智能网联无人驾驶先导实验平台方案
(数字孪生与无人驾驶比赛)
一、技术背景
1.1 无人驾驶技术发展趋势
智能网联汽车在未来的几十年内,必然会对交通系统带来革命性冲击。它可能对以下领域带来质的改变,道路设计、车路协调管控、交通法规等。今年来,诸多无人驾驶车企如WAYMO、特斯拉、UBER、百度进行了大量无人驾驶的运营测试,测试数据显示与常规车辆相比,无人驾驶汽车的事故率要高一个数量级,它的安全性和可靠性还需进一步提高,无人驾驶的主要问题主要集中在复杂交通场景如:城市峡谷、隧道与地下场景,交通路口、恶劣天气等。无人驾驶安全可靠行驶依靠单车的智能和感知是无法实现的,智能网联、车路协同是未来发展的必然趋势。
1.2 国内外高校无人驾驶研究现状
无人驾驶是集合人工智能、传感网络、路径规划、人机交互、道路法规等多项技术于一体的复杂系统。多家国内外高校对无人驾驶的多个分支展开了研究,如麻省理工学院(MIT)Toyota-CSAIL Research Center at MIT(如图1)旨在进一步发展自动驾驶汽车技术,目标是减少交通伤亡,甚至可能开发无法发生事故的车辆,MIT另一个实验室ACL:Aerospace Control Lab 主要对无人驾驶以下技术领域展开研究,不确定性下的决策、 路径规划、活动和任务分配、估计和导航;、传感器网络设计;、鲁棒控制、自适应控制和模型预测控制。密歇根大学(University of Michigan)的MCity Driverless Shuttle的研究中心正研究激光雷达、视觉摄像头、GPS、wifi等传感器融合以及网络通信技术应用在11座的电动巴士上。 如图2所示
图2.One of the MCity driverless shuttles
二、智能网联无人驾驶先导平台系统
2.1 功能概述
智能网联无人驾驶先导实验系统分为四个部分:微缩智能车、智能路侧设备、智慧路网系统、智慧管理系统,如图3所示。
图3.无人驾驶微缩车先导实验平台
2.2微缩智能车介绍
微缩智能车采用阿克曼转向方式与真实汽车保持一致,按照1:10比例与真实汽车的外观结构进行缩小,它搭载的六核RK3399核心工业处理器能满足长时间高算例的要求以及复杂矩阵运算。另外它搭建的CORTEX-M3运动系统处理器可以将运动控制周期精准到1ms。现将它的系统架构图展示如下图4,针对高校师生我们开放多个无人驾驶基础算法库(如图5所示),便于师生能够快速上手无人驾驶领域知识研究。
图4 微缩智能车系统架构图
图5.微缩智能车无人驾驶系统基础算法库
2.3智能路侧设备
车路协同是无人驾驶系统发展的必然趋势,智能路侧设备能够使无人驾驶车辆在复杂的交通流中有监管、有协同、有法规可循。当前我们已经完成的智能路侧系统如下图6所示。
图6.智能路侧设备
无人驾驶系统车道识别算法、车辆跟驰算法等都是在真实道路标识、路网结构下实现的,为了确保高效师生编写的算法能够直接在真车无人驾驶系统中应用,我们设计的车道的路面材质、车道线的颜色、长度严格按照《交通工程学》道路标识标线标准进行设计。同时,我们道路系统预埋智能信标系统,能够实现车辆的定位与道路紧急情况预警。该部分系统框图如图7所示。
图7.智能路侧设备
2.5 智慧管理系统
2.5.1 管理系统功能概述
智能网联无人驾驶先导平台的系统管理软件称为智慧管理系统,它是无人驾驶先导实验平台的核心功能,它能够将每一个车辆的实时状态信息、智慧路网系统信息、智能路侧设备信息综合管理控制起来,它包含用户管理、高精度地图加载、智能车加载、车辆路径在线规划、车路信息实时显示、单车传感器数据实时显示、路侧设备在线管控、远程驾驶、真车无人驾驶系统数字孪生建模、自动驾驶算法策略一键导入、无人驾驶算法评价系统以及比赛、无人驾驶系统教学实验等,如图8所示。
图8 智慧管理系统功能概括
2.5.2 真车无人驾驶数字孪生功能介绍
2.5.2.1. 数字孪生技术介绍
数字孪生技术在无人驾驶汽车产品的设计研发测试中扮演了重要角色,数字孪生是充分利用物理模型、传感器更新、运行历史等数据,集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程,在虚拟空间中完成映射,从而反映相对应的实体装备的全生命周期过程。
2.5.2.2.数字孪生无人驾驶数据接口
