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自動駕駛測試場景庫的構(gòu)建及評價方法之場景生成方法研究

賽目科技 ? 來源:賽目科技 ? 2025-01-22 10:51 ? 次閱讀

自動駕駛測試場景庫的構(gòu)建及評價方法(二)

場景生成方法研究

一、研究背景

智能網(wǎng)聯(lián)汽車面臨多維度安全挑戰(zhàn),其中預(yù)期功能安全是重要組成部分。在當(dāng)前階段,智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)正處于前所未有的高速發(fā)展階段。眾多車企與科研機(jī)構(gòu)投入巨資,致力于技術(shù)創(chuàng)新和產(chǎn)品升級。盡管如此,伴隨技術(shù)進(jìn)步的同時,安全問題頻頻出現(xiàn),不同等級的智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品,在道路測試、示范應(yīng)用以及正式上路階段仍然發(fā)生了多起事故,事故發(fā)生的原因多數(shù)是由于自動駕駛系統(tǒng)相關(guān)的零部件或者子系統(tǒng)的預(yù)期功能沒有實現(xiàn)。

場景對于自動駕駛汽車的開發(fā)和測試至關(guān)重要。由于自動駕駛系統(tǒng)的復(fù)雜性,傳統(tǒng)的基于規(guī)則和基于里程的測試方法已經(jīng)不適用,需要向基于場景的測試方法轉(zhuǎn)變。據(jù)美國蘭德公司研究,從統(tǒng)計學(xué)角度出發(fā),自動駕駛汽車需要在真實或者虛擬環(huán)境中至少進(jìn)行110億英里的里程測試[1],才能證明自動駕駛系統(tǒng)比人類駕駛員更可靠。測試場景來源廣泛,預(yù)期功能安全場景是其中重要的一類。通過預(yù)期功能安全分析獲取盡可能多的相關(guān)場景,這些場景一方面可作為輸入指導(dǎo)系統(tǒng)開發(fā),另一方面也是測試驗證的重要依據(jù) 。參考國內(nèi)外場景架構(gòu)設(shè)計方法,結(jié)合賽目已有的工程實踐經(jīng)驗,提出一種基于關(guān)鍵要素分析的場景搭建框架,主要包含四類關(guān)鍵特征,基于上述方法生成的場景既能夠體現(xiàn)觸發(fā)條件,同時也能夠更好的通過模擬仿真軟件搭建,便于高效地進(jìn)行自動駕駛系統(tǒng)的測試和驗證。

二、研究內(nèi)容

基于標(biāo)準(zhǔn)ISO 21448和GB/T 43267-2023中第4章預(yù)期功能安全活動概述和組織,以及第6章的危害識別和評估,危害是傷害的潛在來源,由整車層面的危害行為導(dǎo)致,場景是傷害發(fā)生的助推因素。參考危害事件模型,如圖1所示,

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圖 1標(biāo)準(zhǔn)中的SOTIF危害事件模型

在進(jìn)行危害行為和危害分析之后,需要構(gòu)建場景與危害進(jìn)行“匹配”,進(jìn)而形成可能導(dǎo)致傷害的危害事件,這里構(gòu)建場景的目標(biāo)是為已經(jīng)分析出的危害找到合適的發(fā)生環(huán)境,該環(huán)境包含使危害可導(dǎo)致傷害的條件,該環(huán)境也是推導(dǎo)傷害發(fā)生的助推因素。預(yù)期功能安全場景生成的過程,也是從未知場景中發(fā)現(xiàn)已知危害場景的過程。

2.1研究方法

預(yù)期功能安全場景的生成方法主要可分為3個關(guān)鍵執(zhí)行步驟(見圖2),第一步,建立從危害行為到危害的映射關(guān)系表達(dá),得到關(guān)聯(lián)規(guī)則,形成映射關(guān)聯(lián)表;第二步,對場景要素進(jìn)行特征分析,進(jìn)行場景要素分類及標(biāo)注,形成一個基于關(guān)鍵場景特征的場景要素標(biāo)注集;第三步,基于第一步建立的關(guān)聯(lián)表,進(jìn)行觸發(fā)條件關(guān)聯(lián),形成帶觸發(fā)條件的危害映射表,然后,匹配危害映射表與場景要素標(biāo)注集,形成危害場景集,該危害場景集也就是預(yù)期功能安全場景。

