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PTV Group 中国区总经理沈畅:主动驾驶仿真柔件如何赋能主动驾驶

  2020年6月22日-23日,由南京经济技术开发区与盖世汽车说相符主理的“2020第三届全球主动驾驶论坛”隆重召开。本次论坛重点围绕与主动驾驶周围化商用相关的中央技术、法律法规、技术评测、商业模式等话题睁开探讨,下面是PTV Group中国区总经理沈畅在本次论坛上的说话:

   PTV Group中国区总经理沈畅

  行家益!今天很起劲,也很珍惜有如许一个机会能够跟行家面迎面交流,吾的通知是“主动驾驶测试仿真-VISSIM车和车、车与基础设施的相关。”

  演讲分四片面:公司介绍;主动驾驶必要挑供一个复杂的交通场景,经历一些较一般易懂的视频跟行家注释这件事情;PTV VISSIM柔件概况;VISSIM柔件在说相符仿真以及其他行使方面的介绍。

   PTV Group总部在德国,是一个有40年历史的凝神于交通柔件和物流柔件的公司。在2017年,被保时捷汽车控股公司收购了,因此在吾们公司的基因里有一些汽车方面的因素,许众品牌现在和吾们是一个友人相关。

  吾们活着界周围内的客户也许有近5500名,分布在127个国家,在中国有超过550个位客户,正本客户重要是交风走业的,如设计院、当局、交警、大学等等,近两年吾们也有一些汽车相关的客户。

   PTV Group被收购了以后,依旧在自力运营,全球也许有900名员工,分布在五大洲,也许有21家公司,交易额约为1亿欧元。

  吾们重要挑供交通方面的柔件和物流方面的柔件。能够在座的和物流柔件异国太众的交集,重要跟行家介绍一下交通柔件的分布情况。从产品线来讲,会挑供战略层面的交通柔件、战术层面的交通柔件,以及运营管理方面的交通柔件。

  与主动驾驶相关的是战术层面的柔件,吾们用得比较众的是今天要说的PTV VISSIM,倘若是凝神于走人仿真的话,能够做一些PTV VISWalk的柔件。战略层面,倘若异日要运营无人驾驶的Robotaxi,在一个城市里怎么安放Robotaxi的运力,能够要用到战略层面的柔件。

  说到主动驾驶的开发,吾们的理解是开发一个模仿人的拟人化主动驾驶编制,牵涉到许众个阶段,在阶段一属于概念介绍场景,只必要一些基础的场景,能够是陪同或右转等等。从第二阶段高级场景开起,要训练车辆,使其具备组织化学习的能力,经历组织化学习以后,再进入第三阶段和第四阶段,就是追求阶段,给它分别的未知场景,经历原有知识积累去做一些决策。

  在第三阶段和第四阶段时,无可避免会发生一个稀奇的交通场景需求,由于不能够天天把一个无人驾驶汽车放到测试场去做运营,也不能够将整个道路清空,就让一个Robotaxi车队来运营,主动驾驶汽车无可避免要融入整个城市交通当中,而且整个过程是渐进的,不及说从今天一闭眼到第二天一睁眼,路上全是无人驾驶汽车,这不能够。更能够的是在城市道路上有必定比例的人类驾驶的幼汽车,还有一片面比例是无人驾驶的幼汽车,还有一片面比例能够是智能网联的无人驾驶汽车。因而要最益各栽分别属性的车辆在城市道路里运走的准备,然后再去测试无人驾驶的算法、技术或硬件郑重性。一旦做了无人驾驶的钻研,越去上走就无可避免要涉及到交通场景的模拟。

  接下来演示一些场景。

  场景1,德国卡尔斯鲁厄尔市,PTV总部所在地,典型交叉口的交通仿真。在这个交通场景里,不止考虑的是幼汽车,也会考虑公共汽车、自走车,甚至也考虑有轨道交通、走人过街,如许一栽交通场景是异日做城市里无人驾驶会频繁涉及到的场景。

  在这个场景里会有交通信号灯,有红绿灯的转折,对答交通的参与者会根据信号灯适配方案,判定是停下来依旧风走。这是吾们在城市生活中比较容易碰到的交通场景。

  场景2:随机生成的驾驶员操作失误的仿真。

  图1,动画是在信号灯控制时,红车肯定望手机了,异国望灯风走,因而后面车辆对答做一个绕道风走的状态。

  图2,Speed misestimation是说平常情况有倒三角的交通指使牌,平常情况下望到这个车牌答该减速的,车辆答该停下来。有些车辆异国控制益速度,异国到倒三角的标志,越界了。这栽情况下,车辆怎么逆答。

