一種自動駕駛整車在環虛擬仿真測試平臺設計*

王潤民 趙祥模 徐志剛 王文威 承靖鈞

（1.長安大學 陜西省車聯網與智能汽車測試技術工程研究中心，西安 710064；2.長安大學 交通運輸部認定自動駕駛封閉場地測試基地，西安 710018）

主題詞：自動駕駛 虛擬仿真 整車在環 道路模擬 傳感器模擬

1 前言

試驗測試是從功能、性能、安全、穩定和魯棒性等方面推動自動駕駛技術研究、保證自動駕駛安全可靠、促進自動駕駛產品不斷迭代進步的有效技術手段。近年來，我國及美、歐、日等發達國家或地區通過建設封閉或半開放式自動駕駛測試/示范區、依托社會公共道路有序開放自動駕駛測試道路等方式大力推進自動駕駛實車道路試驗環境的構建。然而，受試驗場景構建難度、人機混駕安全風險、試驗成本、試驗數據收集難度及可重復性等因素的影響，僅依靠實車道路試驗難以滿足自動駕駛的研究及測試需求。除實車道路測試外，軟件仿真也是開展自動駕駛技術研究的重要技術手段，具有風險低、周期短、成本低的優勢。但軟件數字仿真存在道路及傳感器仿真保真度差、車輛動力學模型建模難度大等問題，仿真結果高度依賴所建模型的完備程度，因此主要用于功能測試階段，以實現對自動駕駛決策及控制算法的驗證。

在上述背景下，基于整車在環（Vehicle-In-the-Loop，VIL）的虛擬仿真測試成為充分利用實車道路測試與軟件仿真優勢并彌補其不足的重要技術手段。整車在環仿真測試是指將自動駕駛汽車整車置于模擬仿真環路中進行測試，即車輛控制采用真實的規劃決策系統和控制執行系統，道路路面通過多自由度轉鼓平臺等模擬，交通場景等則通過仿真軟件建模、數據回放輸入等方式仿真。基于轉鼓平臺的整車在環仿真測試將被測車輛置于室內布設的轉鼓平臺上，既可以保證測試對象的真實度，又可以充分利用軟件仿真中交通場景柔性多樣化的優勢，從而在保證測試結果符合車輛實際工況的同時加速測試進程、降低成本、提高效率。Galko等提出了基于轉鼓平臺的高級駕駛輔助系統（Advanced Driving Assistance System，ADAS）硬件在環測試系統，由于轉鼓平臺機械結構的限制，在測試時被測車輛前輪被物理拆卸，虛擬車輛橫向控制的轉向只能通過USB操縱桿以與駕駛模擬器相似的方式實現。Gietelink 等提出的車輛硬件在環測試系統將裝備ADAS 的車輛固定在轉鼓平臺上，用轉鼓平臺模擬道路交互，用機器人車輛代表其他交通流，這種方式由于轉鼓平臺的限制，并未涉及被測車輛的橫向控制性能測試。因此，目前基于轉鼓平臺的自動駕駛整車在環測試平臺雖然在自動駕駛決策方法驗證及ADAS 性能測試等方面取得了一定的研究進展，但在自動駕駛感知能力測試及基于道路路面精確模擬的控制執行能力測試等方面依然存在較大局限。

基于上述考慮，本文面向自動駕駛研發需要，提出一種基于多自由度轉鼓平臺的自動駕駛整車在環虛擬仿真測試平臺設計方案，重點闡述道路模擬子系統與傳感器模擬仿真子系統的設計，并以自動駕駛車輛自適應跟馳及避撞場景為典型應用案例對設計的仿真測試平臺進行驗證。

2 仿真測試平臺總體結構

本文針對自動駕駛整車在環測試需求，研究構建了一種基于多自由度轉鼓平臺的自動駕駛整車在環虛擬仿真測試平臺，平臺系統架構如圖1 所示，包含被測車輛、道路模擬子系統、虛擬場景子系統、傳感器模擬仿真子系統、測試平臺測控系統及測試管理平臺等。

圖1 自動駕駛整車在環虛擬仿真測試平臺總體結構

道路模擬子系統主要由3自由度轉鼓臺組成，可為被測車輛提供逼真的道路環境，確保被測車輛的運行環境接近實際的道路交通狀態。通過調節內部的伺服電機，可以對轉向隨動角、路面阻力、道路俯仰角、道路翻滾角進行調整，從而與虛擬場景中道路工況匹配。

虛擬場景子系統主要由PreScan 虛擬仿真平臺組成，包含車輛動力學模型、道路模型、交通環境模型、駕駛員模型、無線通信模型以及激光雷達、毫米波雷達、相機、超聲波雷達、衛星定位、慣性導航等各類車載傳感設備模型，通過組合各模塊的方式為測試平臺提供逼真的虛擬場景、測試工況以及車載傳感器的感知信息。

