智能汽车高风险场景重构与加速测试方法研究

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智能汽车是未来交通发展趋势,然而智能汽车在现实世界行驶需要应对各种复杂的交通场景,因此在上路之前必须经过严格的测试以确保车辆的安全运行。由于事故是极小概率事件,要从统计学上证明智能汽车的安全性,需要经历大规模、长周期的测试,因此如何实现智能汽车的加速测试,提高测试效率是目前智能汽车及交通领域研究的重要挑战。本文的研究聚焦于现实世界中的各类交通驾驶场景,研究实现基于场景的智能汽车加速测试方法及技术。
  首先,为了提高智能汽车基于场景的测试效率和结果可靠度,本文提出了一种智能汽车高风险场景重构与加速测试方法,可对实际场景进行参数化描述并重新构建生成测试场景,提升高风险场景出现的频率,并通过重要度抽样方法使测试结果快速收敛逼近实际值,实现加速测试并保证测试可靠度。本方法基于对智能汽车行驶过程中典型场景的定义与分析,确定并提取用于描述该场景的关键变量,对这些变量选取合适的分布形式进行拟合。然后基于重要度抽样原理,通过求解最优化问题计算最优加速参数,使用加速参数构建关键变量的加速分布。随后使用加速分布随机生成关键变量的取值,组合成加速测试场景,对智能车进行测试,然后通过误差修正系数对结果进行修正。根据统计学理论,本方法可以有效减少需要的智能汽车测试试验次数,有效提高智能汽车测试效率,具有理论意义。
  随后,本文基于实际的自然驾驶数据,对提出的方法进行案例研究。首先以换道插入场景为例,从自然驾驶数据中提取换道插入场景的关键参数,使用帕累托分布拟合前后车距离的倒数,使用负指数分布拟合预期碰撞时间的倒数,然后通过遗传算法计算最优加速参数,通过加速分布生成重构场景对智能汽车控制模型进行数值仿真测试。测试结果表明,本研究提出的方法与直接使用原始场景进行测试的方法相比,测试效率提高了2400倍;与现有方法相比,本方法需要的测试次数减少了35%,测试结果的精准度提高了23%。案例分析表明,本研究提出的方法显著提高了测试效率和测试结果准确性。
  最后,本文基于VTD仿真平台,将智能汽车高风险场景重构与加速测试方法应用于仿真软件中。VTD使用标准化的静态和动态交通场景格式,并且具有丰富的第三方软件接口,对本方法具有很好的适用性。本文通过VTD的编辑器及C++脚本生成标准格式的交通场景,使用仿真控制协议脚本自动控制仿真实验的运行及停止,通过VTD的接口实现数据传输,使用第三方模块进行仿真结果处理与反馈,最终得出仿真测试的加速比为3300。仿真应用进一步证明了本
  方法的有效性。
  本研究的主要贡献和创新在于高风险场景重构与加速测试方法的提出、基于大量自然驾驶数据的数值仿真实验验证,以及通过跨平台通讯接口实现加速测试方法在仿真平台上的应用。本文实现了从方法理论到案例验证再到方法应用的完整研究过程,具有一定的理论研究价值与工程实践意义。
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