JP2024507997A - 乗物の運転者支援システムを試験するためのシナリオデータを生成する方法およびシステム - Google Patents

乗物の運転者支援システムを試験するためのシナリオデータを生成する方法およびシステム Download PDF

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Abstract

本発明は、乗物の運転者支援システムを試験するためのシナリオデータを生成するシステム(10)、および対応する方法に関し、システムは、仮想の交通状況(3)をシミュレートするための手段(11)であって、少なくとも1人の第1の道路ユーザ(1)は、第1のユーザ(2)により制御することができ、またシミュレーションデータは、シミュレーション中に生成される、手段(11)と、仮想の交通状況(3)に基づいて、少なくとも1人の第1の道路ユーザ(1)の仮想環境を、第1のユーザ(2)に出力するための第1のユーザインターフェース(12)と、第1の道路ユーザ(1)の仮想環境において、少なくとも1人の第1の道路ユーザ(1)を制御するための第1のユーザ(2)の入力を取り込むための第2のユーザインターフェース(13)と、シナリオの発生に対して生成されたシミュレーションデータを確認するための手段(14)と、シナリオに関するシナリオデータを抽出するための手段(15)と、運転者支援システムを試験するためのシナリオデータを記録するためのデータ記憶装置(16)とを備える。

Description

本発明は、乗物の運転者支援システムを試験するためのシナリオデータを生成するコンピュータで実施される方法に関する。本発明は、対応するシステムにさらに関する。
さらに進歩した場合、自動運転(Autonomous Driving-AD)を可能にする、運転者支援システム(先進運転者支援システム-ADAS)の普及は、乗用車と商用車の両方の分野で増加し続けている。運転者支援システムは、増加する実際の交通安全性への重要な寄与を行い、かつ運転の快適さを向上させるように働く。
特に、ABS(アンチロックブレーキシステム)およびESP(電子安定性プログラム)などの運転安全性に働くシステムに加えて、複数の運転者支援システムが、乗用車および商用車分野で宣伝されている。
実際の道路の安全性を高めるためにすでに使用されている運転者支援システムは、アダプティブクルーズコントロール(ACC)としても知られている、駐車支援および適応型自動車両間隔制御であり、それは、前で運転する車からの距離に対して運転者により選択された望ましい速度を適切に調整する。このような運転者支援システムのさらなる例は、ACCに加えて、交通渋滞または静止した交通における乗物の自動的なさらなる移動を行うACCストップアンドゴーシステムと、乗物をその車線内に自動的に保持する車線逸脱警報または車線支援システムと、乗物の運動エネルギーを抜くために、衝突する可能性がある場合に、例えば、制動を用意する、または開始する、ならびに潜在的に、衝突が不可避である場合にさらなる対策を開始する衝突前システムとである。
これらの運転者支援システムは、運転者に危険な状況を警告すること、ならびに例えば、緊急時の制動機能を活動化させることによる自動的な介入を開始して事故を回避するまたは最小化することの両方により、交通における安全性を高める。加えて、自動駐車、自動的な車線の維持、および自動近接制御などの機能は、運転の快適さを高める。
運転者支援システムの安全および快適さにおける利益は、運転者支援システムにより提供される支援が、安全であり、信頼性があり、かつ可能な場合には、便利であるとき、乗物の乗員によってだけ積極的に知覚される。
さらにあらゆる運転者支援システムは、その機能に応じて、乗物それ自体に対して最大の安全性で、また他の乗物または他の道路ユーザをそれぞれ危険にすることなく、所与の交通シナリオを扱う必要がある。
乗物の自動化の各程度は、いわゆる自動化レベル1から5(例えば、SAE J3016規格を参照のこと)へと分割される。本発明は、特に、一般的に、自動運転と考えられる自動化レベル3から5における運転者支援システムを有する乗物に関する。
このようなシステムの試験においては、多くの多様な課題が存在する。特に、試験努力と試験範囲の間のバランスを見出す必要がある。ADAS/AD機能を試験するときの主要な課題は、それにより、特に危険な運転状況を含む、すべての考えられる状況において、運転者支援システムの保証された機能を示すことである。このような危険な運転状況は、各運転者支援システムによる無反応または誤った反応が事故へと導くおそれがあるので、ある程度の危険を含む。
運転者支援システムの試験は、したがって、様々なシナリオで生ずる可能性のある多数の運転状況を可能にする必要がある。可能なシナリオの範囲は、したがって、概して多くの局面にわたる(例えば、異なる道路特性、他の道路ユーザの挙動、気象状況など)。この実質的に無限の、かつ多次元のパラメータ範囲から、異常な、または危険な運転状況を導くおそれのある危険なシナリオに対するこれらのパラメータ配置を引き出すことが、運転者支援システムの試験において特に重要となる。
図1で示されるように、このような危険なシナリオは、通常のシナリオに対してはるかに低い発生確率を有する。
対応する運転者支援システムを検証するために、科学的な出版物は、自動運転動作で乗物を動作させることは、各運転者支援システムが、2億7500万マイルの事故のない運転を完了したときに人間により制御された乗物よりも統計的に安全になるに過ぎないと考える。実際の試験運転は、特に自動車産業において要求される非常に厳しい開発サイクルおよび品質規格を考慮すると、これを実際に実現することはできない。前述の理由により、十分な数の危険なシナリオ、またはこれらのシナリオから得られる運転状況がそれぞれ組み込まれることはありそうもない。
運転者支援システムの妥当性を確認し、かつ検証するために、および記録されたデータからシナリオを引き出すために、試験車両の実際の集団からの実際の試験運転データを用いることは、従来技術から知られている。さらに、妥当性を確認し、かつ検証するために完全な要因配置実験を用いることも知られている。
「Metrics for assessing the criticality of traffic situations and scenarios」publication、P. Junietz他、「11th Driver Assistance Systems and Automated Driving Workshop」、FAS 2017
