解樹彬

關鍵詞：智能汽車；數(shù)字孿生；驗證測試；虛擬場景

0引言

近年來，基于數(shù)字孿生的智能汽車測試目前正得到研究者們的高度關注。數(shù)字孿生測試能夠將物理模型和傳感器虛擬數(shù)據(jù)在孿生空間中實現(xiàn)實時映射，是仿真空間與現(xiàn)實空間的溝通橋梁。SelimSolmaz等通過數(shù)字孿生混合測試，結合模擬和真實測試的優(yōu)點，在歐盟INFRAMIX項目中已得到應用，對智能車軌跡規(guī)劃算法進行了測試評估[1]。清華大學李力副教授等運用數(shù)字孿生平行測試系統(tǒng)實現(xiàn)了更具挑戰(zhàn)性的測試，從而加速自動駕駛車輛的評估和開發(fā)[2]。ZsoltSzalay等運用數(shù)字孿生測試方法，通過5G蜂窩移動技術，在匈牙利M86公路和ZalaZONE試驗場進行了試驗測試，表明了測試方法的可行性和有效性[3]。Warkev等對數(shù)字孿生的演變和背景及優(yōu)點進行了詳細介紹，表明了借助數(shù)字孿生技術可大大減小人為錯誤的可能性[4]。AlexanderBarbie等借助數(shù)字孿生方法部署了一個海洋觀測系統(tǒng)協(xié)作水下網(wǎng)絡[5]。SamirKhan等從需求的角度探討了數(shù)字孿生作為決策工具的必要性[6]。還有一些專家、學者通過設計了數(shù)字孿生支持框架，提出基于信息融合和系統(tǒng)邏輯庫的生成方法來提升框架的配置性能[7-9]。

綜上，本文提出了一種基于數(shù)字孿生的智能汽車測試總體框架，實現(xiàn)了測試系統(tǒng)的硬件與軟件部分的合理匹配。同時，該研究通過實際典型案例分析，對所提出的測試系統(tǒng)的有效性進行了相應的驗證。

1數(shù)字孿生測試系統(tǒng)框架

數(shù)字孿生測試系統(tǒng)主要包括實際車輛和虛擬測試平臺兩個部分。實際車輛為具備智能駕駛功能的實際被測對象，虛擬測試平臺包括虛擬道路環(huán)境和傳感器模型等，傳感器將探測到的虛擬目標信息發(fā)送給搭載智能駕駛功能的真實被測車輛，為真實車輛進行信息融合與決策控制提供基礎。真實車輛在試驗場地進行測試，與此同時，被測車輛的運動狀態(tài)信息同步反饋給虛擬場景，從而完成虛、實狀態(tài)的同步，實現(xiàn)整個數(shù)字孿生系統(tǒng)的閉環(huán)實時仿真測試。測試系統(tǒng)由4個核心模塊組成：仿真軟件模塊；目標接收和采集模塊；整車報文管理模塊；運動軌跡映射模塊。通過這4個模塊與實車端相連接，從而構建起整個數(shù)字孿生測試平臺。

系統(tǒng)在運行過程中，首先借助仿真軟件模塊生成所需開發(fā)測試的虛擬場景，并在仿真軟件中建立多種虛擬傳感器模型，將虛擬傳感器探測到的目標信息通過總線的形式注入到實車上的控制器中，為實車進行信息融合與控制決策提供輸入。接著，實車控制器將決策后的加速、制動以及轉向指令發(fā)送給實際執(zhí)行器，同時通過組合慣導將實車車身姿態(tài)和車輛位置等狀態(tài)信息同步反饋給虛擬場景，完成實車在仿真場景中的姿態(tài)位置信息映射，進而實現(xiàn)整個系統(tǒng)的閉環(huán)實時仿真。在此期間，運動軌跡映射模塊不間斷地采集實車運動的經(jīng)緯度和姿態(tài)信息，基于亞爾勃斯（Albers）投影方法將實車經(jīng)緯度坐標轉換為笛卡爾坐標，并基于地圖匹配及卡爾曼濾波相結合的方法實現(xiàn)將現(xiàn)實世界映射到仿真場景中，從而達到車輛位置和姿態(tài)在虛擬世界與現(xiàn)實世界的同步，確保完成整個數(shù)字孿生測試平臺的搭建與正常運行（圖1）。

