自動駕駛運動控制算法的模型在環(huán)測試*

張劍鋒 馬玲 李廣召

（吉利汽車研究院）

如今，自動駕駛汽車已經(jīng)成為各大車企競相研發(fā)的領(lǐng)域之一。相對于傳統(tǒng)汽車，自動駕駛汽車依靠系統(tǒng)中的感知、決策、控制三大子系統(tǒng)完成汽車的無人駕駛?cè)蝿?wù)。自動駕駛控制系統(tǒng)的研發(fā)必須把該系統(tǒng)的安全性放在第一位，而如何保證系統(tǒng)的安全性成為研發(fā)中最具挑戰(zhàn)性的難題。為了提高控制軟件的開發(fā)效率和品質(zhì)[1]，基于MATLAB/Simulink 的MBD[2]（Model-Based Development）開發(fā)方法，文章介紹了一套控制軟件算法的仿真測試環(huán)境，并使用該環(huán)境對控制軟件進行了測試，達到了預(yù)期的目的。

1 MIL環(huán)境的搭建及有效性驗證

在V 字形開發(fā)流程中，MIL 測試環(huán)節(jié)的位置，如圖1 所示。

圖1 MIL 環(huán)節(jié)在V 字形開發(fā)流程中位置的示意圖

文章介紹的MIL 環(huán)境主要分為4 個部分，如圖2所示。

圖2 MIL 環(huán)境的構(gòu)成示意圖

1）ADSM （Autonomous Driving Service Module）。ADSM模型主要包含傳感器對環(huán)境的感知、數(shù)據(jù)融合和軌跡規(guī)劃等功能。其中，傳感器對環(huán)境的感知部分由CarSim 中的Sensor 模型來模擬，其它部分由ADSM中的模型來完成。

2）MCM（Motion Control Module）。該部分主要包含車輛的模式管理、橫向控制、縱向控制、安全決策、人機管理等模型。這部分值得注意的是，搭建的自動駕駛車輛運動控制MIL 仿真模型的主要目的之一就是為了測試基于模型開發(fā)的MCM控制器的功能是否滿足需求，在設(shè)計智能PHEV 系統(tǒng)MIL 平臺時，更多考慮的是如何仿真實現(xiàn)MCM的所有功能，因此另外3 個部分是圍繞如何實現(xiàn)MCM功能來設(shè)計的。

3）Vehicle。該模型由車輛動力學仿真工具CarSim來完成，通過S-Function 的形式和Simulink 中的控制算法模型進行聯(lián)合仿真。CarSim 中動力系統(tǒng)的設(shè)置，如圖3 所示，其中原車中的發(fā)動機、變速箱等部分被屏蔽掉，在差速器的輸入端接入MCM 發(fā)來的驅(qū)動扭矩指令，另外再接入從MCM發(fā)來的轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角指令和制動主缸壓力指令，CarSim 輸出車輛的坐標、速度、加速度、Yaw、Row、轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角、車道線和障礙物信息等。

圖3 CarSim 中動力系統(tǒng)的配置圖

4）Others。這部分內(nèi)容包括電子液壓制動系統(tǒng)（EHB：Electric Hydraulic Brake）、車身穩(wěn)定控制器（ESC：Electronic Stability Control）等，為了提高仿真效率，這部分的控制器模型大部分是使用現(xiàn)有車型的控制器模型做簡化后集成的。

上述MIL 環(huán)境搭建好之后，為了驗證該環(huán)境的正確性，選取了一種工況，采集實車的驅(qū)動扭矩、制動主缸壓力和轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角數(shù)據(jù)，同時在MIL 模型中模擬同一種工況，記錄驅(qū)動扭矩、制動主缸壓力和轉(zhuǎn)向盤轉(zhuǎn)角，并與實車數(shù)據(jù)進行了對比，如圖4 所示。從對比結(jié)果來看，MIL 仿真結(jié)果在趨勢上與實車結(jié)果是吻合的，因此，該環(huán)境可以用來對自動駕駛車輛控制算法進行功能性驗證和測試。

