WO2021102718A1 - 一种基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平台 - Google Patents

一种基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平台 Download PDF

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张祖锋
杨迪海
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畅加风行(苏州)智能科技有限公司
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    • G05B—CONTROL OR REGULATING SYSTEMS IN GENERAL; FUNCTIONAL ELEMENTS OF SUCH SYSTEMS; MONITORING OR TESTING ARRANGEMENTS FOR SUCH SYSTEMS OR ELEMENTS
    • G05B23/00—Testing or monitoring of control systems or parts thereof
    • G05B23/02—Electric testing or monitoring
    • G05B23/0205—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults
    • G05B23/0218—Electric testing or monitoring by means of a monitoring system capable of detecting and responding to faults characterised by the fault detection method dealing with either existing or incipient faults
    • G05B23/0221—Preprocessing measurements, e.g. data collection rate adjustment; Standardization of measurements; Time series or signal analysis, e.g. frequency analysis or wavelets; Trustworthiness of measurements; Indexes therefor; Measurements using easily measured parameters to estimate parameters difficult to measure; Virtual sensor creation; De-noising; Sensor fusion; Unconventional preprocessing inherently present in specific fault detection methods like PCA-based methods

Definitions

  • the invention relates to the field of automatic driving vehicles, in particular to a SCANeR-based man-machine hybrid driving automatic driving virtual test platform.
  • the testing methods of autonomous vehicles mainly include virtual testing, closed test site testing, and public road testing. Due to virtual testing, it has rich scenarios, fast calculation speed, high test efficiency, low resource consumption, good repeatability, and embeddability. For various aspects of vehicle development and other reasons, various car companies and research institutions have gradually turned their attention to virtual testing.
  • the present invention provides a SCANeR-based man-machine hybrid driving automatic driving virtual test platform, which has the advantage of real-time man-machine switching driving to improve vehicle driving safety, and solves the problem of existing vehicles. The situation is more complicated during driving.
  • a SCANeR-based man-machine hybrid driving automatic driving virtual test platform including the SCANeR-based man-machine hybrid driving automatic Driving virtual test platform, the SCANeR-based man-machine hybrid driving automatic driving virtual test platform has a SCANeR system and a driving simulator, the SCANeR system and the driving simulator are connected through process communication, and the SCANeR system includes: a vehicle driving environment generation subsystem , Vehicle dynamics model, virtual sensor simulation subsystem, measurement and control subsystem, test result analysis and evaluation subsystem.
  • the vehicle driving environment generation subsystem is used to create a road network containing logical information and a 3D graphics environment, and provide static and dynamic traffic scenes for automatic driving virtual tests, including: road scene modeling, weather modeling, and traffic environment Modeling.
  • the road scene modeling is used to simulate the geometric characteristics, physical characteristics and behavior characteristics of the road scene elements in the real environment
  • the traffic environment modeling is used to generate reasonable traffic flow information and the behavior of surrounding traffic vehicles according to requirements
  • the meteorological modeling is used to simulate weather conditions, time changes, and light and shadow changes at different times in the real environment.
  • the vehicle dynamics model is used to create any mathematical model of the vehicle and can start a prepared test to optimize the model.
  • Process communication refers to the transmission of data between processes for synchronization between the SCANeR system and the driving simulator.
  • the virtual sensor simulation subsystem is used to simulate the detection mechanism of the sensor by simulating in-vehicle sensing devices such as cameras, millimeter wave radars, and lidars in a virtual scene, combining the geometric model of the sensing target and the physical model of the sensor itself Perform hybrid modeling to achieve high-precision perception of virtual traffic scenes.
  • the measurement and control subsystem is used for setting working conditions, starting exercises, managing all simulator modules and performing scene tests, and can perform real-time man-machine switching driving with the driving simulator.
  • test result analysis and evaluation subsystem is used to analyze and evaluate the test results.
  • the driving simulator is used to simulate a human-driving mode, and real-time manual takeover operations can be performed during the automatic driving test to ensure the man-machine switching performance of the automatic driving vehicle on actual roads and the safety of the man-machine hybrid driving system Sex.
