CN111123730B - 无人驾驶故障仿真方法、装置、设备及计算机可读介质 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种无人驾驶故障仿真方法、装置、设备和计算机可读介质，所述方法包括：对无人车进行故障模拟；对自动驾驶系统在模拟故障中应对的操作进行度量；根据度量结果评估自动驾驶系统在故障中的控制边界，获取更新参数；在无人车实际运行中使用故障码辅助控制参数设定。本发明实施例通过在汽车控制动力学模型中嵌入故障模型进行仿真，再对自动驾驶系统在模拟故障中应对的操作进行度量，并根据度量结果对自动驾驶算法进行全方位评估，从而获得更新参数，逐步完成对自动驾驶系统的算法的迭代更新。另外还可以在自动驾驶车辆实际运行中，通过引入汽车标准的故障码，辅助自动驾驶控制模块参数的设定。

Description

无人驾驶故障仿真方法、装置、设备及计算机可读介质

技术领域

本发明涉及仿真技术领域，尤其涉及一种无人驾驶故障仿真方法及装置、设备和计算机可读介质。

背景技术

目前随着无人驾驶技术的发展，很多汽车厂商逐步开放相应的无人车操控系统。而对于无人车的操作系统的控制精度等，需要先进行仿真计算，对操作的系统的性能参数等进行评估。

然而，无人车上路后，会面临汽车本身老化或故障的问题。此时，主车行为除了受自动驾驶模块本身影响外，还会受主车本身老化或故障的影响。因此，需要对汽车的无人操控系统在非常规态下的控制边界进行评估，从而对无人操控系统进行更新优化。

发明内容

本发明实施例提供一种无人驾驶故障仿真方法、装置、设备及计算机可读介质，以解决或缓解现有技术中的一个或多个技术问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种无人驾驶故障仿真方法，包括：

对无人车进行故障模拟；

对自动驾驶系统在模拟故障中应对的操作进行度量；

根据度量结果评估自动驾驶系统在故障中的控制边界，获取更新参数。

在一种实施方式中，所述对无人车进行故障模拟，包括：

在无人车汽车控制动力学模型中注入故障模型，并用标准故障码对所述故障模型进行标记；

通过所述故障模型在无人车仿真过程中影响主车状态。

在一种实施方式中，所述对自动驾驶系统在模拟故障中应对的操作进行度量，包括：

获取自动驾驶系统在故障状态下的控制参数；

判断所述自动驾驶系统的控制参数是否符合操作标准。

在一种实施方式中，所述根据度量结果评估自动驾驶系统在故障中的控制边界，获取更新参数，包括：

根据自动驾驶系统的度量结果，计算所述自动驾驶系统的控制偏差值；

根据所述控制偏差值获取更新参数。

在一种实施方式中，该方法还包括步骤：

在无人车实际运行中，通过读取标准故障码对控制参数进行辅助设定。

第二方面，本发明实施例提供了一种无人驾驶故障仿真装置，包括：

故障模拟模块，用于对无人车进行故障模拟；

度量模块，用于对自动驾驶系统在模拟故障中应对的操作进行度量；

评估模块，用于根据度量结果评估自动驾驶系统在故障中的控制边界，获取更新参数。

在一种实施方式中，所述故障模拟模块包括：

注入子模块，用于在无人车汽车控制动力学模型中注入故障模型，并用标准故障码对所述故障模型进行标记；

状态影响子模块，用于通过所述故障模型在无人车仿真过程中影响主车状态。

在一种实施方式中，所述度量模块包括：

参数获取子模块，用于获取自动驾驶系统在故障状态下的控制参数；

判断子模块，用于判断所述自动驾驶系统的控制参数是否符合操作标准。

在一种实施方式中，所述评估模块包括：

计算子模块，用于根据自动驾驶系统的度量结果，计算所述自动驾驶系统的控制偏差值；

更新子模块，用于根据所述控制偏差值获取更新参数。

在一种实施方式中，该装置还包括：

辅助设定模块，用于在无人车实际运行中，通过读取标准故障码对控制参数进行辅助设定。

第三方面，在一个可能的设计中，无人驾驶故障仿真装置的结构中包括处理器和存储器，所述存储器用于存储支持无人驾驶故障仿真装置执行上述第一方面中无人驾驶故障仿真方法的程序，所述处理器被配置为用于执行所述存储器中存储的程序。所述无人驾驶故障仿真装置还可以包括通信接口，用于无人驾驶故障仿真装置与其他设备或通信网络通信。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读介质，用于存储无人驾驶故障仿真装置所用的计算机软件指令，其包括用于执行上述第一方面的无人驾驶故障仿真方法所涉及的程序。