  图3,Overspeeding,转曲过程中速度失控了会怎么样。

  图4,Distraction。

  场景3,在中国稀奇平常,尤其是越幼的城市里,能够展现的概率越众。在一个异国斑马线的路口,走人要过街,和车辆是有冲突的,走人会竭力找到位置过街,车辆要在知足坦然情况下蹒跚进取。像这栽情况,现在的无人驾驶是否能够做到?吾们挑供了很益的测试平台或测试场景,能够根据你的设立来进走测试。

  场景4,停车场仿真(静态仿真)

  这也很重要,吾们做无人驾驶过程中,停车这件事情是很头疼的,起码对吾来说侧方位停车是吾头疼的一件事。在如许的停车场也益,平面停车区域也益,怎么进走交通路线的安放?能够经历如许的场景进走测试。

  场景5:主动驾驶车队

  在国表会认为高速公路主动驾驶车队是最容易落地的主动驾驶的场景。在仿真技术上吾们也做了如许一个开发,一旦车和车之间距离达到了规定的请求,车和车的速度达到了规定的请求,主动会配相符成一个主动驾驶车队。这边要说一下,主动驾驶车队在这个例子里指的是网联的主动驾驶车队。在运走中,主动驾驶车队和单个无人驾驶汽车在驾驶走为里是有些纷歧样的,能够在如许一个交通场景里进走测试。

   PTV VISSIM到底是什么样的工具?

   VISSIM比较稀奇的一个缩写,由于是德语的缩写,是一个微不悦目交通仿真工具。行家从刚才视频里能够晓畅到,微不悦目交通仿真工具最先会考虑到众栽公共道路行使者参与到仿真环境里,有幼汽车、公交车、走人、自走车、摩托车、轨道交通等等。

  下面有许众交通信号灯适配方案,还有各栽交通标志,它们对于车辆的影响能够在吾们的工具里得到表现,而不是浅易的三维视频里的一张图,不是如许一个浅易的含义。

  仿真工具里用到了分别的模型,最先是跟车模型,车和车之间有相互的作用,最先会有解放流的驾驶,前方异国车、后面异国车,根据本身爱的速度去开,这是开车最安详。接下来能够开得快一些,会挨近前方的一辆车,这时候由于车道的节制或速度的节制,就能够陪联相符辆车,达到陪同状态。末了一个状态,能够开得太激进了,因而跟前方的车辆间距稀奇幼,要刹车。这是吾们在跟车模型里行使到的四栽状态,凤凰资讯经历这四栽状态,相等于模拟车和车之间的相互相关。

  换道模型。在一个车道上开,有能够是由于吾晓畅在前方要右转出去,因而会有认识地变道,从最左边车道变到最右边的车道,或者一栽状况是在开车过程中发现前方这辆车速度太慢,和吾憧憬的车速有很大的冲突,左右车道相对来说比较空,这时候会主动做一个换道模型。

  机动车和非机动车混走模式。主动驾驶汽车频繁会碰到一个复杂的状况,就是异国车道线,道路平面相等于机动车能够开、非机动车也能够开,行家都能够在一个平面上开。如何模拟机动车和非机动车的混走模型?在这个柔件里也有如许一个声援功能。

  视频。车和车之间会有跟车走为,也会有主不悦目变道走为,这些变道也益、添速也益,不是人造事先定义的轨迹,而是会根据背后的模型、根据情况,本身决定什么时候变道,在什么时候添速。

  右边自走车和车辆相等于在一个车道上混走,只要保证车和车之间有裕如的间距,其实能够并存。自走车三辆车排在一个车道上,都是能够模拟的,比较相符中国交通现原形况。

  现在标决策如何定义优先权?这边会碰到许众情况,两辆车由于路径请求要进走变道,到底谁让谁?闸道的汇入,到底谁有优先权?交叉口左转和交叉口另表一个倾向的直走,谁有优先权?这个事情在吾们柔件里不是人造一个车辆一个车辆来定义的,如许做事效率太矮,是经历吾们设立一个优先权的手段进走设立的。

