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王寶宗：挖掘測(cè)試數(shù)據(jù)及構(gòu)建場(chǎng)景庫(kù)對(duì)提高自動(dòng)駕駛安全性極其重要

2020-05-13 23:57:41·  來(lái)源：51WORLD  
　
內(nèi)容大綱一、場(chǎng)景庫(kù)的應(yīng)用背景二、基于視覺(jué)分析的場(chǎng)景數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)三、場(chǎng)景庫(kù)的架構(gòu)與構(gòu)建技術(shù)四、基于場(chǎng)景庫(kù)的仿真測(cè)試技術(shù)一、場(chǎng)景庫(kù)的應(yīng)用背景場(chǎng)景庫(kù)應(yīng)用背景
內(nèi)容大綱
一、場(chǎng)景庫(kù)的應(yīng)用背景  
二、基于視覺(jué)分析的場(chǎng)景數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
三、場(chǎng)景庫(kù)的架構(gòu)與構(gòu)建技術(shù)
四、基于場(chǎng)景庫(kù)的仿真測(cè)試技術(shù)
 
一、場(chǎng)景庫(kù)的應(yīng)用背景
場(chǎng)景庫(kù)應(yīng)用背景，這是一款國(guó)產(chǎn)的和一款國(guó)外的車，在測(cè)試AEB功能的時(shí)候，兩款車都發(fā)生了撞人的事件，從我們分析的角度來(lái)看，它們?cè)诟兄獙泳统霈F(xiàn)了問(wèn)題，導(dǎo)致它們發(fā)生了撞人的事件。
 
在測(cè)試的過(guò)程中，傳統(tǒng)汽車和自動(dòng)駕駛汽車是不一樣的，這里主要體現(xiàn)在幾個(gè)方面：一是測(cè)試內(nèi)容的變化，傳統(tǒng)汽車主要是測(cè)試方向盤、腳踏板機(jī)械方面的測(cè)試。自動(dòng)駕駛汽車更多的是車輛感知能力方面的測(cè)試。第二，測(cè)試的工況發(fā)生了很多的變化，之前是人來(lái)測(cè)試，現(xiàn)在是由計(jì)算機(jī)、芯片決定接下來(lái)做什么樣的決策，所以場(chǎng)景在測(cè)試方面起到了很關(guān)鍵的作用。第三，測(cè)試評(píng)價(jià)工具鏈發(fā)生了變化，現(xiàn)在更多的是用一些仿真軟件，用一些在環(huán)測(cè)試。
 
測(cè)試場(chǎng)景這塊，我們?cè)趫?chǎng)景庫(kù)構(gòu)建方面結(jié)合了國(guó)際、國(guó)內(nèi)做的一些研究，提出場(chǎng)景的定義，可以認(rèn)為場(chǎng)景是一定時(shí)間和空間范圍內(nèi)環(huán)境與駕駛行為的綜合反映，描述了道路、交通設(shè)施、氣象條件、交通參與物等外部狀態(tài)以及自車的駕駛?cè)蝿?wù)和狀態(tài)等信息。
 
在構(gòu)建場(chǎng)景庫(kù)數(shù)據(jù)這塊，主要有幾個(gè)方面的數(shù)據(jù)源，左邊藍(lán)色部分是我們采集到的真實(shí)的數(shù)據(jù)，這個(gè)真實(shí)的數(shù)據(jù)有幾個(gè)來(lái)源。第一個(gè)數(shù)據(jù)來(lái)源就是路側(cè)監(jiān)控系統(tǒng)數(shù)據(jù)，這個(gè)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)會(huì)構(gòu)建出來(lái)很多邊緣的場(chǎng)景，以及正常的自然駕駛狀態(tài)下車輛發(fā)生的行為。第二部分，我們也會(huì)通過(guò)車載端采集一些數(shù)據(jù)，第三個(gè)是事故數(shù)據(jù)。右邊的部分就是虛擬數(shù)據(jù)，虛擬數(shù)據(jù)現(xiàn)在有一些法規(guī)，同時(shí)還有人為構(gòu)造場(chǎng)景。
 
二、基于視覺(jué)分析的場(chǎng)景數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)
基于視覺(jué)挖掘場(chǎng)景都有什么優(yōu)勢(shì)呢？首先是視覺(jué)信息量特別大，場(chǎng)景要素挖掘范圍廣。
 
