CN113467429B - 一种基于pcan-usb及adas控制器的实车场景回注系统及方法 - Google Patents

Abstract

本发明提出一种基于PCAN‑USB及ADAS控制器的实车场景回注系统及方法，其包含如下步骤：步骤1，模拟真实报文，将CAN报文数据发送至ADAS域控制器。步骤2，实时接收ADAS域控制器发送的中间变量，并将变量分类别存储。步骤3，依据中间变量的变化趋势，对算法模块进行验证或评估。本发明可以解决现有技术存在的实车路试耗时长、效率低、成本高及算法验证效率低的问题。

Description

一种基于PCAN-USB及ADAS控制器的实车场景回注系统及方法

技术领域

本发明属于汽车智能驾驶领域，具体涉及实车原始CAN数据，通过PCAN-USB在ADAS控制器上的回注系统及方法。

背景技术

中国专利文献CN201911282763.9公开了一种ADAS路径规划功能实验室测试系统及方法，该测试系统包括：HIL系统和导航信号模拟器，HIL系统根据智能车辆的行驶路径信息，得到智能车辆对应的仿真车辆的道路环境以及行驶路径，并仿真得到仿真车辆的实时经纬度坐标，通过导航信号模拟器实现对仿真车辆的导航信号的模拟，进而对实现被测ADAS控制器的定位模拟。该系统可以提供精确、可信且可重复的信号和干扰效应，无需人员驾驶车辆，因此，路径规划功能测试的风险低，测试环境具备重复性，可以作为ADAS控制器开发验证阶段可靠且统一的测试手段，且不会对被测ADAS控制器的工作性能造成影响，并提高测试效率。但是该技术还存在一些问题，其是通过主要依据仿真数据，对于实车场景进行还原；且验证的方面集中在路径规划，并未将路径规划前的道路环境变化考虑其中，某种程度上显得比较单一。

中国专利文献CN201911417722.6公开了一种场景模拟系统及方法，场景模拟系统包括，云机平台接收场景模拟请求，并基于所述场景模拟请求生成模拟信号；PCAN接收来自所述云机平台的模拟信号，生成实车模拟信号并发送给车机以由所述车机实现场景模拟。该技术存在的问题是：模拟信号及模拟场景均为仿真，脱离了现实，较为理想化；且该系统仅模拟了实车的场景，并未模拟后续驾驶的认知、规划等，较为片面，应用场景较少。

发明内容

本发明提出一种基于PCAN-USB及ADAS控制器的实车场景回注系统及方法，主要解决现有技术存在的实车路试耗时长、效率低、成本高及算法验证效率低的问题。

本发明的技术方案如下：

一种基于PCAN-USB及ADAS控制器的实车场景回注方法，其包含如下步骤：

步骤1，模拟真实报文，将CAN报文数据发送至ADAS域控制器。

步骤2，实时接收ADAS域控制器发送的中间变量，并将变量分类别存储。

步骤3，依据中间变量的变化趋势，对算法模块进行验证或评估。

进一步，所述步骤1包括：

步骤1.1:将BLF数据作为输入源传入工控机中的软件，所述BLF数据存储了原始CAN线路上的所有数据。

步骤2.2:解析BLF数据，将其对应的各路CAN上数据整合，并记录其发送时间戳。

步骤3.3:将解析出的CAN数据重新格式转换为ADAS控制器接收的报文格式，并按照原始数据发送时间戳间隔发送，进而灌入域控制器，实现真实路况场景的还原。

本发明还提出一种基于PCAN-USB及ADAS控制器的实车场景回注系统，所述系统包括：

工控机，用于运行ADAS控制器的监听程序和数据存储及后处理程序。

PCAN-USB，用于将原始CAN数据回注进域控制器，模拟ADAS控制真实接收数据的形式。

ADAS域控制器，用于运行智能驾驶功能程序，并将记录的中间变量以UDP的形式往外发送。

车载以太网转换器，连接工控机与ADAS域控制器，实现通信，使得监听程序可以接收到控制器发出的中间变量。

本发明相较于现有技术，优点如下：

1、本发明通过将实车数据作为数据源，通过采集实车路试CAN数据，建立实车场景数据库，利用PCAN将数据回注进ADAS域控制器，百分百还原ADAS控制器获取的真实的CAN数据，进而达到实车场景的还原，使得场景的复现更具真实性，更可信。

