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SOTIF：用于算法開發(fā)和評估的自動駕駛車輛傳感器套件數(shù)據(jù)與地面真實軌跡（1）

2020-02-12 19:09:14·  來源：軒轅實驗室  
　
*本文翻譯自Juan R.Pimental所著Safety of the Intended Functionality (SOTIF) Book 3 - Automated Vehicle Safety Series，中文版權歸軒轅實驗室所有本文描述
*本文翻譯自Juan R.Pimental所著Safety of the Intended Functionality (SOTIF) Book 3 - Automated Vehicle Safety Series，中文版權歸軒轅實驗室所有
 
本文描述了一個適用于檢測和跟蹤行人和自行車的測試算法、具有一個自動駕駛車輛傳感器套件的多傳感器數(shù)據(jù)集。該數(shù)據(jù)集可用于評估融合感知算法的優(yōu)點，并提供行人、騎自行車者和其他車輛的地面真實軌跡，用于客觀評估軌道精度。感知和感知算法開發(fā)的主要難點之一是根據(jù)地面真實數(shù)據(jù)評估跟蹤算法的能力。地面真實是指在復雜的操作環(huán)境中對目標的位置、大小、速度、航向和類別的獨立知識。我們的目標是在一個城市測試軌道上執(zhí)行一個數(shù)據(jù)收集活動，在該軌道上使用輔助儀器測量感興趣的移動對象的軌跡，并與幾個配備完整傳感器套件的雷達、激光雷達和相機的自動駕駛車輛(AV)相結合。多輛自動駕駛汽車在各種各樣的場景中收集了測量數(shù)據(jù)，這些場景旨在整合現(xiàn)實世界中車輛與騎車人和行人的交互作用。一組騎自行車和騎自行車的人的軌跡數(shù)據(jù)是通過不同的方法收集的。在大多數(shù)情況下，騎自行車的人和行人身上的實時動能接收器實現(xiàn)RTK (實時運動)-定點或RTK-浮點精度，誤差分別為幾厘米或幾分米;儀表化的相互作用車輛的位置精度約為10厘米。我們描述了密歇根大學Mcity聯(lián)網(wǎng)車輛和自動化車輛測試設施的數(shù)據(jù)收集活動、交互場景和測試條件，并將展示測試的一些可視化結果以及初始評估結果。這些數(shù)據(jù)將作為一個全球框架、多傳感器/多參與者的典型數(shù)據(jù)集，可用于開發(fā)和評估自動駕駛車輛的擴展目標跟蹤算法。
 
1 簡介
由于行人檢測、識別和跟蹤在汽車安全、機器人和監(jiān)控領域的重要性，這些問題在過去幾十年里引起了人們極大的興趣。近年來，已經(jīng)收集了大量的數(shù)據(jù)集，并公開供研究使用。然而，這些數(shù)據(jù)集的重點并沒有涉及傳感器融合和跟蹤精度的評估。特別是，這些數(shù)據(jù)集是純光學的，不支持雷達和激光雷達的研究。此外，現(xiàn)有的數(shù)據(jù)集沒有獨立的行人位置集合，因此沒有辦法評估由測試中的算法開發(fā)的軌道的準確性。為了擴展現(xiàn)有的研究數(shù)據(jù)集，包括激光雷達和雷達，并提供獨立收集的地面真相，以評估跟蹤誤差，同時收集相機、激光雷達和雷達的測量數(shù)據(jù)，以及在現(xiàn)實的交通場景中RTK糾正行人和騎自行車者的位置。廉價的RTK系統(tǒng)已經(jīng)被證明可以提供從幾厘米到幾分米的位置估計。該數(shù)據(jù)集的用途是為驗證跟蹤和傳感器融合算法提供城市環(huán)境中被跟蹤對象的三維位置的外部測量驗證。在二維圖像分割的意義上標記七架機載自動駕駛車輛攝像機的輸出將在未來的工作中得到解決。
 
位置：
這些測試于2017年5月23日至25日和9月21日至22日在密歇根大學(Universityof Michigan)位于密歇根州安娜堡(Ann Arbor)的Mcity聯(lián)網(wǎng)和自動化車輛測試設施進行。這條封閉的測試軌道包括幾個街區(qū)的店面(模擬城市閉塞)，可配置的交通信號燈，環(huán)形路和非結構化的交叉路口，人行道和十字路口，活躍的人行橫道，自行車道，隧道，模擬樹葉覆蓋，和一個短的高速公路/合并路段。這些場景主要在城市區(qū)域，在State和Main的交叉點，State和Liberty的交叉點進行，如圖1所示。
圖1 密歇根大學Mcity聯(lián)網(wǎng)和自動化車輛測試設施;圖中是設施的一個子集，它包含了研究行人交互作用的城市交叉口。
 
