《智能网联汽车技术与应用》资料G 汽车自动驾驶一体化仿真系统

资料G汽车自动驾驶一体化仿真系统一．PanoSim仿真产品发展历史PanoSim是一款面向汽车自动驾驶技术与产品研发的一体化仿真与测试平台，集高精度车辆动力学模型、高逼真汽车行驶环境与交通模型、高逼真车载环境传感器模型和丰富的测试场景于一体；支持独立仿真或与Matlab/Simulink联合仿真，提供包括离线仿真、实时硬件在环仿真和驾驶模拟器等在内的一体化解决方案；支持包括高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶系统（AD）的算法研发与测试；具有很强的开放性和拓展性，便于第三方集成和二次开发，支持定制化开发，如图17-45所示。以“PanoSim”命名的系列仿真软硬件产品由浙江天行健智能科技有限公司历经十余年研发而成，目前系列软硬件产品已被国内外众多汽车企业和科研院所广泛使用。图G-1PanoSim自动驾驶一体化仿真测试平台二．PanoSim仿真产品架构及特点1.PanoSim仿真系统产品架构PanoSim的主要功能模块包括：-PanoExp实验主界面，用于创建和定义实验。一个实验包括：测试场景、一辆至多辆实验车（加装传感器）、驾驶任务、控制模型和仿真设置参数。-WorldBuilde用于搭建车辆行驶的交通场景，如场地和道路、动/静态交通元素、交通信号灯、交通标志等。-SensorBuilder用于向被测车辆添加各类传感器模型及感知器，并可根据匹配或标定结果修改模型参数，实现专项传感器仿真。-VehicleBuilder车辆建模工具，用于管理车辆外形及动力学仿真所需车辆物理参数，支持编辑、保存、另存、复制、删除、移动。-TestBuilder用于对实验文件的测试和调试。通过测试，系统可以采集仿真过程中车辆行驶时的不同数据，并对测试结果进行合理评估，便于对算法进行验证和改进。-PlotBuilder用于对实验过程中的数据进行图表可视化处理，支持数据图导出，以便于更加直观的分析实验过程数据。-FieldBuilder用于搭建高精度行车测试场地的工具，采用原子地图拼装的方式，简单快速构建符合用户需求的高精度测试场地。-DataManger数据管理工具，用于实验数据、传感器、车辆、场景，测试数据的管理，同时可对现有数据进行分组、移动和删除。如图17-46。图G-2PanoSim仿真系统的整体架构2.PanoSim仿真系统的高精度仿真模型（1）动力学模型PanoSim的车辆动力学模型为高精度复杂非线性车辆动力学模型，包含27个自由度，模型充分考虑了车身、动力传动、悬架、转向、制动、轮胎的整车基础架构，能够逼真地模拟汽车复杂的非线性动力学特征。实验证实，其动力学响应与实车测试数据，以及国际知名动力学仿真软件CarSim的车辆动力学仿真数据均达到高度一致，可用于车辆的高精度仿真。如图17-47所示。图G-3PanoSim高精度动力学模型（2）交通模型PanoSim内置4类具有丰富特性的交通流模型，如图17-48所示，模型主要特点如下：-Taffic-S随机交通流模型。该模型采用机理建模方式，以经验特性和概率分布为准则构造模型，模型参数较少，适合快速构建具有一定逼真度且符合经验的交通场景。-Taffic-A异常交通流模型。该模型面向于高速公路环境下对无序、异常交通行为的交通流仿真，支持高速主干道、汇入匝道交织区以及汇出匝道交织区的交通场景模拟。-Taffic-C城市交叉口场景模型。模型关注对路口冲突博弈交互行为的建模，可模拟城市交叉口中无序混乱的复杂交互场景，并可以通过参数调节生成不同冲突风险水平的场景。-Taffic-D数据驱动交通模型。模型关注交通地域性差别对自动驾驶测试的影响，通过AI技术模拟真实交通中的一般现象以及难以通过机理模型反映的车间复杂交互、车辆运动无序等现象。图G-4PanoSim高逼真度交通模型（3）传感器模型PanoSim传感器模型基于几何属性与物理属性相结合而建立，能够逼真且高效地反映检测过程中目标遮挡、目标反射率和环境干扰等各种影响，支持模拟误检、漏检和错检等现象，及检测信号的噪声、衰减、漂移等物理特征，如图17-49所示。其中部分模型及其主要特点如下：-MonoCamera单目相机模型。支持基础参数设定，包括分辨率、FoV、焦距、帧率等。支持实际成像过程中的物理特性仿真，包括畸变，模糊、暗角、景深、色像差、噪声、运动模糊、颜色校正、伽马等。提供对该传感器各类参数标定匹配的技术支持。-Radar毫米波雷达模型。支持在其可探测FoV内，仿真目标的ID、目标类型、目标水平方位角、目标垂直高度角、目标多普勒速度、目标径向距离、目标RCS值等。-Lidar激光雷达模型。支持模拟激光雷达点云级输出数据，其可配置参数包含激光扫描线数、探测FoV、扫描频率、噪声、衰减等，同时也支持非均匀分布的点云生成。