CN105718065A - 车路协同环境下的交互式视景仿真系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提供了一种车路协同环境下的交互式视景仿真系统。该系统包括：真实的交通仿真三维模型、虚拟驾驶车辆、人车交互仿真单元以及考虑驾驶员因素并结合车辆启动与停止模型的交通流模型。所述系统以三维仿真环境、与虚拟车辆对应的交互式动态映射模型以及不同典型场景仿真等为基础，并设计了一个考虑了驾驶员行为的交通流模型，为用户从多角度展示车路协同系统的行为与效果，同时分析驾驶员对车路协同某些功能的接受程度以及某些功能设计的合理性，也可以为驾驶员提供一个具备真实感和浸入感的虚拟驾驶环境。

Description

车路协同环境下的交互式视景仿真系统

技术领域

本发明涉及交通仿真技术领域，尤其涉及一种车路协同环境下的交互式视景仿真系统。

背景技术

交通仿真是上世纪50年代以来，随着计算技术的进步而发展起来的采用计算机数字仿真或半实物仿真方式来复现交通流时间空间变化、解析复杂交通系统现象的交通分析技术。经过半个多世纪的发展，交通仿真作为一项交通系统实验分析技术，已广泛地应用于道路交通设计、智能交通系统方案设计与技术研发、网络交通流理论研究等诸多方面，是系统仿真技术在交通工程领域的一个重要应用。

不可否认交通仿真软件在仿真算法方面取得了重大发展，实现了在多种系统下的众多交通仿真算法、交通流统计和交通分析方法，极大地方便了交通规划和管理人员的研究工作。但是由于受到技术的限制，许多交通仿真软件的输出界面和人机交互界面始终不大完善，输出界面的描述大都比较粗糙。例如，交通微观仿真软件几乎全部采用简化的长方体来表示车辆，而仅仅采用不同的颜色来区别车型；在城市环境的表达上，目前的仿真软件大多只能做到几何形态上的粗略表达，在光源设定、材质设计等方面都有所欠缺，因此无法制作出足够精细的城市模型。受此限制，因而无法在细节上实现交通仿真软件对城市交通的真实再现和事实仿真。

发明内容

本发明的实施例提供了一种车路协同环境下的交互式视景仿真系统，以提高交通仿真的真实感与浸入感，增强使用者的视觉体验。

为了实现上述目的，本发明采取了如下技术方案。

一种车路协同环境下的交互式视景仿真系统，包括：真实交通仿真三维模型、虚拟车辆、人车交互仿真单元以及考虑驾驶员因素的交通流模型；

所述的虚拟车辆，用于将基于虚拟现实的交互式视景仿真技术应用到交通领域，模拟出虚拟车辆，提供真实的驾驶员模型；

所述的考虑驾驶员因素的交通流模型，用于建立考虑驾驶员因素的交通流模型，模拟交通流中车辆的驾驶行为，使得驾驶员像在真实交通环境中驾驶虚拟车辆，为虚拟驾驶提供真实的体验；

所述的真实交通仿真三维模型，用于搭建基础的三维交通仿真系统，构建虚拟交通环境，所述虚拟交通环境包括路网、车辆、路侧设备、建筑物，将驾驶员、所述虚拟车辆、所述交通流模型与虚拟交通环境联系起来；

所述的人车交互仿真单元，用于通过使用数据手套和三维姿态传感器，通过虚拟人车交互界面将驾驶员的手臂与虚拟三维场景中的手臂进行交互式动态映射，使得驾驶员驾驶所述虚拟车辆在所述虚拟交通环境中行驶，并与所述交通流模型进行实时交互。

进一步地，使用罗技力反馈方向盘和踏板控制所述虚拟车辆。

进一步地，所述的人车交互仿真单元，用于设计虚拟人车交互界面，所述虚拟人车交互界面显示车辆的相关参数，模拟为驾驶员提供虚拟车辆的行驶信息以及预警信息，响应虚拟手指的触碰行为，并触发所述虚拟车辆进行相应的响应动作。

进一步地，所述的人车交互仿真单元，用于设计交互式动态映射模型，所述交互式动态映射模型使用数据手套以及三维姿态传感器，通过动态映射方法将真实驾驶员的手臂与虚拟驾驶员的手臂互相映射，通过手势识别算法捕捉到驾驶员手臂的动作，使得真实驾驶员通过数据手套以及三维姿态传感器利用所述虚拟人车交互界面驾驶虚拟交通环境中的虚拟车辆。

