CN107403038B - 一种智能汽车虚拟快速测试方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及一种智能汽车的快速虚拟测试方法,本方法通过一体化整合智能汽车环境感知规划决策模块和交通仿真模块提供虚拟测试环境,智能汽车的环境感知规划决策模块可以快速生成智能汽车传感器信息及树木天气等环境信息;交通仿真模块可以快速的生成智能汽车周边普通车辆及道路管控措施信息。借助Matlab中的Simulink模块工具,可以实现智能汽车环境感知规划决策模块与交通仿真模块的信息互连,从而在虚拟测试环境中,快速生成包含智能汽车信息、智能车周边普通车辆信息、道路管控措施信息及树木天气等环境信息的完整测试环境。在此虚拟环境下,快速测试智能汽车在不同环境感知设备以及不同规划决策模型下,智能汽车在交通系统中的运行状态特征及智能汽车规划决策行为对周边车辆的影响。
Description
技术领域
本发明属于智能汽车测试技术领域,更具体的说,本发明涉及一种用于智能汽车在完全虚拟的测试环境下,实现智能汽车环境感知模块与规划决策模块的快速虚拟测试系统。
背景技术
目前,对智能汽车(或称无人驾驶汽车)智能水平的测试主要通过试验场地测试和实车路试完成。然而试验场地测试往往是在固定场景下针对单车进行简单交通场景下的功能测试,对智能汽车实际上路可能遇到的复杂道路、交通流、天气环境难以全面真实再现,而这也是决定智能汽车能否全天候、全路网场景安全高效行驶的核心。实车路试的测试环境最为真实,但测试场景不可控、需要极长的测试周期,除此之外受法律、安全和人力物力等各因素限制,难以大规模展开。兰德公司研究表明,若证明智能汽车比普通的驾驶者所驾驶的汽车更安全,需要在普通环境下,用100辆车,24小时全天,连续测试225年。虚拟加速测试即成为了实现智能汽车快速上路的唯一有效途径。
在以往的智能汽车测试中,对测试场景全面构建考虑不足。如在测试中,只考虑单一的利用智能汽车的感知规划决策模块生成简单的静态交通场景进行测试,而忽略了结合交通仿真模块的快速提供智能汽车周边交通流场景、交通管理及控制环境的功能,进行全面交通环境场景下智能汽车的规划决策行为测试。同时测试中对智能汽车规划决策行为对周边车辆造成的影响考虑较少。
发明内容
基于上述背景,本发明的目的在于提出了一种可以在智能汽车研发测试的过程中,快速进行智能汽车全面虚拟测试环境构建的方法。本方法将智能汽车的环境感知规划决策模块与交通仿真模块的功能相结合,建立了一个包含智能汽车、智能汽车周边车辆、交通管控环境、树木天气环境等信息的全面虚拟测试环境平台,用以进行智能汽车的虚拟快速测试。
1.一种智能汽车虚拟快速测试方法,具体特征在于具体步骤如下:
(1)建立智能汽车测试的虚拟仿真环境1,所述虚拟仿真环境1包括智能汽车环境感知规划决策控制模块2和交通仿真模块3;所述智能车环境感知规划决策模块2中设置智能汽车5、测试路网6、测试的天气环境7和测试环境中的建筑树木8;所述交通仿真模块3中,设置智能汽车周边车辆9、测试路网6和测试路网的交通管控措施10;
(2)所述智能汽车环境感知规划决策模块2中设置的智能汽车5智能汽车5包括智能汽车的各类传感器13、智能汽车的位置信息14、智能汽车的速度信息15、智能汽车的运动方向角度信息16和智能汽车的规划决策模型17,智能汽车的位置信息14即为智能汽车所处的位置坐标;其中智能汽车的规划决策模型17是指智能汽车5根据安装的各类传感器13所探测到与周边车辆,建筑树木等环境的相对距离速度信息,所采取的行为操作规划;智能汽车环境感知规划决策模块2中设置智能汽车5的测试路网6,包括各类直线路网、弯道、坡道、汇入段、交叉口、环岛及立交等,同时测试路网6还设置不同性能的路面材料;所述智能汽车环境感知规划决策模块2中设置的测试天气环境7包括晴天、多云、雨、雪和雾等天气环境;所述智能汽车环境感知规划决策模块2中设置的建筑树木环境8包括道路周边房屋建筑、道路隔离栏、道路防撞护栏、路灯和树木等静态环境;
(3)交通仿真模块3中,设置智能汽车周边车辆9的相关信息,所述相关信息包括智能汽车周边车辆车型组成信息18,如各类车型的种类,比例信息;智能汽车周边车辆速度信息19;智能汽车周边车辆位置信息20;智能汽车周边车辆运动角度信息21;智能汽车周边车辆各类行为模型22,包括周边车辆的跟驰行为模型,变道行为模型,汇入、穿越及让行行为模型;
