面向智能网联汽车的场景描述语言综述_马启皓.pdf
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1、科技前沿Frontier近年来,智能网联汽车发展迅速,确保其安全性的一种方法是进行足够的里程数测试。据美国兰德公司研究,一套自动驾驶系统必须拥有超过 110 亿英里的驾驶数据。假设 100 辆自动驾驶汽车每天 24 小时、每年 365 天不停行驶,平均时速 25 英里,达到足够的测试里程数将需要 518 年,显然不切实际。因此,将实际路测与虚拟仿真相结合尤为重要。基于场景的智能网联汽车仿真系统是利用计算机技术生成各种典型的道路场景,并用其来测试各种自动驾驶算法,增强算法的鲁棒性。一、场景概念(一)场景定义交通领域的场景(scenario)是连续 scenes 的短暂发展,其一个重要特性是持续时
2、间。scene 是周围环境的快照,包括场景静态元素、动态元素、场景参与者和观察者的自我状态表示以及所有元素之间的关系。每一个 scenario 都由一个初始的 scene 开始。(二)场景分类一是按照抽象的程度分类。scenarios可分为功能场景(Functional scenarios)、逻辑场景(Logical scenarios)、空间场景(Concrete scenarios)三个不同的抽象级别。其中,功能场景指语义级别的描述;逻辑场景指通过在状态空间级别使用参数范围来进行逻辑方案描述;空间场景指通过在状态空间级别使用参数值来进行具体方案描述。二是按照场景的内容分类。2021 年 9
3、 月发布的中国智能网联汽车基础数据服务平台,基于内容将场景分为基于真实采集数据生成的自然驾驶场景库、标准法规场景库、交通事故场景库和驾驶员行为数据库等。三是按照信息分类。根据将不同信息归类到不同层面来描述,scenarios 可以划分为六层模型,分别为 L1-L6。其中,L1 为道路层【关键词】智能网联汽车;场景描述语言;仿真测试【基金项目】本课题得到河南省重大科技专项(No.221100240100)、上 海 市扬帆计划(No.20YF1413700,21YF1413800)资助面向智能网联汽车的场景描述语言综述文图马启皓 姜超 李玉峰【导读】以模拟仿真、实车路试、功能安全相结合的方式完成智
4、能网联汽车的试验、评价和认证是技术发展的必然趋势。使用场景描述语言能够仿真渲染出具有高价值的自动驾驶系统测试集,支持自动驾驶汽车整个开发过程的测试和场景的定义,以及高度还原现实世界的复杂交通状况。本文介绍了在交通领域中场景的定义、分类、主要的场景描述语言以及基于场景描述语言的自动驾驶仿真测试系统,并对场景描述语言存在的问题和展望做了总结分析。36|道路交通管理 2023/02面信息,如表层街道边界;L2 为交通基础设施,如交通标志;L3 为 L1/L2 的临时操作,如各种突发事件;L4 为对象,如静态、动态的行人;L5 为环境,如天气、照明和其他周围条件;L6 为数字信息,如数字地图等。二、场
5、景描述语言目前,场景描述语言可以影响到智能网联汽车仿真的多个阶段,主要包括:提升场景文本描述的质量和节约数据采集成本;提升场景仿真案例的描述质量,批量生成特定的测试场景;提升对车辆的行为控制的精度等。(一)基于 XML 的场景描述语言XML 是一种可扩展标记语言,可以用来标记数据、定义数据类型,是一种准许使用者对自己的标记语言进行定义的源语言。XML 最突出的功能是表现信息结构的能力,即文档各个部分之间的关系及它们如何组织成为一个具有确定意义的整体。ASAM(Association for Standardization of Automation and Measuring Systems)
6、提出了一套完整的仿真测试场景描述方案 OpenX,并制定了一系列标准,包括 OpenDRIVE、Open Curved Regular Grid(简称 OpenCRG)、OpenSCENARIO。OpenDRIVE 使用 XML 语法描述自动驾驶仿真应用所需的静态道路交通网络,可以适配多种模拟器。该标准的主要任务是对道路及道路上的静态物体进行描述,如道路、车道、交叉路口等内容。OpenCRG 主要关注道路表面的相关物理信息描述,允许在仿真软件中对道路路面的真实 3D 渲染。OpenSCENARIO 用于描述驾驶和交通模拟器中的动态内容。其主要用例是描述涉及多个实体(如车辆、行人和其他交通参与者
7、)的复杂的同步操作。具体标准与标准之间的关系如图 1 所示。OpenSCENARIO 数据模型由统一建模语言(UML)定义。UML 通过图形化数据模型图提高了可读性,在OpenSCENARIO 中,类图被用于数据建模,XML 方案可以从这些数据模型中派生出来。SceML 是一种基于图形的场景建模语言,为方便专业人员进行场景图形结构的数据结构转换而开发。它遵循 UML 类图的规则,允许对场景描述的多个抽象层级分别建模,主要特性是基于图的结构提供了模块化和可重用的子场景。SceML 中的每一个场景都有一个行为树,使用了顺序执行策略和并行执行策略。图 2 说明了在车辆向左进行变道的动作描述,每个场景
8、都有一个根节点,其中包含场景中所有参与者的列表,从初始状态开始,遇到动作节点则进行条件判断,往后通过条件同步节点,最终所有的机动路径都收敛到终端节点。SceML 可以用来设计具体的场景,然后进行验证。其图1 OpenX标准之间的关系图2 向左变道行为树示例2023/02 道路交通管理|37科技前沿Frontier不同于其他描述语言系统的一个特点是,在执行之前不需要定义场景结果,能够以机器学习算法或由专家创建的方式,从数据集中生成和提取场景。GeoScenario 的开发是为了描述可能影响交通的所有相关细节,但是没有为车辆定义动作的细节,仅指定了初始条件和目标。采用的数据格式基于XML,并且将由
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