CN103852265A - 一种无人驾驶车辆环境分项性能测试系统及测试方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种无人驾驶车辆环境分项性能测试系统及测试方法，本发明的目的是提供一种能够为无人驾驶车辆在野外行驶条件对常见障碍进行测试，从而便于车辆规划行驶路径，提高无人驾驶车辆野外行驶的自主能力的方法。通过对无人驾驶车辆进行巡线行驶试验、遇障碍物换道试验、左（右）拐调头试验、巡障碍物弯道行驶试验、遇红灯后识别停止线试验、急加急减速试验、识别道路标识牌试验、识别地面标示线试验、识别斑马线试验、巡车道线弯道行驶试验来判断该车辆是否完全符合无人驾驶车辆的硬件条件。

Description

一种无人驾驶车辆环境分项性能测试系统及测试方法

技术领域

本发明涉及无人驾驶车辆测试技术领域，具体而言涉及一种无人驾驶车辆环境分项性能测试系统及测试方法。

背景技术

无人驾驶车辆上所有改造部件是为了适应车辆的无人驾驶功能，不一定具备正式汽车产品所要求的可靠性，因此无人驾驶车在使用前务必对其电控转向能力、电控速度调节能力、电控制动等功能的性能进行可靠性试验，对车辆性能进行安全试验检查后，方可使用。车辆经过底层改造后，各项性能是否符合无人驾驶车的硬件条件，本专利从可靠性角度测试无人驾驶车的硬件性能。而现有技术中的测试系统及方法存在一定的缺陷。

例如申请号为201310303455.6的中国发明专利，其公开了一种无人驾驶车辆认知能力测试系统及方法，该系统包括无人驾驶车辆和车载记录设备，二者通过通信接口进行有线连接，其中，车载记录设备用于向无人驾驶车辆输入认知能力测试任务，并接收和存储无人驾驶车辆认知能力测试输出的数据；无人驾驶车辆通过测试任务输入程序接收到测试任务后，重新建立串口连接，开启相应程序输出测试数据到车载记录设备中，无人驾驶车辆认知能力测试的测试任务输入和测试数据输出采用统一接口、参数和数据传输格式，但是数据内容的具体格式不同；所述通信接口采用RS232接口。该申请中采用电脑模拟的形式进行测试无人驾驶车辆的各方面性能，并不适合于较为复杂的真实环境，不能够准确测试出无人驾驶车辆的认知能力。

又例如申请号为201310121606.6的中国发明专利，其公开了一种无人驾驶车辆环境模拟测试系统及测试方法，测试系统包括环境模拟系统以及测试系统，所述环境模拟系统建立所述无人驾驶车辆真实道路环境模型，模拟所述无人驾驶车辆真实道路环境；测试时将所述无人驾驶车辆真实道路环境模型转换为任务表单文件输入所述无人驾驶车辆车载控制计算机，其中所述任务表单文件由所述无人驾驶车辆途径测试路段的各引导点三维WGS84坐标以及所述各引导点的环境要素编码构成；所述无人驾驶车辆车载控制计算机在测试过程中，经所述车载天线向所述测试人员手持多功能盒发送所述无人驾驶车辆途径测试路段的各引导点三维WGS84坐标以及所述各引导点的环境要素编码信号，所述测试人员手持多功能盒接收并显示上述信号。该申请中的测试系统较为复杂，成本较高。

发明内容

为了解决现有技术存在的上述技术缺陷，本发明的目的在于提供一种无人驾驶车辆环境基本性能测试系统及测试方法，场地选用真实的足球场，分为四种路段进行测试无人驾驶车辆的基本性能，所需要的硬件设备较为简单，测试方便、准确；测试过程中进行十项不同环境测试，通过50次测试后去平均值进行判断车辆是否具有无人驾驶车辆的智能性。

