基于數字孿生的網聯自動駕駛測試方法研究

葛雨明/GE Yuming，汪洋/WANG Yang，韓慶文/HAN Qingwen

（1. 中國信息通信研究院，北京 100191；2. 重慶大學，重慶 400030）

(1. China Academy of Information and Communications Technology, Beijing 100191, China;2. Chongqing University, Chongqing 400030, China)

數字孿生（DT）是物理系統（物理孿生）的數字化表示，能夠模擬運行系統的整個生命周期并與物理孿生進行同步的映射[1]。DT的概念始于2002年，最初被用于航空航天領域。最近，其他一些工業部門如制造業、工業工程，以及機器人領域也逐步開始了解和嘗試這項技術[2]。

隨著自動駕駛的發展，對DT功能的測試和驗證成為自動駕駛汽車研發的重大挑戰之一[3]。一些研究人員認為使用仿真測試可以很好地解決這一難題[4]，例如在虛擬仿真中，進行的軟件測試（SIL）、硬件在環測試（HIL）、車輛在環測試（VEHIL）以及混合仿真測試[5]。它可以快速模擬任何場景，但不能驗證真實的情況。相比仿真測試，傳統汽車行業更依賴現場測試。然而，真正的道路測試在極端情況下是昂貴且費時的，有一些場景甚至無法進行測試[6-7]。2017年，M-City發布了一份研究報告[8]，提出了一種數據驅動的方法來評估自動駕駛汽車。與純虛擬仿真不同的是，它使用真實世界的駕駛數據來構建測試場景。這是一種面向DT的方法,但這種方法是從主動安全的角度發展起來的，沒有引入車用無線通信（V2X）技術。

V2X技術不僅可以為道路車輛提供非視距的感知信息，還可以在車輛和云數據中心之間建立通信鏈路；因此，我們認為V2X技術可以作為連接物理空間和網絡空間的紐帶，在基于DT的自動駕駛測試中發揮重要作用。V2X技術可以將場景信息發送到道路的被測車輛上，并提供道路虛擬測試功能。盡管DT被認為是一項顛覆性的技術，但它仍處于概念階段，只有少數研究專門討論了其在制造領域的構建和實現方法。所以，目前還沒有成熟的基于DT的自動駕駛測試方案。

近幾年，中國信息通信研究院研發布局了基于DT的網聯自動駕駛測試原型系統，利用V2X技術實現傳感器數據上傳和虛擬場景信息發布的全過程，并進行了道路車輛測試。相應的測試結果表明，該系統能夠支持低延遲的網聯自動駕駛測試。

1 基于DT的網聯自動駕駛測試框架

在實踐中，不同行業對于DT的定義和理解可能不同。自動駕駛開發人員將其視為一套增強現實方案。在某種意義上，面向DT的測試系統是指通過通信網絡在現實世界（物理空間）收集數據，利用網絡空間的大規模數據處理技術對數據進行分析，并將結果反饋到物理空間來解決現實世界問題的信息物理系統（CPS）。每個CPS包括智能機器、存儲系統和生產設施，它們可以自主和智能地交換信息，做出決策并觸發行動，能夠互相控制[9]。

基于DT的網聯自動駕駛測試方法包括2個關鍵步驟：一是采集真實的駕駛數據，二是生成復雜場景。道路車輛通過傳感器和V2X采集和發布行駛信息，并完成數據融合處理，然后將相應的信息上傳到仿真平臺。仿真平臺根據實時駕駛信息選擇測試場景，并將相應的信息反饋給道路車輛。道路車輛控制系統對場景信息進行響應，并將響應輸出并上傳到仿真平臺。仿真平臺對測試結果進行判斷，生成測試報告。如圖1所示，該測試方案包括3層，即實地測試層、網絡傳輸層和實驗測試層。

（1）實地測試層。實地測試層包括3部分：被測車輛、虛擬汽車與平視顯示器（HUD）、真實的測試場地等。

車輛行駛信息由車內傳感器采集，真實駕駛環境信息由周圍車輛和雷達、攝像頭等路側設備采集，虛擬場景信息由云數據庫提供，并在HUD上顯示。這里假設所有車輛都配備了LTE-V2X和4G/5G模塊。

▲圖1 基于數字孿生的網聯自動駕駛測試框架

（2）網絡傳輸層。網絡傳輸層包括2種通信方式：一種是LTE-V2X的直連通信鏈路，另一種是4G/5G蜂窩通信鏈路。LTE-V2X用于采集環境信息，如道路信息、周圍車輛行駛狀態、行人狀態等，4G/5G用于建立物理空間和虛擬空間之間的連接。顯然，網絡傳輸層的性能會對自動駕駛測試的實時性產生致命的影響，可以通過車輛控制器的響應延遲來體現。這里我們將基本性能參數做了如下的定義。

● 被測車輛速度：0～130 km/h；

● 通信覆蓋半徑：＞300 m；

● 車輛狀態信息更新頻率：10～20 Hz；

● 數據速率（下行）＞100 Mbit/s，數據速率（上行）＞20 Mbit/s；

● 傳輸延遲 ＜20 ms。

此外，表1列出了需要通過V2X發送的參考消息內容，以用于開展網聯自動駕駛測試。

（3）實驗測試層。實驗測試層包括通道建模、性能指標計算、虛擬化和性能采集3個部分。在場景生成過程中，要考慮道路環境（車道、車道線、路面、天氣和光照、場景要素）、交通狀況（車流、行人擁擠、自適應巡航控制）、交通參與者（車輛、行人、障礙物）和環境傳感器（雷達、攝像機、全球定位系統/地圖、無線通信）等影響因素，構建1∶1的數字場景模型。模擬器應支持復雜的道路場景建模，如圖2所示。測試過程中，測試人員會選擇測試場景，并將相應的場景信息通過4G/5G網絡發送到被測車輛。

