基于人工智能技术的无人驾驶虚拟仿真测试平台设计

李喜龙

（西安文理学院 机械与材料工程学院，西安 710061）

在人工智能技术飞速发展背景下，车辆逐渐向智能化发展[1-2]，新型的无人驾驶车辆被研发并逐渐走向市场，无人驾驶车辆可实现自动巡航、避障等，极大程度地解放了驾驶员的双手，驾驶操作更加简单和便捷。但无人驾驶车辆在投放市场之前，需要经过无数次的仿真测试，以保障无人驾驶车辆行驶性能[3-4]。现已有很多学者设计无人驾驶虚拟仿真测试平台：文献[5]设计的无人驾驶卡车仿真测试平台通过建立车辆动力学模型后，使用虚拟仿真软件建立车辆行驶场景，在虚拟场景内对无人驾驶车辆进行仿真测试；文献[6]提出无人驾驶车辆功能试验平台，通过虚拟仿真软件模拟车辆运行时的方向盘、刹车等动作，实现无人驾驶车辆仿真测试。上述2种平台在实际应用中虽均取得一定成果，但二者均存在测试结果精度不足情况，导致其应用效果不佳。人工智能技术目前在各个领域应用极为广泛，其可实现目标控制、自然语言处理、识别等多种功能，基于人工智能技术的应用功能[7]，本文以其为基础，设计基于人工智能技术的无人驾驶虚拟仿真测试平台，为无人驾驶车辆测试提供一种有效途径。

1 无人驾驶虚拟仿真测试平台

1.1 仿真测试平台总体架构

以人工智能技术中的VR 技术为基础，设计无人驾驶虚拟仿真测试平台，其总体架构如图1 所示。无人驾驶虚拟仿真测试平台由支撑模块、无人驾驶车辆仿真模型、场景仿真虚拟终端和仿真驱动模块组成，通过人工智能技术建立无人驾驶车辆仿真模型，通过操作控制器与车辆的换挡切片、方向盘、制动踏板以及刹车脚踏板相连，然后与场景仿真虚拟终端相连，场景仿真虚拟终端利用人工智能技术中的VR 技术建立无人驾驶车辆驾驶场景，并对其进行渲染后，通过对无人驾驶车辆行驶场景进行碰撞检测后，通过无人驾驶决策控制单元发送控制信号，经过上述过程，完成无人驾驶车辆仿真测试。

图1 无人驾驶虚拟仿真测试平台总体架构Fig.1 Overall architecture of the driverless virtual simulation test platform

1.2 硬件平台设计

为方便仿真无人驾驶车辆，按照真实无人驾驶车辆1∶2 比例设计无人驾驶车辆硬件平台，结构如图2 所示。该硬件平台是建立虚拟无人驾驶车辆模型的基础[8]。无人驾驶车辆的硬件平台由实验小车、摄像头、激光雷达等硬件组成，其利用CAN 总线与激光雷达、工控机等硬件相连，激光雷达和GPS 接收器获取实验小车位置，并使用GPS 分析仪分析实验小车位置后对其进行导航，通过摄像头获取车辆行驶的路况，利用工控机为用户展示实验小车行驶状况以及导航结果。

图2 无人驾驶车辆的硬件平台结构Fig.2 Hardware platform structure of unmanned vehicle

1.3 操作控制器设计

操作控制器是无人驾驶虚拟仿真测试平台无人驾驶车辆仿真模型的核心[9]，其是控制无人驾驶车辆传动系统、转向系统和制动系统的核心硬件，以i.MX6 型号的处理器作为控制硬件，设计操作控制器，结构如图3 所示。

图3 操作控制器结构Fig.3 Operation controller structure

1.4 车辆驾驶模拟器设计

无人驾驶车辆驾驶模拟器是实现其测试仿真的关键，通过在运行环境内驱动车辆驾驶模拟器[10]，方可驱动车辆仿真模型在使用人工智能技术建立的虚拟环境内运行，设计车辆驾驶模拟器，结构如图4 所示。

图4 车辆驾驶模拟器结构Fig.4 Structure of vehicle driving simulator

1.5 人工智能技术的无人驾驶车辆虚拟场景构建

以人工智能技术中的虚拟现实技术结合3DS MAX 技术建立无人驾驶车辆虚拟场景，将无人驾驶车辆的相关数据存储到用户PC 端内，整理保存成电子程序文件[11]，生成无人驾驶车辆虚拟场景，该过程的计算公式如下：

式中：F 表示匹配场景贴纸、动画后的无人驾驶车辆虚拟场景；Fmax、Zv分别表示虚拟场景最大容量和指令驱动速度；Zc表示场景贴图动画驱动指令；Za表示Assets 程序驱动指令。

利用式（1）即可完成无人驾驶车辆行驶虚拟场景构建，为使无人驾驶车辆行驶虚拟场景更加逼真[12]，依据无人驾驶车辆虚拟仿真交互要求，在Unityu 3D 空间盒内创建车辆交互和场景渲染[13]，在该过程中需要将Wrap Mode 属性设置为“Clamp”然后计算虚拟场景边缘的衔接度，计算公式如下：

