CN108319250B - 智能驾驶汽车试验方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种智能驾驶汽车试验方法。步骤S1：被试汽车在智能驾驶汽车试验场按照预置试验方案的试验路线行驶，通过设置在被试汽车预设位置的传感器顺次获取并且暂存上述预置试验方案的各条试验路线的实测试验数据。步骤S2：对于上述各条试验路线的实测实验数据进行预处理，以分离获得各条试验路线对应的仿真试验数据。步骤S3：将V2X设备的输入信息和上述各条试验路线对应的仿真试验数据导入仿真试验模型的输入端。本发明公开的智能驾驶汽车试验方法，针对典型的城市路况以及乡镇路况的场景，在紧凑区域内涵盖尽量多的场景，为无人驾驶算法等相关领域开发者提供高效的场景复现环境。

Description

智能驾驶汽车试验方法
技术领域
本发明属于车辆试验技术领域，具体涉及一种智能驾驶汽车试验方法。
背景技术
近些年随着机器视觉技术、现代控制技术、计算机技术、智能算法等领域的发展，孕育出了机器智能这一高科技跨学科领域。该领域迅速地从军用扩散到民用，在汽车领域发展出无人驾驶领域。实路测试有很多缺点：无人驾驶汽车上路测试的审批周期长、安全性低、灵活性弱、试验场景重现能力差等。因此，高效验证阶段的场景构建成为迫切需求。
当前世界主要发达国家都在积极解决无人驾驶汽车的试验场地问题，主要有3种形式：建设无人驾驶汽车试验场、建设无人驾驶汽车试验路段、划分无人驾驶汽车试验区域。
2015年7月20日，由密歇根大学主导、密歇根州交通部支持的无人驾驶之城MCity正式宣布对外开放。MCity位于安娜堡市，占地12.9万平方米，斥资1000万美元，是世界上第一座专为测试无人驾驶汽车、车联网技术而打造的，经过环境变量控制设计的模拟小镇。
2016年3月24日，据日媒报道，日本政府准备建设一个大型无人驾驶汽车测试场地，场地位于茨城县日本汽车研究所，占地面积15万平方米，预算拨款约3000万美元。预计2017年测试场地完全投入运营。
加拿大安大略省从2016年1月1日起，允许无人驾驶自动汽车在该省实际道路上行驶。但自动驾驶汽车需要有一位拥有驾驶执照的“司机”在车内把关，相关公司需要预先投保至少500万美元。三星爱宝乐园是位于京畿道龙仁市的游乐园，是韩国第二大游乐园。据外媒消息，目前爱宝乐园的赛车场Speedway正在改造赛道，日后将用于三星的无人驾驶汽车路测。
然而，上述典型无人驾驶试验区，投入成本高，现阶段需要政府介入和参与，测试结构申请试验周期长，试验成本高，不同程度地影响开发进度。
发明内容
本发明针对现有技术的状况，提供一种智能驾驶汽车试验方法。
本发明采用以下技术方案，所述智能驾驶汽车试验方法包括以下步骤：
步骤S1：被试汽车在智能驾驶汽车试验场按照预置试验方案的试验路线行驶，通过设置在被试汽车预设位置的传感器顺次获取并且暂存上述预置试验方案的各条试验路线的实测试验数据；
步骤S2：对于上述各条试验路线的实测实验数据进行预处理，以分离获得各条试验路线对应的仿真试验数据；
步骤S3：将V2X设备的输入信息和上述各条试验路线对应的仿真试验数据导入仿真试验模型的输入端；
步骤S4：根据V2X设备的输入信息和各条试验路线对应的仿真试验数据，上述仿真试验模型仿真并且复现预置试验方案的试验路线，在仿真试验模型的输出端输出预置试验方案的试验路线的仿真信息。
根据上述技术方案，在步骤S3和步骤S4中，所述V2X设备包括交通信号灯、交通提示牌、交通警示牌和路障。
根据上述技术方案，所述交通提示牌包括直行车道提示牌、左转车道提示牌、机动车道提示牌，所述交通警示牌包括禁止掉头提示牌、禁止驶入提示牌、禁止停车提示牌、前方施工提示牌，所述路障包括前方施工提示路障、前方故障车辆提示路障。
根据上述技术方案，上述预置试验方案的试验路线包括典型停车位区、典型道路区、典型路口区、特殊路况区。
根据上述技术方案，所述典型停车位区包括倒库车位、侧方停车位，斜方停车位，所述典型路口区包括十字路口、三叉路口、环岛路口、边界不清晰路口，所述典型道路区包括直行道路、涉水路、颠簸路、爬坡路，S弯道。
根据上述技术方案，所述十字路口与环岛路口分时复用。
根据上述技术方案，所述S弯道包括水泥路面、镶砖路面、碎石路面。
根据上述技术方案，所述直行道路包含井盖路段、减速带路段。
本发明公开的智能驾驶汽车试验方法，其有益效果在于，针对典型的城市路况以及乡镇路况的场景，在紧凑区域内涵盖尽量多的场景，为无人驾驶算法等相关领域开发者提供高效的场景复现环境。
附图说明
图1是本发明优选实施例的智能驾驶汽车试验场的平面示意图。
图2是图1的局部结构图。
具体实施方式
本发明公开了一种智能驾驶汽车试验方法，下面结合优选实施例，对本发明的具体实施方式作进一步描述。
本领域技术人员应注意，本发明专利申请所涉及的V2X(Vehicle to X)，其中X可以代表基础设施(Infrastructure)、车辆(Vehicle)或者人(Pedestrian),也可以代表“人或物”(Everything)。
参见附图的图1和图2，图1示出了所述智能驾驶汽车试验方法的智能驾驶汽车试验场的平面图示。优选地，所述智能驾驶汽车试验方法包括以下步骤：
步骤S1：被试汽车在智能驾驶汽车试验场按照预置试验方案的试验路线行驶，通过设置在被试汽车预设位置的传感器顺次获取并且暂存上述预置试验方案的各条试验路线的实测试验数据；
步骤S2：对于上述各条试验路线的实测实验数据进行预处理，以分离获得各条试验路线对应的仿真试验数据；
步骤S3：将V2X设备的输入信息和上述各条试验路线对应的仿真试验数据导入仿真试验模型的输入端；
步骤S4：根据V2X设备的输入信息和各条试验路线对应的仿真试验数据，上述仿真试验模型仿真并且复现预置试验方案的试验路线，在仿真试验模型的输出端输出预置试验方案的试验路线的仿真信息，以便向无人驾驶算法等相关领域开发者提供高效的场景复现环境。
进一步地，在步骤S3和步骤S4中，所述V2X设备包括交通信号灯、交通提示牌、交通警示牌和路障。
进一步地，所述交通提示牌包括直行车道提示牌、左转车道提示牌、机动车道提示牌，所述交通警示牌包括禁止掉头提示牌、禁止驶入提示牌、禁止停车提示牌、前方施工提示牌，所述路障包括前方施工提示路障、前方故障车辆提示路障。
进一步地，上述预置试验方案的试验路线包括典型停车位区、典型道路区、典型路口区、特殊路况区(自由组合区)。
进一步地，所述典型停车位区包括倒库车位、侧方停车位，斜方停车位，所述典型路口区包括十字路口、三叉路口、环岛路口、边界不清晰路口，所述典型道路区包括直行道路、涉水路、颠簸路、爬坡路，S弯道。
进一步地，所述十字路口与环岛路口分时复用。
进一步地，所述S弯道包括水泥路面、镶砖路面、碎石路面。
进一步地，所述直行道路包含井盖路段、减速带路段。
值得一提的是，上述仿真试验模型具体可复现至少44种场景、执行至少10种类型的试验，如下表所示。
Figure BDA0001523202690000051
Figure BDA0001523202690000061
对于本领域的技术人员而言，依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或对其中部分技术特征进行等同替换，凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围。

