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数字孪生技术在自动驾驶方面的解决方案

研究数字双胞胎技术在自动驾驶测试领域的应用。旨在构建高度开放的数字双胞胎自动驾驶测试平台,结合模拟测试工具、通信设备、真实测试车辆等功能单元,形成丰富的测试验证环境,支持各种自动驾驶解决方案和算法验证测试,具备在有限资源条件下进行虚拟复杂场景的自动驾驶实车测试验证能力。提供一种新的自动驾驶汽车测试方法解决方案。

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数字孪生技术介绍

1.1数字孪生概念介绍

数字孪生(digitaltwin)这个概念最初是由于Grieves2003年,教授在密歇根大学的全生命周期管理课程中提出了[1],并被定义为三维模型,包括物理产品、虚拟产品和两者之间的联系。世界著名IT研究与咨询公司Gartner连续两年(2016年和2017年),数字挛生被列为当年十大战略科技发展趋势之一[2]。2017年12月8日,中国科协智能制造协会联合体在世界智能制造大会上将数字双生列为世界智能制造十大科技进步之一。

数字双胞胎的宏观概念是指现有或现有物理对象的数字模型,通过实际测量、仿真和数据分析实时感知、诊断、预测物理对象的状态,通过优化和指令调整物理对象的行为,通过相关数字模型的相互学习进化,改善物理对象生命周期中利益相关者的决策。

总结上述定义的理解要点是:数字双胞胎是模拟应用的延伸和发展,不仅是物理世界的镜像,而且接受物理世界的实时信息,反过来实时驱动物理世界。

结合自动驾驶测试,给出了自动驾驶测试中数字双胞胎的狭义定义:车辆处于真实的测试场地环境中,通过数字通信技术将车辆建模映射到虚拟空间,然后在虚拟空间中构建不同复杂的交通环境,通过模拟器生成相关信号,然后发送到实际道路上的车辆。车辆接收信号后,分析判断信号,然后决策规划,形成控制信号,发送到底盘,执行控制动作,车辆动作反馈回虚拟空间,实现自行车决策规划和控制执行系统的评价能力。

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1.2数字孪生技术的主流应用

根据数字双胞胎技术的广义定义,它不仅反映了物理世界,而且还需要接收物理世界的反馈信息,然后驱动物理世界。该过程的应用程度是数字双胞胎技术应用的成熟度“数化、互动、先知、先觉、共智”。[1]

数字双胞胎的概念最早应用于航空航天领域,国防部首次提出将数字双胞胎技术应用于航空航天飞机的健康维护和保障。首先,在数字空间中建立真实的飞机模型,并通过传感器与飞机的真实状态完全同步。每次飞行后,根据现有结构和过去负荷,及时分析评估是否需要维护,是否能承受下一个任务负荷,如图1所示。

图1航天数字孪生模型示意图

工业4数字孪生技术.0系统起着重要作用,主要应用包括“数字双胞胎产品”,“数字双胞胎的生产过程”和“设备数字双胞胎”。在数字孪生技术的驱动下,传统的预测性维护方法由被动响应向主动服务转变,中国制造业由中国制造业转变“生产型制造”向“服务型制造”转型提供支撑。

数字双技术的虚拟与现实相结合在智能网络领域的应用越来越广泛,主要包括智能网络汽车开发制造、智能工厂平台等工业应用和数字双自动驾驶测试应用。其中,在制造开发领域,数字双技术的应用主要是产品设计建模、智能生产线的设计和运行。

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2.自动驾驶测试评价方法分析

自主驾驶汽车行业发展迅速,但其开发阶段的产品验证方法与现有传统汽车仍有很大的一致性。测试方法主要包括:软硬件测试、封闭场地测试和开放道路测试。这三种方法各有优缺点,任何部分都不能很好地保证测试效果。在未来,自主驾驶汽车的测试将是环境中的软硬件+封闭场地测试+实车路试验有机结合模式。

现有测试方法的优缺点对比分析如下表1所示。

表1测试评价方法优劣分析

随着自动驾驶汽车技术的不断发展,交通场景越来越复杂。如上述现有测试方法在自动驾驶测试实践中不足,具体表现如下:

1)测试场景的碎片化不符合实际使用情况。汽车自动驾驶是一种连续行为,必须有广阔的空间进行连续的场景验证才能满足实际使用。如果在真实的物理空间中实现,成本和时间是不可接受的;

2)复杂交通场景施工难度大、成本高、安全风险大,如隧道、多车冲突、预期功能安全场景等;

3)环境测试中的软硬件依赖于车辆动力学模型,模型难以复制真实的车辆动力学,其精度对测试影响较大;

4)真实封闭场地施工成本高,施工后不能满足自动驾驶技术快速变化的测试需要;

5)开放道路交通参与物、交通流等不易复制,不便进行大量重复试验;

数字双胞胎技术在自动驾驶汽车测试领域具有特殊的应用价值,可以解决现有测试方法的不足。提出了如何将数字双胞胎技术应用于自动驾驶测试评估领域的可行解决方案。

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3.研究数字双生自动驾驶测试评价方法

基于数字孪生技术的自动驾驶测试评价方法的核心关键特点是数字孪生技术。“虚实结合”,将真实车辆动力学与虚拟复杂的交通场景紧密联系起来,在测试过程中实时交互,即时生成评价结果。

与上述现有测试方法相比,该方法具有以下优点:

1)场景设置连续定制,符合连续驾驶场景的实际使用;

2)可实现复杂场景的快速施工和自动驾驶试验,节约现场施工成本;

3)不需要动态模型,根据实际路面和车辆动态进行评价,测试结果更实用;

4)所有测试基于数字测试场,能快速适应自主驾驶技术升级带来的新测试需求;

5)测试效率高,场景可复制,可扩展性好,平台云可实现大量仿真测试;

介绍了方案框架体系、硬件方案、关键难点、应用预期四个方面。



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