2、本发明通过监控控制器输出的中间变量，进而可以验证算法模块的稳定性，实现了大量实车数据的复用，大大地提高了算法验证效率及节约了路试成本。

3、本发明可以提供可信的算法模块验证结果，因此实车路试的风险减低、成本低，且极具推广性，可以作为一种快速算法验证的测试手段。

4、本发明ADAS中的软件程序与实车版本保持一致，将道路环境变化等噪声因素均考虑在内，使得回注结果与实车结果基本一致，能够对算法模块进行更精确、更可信的验证。

5、本发明中使用了PCAN-USB硬件，与较多方案中使用Canoe设备，或者是传统的通过PCAN这条CAN线通信不同，我们直接通过PCAN-USB将CAN报文与ADAS控制器通信，大大降低了硬件成本。

总体上，本发明基于PCAN-USB及ADAS控制器，实现了对实车场景的百分百还原，提供一种可以批量回注实车场景，快速验证算法模型的方法，弥补了智能驾驶场景难复现的空白。

附图说明

图1基于PCAN-USB及ADAS域控制器的回注系统架构图；

图2实车数据回注流程图；

图3ADAS域控制器通信流程图；

图4算法模块验证评估逻辑图；

具体实施方式

以下结合附图进一步说明本发明。

如图1所示，本实施例为基于PCAN-USB及ADAS域控制器的实车场景回注系统的架构，其包括：

工控机，是系统的核心硬件，采用windows系统，用于运行ADAS控制器的监听程序和数据存储及后处理程序。

PCAN-USB，用于将原始CAN数据回注进控制器，模拟ADAS控制真实接收数据的形式。

ADAS域控制器，用于运行智能驾驶功能程序，并将记录的中间变量以UDP的形式往外发送。

车载以太网转换器，连接工控机与ADAS域控制器，实现通信，使得监听程序可以接收到控制器发出的中间变量。

在进一步的实施例中，是基于PCAN-USB及ADAS控制器的实车场景回注方法，主要包含三个步骤：

步骤1，模拟真实报文，将CAN报文数据发送至ADAS域控制器；

步骤2，实时接收ADAS域控制器发送的中间变量，并将变量分类别存储；

步骤3，依据中间变量的变化趋势，对算法模块进行验证或评估。

下面将结合图2、图3和图4对于以上三个步骤进行详细说明：

步骤1，模拟真实报文，将CAN报文数据发送至ADAS域控制器，如图2所示：

步骤1.1:BLF数据存储了实车路试的原始CAN线路(例如包括CAN1、CAN2……CAN6)上的所有数据，将其作为输入源传入工控机中的软件。这里，Blf数据指的是，保存实车摄像头、前雷达、角雷达、环视摄像头及超声波雷达的原始CAN报文和驾驶员操作车辆发出的信号报文的总数据集，将其作为实车路试的场景数据建立场景库。

步骤2:解析BLF数据，将其对应的各路CAN上数据整合，并记录其发送时间戳。具体是，解析BLF数据，将摄像头和前雷达的原始CAN报文保存在CAN通道1的数据集中，将角雷达、环视、超声波雷达及车辆信息(车速、方向盘转角、车辆转角等)保存在CAN通道2的数据集中。

步骤3:将解析出的CAN数据重新格式转换为ADAS控制器接收的报文格式，并按照原始数据发送时间戳间隔发送，进而灌入域控制器，实现真实路况场景的还原。

如图3所示，步骤2具体方法如下：(请进一步展开进行解释说明)

建立ADAS域控制器与工控机之间的通信，以UDP协议进行通信，监控ADAS域控制器发出数据的端口，进而获取到控制器发出的数据。通过开发的软件实时监控域控制器发出的中间变量信号，对变量信号进行筛选和分类，将车道线、目标和认知信号变量打上标签，分别存储进本地对应的数据库中进行管理，例如Planing数据库、Target数据库、Lane数据库等，作为软件版本的验证数据。

如下表所示为算法中间变量信号的dbc说明文档，接收到的报文解析后为所述中间变量数据。

上表为算法模块中间变量dbc的部分截图，其中第一列为CAN通道信息，第二列为数据发送方信息，第三列为信号名，第四列为信号中文名字，第五列为信号所在CAN报文的ID，第六列为该信号发送周期，第七列为该信号处于发送报文的位置(报文长度总共64字节，由8个8字节的数据构成，该列显示处于第几个8个字节).