进一步地，所述的驾驶员的手势识别算法包括：

定义掌指关节、手指远端指间关节和近端指间关节的弯曲量分别为θ_MCP、θ_DIP、θ_PIP，获取关节MCP、DIP和PIP弯曲量的最大值为θ_MAX，其公式为：

${\mathrm{\θ}}_{\mathrm{MAX}}=\mathrm{MAX}\{{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{MCP}},{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{DIP}},{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{PIP}}\},$

定义一个阈值θ_threshold(阈值)：

${\mathrm{\θ}}_{\mathrm{threshold}}=0.5\×{\mathrm{\θ}}_S,$

所述θ_S为手指关节弯曲的角度最大值；

当θ_MAX＞θ_threshold时，则判定驾驶员的手指状态为弯曲状态，否则；判定驾驶员的手指状态为伸直状态；

获取所述驾驶员的手指状态后，通过决策树算法识别出所述驾驶员的手势。

进一步地，所述的人车交互仿真单元，使用VM-i三维姿态传感器内嵌的低功耗处理器输出校准过的角速度、加速度和磁数据相关数据，所述VM-i三维姿态传感器包含三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴电子罗盘辅助运动传感器，通过基于改进的四元数的运动传感器融合算法进行数据融合，实时输出以四元数、欧拉角表示的零漂移三维运动姿态数据，从而计算出所述VM-i三维姿态传感器的运动信息，根据所述VM-i三维姿态传感器的运动信息计算出驾驶员手臂的相应动作。

进一步地，所述的人车交互仿真单元，用于过滤掉所述VM-i三维姿态传感器的抖动数据，所述动态映射方法包括：将数据手套设置在驾驶员的手上，以VM-i三维姿态传感器的运动信息为输入信号，实时监测驾驶员手臂的位姿，并根据输入信号判断虚拟手臂张开的角度，进而判断出驾驶员是否点击虚拟人车交互界面上的按钮，与虚拟环境进行交互；

若检测到虚拟手臂缩回了一定的角度则认为驾驶员点击了虚拟人车交互界面上的按钮，驾驶员的手臂移回方向盘的位置，移动虚拟手臂到方向盘的位置，并切断对数据手套数据的获取；

若判断出驾驶员在虚拟人车交互界面上进行操作，则移动虚拟手臂至虚拟人车交互界面处，并开始实时获取数据手套的数据，根据驾驶员的手势控制虚拟手臂的动作，通过虚拟手臂与虚拟人车交互界面的碰撞检测实现点击虚拟人车交互界面上的按钮操作。

进一步地，所述的人车交互仿真单元，用于对方向盘数据的响应进行测试，结合驾驶员特性、车辆启动、停车行为建立微观交通流模型，实时输出驾驶车辆的位置、速度信息，为系统使用者分析驾驶员驾驶状况提供相关数据。

由上述本发明的实施例提供的技术方案可以看出，本发明实施例结合虚拟现实技术、虚拟驾驶技术以及交通仿真技术、车路协同技术，提出了一种车路协同环境下的交互式视景仿真方法及系统。该系统将真实驾驶员加入到交通仿真系统中，以真实的驾驶员模型研究交通网络中与驾驶员有关的各种车辆行为参数以及与驾驶员有关的相关参数，驾驶员可以与虚拟交通仿真环境进行具有真实感的交互行为，提高交通仿真的真实感与浸入感，增强使用者的视觉体验，从驾驶员角度为交通仿真系统提供补充。除了以上的功能，该系统还可以为驾驶员提供车路协同等智能交通系统的演示，代替实车的演示，节省车辆资源、道路资源等各相关资源。

本发明附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，这些将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供一种车路协同交互视景仿真系统总体结构图；

图2为本发明实施例提供一种车路协同交互视景仿真系统交互式动态映射实现过程图；

图3为本发明实施例提供一种车路协同交互视景仿真系统虚拟驾驶场景仿真效果图。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能解释为对本发明的限制。

本技术领域技术人员可以理解，除非特意声明，这里使用的单数形式“一”、“一个”、“所述”和“该”也可包括复数形式。应该进一步理解的是，本发明的说明书中使用的措辞“包括”是指存在所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或组件，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征、整数、步骤、操作、元件、组件和/或它们的组。应该理解，当我们称元件被“连接”或“耦接”到另一元件时，它可以直接连接或耦接到其他元件，或者也可以存在中间元件。此外，这里使用的“连接”或“耦接”可以包括无线连接或耦接。这里使用的措辞“和/或”包括一个或更多个相关联的列出项的任一单元和全部组合。