本発明の1つの課題は、複数のシナリオにおいて、運転者支援システムを、特に自動運転機能を試験できることである。特に本発明の課題は、運転者支援システムの試験を行うためのシナリオを生成することである。
この課題は、独立請求項の教示によって解決される。有利な実施形態は、従属請求項において見出される。
本発明の第1の態様は、以下の作業ステップを有する、乗物の運転者支援システムを試験するためのシナリオデータを生成するコンピュータで実施される方法に関し、
以下のサブステップ、すなわち、
複数の仮想の道路ユーザを有する仮想の交通状況をシミュレートするサブステップであって、複数の道路ユーザの少なくとも1人の第1の道路ユーザは、第1のユーザにより制御することができ、またユーザにより制御され得ない道路ユーザは、特に人工知能により、または論理ベースの制御により自動的に制御される、サブステップと、
仮想の交通状況に基づいて、少なくとも1人の第1の道路ユーザの仮想環境を、第1の、特に少なくとも視覚的なユーザインターフェースを介して、第1のユーザに出力するサブステップと、
第2のユーザインターフェースを介して、第1の道路ユーザの仮想環境における少なくとも1人の第1の道路ユーザを制御するための第1のユーザの入力を取り込むサブステップであって、第1のユーザの取り込まれた入力、および少なくとも1人の第1の道路ユーザの、その仮想環境との得られた対話が、仮想の交通状況のシミュレートに組み込まれる、サブステップと
によりシミュレーションデータを生成するステップと、
少なくとも1人の第1の道路ユーザの、仮想環境との対話から生じたシナリオの発生に対して生成されたシミュレーションデータを確認するステップであって、シナリオの発生は、好ましくは初歩的な操縦に対応するシミュレートされた測定変数の事前定義の配置により特徴付けられる、ステップと、
シナリオの発生が決定されると、シナリオに関するシナリオデータを抽出するステップと、
運転者支援システムの試験のために、シナリオデータを記録するステップと
を有する。
好ましくは、抽出されたシナリオデータは出力される。好ましくは、これは、ユーザインターフェースまたはデータインターフェースを介して生ずる。
本発明の意味に含まれるユーザは、自然人、すなわち、人間である。
本発明の意味に含まれる運転者支援システムは、好ましくは、運転のプロセス中に運転者をサポートするように構成される、または乗物を少なくとも部分的に制御する、特に自動化レベル3から5にある運転者支援システムであり、またはさらに特に、自動運転機能であるように構成される。
本発明の意味に含まれる道路ユーザは、好ましくは、交通のアクティブな部分を行う任意の対象物である。特に道路ユーザは人物、動物、または乗物である。
本発明の意味に含まれる抜き取りは、分離または隔離を示すことが好ましい。
特に、シナリオは、シナリオデータから分離される、またはそれぞれ隔離される。データ範囲は、それにより、シナリオデータ内で選択されることが好ましい。
本発明の意味に含まれるシナリオデータは、シナリオに関して、道路ユーザの位置および動きにより、および静的な対象物の位置により特徴付けられることが好ましい。
本発明の意味に含まれるシナリオは、時系列で一連の、特に静的なシーンから形成されることが好ましい。それにより、シーンは、例えば、道路ユーザの配置など、自己の対象物に対する少なくとも1つの他の対象物の空間構成を示す。シナリオは、動的および静的なコンテンツを組み込むことが好ましい。シナリオの体系的な記述に対するモデルがここで使用されることが好ましく、それは、さらに好ましくは、PEGASUSプロジェクト(https://www.pegasusprojekt.de)のモデルであり、以下の6個の独立したレイヤを用いる、すなわち、1.道路(幾何学的配置、・・・)、2.道路設備および規則(交通信号、・・・)、3.一時的な変更およびイベント(道路工事、・・・)、4.移動する対象物(試験下にある乗物に対して移動する乗物、歩行者などの交通に関連する対象物)、5.環境条件(照明状況、道路の気象、・・・)、6.デジタル情報(V2X、デジタルデータ/マップ、・・・)である。シナリオは、特に運転状況を含み、その状況で、運転者支援システムは、例えば、自車(ego vehicle)の少なくとも1つの乗物機能を自動的に実施する、自車と呼ばれる、運転者支援システムを備えた乗物を少なくとも部分的に制御する。
本発明の意味に含まれる交通状況は、好ましくは、画定された空間領域、および/または画定された時間期間もしくは時間点に含まれる交通におけるすべての道路ユーザ環境の全体を表現する。好ましくは、これらの道路ユーザ環境は、特定の時間点における適用可能な挙動パターンの選択へと組み込まれる。好ましくは、交通状況は、すべての関連する状態、可能性、およびアクションの決定要素を含む。必須のことではないが、交通状況は、道路ユーザまたは対象物の観点から表すこともできる。
本発明の意味に含まれるシミュレートされた測定変数は、以下の群から選択されることが好ましい、すなわち、特に初期速度である道路ユーザの速度、特に道路ユーザの経路である移動方向、照明状態、気象、道路表面、温度、静的および/または動的な対象物の数および位置、特に経路である動的な対象物の速度および移動方向、特に交通信号システムである信号システムの状態、交通標識、車線の数、道路ユーザまたは対象物の加速または制動減速である。
本発明の意味に含まれる測定変数の事前定義の配置は、特に時系列的なシーケンスである、1つまたは複数の測定された変数の値の配置であることが好ましい。
本発明の意味に含まれるラベリングは、好ましくは、分類化指定を提供することを意味する。
本発明の意味に含まれるシナリオの危険性は、好ましくは、(自分自身の努力により、および顕著な不確実性を考慮すると)何らかの可能な無事故の結果を得ることのない交通状況への空間的または時間的な近接を示す。事故をもはや回避できないとき、危険性はその最大にある。好ましくは、危険性はまた、臨界性とも呼ばれる。運転者支援システムの運転挙動または運転能力を考慮したとき、危険性は、事故の確率、および/または衝突の時間点までの計算された持続期間を特徴付けることができる。最大の危険性は、好ましくは、計算された持続期間が0秒であるとき、および/または事故の確率がP=1であるとき存在する。増加する事故の確率は、例えば、操縦、制動、加速中に回避的な反応、または顕著な勾配変更など(したがって、例えば、鋭い操縦に起因して乗物がそれるなど)、特に運転操作によりトリガされ得る。増加する事故の確率はまた、特に他の道路ユーザに関して(論理的なまたはAIベースのガイドにおいて)、および危険な運転状況において、その運転タスクまたはその実際の経路の(回避的な操作を介して)違反をそれぞれ強制するおそれがある。増加した事故の確率はまた、特に、例えば、運転者が見えない場合、第1の道路ユーザまたは他の道路ユーザに影響する外部要因により生ずる可能性もある。