我们自主打造的智慧路网系统、智能路侧设备能够根据真车面临的不同环境条件,监管控制真车的各种传感器,如多线激光雷达、毫米波雷达、摄像头等,让真车数据实时在仿真的环境下运行、测试。如下图9所示,数字孪生接口中包含真车传感器实时数据、路侧设备实时传感数据、路网系统实时数据。
图10.数字孪生模型数据分类
2.5.2.3真车无人驾驶数字孪生接口模型定义数据导向框图
图 11.无人车数据导向图
2.5.2.4无人驾驶真车数字孪生方案
当前无人驾驶或有人驾驶真车在校园内试运行,它需将自己车辆唯一ID,油门开度、刹车状态、车速、激光雷达数据、摄像头数据、GPS位置信息等车载传感器数据以10ms周期以图12方式发送到智慧管理系统的数字孪生模块硬件接口。
同时,校外映射的路段可以增加红绿灯网联信号系统,它能实时将红绿灯的颜色周期实时映射到该路段的室内红绿灯系统上,如图13所示。
图12.无人车数字孪生硬件连接示意图
图13. 红绿灯数字孪生硬件连接示意图
另外,室外与室内映射的这段路可以运行多辆无人驾驶车辆,室内智能网联系统上会对应展示多辆无人微缩智能车,便于师生从全局层面对无人驾驶车辆跟驰、车辆变道超车等数据模型进行直观认识,以及现场进行算法优化等。
图14 室外路段与室内路网对应图
无人驾驶先导试验平台核心功能是它能够将师生编写的无人驾驶算法通过智慧管理系统,一键导入到微缩智能车中,这样既可以将不同模型下的无人车算法优劣进行评比,也可人为通过模拟驾驶器实际操控微缩智能车,与导入无人驾驶算法的微缩智能车进行测评。无人驾驶算法比赛进阶过程如图15所示,它分为初级、中级、高级、以及终级挑战“人工驾驶对垒”。
在无人驾驶先导实验平台上,我们规定无人驾驶算法达到初级的标准为能够在模拟的高速公路实现车道线内行驶,并且能够根据事前规划的路线提前变道。初级考核指标有:车辆行驶过程中没有出现压线、出线情况;车辆在跟驰过程没有出现急加速,急减速情况,车辆在弯道时,没有出现转向抖动等情况。
中级考核指标除了需要完成初级标准的所有指标,还需要增加变道超车功能。同时道路类型上增加城市道路,能够识别红绿灯,完成左转、右转等功能。
高级考核指标除了满足初级、中级标准规定的内容外,还需要实现行人识别、道路标识识别、智能停车功能,同时在没有标志线的道路也能够稳定行驶。
当无人驾驶算法完成高级标准考核后,进入到无人驾驶算法挑战人工模拟驾考级别,双方可通过完成任务的质量,完成任务的个数,以及完成任务的时间,进行综合评分,它是评价无人驾驶算法优秀的最高标准。
图15 无人驾驶算法进阶过程
详细评分标准细则如下表1所示
项目 | 专项 | 测试场景 | 评估通过 |
认知与交通法规遵守能力 | 交通标志 | 限速标志识别及响应 | £ |
减速让行标志识别及响应 | £ | ||
停车让行标志识别及响应 | £ | ||
潮汐车道标志识别及响应 | £ | ||
禁止通行标志识别及响应 | £ | ||
交通标线 | 车道线识别及响应 | £ | |
人行横道线识别及响应 | £ | ||
停止线识别及响应 | £ | ||
潮汐车道线识别及响应 | £ | ||
网状线识别及响应 | £ | ||
交通信号灯 | 机动车信号灯识别及响应 | £ | |
闪光警告信号灯识别及响应 | £ | ||
车道信号灯识别及响应 | £ | ||
信号灯故障识别及响应 | £ | ||
移动式交通信号灯识别及响应 | £ | ||
执行能力 | 曲线行驶 | 曲线行驶 | £ |
直角弯道行驶 | 直角弯道行驶 | £ | |
双凸路行驶 | 双凸路行驶 | £ | |
限宽路段行驶 | 限宽路段行驶 | £ | |
坡道停车和起步 | 坡道停车和起步 | £ | |
应急处置与人工介入功能 | 紧急情况处置 | 车辆或系统故障 | £ |
系统无法处置的场景 | £ | ||
自动紧急避让 | £ | ||
人工介入操控性 | 模拟器接管驾驶 | £ | |
后台系统接管 | £ | ||
紧急停车 | 紧急刹车预警 | £ | |
车辆失控预警 | £ | ||
紧急停车 | £ | ||
网联汽车综合行驶能力 | 起步 | 出停车库起步 | £ |
定车位起步 | £ | ||
中途停车起步 | £ | ||
跟车 | 根车距离设置并保持 | £ | |
前向碰撞预警 | £ | ||