第五方面，本发明实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现如上所述的方法。

本发明实施例通过引入故障模型进行故障模拟仿真，再对自动驾驶系统在模拟故障中应对的操作进行度量，并根据度量结果对自动驾驶算法进行全方位评估，从而获得更新参数，逐步完成对自动驾驶系统的算法的迭代更新。

上述概述仅仅是为了说明书的目的，并不意图以任何方式进行限制。除上述描述的示意性的方面、实施方式和特征之外，通过参考附图和以下的详细描述，本发明进一步的方面、实施方式和特征将会是容易明白的。

附图说明

在附图中，除非另外规定，否则贯穿多个附图相同的附图标记表示相同或相似的部件或元素。这些附图不一定是按照比例绘制的。应该理解，这些附图仅描绘了根据本发明公开的一些实施方式，而不应将其视为是对本发明范围的限制。

图1为本发明一实施例的无人驾驶故障仿真方法的流程图；

图2为本发明一实施例的步骤S110的具体流程图；

图3为本发明一实施例的步骤S120的具体流程图；

图4为本发明一实施例的步骤S130的具体流程图；

图5为本发明另一实施例的无人驾驶故障仿真方法的流程图；

图6为本发明一实施例的无人驾驶故障仿真装置的连接框图；

图7为本发明一实施例的故障模拟模块的连接框图；

图8为本发明一实施例的度量模块的连接框图；

图9为本发明一实施例的评估模块的连接框图；

图10为本发明另一实施例的无人驾驶故障仿真装置的连接框图；

图11为本发明另一实施例的无人驾驶故障仿真设备框图。

具体实施方式

在下文中，仅简单地描述了某些示例性实施例。正如本领域技术人员可认识到的那样，在不脱离本发明的精神或范围的情况下，可通过各种不同方式修改所描述的实施例。因此，附图和描述被认为本质上是示例性的而非限制性的。本发明实施例主要提供了一种通无人驾驶故障仿真的方法及装置，下面分别通过以下实施例进行技术方案的展开描述。

本发明提供了一种无人驾驶故障仿真方法和装置，以下详细介绍本发明实施例的无人驾驶故障仿真方法和装置的具体处理流程和原理。

如图1所示，其为本发明实施例的无人驾驶故障仿真方法的流程图。本发明实施例的无人驾驶故障仿真方法可以包括以下步骤：

S110：对无人车进行故障模拟。

首先，需要对无人车进行故障模拟。在一种实施方式中，如图2所示，所述对无人车进行故障模拟，包括：

S111：在无人车汽车控制动力学模型中注入故障模型，并用标准故障码对所述故障模型进行标记。

在汽车控制动力学模型中，可以在不同模型位置嵌入相应的故障模型，比如可以删减刹车系统中的助力系统的放大系数，来模拟刹车助力系统的故障。

S112：通过所述故障模型在无人车仿真过程中影响主车状态。

当注入故障模型后，故障模型直接参与到汽车控制和动力学状态计算，从而影响主车状态。

S120：对自动驾驶系统在模拟故障中应对的操作进行度量。

当获取故障码后，对无人车的自动驾驶系统的度量数据来源是车辆状态，度量的一部分目的就是评估自动驾驶车辆是否能在各种工况下安全正确的运行。在一种实施方式中，如图3所示，所述对自动驾驶系统在模拟故障中应对的操作进行度量的步骤中可以包括：

S121：获取自动驾驶系统在故障状态下的控制参数。

例如，若当前进行仿真的故障时刹车反应迟钝，比如正常状态下的刹车制动时间为1s，而由于在故障这种非常规态下需要2s才完成刹车。因此，在非常规态下获取自动驾驶系统的控制参数，例如是否增加制动力等。