  • the present invention provides a SCANeR-based man-machine hybrid automatic driving virtual test platform, which has the following beneficial effects:
  • the adopted road scene modeling, weather modeling, traffic environment modeling, vehicle driving environment generation subsystem, vehicle dynamics model, test result analysis and evaluation subsystem, SCANeR-based man-machine hybrid driving automatic driving virtual test The platform, virtual sensor simulation subsystem, measurement and control subsystem and driving simulator can realize real-time man-machine switching driving to improve vehicle driving safety.
  • Automatic driving trajectory planning, trajectory tracking and actuator control performance in any virtual traffic scene Testing can reduce testing costs, multi-core parallel testing can improve testing efficiency, embed each link of system development, conduct massive scene testing, and verify the boundaries of autonomous driving functions.
  • Fig. 1 is a schematic diagram of the logical structure of a virtual test platform for man-machine hybrid driving and automatic driving based on SCANeR proposed by the present invention
  • Fig. 2 is a framework diagram of an autonomous vehicle test verification framework in a SCANeR-based man-machine hybrid autonomous driving virtual test platform proposed by the present invention.
  • a SCANeR-based virtual test platform for man-machine hybrid driving and automatic driving including a virtual test platform for man-machine hybrid driving and automatic driving based on SCANeR7, and a virtual test platform for man-machine hybrid driving and automatic driving based on SCANeR7.
  • SCANeR system and driving simulator 10 are connected through process communication, SCANeR system includes: vehicle driving environment generation subsystem 4, vehicle dynamics model 5, virtual sensor simulation subsystem 8, measurement and control subsystem 9, Test result analysis and evaluation subsystem 6.
  • vehicle driving environment generation subsystem 4 is used to create a road network containing logical information and a 3D graphics environment to provide static and dynamic traffic scenes for the virtual test of automatic driving, including: road scene modeling 1, weather modeling 2, traffic Environmental modeling 3.
  • road scene modeling 1 is used to simulate the geometric, physical, and behavioral characteristics of road scene elements in the real environment
  • traffic environment modeling 3 is used to generate reasonable traffic flow information and surrounding traffic vehicle behavior according to requirements
  • weather modeling Mode 2 is used to simulate weather conditions, time changes, and light and shadow changes at different times in the real environment.
  • vehicle dynamics model 5 is used to create any mathematical model of the vehicle and can start a prepared test to optimize the model.
  • Process communication refers to the transmission of data between processes for synchronization between the SCANeR system and the driving simulator 10.
  • the virtual sensor simulation subsystem 8 is used to simulate the detection mechanism of the sensor, by simulating the vehicle-mounted sensor equipment such as camera, millimeter wave radar and lidar in the virtual scene, combining the geometric model of the sensing target and the physical model of the sensor itself.
  • Hybrid modeling realizes high-precision perception of virtual traffic scenes.
  • the measurement and control subsystem 9 is used for setting working conditions, starting exercises, managing all simulator modules, and performing scene tests, and can perform real-time man-machine switching driving with the driving simulator 10.
  • test result analysis and evaluation subsystem 6 is used to analyze and evaluate the test results.
  • the driving simulator 10 is used to simulate the human driving mode, and can perform real-time manual takeover operations during the automatic driving test process to ensure the man-machine switching performance of the automatic driving vehicle on the actual road and the safety of the man-machine hybrid driving system Sex.
  • the working principle and use process of the present invention through the set road scene modeling 1, weather modeling 2, traffic environment modeling 3, vehicle driving environment generation subsystem 4, vehicle dynamics model 5, test result analysis and evaluation subsystem 6 , SCANeR-based man-machine hybrid driving automatic driving virtual test platform 7, virtual sensor simulation subsystem 8, measurement and control subsystem 9 and driving simulator 10, which can realize real-time man-machine switching driving to improve vehicle driving safety, in any virtual traffic Autopilot trajectory planning, trajectory tracking, and actuator control performance testing under scenarios can reduce test costs, multi-core parallel testing can improve test efficiency, embed various links in system development, conduct massive scenario testing, and verify the boundaries of autonomous driving functions .