式中：Hf表示虚拟场景边缘衔接度；φ 表示绘制工具；A、γ 分别表示纹理边缘信息和渲染引擎渠道；K表示渲染素材和车辆行驶虚拟场景的交互性。

计算完无人驾驶车辆行驶虚拟场景边缘衔接度后[14]，对场景仿真进行深度渲染，其表达公式如下：

式中：P 表示无人驾驶车辆行驶虚拟场景仿真深度渲染指令；t 表示渲染执行时间；d、w 分别表示渲染层次和深度。

为保障用户可以实时感知无人驾驶车辆行驶时的虚拟执行和操控信息，将无人驾驶车辆行驶虚拟场景与通信覆盖网络相连[15]，并连接用户端的操作程序和实景程序，用户可通过PC 端实时掌握无人驾驶车辆在虚拟环境中的驾驶信息，该过程的表达公式如下：

式中：η 表示无人驾驶车辆在虚拟环境中的执行与操控信息反馈过程；ψ 表示车辆虚拟仿真动力学模型；G 表示无人驾驶车辆的阻力；θ 表示车辆与虚拟环境中路面夹角。

1.6 基于人工智能技术的无人驾驶决策控制设计

为避免刹车和油门的冲突问题，利用actor 神经网络模型的单独输出ϑ 描述踩刹车和油门的控制项，利用激活函数判断，当ϑ 大于0.5 时说明当前无人驾驶车辆在虚拟环境中的动作为踩油门，反之则表示踩刹车，则二者通过神经网络模型输出的表达公式如下：

式中：Accel、Brake 分别表示油门和刹车动作。

设置无人驾驶车辆方向盘的数值范围为-1～1之间，则方向盘控制输出表达公式如下：

式中：Steering 表示方向盘控制输出结果；ea、e-a分别表示方向盘数值上限和下限。

通过式（5）～式（7）结果，控制无人驾驶车辆在虚拟环境中的动作。

2 性能测试与分析

以无人驾驶车辆作为实验对象，使用本文平台建立其仿真模型，并构建其仿真测试虚拟环境，运行本文平台对该无人驾驶车辆进行仿真测试，验证本文方法实际应用效果。

先验证本文平台建立无人驾驶车辆和仿真测试虚拟环境能力，给出本文平台建立的无人驾驶车辆在仿真测试虚拟环境中的画面，分析本文平台性能，结果如图5 所示。分析图5 可知，利用本文平台可有效构建车辆行驶虚拟环境，并使构建的无人驾驶车辆仿真模型与该虚拟环境互通，使无人驾驶车辆仿真模型在虚拟仿真环境中行驶。其车辆仿真模型和虚拟仿真测试环境较为逼真，道路路况也可自行设置，可设置对向车道来车、红绿灯等行驶状况，说明本文平台具备测试无人驾驶车辆的仿真能力。

图5 虚拟测试环境与无人驾驶车辆Fig.5 Virtual test environment and driverless vehicle

无人驾驶车辆驾驶模拟是对其进行测试的基础，验证本文平台车辆驾驶模拟器功能，测试无人驾驶车辆在仿真测试环境中不同动作是否均能完成，测试结果如图6 所示。分析图6 可知，向无人驾驶车辆下发不同动作指令，本文平台的车辆驾驶模拟器负责控制无人驾驶车辆动作，在下发指令为300次时，本文平台控制的无人驾驶车辆起步、倒车等动作次数均为300 次。

图6 车辆驾驶模拟器功能测试结果Fig.6 Functional test results of vehicle driving simulator

测试本文平台对无人驾驶车辆仿真测试时，对无人驾驶车辆的无人驾驶决策控制能力，以安全车距和车辆行驶速度作为衡量指标，测试本文方法在虚拟仿真环境中对无人驾驶车辆的驾驶决策控制能力，结果如图7 所示。综合分析图7 可知，利用本文平台对无人驾驶车辆进行仿真测试时，通过无人驾驶决策控制车辆行驶，在无人驾驶车辆行驶速度不同时，控制的车辆安全距离也不同，但车辆行驶速度相同时，车辆速度始终保持在一定距离区间内。

图7 无人驾驶决策控制测试结果Fig.7 Test results of unmanned decision control

进一步验证本文方法对无人驾驶车辆的仿真测试能力，在虚拟仿真环境内设置2 种工况，分别为静止障碍物工况和移动障碍物工况，测试在该2种工况下，利用本文平台对无人驾驶车辆的仿真测试能力，结果如表1 所示。分析表1 可知，本文平台可有效对无人驾驶车辆进行仿真测试，从仿真测试结果中得知无人驾驶车辆在不同工况时的最低车速、最大加速度、换道时间等多个动作参数数值。

表1 无人驾驶车辆仿真测试结果Tab.1 Results of driverless vehicle simulation test

验证本文平台测试无人驾驶车辆参数的精度，以横摆角速度作为衡量指标，测试本文平台测试的无人驾驶车辆横摆角速度和其实际横摆角速度差异，测试结果如图8所示。分析图8 可知，利用本文平台对无人驾驶车辆进行仿真测试时，得到的车辆横摆角曲线与设计车辆横摆角曲线重合度较高，该结果说明本文平台仿真测试无人驾驶车辆动作参数精度较高。

图8 无人驾驶车辆横摆角Fig.8 Yaw angle of driverless vehicle

3 结语

本文设计基于人工智能技术的无人驾驶虚拟仿真测试平台，利用人工智能技术中的VR 技术建立无人驾驶车辆仿真模型和构建虚拟测试环境。对本文平台进行充分验证得知，本文平台可在不同工况下对无人驾驶车辆进行仿真测试，获得其行驶过程中的动作参数，为无人驾驶车辆性能分析提供有效的数据支持。