而不同算法模块的中间变量是自己定义的，有明确的文档进行说明，软件实现时就已经对这些变量打上标签进行归类。

如图4所示，步骤3具体方法如下：

当需要验证或评估算法模块时，以之前存储到各数据库(如Planing数据库、Target数据库、Lane数据库)的各类别数据作为输入源，输入工控机，并定义好以哪个软件版本数据作为基础，在编写好的验证规则或评估规则下进行数据后处理，进而得到验证或评估报告，实现对当前算法模块的一个精确的验证或评估。这的数据后处理包括依据建立好的验证规则或评估规则，将其中代表的一个或多个信号变量进行监控，当状态数值发生变化时，则记录为跳动点，对每个跳动点进行存储，最后生成excel报表进行统计呈现；并将其中着重观察的信号参数绘制成曲线图，以pdf的形式呈现给使用者。这样，在对算法模块评估生成报告时，对数据进行了深度挖掘，将算法白盒化，通过监听一个或多个信号参数值的变化，建立明确的评判规则，评价算法模块在场景下的响应优劣。

如上所述，本发明以数据为导向，将各个场景的路试数据深度挖掘，建立了实车场景数据库，解决了智能驾驶中进行路试成本高、效率低、安全无法得到保障的问题，可以先在实验室中充分验证和评估了整个智能驾驶功能软件后，再进行路试，使得路试的验证更安全、更有意义。

Claims (3)

1.一种基于PCAN-USB及ADAS控制器的实车场景回注方法，其特征在于，包含如下步骤：

步骤1，模拟真实报文，通过PCAN-USB将CAN报文数据发送至ADAS域控制器；

步骤1.1:将BLF数据作为输入源传入工控机中的软件，所述BLF数据存储了原始CAN线路上的所有数据；

步骤2.2: 解析BLF数据，将其对应的各路CAN上数据整合，并记录其发送时间戳；

步骤3.3:将解析出的CAN数据重新格式转换为ADAS控制器接收的报文格式，并按照原始数据发送时间戳间隔发送，进而灌入域控制器，实现真实路况场景的还原；

步骤2，实时接收ADAS域控制器发送的中间变量，并将变量分类别存储：建立ADAS域控制器与工控机之间的通信，实时监控域控制器发出的中间变量信号，对变量信号进行筛选和分类，将车道线、目标和认知信号变量打上标签，分别存储进本地对应的数据库中进行管理，作为软件版本的验证数据；

步骤3，依据中间变量的变化趋势，对算法模块进行验证或评估：当需要验证或评估算法模块时，以之前存储的各类别数据作为输入源，在编写好的验证规则或评估规则下进行数据后处理，进而得到验证或评估报告，实现对当前算法模块的,精确的验证或评估。

2.根据权利要求1所述的实车场景回注方法，其特征在于，所述ADAS域控制器中的软件程序与实车版本保持一致。

3.一种基于PCAN-USB及ADAS控制器的实车场景回注系统，其特征在于，所述系统包括：

工控机，用于运行ADAS控制器的监听程序和数据存储及后处理程序；

PCAN-USB，用于将原始CAN数据回注进域控制器，模拟ADAS控制真实接收数据的形式；

ADAS域控制器，用于运行智能驾驶功能程序，并将记录的中间变量以UDP的形式往外发送；

车载以太网转换器，连接工控机与ADAS域控制器，实现通信，使得监听程序可以接收到控制器发出的中间变量；

所述系统的工控机、PCAN-USB、ADAS域控制器和车载以太网转换器协同工作，被配置为执行以下步骤：

步骤1，模拟真实报文，将CAN报文数据发送至ADAS域控制器；

步骤1.1:将BLF数据作为输入源传入工控机中的软件，所述BLF数据存储了原始CAN线路上的所有数据；

步骤2.2: 解析BLF数据，将其对应的各路CAN上数据整合，并记录其发送时间戳；

步骤3.3:将解析出的CAN数据重新格式转换为ADAS控制器接收的报文格式，并按照原始数据发送时间戳间隔发送，进而灌入域控制器，实现真实路况场景的还原；

步骤2，实时接收ADAS域控制器发送的中间变量，并将变量分类别存储；

步骤3，依据中间变量的变化趋势，对算法模块进行验证或评估。

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