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摘要：對車輛的智能行為的驗證和評估，其目的與價值就是對于車輛的無人駕駛這一火爆的研究領域進行完善，對其相關車輛智能行為進行必要的驗證和評估，并且這樣的行為可以實現在空間和時間上的寬松，同時也兼具安全和經濟的特點。對于用車輛的智能行為的評估和驗證虛擬場景的構建進行研究，在虛擬場景的駕駛模式應用下融入人工智能，使創建的虛擬場景具備智能化。

關鍵詞：評估和驗證；虛擬場景；智能

0引言

眾多車企及科技公司爭相耗費相當的人力和物力投入到無人駕駛的研發之中，并已經取得了相當程度的進步，可以想見，在未來的無人駕駛汽車或將是很普遍很常規的出行模式。因此對無人駕駛車輛采取有效且合理的評估和驗證，是一個在當前大環境下非常值得認真面對并深入研究探討的問題。從優點上來看，主要是具備安全性和經濟性，而且不會受到空間和時間條件的控制。車輛智能行為驗證與評估一般可以劃分為兩大子系統，其一是虛擬場景的子系統，作用是為評估和驗證車輛的虛擬交通場景創造著條件，也為無人駕駛模式下的汽車智能行為，創造有利的評估及驗證條件；其二是針對路面的模擬子系統。該子系統既用來模擬形成虛擬場景的路面，又在場景中保持時效性的提供出車輪和路面間的摩擦信息，以此更加準確的為評估及驗證提供相應參數。當前的駕駛模擬場景主要通過虛擬交通場景來完成，為車輛模擬駕駛者創造出虛擬道路環境，它主要側重于怎么樣去滿足模擬操作者在駕駛視覺上的需求和一些操縱感能夠具有更加真實的效果。模擬駕駛器也正按照虛擬的實現方式來向前發展著，以此讓模擬操作者在駕駛之時更具代入感和真實感。因此，用來模擬駕駛的虛擬場景已經遠遠的無法滿足該平臺的實際需求。出于解決問題的角度，本文對虛擬場景在創建的基礎上，融進了一些人工智能的體驗方式，以此讓虛擬的模擬場景具有更為智能化的效果，為評估及驗證奠定良好的基礎。

1總體的虛擬場景構成

隨著科技進步，虛擬環境和人工生命學以及人工智能化的不斷發展，為我們創建智能化的虛擬場景以解決上述問題提供了一些新的方法和思路。根據FIPA所定義的agent標準定義，agent屬于一個具備能夠獨立實現自治和通信功能的計算機程序。在創建虛擬場景中，合理的設置上這些自治通信的功能，并創建出對應的模型，將使得整體的駕駛環境相應的具有智能化效果，為評估及驗證創造良好的條件。虛擬場景在總體構成上的示意圖如圖1，圖中被驗證的車輛為實驗用的無人車輛，將該車輛放置在路面的模擬系統上，讓其扮演被驗證、被評估的角色。“主車輛”是與上述車輛相對照，是一輛虛擬車輛，特點在于可實時的獲取到被驗證車輛關于速度等的參數信息，從而實現自主駕駛。此外，“主車輛”還可以對被驗證車輛的相關行為進行模仿，并能夠將自身所感知的在此虛擬場景中的路面的側傾角、坡度等相關信息，完整并及時反饋到路面模擬系統中。此場景中的“從車輛”就是扮演了一個在現實交通環境下的其它行駛車輛的角色。對于可以達到該平臺要求的虛擬場景構建的方法研究，關鍵還在于怎樣去設置用于驗證和評估模型的不同類型，怎樣去設置一些突發事件的情節，以此達到“主車輛”在自主駕駛行為中與“從車輛”的交互行為，這可以將數據源提供給智能行為的評估與驗證模塊，從而得出準確和客觀的評估結果。

2對于虛擬場景的構建

2.1對周圍環境模型的構建

本項主要就是指對于周圍環境模型的使用。“主車輛”在進行自主駕駛時，必須要準確、及時的辨別出周圍環境中交通標線、路面標志、路邊的房屋、植物，以及隧道和橋梁等的相關模型，以此體現一定程度上的智能。我們可以列出一些范例來說明這一行為，比如，我們設定三種周圍環境的相關模型：模型一是在有行車道但是沒有行人的高速公路環境下，這對被驗證車輛提出了自動駕駛功能及超車和識別車道線的功能的要求；模型二就是城市的街路環境，這種環境的特點是不但有車道線，還有行人，也就是說，這種模型的要求除了模型一的功能外，很明顯需要增加對行人的識別和自動避讓功能；模型三是比模型二的難度還要高要求的模型，也就是在模型二的功能全部具備的基礎上，還要具備對非結構化道路的識別功能。