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Abstract

本发明提供一种基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平台，涉及自动驾驶车辆技术领域，包括基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平台，所述基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平台具备SCANeR系统和驾驶模拟器，SCANeR系统和驾驶模拟器通过进程通讯连接，所述SCANeR系统包括：车辆行驶环境生成子系统、车辆动力学模型、虚拟传感器模拟子系统、测控子系统、测试结果分析评价子系统。自动驾驶车辆的测试方式主要包括有虚拟测试、封闭测试场地测试以及公共道路测试三种，而由于虚拟测试其场景丰富、计算速度快、测试效率高、资源消耗低、可重复性好、可嵌入车辆开发的各个环节等原因，各车企和研究机构均将目光逐渐投向了虚拟测试。

Description

一种基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平台 技术领域
本发明涉及自动驾驶车辆领域，尤其涉及一种基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平台。
背景技术
随着自动驾驶车辆的快速发展，我们出行将会变得更加高效，也更加环保，不仅可以弥补人类感官能力的不足，消除人为因素造成的交通事故，减轻人类驾驶操作强度，还能控制并预测汽车的行为和运行状态，根据实时路况信息规划一条合理的出行路径。但近年来，特斯拉、谷歌、Uber等公司因其自动驾驶车辆系统不稳定、测试不充分导致了一系列交通事故，从而引发了人们对自动驾驶车辆的恐慌。因此，为了保证汽车在运行过程中的安全与可靠性，在投入市场前需要对自动驾驶车辆进行大量的测试与评价，确保汽车在使用时功能的正常发挥。
自动驾驶车辆的测试方式主要包括有虚拟测试、封闭测试场地测试以及公共道路测试三种，而由于虚拟测试其场景丰富、计算速度快、测试效率高、资源消耗低、可重复性好、可嵌入车辆开发的各个环节等原因，各车企和研究机构均将目光逐渐投向了虚拟测试。
发明内容
(一)解决的技术问题
针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平台，具备可以实现实时的人机切换驾驶提高车辆行驶安全性的优点，解决了现有的车辆在行驶过程中情况较为复杂的问题。
(二)技术方案
为实现上述可以实现实时的人机切换驾驶提高车辆行驶安全性的目的，本发明提供如下技术方案：一种基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平 台，包括基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平台，所述基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平台具备SCANeR系统和驾驶模拟器，SCANeR系统和驾驶模拟器通过进程通讯连接，所述SCANeR系统包括：车辆行驶环境生成子系统、车辆动力学模型、虚拟传感器模拟子系统、测控子系统、测试结果分析评价子系统。
优选的，所述车辆行驶环境生成子系统用于创建包含逻辑信息以及3D图形环境的路网，为自动驾驶虚拟测试提供静态与动态交通场景，包括：道路场景建模、气象建模、交通环境建模。
优选的，所述道路场景建模用于模拟真实环境中道路场景要素的几何特性、物理特性和行为特性，所述交通环境建模用于按照需求生成合理的交通流量信息及周围交通车辆行为，所述气象建模用于模拟真实环境中的天气状态、时间变化以及不同时间的光影变化。
优选的，所述车辆动力学模型用于创建任意车辆数学模型、可启动准备好的测试以优化模型，进程通讯是指在进程间传输数据，用于SCANeR系统和驾驶模拟器之间的同步。
优选的，所述虚拟传感器模拟子系统用于模拟传感器的探测机理，通过在虚拟场景中模拟摄像头、毫米波雷达和激光雷达等车载传感设备，结合感知目标的几何模型和传感器自身的物理模型进行混合建模，实现对虚拟交通场景的高精度感知。
优选的，所述测控子系统用于设定工况、启动练习和管理所有模拟器模块并进行场景测试，可与驾驶模拟器进行实时的人机切换驾驶。
优选的，所述测试结果分析评价子系统用于对测试结果进行分析与评价。
优选的，所述驾驶模拟器用于模拟人驾模式，在自动驾驶测试过程中可以进行实时的人工接管操作，确保自动驾驶车辆在实际道路行驶时的人机切换性能以及人机混驾系统的安全性。
