徐维庆：驾驶员辅助系统仿真方法应用

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泛亚汽车技术中心有限公司主动安全系统主任工程师徐维庆在会上的发言：

很高兴能在这里跟大家分享我们的开发经验。今天主要讲的是仿真，在ADAS领域研发当中，仿真系统对我们的一些帮助，包括ROAD到LAB到MATH的过度，一开始是实车测试，后面怎么到LAB，怎么到MATH。

具体到我们研发，先是基于道路的测试开发，后面我们做的车辆在环开发平台，再到硬件在环开发平台，到模型在环开发平台。通过这四个步骤，希望更深入地优化控制，提升我们的实验安全以及重复的测试场景。

我们做很多基于道路的测试开发，主动安全系统不是封闭系统，前面大家问的很多问题，刹车早了驾驶员不满意，刹车晚了本该驾驶员刹车，驾驶员没有刹车，这些问题逻辑上不能回答，实际上我们只能在道路上回答这个问题，以目前的科技在目前道路上，加上目前中国驾驶员的习惯，看怎么样的策略是比较好的，因为我们没法完美地解决个问题。

基本上我们跑遍了市场部选定的卖车卖的比较好的城市，我们发现中国和美国显著的区别，我们道路当中有栅栏，怕行人穿马路，而且供应商不同栅栏的形状也不同，这个形状对我们雷达造成干扰，通过这样的路试，我们极大程度上避免由于栅栏导致的误导，通过这样测试，选择适合中国工况的主动安全技术。开发过程当中，发现很多真实的数据不知道，等我开发完做完路试，发现了，也许我们来不及做很深入的工作，我们发现场景质量非常巨大的，真发现问题了，等你解决问题了，发现场景难以重复，很难开到当地，重现当地的事故。

比如有一个栅栏发现有问题，我不可能每次去江西，后来联系当地的供应商，把栅栏买回来了，这样来我们广德试车厂直接针对栅栏进行测试，如果人车介入的，就算想在广德复现这个问题还是比较难的。真车测试总是有危险性，有些情况，尤其刚才说的刹车的情况，我们在真实的道路测试当中，很难跟驾驶员说，你尽量不要刹，让我看看系统的反应，这显然是不可能的，这样造成了我们公共道路的测试，费时费力并且效率不高。

关于这一点，我们首先想到的方法就是，关于危险的工况，不能在真实马路上试，就拿气球车试。

这里是气球车测试场景，就算用气球车测也不是很方便，我第一个想到的是能不能把传感器虚拟化，这样我不需要刚才的气球车，我用Prescan的仿真测试软件，用PC仿真测试场景，通过雷达传感器模型，把虚拟场景中障碍物相对位置、相对速度和相对加速度告诉我们的雷达模块，我们的ECU就能够根据这虚拟障碍物信息，判断整车目前的工况，是需要刹车、加速还是怎么样，通过整车的CAN接口，把整车的运行状况，比如说车速、人速以及转向的IMU等信号，反馈给我们PC电脑，形成闭环。这个闭环当中，由于车并非虚拟的，虚拟环境当中，只需要简易的车辆运动学模型，这样整车的各种反应都是真实的。

这是一辆新君越，我们先把雷达模型建好，仿真软件与实车的交互接口，我们实车的环境，右边是人机交互界面，我们实际的车内图，右上角的高性能笔记本电脑主要跑Prescan的仿真环境，左下角是给驾驶员看到虚拟场景的障碍物，右下角PAD是人机界面，在里面可以选择各种不同的场景，甚至不同的初始速度以及启动情况。各种场景都是需要人机界面，右下角PAD里面实现。

我们测试的一个结果。

前面我说的气球车，这些气球车比较贵，都是数十万人民币，而且并不是看上去那么经撞，偶尔会撞坏，撞坏修起来很贵，所以不可能老拿气球车来做测试，尤其气球车为了做UNcake的场景，前面的导轨车也容易撞变形。

所以用了虚拟场景，我们就可以避免经常用气球车的问题，上面一个场景，一辆车过来以后我们紧急刹车，同样一个场景，我们在道路上能够测试，下面是广德试车厂做的。这两个车都是由于Prescan的仿真模型，告诉我虚拟障碍物信息，然后雷达根据虚拟障碍物信息使整车运动，除了障碍物虚假以外，其他整车表现都是真实的，尤其上面那个图可以在我们的泛亚技术中心内部测试，一开始可以足不出户在房间里极大提高我们效率，整个场景可重复，我们各种算法比较方便的，如果在真实道路上测试，像以前在广德两台车拿对讲机对，说你前面一辆车刹车，那前面一辆车是人操作，肯定不能重复场景，因为每个人反应不一样的。如果前面是拿机器人测试，但是机器人比较贵，设置起来比较麻烦，一般如果测试两三个小时，再把机器人拆了，整个效率非常低下。