为了实现上述设计目的，本发明采用的方案如下：

一种无人驾驶车辆环境分项性能测试方法，包括如下步骤：

第一步，确定所述无人驾驶车辆的测试内容及测试环境，其中所述测试内容包括所述无人驾驶车辆测试路段的引导点，所述测试环境包括所述无人驾驶车辆测试路段的环境要素；

第二步，将所需要的硬件置于真是的测试环境中；

第三步，将准备齐全的无人驾驶车辆置于上述的测试环境中，通过一线激光雷达引导所述无人驾驶车辆完成测试。

第四步，将所述无人驾驶车辆置于测试环境中行驶；

第五步，根据所述无人驾驶车辆行驶次数为50次的平均值判断该测试方法的效果。 

优选的是，所述测试环境中包括十项测试，分别为巡线行驶、遇障碍物换道行驶、左或右拐调头行驶、巡障碍物弯道行驶、遇红灯后识别停止线行驶、急加急减速行驶、识别道路标识牌行驶、识别地面标识线行驶、识别斑马线行驶、巡车道线弯道行驶。

在上述任一方案中优选的是，所述无人驾驶车辆在设定的十项测试环境中连续行驶50次。

在上述任一方案中优选的是，所述无人驾驶车辆在设定的十项测试环境中连续行驶50次，成功率为95%以上，其中任何测试区不能通过时，该次测试为失败。

在上述任一方案中优选的是，所述巡线行驶的测试条件为设有一个广角摄像头，其能够多车道识别。

在上述任一方案中优选的是，所述遇障碍物换道行驶的测试条件为水平安装一个一线激光雷达，；行驶路段中设有两个并排的锥桶。

在上述任一方案中优选的是，所述左或右拐调头行驶的测试条件为固定程序转弯，怠速为8-10km／h，跨度为9m。

在上述任一方案中优选的是，所述巡障碍物弯道行驶的测试条件为水平安装一个一线激光雷达，弯道单侧设有多个锥桶。

在上述任一方案中优选的是，所述遇红灯后识别停止线行驶的测试条件为一个长焦摄像头、一个广角摄像头和一个标准信号灯。

在上述任一方案中优选的是，所述遇红灯后识别停止线行驶的测试50次测试，识别红灯成功率为100%。

在上述任一方案中优选的是，所述急加急减速行驶的测试条件为一个广角摄像头，其能够多车道识别。

在上述任一方案中优选的是，所述识别道路标识牌行驶的测试条件为一个长焦摄像头和一个广角摄像头，广角摄像头能够多车道识别。

在上述任一方案中优选的是，所述识别地面标识线行驶的测试条件为一个长焦摄像头和一个广角摄像头，广角摄像头能够多车道识别。

在上述任一方案中优选的是，所述识别斑马线行驶的测试条件为一个长焦摄像头、一个广角摄像头和一个标准信号灯。

一种无人驾驶车辆环境分项性能测试系统，包括：环境模拟系统及测试系统；所述环境模拟系统为真实的道路环境，如足球场、郊外、闲置空地等；所述测试系统包括底层控制系统、车载天线、摄像头、一线激光雷达和标准信号灯。

优选的是，所述无人驾驶车辆为经过底层改造后的车辆。

在上述任一方案中优选的是，所述摄像头为两个，一个长焦摄像头和一个广角摄像头。

在上述任一方案中优选的是，所述长焦摄像头和广角摄像头距停止线的误差<20cm。

在上述任一方案中优选的是，所述广角摄像头所实现的参数为角度偏差±30°，距离偏差±50cm。

在上述任一方案中优选的是，所述一线激光雷达所实现的参数为覆盖角190°，精度0.5°，距离20m。

在上述任一方案中优选的是，所述环境模拟系统中的真实道路环境包括个直线区、多个小圆弧区和两个大圆弧区。

本发明利用车载计算机控制汽车进行一定功能的智能行驶，所述智能控制改造通过在车内建立以工控机为主体的控制系统和以摄像头和雷达为主体的环境感知系统并在导航系统的指引下，完成车辆的自主行驶、转向、变道、车速控制、跟车、制动等功能，实现智能驾驶的部分功能。本发明中无人驾驶车辆的改造分为汽车自身改造和外加传感器安装两部分。汽车自身改造包括为了实现智能驾驶对汽车的转向系统、制动系统、加速系统和挡位转换系统的改造；外加传感器安装包括对各类外加传感器（雷达、摄像机）进行机械固定和电气改造。