Claims (5)

1.一种智能驾驶汽车试验方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤S1：被试汽车在智能驾驶汽车试验场按照预置试验方案的试验路线行驶，通过设置在被试汽车预设位置的传感器顺次获取并且暂存上述预置试验方案的各条试验路线的实测试验数据；
步骤S2：对于上述各条试验路线的实测实验数据进行预处理，以分离获得各条试验路线对应的仿真试验数据；
步骤S3：将V2X设备的输入信息和上述各条试验路线对应的仿真试验数据导入仿真试验模型的输入端；
步骤S4：根据V2X设备的输入信息和各条试验路线对应的仿真试验数据，上述仿真试验模型仿真并且复现预置试验方案的试验路线，在仿真试验模型的输出端输出预置试验方案的试验路线的仿真信息；
在步骤S3和步骤S4中，所述V2X设备包括交通信号灯、交通提示牌、交通警示牌和路障；
所述交通提示牌包括直行车道提示牌、左转车道提示牌、机动车道提示牌，所述交通警示牌包括禁止掉头提示牌、禁止驶入提示牌、禁止停车提示牌、前方施工提示牌，所述路障包括前方施工提示路障、前方故障车辆提示路障；
上述预置试验方案的试验路线包括典型停车位区、典型道路区、典型路口区、特殊路况区。
2.根据权利要求1所述的智能驾驶汽车试验方法，其特征在于，所述典型停车位区包括倒库车位、侧方停车位，斜方停车位，所述典型路口区包括十字路口、三叉路口、环岛路口、边界不清晰路口，所述典型道路区包括直行道路、涉水路、颠簸路、爬坡路，S弯道。
3.根据权利要求2所述的智能驾驶汽车试验方法，其特征在于，所述十字路口与环岛路口分时复用。
4.根据权利要求2所述的智能驾驶汽车试验方法，其特征在于，所述S弯道包括水泥路面、镶砖路面、碎石路面。
5.根据权利要求2所述的智能驾驶汽车试验方法，其特征在于，所述直行道路包含井盖路段、减速带路段。
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