S122：判断所述自动驾驶系统的控制参数是否符合操作标准。

在获取自动驾驶系统的控制参数后，判断实际制动时间是否操作标准。例如，刹车异常后，是否相应进行参数调节，并是否能够在设定的时间和距离内完成制动。

S130：根据度量结果评估自动驾驶系统在故障中的控制边界，优化更新参数。

当完成度量后，可以根据度量结果评估当前自动驾驶系统的控制边界，即评估当前自动驾驶系统的偏差值是否超过设定的边界值。在一种实施方式中，如图4所示，所述根据度量结果评估自动驾驶系统在故障中的控制边界，获取更新参数，包括：

S131：根据自动驾驶系统的度量结果，计算所述自动驾驶系统的控制偏差值。

例如，在非常规态下汽车的制动时长为2s，而标准的制动时长为1s，则自动驾驶系统的控制偏差值为1s。

S132：根据所述控制偏差值获取更新参数。

例如，当针对刹车系统在出现老化或故障的情况下，则需要增大制动力，因此可以相应计算当检测到刹车系统出现异常时，需要输出的制动的控制量的大小，并进行更新。

如图5所示，在另一种实施例中，所述无人车驾驶故障仿真方法还可以包括：

步骤S140：在无人车实际运行中，通过读取标准故障码对控制参数进行辅助设定。

在自动驾驶车辆运行中，有两种途径可以获取车辆本身的故障情况。第一种是在车辆本身控制器里加入故障诊断模型，在车辆运行中通过模型来实时判断。但是由于大部分厂商已经将大部分故障模型嵌入车辆控制器，以故障码的形式通过CAN(ControllerArea Network,控制器局域网络)总线感知外界，因此在本步骤中可以直接利用车辆本身的故障码来区别故障类型。

在一种实施方式中，例如可以通过接收标准故障码，然后通过对标准故障码进行解析，从而获取相应的故障模型。然后，通过所述故障模型对控制参数进行辅助控制，比如可以采用之前仿真过程中优化获得的控制参数等。

本发明实施例通过引入故障模型进行故障模拟仿真，再对自动驾驶系统在模拟故障中应对的操作进行度量，并根据度量结果对自动驾驶算法进行全方位评估，从而获得更新参数，逐步完成对自动驾驶系统的算法的迭代更新。

如图6所示，本发明在另一种实施例中，还提供了一种无人驾驶故障仿真装置，包括：

故障模拟模块110，用于对无人车进行故障模拟。

度量模块120，用于对自动驾驶系统在模拟故障中应对的操作进行度量。

评估模块130，用于根据度量结果评估自动驾驶系统在故障中的控制边界，获取更新参数。

如图7所示，所述故障模拟模块110包括：

注入子模块111，用于在无人车汽车控制动力学模型中注入故障模型，并用标准故障码对所述故障模型进行标记；

状态影响子模块112，用于通过所述故障模型在无人车仿真过程中影响主车状态。

如图8所示，所述度量模块120包括：

参数获取子模块121，用于获取自动驾驶系统在故障状态下的控制参数。

判断子模块122，用于判断所述自动驾驶系统的控制参数是否符合操作标准。

如图9所示，所述评估模块130包括：

计算子模块131，用于根据自动驾驶系统的度量结果，计算所述自动驾驶系统的控制偏差值。

更新子模块132，用于根据所述控制偏差值获取更新参数。

如图10所示，在另一种实施例中，所述无人驾驶故障仿真装置还可以包括：

辅助设定模块140，用于在无人车实际运行中，通过读取标准故障码对控制参数进行辅助设定。

本实施例的无人驾驶故障仿真装置与上述实施例的无人驾驶故障仿真方法的原理类似，故不再赘述。

在另一个实施例中，本发明还提供一种无人驾驶故障仿真设备，如图11所示，该设备包括：存储器510和处理器520，存储器510内存储有可在处理器520上运行的计算机程序。所述处理器520执行所述计算机程序时实现上述实施例中的无人驾驶故障仿真方法。所述存储器510和处理器520的数量可以为一个或多个。