(4)为了使智能汽车环境感知规划决策模块2在运行中可以读取来自交通仿真模块3中的智能汽车周边车辆信息12,同时在交通仿真模块3运行过程中可以读取来自智能汽车环境感知规划3决策模块2中的智能汽车信息11,使用Matlab中Simulink模块4,智能汽车环境感知规划决策模块2产生的智能汽车周边车辆12通过Matlab中Simulink模块4与自交通仿真模块3连接,交通仿真模块3依次通过智能汽车周边车辆信息12、Matlab中Simulink模块4与智能汽车环境感知规划决策模块2连接,通过Matlab中Simulink模块4进行双向的信息传输,为了使Matlab中Simulink模块4双向传输信息的频率保持一致,需要将智能汽车环境感知规划决策模块2中的数据计算频率与交通仿真模块3中的数据计算频率设为一致;
(5)智能汽车环境感知规划决策模块2向交通仿真模块3传输的智能汽车信息11包括智能汽车位置信息14,智能汽车速度信息15以及智能汽车运动方向角度信息16;当交通仿真模块3运行时,即可实时读入智能汽车的信息11,智能汽车周边车辆9可以对智能汽车5的行为规划产生反应,再由交通仿真模块2提取智能汽车周边车辆信息12参数,从而对智能驾驶汽车的各类规划决策行为对周边车辆的影响进行分析;交通仿真模块3向智能汽车环境感知规划决策模块2传输智能汽车周边车辆信息12,包括智能汽车周边车辆速度信息19,智能汽车周边车辆位置信息20,智能汽车周边车辆运动角度信息21;在智能汽车环境感知规划决策模块2中,智能汽车5在运动时,就可以通过智能汽车的各类传感器13感知到周边车辆9的位置及状态,从而做出相应的规划决策;这样,即可以测试智能汽车5在多车、全面、复杂的交通流状态下,智能汽车采取的不同规划决策的合理性及有效性,实现智能汽车的虚拟快速测试。
本发明中,所述智能汽车的各类传感器13为激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达、光达Lidar或摄像设备等智能汽车的环境感知设备。在构建的虚拟测试平台1,可以连续不断的进行智能汽车的快速运行虚拟测试。测试中,智能汽车5可以装载不同的智能汽车传感器13,设置不同的智能汽车规划决策模型17,快速的进行运行测试。从而达到智能汽车虚拟快速测试的方法。
在测试效果的评价中,可以通过智能汽车环境感知规划决策模块2输出的智能汽车信息11,对智能汽车的运行状态进行安全、效率、舒适度等多方面的评价。可以通过交通仿真模块3输出的智能汽车周边普通车辆信息12进行智能汽车周边车辆影响的安全、效率、舒适度等多方面的评价。
与传统的智能汽车虚拟测试方法相比,本发明具有以下创新点及优势:
(1)本发明将智能汽车的环境感知规划决策模块与交通仿真模块的优势相结合,利用交通智能汽车环境感知规划决策模块快速建立智能汽车感知模块信息、规划决策模块信息、周边树木天气等静态信息的功能,交通仿真模块快速提供智能车辆周边车辆信息、交通管控措施信息的功能相结合。快速建立一个包含智能汽车、智能汽车周边车辆、交通管控环境、树木天气环境等信息的全面虚拟测试环境平台,用以进行智能汽车的虚拟快速测试。
(2)本发明可以以通过智能汽车环境感知规划决策模块2输出的智能汽车信息11,对智能汽车的运行状态进行安全、效率、舒适度三方面的评价。可以通过交通仿真模块3输出的智能汽车周边普通车辆信息12进行智能汽车周边车辆的安全、效率、舒适度等多方面的评价。从而实现测试智能汽车5在多车、全面、复杂的交通流状态下,智能汽车5采取的不同规划决策的合理性及有效性。
附图说明
图1是本发明所述的智能汽车虚拟快速测试环境逻辑构架图。
图2是本发明所述的智能汽车环境感知规划决策模块中智能汽车设置信息。
图3是本发明所述的交通仿真模块中智能汽车周边车辆设置信息。
图4是实施例中智能汽车环境感知规划决策模块PreScan单独运行智能汽车时显示界面。
图5是实施例中交通仿真模块Vissim运行智能汽车周边车辆时显示界面。
图6是实施例中PreScan与Vissim连接构建的全面虚拟测试场景。