(三)有益效果
与现有技术相比，本发明提供了一种基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平台，具备以下有益效果：
本发明中，采用的道路场景建模、气象建模、交通环境建模、车辆行驶环境生成子系统、车辆动力学模型、测试结果分析评价子系统、基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平台、虚拟传感器模拟子系统、测控子系统与驾驶模拟器，可以实现实时的人机切换驾驶提高车辆行驶安全性，在任何虚拟交通场景下的自动驾驶轨迹规划、轨迹跟踪以及执行器控制性能的测试，可以降低测试成本、多核心并行测试提高测试效率、嵌入系统开发的各个环节、进行海量的场景测试、验证自动驾驶功能的边界。
附图说明
图1为本发明提出一种基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平台的逻辑结构示意图；
图2为本发明提出一种基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平台中自动驾驶汽车测试验证框架图。
图例说明：
1、道路场景建模；2、气象建模；3、交通环境建模；4、车辆行驶环境生成子系统；5、车辆动力学模型；6、测试结果分析评价子系统；7、基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平台；8、虚拟传感器模拟子系统；9、测控子系统；10、驾驶模拟器。
具体实施方式
为了使本发明实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本发明。
参照图1-2，一种基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平台，包括基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平台7，基于SCANeR的人机混驾自 动驾驶虚拟测试平台7具备SCANeR系统和驾驶模拟器10，SCANeR系统和驾驶模拟器10通过进程通讯连接，SCANeR系统包括：车辆行驶环境生成子系统4、车辆动力学模型5、虚拟传感器模拟子系统8、测控子系统9、测试结果分析评价子系统6。
进一步地，车辆行驶环境生成子系统4用于创建包含逻辑信息以及3D图形环境的路网，为自动驾驶虚拟测试提供静态与动态交通场景，包括：道路场景建模1、气象建模2、交通环境建模3。
进一步地，道路场景建模1用于模拟真实环境中道路场景要素的几何特性、物理特性和行为特性，交通环境建模3用于按照需求生成合理的交通流量信息及周围交通车辆行为，气象建模2用于模拟真实环境中的天气状态、时间变化以及不同时间的光影变化。
进一步地，车辆动力学模型5用于创建任意车辆数学模型、可启动准备好的测试以优化模型，进程通讯是指在进程间传输数据，用于SCANeR系统和驾驶模拟器10之间的同步。
进一步地，虚拟传感器模拟子系统8用于模拟传感器的探测机理，通过在虚拟场景中模拟摄像头、毫米波雷达和激光雷达等车载传感设备，结合感知目标的几何模型和传感器自身的物理模型进行混合建模，实现对虚拟交通场景的高精度感知。
进一步地，测控子系统9用于设定工况、启动练习和管理所有模拟器模块并进行场景测试，可与驾驶模拟器10进行实时的人机切换驾驶。
进一步地，测试结果分析评价子系统6用于对测试结果进行分析与评价。
进一步地，驾驶模拟器10用于模拟人驾模式，在自动驾驶测试过程中可以进行实时的人工接管操作，确保自动驾驶车辆在实际道路行驶时的人机切换性能以及人机混驾系统的安全性。
本发明的工作原理及使用流程：通过设置的道路场景建模1、气象建模2、 交通环境建模3、车辆行驶环境生成子系统4、车辆动力学模型5、测试结果分析评价子系统6、基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平台7、虚拟传感器模拟子系统8、测控子系统9与驾驶模拟器10，可以实现实时的人机切换驾驶提高车辆行驶安全性，在任何虚拟交通场景下的自动驾驶轨迹规划、轨迹跟踪以及执行器控制性能的测试，可以降低测试成本、多核心并行测试提高测试效率、嵌入系统开发的各个环节、进行海量的场景测试、验证自动驾驶功能的边界。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
尽管已经示出和描述了本发明的实施例，对于本领域的普通技术人员而言，可以理解在不脱离本发明的原理和精神的情况下可以对这些实施例进行多种变化、修改、替换和变型，本发明的范围由所附权利要求及其等同物限定。