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圖 2研究方法總體框圖

(1)從危害行為到危害的映射關(guān)系表達(dá)

首先建立從危害行為到危害事件的映射關(guān)系表達(dá),得到關(guān)聯(lián)規(guī)則,形成映射關(guān)聯(lián)表。

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圖 3危害行為映射關(guān)系表達(dá)

危害行為列表基于整車控制輸出與引導(dǎo)詞,共計定義18個基本的潛在危害行為,見表1.

表1基于引導(dǎo)詞的危害行為表

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危害的三個最底層來源需要考慮對交通的危害、對車內(nèi)人員的危害、對道路邊界保持的情況,因此,構(gòu)建六類危害:車內(nèi)人員感到不適、與前車保持的安全距離過小、與后車保持的安全距離過小、與側(cè)面車輛的安全距離過小、與道路邊界過近。

理論上,像場景一樣,危害依據(jù)不同的考慮范圍,能被定義出無窮無盡的類型。但本文所定義的危害與危害行為,一個面向最底層來源,一個面向整車輸出,因此具備與其他不同危害類型直接或間接映射的能力,其他各類不同危害也都能被納入本文提供的危害列表之中。比如考慮道路覆蓋情況時可以有車輛打滑的危害等,該危害可以映射至表1中的加速度/減速度過小的危害行為,以及與前車/后車保持的安全距離過?。ó?dāng)有前后車時),或與道路邊界過近(當(dāng)?shù)缆窞閺澋?、或打滑?dǎo)致車輛側(cè)移時)。

危害行為是對主車的異常輸出的描述,危害是對主車在場景中可能面臨潛在風(fēng)險的描述,所以從危害行為到危害的映射需要加入對場景關(guān)鍵點的考慮。與危害匹配過程中需要考慮的場景關(guān)鍵點:分別是主車與他車、主車與道路以及觸發(fā)條件。因此,定義危害行為、危害、場景關(guān)鍵點,以確定三者之間的對應(yīng)和映射關(guān)系。映射關(guān)系可由下式表示:

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其中,ac7bccf4-d7de-11ef-9310-92fbcf53809c.png表示第i個危害行為(來自表1)。ac8fd988-d7de-11ef-9310-92fbcf53809c.png表示第j個場景中可關(guān)聯(lián)危害的場景關(guān)鍵點,aca8e9d2-d7de-11ef-9310-92fbcf53809c.png表示由第i個危害行為與第j個場景要素組合產(chǎn)生的第1個危害。具體,考慮18個基本的危害行為,以及場景中交通參與者與主車的相對位置關(guān)系,以及場景的道路是否彎曲兩類關(guān)鍵要素,構(gòu)造危害行為與導(dǎo)致危害場景關(guān)鍵點的關(guān)聯(lián)表,見圖4。

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圖 4危害行為與導(dǎo)致危害場景關(guān)鍵點的關(guān)聯(lián)表

該表描述了危害行為與危害的關(guān)聯(lián),在關(guān)聯(lián)過程中考慮了必要的場景要素。這種關(guān)聯(lián)是定性式的,并且以相對有限的危害行為與危害的組合,關(guān)聯(lián)到了數(shù)量龐大的場景,關(guān)聯(lián)介質(zhì)為場景中的他車和道路這兩類要素。該關(guān)聯(lián)方式可用于構(gòu)建危害的場景集。

(2)基于四類場景特征進(jìn)行場景關(guān)鍵要素標(biāo)注

根據(jù)預(yù)期功能安全場景建立的目標(biāo)需求,為已經(jīng)分析出的危害找到合適的發(fā)生環(huán)境,將關(guān)鍵場景特征分為四類,即四層級的場景架構(gòu)。

· 第一類是道路特征,主要包括場景中的物理基礎(chǔ)設(shè)施,是場景限定范圍內(nèi)的道路結(jié)構(gòu)和道路設(shè)施等要素的合集。