本発明の意味に含まれる品質係数は、好ましくは、シミュレートされたシナリオを特徴付ける。品質係数は、好ましくは、特定の運転者支援システムに対する運転状況の危険性に対して、シミュレートされたシナリオの品質もしくは性質、および/または関連性として理解される。
本発明の意味に含まれる関連性は、好ましくは、シナリオが道路交通において生ずる頻度であると理解される。例えば、逆光シナリオは、航空機が道路に着地するシナリオよりもさらに関連性がある、関連性はまた、好ましくは、道路交通が関連する領域にも依存する。例えば、ドイツでは関連があるが、中国では無関係なシナリオもある。
本発明の意味に含まれる乗物の環境は、好ましくは、運転者支援システムにより提供される乗物ガイドに関連する道路ユーザおよび他の対象物により少なくとも形成される。特に、乗物の環境は、風景および動的な要素を包含する。風景は、好ましくは、すべての静止した要素を含む。
本発明は、実際の人々を使用してシナリオを生成するが、実際の交通で何らかの試験運転をする必要のない手法に基づく。
本発明によれば、各場合において、少なくとも1人の実際の運転者が、仮想環境内で乗物を操縦する。本発明は、シナリオを生成するためにクラウドソーシング手法を可能にする。1人または複数のユーザが、次に、シミュレータにおける仮想の交通状況を介して、自分の選択した道路ユーザをナビゲートすることができる。仮想の交通状況をシミュレートするとき、道路ユーザ(複数可)に対する選択肢をナビゲートする実質的に無限の可能性、ならびに他の偶然性機構に起因して、実際の交通のように、実質的に無数の異なるシナリオが生ずる可能性がある。本発明は、知られたシナリオの発生、または新しいシナリオの発生の間を決定するために、事前定義の基準を使用する。そのために、シミュレーションプロセス、およびそこから生成された特にシミュレーションデータは、連続的に解析/モニタされる。
クラウドソーシング手法は、それにより、人々の自然な行動本能を利用することができる。本発明の方法、またはさらに適切なシステムが、このようにユーザに提供され得る。これらのユーザは、次いで、「楽しむために」シミュレートされた交通を運転することができる。代替的に、例えば、交通規則を観察しながら、またはいくつかの対象物を収集する必要を有して、A点からB点へと可能な限り迅速に達するなど、課題をユーザに設定することもできる。さらに、ユーザは、例えば、特定の音声入力または同様のものを提供することが必要になるなど、シミュレートされた交通を介してナビゲートするとき、集中できないこともあり得る。
シミュレーション物理は、それにより、可能な最も現実的なシナリオデータを生成するように、現実に対応する。これは、特に、道路ユーザの物理特性、および環境の物理特性に適用される。対象物または同様のものを通って運転することは可能ではない。特に、優先的に、複数のユーザは、シミュレートされた交通において、複数の道路ユーザをナビゲートする。
方法の1つの有利な実施形態においては、それにより生成されたシナリオデータは、すでにラベル付けされており、特に、仮想の交通状況の対象物はラベル付けされる。対象物の特性に関する情報は、シミュレーションにおいて利用可能であり、したがって、情報を対象物に関連付けることができる。
こうすることは、すべての対象物がラベル付けされる必要のある実際の試験動作からのデータに対して特に有利である。このラベル付けは、実際の人々によって行えるだけなので、概して非常に手間がかかる。
本方法のさらなる有利な実施形態では、シナリオデータは、好ましくは、OpenSCENARIO(登録商標)を用いて、またはOSIデータ出力として、シナリオをシミュレートするために使用できるように抽出中に記述される。シナリオデータは、それにより、シナリオをシミュレートするために、なお直接使用することができる。
本方法のさらに有利な実施形態では、ユーザは、シミュレートされた仮想の交通環境において、様々なアクションにより活動を実施するように要求される。このような活動は、例えば、別の道路ユーザのシミュレートされた挙動とすることができる。特に、他の道路ユーザは、ユーザが反応すべく強制されるように挙動することができる。さらなる有利な実施形態では、さらに以下の作業ステップを有する、すなわち、
事前定義の基準に応じて、抽出されたシナリオデータに対する品質係数を決定するステップであって、それにより、品質係数は、その基礎となるシナリオの危険性により特徴付けられることが好ましい。品質係数は、その基礎となるシナリオの品質を示す。好ましくは、抽出されたシナリオデータは、品質係数がアボート状態に達したときに出力される。さらに好ましくは、品質係数は、特にディスプレイである、第1または第2のユーザインターフェースを介してユーザに出力される。アボート状態は、それにより、好ましくは、衝突の時間点までの時間の計算された持続期間、または衝突の可能性とすることができる。
本発明のさらなる有利な実施形態では、品質係数は高くなるほど、各シナリオがより危険になり、特に衝突の時間点までの計算された持続期間が短くなる。
本方法のさらに有利な実施形態では、第1のユーザは、得られたシナリオの品質係数に応じて、特に概念的な報酬である報酬が認められる。これは、それにより、危険なシナリオを作成する動機をユーザに与える。
本方法のさらに有利な実施形態では、特にPTV-Vissim(登録商標)またはEclipse SUMO、特にバージョン1.8.0である交通の流れモデルが、仮想の交通状況をシミュレートするために使用される。交通の流れモデルを使用することは、特に現実的な交通状況の生成を可能にする。
本発明の第1の態様に関して上記で説明された特徴および利点はまた、逆も同様であるが、本発明の他の態様にも同様に適用される。
本発明の第2の態様は、以下の作業ステップを有する乗物の運転者支援システムの試験を行うためのコンピュータで実施される方法に関する、作業ステップは、
乗物が存在し、かつ複数の他の道路ユーザを有するシナリオを特徴付けるシナリオデータを提供するステップであって、シナリオデータは、本発明の第1の態様によってシナリオデータを生成する方法により生成される、ステップと、
提供されるシナリオデータから、乗物の仮想環境をシミュレートするステップと、
仮想環境を、インターフェースを介して運転者支援システムに出力するステップと、
