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自动驾驶测试场景库的开发和应用

发布日期:2019-07-20


中国上海,2019627—— “第二届中国自动驾驶测试验证技术创新论坛”中来自中国汽车工程研究院智能网联汽车测试研发中心前瞻技术部部长陈龙先生出席了本届论坛并以 智能驾驶测试场景库的开发和应用”为主题作了精彩演讲。

 

由于道路测试的测试成本高、测试周期长、测试事故多等一系列的局限性,汽车企业正在加快自动驾驶虚拟仿真(软件在环、硬件在环)测试能力的建设。自动驾驶虚拟仿真测试是以虚拟测试作为出发点,将真实硬件系统与虚拟环境结合,形成测试工具链,充分发挥虚拟环境的柔性化优势,实现测试场景的快速部署和自动化测试,并随着工具链中真实系统数量的不断增加,逐级缩减测试场景的数量。

 


陈部长在演讲中首先阐述了场景是自动驾驶测试中的一个重要环节,它是一定时间和空间范围内汽车驾驶行为与行驶环境的综合反映,同时提出了以产品功能功能定义为基础的测试场景分类方法,即从道路、环境、交通参与者三种角度,提取影响产品功能的性能、状态的核心因素,以组合形式建立场景分类架构。并以AEB为例向嘉宾展示了场景分类。


 

 

 


 

随后陈部长向嘉宾介绍了中国汽研构建的从数据到场景模型的自动化开发工具。利用摄像头和雷达信息实现基于本体论的周围目标物信息获取,以交通参与者运动状态特征进行场景大类划分,对每一类别数据进行聚类及参数统计,得到场景模型。在数采设备集成上:集成了3类数据采集方案,分别为纯摄像头方案,毫米波雷达与摄像头融合方案和Mobileye、毫米波雷达与摄像头融合方案。开发了道路测试设备,完成监控平台方案。完成了全国数量最多、覆盖最广的自然驾驶数据集的建立(50万公里,全国27个省市地区)。在数据管理上集成了数据标记、融合软件,形成了结构化的数据储存格式。在场景数据分析中开发了系统的场景提前算法、场景标准软件、场景聚类算法。


接下来陈部长通过实践案例向嘉宾详细讲解了场景数据分析:在场景提取中有危险场景、正常场景和事故场景,陈部长向我们展示了他们如何从危险场景、跟车场景、换道场景和泊车场景等四个场景,通过不同的算法准则的筛选,最终合成场景片段;在场景数据标注中分为静态元素标注和动态元素标注,并向我们展示了危险场景提取标注软件、泊车场景提取标注软件和车道线提取标注软件;在场景聚类算法中分成聚类分析和参数分析,在此陈部长继续向我们展示了危险场景、跟车场景、换道场景和泊车场景的聚类分析和参数分布。


 

 

最后陈部长介绍了基于场景统计模型对的场景自动重构生成方法。演讲结束后陈龙部长针对来自现场嘉宾的提问包括:HIL无法实现超事实的问题;感知过程无法实现超事实;VIL 在场景开发中如何应用和应用于哪个阶段?如何解决VIL车不是目标车的矛盾?以及高精地图在测试中的应用等重要问题给出了权威解答。

 

 

 

演讲嘉宾个人简介:陈龙,现任中国汽车工程研究院智能网联汽车测试研发中心前瞻技术部部长, 同时担任ISO TC204智能汽车组专家和ISO TC22场景库标准组专家;并支持中国智能汽车指数规程制定。牵头组织协同国内外多家主机厂(ToyotaHonda、现代、东风、五菱、江淮)和研究院所(清华、吉大、同济、软件评测中心、Michigan、利兹大学),成立了“i-VISTA智能网联汽车测试评价国际联合研究中心”,担任该中心副秘书长主持工作,推动基于场景的自动驾驶测试评价技术的产业化应用。 借助该中心,签订了6家车企横向合作项目,开发了从数据收集到仿真测试用例的自动化处理工具,建立了中国典型驾驶场景库,并与国际知名软硬件商PreScanVTD合作,形成了数据的产品化推广, 2019年已实现1000万以上的销售收入。2019年,以场景库系列产品为牵引,整合了国内外优秀HiL供应商(NIKonrad VTD),形成了完整的自动驾驶测试设备供应能力。

 

 

 

主办方:上海锁雅汽车科技有限公司 (GRCC) 是一家从事汽车技术领域的技术开发,技术转让,技术咨询展览展示服务,会务服务等多业务发展的技术咨询类公司。公司为国内外领军企业(主要为世界500强企业)的高级决策人提供行业资讯、商业创新发展解决方案、市场调研、商务合作和人脉拓展平台、个人职业发展以及投融资等咨询服务。

 

“中国自动驾驶测试验证技术创新论坛2019 (CADT2019)

 

 


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