跟车时临近车道车辆切入 | £ | ||
停-走功能 | £ | ||
变更车道 | 避让障碍物变道 | £ | |
避让故障车辆变道 | £ | ||
避让低速行驶车辆变道 | £ | ||
避让施工路段变道 | £ | ||
临近车道有车变道 | £ | ||
前方车道减少变道 | £ | ||
协同换道 | £ | ||
协同借道 | £ | ||
直行通过路口 | 路口车辆冲突通行 | £ | |
拥堵路口通行 | £ | ||
通过人行横道线 | 人行横道行人预警 | £ | |
单一非机动车通行 | £ | ||
非机动车违章通行 | £ | ||
路口左转弯 | 路口行人冲突通行 | £ | |
路口车辆冲突通行 | £ | ||
路口右转弯 | 路口行人冲突通行 | £ | |
路口车辆冲突通行 | £ | ||
靠边停车 | 靠路边应急停车 | £ | |
主辅路行驶 | 匝道车辆汇入预警 | £ | |
入辅路时车辆冲突通行 | £ | ||
出辅路时车辆冲突通行 | £ | ||
超车 | 超车 | £ | |
协同超车 | £ | ||
超车过程中前车变道 | £ | ||
待转区 | 路口左转待转区通行 | £ | |
停车入库 | 停车入库 | £ | |
车库内放置障碍物 | £ | ||
侧方停车 | 侧方停车 | £ | |
通过特殊路面 | 通过遗撒路面 | £ | |
通过限速带 | £ | ||
通过搓板路面 | £ | ||
通过上坡路面 | £ | ||
通过下坡路面 | £ | ||
避让应急车辆 | 高优先级车辆让行 | £ | |
避让应急车辆 | £ | ||
异常车辆提醒 | £ | ||
可变导向车道 | 潮汐车道行驶 | £ | |
可变导向车道行驶 | £ | ||
高架路 | 上高架 | £ | |
高速行驶 | £ | ||
下高架 | £ | ||
编队行驶 | 编队汇合 | £ | |
合作式自由合流 | £ | ||
编队加速 | £ | ||
编队减速 | £ | ||
编队换道 | £ | ||
编队解散 | £ | ||
自适应编队 | £ |
表1 无人驾驶先导试验平台比赛评分细则
2.6智能网联汽车配置方案
序号 | 项目名称 | 名称 | 配置方案 |
1 | 智能车 |
警车(辆) 私家车(辆) 公交车(辆) 消防车(辆) |
1. 车辆尺寸45cm长*20cm宽*17cm高; 2. 采用1:10竞速级碳纤维RC车体; 3. 车载六核智能决策芯片RK3399,主频高达1.8GHz。 4. 传感器(视觉、IMU、激光、红外、WIFI等); 5. 可实现车辆按照行车轨道自主行驶; 6. 可实现车辆能够按照信号灯指示行、停; 7. 可实现车辆自动编队跟弛行驶; 8. 可实现车辆自适应速度控制,定速巡航; 9. 可实现自动超车及换道。 10. 可实现智能车角色任务分配。 11. 实现车车联网,车路联网; 12. 车辆自动充电系统; 13. 提供SDK开发包方便客户进行二次开发。 14. 软件DEMO实训 15. ★可按照客户要求定制化车辆外壳 |
2 | 智慧路网 | 城市道路系统 |
1. 1套5×6米(30㎡)智慧交通路网; 2. 行车道(双车道、单车道、匝道等) 3. 道路规划(根据甲方需求设计十字路口、丁字路、公交专用道、生态道路等); 4. 道路标志(斑马线、交通标志标线) 5. 红绿灯控制系统; 6. 路灯控制系统; 7. 道路视频监控系统; 8. 充电感应区域; 9. 智慧路网至少设置有 5 处交通状况触发事件,分别①道路封路;②限速调整;③潮汐道路切换;④红绿灯配时;⑤行人过马路(也可以根据客户要求配置其他场景模拟),模拟日常可能遇到的交通突发状况。 10. 智慧路网系统具备温湿度监测、烟雾报警、网络通信质量监测等安全防护功能。 11. ★按照客户要求定制化智慧路网系统。 |
潮汐车道系统 |
1. 潮汐车道控制时序根据上下班高峰时间实时调整。 2. 实时远程控制引导线和龙门架上的车道通行指示灯。 3. 车道引导线控制系统含有高清LED双黄虚线显示系统、无线信号接收解析系统。 |
||
智慧停车场系统 |