本技术领域技术人员可以理解，除非另外定义，这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明所属领域中的普通技术人员的一般理解相同的意义。还应该理解的是，诸如通用字典中定义的那些术语应该被理解为具有与现有技术的上下文中的意义一致的意义，并且除非像这里一样定义，不会用理想化或过于正式的含义来解释。

为便于对本发明实施例的理解，下面将结合附图以几个具体实施例为例做进一步的解释说明，且各个实施例并不构成对本发明实施例的限定。

实施例一

虚拟现实技术是近年来出现的高新技术，也称灵境技术或人工环境。虚拟现实是利用电脑模拟产生一个三维空间的虚拟世界，提供使用者关于视觉、听觉、触觉等感官的模拟，让使用者如同身历其境一般，可以及时、没有限制地观察三度空间内的事物，广泛应用于军事、医学、工业仿真、三维演示、教育、交通、娱乐等各方面。将虚拟现实技术应用到交通仿真中来，能够为交通仿真提供真实、生动的交通仿真环境，构建新的交通仿真模式。

虚拟驾驶系统是目前智能交通领域中另一个研究较热的关键技术。虚拟驾驶，又被称为汽车驾驶仿真，或汽车模拟驾驶。是将虚拟现实技术应用到交通领域，利用现代高科技手段如：三维图像即时生成技术、汽车动力学仿真物理系统、大视场显示技术(如多通道立体投影系统)、六自由度运动系统(或三自由度运动系统)、驾驶员输入硬件系统、立体声音响、中控系统等，让体验者在一个虚拟的驾驶环境中，感受到接近真实效果的视觉、听觉和体感的汽车驾驶体验。可应用科研、驾校培训、展示等诸多方面。

当前主流交通仿真软件研究的方向主要是交通路网、交通流量、车辆跟驰/换道等模型、信号控制、公交系统等，研究的内容主要是车辆以及车辆之间的行为，很少考虑到驾驶员的因素。而驾驶员是交通仿真系统中不可或缺的影响因素，真实驾驶员参与交通仿真对当前的交通系统仿真意义重大。另外由于虚拟现实技术和交通仿真技术对硬件资源的消耗很大，如何将这两种技术结合是交通仿真系统应该解决的关键性问题。随着计算机技术、交通仿真理论等各种技术的相对完善，车路协同系统日益显示出了它作为未来智能交通的重要方向。车路协同系统是一个人-车-路紧密结合的系统，在对车路协同系统进行仿真的时候，如果能在仿真时就考虑人的因素，将会使仿真系统得到更符合实际情况的结论。

本发明实施例公开了一种车路协同环境下的交互式视景仿真系统，该系统的结构示意图如图1所示，包括真实交通仿真三维模型、虚拟车辆、人车交互仿真单元以及考虑驾驶员因素的交通流模型。其中，交通仿真三维场景使用Unity3D软件制作，虚拟车辆使用罗技力反馈方向盘踏板套装进行控制，人车交互模型使用数据手套和三维姿态传感器，利用决策树算法并使用欧拉角等相关方法，将驾驶员的手臂与虚拟三维场景中的手臂进行实时的动态映射，最后构建了一个考虑驾驶员因素的交通流模型，并将车辆启动与停车模型加入到交通流模型中，模拟车辆启动与停车的过程。

下面分别介绍图1中的各个单元：

真实交通仿真三维模型，是视景仿真所需要的必备元素，搭建基础的三维交通仿真系统，构建虚拟交通环境，包括路网、车辆、路侧设备、建筑物等，构建一个真实的城市交通环境；接着将驾驶员，虚拟车辆与环境联系起来，驾驶员可以根据虚拟交通环境来自主驾驶虚拟车辆，仿真系统根据驾驶员行为驱动虚拟车辆并渲染场景，驾驶员再根据新的场景进行一定的动作，形成驾驶员-虚拟交通环境的反馈回路。

虚拟车辆，将基于虚拟现实的交互式视景仿真技术应用到交通领域，利用现代高科技手段，提供真实的驾驶员模型，驾驶员可以像驾驶真实车辆一样沉浸在交通仿真环境中，并可以与虚拟交通环境进行交互。

人车交互仿真单元，设计虚拟DMI(DriverMachineInterface，人车交互界面)，该DMI不仅能够显示车辆的相关参数，还能够响应虚拟手臂的触碰行为，触发适当的动作，用于模拟为驾驶员提供本车行驶信息以及预警信息。建立起与驾驶员类型相关的交通流模型，通过模拟驾驶员启动、自由驾驶、跟驰、停车等各个不同阶段的行为，建立起与驾驶员行为相近的交通流模型，并将驾驶员驾驶的车辆加入到该模型中，构建真实的虚拟驾驶环境。并在该环境中设计车路协同系统中的典型仿真场景，包括车辆跟驰场景、基于交通灯的车速调节场景、基于路面障碍物的车速调节场景等，为驾驶员全方位展示车路协同系统的功能与效果，验证该仿真方法的可行性及仿真系统的可用性，并在宏观和微观两方面为车路协同的仿真提供参考。