圖4 實車采集數(shù)據(jù)與MIL 仿真數(shù)據(jù)的對比結(jié)果圖

2 測試用例的編寫

測試用例編寫的難易程度受到需求描述是否足夠詳細、明確，以及測試工具的易用程度的影響[3]。當上游工程將軟件需求釋放之后，準確理解需求是寫好測試用例的前提條件。測試工具選擇MATLAB/Simulink 工具箱Simulink Test，文章以MCM 中的模式管理模塊為例，介紹測試用例的編寫方法。

首先，自動駕駛車輛運動控制MIL 仿真模型中根據(jù)測試需求將需要操作的輸入輸出信號通過Simulink的Inport、Outport 模塊引出來，創(chuàng)建帶有Test Sequence模塊的Test Harness（Test Harness 是Simulink Test 根據(jù)模型生成的測試框架模型，它附著在主模型上，也可以進行批量化管理），如圖5 所示。在Test Sequence 模塊中可以實現(xiàn)對輸入信號的控制和對輸出信號的判斷，以及對每個測試步驟設(shè)置遷移條件。Test Sequence 支持豐富的語句，包含賦值語句、when、verify()、assert()等，遷移條件語句有duration ()，after ()，true。創(chuàng)建好Test Harness 后，便可在Test Sequence 中編寫測試用例。

圖5 Test Harness 中Test Sequence 的示意圖

表1 示出模式管理模塊的部分軟件需求，依據(jù)該軟件需求，使用Test Sequence 模塊設(shè)計出的測試用例，如圖6 所示。圖7 示出從示波器中觀察到的運動控制模式信號（XCU_AutoDriverSts）隨測試步驟的跳轉(zhuǎn)圖。

表1 MCM 中模式管理模塊部分模式的跳轉(zhuǎn)需求

圖6 Test Sequence 中測試步驟截圖

圖7 XCU_AutoDriverSts 信號的模式跳轉(zhuǎn)圖

如果編寫的測試用例數(shù)量很多，可以借助Simulink Test 中的Test Manager 工具實現(xiàn)批量化自動執(zhí)行，如圖8 所示。Test Manager 可實現(xiàn)多個Test Harness 一鍵運行測試，并在運行結(jié)束后產(chǎn)生測試報告。應(yīng)用此方法，在第1 輪MCM軟件迭代開發(fā)過程中，MIL 測試共發(fā)現(xiàn)了包含軟件開發(fā)與需求不符，軟件bug 等在內(nèi)的42 個軟件問題，其中：1）軟件bug 問題占4 個；2）需求功能軟件暫未實現(xiàn)問題占6 個；3）軟件功能與需求不符問題占32 個。

圖8 Test Manager 中同時管理多個Test Harness 的截圖

3 結(jié)論

文章主要介紹了一種基于Simulink Test 的自動駕駛車輛運動控制的MIL 測試方法。在完成對MIL 環(huán)境的搭建之后，通過與實車數(shù)據(jù)進行對比，驗證了該MIL環(huán)境的正確性。在此基礎(chǔ)上，對軟件需求進行了理解和分析，借助于MATLAB/Simulink 工具箱Simulink Test，編寫出相應(yīng)的測試用例并進行了MIL 測試。測試結(jié)果表明，使用該方法，可以在控制軟件開發(fā)的早期，發(fā)現(xiàn)軟件中存在的bug 以及需求和軟件不符之處，有效地提高了軟件的品質(zhì)，縮短了軟件的開發(fā)周期。

然而，在實際測試過程中也發(fā)現(xiàn)了以下不足之處：1）軟件需求難于理解；2）CarSim 交通場景搭建耗時耗力；3）MIL 模型復(fù)雜導(dǎo)致的仿真速度慢。對于此類問題，將在后續(xù)的工作中持續(xù)加以解決和改善。