2 實驗設計
集合的設計是為了合并自動車輛的傳感器套件，在其他車輛、騎自行車者和行人聚集的環(huán)境中運行，其中所有車輛、騎自行車者和行人的時間順序位置是獨立確定的。按時間順序排序的位置用協(xié)調世界時(UTC)記錄。這些獨立的測量構成了地面真值，通過這些真值，可以對作用于傳感器測量的估計算法進行評估。
 
場景的設計是為了跨越一組測試條件，這些測試條件可以在Mcity的微型城市環(huán)境中通過有限數(shù)量的受控參與者來實現(xiàn)。我們希望測試以下場景:
 
•傳感器范圍;軌跡起始范圍
•軌跡分割的魯棒性
•傳感器融合性能
•與交通阻塞相關的挑戰(zhàn)性動作，如無保護的左轉彎(LTAT)
•行人跟蹤，包括聚類/分割
•捕捉自然行人的行為
•激光雷達照明分集條件下的邊界盒穩(wěn)定性(視場、照明角度)
•傳感器范圍和傳感器融合性能
•自行車跟蹤
 
2017年9月的第二場活動更關注行人、車輛和十字路口基礎設施之間的有機自然互動。實驗分為動作、場景和取景鏡頭。這有助于通過與“Acts”相同的宏設置分組實驗來輔助實驗的執(zhí)行(例如，重新配置任何停放的車輛或使用不同的交叉路口作為“場景中心”)。場景是指從一組簡單的動作開始，逐步發(fā)展到更復雜的編排的場景。這允許參與者和驅動程序在任何特定場景的執(zhí)行中建立能力。最后，每個場景都有兩個或多個“場景”，既可以解決任何數(shù)據(jù)收集系統(tǒng)問題或編排問題，也可以增加在任何給定場景中收集的數(shù)據(jù)集的數(shù)量，以保證完整性。
 
為了一致性和易于收集，每次“拍攝”持續(xù)5分鐘，測試協(xié)調員通過通用無線電頻道將拍攝的開始和結束時間調至最近的UTC秒。這個過程是無價的，在收集后整理定量日志膝關節(jié)與實驗分類法。這在實踐中是通過記錄來自每個傳感器和動作、場景的日志碎片的關聯(lián)，并接收一個稱為“數(shù)據(jù)字典”的主電子表格來實現(xiàn)的。這個數(shù)據(jù)字典還可以用來自動處理和轉換各種數(shù)據(jù)文件的bactch(坐標幀和時間基)。
 
2.1 自動汽車傳感器
自動駕駛汽車第2代研究車隊上的傳感器由一組7個機器視覺級攝像機(Flea3)、4個威力登 HL32激光雷達傳感器和2個汽車中長掃描雷達組成。傳感器及其視場的物理布局如下圖2所示。不過請注意，視場表示不是按比例縮放的。圖3和圖4顯示了使用來自傳感器套件的組合返回的示例可視化。
圖2 自動駕駛汽車傳感器覆蓋圖（范圍不按比例）
圖 3  自動駕駛汽車傳感器數(shù)據(jù)可視化示例 —— 行人在前立體聲攝像機以及激光雷達和雷達中很明顯 ( 頂部圖像中接近行人點云 “ 腳 ” 處 的深藍色圓形圖標 ) 。
圖4 從更復雜的場景中可視化自動駕駛汽車傳感器數(shù)據(jù)的例子：人行道上有行人，車道上有自行車。
 
相機
相機數(shù)據(jù)直接以LSHM(一個專有的共享內存框架)本機格式存儲。從本地的LSHM圖像數(shù)據(jù)中可以生成經(jīng)過整流的PNG(便攜式網(wǎng)絡圖形)文件，每個屋頂架相機的有效速率為25fps(工作頻率為30赫茲，但由于處理和相機之間的幀對，會有一些損失)，高分辨率中心相機的有效速率為5.3 Hz(工作頻率為6赫茲)文件名對應于每組相機圖像的觸發(fā)信號的時間。
 
雷達
福特開發(fā)自動駕駛汽車配備了前向和后向ESR自動雷達，具有遠程(174米)和中程(60米)模式。雷達數(shù)據(jù)以每50ms掃描64個航跡的速度在車輛的本地參考幀的本地輕量級通信和編組(LCM)日志文件中收集。LCM是一種用于消息傳遞和數(shù)據(jù)編組的協(xié)議，適用于高帶寬、低延遲的實時應用程序。
 
激光雷達
數(shù)據(jù)也被收集與4個威力登 HDL32激光雷達單位收集10轉每秒。這些數(shù)據(jù)在本地unix時間戳中顯示，并投射到車輛本地幀中。
這些多感官可視化的屏幕捕獲影片也將在開放源代碼數(shù)據(jù)集中提供。
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