傳感器模擬仿真子系統主要包含雷達暗箱、相機暗箱、矢量信號源等，傳感器模擬仿真子系統可以獲取虛擬場景系統中車載傳感器在測試場景庫中所感知到的環境信息，依據真實的傳感器數據協議生成載有感知數據關鍵信息的回波信號，并輸入被測車輛的決策控制算法中。

測試平臺測控系統作為仿真測試平臺下位機，負責接收測試管理平臺的任務，并向傳感器模擬仿真子系統、被測車輛等發送控制指令，以實時構建所需的測試場景，并采集多種測試數據。

測試管理平臺作為仿真測試平臺的上位機，進行測試全過程的管理服務，包括接收工作人員配置的任務、向虛擬場景子系統發送控制指令加速生成測試場景、同步和收集各類測試數據，并實現數據分析、測試評價等功能。

基于上述模塊設計的測試平臺工作模態如圖2 所示。測試過程中，工作人員通過測試管理平臺生成測試任務并下發測試指令；接收到測試指令后，虛擬場景子系統生成測試場景并發送至測試平臺測控系統，用于模擬仿真測試場景的構建，同時發送至三維場景展示平臺，實現測試過程中的人機交互，使測試者直觀地感知到測試狀態；測試平臺測控系統依據接收到的測試任務和測試場景數據，下發指令控制道路模擬子系統實時構建模擬道路路面工況，控制傳感器模擬仿真子系統同步生成載有虛擬場景感知信息的傳感器模擬仿真信號，并將其作為被測車輛決策控制算法的數據輸入。此外，測試過程中，被測車輛與道路模擬子系統的車載數據采集裝置會將采集的數據實時傳輸至測試管理平臺，測試管理平臺依據各類數據及內置的測試評價模塊出具測試結果。

圖2 仿真測試平臺工作模態

3 道路模擬子系統設計

道路模擬子系統結構如圖3所示，主要由轉向隨動系統、阻力加載系統、動態模擬系統組成。轉向隨動系統在完成被測車輛轉向跟隨的同時，實現車輛轉向角度的測量。阻力加載系統主要實現道路阻力模擬，模擬不同道路摩擦因數，使得被測車輛的行駛阻力更加接近實際道路情況。動態模擬系統通過調整測試臺架的俯仰角和翻滾角實現道路結構參數的模擬。

圖3 道路模擬子系統結構

3.1 轉向隨動系統

轉向隨動系統主要由檢測傳感器、數據處理器、轉向臺、伺服電機系統及無線通信模塊等組成，其結構如圖4所示?；诎惭b于轉向臺的激光距離傳感器和被測車輛轉向盤上的陀螺儀可以實現被測車輛的實時轉向檢測，其工作流程為：單片機將激光距離傳感器檢測到的被測車輛車輪轉角和陀螺儀檢測到的被測車輛轉向盤轉角經過構建的模糊PID控制算法處理后，生成控制驅動器的符號脈沖和方向脈沖，從而實現通過控制伺服電機帶動轉向機構跟隨被測車輛的轉向而轉動的目的。

圖4 轉向隨動系統結構

基于上述思路設計的轉向隨動系統機械結構如圖5 所示，其隨動控制基本原理為：根據檢測傳感器采集到的位置指令控制電機轉動，電機經過減速器降速增矩，帶動小齒輪轉動，小齒輪通過同步帶帶動大齒輪及轉向臺轉動，從而實現轉向隨動。

圖5 轉向隨動系統機械結構

轉向隨動系統的控制系統結構如圖6所示，主控芯片實現對伺服電機驅動器的連接控制。給定目標轉角與車輪轉向角之差的倍數和轉角差變化率d/d構成滑模面，滑模面及滑模面變化率d/d的乘積構成模糊控制器的輸入，經過模糊控制器運算后產生滑?？刂破鞯膮郸ぁＫ欧寗悠鹘邮盏交？刂破鞯妮敵鲋噶詈笠罁O定的比例增益、前饋增益和積分增益完成對三環的控制，實現給定位置的響應。

圖6 轉向隨動控制系統結構

3.2 阻力加載系統

車輛的運動狀態與所受到的道路摩擦阻力直接相關，不同路面的附著系數會提供不同的道路阻力，從而對自動駕駛汽車的決策控制算法構成較大的考驗。為實現對自動駕駛的充分測試，道路模擬子系統需具備不同道路摩擦因數的模擬能力。因此設計了道路阻力模擬加載系統，其主要實現道路摩擦阻力、車輛平動慣量以及風阻等參數的模擬，其中平動慣量和風阻均可通過調整道路摩擦阻力實現。其具體控制流程如圖7所示。