2數(shù)字孿生系統(tǒng)構建技術

數(shù)字孿生測試系統(tǒng)將替代實車上的真實傳感器向實車控制器發(fā)送檢測到的虛擬障礙物信息，以達到測試實車控制器功能表現(xiàn)目的。本文中數(shù)字孿生測試系統(tǒng)實現(xiàn)主要包括平臺構建及關鍵技術、平臺軟件系統(tǒng)構建、平臺硬件系統(tǒng)構建與時間同步軟硬件設計4個部分。

2.1系統(tǒng)構建關鍵技術

2.1.1基于亞爾勃斯（Albers）的位置映射方法

運動軌跡映射模塊功能之一是不間斷地采集實車運動的經(jīng)緯度信息并映射到虛擬環(huán)境系統(tǒng)中。由于經(jīng)緯度信息采用地理坐標系（GeographicCoordinateSystem），而虛擬環(huán)境系統(tǒng)采用笛卡爾坐標系，故需采用一種投影方法將實車的經(jīng)緯度信息轉換為笛卡爾坐標系中的三維坐標信息，從而實現(xiàn)將實車的運動軌跡映射到仿真場景中。

亞爾勃斯（Albers）投影是正軸圓錐投影，投影的各經(jīng)線是向一點收斂的直線，直線間的夾角與相應的經(jīng)度差成比例，各緯線是以收斂點為圓心的同心圓弧。因此在構置圖網(wǎng)時可以采用極坐標算法。其計算公式如下。

式中，δ為極角；ρ為經(jīng)緯度的展開半徑；λ為經(jīng)度差；α為按照等體積條件求取的投影常數(shù)，與2條標準緯線的緯度有關；R則是與地球橢球體等面積的球體半徑，其近似值為R≈6378137m。

2.1.2基于卡爾曼濾波的位姿高精度優(yōu)化技術

運動軌跡映射模塊的另一功能，是通過組合慣導采集實車運動的姿態(tài)信息并映射到虛擬環(huán)境系統(tǒng)中。當車輛姿態(tài)發(fā)生變化時，由于車輛姿態(tài)的變化頻率大于采樣頻率，因此會導致虛擬仿真系統(tǒng)接收到的信息延遲。同時，由于組合慣導采集的信息為車輛的局部姿態(tài)信息，該信息與車輛整體的姿態(tài)信息存在差異，不能夠很好地反映整車實際的運動狀態(tài)。因此采用基于卡爾曼濾波的位姿高精度優(yōu)化技術來提高車輛運動姿態(tài)映射的精度。

基于卡爾曼濾波的位姿高精度優(yōu)化技術的核心在于不同信息源的融合，因此將卡爾曼濾波應用于位姿高精度優(yōu)化技術中，就是將虛擬與現(xiàn)實姿態(tài)信息綜合用于姿態(tài)預測。通過卡爾曼濾波不斷修正空間中被測車輛的姿態(tài)信息，將濾波之后的姿態(tài)信息輸入至虛擬環(huán)境中，從而使得映射到虛擬環(huán)境中的車輛運動姿態(tài)信息精度更高，運動軌跡更加平滑。