1. 含停车场实时状态检测系统。 2. 含停车场自动对接无线充电系统。 3. 含停车场空余车位智能引导系统。 4. 含车辆车牌识别计时收费系统。 5. 含停车厂闸机自动控制系统。 6. 停车场车位提醒诱导系统。 7. 含停车场视频监控系统。 |
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交通信号控制系统 |
1. 提供2组真实交通信号灯组; 2. 路口需要提供单片机信号灯组; 3. 红绿黄三色路口信号灯含箭头信号灯、倒计时器; 4. 含人行横道红绿灯指示系统; 5. 可以V2X自适应控制信号灯系统; 6. 可本地设置红绿灯灯序; 7. 提供可视化界面,可现场监测运行状态、模拟路口、配置设备参数; 8. 可实现独立控制、群控、指定相位放行、路线选择放行等功能; 9. 支持远程程序升级维护; 10. 故障智能监控. |
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交通引导显示系统 |
1. 高清LED引导牌3块; 2. 可实现多目标车辆检测; 3. 可实时大数据分析; 4. 可与信号灯联动控制; 5. 提供交通引导信息发布系统。 |
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视频交通监控 |
1. 支持通过4G\5G网络通讯模块将检测到的交通状态特征上传给交通信号控制机; 2. 为交通日常管理及规划提供数据支撑; 3. 提供信号配时优化; 4. 提供可潮汐车道自适应智能配置; 5. 提供城市交通诱导调节监控; |
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3 | 模拟驾驶器 | 模拟驾驶器 |
1. 含分辨率1920*1080的42寸工业显示屏; 2. 方向盘带电动助力阻尼转向控制系统; 3. 含有刹车优先控制系统; 4. 油门和刹车控制曲线均可以根据不同车型进行调节; 5. 可第一视角控制智能车在智慧路网中行驶。 |
4 | 中央调度显示系统 | 液晶显示屏 |
1. 提供60寸显示接屏2×3块; 2. 含控制模块、分屏控制软件、立体音响; 3. 屏幕分辨率为1920*1080; 4. 可实现不同屏幕之间的联动显示。 |
5 | 中央调度控制系统 | V2X控制系统 |
1. 含智能网联汽车UI显示系统; 2. 含车辆网编队控制系统; 3. 含路侧单元实时感知控制系统; 4. 含智能车信号传输及态调控制系统; 5. 含车辆角色定义与任务流程控制系统; 6. 含车辆调度及路径规划控制系统; 7. 含自适应调整交通路口的红绿灯灯序和时间系统。 8. 含多个交通路口信号机联动控制系统。 9. 含高清LED交通诱导及信息发布系统。 10. 含动态车辆检测算法和多车道分析系统。 11. 含车辆之间的相互通信、车辆和路测单元信息通信系统。 |
6 | 系统展示例程 | 特殊警务处理 | 警车护卫特殊车队快速通过交通路段,在不允许停车的情况下,车队与各个交通路口的红路灯控制系统配合,让车队一路绿灯情况下快速通过路口,实现红绿灯自适应调节功能。 |
车辆编队与解散 | 通过中央调度系统实现车辆不同路径的自主汇入编队行驶,到达各种目的位置前,自主解散编队达到预定地点。 | ||
交通管制 | 通过中央调度系统实时设置交通限速阈值或道路限行,智能车自动调整行驶速度或避开该路段。 | ||
交通模拟驾驶 | 可以在模拟驾驶器内第一视角驾驶智能车在智慧路网内行驶,实现有人驾驶与无人驾驶混行的交通环境。 | ||
7 | 相关教程 | 教学指导书 |
可以根据甲方教学及研究内容,配合甲方完成智能车教学指导书编写。至少实现以下内容: l 交通工程认识实验 l 交通工程设计实验 l 交通信号交叉路口控制实验 l 干线交通信号协调控制实验 l 多信号交叉口控制实验 l 线圈信息采集实验 l 交通视频监控系统实验 l 单车自动驾驶实验 l 车辆跟驰实验 l 车辆编队行驶实验 l 车路协同实验 l 智能车队车辆分流实验 l 智能车队车辆合流实验 l 车辆调度控制实验 |
现场技术培训 | 根据甲方需要派核心技术人员到甲方所在地进行技术培训和技术解答,3年内不低于5次现场培训。 | ||
远程技术指导 | 根据甲方需要双方研究团队定期举办网络技术交流会议,协助甲方更快、更好完成相应的教学和研究任何。 |