圖7 道路阻力模擬控制流程

測試過程中，測試平臺測控系統將被測場景中的道路阻力參數發給伺服電機底層控制模塊，實現滾筒對輪胎的道路阻力加載。將控制模塊的上位機指令值與力矩檢測裝置檢測到的力矩作差后，所得的結果通過PID控制器計算后將控制指令發送給伺服驅動器，伺服驅動器將依據設定好的三環控制參數實現對輪胎阻力的加載，從而實現測試場景中道路阻力的加載。

3.3 動態模擬系統

動態模擬系統主要實現測試場景中道路路面的坡度和斜率，確保被測車輛在測試過程中的運動狀態更加接近實際情況。動態模擬系統主要由俯仰角控制模塊和翻滾角控制模塊組成，兩者的運動均由伺服電機帶動，其控制結構和原理如圖8所示。其中運動學正解算法是將當前的位姿參數與目標位姿參數求差，經過比例系數放大后作為運動學反解的反饋信號。

圖8 道路模型模擬系統控制原理

4 傳感器模擬仿真子系統設計

4.1 毫米波雷達在環測試子系統

毫米波雷達測試可以分為射頻信號性能測試和功能測試，本文設計的測試平臺聚焦于功能測試，即驗證毫米波雷達模塊是否滿足開發需求。與實車道路測試相比，基于硬件在環的測試方法具有較高的可重復性，也可以在保證測試真實度的同時提升極端場景測試的安全性。

毫米波雷達在環測試子系統主要由毫米波雷達信號處理單元、雷達轉臺、被測雷達、吸波材料、雷達暗箱等組成。通過控制信號處理單元中的雷達目標模擬器（TX）和矢量信號收發儀（Vector Signal Transceiver，VST）模塊，可以實現不同距離和速度條件下雷達信號的模擬。轉臺帶動被測毫米波雷達轉動實現不同角度信號的模擬，吸波材料可以吸收干擾信號以減少對測試過程的影響。毫米波雷達在環測試子系統的結構與工作流程如圖9所示。

圖9 毫米波雷達在環測試子系統結構和測試流程

系統可通過LabVIEW可視化人機界面實現對面向儀器系統的PCI擴展（PCI eXtensions for Instrumentation，PXI）系統的編程控制，包含對可變延遲發生器（Vari?able Delay Generator，VDG）的時延和TX 發射功率的控制。VST 模塊主要實現對目標數量、多普勒效應模擬值、測試距離、橫截面積、目標速度等參數的模擬。毫米波雷達信號通過被測車輛控制器局域網絡（Controller Area Network，CAN）信號與PXI 系統連接，由于測試暗室安裝距離限制，仿真目標的距離為安裝距離與仿真距離之和。

4.2 相機在環測試子系統

為實現自動駕駛車載感知能力測試，將相機、高清顯示器置于暗箱內，構建相機在環測試子系統。測試時顯示器實時播放被測車輛主視角的測試場景視覺信息，置于顯示器前的相機將采集到的測試場景數據通過以太網絡傳輸給被測車輛處理。相機支架設計成導軌結構，可以調整攝像頭的高度、左右位移以及前后距離，確保攝像頭采集的畫面角度與實際情況一致。相機在環測試子系統物理結構如圖10所示。

圖10 相機在環測試暗箱

相機在環測試原理如圖11所示。測試過程中的圖像轉換主要涉及虛擬場景轉換到屏幕和相機對屏幕信息的成像。測試場景中的交通環境信息在顯示器上以影像形式展示是將三維模型信息表達為二維信息的過程。由于景深信息的丟失，對于相機的靶平面來說，虛擬仿真交通場景與硬件在環感知場景的成像類似。在此過程中需要確保通過調節導軌的參數，使得相機視角能夠覆蓋屏幕，并通過相應的算法調節靶平面接收到的信號強度，確保該過程的數據保真。

圖11 攝像頭在環測試原理

5 平臺集成及測試流程設計

基于上述設計思路，試制并集成開發了首套自動駕駛整車在環虛擬仿真測試平臺，其整體概貌及道路模擬子系統、毫米波雷達在環測試子系統、相機在環測試子系統實物如圖12所示。

圖12 仿真測試平臺實物

此外，開發了測試管理軟件，形成便于交互的測試系統，上位機主界面如圖13所示，可以實現測試平臺參數設置、測試場景數據生成、測試任務加載、測試場景加速生成、測試評價等功能。

圖13 測試管理軟件主界面

基于測試管理軟件構建了標準化測試流程，如圖14所示。注冊登錄過程中，被測車輛駛入待檢區，測試平臺開始自檢，判斷是否存在故障信息，然后調節臺架軸距，鎖死滾筒和轉向隨動系統，確保被測車輛可順利駛入臺架。注冊標定主要實現虛擬測試場景與實物測試臺架的耦合標定，通過每個測試場景前的直行路段運行實現。測前校準主要實現轉向隨動系統轉角參數設置、滾筒測速和阻力模擬。