研究增强仿真系统交互感与沉浸性的关键技术，具体来说就是对交互式动态映射模型的研究。交互式动态映射模型使用数据手套以及三维姿态传感器，将真实驾驶员的手臂与虚拟驾驶员的手臂互相映射，使得真实驾驶员可以通过数据手套以及三维姿态传感器驾驶虚拟交通环境中的虚拟车辆，并捕捉驾驶员手臂的动作。

在本发明实施例中，需要建立考虑驾驶员因素的刺激反应交通流模型，模拟交通流中车辆的驾驶行为，使得驾驶员像在真实交通环境中驾驶虚拟车辆，为虚拟驾驶提供真实地体验。

优选地，本发明实施例定义的一种针对驾驶员的手势识别算法如下：

由于一根手指有3个关节，定义MCP(Metacarpop，halangealPoint，掌指关节)、DIP(DistalInterphalangealPoint，手指远端指间关节)和PIP(ProximalInterphalangealPoint，近端指间关节)的弯曲量分别为θ_MCP(掌指关节的弯曲量)、θ_DIP(手指远端指间关节的弯曲量)、θ_PIP(近端指间关节的弯曲量)，为了衡量手指的弯曲程度需要定义一个阈值θ_threshold(阈值)，当手指关节弯曲的角度超过该阈值时，则认为手指弯曲。对于每个手指有3个关节的事实，我们采用弯曲优先的机制，记获取关节MCP、DIP和PIP弯曲量的最大值为θ_MAX，其公式为：

${\mathrm{\θ}}_{\mathrm{MAX}}=\mathrm{MAX}\{{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{MCP}},{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{DIP}},{\mathrm{\θ}}_{\mathrm{PIP}}\},$

通过该最大值与θ_threshold作比较，判断手指的弯曲状态。根据手指关节弯曲的角度最大值θ_S，本文设定：

${\mathrm{\θ}}_{\mathrm{threshold}}=0.5\×{\mathrm{\θ}}_S,$

当θ_MAX＞θ_threshold时判定手指为弯曲状态，否则为伸直状态。通过以上公式获得手指状态后即可通过决策树识别驾驶员的手势。

优选地，使用VM-i三维姿态传感器，其中包含三轴陀螺仪、三轴加速度计，三轴电子罗盘等辅助运动传感器，通过内嵌的低功耗处理器可以输出校准过的角速度，加速度，磁数据等相关数据，通过基于一种改进的四元数的MotionSensorFusion算法进行数据融合，能够实时输出以四元数、欧拉角等表示的零漂移三维运动姿态数据，用于计算传感器的旋转，从而计算出驾驶人员手臂的相应动作。

四元数是一种抽象的空间姿态的数学表达方式，采用了四个向量来表示三个维度的空间信息。在一般的直接应用中，为方便理解，多采用欧拉角来表示物体的姿态信息，它使用最简单的x，y，z值来分别表示在x，y，z轴上的旋转角度，其取值为0～360°(或者0～2π)，一般使用roll(绕x轴)，pitch(绕y轴)，yaw(绕z轴)来表示这些分量的旋转值。需要注意的是，这里的旋转是针对世界坐标系说的，这意味着第一次的旋转不会影响第二、三次的转轴，简单的说，三角度系统无法表现任意轴的旋转，只要一开始旋转，物体本身就失去了任意轴的自主性，这也就导致了万向轴锁(GimbalLock)的问题。

三维空间的坐标及其旋转完全可以由四元数来表示。传统意义上需要3×3矩阵来进行向量的旋转，与矩阵相比，四元数更加高效，占用的储存空间更小，此外也更便于插值。可以把四元数看做一个标量和一个3D向量的组合。实部w表示标量，虚部表示向量标记为V或三个单独的分量(x，y，z)，则四元数可以记为[w，v]或[w，(x，y，z)]。在三维中，可以用四元数表示绕着某个轴的旋转，如下公式所示，其中α表示旋转的角度，cos(β_x)，cos(β_y)和cos(β_z)表示定位旋转轴x，y，z方向的方向余弦。

