基于HIL的車輛道路偏離預警系統測試及評價方法

高艷 高奧 齊國巍 張東波 趙德銀 張博 王洪雨 景海嬌 張家旭

（中國第一汽車股份有限公司 智能網聯開發院，長春 130013）

主題詞：車輛道路偏離預警系統 HIL 大數據分析 正態分布 安全

縮略語

LDW Lane Departure Warning（車道偏離預警）

HIL Hardware In Loop（硬件在環）

ADAS Advanced Driver Assistance System（先進駕駛輔助系統）

1 前言

隨著汽車保有量的不斷增加，道路上的汽車越來越多，汽車在給人們帶來交通便利的同時，造成的交通事故也相應的增加了，而相當一部分交通事故是由于駕駛員注意力不集中導致車輛無意識偏離車道造成的[1]，由此看來車輛道路偏離預警系統(LDW)就非常有必要了。車輛道路偏離預警系統是通過攝像頭時刻采集行駛車道的車道線，通過圖像處理獲得汽車在當前車道中的位置參數，當檢測到汽車將要偏離車道時，傳感器會及時收集車輛數據和駕駛員的操作狀態，之后由控制器發出警報信號，提醒駕駛員車輛將要偏離車道的系統[2]。

隨著智能駕駛輔助系統的不斷發展，LDW已經成為大部分汽車的標配系統。LDW系統的功能及性能的好壞直接影響整車的安全性。目前各大主機廠對于ADAS測試主要分為實車測試和虛擬仿真測試，采用實車測試危險性較大，復雜場景難以模擬，可重復性差，而虛擬仿真測試方法是一種能夠滿足上述需求的高效、實時、精準的測試驗證方法。而目前行業內對于LDW報警點的測試評價準則還是處于缺少狀態[3]。

隨著大數據時代的到來，大數據在科學研究中起著越來越重要的作用，通過對大數據的收集、處理可以形成有力的評價依據。本文基于HIL虛擬仿真測試技術，通過不同的仿真場景，獲得大量的試驗數據，采用大數據處理的方法對LDW的功能及性能測試數據進行處理和研究，形成一套獨有的測試評價準則，在保證LDW系統安全、可靠的同時，也為駕駛輔助系統的評判提供了一種有效的方法[4]。本文從測試環境的建立到測試方法的執行最終提出一種基于“3σ”原則來評價車輛道路偏離系統的性能指標。

2LDW測試環境

LDW系統主要是通過攝像頭采集視頻圖像信息確定車輛位置，判斷車輛是否發生偏移的，從而對駕駛員發出報警信號。在測試之前，需要按照車輛外形尺寸和實車TAC標定的標靶參數，對虛擬環境中的攝像頭模型和真實攝像頭的位置進行標定，保證臺架中攝像頭控制器識別到的仿真場景與實車的攝像頭識別的場景是一致的，從而保證仿真場景的正確性[5]。

LDW HIL仿真測試環境總體結構如圖1所示。包括上位機系統、虛擬仿真平臺和智能前視攝像頭暗箱。上位機系統通過向虛擬仿真平臺發送命令，控制整個系統的工作流程，它主要包括測試用例管理模塊、測試序列模塊、自動化測試模塊及動畫顯示模塊。虛擬仿真平臺通過IO板卡和CAN板卡仿真LDW控制器工作的外圍環境。智能前視攝像頭暗箱包括LDW控制器裝置、透鏡裝置、動畫仿真顯示屏。透鏡裝置等效增加屏幕和攝像頭之間的距離，將屏幕尺寸和臺架尺寸控制在合理范圍內。動畫顯示模塊是用來顯示模型中模擬的交通場景。場景中虛擬的攝像頭安裝在虛擬的車輛環境中，通過標定使它的安裝位置與實車攝像頭的安裝位置一致。動畫顯示模塊顯示的虛擬車輛環境包含道路（車道線、交通標志）、交通（行人、車輛）和環境（天氣、樹木、建筑），用于模擬現實場景中的車輛環境。

3LDW測試方法

上位機中，采用測試用例管理軟件管理測試用例，LDW測試用例主要包括LDW基本功能測試用例、標準場景測試用例及特殊場景測試用例。LDW基本功能用例主要包括LDW工作狀態轉換、靈敏度測試、車道線類型測試、車道線顏色測試、車道寬度及車道線寬度測試。標準場景測試用例主要包括報警的產生測試、報警的重復性測試及虛假報警測試。特殊場景測試主要指坡路、盤山路、不同的氣候環境及駕駛員干預的影響測試。

通過自動化測試程序實現測試序列的搭建以及實施，從而實現LDW系統的自動化測試。自動化測試序列是根據測試用例編寫的圖形化可執行文件，實現各個場景的仿真調用，自動生成測試報告。如圖2所示。

圖1 LDW仿真測試環境總體結構

圖2LDW測試流程

LDW的測試主要關注的是報警的性能，LDW激活之后，報警的瞬間會輸出報警信號，如圖3所示，從而可以確定報警點距離車道線的距離或時距。而不同的車輛姿態，報警點距車道線的距離和時距有所差別，目前也沒有準確的評價標準。本文在上述自動化測試報告的基礎上，提取每次報警點的距離和時距，得到大量不同的報警點位置，采用大數據統計方法，將統計的數據經過MATLAB數據處理之后畫出數據頻率曲線，再根據高斯擬合得到正態分布的參數值，從而繪制出報警點的距離和時距正態分布曲線，進而可以提出LDW系統報警性能的判斷準。