圖14 測試流程

6 典型應用案例測試驗證

為驗證本文構建的虛擬仿真測試平臺的有效性，本文對自動駕駛車輛自適應跟馳及避撞場景進行測試，通過毫米波雷達模擬仿真暗箱實現對測試場景中的前車速度及其與測試車的距離、角度和雷達散射截面積（Radar Cross Section，RCS）的模擬，最大程度地保證自動駕駛整車在環測試的真實度。

用于測試的自動駕駛汽車具有自適應巡航（Adap?tive Cruise Control，ACC）和自動緊急制動（Autonomous Emergency Breaking，AEB）功能。當與前車的預期碰撞時間大于緊急制動碰撞時間時，被測車輛啟用ACC模式；當碰撞時間小于緊急制動碰撞時間時，啟用AEB模式。如果AEB 模式未能避免車輛發生碰撞，測試結束，否則重新啟用ACC模式，繼續測試。

被測車輛的AEB算法基于車輛間的相對運動關系構建，主要設計思路是先根據基于時距的安全距離模型對當前車輛的行駛狀態進行判斷，并根據不同車速和不同碰撞時間（Time to Collision，TTC）閾值制定車輛的報警和分級制動策略，然后根據制定的控制策略確定車輛控制模型的控制輸入。

為兼顧高速和低速條件下的不同工況，以車速、TTC、期望減速度3個參數對被測車輛的AEB 控制算法進行方案制定。對于車速，分為3 種工況：車速小于30 km/h 為低速行駛工況，車速在30～70 km/h范圍內為中速行駛工況，車速大于70 km/h為高速行駛工況。設定的3個TTC閾值和期望減速度分別為：1.1 s、1.6 s、1.9 s和-4 m/s、-6 m/s、-8 m/s。進行實車測試時，雷達硬件在環測試系統用于模擬測試場景中車輛的運動狀態，被測車輛的RCS設置為0.9 m，數據發送頻率為25 Hz。

隨機抽取測試樣例輸入到集成的整車在環虛擬測試平臺中，毫米波雷達在環測試子系統根據場景生成指令生成毫米波模擬仿真信號，道路模擬子系統實時記錄被測車輛的速度信息，得到的實車跟馳曲線如圖15所示。測試結果的跟隨特性表明，利用搭建的整車在環虛擬測試平臺可以有效地保留被測車輛控制表現的真實性。

圖15 跟隨特性測試結果

圖16 所示為低速工況下，通過分析毫米波雷達回波信號所得的回波能量損失、與目標車的距離和相對速度曲線。在測試過程中，目標車輛始終保持15 km/h 的速度，被測車輛由靜止開始跟馳，當目標車輛緊急制動至停止后，被測車輛隨后觸發AEB并最終停車。

圖16 毫米波雷達回波信號

由圖16可知：測試開始階段，毫米波雷達由初始狀態感知到目標車輛的相對速度與距離，由于此過程被測車輛需執行ACC 算法并逐漸加速，因此回波信號的能量損失存在較小的波動；隨著被測車輛速度的提升，其與目標車輛的距離逐漸縮小并趨于穩定，實現跟馳功能。此過程中，被測車輛的跟車距離穩定在18～22 m，兩車相對速度基本保持為0，而毫米波雷達的能量損失也在-95～-92 dB區間內浮動。在=60 s時，目標車緊急制動至停止，由于相對速度突變而導致能量損失驟降；隨后ACC 算法立即通過抬高油門踏板來降低車速，當預期碰撞時間小于緊急制動碰撞時間時，被測車輛執行AEB算法并緊急制動至停止。

測試結果表明，搭建的整車在環虛擬測試平臺的毫米波雷達硬件在環測試系統可以實時感知場景中目標車輛的狀態，為被測自動駕駛系統提供高保真的原始感知數據，同時也證明了本文所采用的ACC 與AEB 算法在該測試工況下效果較好。

綜上所述，可以認為本文搭建的整車在環虛擬測試平臺可以有效支撐自動駕駛汽車整車在環虛擬仿真測試。

7 結束語

本文提出了一種基于多自由度轉鼓平臺的自動駕駛整車在環虛擬仿真測試平臺設計方案，并重點闡述了道路模擬子系統、傳感器模擬仿真子系統的設計與工作原理，通過自動駕駛車輛自適應跟馳及避撞場景測試驗證了平臺的有效性。下一步將從測試規程與綜合評價方法的完善制定著手，建立健全自動駕駛整車在環虛擬仿真測試方案。