$q_0=\cos \left(\frac{\mathrm{\α}}{2}\right)$

$q_1=\sin \left(\frac{\mathrm{\α}}{2}\right)\cos \left({\mathrm{\β}}_x\right)$

$q_2=\sin \left(\frac{\mathrm{\α}}{2}\right)\cos \left({\mathrm{\β}}_y\right)$

$q_3=\sin \left(\frac{\mathrm{\α}}{2}\right)\cos \left({\mathrm{\β}}_z\right)$

四元数的模可表示为：

$\left|\right|\stackrel{\→}{q}\left|\right|=\left|\right|[w,\stackrel{\→}{v}]\left|\right|=\sqrt{w^2+{\left|\right|\stackrel{\→}{v}\left|\right|}^2}=\left|\right|[w,(x,y,z)]\left|\right|=\sqrt{w^2+x^2+y^2+z^2}$

四元数的共轭就是让四元数的向量部分取负，记作：

${\stackrel{\→}{q}}^{*}={[w,\stackrel{\→}{v}]}^{*}=[w,-\stackrel{\→}{v}]={[w,(x,y,z)]}^{*}=[w,(-x,-y,-z)]$

四元数和它的共轭代表相反的角位移，因为相当于旋转轴反向。

四元数的逆定义为四元数的共轭除以它的模：

${\stackrel{\→}{q}}^{-1}=\frac{{\stackrel{\→}{q}}^{*}}{\left|\right|\stackrel{\→}{q}\left|\right|}$

四元数的乘法(叉乘)表示为：

$[w_1,{\stackrel{\→}{v}}_1][w_2,{\stackrel{\→}{v}}_2]=[w_1{w}_2-{\stackrel{\→}{v}}_1\·{\stackrel{\→}{v}}_2,w_1{\stackrel{\→}{v}}_2+w_2{\stackrel{\→}{v}}_1+{\stackrel{\→}{v}}_2\×{\stackrel{\→}{v}}_1]$

$\begin{array}{c}[w_1,(x_1,y_1,z_1)][w_2,(x_2,y_2,z_2)]=\\ [w_1{w}_2-x_1{x}_2-y_1{y}_2-z_1{z}_2\\ w_1{x}_2+x_1{w}_2+z_1{y}_2-y_1{z}_2\\ w_1{y}_2+y_1{w}_2+x_1{z}_2-z_1{x}_2\\ w_1{z}_2+z_1{w}_2+y_1{x}_2-x_1{y}_2]\end{array}$

四元数叉乘满足结合律，但是不满足交换律。四元数乘积的模等于模的乘积。四元数乘积的逆等于各个四元数的逆以相反的顺序相乘。

利用四元数的乘法和逆，可以计算两个四元数的“差”。四元数“差”表示一个方位到另一个方位的角位移。换句话说，给定方位a和b，能够计算从a旋转到b的角位移d。用四元数等式更加紧凑地表示为：

$\mathrm{ad}=b$

两边同时左乘a^-1：

$a^{-1}\left(\mathrm{ad}\right)=a^{-1}b$

简化得：

$\left(a^{-1}a\right)d=a^{-1}b$

$\left[\mathrm{1,0}\right]d=a^{-1}b$

$d=a^{-1}b$

得到该四元数后，即可通过该四元数求出相对的相应旋转轴的旋转角度。具体公式推导如下：

四元数的表示如下：

$q_0=\cos \left(\frac{\mathrm{\α}}{2}\right)$

$q_1=\sin \left(\frac{\mathrm{\α}}{2}\right)\cos \left({\mathrm{\β}}_x\right)$

$q_2=\sin \left(\frac{\mathrm{\α}}{2}\right)\cos \left({\mathrm{\β}}_y\right)$

$q_3=\sin \left(\frac{\mathrm{\α}}{2}\right)\cos \left({\mathrm{\β}}_z\right)$

${q_0}^2={\cos }^2\left(\frac{a}{2}\right)$

$q^2+{q_2}^2+{q_3}^2={\sin }^2\left(\frac{a}{2}\right)$

其中表示向量(q₁，q₂，q₃)，表示向量的模

$\left|\tan \left(\frac{\mathrm{\α}}{2}\right)\right|=\frac{\left|\stackrel{\→}{v}\right|}{\left|q_0\right|}=\frac{\left|\stackrel{\→}{v}\right|}{\left|\cos \left(\frac{\mathrm{\α}}{2}\right)\right|}$

$\mathrm{\α}=2\arctan \frac{\left|\stackrel{\→}{v}\right|}{q_0},\mathrm{\α}\∈(-\mathrm{\π},\mathrm{\π})$