圖3LDW報警信號

4 試驗數據分析

本論文是利用大數據的數據分析方法，選取了三種車輛姿態的工況進行自動化測試，針對每組工況反復執行自動化測試序列，獲取大量報警距離數據，將直路的所有報警點數據、彎路的所有報警點數據及連續換道的報警點數據進行了統計和分析。

4.1 單一工況報警點有效值分析

通過自動化序列獲取直路工況左側偏移報警點數據、直路工況右側偏移報警點數據、彎路工況左側偏移報警點數據、彎路工況右側報警點數據、車輛連續偏移左側報警點數據、車輛連續偏移右側報警點數據，共6組數據，以直路工況左側偏移報警點數據為例進行數據分析：

首先將直路工況左側偏移數據錄入MATLAB中，稱為數組A，利用MATLAB長度公式可知，數組A長度為1 149，也就是說我們采集了直路工況左側偏移報警點數據1 149個，然后建立一組一維數組B[1,1 149]，用來對報警數據A計數，通過數組A和數組B可以得到這組數據的散點圖，即直路工況左側偏移報警點數據的分布曲線，如圖4所示。以此類推可獲得直路右側偏移報警點數據分布曲線、彎路工況左右偏移報警點數據的分布曲線及車輛左右連續偏移的報警點數據的分布曲線。

對于同一工況的單側報警點，可以根據均方根公式（1）獲取有效值。

圖4 直路工況左側偏移報警點的分布曲線

式中：Xrms為數組A的有效值；N為1 149；i為(1,2,3…1 149)；XN為第N個報警點位置。

把直線工況左側偏移報警點數據代入上述公式，可以獲得Xrms=0.0867 m，即直線工況左側偏移報警點數據的有效值是0.0867 m；通過有效值可以初步評價該LDW系統報警點的典型范圍。同理可以獲得其他工況的報警點數據的有效值。

4.2 單一工況報警點取值范圍數據分析

根據上面單一工況報警點有效值分析，可以得到直線工況左側偏移報警點數據數組A的取值范圍在0～0.14 m范圍內，可以把0～0.14 m分成n份，再根據如下程序獲得直線工況左側偏移報警點數據計數統計數組num[]，并繪制出直方圖，如圖5所示。

large=max(A);

small=min(A);

num=zeros(n+1,1);

delt=(large-small)/n;

for i=1:(n-1)

for j=1:length(A)

if(small+delt*(i-1))＜=A(j)&&A(j)＜(small+delt*i)

num(i)=num(i)+1;

end

end

end

再根據MATLAB軟件中概率分布函數ksdensity獲取圖5中的報警點的頻率密度曲線。從該曲線可以看出，單一工況的報警點數據處于中間位置的數據明顯占所有數據的絕大多數，為了更好的分析數據的分布情況，利用MATLAB將直線工況左側偏移報警點數據的頻率曲線的橫縱坐標分別取個數為100的一維數組X[0,100]，Y[0,100]，通過對此組數組進行一維二維各種函數的擬合，發現單一工況的報警點頻率曲線與一維高斯分布Gaussian 1擬合程度很高，并可以從Gaussian 1擬合公式（2）計算出該組工況報警點數據的高斯分布方程中的參數。從而獲取直路工況左側偏移報警點的正態分布曲線及其μ和δ的值。

圖5 直線工況左側偏移報警點數據的報警點數量分布和頻率曲線

Gaussian 1擬合公式如下：

根據擬合公式和報警點數據，得出a=34.51；b=0.09424；c=0.01482。

所以擬合出的直路工況左側報警點高斯分布公式為：

再根據正態分布曲線公式（5）計算得出期望μ=b=0.09424和標準差

利用上述方式可以對所有的六組數據分別進行統計分析和擬合，可以得到六組擬合的正態分布曲線，將左側偏移的三組工況原始數據曲線和擬合的正態分布曲線分別繪制成如圖6所示。右側偏移的三組工況原始數據曲線和擬合的正態分布曲線分別繪制成如圖7所示。

圖6 左側偏移報警點數據的頻率曲

圖7 右側偏移報警點數據的頻率曲線

在圖6和圖7中，每條正態分布曲線下橫軸上一定區間的面積反映該區間的報警數據占總報警數據的比例。不同范圍內正態曲線下的面積可以積分算出。再根據“小概率事件”的思想，“小概率事件”通常指發生的概率小于5%的事件，認為在一次試驗中該事件是幾乎不可能發生的。所以，車輛道路偏離系統的報警性能可以根據正態分布的“3σ”原則來評價。

根據圖6和圖7，發現不同的工況和左右偏轉不同，得到的正態分布曲線有一定差異，因此得到的μ和σ也不相同，這是因為在不同工況下車輛姿態不同以及攝像頭安裝位置偏置造成的，因此在評價不同工況時采用不同的評價指標，這樣可以更好的要求LDW系統的性能。

5 結論

本文介紹了車輛道路偏離系統的測試方法和數據分析處理的方法，采用虛擬仿真測試設備，通過自動化程序獲得不同工況下的報警點距車道線的距離數據，采用大數據分析、高斯擬合、正態分布等方法進行數據分析處理，并創新性提出采用“3σ”原則來評價車輛道路偏離系統的性能指標，首次為汽車行業的車輛道路偏離系統提出了產品的性能評價方法，為后續車輛道路偏離系統的開發、驗證和評價提供理論依據。