智駕仿真測試實戰(zhàn)之自動泊車HiL仿真測試

作者 | 了屋哦駱

小編 | 不吃豬頭肉

引言
汽車進入智能化時代，自動泊車功能已成為標配。在研發(fā)測試階段，實車測試面臨測試場景覆蓋度不足、效率低下和成本高昂等挑戰(zhàn)。為解決這些問題，本文提出一種自動泊車HiL仿真測試系統(tǒng)方案，可大幅度提升測試效率及測試場景覆蓋度、縮短測試周期、加速產(chǎn)品迭代升級。

自動泊車系統(tǒng)簡介
多傳感器融合的自動泊車技術結(jié)合了超聲波雷達和攝像頭來實現(xiàn)車位探測和環(huán)境感知。超聲波雷達通過實時探測周圍障礙物的距離，結(jié)合車輛自身的長寬，判斷是否存在可泊入的空間車位，而攝像頭則通過實時圖像識別來檢測劃線車位及其周圍環(huán)境。傳感器的協(xié)同工作使自動泊車系統(tǒng)能夠精確識別車位、實現(xiàn)精準停車，并確保停車過程中的安全性。

自動泊車HiL仿真測試系統(tǒng)

圖2 自動泊車 HiL測試系統(tǒng)框圖

自動泊車HiL仿真測試系統(tǒng)框架如上圖2所示，結(jié)合場景仿真軟件（VTD）、動力學仿真軟件（DYNA4）、實驗管理軟件（CANoe）和HiL硬件平臺，進行整車通信網(wǎng)絡仿真、4路環(huán)視攝像頭仿真和12路超聲波雷達仿真，實現(xiàn)自動泊車功能的閉環(huán)測試。

3.1整車通信網(wǎng)絡仿真

使用CANoe對智駕域控制器交互系統(tǒng)進行虛擬節(jié)點仿真，如轉(zhuǎn)向系統(tǒng)、制動系統(tǒng)、組合慣導INS、駕駛員操作指令等。

圖3 整車通信網(wǎng)絡數(shù)據(jù)流程圖

轉(zhuǎn)向、制動系統(tǒng)等車輛實時運動狀態(tài)信號：DYNA4模型輸出輪速、車速、方向盤轉(zhuǎn)角、檔位信號等，CANoe做邏輯處理后與總線信號（如CAN FD、SOME/IP、DDS）映射；同時CANoe解析并處理智駕控制器發(fā)出的總線信號（如CAN FD、SOME/IP、DDS），映射到DYNA4模型實現(xiàn)車輛運動控制；

組合慣導INS：VTD輸出UTM坐標，CANoe中進行加偏處理，即UTM坐標系->WGS84坐標系->GCJ02坐標系后映射到總線信號（如CAN FD、SOME/IP、DDS）；

駕駛員車機操作信號：如選擇車位、泊出方向選擇等。

3.2環(huán)視攝像頭仿真

針對4路環(huán)視攝像頭，使用視頻注入的方式進行圖像數(shù)據(jù)仿真，如下所示：

圖4 環(huán)視視頻注入數(shù)據(jù)流程圖

在場景仿真軟件VTD配置文件simServer.xml中新增一個IG視圖；

在IG視圖配置文件IGbase.xml對新建視圖畫面進行畸變配置設置畫面FOV；

通過CfgDisplay.xml配置文件確定攝像頭安裝位置及偏轉(zhuǎn)方向，并分配對應的GPU通道進行圖像渲染。

3.3超聲波雷達仿真
針對12路超聲波雷達仿真，在場景仿真軟件VTD中配置OptiX 物理傳感器模型，數(shù)據(jù)傳輸如圖5所示：

圖5 超聲波雷達仿真數(shù)據(jù)流程圖

在場景仿真軟件VTD配置文件simServer.xml中新增一個IG視圖，并配置讀取OptiX 物理傳感器模型配置文件；

在配置文件IGbase.xml中修改配置，設置橫向縱向發(fā)射的光線數(shù)量和數(shù)據(jù)存儲的共享內(nèi)存地址，輸出障礙物距離（distance）及物體表面被光追探測到的坐標連線信息（cluster）；

轉(zhuǎn)發(fā)程序配置，編寫轉(zhuǎn)發(fā)程序讀取共享內(nèi)存中的數(shù)據(jù)，剔除無效數(shù)據(jù)，將傳感器光追探測到的障礙物最小距離（distance）和障礙物表面每列最小坐標連線（cluster）通過TCP/UDP發(fā)送至實驗管理軟件CANoe；

在實驗管理軟件CANoe中使用CAPL進行數(shù)據(jù)處理，處理后的數(shù)據(jù)通過總線信號（如CAN FD、SOME/IP、DDS）發(fā)送至智駕域控制器中。

案例展示4.1環(huán)視攝像頭視頻注入標定效果

圖6 VTD標定場景IG圖

圖7 4路環(huán)視融合（全景）圖

4.2超聲波雷達仿真效果

如下圖9所示，將車身四周劃分為1-16共16個扇區(qū)，其中FRS_6、RRS_7、RLS_14、FLS_15四個扇區(qū)為虛擬扇區(qū)，其數(shù)據(jù)值通過DR坐標系及鄰近扇區(qū)推理算出，車頭、車尾和右側(cè)淡藍色弧線為超聲波雷達探測到障礙物形成的Cluster連線，扇區(qū)中的值為超聲波雷達安裝位置到障礙物的最近距離值，扇區(qū)無障礙物時默認值為5100。

圖8 VTD泊出IG圖

圖9 超聲波雷達扇區(qū)信息圖

本系統(tǒng)能夠模擬復雜的泊車場景和環(huán)境因素，包括不同類型的停車位（如平行、垂直、斜向）以及各種位置和距離的停車位。同時，模擬了多種障礙物，如錐形桶、地鎖、騎行者等，以確保自動泊車系統(tǒng)能夠準確識別不同測試場景下的不同類型障礙物。允許團隊評估自動泊車系統(tǒng)在繁忙停車場中的性能表現(xiàn)，并測試在不同天氣條件（如晴天、雨天、雪天）、光照情況和道路狀況下的準確性、響應速度及穩(wěn)定性。

總結(jié)

借助這套自動泊車 HiL仿真測試系統(tǒng)，可快速構建車輛及環(huán)境模型，從而模擬車輛在各種情境下的泊車狀態(tài)。同時彌補實車測試場景覆蓋度低、成本高等痛點，提高自動泊車功能測試驗證效率。北匯信息在智能駕駛MiL/SiL/HiL/ViL測試中擁有諸多成功的方案與實施經(jīng)驗，在持續(xù)的項目開發(fā)中，北匯信息也致力于新方案的技術驗證與實施，為中國智能網(wǎng)聯(lián)汽車發(fā)展貢獻自己的力量。