使用以上公式，即可求出两个四元数之间的角位移，从而计算虚拟手臂的旋转角度。

优选地，所述的针对驾驶员的手势识别算法，提出一种交互式动态映射的方法：

仿真环境外的真实驾驶员即可轻松准确地控制三维虚拟交通环境中驾驶员的手臂行为，并与三维环境进行实时交互，增强车路协同仿真的真实性与沉浸感。该方法过滤掉实时传感器数据的抖动，提高仿真系统的仿真效率。本发明实施例采用的动态映射方法为：以VM-i三维姿态传感器为输入，实时监测驾驶员手臂的位姿，并根据输入信号判断驾驶员手臂张开的角度，进而判断出驾驶员是否点击虚拟人车交互界面(DMI)上的按钮，与虚拟交通环境进行交互。若检测到虚拟手臂缩回了一定的角度则认为驾驶员点击完按钮，真实驾驶员的手臂移回方向盘的位置，此时移动虚拟手臂到方向盘的位置并切断对数据手套数据的获取。

若判断出驾驶员在虚拟人车交互界面上进行操作，则移动虚拟手臂至虚拟车载DMI处并开始实时获取5DT数据手套数据，根据驾驶员的手势控制虚拟手的动作，通过虚拟手与车载DMI的碰撞检测实现点击虚拟DMI按钮等操作。

进一步，作为优选，以系统对方向盘数据的响应为例来进行测试，结合驾驶员特性、车辆启动、停车等行为建立了微观交通流模型，系统可以实时输出驾驶车辆的位置、速度等信息，为系统使用者分析驾驶员驾驶状况提供数据。

实施例二

为了验证上述理论与方法的可行性，在构建的交互式视景仿真系统中设计了四个场景，这四个场景分别为虚拟驾驶场景、车辆跟驰场景、基于交通信号的车速调节场景和基于路面状态的车速调节场景。通过这四个场景，验证了上述仿真理论与方法的可行性，将驾驶员因素加入到车路协同仿真系统中，为车路协同系统仿真提供新的角度和方向。

下面结合图2对车路协同交互视景仿真系统交互式动态映射实现过程作具体说明。

仿真环境外的真实驾驶员可以控制三维虚拟交通环境中驾驶员的手臂行为，并与三维环境进行实时交互，增强车路协同仿真的真实性与沉浸感。为了过滤掉实时传感器数据的抖动，提高仿真系统的仿真效率，本发明实施例采用这样的动态映射方法：首先通过三维姿态传感器实时监测驾驶员手臂的位姿，如果驾驶员手臂张开了一定的角度，则认为驾驶员需要点击DMI上的按钮，与虚拟交通环境进行交互，此时移动虚拟手臂至虚拟车载DMI处并开始实时获取5DT数据手套数据，判断驾驶员的手势并根据驾驶员手势控制虚拟手的动作，通过虚拟手与车载DMI的碰撞检测实现点击虚拟DMI按钮等操作。若检测到虚拟手臂缩回了一定的角度则认为驾驶员点击完按钮，手移回方向盘的位置，此时移动虚拟手臂到方向盘的位置并切断对数据手套数据的获取。

下面结合图3车路协同交互视景仿真系统虚拟驾驶场景仿真效果图作具体说明。

在车路协同交互视景仿真系统虚拟驾驶场景仿真效果图中，左上展示了虚拟驾驶时的驾驶员视角；右上展示了驾驶员在虚拟驾驶时利用数据手套和三维姿态传感器与虚拟DMI进行的交互；左下展示的是驾驶员驾驶车辆在交叉口等待红灯；右下展示的是驾驶员在驾驶车辆时后面车辆排队等车的状态。车路协同交互视景仿真系统场景由四个场景构成：

第一个场景是虚拟驾驶场景。虚拟驾驶一般特指汽车仿真驾驶，或汽车模拟驾驶。虚拟驾驶系统是指利用现代高科技手段如：三维图形实时绘制技术、汽车动力学仿真物理系统、大视场显示技术(如多通道立体投影系统)、多自由度运动系统(如六自由度运动系统)、驾驶员输入硬件系统、立体声音响、中控系统等，让体验者在一个虚拟的驾驶环境中，感受到接近真实效果的视觉、听觉和体感的汽车驾驶体验。

为了尽可能地满足驾驶员对虚拟驾驶的需求，本场景使用罗技力反馈方向盘踏板套装作为虚拟车辆的输入，结合数据手套与三维姿态传感器，使得驾驶员获得具有交互感的沉浸式驾驶体验。不仅如此，为了使虚拟驾驶仿真场景真实化，本发明实施例考虑驾驶员因素的交通流模型添加到三维仿真场景中，并添加交通灯等必要的交通设施，模拟驾驶员在真实交通环境中驾驶车辆的场景，为虚拟驾驶提供真实地体验。