· 第二類是環(huán)境特征,是感知行為的重要來源,環(huán)境特征的要素范圍包含天氣、降水量、風(fēng)力、時段等。

· 第三類是主車特征,規(guī)定了場景中車輛的行為,主車特征的要素范圍包含縱向初速度,位置等。

·第四類是交通參與物特征,規(guī)定了參與物的行為與交互關(guān)系,交通參與物特征的要素范圍包含與主車的交互行為、相對位置、相對速度等。

對上述四類場景特征進(jìn)行細(xì)化和拆解后,可得到場景關(guān)鍵要素集以及要素的標(biāo)簽。四類場景特征作為一級標(biāo)簽,可繼續(xù)拆分為35個二級標(biāo)簽,二級標(biāo)簽可繼續(xù)拆分為140個場景要素,如圖5所示。

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圖 5基于場景四層架構(gòu)的場景關(guān)鍵要素集

由上圖可見,其中,第三列的場景要素是場景要素集的最基本組成,要素根據(jù)自身的特征可分為語義要素和數(shù)值要素,語義要素在場景中的描述為有或無,數(shù)值要素在場景中的描述為具體的參數(shù)取值,也是邏輯場景進(jìn)行泛化的待采樣參數(shù)。

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圖 6場景關(guān)鍵要素標(biāo)注集

(3)SOTIF危害場景庫的構(gòu)建方法

GB/T 43267所提供的鏈路的主要節(jié)點為危害行為、危害、場景,三者存在一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系。對此,前文提出的關(guān)聯(lián)場景和危害的具體流程,可根據(jù)危害行為映射關(guān)聯(lián)表和場景關(guān)鍵要素標(biāo)注集構(gòu)造以危害為導(dǎo)向的測試場景集,實現(xiàn)以數(shù)量有限的危害關(guān)聯(lián)匹配出數(shù)量級較大的危害場景庫,該場景庫也就是預(yù)期功能安全場景庫。

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圖 7危害場景庫生成示意圖

首先,基于已經(jīng)生成的關(guān)聯(lián)表(圖 4),進(jìn)一步將觸發(fā)條件與整車危害行為的引導(dǎo)詞進(jìn)行關(guān)聯(lián)。該階段的關(guān)聯(lián)旨在細(xì)化危害行為的發(fā)生條件,確保測試場景集能夠全面覆蓋各種可能的觸發(fā)條件。且通過與觸發(fā)條件的關(guān)聯(lián)可以以更小的顆粒度匹配邏輯場景中的主要觸發(fā)要素。

場景中的觸發(fā)條件即場景危害關(guān)聯(lián)要素,包括合理可預(yù)見的人為誤用,可以通過FMEA/FTA/STPA等分析方法得到,這里不展開描述。具體觸發(fā)條件要素詳見下表。

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圖 8觸發(fā)條件分類體系

然后,基于場景關(guān)鍵要素標(biāo)注集,通過要素集笛卡爾積的方式進(jìn)行組合生成測試場景庫。根據(jù)文章:自動駕駛測試場景庫的構(gòu)建及評價方法(一),“定義場景要素集為S,則有ad37cf9e-d7de-11ef-9310-92fbcf53809c.pngad4861ba-d7de-11ef-9310-92fbcf53809c.png其中ad51bcec-d7de-11ef-9310-92fbcf53809c.png為一級標(biāo)簽下的場景要素子集,ad6b86a4-d7de-11ef-9310-92fbcf53809c.png為二級標(biāo)簽下的場景要素子集。定義危害關(guān)聯(lián)要素為ad871874-d7de-11ef-9310-92fbcf53809c.png。進(jìn)而,一個關(guān)聯(lián)危害的場景庫Sces可以表示為:

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其中,“X”表示笛卡爾積?!痹趯鼍耙丶M(jìn)行組合時,同時對場景要素進(jìn)行標(biāo)注,包括要素的頻率、風(fēng)險性、復(fù)雜性標(biāo)注,并將對要素標(biāo)注的結(jié)果繼承至由其組合成的場景中。最終,形成一個基于關(guān)鍵場景特征分析的場景庫。