图中标号:1为虚拟仿真环境,2为智能汽车环境感知规划决策控制模块,3为交通仿真模块,4为Matlab中Simulink模块,5为智能汽车,6为测试路网,7为测试的天气环境,8为测试环境中的建筑树木,9为智能汽车周边车辆,10为测试路网的交通管控措施,11为智能汽车信息,12为智能汽车周边普通车辆信息,13为传感器,14为智能汽车的位置信息,15为智能汽车的速度信息,16为智能汽车的运动方向角度信息,17为智能汽车的规划决策模型,18为智能汽车周边车辆车型组成信息,19为智能汽车周边车辆速度信息,20为智能汽车周边车辆位置信息,21为智能汽车周边车辆运动角度信息,22为智能汽车周边车辆各类行为模型。
具体实施方式
下面通过实施例结合附图对本发明进行详细的描述。
实施例1:
本实施例为利用交通仿真模块Vissim及智能车规划感知决策模块PreScan建立智能汽车虚拟快速测试环境。
(1)为构建虚拟测试环境,首先在Windows7系统电脑分别安装智能汽车环境感知规划决策模块PreScan及交通仿真模块Vissim,其中Vissim模块需要有Driving simulator模块许可。
(2)安装完成后,在PreScan模块插件模块中,添加存储Vissim导入信息的文件夹,以用以存储读入的Vissim信息;而Vissim仿真时选择启动Driving Simulator模块,即可以读入PreScan的智能车辆信息。
(3)在PreScan中设置智能驾驶车辆的车辆类型,以及智能汽车周边显示的Vissim各类车辆数。
(4)在PreScan中新建测试智能汽车的路网,新建完成后,在Vissim中,以PreScan的路网作为底图,新建Vissim的路网,路网的比例尺,各路段长宽需要和PreScan的路网信息保持一致。
(5)在PreScan中设置智能汽车各类传感器布设方案,运行天气环境等参数,并同时设置智能汽车的规划决策逻辑,即根据智能汽车各类传感器感知的与周边车辆的位置、速度、方向信息,执行的不同行为决策模型。
(6)设置Vissim的智能汽车周边普通车辆的输入,主要包括流量,车型,各类运行及让行规则等信息。
(7)在Vissim中设置交通管控环境信息,包括路网的信号控制,限速信息。
(8)设置Vissim的仿真运算频率为20HZ,PreScan的运算频率同样为20HZ,使双向传输的信息保持一致。
(9)在智能汽车环境感知规划决策模块PreScan单独运行的情况下,界面显示的智能汽车5及树木天气8如附图4所示。
(10)在交通仿真模块Vissim单独运行的情况下,界面显示的智能汽车周边车辆9如附图5所示。
(11)在PreScan模块界面点击连接Vissim运行的按键,同时在Vissim模块中选择启动Driving Simulator模块,计算机的Matlab中Simulink模块即开始双向传输PreScan与Vissim的信息。PreScan读入Vissim提供的智能汽车周边普通车辆信息12后,生成虚拟全面测试场景如附图5所示,虚拟测试场景包含智能汽车5、智能汽车周边车辆9、树木天气8信息。智能汽车5即可根据智能汽车各类传感器13,感知周边的车辆环境、道路、建筑设施等环境信息,进而通过各类智能汽车规划决策模型17进行各类运行行为操作,即可实现智能汽车的虚拟快速测试。
Claims (1)
1.一种智能汽车虚拟快速测试方法,其特征在于具体步骤如下:
(1)建立智能汽车测试的虚拟仿真环境(1),所述虚拟仿真环境(1)包括智能汽车环境感知规划决策控制模块(2)和交通仿真模块(3);所述智能汽车环境感知规划决策模块(2)中设置智能汽车(5)、测试路网(6)、测试的天气环境(7)和测试环境中的建筑树木(8);所述交通仿真模块(3)中,设置智能汽车周边车辆(9)、测试路网(6)和测试路网的交通管控措施(10);
(2)所述智能汽车环境感知规划决策模块(2)中设置的智能汽车(5)包括智能汽车的各类传感器(13)、智能汽车的位置信息(14)、智能汽车的速度信息(15)、智能汽车的运动方向角度信息(16)和智能汽车的规划决策模型(17),智能汽车的位置信息(14)即为智能汽车所处的位置坐标;其中智能汽车的规划决策模型(17)是指智能汽车(5)根据安装的各类传感器(13)所探测到与周边车辆,建筑树木等环境的相对距离速度信息,所采取的行为操作规划;智能汽车环境感知规划决策模块(2)中设置智能汽车(5)的测试路网(6),包括各类直线路网、弯道、坡道、汇入段、交叉口、环岛及立交,同时测试路网(6)还设置不同性能的路面材料;所述智能汽车环境感知规划决策模块(2)中设置的测试天气环境(7)包括晴天、多云、雨、雪和雾天气环境;所述智能汽车环境感知规划决策模块(2)中设置的建筑树木环境(8)包括道路周边房屋建筑、道路隔离栏、道路防撞护栏、路灯和树木静态环境;