2.2平臺軟件系統(tǒng)構建

2.2.1虛擬外部環(huán)境

數(shù)字孿生測試的首要前提是建立起虛擬的外部測試環(huán)境。本文利用多功能虛擬仿真系統(tǒng)51SimOne來實現(xiàn)外部虛擬環(huán)境的建模。該仿真系統(tǒng)提供了2種仿真三維場景的能力。一種是通過多種方式創(chuàng)建、導入或編輯高精地圖，添加必要的交通設施和建筑物等物體的描述，在運行時調(diào)用相關三維模型資源可以自動生成虛擬仿真場景。另一種是針對具體的測試場景，采用測繪數(shù)據(jù)建立或虛擬編輯的方式創(chuàng)建高精地圖，并基于地圖自動生成、結合人工建模的方式創(chuàng)建高真實感的虛擬仿真場景。構建虛擬仿真環(huán)境的基本流程如圖2所示。

2.2.2車輛與傳感器

該仿真系統(tǒng)提供了基于Web的3D主車編輯器，方便配置主車模型。可以將自定義的主車模型導入仿真系統(tǒng)，以便使用該主車模型進行交互式的車輛配置。

傳感器支持的種類包括攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達、GPS/IMU和理想傳感器等，并實時觀察傳感器的覆蓋范圍。系統(tǒng)可通過交互式的方式進行多傳感器的添加、位置調(diào)整和參數(shù)設置，也支持自傳感器定義參數(shù)化擴展。輸出包括主車的位置、朝向、速度、加速度和角速度，以及所有目標障礙物的相對位置、朝向、大小、相對速度及2D包圍盒等信息。

其中，攝像頭仿真的基本參數(shù)包括攝像頭的外參、內(nèi)參和畸變參數(shù)。上述參數(shù)會在內(nèi)部轉換為投影矩陣，保證全局坐標系—相機坐標系—圖像坐標系—像素坐標系整個過程的正確轉換，并輸出與真實相機效果一致的圖像。毫米波雷達模型基于毫米波雷達原理的射線追蹤，并對回波作數(shù)字信號處理。理想傳感器可以模擬完美傳感器，返回主車一定范圍內(nèi)探測到的障礙物機動車、行人和非機動車，支持按一定比例剔除有遮擋的障礙物。返回數(shù)據(jù)包括障礙物位置、朝向、凸包、包圍盒、速度、加速度和角速度等。

2.3平臺硬件系統(tǒng)構建

數(shù)字孿生測試系統(tǒng)作為一套與實車進行高度匹配的聯(lián)合仿真系統(tǒng)，對實時性有較高要求。因此，需要保證硬件資源足夠，即CPU和GPU性能要求較高。硬件系統(tǒng)主要包括上位機（PC、工控機等）、組合慣導采集系統(tǒng)（如VBOX等）以及通信板卡等。

數(shù)字孿生測試系統(tǒng)主要在上位機中運行，上位機含有豐富的外設接口，各硬件設備均能在車載工況下穩(wěn)定運行。組合慣導數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)實時、準確地計算記錄實際車輛的姿態(tài)和位置信息，同時，將上述信息同步映射到仿真軟件里的主車上，達到將實車映射到虛擬場景的目的。此外，PC機還通過USB2.0端口連接USBCANFD接口卡，從而能與CAN（FD）網(wǎng)絡進行數(shù)據(jù)收發(fā)，構成CAN（FD）-bus控制節(jié)點。

2.4軟硬件時間同步設計

數(shù)字孿生測試系統(tǒng)的同步主要由位姿映射系統(tǒng)、仿真軟件及目標注入系統(tǒng)3個部分來完成，各系統(tǒng)采用獨立的進程，以達到各個系統(tǒng)解耦及運行時間的獨立性。首先，位姿映射系統(tǒng)采用獨立進程映射實車測試的位置和姿態(tài)信息到仿真軟件中，其運行周期為ΔT1。其后，仿真軟件進程需以其最低運行周期工作ΔT2，并輸出計算后的環(huán)境信息；最后，虛擬目標注入系統(tǒng)則采用低于車輛報文周期ΔT的時間步長ΔT3，循環(huán)獲取來自仿真軟件的目標信息并更新到源數(shù)據(jù)當中，同時使用獨立的線程，按照測試車輛的報文周期更新報文。數(shù)字孿生測試系統(tǒng)測試周期流程如圖3所示。