其次視覺(jué)傳感器是常規(guī)的車載和路側(cè)傳感器，可以對(duì)交通參與物進(jìn)行分類。通過(guò)運(yùn)用圖像分析技術(shù)會(huì)對(duì)車輛之間、交通參與物的行為進(jìn)行歸類，所以看到這是我們?cè)谧詣?dòng)化提取場(chǎng)景方面做的一些工作。
 
 
同時(shí)我們還有車載端有自動(dòng)化的標(biāo)注工具，可以解決標(biāo)注的需求。
 
下面就是通過(guò)路測(cè)挖掘的典型的場(chǎng)景，可以看到，有的車會(huì)掉下來(lái)物體，這個(gè)是我們很難預(yù)測(cè)到的，但是從我們歷史挖掘的數(shù)據(jù)來(lái)看，這種狀況是特別特別多的，還有行人闖入了不該闖入的區(qū)域，這對(duì)我們的決策都會(huì)有影響。除此之外也會(huì)基于從路側(cè)、車載端進(jìn)行挖掘歸類處理一些事故場(chǎng)景。
 
 
 
三、場(chǎng)景庫(kù)的架構(gòu)與構(gòu)建技術(shù)
通過(guò)高速、城市道路、停車場(chǎng)，會(huì)根據(jù)每一種道路類型進(jìn)行細(xì)致的分類，對(duì)于車輛交互方面，進(jìn)行第三層次的分類，再進(jìn)行細(xì)化，現(xiàn)在達(dá)到了400多種分類。這就是通過(guò)路側(cè)挖掘出來(lái)的場(chǎng)景在城市道路里面，我們的車通過(guò)這輛大巴車會(huì)做出怎么樣的決策呢？
 
 
 
 
 
在泊車場(chǎng)景里面，我們?cè)诤鸵恍┸噺S有合作，已經(jīng)累計(jì)了200多種泊車場(chǎng)景方案，垂直式的，平行式的都有。
關(guān)于場(chǎng)景庫(kù)方面，我們構(gòu)建了專題子庫(kù)，拿人車沖突的場(chǎng)景來(lái)說(shuō)，基于路側(cè)攝像頭挖據(jù)數(shù)據(jù)，把真實(shí)的行人、車輛之間的交互行為提取出來(lái)，形成我們的歷史數(shù)據(jù)庫(kù)，右側(cè)就是從真實(shí)場(chǎng)景中提取出來(lái)的，一輛車通過(guò)的時(shí)候會(huì)和行人產(chǎn)生三種不同的交互行為。
在真實(shí)的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上演繹構(gòu)造出虛擬場(chǎng)景，基于一些行人的運(yùn)動(dòng)狀態(tài)、速度、方向，通過(guò)算法構(gòu)造出虛擬的場(chǎng)景。右邊這輛車通過(guò)的時(shí)候，人可以做出不同的行為，可以駐足等待，或者從車的后面繞過(guò)去，這都是我們構(gòu)建出來(lái)的虛擬場(chǎng)景。
還有一類場(chǎng)景就是匝道入口處會(huì)產(chǎn)生一些危險(xiǎn)場(chǎng)景，基于我們對(duì)匝道口處車輛歷史軌跡的提取和統(tǒng)計(jì)，累計(jì)統(tǒng)計(jì)了30余種匝道交互場(chǎng)景。
 
四、基于場(chǎng)景庫(kù)的仿真測(cè)試技術(shù)
在仿真測(cè)試這塊做的工作，我們把我們的場(chǎng)景庫(kù)搭載在51Sim-One仿真軟件中進(jìn)行仿真，這個(gè)是我們搜集出來(lái)的一輛三輪車在城市道路逆行的場(chǎng)景，這種場(chǎng)景在國(guó)內(nèi)是非常常見的。
 
 
在數(shù)字孿生方面我們也做了很多工作，現(xiàn)在已經(jīng)把虛景實(shí)車用于我們的實(shí)際的測(cè)試當(dāng)中。在實(shí)際測(cè)試當(dāng)中，很多時(shí)候我們不可能拿真車真人來(lái)做測(cè)試，但是可以把一些虛擬數(shù)據(jù)注入進(jìn)去來(lái)達(dá)到我們的測(cè)試目的。這就是一個(gè)案例，可以看到有一輛自行車在這里突然出現(xiàn)，但是它沒(méi)有被自動(dòng)駕駛車輛感知到，所以就撞上去了。
 
 
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