(3)交通仿真模块(3)中,设置智能汽车周边车辆(9)的相关信息,所述相关信息包括智能汽车周边车辆车型组成信息(18),智能汽车周边车辆速度信息(19);智能汽车周边车辆位置信息(20);智能汽车周边车辆运动角度信息(21);智能汽车周边车辆各类行为模型(22),包括周边车辆的跟驰行为模型,变道行为模型,汇入、穿越及让行行为模型;
(4)为了使智能汽车环境感知规划决策模块(2)在运行中可以读取来自交通仿真模块(3)中的智能汽车周边车辆信息(12),同时在交通仿真模块(3)运行过程中可以读取来自智能汽车环境感知规划决策模块(2)中的智能汽车信息(11),使用Matlab中Simulink模块(4),智能汽车环境感知规划决策模块(2)产生的智能汽车周边车辆(12)通过Matlab中Simulink模块(4)与自交通仿真模块(3)连接,交通仿真模块(3)依次通过智能汽车周边车辆信息(12)、Matlab中Simulink模块(4)与智能汽车环境感知规划决策模块(2)连接,通过Matlab中Simulink模块(4)进行双向的信息传输,为了使Matlab中Simulink模块(4)双向传输信息的频率保持一致,需要将智能汽车环境感知规划决策模块(2)中的数据计算频率与交通仿真模块(3)中的数据计算频率设为一致;
(5)智能汽车环境感知规划决策模块(2)向交通仿真模块(3)传输的智能汽车信息(11)包括智能汽车位置信息(14),智能汽车速度信息(15)以及智能汽车运动方向角度信息(16);当交通仿真模块(3)运行时,即可实时读入智能汽车的信息(11),智能汽车周边车辆(9)对智能汽车(5)的行为规划产生反应,再由交通仿真模块(2)提取智能汽车周边车辆信息(12)参数,从而对智能驾驶汽车的各类规划决策行为对周边车辆的影响进行分析;交通仿真模块(3)向智能汽车环境感知规划决策模块(2)传输智能汽车周边车辆信息(12),包括智能汽车周边车辆速度信息(19),智能汽车周边车辆位置信息(20),智能汽车周边车辆运动角度信息(21);在智能汽车环境感知规划决策模块(2)中,智能汽车(5)在运动时,就可以通过智能汽车的各类传感器(13)感知到周边车辆(9)的位置及状态,从而做出相应的规划决策;这样,即可以测试智能汽车(5)在多车、全面、复杂的交通流状态下,智能汽车采取的不同规划决策的合理性及有效性,实现智能汽车的虚拟快速测试。
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Families Citing this family (18)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN108319250B (zh) * | 2017-12-25 | 2021-06-18 | 浙江合众新能源汽车有限公司 | 智能驾驶汽车试验方法 |
CN108646586A (zh) * | 2018-03-20 | 2018-10-12 | 重庆邮电大学 | 一种智能网联汽车在环仿真、测试验证系统与方法 |
CN108319259B (zh) * | 2018-03-22 | 2021-09-03 | 上海科梁信息科技股份有限公司 | 一种测试系统及测试方法 |
CN108549366B (zh) * | 2018-05-04 | 2020-11-10 | 同济大学 | 智能汽车道路行驶与虚拟测试平行映射实验方法 |
CN108982117B (zh) * | 2018-07-04 | 2020-07-07 | 长安大学 | 一种无人车测试系统和方法 |
CN109100155B (zh) * | 2018-07-09 | 2020-06-16 | 长安大学 | 一种无人车在环快速仿真测试系统和方法 |