第二个场景是车辆跟驰场景。车辆跟驰行为是最基本的微观驾驶行为，描述了在限制超车的单行道上行驶车队中相邻两车之间的相互作用。跟驰模型是运用动力学的方法来研究前导车运动状态变化所引起跟驰车的相应行为，通过分析各车辆逐一跟驰的方式来理解单车道交通流特性，从而在驾驶人微观行为与交通宏观现象之间架起一座桥梁。在车路协同系统中，跟驰模型通过车车通信，实现车辆队列行驶的协同控制，是车路协同系统体现车车信息交互功能的典型场景之一。

通过以上分析可知，在车辆跟驰场景中，跟驰车所需的前导车的车辆速度与位置信息完全可以由车路协同系统获得，该信息为场景的仿真提供了数据依据。

第三个场景是基于交通信号的车速调节场景。交叉口是道路网的联结点，是道路系统中对交通影响最大的一个部分，保障交叉口的交通安全是道路交通的一项重要课题。驾驶员行至交叉口，首先对交通信号信息、同车道或者相邻车道以及对向车道上车辆行驶状况等信息进行感知，驾驶员要对感知到的信息进行分析，然后根据自己的经验进行判断，做出相应的决策，例如加速、减速、匀速通过或者停车等待，最后将其决策作用于操作行为，在驾驶车辆过程中，驾驶员也会根据道路环境的变化随之调整自己的行为状态。

第四个场景是基于路面状态的车速调节场景。在车路协同的环境下，驾驶车辆通过车路交互信息能够实时获得前方交叉口交通信号灯的状态，并获得当前信号灯状态的剩余时间，为驾驶员驾驶车辆提供参考，是车路协同系统体现车路信息交互功能的典型场景之一。

由于车辆具有高速移动性，且道路存在陡坡、急弯、不规则路面、障碍物等复杂的几何特征，行驶在相关道路上的车辆经常会出现追尾、侧翻等交通事故。智能车辆作为智能交通系统的关键载体，广泛涵盖了以主动安全为导向的先进车辆辅助驾驶与自动驾驶功能，可以提高道路通行能力，提升交通安全性和快捷性，并在此基础上节约能源、减少污染等。在不同道路几何特征条件下的车速自适应控制一直是智能车辆关键技术的研究重点和难点。

依托车路协同环境，设计了基于路面状态的车速调节场景，该场景以路面存在障碍物为例，利用车路协同系统提供的障碍物位置为驾驶员提供预警信息，为驾驶员的驾驶行为提供参考。

综上所述，本发明实施例结合虚拟现实技术、虚拟驾驶技术以及交通仿真技术、车路协同技术，提出了一种车路协同环境下的交互式视景仿真方法及系统。该系统将真实驾驶员加入到交通仿真系统中，以真实的驾驶员模型研究交通网络中与驾驶员有关的各种车辆行为参数以及与驾驶员有关的相关参数，驾驶员可以像驾驶真实车辆一样沉浸在交通仿真环境中，驾驶员可以与虚拟交通仿真环境进行具有真实感的交互行为，提高交通仿真的真实感与浸入感，增强使用者的视觉体验，从驾驶员角度为交通仿真系统提供补充。除了以上的功能，该系统还可以为驾驶员提供车路协同等智能交通系统的演示，代替实车的演示，节省车辆资源、道路资源等各相关资源。将驾驶员添加到交通仿真场景中，能够为车路协同系统采集驾驶员数据，还能够测试驾驶员对车路协同系统的接受程度等人为信息，为车路协同系统的仿真提供参考。

本领域普通技术人员可以理解：附图只是一个实施例的示意图，附图中的模块或流程并不一定是实施本发明所必须的。

通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求的保护范围为准。

Claims (8)

1.一种车路协同环境下的交互式视景仿真系统，其特征在于，包括：真实交通仿真三维模型、虚拟车辆、人车交互仿真单元以及考虑驾驶员因素的交通流模型；

所述的虚拟车辆，用于将基于虚拟现实的交互式视景仿真技术应用到交通领域，模拟出虚拟车辆，提供真实的驾驶员模型；

所述的考虑驾驶员因素的交通流模型，用于建立考虑驾驶员因素的交通流模型，模拟交通流中车辆的驾驶行为，使得驾驶员像在真实交通环境中驾驶虚拟车辆，为虚拟驾驶提供真实的体验；

所述的真实交通仿真三维模型，用于搭建基础的三维交通仿真系统，构建虚拟交通环境，所述虚拟交通环境包括路网、车辆、路侧设备、建筑物，将驾驶员、所述虚拟车辆、所述交通流模型与虚拟交通环境联系起来；