Claims (8)

  1. 一种基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平台，包括基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平台(7)，其特征在于：所述基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平台(7)具备SCANeR系统和驾驶模拟器(10)，SCANeR系统和驾驶模拟器(10)通过进程通讯连接，所述SCANeR系统包括：车辆行驶环境生成子系统(4)、车辆动力学模型(5)、虚拟传感器模拟子系统(8)、测控子系统(9)、测试结果分析评价子系统(6)。
  2. 根据权利要求1所述的一种基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平台，其特征在于：所述车辆行驶环境生成子系统(4)用于创建包含逻辑信息以及3D图形环境的路网，为自动驾驶虚拟测试提供静态与动态交通场景，包括：道路场景建模(1)、气象建模(2)、交通环境建模(3)。
  3. 根据权利要求2所述的一种基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平台，其特征在于：所述道路场景建模(1)用于模拟真实环境中道路场景要素的几何特性、物理特性和行为特性，所述交通环境建模(3)用于按照需求生成合理的交通流量信息及周围交通车辆行为，所述气象建模(2)用于模拟真实环境中的天气状态、时间变化以及不同时间的光影变化。
  4. 根据权利要求1所述的一种基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平台，其特征在于：所述车辆动力学模型(5)用于创建任意车辆数学模型、可启动准备好的测试以优化模型，进程通讯是指在进程间传输数据，用于SCANeR系统和驾驶模拟器(10)之间的同步。
  5. 根据权利要求1所述的一种基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平台，其特征在于：所述虚拟传感器模拟子系统(8)用于模拟传感器的探测机理，通过在虚拟场景中模拟摄像头、毫米波雷达和激光雷达等车载传感设备，结合感知目标的几何模型和传感器自身的物理模型进行混合建模，实现对虚拟交通场景的高精度感知。
  6. 根据权利要求1所述的一种基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测 试平台，其特征在于：所述测控子系统(9)用于设定工况、启动练习和管理所有模拟器模块并进行场景测试，可与驾驶模拟器(10)进行实时的人机切换驾驶。
  7. 根据权利要求1所述的一种基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平台，其特征在于：所述测试结果分析评价子系统(6)用于对测试结果进行分析与评价。
  8. 根据权利要求1所述的一种基于SCANeR的人机混驾自动驾驶虚拟测试平台，其特征在于：所述驾驶模拟器(10)用于模拟人驾模式，在自动驾驶测试过程中可以进行实时的人工接管操作，确保自动驾驶车辆在实际道路行驶时的人机切换性能以及人机混驾系统的安全性。
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Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114077797A (zh) * 2021-11-29 2022-02-22 公安部道路交通安全研究中心 基于道路通行法规的自动驾驶测试场景设计方法和装置

Families Citing this family (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN111797001A (zh) * 2020-05-27 2020-10-20 中汽数据有限公司 一种基于SCANeR的自动驾驶仿真测试模型的构建方法
CN112147982A (zh) * 2020-09-25 2020-12-29 上海汽车集团股份有限公司 一种自动驾驶汽车的人工接管测试方法、装置和测试系统
CN112373482B (zh) * 2020-11-23 2021-11-05 浙江天行健智能科技有限公司 一种基于驾驶模拟器的驾驶习惯建模方法
CN112987703B (zh) * 2021-05-19 2021-08-03 北京博科测试系统股份有限公司 一种实验室内整车在环自动驾驶开发测试系统及方法
CN113325261B (zh) * 2021-07-15 2023-03-14 北京智能车联产业创新中心有限公司 自动驾驶车辆工控硬件的温湿度适应性测试方法及系统
CN113780780B (zh) * 2021-08-31 2024-05-14 东南大学 一种混合驾驶环境自动驾驶汽车驾驶能力测评方法
CN113867315B (zh) * 2021-09-24 2023-06-02 同济大学 一种虚实结合的高保真交通流智能车测试平台及测试方法
CN114326667B (zh) * 2021-12-23 2023-08-08 水木东方(深圳)科技有限公司 在线交通流仿真与真实道路环境融合的无人驾驶测试方法

Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN107727417A (zh) * 2017-09-11 2018-02-23 江苏大学 一种人机共驾转向系统硬件在环仿真测试平台
WO2018105027A1 (ja) * 2016-12-06 2018-06-14 三菱電機株式会社 自動運転支援装置
CN109781431A (zh) * 2018-12-07 2019-05-21 山东省科学院自动化研究所 基于混合现实的自动驾驶测试方法及系统
CN110333730A (zh) * 2019-08-12 2019-10-15 安徽江淮汽车集团股份有限公司 自动驾驶算法预期功能安全的验证方法、平台及存储介质

Family Cites Families (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108766096A (zh) * 2018-03-21 2018-11-06 武汉理工大学 一种基于驾驶模拟器的自动驾驶人机交互仿真测试系统
CN109801534A (zh) * 2019-02-19 2019-05-24 上海思致汽车工程技术有限公司 基于自动驾驶模拟器的驾驶行为硬件在环仿真测试系统
CN110182217B (zh) * 2019-04-23 2020-11-10 吉林大学 一种面向复杂超车场景的行驶任务复杂度量化评估方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2018105027A1 (ja) * 2016-12-06 2018-06-14 三菱電機株式会社 自動運転支援装置
CN107727417A (zh) * 2017-09-11 2018-02-23 江苏大学 一种人机共驾转向系统硬件在环仿真测试平台
CN109781431A (zh) * 2018-12-07 2019-05-21 山东省科学院自动化研究所 基于混合现实的自动驾驶测试方法及系统
CN110333730A (zh) * 2019-08-12 2019-10-15 安徽江淮汽车集团股份有限公司 自动驾驶算法预期功能安全的验证方法、平台及存储介质

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ZHAO XIANG-MO , CHENG JING-JUN , XU ZHI-GANG , WANG WEN-WEI ,WANG RUN-MIN , WANG GUAN-QUN , ZHU YU , WANG GUI-PING , ZHOU YU , CHE: "An Indoor Rapid-testing Platform for Autonomous Vehicle Based on Vehicle-in-the-loop Simulation", CHINA JOURNAL OF HIGHWAY AND TRANSPORT, vol. 32, no. 6, 15 June 2019 (2019-06-15), pages 124 - 136, XP055817565, ISSN: 1001-7372, DOI: 10.19721/j.cnki.1001-7372.2019.06.013 *
ZHAO XIAOSHUAI: "Development of Self-driving Virtual Test Platform Based on Human-vehicle-environment Modeling", CHINESE MASTER'S THESES FULL-TEXT DATABASE, 25 March 2019 (2019-03-25), pages 1 - 80, XP055817569, ISSN: 1674-0246 *
ZHU BING , ZHANG PEI-XING , ZHAO JIAN , CHEN HONG , XU ZHI-GANG , ZHAO XIANG-MO , DENG WEI-WEN: "Review of Scenario-based Virtual Validation Methods for Automated Vehicles", CHINA JOURNAL OF HIGHWAY AND TRANSPORT, vol. 32, no. 6, 15 June 2019 (2019-06-15), pages 1 - 19, XP055817567, ISSN: 1001-7372, DOI: 10.19721/j.cnki.1001-7372.2019.06.001 *

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN114077797A (zh) * 2021-11-29 2022-02-22 公安部道路交通安全研究中心 基于道路通行法规的自动驾驶测试场景设计方法和装置

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CN110764494A (zh) 2020-02-07

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