乗物の仮想環境において、運転者支援システムを動作させるステップと
である。
運転者支援システムを試験するための方法の1つの有利な実施形態では、運転者支援システムがシミュレートされる。これは、「ソフトウェアインザループ」の概念に従って、運転者支援システムのそれぞれ、ソフトウェア、または実際のコードだけが、仮想の交通状況をシミュレートするときに考慮される、またはそれぞれ実施されることを意味する。それにより、これは、運転者支援システムの純粋にシミュレーションベースの試験を可能にする。
運転者支援システムを試験するための方法のさらに有利な実施形態では、乗物の環境に関するデータが、運転者支援システムの動作中に運転者支援システムに供給される、および/または運転者支援システム、特にそのセンサは、乗物の環境に基づいて刺激される。そのようにすることは、テストベンチにおいて、運転者支援システムの、特にそのソフトウェアまたはハードウェア全体の試験を可能にする。特に、ハードウェアインザループ法をそのために使用することができる。
本発明の第3の態様は、乗物の運転者支援システムを試験するためのシナリオデータを生成するシステムに関し、システムは、
複数の仮想の道路ユーザを有する仮想の交通状況をシミュレートするための手段であって、複数の道路ユーザの少なくとも1人の第1の道路ユーザは、第1のユーザにより制御することができ、またユーザにより制御され得ない道路ユーザは、特に人工知能により、または論理ベースの制御により自動的に制御され、ここにおいて、シミュレーションデータは、シミュレーション中に生成される、手段と、
仮想の交通状況に基づいて、少なくとも1人の第1の道路ユーザの仮想環境を、第1のユーザに出力するための第1の、特に少なくとも視覚的なユーザインターフェースと、
第1の道路ユーザの仮想環境において、少なくとも1人の第1の道路ユーザを制御するための第1のユーザの入力を取り込む第2のユーザインターフェースであって、シミュレーティング手段は、第1のユーザの取り込まれた入力、および少なくとも1人の第1の道路ユーザの、その仮想環境との得られた対話を、仮想の交通状況のシミュレートへと組み込むようにさらに構成される、第2のユーザインターフェースと、
少なくとも1人の第1の道路ユーザの、環境の残りとの対話から生ずるシナリオの発生に対して、生成されたシナリオデータを確認するための手段であって、シナリオの発生は、好ましくは初歩的な操縦に対応するシミュレートされた測定変数の事前定義の配置により特徴付けられる、手段と、
生成されたシミュレーションデータを確認するための手段により、シナリオの発生が決定されると、シナリオに関するシナリオデータを抽出するための手段と、
運転者支援システムを試験するためのシナリオデータを記録するためのデータ記憶装置とを備える。
本明細書の意味に含まれる手段は、ハードウェアおよび/またはソフトウェアとして設計することができ、特に処理ユニットとして、特にデジタル処理ユニットとして、特にマイクロプロセッサユニット(CPU)として設計され、好ましくは、メモリおよび/もしくはバスシステムにデータ接続される、もしくは信号接続され、かつ/または1つもしくは複数のプログラムもしくはプログラムモジュールを有する。CPUは、メモリシステムに記憶されたプログラムとして実施されるコマンドを処理し、データバスから入力信号を取り込み、かつ/または出力信号をデータバスへと送るように構成され得る。メモリシステムは、1つまたは複数の、特に様々な、記憶媒体を、特に光学的な、磁気的な、固体素子の、および/または他の不揮発性の媒体を含むことができる。プログラムは、本明細書で述べられる方法を実施するように、または実施できるように設計することができ、したがって、CPUは、このような方法のステップを実行して、次いで特に、シナリオを生成することができる。
本発明の第4の態様は、乗物の運転者支援システムを試験するためのシステムに関し、システムは、
乗物が存在し、かつ複数の他の道路ユーザを有するシナリオを特徴付けるシナリオデータを提供するためのデータ記憶装置であって、シナリオデータは、請求項1から8のいずれか一項に記載の方法により生成される、データ記憶装置と、
シナリオデータに基づいて、乗物の仮想環境をシミュレートするための手段と、
運転者支援システムが、シミュレートされたシナリオに基づいて、乗物の仮想環境で動作できるように、仮想環境を運転者支援システムに出力するためのインターフェースと
を備える。
本発明のさらなる態様は、コンピュータで動作するとき、本発明の第1の、または第2の態様による方法をコンピュータに実行させるコマンドを含むコンピュータプログラムに関する。
図を参照する例示的な実施形態の以下の記述により、さらなる特徴および利点が示される。図は、少なくとも部分的に概略的に示される。
その臨界性の関数としてのシナリオ発生確率の図である。 シナリオを生成する方法の例示的な実施形態のブロック図である。 シミュレートされた仮想の交通状況の第1の例である。 シミュレートされた仮想の交通状況の第2の例である。 乗物の運転者支援システムを試験するためのシナリオデータを生成するシステムの例示的な実施形態である。 乗物の運転者支援システムを試験するための方法の例示的な実施形態のブロック図である。 シミュレートされたシナリオの例である。 乗物の運転者支援システムを試験するためのシステムの例示的な実施形態である。
図1は、シナリオの臨界性の関数としてシナリオの発生確率を示す。発生確率は、シナリオが実際の道路交通で生ずる確率である。
図1で注目されるのは、シナリオの大多数は、比較的低い複雑さおよび/または臨界性のものであり、それはまた、自動車運転者の通常の生活体験に対応する。これらのシナリオの範囲は、図1で「A」として指定される。対照的に、高い複雑さおよび/または臨界性のシナリオは、その範囲は図1で「B」として指定されるが、比較的低い頻度で生ずる。しかし、運転者支援システムの機能性を解析することに大きく関係するものは、まさに高い複雑さおよび/または臨界性を有するこれらの「B」シナリオである。
したがって、運転者支援システムの試験中に、高い「B」の複雑さの様々なシナリオの十分な数および多様性を得ることは、示された分布曲線に基づいて非常に多数のシナリオを実行する必要がある。
運転者支援システムを試験するために、多数の様々なシナリオを生成する方法が、図2から図3bを参照して以下で述べられる。
シミュレーションデータは、第1の作業ステップ101で生成される。好ましくは、第1の作業ステップ101は、3つの下位のプロセスを含む。