该设备还包括：

通信接口530，用于与外界设备进行通信，进行数据交互传输。

存储器510可能包含高速RAM存储器，也可能还包括非易失性存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

如果存储器510、处理器520和通信接口530独立实现，则存储器510、处理器520和通信接口530可以通过总线相互连接并完成相互间的通信。所述总线可以是工业标准体系结构(ISA，Industry Standard Architecture)总线、外部设备互连(PCI，PeripheralComponent)总线或扩展工业标准体系结构(EISA，Extended Industry StandardComponent)总线等。所述总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图11中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

可选的，在具体实现上，如果存储器510、处理器520及通信接口530集成在一块芯片上，则存储器510、处理器520及通信接口530可以通过内部接口完成相互间的通信。

本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，其存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上任一实施例的方法。

本发明实施例提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序在被处理器执行时实现如上任一实施例的方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。此外，在不相互矛盾的情况下，本领域的技术人员可以将本说明书中描述的不同实施例或示例以及不同实施例或示例的特征进行结合和组合。

此外，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或隐含地包括至少一个该特征。在本发明的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。

本发明实施例所述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质的更具体的示例至少(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读存储介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

在本发明实施例中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读的信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读介质可以发送、传播或者传输用于指令执行系统、输入法或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：无线、电线、光缆、射频(Radio Frequency，RF)等等，或者上述的任意合适的组合。

应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读存储介质中。所述存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，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，可轻易想到其各种变化或替换，这些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以所述权利要求的保护范围为准。

Claims (12)

1.一种无人驾驶故障仿真方法，其特征在于，包括：

对无人车进行故障模拟；

对自动驾驶系统在模拟故障中应对的操作进行度量；

根据度量结果评估自动驾驶系统在故障中的控制边界，获取更新参数；所述控制边界，包括刹车系统的控制边界；所述更新参数包括在刹车系统出现老化或故障的异常时，用于改变制动控制量大小的更新参数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对无人车进行故障模拟，包括：

在无人车汽车控制动力学模型中注入故障模型，并用标准故障码对所述故障模型进行标记；

通过所述故障模型在无人车仿真过程中影响主车状态。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对自动驾驶系统在模拟故障中应对的操作进行度量，包括：

获取自动驾驶系统在故障状态下的控制参数；

判断所述自动驾驶系统的控制参数是否符合操作标准。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据度量结果评估自动驾驶系统在故障中的控制边界，获取更新参数，包括：

根据自动驾驶系统的度量结果，计算所述自动驾驶系统的控制偏差值；

根据所述控制偏差值获取更新参数。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法还包括步骤：

在无人车实际运行中，通过读取标准故障码对控制参数进行辅助设定。

6.一种无人驾驶故障仿真装置，其特征在于，包括：

故障模拟模块，用于对无人车进行故障模拟；

度量模块，用于对自动驾驶系统在模拟故障中应对的操作进行度量；

评估模块，用于根据度量结果评估自动驾驶系统在故障中的控制边界，获取更新参数；所述控制边界，包括刹车系统的控制边界；所述更新参数包括在刹车系统出现老化或故障的异常时，用于改变制动控制量大小的更新参数。

7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述故障模拟模块包括：

注入子模块，用于在无人车汽车控制动力学模型中注入故障模型，并用标准故障码对所述故障模型进行标记；

状态影响子模块，用于通过所述故障模型在无人车仿真过程中影响主车状态。

8.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述度量模块包括：

参数获取子模块，用于获取自动驾驶系统在故障状态下的控制参数；

判断子模块，用于判断所述自动驾驶系统的控制参数是否符合操作标准。

9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述评估模块包括：

计算子模块，用于根据自动驾驶系统的度量结果，计算所述自动驾驶系统的控制偏差值；

更新子模块，用于根据所述控制偏差值获取更新参数。

10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，该装置还包括：

辅助设定模块，用于在无人车实际运行中，通过读取标准故障码对控制参数进行辅助设定。

11.一种无人驾驶故障仿真设备，其特征在于，所述设备包括：

一个或多个处理器；

存储装置，用于存储一个或多个程序；

当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-5中任一所述的无人驾驶故障仿真方法。

12.一种计算机可读介质，其存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-5中任一所述的无人驾驶故障仿真方法。

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