CN109902018B (zh) * | 2019-03-08 | 2021-12-31 | 同济大学 | 一种智能驾驶系统测试案例的获取方法 |
CN110007279B (zh) * | 2019-04-04 | 2020-01-21 | 吉林大学 | 一种基于毫米波雷达模型的目标可见性判断方法 |
CN110162007A (zh) * | 2019-05-06 | 2019-08-23 | 上海科梁信息工程股份有限公司 | 一种车辆故障的检测系统和检测方法 |
CN110210361B (zh) * | 2019-05-26 | 2021-06-22 | 初速度(苏州)科技有限公司 | 一种测试场景的创建方法及装置、车载终端 |
CN112131697B (zh) * | 2019-06-06 | 2024-06-07 | 上海汽车集团股份有限公司 | 一种智能集卡的仿真测试方法、装置及平台 |
CN112113593A (zh) * | 2019-06-20 | 2020-12-22 | 宝马股份公司 | 用于测试车辆的传感器配置的方法和系统 |
CN110987464B (zh) * | 2019-11-08 | 2021-10-08 | 同济大学 | 一种用于车辆在环测试的传感器测试环境舱及测试方法 |
CN111006879B (zh) * | 2019-12-25 | 2021-11-02 | 畅加风行(苏州)智能科技有限公司 | 一种面向港口环境的人机混驾自动驾驶的测试方法及其测试平台 |
CN111061167B (zh) * | 2019-12-26 | 2022-07-22 | 清华大学苏州汽车研究院(相城) | 一种面向智能网联示范区的混合现实自动驾驶的测试方法及虚拟测试平台 |
CN111859528A (zh) * | 2020-06-05 | 2020-10-30 | 北京百度网讯科技有限公司 | 自动驾驶策略控制模块的仿真测试方法、设备及存储介质 |
CN112800534B (zh) * | 2020-12-31 | 2022-05-17 | 吉林大学 | 一种基于Simulink的新能源车辆模型自动化建模方法 |
CN114297827A (zh) * | 2021-12-06 | 2022-04-08 | 江苏航天大为科技股份有限公司 | 一种软件联合自动驾驶系统仿真方法 |
Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103207090A (zh) * | 2013-04-09 | 2013-07-17 | 北京理工大学 | 一种无人驾驶车辆环境模拟测试系统及测试方法 |
CN103852264A (zh) * | 2014-03-27 | 2014-06-11 | 北京联合大学 | 一种无人驾驶车辆基本性能测试系统及测试方法 |
CN105045649A (zh) * | 2015-07-07 | 2015-11-11 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 一种智能汽车仿真方法及装置 |
CN105912814A (zh) * | 2016-05-05 | 2016-08-31 | 苏州京坤达汽车电子科技有限公司 | 智能驾驶车辆换道决策模型 |
CN105956268A (zh) * | 2016-04-29 | 2016-09-21 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 应用于无人驾驶汽车的测试场景构建方法和装置 |
CN106114507A (zh) * | 2016-06-21 | 2016-11-16 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于智能车辆的局部轨迹规划方法和装置 |
CN106873397A (zh) * | 2017-01-23 | 2017-06-20 | 同济大学 | 智能网联汽车“硬件在环”加速加载仿真测试系统 |