複数の仮想の道路ユーザ1、4、5a、5b、5c、5d、6を有する仮想の交通状況3は、これらのプロセスの第1のもの101-1においてシミュレートされる。好ましくは、複数の道路ユーザ1、4、5a、5b、5c、5d、6の少なくとも1人の第1の道路ユーザ1は、第1のユーザ2(図4を参照)により制御することができ、またユーザにより制御することのできないこれらの道路ユーザ4、5a、5b、5c、5d、6は、この仮想の交通状況3において、自動的に制御される。好ましくは、人工知能、論理ベースのモデル、または交通の流れモデル、特にPTV-Vissim(登録商標)もしくはEclipse SUMOが、それにより使用される。好ましくは、シミュレートされた仮想の交通状況3において、ユーザ、すなわち、人間により制御される複数の道路ユーザがあり得る。
仮想の交通状況をシミュレートすることに対して実質的に2つの手法がある。シミュレーションは、実際の試験運転において得られたデータに基づく。この場合、例えば、それらの道路ユーザの速度など、個々の対象物のパラメータは、変更することができる、または実際の試験運転中に取り込まれたものとして使用することができる。本方法の代替的な実施形態では、交通状況3は、純粋に数学的なアルゴリズムに基づいて生成される。好ましくは、2つの手法の混合とすることもあり得る。
このようなシミュレートされた交通状況3の例が、図3aに示されている。図3aで示された交通状況3において、歩行者6が道路を横断している。第1のユーザにより制御された乗物1が、歩行者6の側の車線において歩行者6に接近する。他の乗物5b、5c、5dは、車線に沿って並んで駐車しており、歩行者6を、ユーザにより制御された乗物1の運転者には見えなくする、またはかろうじて見えるようにする。歩行者6と同じレベルのさらなる乗物5aは、やがて来る交通として第2の車線で運転している。オートバイ運転者4は、他の乗物5aの後方に近づきつつあり、前記他の乗物5aを通過する準備をしている。このオートバイ運転者4が、第1のユーザ2により制御された乗物の運転者に見えるかどうかは、図3aから推定できない。
他の乗物5a、5b、5c、5d、歩行者6、ならびにオートバイ運転者4は、交通状況3において、第1のユーザ2により制御される乗物1の仮想環境を形成する。
第1のユーザ2が、交通状況3から生ずる最初のシナリオにおいてどのように反応する、または行動するか、すなわち、第1のユーザが、その制御する乗物1の仮想環境においてどの運転挙動を示すかに基づいて、危険な、または危険の少ない運転状況または他のシナリオが得られる。例えば、乗物1の移動矢印の前の棒により図3aで示されるように、第1のユーザ2が、乗物1を停止させるためにブレーキをかけた場合、オートバイ運転者4は、トラブルなしに、他の車線の到来する乗物5aを通過することができる。
図3bは、第1のユーザ1により制御される乗物が、図3aと同じ最初のシナリオにある、図3aと同じ仮想の交通状況3を示す。第1のユーザにより制御される乗物1から離れる移動矢印により示されるように、第1のユーザは、減速されない速度で乗物1を運転し続ける。
このような場合、その後の運転状況、またはその後のシナリオは、オートバイの運転者4が、第1のユーザ1により運転される乗物1と衝突することへと展開することになる可能性が高い。これはまた、図3bでも示される。このような運転状況/シナリオは、非常に高い危険性に相当することになる。
第1の作業ステップ101の第2のプロセス101-2では、仮想の交通状況3が、第1のユーザインターフェース12を介して第1のユーザ2に出力される。
可能なユーザインターフェースの例が図4で示されており、好ましくは、特にスクリーンである視覚的なユーザインターフェース、特にスピーカであるオーディオユーザインターフェース、および/または第1のユーザ2の平衡感覚を刺激するためのユーザインターフェースを含む。
第1の作業ステップ101の第3のプロセス101-3では、第1の道路ユーザ1の仮想環境において、少なくとも1人の道路ユーザを制御するための第1のユーザ2の入力は、第2のユーザインターフェース13を介して取り込まれる。
第2のユーザインターフェース13も同様に図4で示される。好ましくは、これらのものは、ハンドル、変速レバー、手動ブレーキ、ブレーキペダル、クラッチ、および/またはアクセル、ならびに乗物における運転者に利用可能な他の可能な制御器具に関する。
しかし、ユーザ2によって制御される道路ユーザ1、4、5a、5b、5c、5d、6のタイプに応じて、例えば、ジョイスティックのタイプなど、ユーザインターフェース13として他の入力手段も提供され得る。
上記で説明されたように、図3aおよび図3bにおける第1の道路ユーザ1は、黒い乗物である。第1のユーザ2の取り込まれた入力、および乗物1、すなわち、第1の道路ユーザの、その仮想環境との得られた対話は、図3aおよび図3bで示された交通状況3のシミュレートへと組み込まれる。
図3aおよび図3bで示された交通状況3における対話は、例えば、第1のユーザ2が、最初のシナリオに対してどのように反応するかである。この最初のシナリオに対する第1のユーザ2の反応に応じて、他の道路ユーザ、特に他の到来する乗物5aおよびオートバイ運転者4、ならびに歩行者6も反応する。例えば、オートバイ運転者4が、第1のユーザ2により制御される乗物1がその速度を減速しないことに気づいたとき、オートバイ運転者4がブレーキをかけることが予想される。これらの対話は、次いで、仮想の交通状況3の進展に影響を与える。
シミュレーションデータを生成する作業ステップ101は、したがって、連続するプロセスであり、それは、図2で示されるように、絶えずループで動作し、それによりシミュレーションデータを生成する。
シミュレーション中に、仮想の交通状況3の一部である対象物は、メタ情報を用いてすでにマークされている。したがって、個々のラベルは必要ではない。これは、静的および動的な対象物の両方に関する。それにより、シミュレーションデータから取得され得るその後のデータは、いわゆるグラウンドトゥルース情報を含む。
シナリオデータが、例えば、運転者支援システムを試験するために使用されるとき、どの対象物を、運転者支援システムが正しく検出し、どれを誤って検出したかを理解することができる。このようなラベルの例は、木、歩行者、乗用車、トラックなどである。
さらに好ましくは、第1のユーザからの活動を促進するアクションが運転状況3において設定される。例えば、図3aおよび図3bの運転状況3において、これは、第1のユーザ2により運転される乗物1の後方で運転し、かつ加速を強制する乗物とすることもできる。例えば、走り出すなど歩行者6の予測されない動き経路もまたこのようなアクションとすることができる。