2 測試場景設計

該測試方案包括純虛擬測試、傳感器數據測試和實車測試3個階段，如圖3所示。

2.1純虛擬測試

DT測試方案的第1階段是純虛擬測試。這種測試與傳統的虛擬仿真類似，主要步驟如下：

● 第1步，根據測試要求和數據構建道路場景；

● 第2步，設置車輛參數（行駛參數和傳感器參數）；

● 第3步，增加混合交通干擾；

● 第4步，添加控制算法；

● 第5步，啟動實驗仿真。

2.2 傳感器數據測試

測試的第2階段是基于真實傳感器數據的測試，如圖4所示。在此過程中，真實世界的傳感器數據被收集并通過蜂窩網絡發送到數據中心。遠程的駕駛系統根據傳感器數據進行決策，并將決策信息反饋給測試系統。

2.3 實車測試

在這個階段，使用真實車輛作為被測裝置。車輛信息通過4G/5G網絡發送到虛擬仿真器。圖5中顯示了2個典型的仿真場景。在虛擬仿真測試的基礎上，加入交通流和自動駕駛算法來模擬真實場景，并及時回傳給真實的自動駕駛車輛。控制器的決策結果將送回中央控制仿真器,測試將在自動駕駛算法的控制下完成。

3 測試結果演示及分析

3.1測試結果演示

為了驗證測試架構的有效性，我們在中國信息通信研究院辦公地進行了基于DT的網聯自動駕駛測試原型系統的搭建，相關測試的具體情況如圖6所示。

表1 基于數字孿生的網聯自動駕駛測試的參考消息內容

▲圖2 道路場景仿真模擬模擬器

▲圖3 測試階段

由車載傳感器和路側單元收集被測車輛周圍環境的信息。每臺設備根據其配置捕獲周圍信息，然后將收集到的同一時間戳標簽下的數據與網絡上的其他設備同步。物理系統的信息上載到運行DT應用程序的服務器。圖 6 c）中顯示的是前向碰撞警告應用驗證過程。虛擬物體顯示在中控模擬器中，真實的車輛行為會通過攝像頭反饋到中控臺。

▲圖4 傳感器數據測試

▲圖5 2種典型的實車測試評估場景

3.2 測試結果分析

通過基于DT的網聯自動駕駛測試原型系統的試驗，我們認為V2X技術不僅可以支撐車輛行駛安全、效率提升等應用功能，還可以用于網聯自動駕駛測試。此外，自動駕駛測試也可以被認為是V2X技術的重要應用場景之一。

雖然該測試方案已經被證明是有效的，但它只是一個基本的原型系統，還有很大的改進空間。

（1）汽車產業界對自動駕駛的響應延遲判斷尚未達成一致。也就是說，我們不確定所提出的方案是否能滿足自動駕駛的響應延遲要求。隨著自動駕駛的發展，相應的通信性能要求需要被定義。基于DT的網聯自動駕駛測試也將被認為是4G/5G通信網絡的一種應用。應在此基礎上對測試流程繼續改進。

（2）在該方案中，車內測試人員看不到在網絡空間生成的虛擬場景，用戶體驗不佳，因此， 虛擬現實（VR）/現實增強（AR）的結合可以是之后的研究方向。

（3）需要保證生成的虛擬場景與真實的交通場景相吻合。到目前為止，交通數據庫并不完備。也就是說，當前不能確保測試場景能夠覆蓋和表現真實的交通場景。隨著交通數據庫的完善，測試場景庫也將不斷完善。

（4）作為通信場景的一種應用，基于DT的網聯自動駕駛測試必須基于統一的通信協議來實現，且需要定義數據集和數據交換格式；因此，我們需要制訂相應的消息層協議，以保證在不同的測試示范區能夠對不同廠商的產品進行測試。

（5）如何選擇與真實場景相匹配的測試場景。自動駕駛測試的關鍵點之一是場景的選擇。顯然，所有虛擬測試場景都是從真實的交通場景衍生出來的。為了識別自主控制算法的弱點，我們總是選擇最壞的場景來構建虛擬場景庫，因此，虛擬測試不能準確評估真實情況下的風險或概率。然而到目前為止，我們還不能提供真實道路場景測試與虛擬場景測試之間可信的映射關系。換言之，我們應該建立一種基于DT的網聯自動駕駛性能評估體系，用于政府標準化的測試，或是推斷自動駕駛車輛的預期安全性能等。

4 結束語

隨著V2X技術的發展，汽車行業正在考慮將V2X相關應用功能嵌入到產品中。V2X并不局限于車輛行駛安全、交通效率提升等應用，它是一項在其他應用領域也很有前景的技術。在基于DT的網聯自動駕駛測試方案中，V2X技術起到了連接虛擬空間和物理空間的重要作用。

▲圖6 測試結果演示

文章中我們介紹了一種基于DT的網聯自動駕駛測試框架；使用4G/5G網絡在虛擬和物理空間之間建立通信鏈路，使用V2X技術采集車輛信息和道路信息。相關實驗結果表明，該架構能夠有效地支撐自動駕駛測試。之后，我們還將完善場景庫，優化控制機制。上述相關研究工作對加快自動駕駛技術成熟和商業化推廣應用也有著重要意義。

致謝

本論文所涉及項目的研究過程中，中國信息通信研究院于潤東工程師、王妙瓊工程師、李璐工程師承擔了其中大量試驗工作，對他們謹致謝意！