3系統(tǒng)有效性驗證

為驗證系統(tǒng)的有效性，本文通過選用典型的駕駛輔助功能自適應巡航控制（AdaptiveCruiseControl，ACC），同時采用本文研究開發(fā)的數(shù)字孿生測試系統(tǒng)和虛擬仿真方法對ACC試驗。下面針對某款車型，首先在仿真環(huán)境下開發(fā)了相應的控制器，然后對相應的控制算法進行了基于數(shù)字孿生的試驗測試。

3.1自適應巡航仿真及試驗驗證

式中，dres為期望的車間距；vego為自車即被測車輛的縱向行駛速度；th為所預先設定的安全時間，取2.3s；d0為兩車之間的安全距離，取5m。

下層跟蹤控制環(huán)節(jié)采用雙重PI控制算法，即對車輛位置和速度同時進行PI的反饋跟蹤控制。其中，位置控制器的控制參數(shù)為Ps=1.00，Is=0.05；速度控制器的控制參數(shù)為Pv=0.90，Iv=0.20。仿真測試工況如下。

假定開始時兩車距離為5m，均處于靜止狀態(tài)（圖4）。在t=0時刻，前車即目標車輛以1m/s2的加速度起步，勻加速至10m/s，然后保持10m/s的速度勻速行駛3.0s；接著再以4m/s2的減速度進行制動至停車。

仿真測試結果如圖5所示。圖5a為后車即測試車輛的車速與目標車輛車速的響應對比，圖5b為兩車相對位移的響應。可以看出，當目標車輛以1m/s2的加速度勻加速起步時，后車即被測車輛的響應有一定的滯后，滯后時間約為2.5s，這與上層安全距離模型中預先設定的安全時間有關。安全時間既不能太短，同時也不宜過長，一般取為2.0s左右。

此外，在跟車過程中，被測車輛的車速和相對位移均出現(xiàn)了一定的波動，這與下層控制器的設計有一定關系。當前車制動至停車后，兩車相對位移基本保持在5m左右，這與預先設定的安全距離有關。此時的被測車輛為具有實際執(zhí)行機構的真實車輛，目標車輛為51SimOne仿真環(huán)境下的虛擬車輛（圖6）。

數(shù)字孿生測試結果如圖7所示。其中，圖7a為實際車輛的車速，圖7b為實際車輛與虛擬目標車輛的相對位移。為方便對比，將純仿真測試結果也一并進行了顯示，紅色虛線為數(shù)字孿生的試驗測試結果，黑色實線為純仿真的結果。可以看出，純仿真響應結果與數(shù)字孿生的試驗測試結果基本一致。由于基于純仿真的控制器開發(fā)沒有考慮到自車質(zhì)量、加速踏板與制動壓力的實際響應特性，僅僅將車輛縱向加速度作為控制變量，因此得到的各指標響應出現(xiàn)了一定程度的波動。而基于數(shù)字孿生的試驗測試中，被測車輛為含有執(zhí)行機構的真實車輛，各指標波動相對較小。

3.2試驗結論

通過與仿真測試方法對比，表明了數(shù)字孿生測試方法對智能汽車的測試有效。在進一步研究中，將數(shù)字孿生測試方法與真實車輛測試進行對比，從而對本方法與實車測試結果的一致性進行評估，提高智能汽車數(shù)字孿生仿真測試方法的實用性，進而實現(xiàn)數(shù)字孿生仿真平臺的閉環(huán)仿真測試。

4結束語

本文針對智能車輛數(shù)字孿生測試系統(tǒng)的具體實現(xiàn)，從總體框架、軟件和硬件實現(xiàn)等方面進行了具體介紹，并結合自適應巡航和自動緊急制動控制器的開發(fā)及驗證的具體應用進行了研究，該研究對于智能汽車產(chǎn)品開發(fā)及其功能測試具有較強的借鑒意義。后續(xù)將開展人-車-路等復雜交通環(huán)境下的其他功能測試研究。