下面测试跟上面的区别，下面在真实道路上测试，整个轮胎跟地面的附着技术都是真实的，驾驶员坐在里面，所有推背感都是真实的。下面那个测试可以知道整个驾驶员的反应，以及觉得舒适不舒适，可以一部分的回答刚才那个问题，我刹车点放早了，驾驶员是不是觉得不应该那么早刹车，他应该打方向盘还是什么。这个稍微有一点缺失，我们做的稍微有一点不真实的地方是，障碍物是虚拟的，左上角的屏幕看到障碍物的距离不如气球车那么真实，但是我相信未来VR等技术若能有所突破，驾驶员一定可以更真实的感受到虚拟场景。

做完这一步以后，下一步硬件障碍平台，这里还有两个车内的视频。前面道路上其实是空白的，屏幕里面我们能看到刚才那辆车，我们设置了30公里每小时，看到障碍物才能刹车。车内感觉非常真实的。

我们ACC的弯道跟车，在虚拟场景里面设有不同的曲力和跟车环境，广场上没有任何车道，驾驶员根据屏幕里车道来开，这样开发舒适的功能。如果在真实的道路上测试，前方两辆车真实驾驶员控制，三辆车互动，靠对讲机肯定乱套了。

刚才测试虚拟场景下测试，测试的数据，比如说虚拟场景内目标方的车辆车速，本车的车速，加速度的CAN信号完全可知的，这样可以做深入定性的分析，不像道路上测试，本车信号真实，但是对方车辆的信号常常未知，很多情况无法做非常定性的测试。

前方测量是一个静止的，第二个前方车辆10kph运行，主车是33kph运行，会造成这样的情况，第一个场景成功制动了，第二个场景虽然制动了，但是不幸撞上去了，显然跟直觉有误差，直觉上本车33KPH，前车开10KPH应该来说比较容易避免碰撞，前车静止容易避免碰撞，直觉没有用的，研发过程当中，很多情况下就是要根据真实的测试，看研发的标定和算法本身，是不是有不尽人意的情况，这些在虚拟测试当中非常方便重现工况，看有没有这样的问题。没有这套系统之前，在马路上试车，偶尔发现这样的问题我们解决了，靠大量的数据，开几万或者数十万公里看有没有BUG，开一千公里觉得问题解决了，也许造成其他的BUG也不知道。

在车虚拟场景里面，把典型场景给确定下来，每更改一套比较大的标的或者算法，每个测试可以再做一遍，也许新的问题解决了，但是老的场景本没有的地方出现新的问题。

开发性能前，在乎这个功能能不能实现，功能实现就是各个模块之间的各自软件算法之间互通有没有BUG，各自模块之间有没有BUG。

障碍物信息用Prescan仿真，但是把被控对象车移到实验室，为了做好这个事情，用车辆动力学模型来模拟刚才的实车，其中比较重要的是，右下角圈划的博世，博世的EPS以及发动机控制模块能不能做好闭环操作，直接影响我们BANH的性能，目前我们的重点工作是把系统打通，做仿真标定的过程尽量让这个系统跟前面所做的反应接近。这个系统比刚才的系统好处是：研发过程比较早，能在我们的造车前就能验证系统；实验室环境内两个模块之间是不是有BUG，通信之间是不是会掉链子，主要是这个系统所测试的好处。

模型在环开发平台，相当于控制器和执行器都虚拟化，直接在仿真环境内测控制算法，这个起步比前面两个晚，以前通用泛亚开发汽车，主要针对ADAS系统，选出全球著名的德尔福、博世这些供应商。我们站在整车的角度上讲，把整车的系统搭建好，把子零件的规范设计好以后，外包给零部件供应商做。未来自动驾驶无人驾驶火了，整个无人驾驶有很多传感器，控制对象非常复杂。沃尔沃老总宣称无人驾驶车量产他们负全权责任，这样很难把一个系统包给同一个供应商，如果外包给同一个供应商，这个传感器外包给供应商A，另一个传感器包给供应商B，这样控制算法基本上需要主机厂自己买单，所以我们现在建立模型在环开发平台，这样能够使我们通过零部件还未选取、传感器还未选取的前提下，开发出比较好的控制算法，控制算法选择怎样的传感器，能够满足我们的控制算法时间的无人驾驶，跟供应商互相讨论，这样开发出比较好的无人驾驶系统。

刚才的总结现在基本上做的是，基于中国道路的采集和场景建立，这样我们知道中国场景比国外的场景有很多不同，尤其中国驾驶员的开车习惯。同时做了实验室在环仿真系统，能极大改进我们开发算法的精确性以及重复性，最后我们还做了很多智能驾驶车辆道路标定，并且三条路之间是互相促进的，很多智能驾驶道路标定，可以验证实验室在环仿真系统是否真实，在一开始的标定工作做完，再到真实道路上去做，这样可以减轻很大一部分的初始标定。