2.2“從車輛”的仿真駕駛行為

被驗證的車輛，它的智能化行為主要是體現在對于一些不能夠確定的、突然發生的事件所體現出來的應對策略。所以，在創建虛擬的駕駛場景時，一定要設定一些不同程度的突發事件和不確定事件模型。對“從車輛”的行為去進行仿真，這樣不僅能夠更真實的模擬現代交通環境的其它行駛車輛，還能夠在虛擬場景中引入一些突發事件和不確定性事件的對應模型。記錄下“主車輛”與“從車輛”之間發生的一些行為，用來作為評估及驗證的部分依據。對“從車輛”的仿真駕駛行為的要求，是可以實現在不一樣的駕駛狀態下，同一個駕駛員與不同的駕駛員的行為比對，這可以為“主車輛”帶來不同類型、不同難度的自主駕駛體驗。對此可以針對性的設置三種駕駛行為的仿真模型，其中包括“從車輛”駕駛員的正常狀態下，醉酒狀態下，情緒低落狀態下的駕駛等，這比較適宜對于一些智能化程度要求比較高的被驗證車輛的評估和驗證。對車輛仿真行為的測定，關鍵點在于模擬不同駕駛員的差異化駕駛行為時，科學制定“從車輛”的行為控制算法和決策策略。例如，設定范圍內檢測到的其他“從車輛”的速度和位置，“從車輛”的感知位置來設定范圍內檢測到的護欄，進行輸入行為控制模塊，從而將行為輸出；還可以設定范圍內檢測到的“主車輛”的速度和位置，“從車輛”感知的位置設定范圍內檢測到的車道線來進行行為模塊的輸入及行為的輸出；最后一種我們可以設定范圍內檢測到的中央分隔帶位置，“從車輛”的感知位置，設定檢測到的車道線來對行為控制模塊進行輸入和行為的輸出。“從車輛”的行為控制的對象，主要是包括“從車輛”的行駛車速和加速度，也包括方向盤的轉角。所以對于控制算法的設計，更需要去明確其他模型的所處位置、相對距離和行駛速度等信息，明確其與“從車輛”的行駛速度和加速度，以及方向盤的轉角之間的關系，依據這些進行控制算法。概括來講基本步驟是：首先，我們要嚴格依據仿真駕駛的模型來確準初始化的行駛速度和加速度，明確相關車輛位置等參數；之后，要調用周圍環境的感知模塊，當在檢測范圍之內發現“主車輛”時，即可調用對原先設定的突發性事件的對應的情節，給“主車輛”增加了一項臨時的“測試”，如果設定的范圍內未出現“主車輛”，則依照常規的檢測方法，對“主車輛”的前方和車左、車右進行障礙物檢測，執行相關的控制行為。

2.3對車輛的碰撞檢測

“主車輛”要實時的做到感知路面傾斜角度及坡度等數據，之后立即將這些回傳給路面模擬系統中。基于此項要求，“主車輛”需要實時的對地形表面進行必要的碰撞測試，對車輪的高程數據進行采集，根據數據中車輪的高度數據對路面的傾斜角度和坡度進行計算。對于“從車輛”的行為仿真，仍舊需要運用碰撞檢測的算法來明確對周圍環境模型的檢測和感知，達到實現自動駕駛的目的。“主車輛”和虛擬場景之中其它的模型發生的種種行為，也是需要通過碰撞檢測來進行檢測，當其感知到行為的發生時，行為管理agent會主動的和“主車輛”實現通信，記錄和儲存行為數據，并將其傳輸到智能行為驗證及評估模塊。當前碰撞檢測的算法中，從檢測性和實時性能方面去綜合考慮，與虛擬場景最為吻合的就是基于OBB檢測的碰撞檢測算法。

2.4對于行為管理agent

行為管理agent可以自主的實現與“主車輛”的通信，同時實時記錄下“主車輛”和虛擬場景之中每個模型分別發生的行為。通過一系列的碰撞測試，我們可以發現“主車輛”和模型之間發生了行為，這將會讓行為管理agent的相關程序自動觸發并及時處理，同時將處理結果傳送到智能行為驗證和評估模塊，為其提供依據。

3結語

本文結合車輛的智能化行為評估及驗證平臺的需求而展開，研究了具有智能行為驗證和評估的虛擬場景創建方式方法和相關事項，力求為車輛的智能化行為的評估及驗證提供一些淺見，企望可以為相關領域的研究帶來一點啟示。

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作者:崔麗 單位:四平市政府項目投資服務中心