方法100の第2の作業ステップ102では、生成されたシミュレーションデータが、図3aおよび図3bにおける黒い乗物である少なくとも1人の第1の道路ユーザ1の、仮想環境との対話から生ずるシナリオの発生に対して確認される。前に行われた、またはテンプレートとして事前定義されたすでに知られたシナリオ、ならびにまだ事前定義されていないシナリオは共に、それにより確認することができる。
両方のタイプのシナリオは、仮想の交通状況3から決定することのできるシミュレートされた測定変数の事前定義の配置により、定義されることが好ましい。これらの事前定義の配置は、シナリオに対するテンプレートを形成する、またはシナリオの発生が推察され得る初歩的な操作に対応する。これは、例えば、図3aおよび図3bにおける乗物1の強力な制動減速とすることができ、これは、まだ事前に定義されていないシナリオの発生に対するトリガ条件として使用される。
シナリオが生じたと決定されると、シナリオに関するシナリオデータが、第3の作業ステップ103において抽出される。この文脈では、抽出とは、特に決定されたシナリオに関係するシミュレーションデータにおけるデータ範囲を分離する、または孤立化することを示す。好ましくは、シナリオデータは、シナリオのシミュレートに適切であるように、抽出中に視覚的に示される。好ましくは、データは、OpenSCENARIO(登録商標)またはOpenDrive(登録商標)と共に使用することができる。さらに好ましくは、データは、OSIデータまたはOSIストリームとして出力され得る。
方法100の第4の作業ステップ104では、運転者支援システムを試験するためのシナリオデータが記録される。このデータは、その後、運転者支援システムを試験するために利用可能になる。このような試験方法200は、図5を参照してさらに以下で述べられる。
第5の作業ステップ105では、好ましくは、得られたシナリオの品質係数が、事前定義の基準に応じて決定され、品質係数は、シナリオの1つの危険性により特徴付けられることが好ましい。好ましくは、得られたシナリオがより危険であるほど、品質係数は高くなる。危険性は、例えば、「Metrics for assessing the criticality of traffic situations and scenarios」publication、P. Junietz他、「11th Driver Assistance Systems and Automated Driving Workshop」、FAS 2017で述べられたものなど、いわゆる「Xまでの時間」メトリクスにより決定されることが好ましい。特に、それにより基準として使用できるものは、衝突点までの時間の持続期間(衝突までの時間)、キックダウンまでの時間、操縦までの時間、反応するまでの時間、最も近い遭遇までの距離、最も近い遭遇までの時間、衝突するまでの最悪の時間などである。さらに好ましくは、危険性は、事故の確率によって特徴付けられる。
さらに好ましくは、第1のユーザ2は、提示されたシナリオの品質係数に応じて、特に概念的な報酬である、報酬が認められる。
図4は、乗物の運転者支援システムを試験するためのシナリオを生成するためのシステム10を示す。
このシステム10は、好ましくは、複数の仮想の道路ユーザを有する仮想の交通状況3をシミュレートするための手段11を備える。道路ユーザ1を第1のユーザ2によって制御可能にするために、システムは、少なくとも1つの第1のユーザインターフェース12、および少なくとも1つの第2のユーザインターフェース13をさらに備える。
少なくとも1つの第1のユーザインターフェース12は、少なくとも1人の第1の道路ユーザ1の仮想環境を第1のユーザ2に出力するように働く。少なくとも1人の第1の道路ユーザ1の仮想環境は、それにより、シミュレートされた仮想の交通状況3に基づいて決定される。これは、それにより、実質的に、第1のユーザ2により制御された第1の道路ユーザ1の見え方による、最初のシナリオにおける仮想の交通状況3の表現である。
図4が示すように、これらのユーザインターフェース12は、スクリーンなどの視覚的なユーザインターフェース、およびスピーカなどのオーディオインターフェースであり、またさらにおそらく、各ユーザ2の平衡感覚に影響を与えることのできる装置である。
第2のユーザインターフェース、すなわち、ユーザインターフェース13は、各ユーザ2からの入力を取り込むように構成される。図4で示すように、これらのものは、様々な動作要素に関連することが好ましい。すでに前に説明したように、それらは、ユーザ2により制御される各道路ユーザ1に応ずることができる。第1のユーザ2により制御される道路ユーザ1が乗物である場合、ユーザインターフェース12、13は、好ましくは、いわゆるシートボックス19の領域に配置され、それは、図4で示されるように、ユーザインターフェース12、13と共にシミュレータを形成する。
システム10は、好ましくは、シナリオの発生に対して生成されたシミュレーションデータを確認するための手段14をさらに備える。さらにシステム10は、好ましくは、シナリオに関するシナリオデータを抽出するための手段15、ならびにシナリオデータを記録するためのデータ記憶装置16を備える。さらに好ましくは、システム10は、好ましくは、事前定義の基準に応じて、抽出されたシナリオデータの品質係数を決定するための手段を備える。さらに好ましくは、システム10は、ユーザ2に品質係数を出力するためのユーザインターフェースとして、および/またはさらなる処理を行うためにシナリオデータを出力するためのデータインターフェースとして構成されることが好ましいさらなるインターフェース18を有する。好ましくは、手段11、14、15、16、17、18は、好ましくはコンピュータにより形成されるデータ処理デバイスの一部である。
図5は、図6で示された乗物8の運転者支援システム7を試験するための方法200の例示的な実施形態の流れ図を示す。
この方法200の第1の作業ステップ201は、乗物8が存在し、かつ好ましくは、複数の他の道路ユーザ4'、5a'、5b'、5c'、5d'、6'を含むシナリオを特徴付けるシナリオデータのシミュレートを伴う。次いで、このシナリオデータは同様に、上記で述べられた方法100に従ってそこから抽出されたシミュレーションに基づくことが好ましい。
シナリオデータに基づき、シナリオは、第2の作業ステップ202においてシミュレートされる。このシナリオは、試験下にある運転者支援システム7を備えた乗物8を有する。さらにシナリオは、好ましくは、複数の他の道路ユーザまたは対象物を含む。