最后,將上述形成的場景庫中的場景與危害、危害行為進(jìn)行匹配,從形成的場景庫中篩選出與特定危害或危害行為相匹配的場景,進(jìn)而構(gòu)建出一個面向某個特定危害的測試場景集。該測試場景集可以包含特定的潛在危害行為與危害,也能夠反映出這些危害在不同條件下可能發(fā)生的具體場景,最終得到SOTIF危害場景庫。

2.2.研究方法的優(yōu)勢

以上的研究方法不僅能夠充分地描述場景,還涵蓋了觸發(fā)條件,并且便于搭建。

首先,四大類特征的提取能夠充分的描述場景。4大類特征的提取可以全面地描述車輛所處的場景,能夠表達(dá)自動駕駛車輛在多種路況下應(yīng)對的多變的環(huán)境條件和交通狀況;自動駕駛算法需要處理大量的環(huán)境數(shù)據(jù),以確保自動駕駛車輛能夠安全、高效地行駛,以及在行駛過程中,車輛可能會遇到的情況:如不同道路類型,變化的交通狀況,多樣的天氣條件以及各種潛在的障礙物。有效的特征提取能夠從原始數(shù)據(jù)中提煉關(guān)鍵信息。

其次,四大類特征的提取能夠涵蓋觸發(fā)條件。特征的提取對于理解和預(yù)測觸發(fā)條件至關(guān)重要,這些提取的特征是一個多層次、多維度的信息處理過程,是分析觸發(fā)機(jī)制的重要參考。

最后,四大類特征的提取易于模擬仿真的實現(xiàn)。道路特征可以通過滿足OpenDRIVE格式來實現(xiàn),通過特征提取,可以構(gòu)建出精確的道路模型,并在仿真環(huán)境中加載這些模型來模擬真實的道路情況。交通參與物特征及主車特征可以通過OpenSCENARIO來實現(xiàn),可以設(shè)置不同類型交通參與物的速度、加速度、路線、交互規(guī)則等參數(shù),例如,可以創(chuàng)建一個場景,其中包含多個車輛在不同車道上行駛,并且根據(jù)交通燈信號或其他車輛的存在進(jìn)行加速或減速。同時,可以定義主車的傳感器配置、感知范圍、決策邏輯等,例如,可以模擬主車識別前方的障礙物并執(zhí)行換道操作,或者根據(jù)交通信號調(diào)整速度。環(huán)境特征可以使用工具進(jìn)行更豐富的環(huán)境模擬,例如,可以設(shè)置不同的天氣情況,觀察其對傳感器性能和車輛行為的影響。

三、典型案例

該章節(jié)提供了一種在給定危害行為下的潛在危害與危害場景集生成的執(zhí)行案例。

根據(jù)上述方法的執(zhí)行步驟,如下:

(1)從危害行為到危害的映射關(guān)系表達(dá)

根據(jù)引導(dǎo)詞“過小”,結(jié)合整車輸出的“減速度”,得出當(dāng)給定危害行為為減速度過小時,系統(tǒng)遍歷危害行為映射關(guān)聯(lián)表,該危害行為可關(guān)聯(lián)危害為“與前車保持的安全距離過小”;對應(yīng)的危害匹配過程中需要考慮的場景關(guān)鍵點是“自車前方存在他車或其他交通參與物”。

(2)基于四類場景特征進(jìn)行場景關(guān)鍵要素標(biāo)注

基于四類場景特征篩選場景要素進(jìn)行笛卡爾積,得到組合后的場景關(guān)鍵要素標(biāo)注集。例如:

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(3)SOTIF危害場景庫的構(gòu)建方法

關(guān)聯(lián)觸發(fā)條件:引導(dǎo)詞“過小”代表自車的實際輸出由于場景中的抑制條件,使得其比預(yù)期輸出要小,場景抑制條件可以是摩擦系數(shù)變小的抑制,比如“道路濕滑”、“降雨”、“降雪”等場景要素。這些要素在場景要素集中已被預(yù)先標(biāo)記為潛在的觸發(fā)條件要素;根據(jù)觸發(fā)條件分類表進(jìn)行生成帶觸發(fā)條件的危害映射表,如下:

