情况相比,紧急车辆的速度提高,延误减少。     

考虑前后多车的网联自动驾驶车辆混流跟驰模型

随着中国新基建战略的提出及自动驾驶和网联通信技术的不断发展，网联自动驾驶车辆（CAV）、自动驾驶车辆（AV）和常规人驾车辆混行的交通流将在未来长时间存在。建立适用于网联自动驾驶车辆、自动驾驶车辆和常规人驾车辆3种类型车辆的混流跟驰模型，考虑多前后车车头间距、多前车速度差、加速度差、与主体车辆的相对距离等因素，并进行典型场景的数值仿真。刹车和起步过程的3种混流数值仿真结果显示，模型在几种典型混行场景下均具有可行性，车辆的加速度和速度变化更为平缓。不同CAV比例下的数值仿真结果显示，车队中CAV比例越高，车队整体恢复至平稳状态的时间越短，波动幅度越小。CAV均质流数值仿真结果表明，与MHVAD模型相比，该模型不稳定区域减小33.8%，所控制的车队速度波动幅度减小14%。CAV与AV混流的数值仿真结果显示，与PATH实验室模型相比，由该模型控制的车队加速度进入相对稳定状态提前5.5 s。该模型可用于不同车辆均质流及3种车辆混行的队列控制，在目前开展混行实车试验困难的情况下，也可应用该模型进行混行跟驰仿真，从而为混行交通流的道路交通管理及基础设施布设提供理论依据和模型支持。     

电动汽车半实物仿真测试平台(HUSTEVP)的研究和设计

阐述了电动汽车半实物仿真测试平台HUSTEVP的设计目标和要求。介绍了电动汽车半实物仿真测试平台HUSTEVP的系统设计，即该系统的结构和软硬件设计。在其硬件设计中，着重介绍了CAN总线通讯接口卡的选择、CAN节点设计与信号采集系统设计。最后，介绍了测试平台HUSTEVP的应用实例。     

增程式电动汽车虚拟测试系统开发及应用

为开展增程式电动汽车能量管理策略优化和排放研究,搭建了增程器半实物平台,在所搭建的半实物平台的基础上集成了测试设备,组成了完善的虚拟测试系统。针对某12 m长增程式电动客车,在所搭建的虚拟测试系统上进行循环测试,测试结果与仿真结果对比表明,虚拟测试系统测试得到的油耗、车速、辅助动力系统(APU)输出功率、SOC等与计算机仿真结果一致,验证了该虚拟测试系统的准确性和可靠性。     

“消防自动化系统”教学软件的分析与开发

本款教学软件以消防自动化系统的安装调试为线索，按照项目质量管理的计划（Plan）、执行（Do）、检查（Check）和处理（Action）过程逐一展开，学习者可以在虚拟环境中通过观察、互动等途径了解系统工作原理，认识相关设备，进行仿真施工及排查故障。特别是采用了实物介入的半仿真技术，在虚拟施工过程中增设了实操训练环节，突破了仿真软件无法替代实操训练的瓶颈，为理实一体化教学提供了全新的平台。     

实时仿真技术及其在发动机电控系统开发中的应用

对硬件在环实时仿真技术及其在发动机电控系统开发中的应用进行了研究。阐述了用于发动机电控系统开发的新方法，对硬件在环实时仿真技术进行了分析，并介绍了硬件在环实时仿真系统的构成；最后具体分析了国外该技术在汽车及发动机电控系统开发中的应用情况及发展前景。     

混合仿真技术在车辆ABS电控单元开发中的应用

电子控制器在车辆发动机、传动系、底盘等系统中的广泛应用，使得车辆系统的性能、可靠性和安全性得到了很大的改善。控制器复杂性的增强，要求人们寻找有效的测试手段进行控制器的开发。本文以汽车防抱死制动系统(ABS)电子控制器的开发为例，叙述了混合仿真技术在ABS电子控制器开发中的应用，详细讨论了混合仿真系统的构成及技术实施要点，并进行了仿真试验。结果表明，混合仿真技术能够为ABS电子控制器的开发提供快速而有效的手段。     

汽车ESP硬件与驾驶员在回路仿真试验台的开发与应用

利用汽车驾驶模拟器技术和硬件在回路仿真技术,建立了汽车电子稳定性系统(ESP)硬件与驾驶员在回路仿真试验台。利用该试验台进行了包含ESP执行硬件和驾驶员的“人车环境”闭环仿真,验证了试验台的基本功能。该试验台为汽车ESP的开发提供了一个功能比较完备的快速开发平台。