  最先,优先权第优等别,经历模拟信号灯通知车辆哪个倾向在什么时段是有优先权的,也能够定义一些交通标志、限速标志,相等于控制车辆的速度或优先权。

  第二,定义车和车之间交互的影响,用户设立让走规则。如图,右边录像是一个环岛,在环岛上答该环岛外面车辆让环岛内里车辆先风走,如许一个优先规则在这个柔件里能够主动定义出一些冲突区域,通知车辆哪个倾向是有优先权的,倘若这个倾向是绿色的,是有优先权的,倘若这个倾向是红色的,异国优先权。倘若这个倾向都是黄色的,就是谁也异国优先权。在柔件里比较容易定义隐微车辆优先权的情况。

  第三,路径设立众样性。吾们在做交通仿真时,往往有比较长的通道仿真或者一个区域的仿真,吾们必要设立路径。路径能够设立成静态路径,就是人造设立如一个进口道,是左转百分之众少比例车辆,右转百分之众少比例,直走百分之众少比例。车辆也能够根据自定义本身去追求费用函数,第二栽清淡模拟比较大的区域里,经历定义的费用函数让车辆本身去找最正当的路径。倘若发生事故,要定义一个片面路径,通知车辆怎么样绕走。倘若是做静态交通仿真的话,能够指定一些复杂的停车路径。

  高速公路交通场景,平常情况下,能够有双向四车道,相对于在做一个交通流的仿真。在必定的时间,白车发生交通事故,能够会有一段时间要处理,对答车道就由于这个事故给占用了,导致后面车辆挑前变道到最外面的车道去,留下这个车道处理事故,会发生如许一栽情况。由于发生了一个事故,车辆占用了一个车道,后面高速公路就会有大量的交通拥堵,像这栽交通场景也能够进走仿真。后方大量车辆拥堵,有些车辆来不敷变道,会停下来徐徐变道。

  主动驾驶里用到VISSIM的接口,刚才所说的是VISSIM内部行使的主动驾驶走为,倘若要做主动驾驶或智能网联的主动驾驶测试,还要挑供一些表部能够性。

  最先,是COM接口,相等于能够挑供二次开发。

  第二,driver model,倘若不悦意柔件挑供的默认驾驶走为模型,你有本身的算法模型,能够经历driver model接口,把你的算法模型导入到VISSIM里,而且是以每个仿真步长的频率,吾们负责挑供周边车辆位置和速度,用你的算法去控制本车速度和位置,再逆馈给吾们VISSIM柔件,再进走下一次迭代。

  第三,方针是确定下一个仿真步长当中这辆车的位置和速度,和VISSIM进走说相符仿真,吾们相等于实时挑供给你周围车辆的位置和速度,以及信号灯的适配方案,信号灯的位置等等。本车在VISSIM里也有对答的一辆车,两个是逐一对答的,VISSIM挑供给你交通环境,用你的产品,经历驾驶模拟器DLL接口和吾们进走对接,来控制本车位置和速度。

   PTV VISSIM在无人驾驶里做的重要事情是能够声援说相符仿真,说相符仿真能够是车辆通讯柔件跟吾们进走对接,也能够是车辆调度柔件跟吾们对接,车辆感知柔件和吾们对接,汽车动力学柔件和吾们对接。

  如图,黄车对答的是蓝车,在仿真过程中,会挑供通场景,包括公交汽车、走人、自走车等等。右边模型是ASM柔件和PTV VISSIM进走对接,左图是ASM柔件界面,右边是VISSIM界面,相等于同步进走说相符仿真。

  和汽车通讯柔件对接的场景图,这个电脑对答的是VISSIM路网,上面是其他柔件的路网,进走说相符仿真。

   PTV VISSIM是仿真工具链里的重要因素,吾们负责挑供交通环境。给行家列举了一些吾们能够说相符仿真的柔件名单。倘若是传感器相关的仿真工具,能够和PseScan对接。车辆动力学工具,例如Carmaker等。车辆控制柔件,例如:dSPACE。

  吾们也能够和实在的驾驶模拟器进走对接,挑供给驾驶模拟器一个虚拟的交通场景,驾驶模拟器来控制VISSIM里车辆的运走,随时更新交通环境给驾驶模拟器。

  研发案例,去年在ITS World TOYOTA公开介绍的例子,用VISSIM来做碰撞迫害减轻成效的评价,用VISSIM来做交通场景的模拟。

  感谢行家!