智能车场景建模及仿真Intelligent Vehicle Scenario Modeling and Simulation Research
【摘要】对智能车场景建模及仿真应用进行了研究，对用于智能车开发和测试的交通场景进行了定义，并提出了搭建场景的框架，设计了仿真场景搭建流程以便规范和快速搭建智能车测试场景，在此基础上集成了车辆模型和控制算法，实现了场景模型、车辆模型和控制模型的联合仿真。
郑磊 刘涛 王宇 蒋鑫 王新竹 （中国第一汽车集团有限公司智能网联开发院，长春 130011） 主题词：智能车 场景定义 动态场景 静态场景 联合仿真U461.91 A 10.19620/j.cnki.1000-3703.20181078中图分类号： 文献标识码： DOI: Zheng Lei, Liu Tao, Wang Yu, Jiang Xin, Wang Xinzhu Intelligent Connected Vehicle Development Institute of China FAW Group Co., Ltd., Changchun 130011） （ Abstract In this paper, intelligent vehicle scenario modeling and simulation application were investigated. The【 】traffic scenario used for the intelligent vehicle development and testing was defined and the framework of the scenario building was proposed. The scenario modeling process was designed for specifying and fast modeling scenarios. Then based on the virtual scenarios，vehicle model and control algorithm were integrated. Finally, the co- simulation of scenario model, vehicle model and control model was accomplished.
Key words: Intelligent vehicle, Scenario definition, Dynamic scenario, Static scenario, Cosimulation 1 前言
汽车行驶安全性是当今世界汽车技术发展重点关注的问题之一[1]，为了使汽车行驶更为安全，智能驾驶技术应运而生。随着智能车技术的不断发展，完善的测试评价体系成为支撑开发的必备条件[2]，而仿真开发和测试将成为智能车研发的必须环节。未来，智能车将面对数以亿计的场景和工况，而单纯的实车道路测试已很难满足需求。智能车研究机构和主机厂对智能车的仿真测试进
Waymo Carcraft
行了深入研究。 开发了一款名为 的自动
Austin
驾驶仿真系统，系统中的模型是根据 、山景城、凤凰城制作的，还有一些模型用于模拟测试车道场景。截
2018 8 1287
止到 年 月，谷歌真实车行驶了 万公里，而虚
80
拟车已经行驶了超过 亿公里[3]，谷歌自动驾驶工程师通过实车测试和仿真测试寻找自动驾驶汽车存在的隐患与不足，通过仿真手段回溯存在问题的交通场景片段，从而不断完善算法，与实车测试进行比对，并相互印 Cruise Automation
证。 搭建的虚拟仿真平台在虚拟世界
150 Waymo
中的仿真速度可达每分钟 次，其仿真方法与
Cognata
类似[4]。奥迪与 公司合作搭建的智能驾驶汽车仿真平台可根据真实城市创建虚拟城市，并提供各类测试情境，包括可模拟真实条件的交通模型等[5]。微软和
Auto⁃
英伟达也相继推出了其各自的自动驾驶仿真平台
SIM Drive Constellation[
和 6]。智能车的仿真、半仿真开发和测试主要包括模型在
Model In Loop，MIL） Software In Loop，
环（ 、软件在环（
SIL） Hardware In Loop，HIL） Ve⁃
、硬件在环（ 、实车在环（
hicle In Loop，VIL）
等环节，而虚拟场景的搭建贯穿了全部环节，本文重点研究智能车场景建模及仿真测试。
2 场景定义及结构 2.1 场景定义
对交通场景作如下定义：交通场景为主车及影响主车行驶行为的所有动态和静态要素集合，包括道路、车辆、行人、交通标志、天气等。
2.2 场景结构分层
为了能够实现并规范化虚拟交通场景，将交通场景划分为路网模型、道路模型、环境模型、情景模型、驾驶1
员模型和交通模型，如图 所示。
2.3 场景变量定义
场景变量为主车及影响主车驾驶行为的所有动态和静态要素变量，例如主车速度、交通车的行驶速度、道路长度、车道宽度等。
3 静态场景仿真模型建立3.1 路网模型
1a
路网模型的内容见图 。在建立路网模型时，通常有两种方法：以卫星地图为模板，在卫星地图上搭建路
OpenDrive
网模型；直接使用 通用格式，导入路网模型。
2
如图 所示，搭建的路网模型是较为粗糙的道路，而交通标志信息、车道数量、路面标线和坡道等信息并不完整，需要在场景搭建中进行调整和细化。
3.2 道路模型
基于上述的路网信息，对道路细节进行细化，将缺失的车道数量、附着系数、坡路信息、道路标线和标志牌等信息补充完整。
3.3 环境模型
只有道路的交通系统是不完整的，需添加主车和交通参与者，例如车辆、行人和交通设施等，并定义其位置、方位等信息。此外，还需对当前天气环境进行定义，
3例如光照条件、雨天、雪天和雾天等。图 所示为设置的环境模型，其中设置了主车和交通车的行驶速度，并设置天气为雨天。
4 动态场景仿真模型建立 4.1 情景模型
布置好主车和交通参与者后，对可运动的交通参与者设置初始行为状态、轨迹和路径等信息，使可运动物4体遵循设定好的行驶规则前进，如图 所示。
4.2 驾驶员模型
驾驶员因其年龄、性别、职业、驾驶熟练程度和驾驶风格的不同表现出不同的行为特点，影响后续的智能车仿真测试和开发。
4.3 交通模型
交通模型是对局部或整个交通系统中交通参与者行为的整体描述，行人和车辆的设置要遵循交通模型。交通模型可由独立于场景软件之外的专业交通流软件
5进行驱动，形成联合仿真，如图 所示。
5 复杂车辆模型集成 5.1 复杂车辆模型搭建
AMESim SIEMENS
是 公司开发的模型软件平台，拥有丰富的机械库、内燃机库、传动库、动力学库、液压库、电子库等整车仿真所需模块，能够根据具体的建模车辆结构及配置快速搭建包括发动机、传动系、新能源电机