本发明的制动系统分控制电机（包括减速器、电机制动器、钢丝拉绳和传感器部分）和控制器两部分。其中电机安装在汽车的前保险杆下面，通过电机带动制动钢丝绳拉动汽车的制动踏板实现汽车制动。而控制器安装在汽车副驾驶的脚踏板处，通过控制线和电机部分连接，通过CAN总线（后加的智能控制专用CAN总线）和工控机进行通信。自动制动可以通过以下三种情况实现：

1）通过工控机控制制动器制动和释放（制动分5级）；

2）通过遥控器进行人工紧急制动和释放（制动时采取最大制动等级）；

3）通过车身的E-STOP（车身紧急制动开关）进行人工紧急制动和释放（制动时采取最大制动等级）。

本发明通过上述的测试系统按照上述的方法进行测试，能够测试出无人驾驶车辆的多项性能，进而判断该车辆是否具有无人驾驶车辆的智能性。

附图说明

图1为按照本发明的无人驾驶车辆环境分项性能测试系统及测试方法中所选用的测试环境示意图，也是第一项行驶测试示意图。

图2为按照本发明的无人驾驶车辆环境分项性能测试系统及测试方法中无人驾驶车辆的第二项行驶测试示意图。

图3为按照本发明的无人驾驶车辆环境分项性能测试系统及测试方法中无人驾驶车辆的第三项行驶测试中右拐调头示意图。

图4为按照本发明的无人驾驶车辆环境分项性能测试系统及测试方法中无人驾驶车辆的第三项行驶测试中左拐调头示意图。

图5为按照本发明的无人驾驶车辆环境分项性能测试系统及测试方法中无人驾驶车辆的第四项行驶测试示意图。

图6为按照本发明的无人驾驶车辆环境分项性能测试系统及测试方法中无人驾驶车辆的第五项行驶测试示意图。

图7为按照本发明的无人驾驶车辆环境分项性能测试系统及测试方法中无人驾驶车辆的第六项行驶测试示意图。

图8为按照本发明的无人驾驶车辆环境分项性能测试系统及测试方法中无人驾驶车辆的第七项行驶测试中道路标识牌示意图。

具体实施方式

以下的说明本质上仅仅是示例性的而并不是为了限制本公开、应用或用途。下面结合说明书附图对本发明无人驾驶车辆环境分项性能测试系统及测试方法的具体实施方式作进一步的说明。

如图1所示，按照本发明的无人驾驶车辆环境基本性能测试系统及测试方法中所选用的测试环境示意图。本发明的测试环境选用长方形的足球场，但是该足球场的两端设计为封闭的半圆弧形。足球场的一侧设计有一条行驶车道，上端设计有两条行驶车道。

本发明中的足球场每条行驶车道的宽度为6m，足球场两端半圆弧的半径为15m，足球场的宽度为30m，足球场直线边长度为64m，当然也可以根据实际需要进行加长或缩短上述的尺寸。本发明将上述的测试环境划分为四种行驶路线，该四种行驶路线中又将分为八个测试区，当无人驾驶车辆按照这四种行驶路线行驶30次后如果都能通过，则该次测试成功，该车辆达到无人驾驶车辆的基本性能要求；若有任何测试区不通过时，则该次测试失败。

