【摘 要】
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随着自动驾驶技术的不断发展,其所需测试场景结构变得越来越复杂,场景数量也在不断增加。驾驶场景中的天气、交通和实际路况等因素具有较大不确定性,仅通过采集道路数据,很难精准、全面地对驾驶算法进行评估。在真实路况中,自动驾驶测试中存在明显的长尾效应,即算法越完善,能够改进算法测试的场景就越少。即便在封闭场地内搭建复杂的交通场景,其成本仍然很高,测试过程也伴随着较高的安全风险。为了克服上述困境,本文基于实
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随着自动驾驶技术的不断发展,其所需测试场景结构变得越来越复杂,场景数量也在不断增加。驾驶场景中的天气、交通和实际路况等因素具有较大不确定性,仅通过采集道路数据,很难精准、全面地对驾驶算法进行评估。在真实路况中,自动驾驶测试中存在明显的长尾效应,即算法越完善,能够改进算法测试的场景就越少。即便在封闭场地内搭建复杂的交通场景,其成本仍然很高,测试过程也伴随着较高的安全风险。为了克服上述困境,本文基于实际复杂的驾驶场景,探索高效、低成本的数字仿真模型。基于数字孪生技术,本文提出一种复杂驾驶场景仿真模型构建方法,通过SUMO和r FPro仿真工具构造出数字孪生环境,融合感知、定位和映射等技术,实现以1:1高精度重建物理空间。车载终端从控制中心的服务器获取控制命令,根据命令做出相应动作,将定位数据上传到服务器并进行虚实映射和推导演绎。利用仿真跟驰模型和换道模型还原真实场景,通过计算得到新的驾驶行为指令。在通信过程中,边缘车载侧需要多次上传数据,这将消耗大量的带宽资源,从而影响全局驾驶行为评估的准确度。本文为此提出分片上传算法,实现上传数据的的裁剪和分块,提高车载端数据上传的速度,加快全局效率。本文首先设计一个复杂驾驶场景模型系统,并实现了对应的功能,最后对系统进行实验验证与分析,主要工作如下:（1）基于SUMO微观仿真框架和r FPro场景还原工具,搭建了基于数字孪生的复杂驾驶场景模型,还原了典型街景的驾驶场景,通过驾驶场景模型可以获取到各项指标参数比如速度,方向盘转角等和场景图片。（2）基于Node JS,Python语言和Express框架,进行数字孪生的虚拟服务端平台（中心云服务端）的搭建,实现了定位数据映射、心跳检测、文件分片上传等基本功能。（3）研究跟驰与换道模型算法,对比不同算法之间的差异,通过神经网络来预测车辆的轨迹,预测下一时刻的速度、转角和定位等参数,从而做出合适的驾驶行为。（4）对系统的功能进行分析和测试,将常用的模型参数以及仿真结果存入管理平台,供使用者查找和配置驾驶场景仿真模型参数。
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