我们在道路上看到的各种比较奇怪的场景，我们也可以建立在刚才的虚拟场景库里面。最后我们说的反过来的验证，前面说Road到Lab到Math，后面验证的时候肯定是从Math到Lab到Road。一开始做仿真测试比较强调自动化测试、验证算法和参数标定，并且各种场景可以设置的相当复杂定性。但是做实验室测试，可以做的更客观一点，最后是场地，在广德试车厂测试，这个是主观感受和客观的评价，刚才说测试的局限，不可能像前面两个测试把场景弄的那么复杂定性，最后大规模的路试不能避免的，告诉我们真实情况下误动作的情况，以及用户体验。

以上是我们仿真测试方法和研发方法。谢谢大家！

主持人：谢谢徐维庆先生，各位有问题吗？

提问：徐工您好，我想问三个问题，车辆在环的仿真里面，主要的仿真测试的目的是为了测策略还是驾驶员的感受？

徐维庆：两个都要测，车辆在环测试精髓是前面障碍物虚拟化以后可以重复测试，这个时候算法肯定要测，既然车辆是真实的，如果我已经去广德试车厂肯定测驾驶员感受，但是如果在转毂实验室里面，那个方便，我不用跑到那边，那时候驾驶员感受没有办法测的，就更注重算法测试。

提问：是不是对各种各样场景要求比较高？

徐维庆：分析C-NCAP和Euro-NCAP，我们发现有BUG的建成场景库，每做一个重大的算法和标定改进，都要把场景捋一遍，看看有没有什么意想不到的结果。

提问：在Lab测试的时候，你把EPS和BCN都打通了，其中机械部件、直行器、转向系统和制动系统都是用真实的机器？

徐维庆：是的，尤其EPS非常大，我们测试还是相当大，为了把EPS撑实，让直行器像真实的一样，我们直行器输出的油压、管路都尽量真实，跟实车一样。

提问：全虚拟的仿真、车辆动力学这一块，你们这边怎么考虑CARCIM的？

徐维庆：我们目前用CARCIM，北美也用CARCIM，这些软件之间也互通有无，尤其CARCIM主动安全场景建立了，也许不需要和Prescan合作，CARCIM本身就可以建立这些东西了，目前我们认为Prescan的场景，传感器建模方面也许更好、更真实一点。

提问：你们的软件测试中，软件测试和实车试验之间的对标是怎么考虑的？ 

徐维庆：谁都希望仿真环境像黑客帝国一样，完全和真实环境一样，但是事实上做不到。我们基本上实车归实车做，仿真归仿真做，自然而然发现两个不一样的地方，这些不一样的地方，虽然令我们伤心，但是这也是没有办法的，我们基本上看能不能弥补，到了这样的平衡，后面有缺陷是没有办法的，我们只能克服它，我们三条路同步在走的，发现某些应该建立的场景库就建进去，建了以后发现测试场景跟真实道路之间误差基本解决不了这个问题，那这样的BUG还是要在真实的马路上费时费力重现，而有些场景内完美地解决了这件事情，那当然用这个方法，油耗测试基本上完全跟真实道路油耗测试完全吻合的，那肯定不会再去真实道路。

提问：在平台搭建过程当中，供应商做哪些工作？    

徐维庆：主要供应商支持的工作，雷达传感器的建模。 

提问：VIL这一块，是不是供应商前面感知和接口这一块？

徐维庆：对。

提问：HIL平台开发过程当中，是单独的雷达HIL台架还是两者融合的方案？

徐维庆：融合的。

提问：摄像头和雷达都融合的方案？

徐维庆：对，融合到算法里。雷达和摄像头融合算法是供应商的，供应商算法在模块里面，单独在这个模块里面HIL是真实的，唯一做的不太真实的是摄像头，基于mobile的方案，mobile的方案跟Prescan并没有打通，不愿意把Prescan的方案去打通，我们做的主流方法只能摄像头对屏幕来看。这个方面真实度打了很大的折扣。 

提问：转毂实验室这一块，是实现横向的控制策略吗？ 

徐维庆：我们正在做这方面的尝试，我们目前做风动的转毂，大部分转毂都是纵向没有任何横向的，我们下一步考虑横向的，考虑横向就有成本的压力，一旦有好的成本方案，把轮胎拆了，用行车把车举起来，整个车扭矩来进行，这个成本太大了，这个只有动力总承部门用这个台架。下面转弯的转毂有很大改进，有些转毂像坦克履带一样，下面用很大的风，通过履带把车吹起来，这个履带是平的，不是压下去的感觉，保证和真实路面有非常大的吻合，但是这个方案也是非常贵的，目前有这样的考虑。