Family Cites Families (3)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9535817B2 (en) * | 2011-06-10 | 2017-01-03 | Microsoft Technology Licensing, Llc | Application development environment for portable electronic devices |
CN104915498B (zh) * | 2015-06-08 | 2018-02-23 | 广东工业大学 | 基于模型识别与等效简化的高速平台运动参数自整定方法 |
KR102325297B1 (ko) * | 2015-11-09 | 2021-11-11 | 에스케이텔레콤 주식회사 | Ar 컨텐츠 자동 배치 방법 |
-
2017
- 2017-07-05 CN CN201710540351.5A patent/CN107403038B/zh active Active
Patent Citations (7)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
CN103207090A (zh) * | 2013-04-09 | 2013-07-17 | 北京理工大学 | 一种无人驾驶车辆环境模拟测试系统及测试方法 |
CN103852264A (zh) * | 2014-03-27 | 2014-06-11 | 北京联合大学 | 一种无人驾驶车辆基本性能测试系统及测试方法 |
CN105045649A (zh) * | 2015-07-07 | 2015-11-11 | 奇瑞汽车股份有限公司 | 一种智能汽车仿真方法及装置 |
CN105956268A (zh) * | 2016-04-29 | 2016-09-21 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 应用于无人驾驶汽车的测试场景构建方法和装置 |
CN105912814A (zh) * | 2016-05-05 | 2016-08-31 | 苏州京坤达汽车电子科技有限公司 | 智能驾驶车辆换道决策模型 |
CN106114507A (zh) * | 2016-06-21 | 2016-11-16 | 百度在线网络技术(北京)有限公司 | 用于智能车辆的局部轨迹规划方法和装置 |
CN106873397A (zh) * | 2017-01-23 | 2017-06-20 | 同济大学 | 智能网联汽车“硬件在环”加速加载仿真测试系统 |
Non-Patent Citations (2)
Title |
---|
交通控制硬件在环仿真平台的开发与实现;柳祖鹏等;《交通信息与安全》;20130331;第2013年卷(第3期);第126-130页 * |
面向汽车智能化仿真的交通模拟;吴梦勋;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑》;20150915;第2015年卷(第09期);第C035-52页的第1、3-5章 * |
Also Published As
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---|---|
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Date | Code | Title | Description |
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PB01 | Publication | ||
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SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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GR01 | Patent grant | ||
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