図6で示されたシナリオ例においては、これらのもの、すなわち、駐車した乗物5b'、5c'、5d'、歩行者6'、他の車線の到来する乗物5a'、ならびに前記車線に同様に存在するオートバイ4'は、図3a、図3bで示された運転状況3に類似したものである。
シミュレートされたシナリオに基づき、運転者支援システム7を備える乗物8の仮想環境が、第3の作業ステップ203で生成され、かつ出力される。
仮想環境は、第3の作業ステップ203においてインターフェース23を介して運転者支援システム7に出力される。最後に、運転者支援システム7は、第4の作業ステップ204において、乗物8の仮想環境において動作される。
シナリオまたは環境における運転者支援システム7の運転挙動はそれぞれ、さらに解析され、かつ評価することができる。運転者支援システム7は、このような解析または評価に基づいて最適化することができる。
図6において示されたシナリオでは、乗物8の運転者支援システム7は、特に道路ユーザ4'、5a'、5b'、5c'、5d'、6'である、乗物8を囲む領域に位置する対象物を検出するレーダシステムを備える。
示された例示的なシナリオでは、運転者支援システム7は、乗用車8へと一体化される。しかし、試験される運転者支援システムは、同様に、オートバイ4'に対しても一体化され得る。例えば、オートバイ運転者は、運転者支援システムのセンサにより先行して警告され、したがって、車の流れから出ることはない。したがって、オートバイ4'の運転者支援システムは反応し、黒い車は、そこで衝突することなく続けることができる。図5および図6に関して述べられた方法200を実行するのに適した運転者支援システム7を試験するためのシステム20は、図7で示される。
このようなシステム20は、乗物8が存在するシナリオを特徴付けるシナリオデータを提供するためのデータ記憶装置21を備える。手段22は、シナリオデータに基づいて、乗物の仮想環境をシミュレートするように構成される。さらに手段22はまた、環境をレンダリングするように構成される。
最後に、インターフェース23は、運転者支援システム7の仮想環境を出力するように構成される。運転者支援システム7が、光学的なカメラを有する場合、このようなインターフェースは、スクリーンとすることができる。図7で示された例では、運転者支援システムのセンサは、信号Sを発するレーダセンサである。この信号Sは、レーダアンテナ23により取得される。
取得された信号およびシミュレートされた環境に基づいて、シミュレート手段22は、応答信号S'を計算し、それは、次いで運転者支援システムのレーダに出力される。そのように行うことにより、運転者支援システム7の機能を試験することができる。運転者支援システム7のどの構成要素が試験されるかに応じて、図7で示されるように、運転者支援システム7のセンサへの信号をエミュレートすることにより、シミュレートされた仮想環境が試験され得る。しかし、代替的に、運転者支援システムの信号のデータ処理ユニット7へと直接送られる信号、ならびに運転者支援システム7のソフトウェアにより処理されるだけの信号S'もまた生成することができる。
データ記憶装置21およびシミュレーティング手段22は、データ処理デバイスの一部であることが好ましい。
例示的な諸実施形態は例に過ぎず、それは、決して、保護の範囲、適用分野、および構成を限定するようには意図されていないことに留意されたい。そうではなくて、前述の記述は、少なくとも1つの例示的な実施形態を実施するためのガイドラインを当業者に提供するものであり、それにより、特許請求の範囲、および特徴の等価な組合せから得られる保護範囲から逸脱することなく、特に述べられた構成要素の機能および構成に関して様々な変更を行うことができる。
1 道路ユーザ、乗物
2 第1のユーザ
3 仮想の交通状況
4 道路ユーザ、オートバイ運転者
4' オートバイ
5a、5b、5c、5d 道路ユーザ
5a'、5b'、5c'、5d' 道路ユーザ、乗物
6、6' 道路ユーザ、歩行者
7 運転者支援システム
8 乗物
10 システム
11 手段
12 第1のユーザインターフェース
13 第2のユーザインターフェース
14 手段
15 手段
16 手段、データ記憶装置
17 手段
18 手段、インターフェース
19 シートボックス
20 システム
21 データ記憶装置
22 シミュレート手段
23 インターフェース、レーダアンテナ
S、S' 信号

Claims (15)

  1. 以下の作業ステップを有する、乗物(8)の運転者支援システム(7)を試験するためのシナリオデータを生成するコンピュータで実施される方法(100)であって、
    複数の仮想の道路ユーザ(1、4、5a、5b、5c、5d、6)を有する仮想の交通状況(3)をシミュレートするサブステップ(101-1)であって、前記複数の道路ユーザ(1、4、5a、5b、5c、5d、6)の少なくとも1人の第1の道路ユーザ(1)は、第1のユーザ(2)により制御することができ、またユーザにより制御され得ない道路ユーザ(4、5a、5b、5c、5d、6)は、特に人工知能により、または論理ベースの制御により自動的に制御される、サブステップ(101-1)と、
    前記仮想の交通状況(3)に基づいて、前記少なくとも1人の第1の道路ユーザ(1)の仮想環境を、第1の、特に少なくとも視覚的なユーザインターフェース(12)を介して、前記第1のユーザ(2)に出力するサブステップ(101-2)と、
    第2のユーザインターフェース(13)を介して、前記第1の道路ユーザ(1)の前記仮想環境における前記少なくとも1人の第1の道路ユーザ(1)を制御するための前記第1のユーザ(2)の入力を取り込むサブステップ(101-3)であって、前記第1のユーザ(2)の前記取り込まれた入力、および前記少なくとも1人の第1の道路ユーザ(1)の、その仮想環境との得られた対話が、前記仮想の交通状況(3)のシミュレートに組み込まれる、サブステップ(101-3)と
    によりシミュレーションデータを生成するステップ(101)と、
    前記少なくとも1人の第1の道路ユーザ(1)の、前記仮想環境との前記対話から生じた前記シナリオの発生に対して前記生成されたシミュレーションデータを確認するステップ(102)であって、前記シナリオの発生は、好ましくは初歩的な操縦に対応するシミュレートされた測定変数の事前定義の配置により特徴付けられる、ステップ(102)と、
    シナリオの発生が決定されると、前記シナリオに関するシナリオデータを抽出するステップ(103)と、