-Ultrasonic超声波雷达模型。支持在FoV范围内，超声波雷达可探测到的最近障碍距离及传感器噪声模拟。此外，提供HIFI级超声波雷达模型，能够模拟接收器接收到的声压强度信号。图G-5PanoSim高逼真度传感模型三．PanoSim仿真系统的扩展能力1.高度开放的仿真模型开发APIPanoSim提供了完全开放的API接口和插件系统。插件系统共分为五类，分别是交通模型插件、干扰模型插件、传感模型插件、算法模型插件和评价模型插件。所有插件均可在仿真实验的不同阶段，进行选择和参数配置。在仿真实验运行时，由相应的调度器提供模型调度运行能力。PanoSim通过多种形式提供高度开放的API，实现插件在仿真运行时与仿真场景的互操作。插件使用标准调度器设计，提供ModelStart、ModelOutput、ModelTerminate三个回调接口函数，可以通过Python或C++语言进行插件开发。PanoSim主要提供以下六类API接口：-数据总线读写APIPanoSim中各模型（如动力学模型、交通模型、传感器模型、评价器模型等）和用户算法模型之间，主要通过数据总线来交换实时数据。-交通路网数据API为交通模型提供语义级路网结构信息，方便交通模型高效地访问详细的路网数据，包括道路、车道、路口、可行驶方向、限速、许可规则等。-交通真值数据API为交通模型提供详细的场景信息，包括交通车当前行驶状态、周边车辆行人位置、路口红绿灯相位、交通车行驶路线等。-交通车控制API为微观交通模型提供控制能力，包括生成和删除车辆、移动车辆位置、强制变道、改变车速、改变行驶路线、设置停车点等。-场景真值API提供场景感知数据真值，尤其是主车周边的详细场景感知数据，包括各种目标物体的坐标及尺寸、车道线形状、天气状况、周边交通灯和交通标志牌、周边停车位信息等。-主车驾驶任务API为主车驾驶员模型和算法模型提供驾驶任务信息，包括预定义行驶路线、行驶轨迹、关键途经点、指定速度表、目标停车位等。2.可弹性扩展的仿真调度架构PanoSim支持从MIL、SIL到HIL、DIL、VIL的多种仿真方式，并支持大量传感器、多主车、多实例并发仿真等各种业务需求；采用异步、实时、多节点的仿真调度架构，可弹性分配计算资源，方便各模型在独立的调度器节点中并发运行；使用标准的数据总线接口和统一的时钟同步信号协同工作，如图17-50所示。通过这种弹性扩展的方式，PanoSim可灵活配置并支持以下各种仿真需求：-简单规控算法仿真通过单台PC机完成动力学模型、交通模型、目标级传感模型、规控算法模型的实时仿真。-复杂感知算法仿真根据传感模型的复杂度和传感器的数量，可在支持多核CPU、安装多块GPU的单台PC机或服务器上实现实时仿真。-大量传感器的实时仿真使用多台高性能服务器组成集群，按需分配集群中的CPU和GPU计算资源，可实现大量复杂传感器的实时仿真。-多动力学车实时仿真使用多台PC机或服务器组成集群，指定其中一台作为核心服务器，各动力学车拥有独立的仿真时钟信号，并将各自的动力学计算结果发送到核心服务器，以实现同一个仿真场景中多动力学车的实时仿真。-海量仿真实例的并发仿真使用多台高性能服务器组成集群，根据各仿真实例的算力需求，提供自动化的负载均衡调度管理功能，实现高效率的并发仿真需求。图G-6PanoSim仿真调度架构3.丰富的联合仿真样例库PanoSim可以通过开放式架构，与第三方仿真软件实现联合仿真应用。例如，支持与动力学仿真软件CarSim、CarMaker等进行联合仿真；支持与交通仿真软件SUMO、VISSIM等进行联合仿真；也支持与第三方传感器模型或自研交通模型、传感器模型等进行联合仿真。通过算法API和仿真数据总线，PanoSim还可以与第三方算法软件栈，如Apollo、Autoware等进行联合仿真，或者基于API使用Python、C++、Simulink等方式开发新的算法，如图17-51所示。图G-7PanoSim联合仿真接口四．应用领域与市场1.智能网联V2X产品应用开发及测试PanoSim内置信道传输模型和V2X标准协议栈，可用于智能网联V2X产品的应用开发及测试，包括OBU/RSU终端产品开发与测试验证、OBU终端进入OEM智能网联车辆产品的集成与测试验证、智能网联产品的行业测试认证、V2X协作智能与ADAS自主智能的融合开发与测试验证、基于V2X的智慧交通应用开发与测试验证等。如图17-52的示。图G-8PanoSim用于智能网联V2X产品应用开发及测试2.人机交互产品设计验证及体验PanoSim智能驾驶模拟器由功能齐全的驾驶座舱（包括底板、座椅、方向盘、油门、制动踏板、挡位等部件）、动力学仿真器PanoBox、HMI、显示器和主控计算机组成，可提供逼真的类实车驾驶体验及ADAS系统乘驾体验，支持开展驾驶员在环测试，如图17-53所示。图G-9PanoSim结合智能驾驶