本发明是在无人驾驶车辆环境基本性能测试成功后所进行的分项性能测试。接下来简单叙述无人驾驶车辆基本性能测试。

无人驾驶车辆环境基本性能测试方法，包括如下步骤：

第一步，确定所述无人驾驶车辆的测试内容及测试环境，其中所述测试内容包括所述无人驾驶车辆测试路段的引导点，所述测试环境包括所述无人驾驶车辆测试路段的环境要素；

第二步，将所述测试内容及所述测试环境转化为程序表；

第三步，将所述程序表导入到所述无人驾驶车辆的底层控制系统中，引导所述无人驾驶车辆完成测试。

第四步，将所述无人驾驶车辆置于测试环境中行驶；

第五步，根据所述无人驾驶车辆行驶次数为30次的平均值判断该测试方法的效果。 

在本实施例中，所述环境要素包括该测试环境中无人、无车、无其它移动障碍物。

在本实施例中，所述测试环境划分为四种行驶路线，该四种行驶路线中又将分为八个测试区。

在本实施例中，测试环境包括加速、减速、右拐调头、左拐调头、左右拐弯道、向右拐弯道、向左拐弯道、步进区八种测试区。

在本实施例中，所述无人驾驶车辆在设定的八种测试区内连续行驶30次。

在本实施例中，所述无人驾驶车辆在设定的八种测试区内连续行驶30次，成功率为90%以上，其中任何测试区不能通过时，该次测试为失败。

在本实施例中，所述无人驾驶车辆的怠速为8-10km|h。

在本实施例中，所述无人驾驶车辆在直线部分，摄像头识别车道，发送车道线信息给底层控制系统，控制系统控制车辆巡线行驶。

在本实施例中，所述无人驾驶车辆在非直线部分，由底层控制系统根据固定程序实现。

在本实施例中，所述无人驾驶车辆在步进区的平均步长在20cm以内，测试方法为试验人员人工测量30次步进总距离，再计算30次的平均步长。

本发明提供一种无人驾驶车辆环境分项性能测试方法，包括如下步骤：

第一步，确定所述无人驾驶车辆的测试内容及测试环境，其中所述测试内容包括所述无人驾驶车辆测试路段的引导点，所述测试环境包括所述无人驾驶车辆测试路段的环境要素；

第二步，将所需要的硬件置于真是的测试环境中；

第三步，将准备齐全的无人驾驶车辆置于上述的测试环境中，通过一线激光雷达引导所述无人驾驶车辆完成测试。

第四步，将所述无人驾驶车辆置于测试环境中行驶；

第五步，根据所述无人驾驶车辆行驶次数为50次的平均值判断该测试方法的效果。 

在本实施例中，所述测试环境中包括十项测试，分别为巡线行驶、遇障碍物换道行驶、左或右拐调头行驶、巡障碍物弯道行驶、遇红灯后识别停止线行驶、急加急减速行驶、识别道路标识牌行驶、识别地面标识线行驶、识别斑马线行驶、巡车道线弯道行驶。

在本实施例中，所述无人驾驶车辆在设定的十项测试环境中连续行驶50次。

在本实施例中，所述无人驾驶车辆在设定的十项测试环境中连续行驶50次，成功率为95%以上，其中任何测试区不能通过时，该次测试为失败。

进一步参阅图1所示，按照本发明的无人驾驶车辆环境分项性能测试系统及测试方法中第一项行驶测试示意图，即巡线行驶测试。巡线测试的条件为包括一广角摄像头，其能够多车道识别，实现的参数为角度偏差±30°，距离偏差±50cm；实现的目标为进行50次测试，成功率95%以上巡线稳定。

当巡线测试成功后进入到下一项测试。

下面参阅图2-图8详细叙述本发明无人驾驶车辆测试过程中的十项性能行驶测试。

如图2所示，按照本发明的无人驾驶车辆环境分项性能测试系统及测试方法中无人驾驶车辆的第二项行驶测试示意图。遇障碍物换道行驶的测试条件为水平安装一个一线激光雷达；行驶路段中设有两个并排的锥桶。

如图3所示，按照本发明的无人驾驶车辆环境分项性能测试系统及测试方法中无人驾驶车辆的第三项行驶测试中右拐调头示意图。在本实施例中，所述左或右拐调头行驶的测试条件为固定程序转弯，怠速为8-10km／h，跨度为9m。

在本实施例中，所述巡障碍物弯道行驶的测试条件为水平安装一个一线激光雷达，弯道单侧设有多个锥桶。

在本实施例中，所述遇红灯后识别停止线行驶的测试条件为一个长焦摄像头、一个广角摄像头和一个标准信号灯。

在本实施例中，所述遇红灯后识别停止线行驶的测试50次测试，识别红灯成功率为100%。

在本实施例中，所述急加急减速行驶的测试条件为一个广角摄像头，其能够多车道识别。

在本实施例中，所述识别道路标识牌行驶的测试条件为一个长焦摄像头和一个广角摄像头，广角摄像头能够多车道识别。

在本实施例中，所述识别地面标识线行驶的测试条件为一个长焦摄像头和一个广角摄像头，广角摄像头能够多车道识别。

在本实施例中，所述识别斑马线行驶的测试条件为一个长焦摄像头、一个广角摄像头和一个标准信号灯。

本发明的另一方面提供一种无人驾驶车辆环境分项性能测试系统，包括：环境模拟系统及测试系统；所述环境模拟系统为真实的道路环境，如足球场、郊外、闲置空地等；所述测试系统包括底层控制系统、车载天线、摄像头、一线激光雷达和标准信号灯。