    前記運転者支援システム(7)の試験のために、前記シナリオデータを記録するステップ(104)と
    を有するコンピュータで実施される方法(100)。
  2. 前記仮想の交通状況(3)の対象物には、ラベルが付される、請求項1に記載の方法(100)。
  3. 前記シナリオデータは、好ましくは、OpenSCENARIO(登録商標)を用いて、またはOSIデータ出力としてシナリオをシミュレートするために使用できるように、抽出中に記述される、請求項1または2に記載の方法(100)。
  4. 前記第1のユーザ(2)は、前記シミュレートされた仮想の交通環境において、1つまたは複数のアクションにより活動を実施するように促される、請求項1または2に記載の方法(100)。
  5. 以下の作業ステップ、すなわち、
    事前定義の基準に応じて、前記抽出されたシナリオデータに対する品質係数を決定するステップ(105)であって、前記品質係数は、好ましくは、その基礎となるシナリオの危険性により特徴付けられる、ステップ(105)
    をさらに含む、請求項1から4のいずれか一項に記載の方法(100)。
  6. 前記品質係数が高くなるほど、前記各シナリオがより危険になり、特に衝突の時間点までの計算された持続期間が短くなる、請求項5に記載の方法(100)。
  7. 前記第1のユーザ(2)は、得られたシナリオの前記品質係数に応じて、特に概念的な報酬である報酬が認められる、請求項1から6のいずれか一項に記載の方法(100)。
  8. 特にPTV Vissim(登録商標)である交通の流れモデルが、前記仮想の交通状況(3)をシミュレートするために使用される、請求項1から7のいずれか一項に記載の方法(100)。
  9. 以下の作業ステップを有する、第1の乗物(8)の運転者支援システム(7)を試験するためのコンピュータで実施される方法(200)であって、
    前記第1の乗物(8)が存在し、かつ複数の他の道路ユーザ(4'、5a'、5b'、5c'、5d'、6')を有するシナリオを特徴付けるシナリオデータを提供するステップ(201)であって、前記シナリオデータは、請求項1から8のいずれか一項に記載の方法(100)により生成される、ステップ(201)と、
    前記提供されるシナリオデータから、前記第1の乗物(8)の仮想環境をシミュレートするステップ(202)と、
    インターフェース(23)を介して、前記仮想環境を前記運転者支援システム(7)に出力するステップ(203)と、
    前記第1の乗物(8)の前記仮想環境において、前記運転者支援システム(7)を動作させるステップ(204)と
    を有するコンピュータで実施される方法(200)。
  10. 前記運転者支援システム(7)がシミュレートされる、請求項9に記載の方法。
  11. 前記第1の乗物(8)の前記環境に関するデータは、前記運転者支援システム(7)の前記動作中に、前記運転者支援システム(7)に供給され、および/または前記運転者支援システム(7)、特にそのセンサは、前記第1の乗物(8)の前記環境に基づき刺激される、請求項10に記載の方法。
  12. コンピュータ上で動作するとき、請求項1から11のいずれか一項に記載の方法のステップをコンピュータに実行させるコマンドを含むコンピュータプログラム。
  13. 請求項12に記載のコンピュータプログラムが記憶されるコンピュータ可読媒体。
  14. 乗物の運転者支援システムを試験するためのシナリオデータを生成するシステム(10)であって、
    複数の仮想の道路ユーザを有する仮想の交通状況(3)をシミュレートするための手段(11)であって、前記複数の道路ユーザ(1、4、5a、5b、5c、5d、6)の少なくとも1人の第1の道路ユーザ(1)は、第1のユーザ(2)により制御することができ、またユーザにより制御され得ない道路ユーザ(4、5a、5b、5c、5d、6)は、特に人工知能により、または論理ベースの制御により自動的に制御され、ここにおいて、シミュレーションデータは、前記シミュレーション中に生成される、手段(11)と、
    前記仮想の交通状況(3)に基づいて、少なくとも1人の第1の道路ユーザ(1)の仮想環境を、前記第1のユーザ(2)に出力するための第1の、特に少なくとも視覚的なユーザインターフェース(12)と、
    前記第1の道路ユーザ(1)の仮想環境において、前記少なくとも1人の第1の道路ユーザ(1)を制御するための前記第1のユーザ(2)の入力を取り込む第2のユーザインターフェース(13)であって、シミュレーティング手段(11)は、前記第1のユーザ(2)の前記取り込まれた入力、および前記少なくとも1人の第1の道路ユーザ(1)の、その仮想環境との得られた対話を、前記仮想の交通状況(3)のシミュレートへと組み込むようにさらに構成される、第2のユーザインターフェース(13)と、
    前記少なくとも1人の第1の道路ユーザ(1)の、前記環境の残りとの前記対話から生ずるシナリオの発生に対して、前記生成されたシナリオデータを確認するための手段(14)であって、前記シナリオの発生は、好ましくは初歩的な操縦に対応するシミュレートされた測定変数の事前定義の配置により特徴付けられる、手段(14)と、
    前記生成されたシミュレーションデータを確認するための手段(14)により、シナリオの発生が決定されると、前記シナリオに関するシナリオデータを抽出する手段(15)と、
    前記運転者支援システムを試験するための前記シナリオデータを記録するためのデータ記憶装置(16)と
    を備えるシステム(10)。
  15. 第1の乗物(8)の運転者支援システム(7)を試験するためのシステム(20)であって、
    前記第1の乗物(8)が存在し、かつ複数の他の道路ユーザ(4'、5a'、5b'、5c'、5d'、6')を有するシナリオを特徴付けるシナリオデータを提供するためのデータ記憶装置(21)であって、前記シナリオデータは、請求項1から8のいずれか一項に記載のシステム(10)の手段により生成される、データ記憶装置(21)と、
    前記シナリオデータに基づいて、前記第1の乗物(8)の仮想環境をシミュレートするための手段(22)と、
    運転者支援システム(7)が、前記シミュレートされたシナリオに基づいて、前記第1の乗物(8)の前記仮想環境で動作できるように、前記仮想環境を前記運転者支援システム(7)に出力するためのインターフェース(23)と
    を備えるシステム(20)。
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