所述的人车交互仿真单元，用于通过使用数据手套和三维姿态传感器，通过虚拟人车交互界面将驾驶员的手臂与虚拟三维场景中的手臂进行交互式动态映射，使得驾驶员驾驶所述虚拟车辆在所述虚拟交通环境中行驶，并与所述交通流模型进行实时交互。

2.根据权利要求1所述的车路协同环境下的交互式视景仿真系统，其特征在于，使用罗技力反馈方向盘和踏板控制所述虚拟车辆。

3.根据权利要求1所述的车路协同环境下的交互式视景仿真系统，其特征在于：

所述的人车交互仿真单元，用于设计虚拟人车交互界面，所述虚拟人车交互界面显示车辆的相关参数，模拟为驾驶员提供虚拟车辆的行驶信息以及预警信息，响应虚拟手指的触碰行为，并触发所述虚拟车辆进行相应的响应动作。

4.根据权利要求3所述的车路协同环境下的交互式视景仿真系统，其特征在于：

所述的人车交互仿真单元，用于设计交互式动态映射模型，所述交互式动态映射模型使用数据手套以及三维姿态传感器，通过动态映射方法将真实驾驶员的手臂与虚拟驾驶员的手臂互相映射，通过手势识别算法捕捉到驾驶员手臂的动作，使得真实驾驶员通过数据手套以及三维姿态传感器利用所述虚拟人车交互界面驾驶虚拟交通环境中的虚拟车辆。

5.根据权利要求4所述的车路协同环境下的交互式视景仿真系统，其特征在于，所述的驾驶员的手势识别算法包括：

定义掌指关节、手指远端指间关节和近端指间关节的弯曲量分别为θ_MCP、θ_DIP、θ_PIP，获取关节MCP、DIP和PIP弯曲量的最大值为θ_MAX，其公式为：

θ_MAX＝MAX{θ_MCP,θ_DIP,θ_PIP}，

定义一个阈值θ_threshold(阈值)：

θ_threshold＝0.5×θ_S，

所述θ_S为手指关节弯曲的角度最大值；

当θ_MAX＞θ_threshold时，则判定驾驶员的手指状态为弯曲状态，否则；判定驾驶员的手指状态为伸直状态；

获取所述驾驶员的手指状态后，通过决策树算法识别出所述驾驶员的手势。

6.根据权利要求5所述的车路协同环境下的交互式视景仿真系统，其特征在于：

所述的人车交互仿真单元，使用VM-i三维姿态传感器内嵌的低功耗处理器输出校准过的角速度、加速度和磁数据相关数据，所述VM-i三维姿态传感器包含三轴陀螺仪、三轴加速度计和三轴电子罗盘辅助运动传感器，通过基于改进的四元数的运动传感器融合算法进行数据融合，实时输出以四元数、欧拉角表示的零漂移三维运动姿态数据，从而计算出所述VM-i三维姿态传感器的运动信息，根据所述VM-i三维姿态传感器的运动信息计算出驾驶员手臂的相应动作。

7.根据权利要求6所述的一种车路协同环境下的交互式视景仿真系统，其特征在于：

所述的人车交互仿真单元，用于过滤掉所述VM-i三维姿态传感器的抖动数据，所述动态映射方法包括：将数据手套设置在驾驶员的手上，以VM-i三维姿态传感器的运动信息为输入信号，实时监测驾驶员手臂的位姿，并根据输入信号判断虚拟手臂张开的角度，进而判断出驾驶员是否点击虚拟人车交互界面上的按钮，与虚拟环境进行交互；

若检测到虚拟手臂缩回了一定的角度则认为驾驶员点击了虚拟人车交互界面上的按钮，驾驶员的手臂移回方向盘的位置，移动虚拟手臂到方向盘的位置，并切断对数据手套数据的获取；

若判断出驾驶员在虚拟人车交互界面上进行操作，则移动虚拟手臂至虚拟人车交互界面处，并开始实时获取数据手套的数据，根据驾驶员的手势控制虚拟手臂的动作，通过虚拟手臂与虚拟人车交互界面的碰撞检测实现点击虚拟人车交互界面上的按钮操作。

8.根据权利要求1-7所述的交互式视景仿真系统，其特征在于：

所述的人车交互仿真单元，用于对方向盘数据的响应进行测试，结合驾驶员特性、车辆启动、停车行为建立微观交通流模型，实时输出驾驶车辆的位置、速度信息，为系统使用者分析驾驶员驾驶状况提供相关数据。