在本实施例中，所述无人驾驶车辆为经过底层改造后的车辆。

在本实施例中，所述摄像头为两个，一个长焦摄像头和一个广角摄像头。

在本实施例中，所述长焦摄像头和广角摄像头距停止线的误差<20cm。

在本实施例中，所述广角摄像头所实现的参数为角度偏差±30°，距离偏差±50cm。

在本实施例中，所述一线激光雷达所实现的参数为覆盖角190°，精度0.5°，距离20m。

在本实施例中，所述环境模拟系统中的真实道路环境包括个直线区、多个小圆弧区和两个大圆弧区。

通过大量的实验证明，采用本发明上述的测试系统按照上述的方法进行测试，能够测试出无人驾驶车辆的多项性能，其所需要的硬件设备较为简单，测试方便、准确。

本领域技术人员不难理解，本发明的无人驾驶车辆环境分项性能测试系统及测试方法包括本说明书中各部分的任意组合。限于篇幅且为了使说明书简明，在此没有将这些组合一一详细介绍，但看过本说明书后，由本说明书构成的各部分的任意组合构成的本发明的范围已经不言自明。

Claims (10)

1.一种无人驾驶车辆环境分项性能测试方法，包括如下步骤：

第一步，确定所述无人驾驶车辆的测试内容及测试环境，其中所述测试内容包括所述无人驾驶车辆测试路段的引导点，所述测试环境包括所述无人驾驶车辆测试路段的环境要素；

第二步，将所需要的硬件置于真是的测试环境中；

第三步，将准备齐全的无人驾驶车辆置于上述的测试环境中，通过一线激光雷达引导所述无人驾驶车辆完成测试，

第四步，将所述无人驾驶车辆置于测试环境中行驶；

第五步，根据所述无人驾驶车辆行驶次数为50次的平均值判断该测试方法的效果。

2.如权利要求1所述的无人驾驶车辆环境分项性能测试方法，其特征在于：所述测试环境中包括十项测试，分别为巡线行驶、遇障碍物换道行驶、左或右拐调头行驶、巡障碍物弯道行驶、遇红灯后识别停止线行驶、急加急减速行驶、识别道路标识牌行驶、识别地面标识线行驶、识别斑马线行驶、巡车道线弯道行驶。

3.如权利要求2所述的无人驾驶车辆环境分项性能测试方法，其特征在于：所述无人驾驶车辆在设定的十项测试环境中连续行驶50次。

4.如权利要求3所述的无人驾驶车辆环境分项性能测试方法，其特征在于：所述无人驾驶车辆在设定的十项测试环境中连续行驶50次，成功率为95%以上，其中任何测试区不能通过时，该次测试为失败。

5.如权利要求2所述的无人驾驶车辆环境分项性能测试方法，其特征在于：所述巡线行驶的测试条件为设有一个广角摄像头，其能够多车道识别。

6. 如权利要求2所述的无人驾驶车辆环境分项性能测试方法，其特征在于：所述遇障碍物换道行驶的测试条件为水平安装一个一线激光雷达；行驶路段中设有两个并排的锥桶。

7.如权利要求2所述的无人驾驶车辆环境分项性能测试方法，其特征在于：所述左或右拐调头行驶的测试条件为固定程序转弯，怠速为8-10km／h，跨度为9m。

8.如权利要求2所述的无人驾驶车辆环境分项性能测试方法，其特征在于：所述巡障碍物弯道行驶的测试条件为水平安装一个一线激光雷达，弯道单侧设有多个锥桶。

9.如权利要求2所述的无人驾驶车辆环境分项性能测试方法，其特征在于：所述遇红灯后识别停止线行驶的测试条件为一个长焦摄像头、一个广角摄像头和一个标准信号灯。

10.一种无人驾驶车辆环境分项性能测试系统，包括：环境模拟系统及测试系统；

所述环境模拟系统为真实的道路环境，如足球场、郊外、闲置空地等；

所述测试系统包括底层控制系统、车载天线、摄像头、一线激光雷达和标准信号灯。

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