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將上面形成的表格中的內(nèi)容與場景關(guān)鍵要素標(biāo)注集進(jìn)行匹配,構(gòu)建該危害對應(yīng)的危害場景庫,場景庫見圖9。

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圖 9危害場景庫(部分)

由上圖可見,所構(gòu)建的危害場景庫涵蓋了對危害行為“減速度過小”及其關(guān)聯(lián)的危害“與前車保持的安全距離過小”的致傷條件和潛在觸發(fā)要素,即在該場景集中,有較大概率會使得自動駕駛汽車出現(xiàn)該危害行為并引發(fā)所對應(yīng)的危害。

通過Sim Pro仿真工具,將上述步驟分析得出的場景進(jìn)行仿真驗證。

參考資料

[1]https://www.rand.org/pubs/articles/2016.html

[2] GB/T 43267-2023 道路車輛—預(yù)期功能安全 [S]

[3]ASAM.OpenSCENARIO[EB/OL].https://www.asam.net/standards/detail/openscenario/, [日期: 2024-08-01].

[4] 中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新聯(lián)盟. 智能網(wǎng)聯(lián)汽車預(yù)期功能安全場景要素及管理要求: T/CSAE 336-2023[S]. 北京: 中國汽車工程學(xué)會, 2023.

[5]ISO21448-2022SOTIF,Safetyof The Intended Functionality [S]

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原文標(biāo)題:自動駕駛測試場景庫的構(gòu)建及評價方法(二)丨場景生成方法研究

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    的頭像 發(fā)表于 06-13 08:25 ?1140次閱讀
    <b class='flag-5'>自動駕駛</b>仿真<b class='flag-5'>測試</b>實踐:高精地圖仿真

    標(biāo)貝數(shù)據(jù)采集標(biāo)注在自動駕駛場景中落地應(yīng)用實例

    AI數(shù)據(jù)服務(wù)作為人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ),在自動駕駛領(lǐng)域中有著重要地位。與其他人工智能應(yīng)用場景相比,自動駕駛的落地場景相對復(fù)雜,想要讓汽車本身的算法做到處理更多、更復(fù)雜的
    的頭像 發(fā)表于 05-28 14:22 ?750次閱讀
    標(biāo)貝數(shù)據(jù)采集標(biāo)注在<b class='flag-5'>自動駕駛</b><b class='flag-5'>場景</b>中落地應(yīng)用實例

    未來已來,多傳感器融合感知是自動駕駛破局的關(guān)鍵

    巨大的進(jìn)展;自動駕駛開始摒棄手動編碼規(guī)則和機(jī)器學(xué)習(xí)模型的方法,轉(zhuǎn)向全面采用端到端的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI系統(tǒng),它能模仿學(xué)習(xí)人類司機(jī)的駕駛,遇到場景直接輸入傳感器數(shù)據(jù),再直接輸出轉(zhuǎn)向、制動和加速信
    發(fā)表于 04-11 10:26

    上海人工智能實驗室發(fā)布自動駕駛視頻生成模型GenAD

    上海人工智能實驗室近日取得重大技術(shù)突破,聯(lián)合香港科技大學(xué)、德國圖賓根大學(xué)及香港大學(xué)共同研發(fā)并發(fā)布了大規(guī)模自動駕駛視頻生成模型——GenAD。這一創(chuàng)新模型通過精準(zhǔn)預(yù)測和模擬真實世界場景,為自動駕
    的頭像 發(fā)表于 03-26 10:40 ?593次閱讀

    自動駕駛測試場景深度解析

    自動駕駛測試場景標(biāo)準(zhǔn)化過程中,實現(xiàn)不同采集平臺和技術(shù)方案的兼容性以及數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)的互通共享,主要可以從以下幾個方面著手。
    發(fā)表于 02-29 10:12 ?1101次閱讀
    <b class='flag-5'>自動駕駛</b><b class='flag-5'>測試場景</b>深度解析
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