[发明专利]智能驾驶测试安全控制方法及系统

说明书

本发明公开了一种智能驾驶测试安全控制方法，包括：规划测试场地，对所有进入测试场地的物体进行感知定位，并采集进入测试场地物体的运动信息，所述测试场地是非封闭道路；启动测试车辆执行测试需求，测试车辆感知周围环境信息作出驾驶决策执行相应驾驶动作；根据进入测试场地物体的运动信息对进入测试场地的非测试目标物与测试车辆运动轨迹或预设轨迹进行耦合判定；若耦合判定存在场景改变或碰撞风险时，则发送测试安全评价信号。本发明基于物联网技术对感知范围内的运动物体检测具有精度高、响应快，延迟低等优点。使测试车辆即使在半公开道路中、复杂环境下测试也能保证测试的安全及质量，提升了ADAS和智能驾驶测试的效率、节省人力物力成本。

技术领域

本发明涉及智能驾驶领域，特别是涉及一种智能驾驶测试安全控制方法，以及一种智能驾驶测试安全控制系统。

背景技术

智能驾驶是汽车领域的一项研究热点，国内外学者都对智能驾驶进行了较多的研究，各个企业对智能驾驶研发投入了大量人力物力，智能驾驶道路测试是面向量产前的工作重点，大量的道路测试数据源源不断地提供给算法开发团队做数据训练，但是量产前的智能驾驶算法还存在各种各样的问题，这使得智能驾驶车道路测试存在很多不确定性的危险，同时道路上会有各种随机的事情发生，这增加了智能驾驶车道路测试的难度，智能驾驶车需要安装很多设备和传感器才能够做道路测试，增加了道路测试的成本。

按照同济大学余卓平教授对于智能驾驶功能的定义，可以分为感知、决策和控制。智能驾驶感知由传感器来完成，车辆控制依靠底盘系统，而决策与规划由智能驾驶大脑中的算法来完成。车辆道路测试一方面训练智能驾驶的感知和控制，另外一方面也是更重要的是训练智能驾驶的决策与轨迹规划算法。

随着通信技术、传感器技术的更新换代，以智能驾驶为核心的车联网技术不断发展。智能驾驶车辆可以实现对周围环境的感知，与智能车辆，地面单元进行信息的交互，从而实现车辆的定位与追踪、实时高效的车辆调度。在智能驾驶车辆测试中，对于测试阶段的智能驾驶车辆，测试常采用对应功能的测试场景进行测试，这种测试的主要是对于单一功能的测试，多元素目标物场景的加入可能会导致功能失效引发安全事故；通常大量的测试由于资源的限制会使用公开道路进行测试，不在封闭道路进行测试，因此需要额外的人力物力进行安全防护，防止误入车辆或行人影响测试或产生事故。即使在封闭道路中的测试也会由于各种误入物体目标物发生安全事故。

中国专利CN202111144825.7提供了一种自动驾驶测试场系统及方法，包括：获取在测试车自动驾驶模式下的测试车前方道路的图像信息和激光雷达信息，对图像信息进行目标检测和跟踪，并和激光雷达信息进行融合，获取目标物体的相对位置和形状大小；获取每段道路上的图像信息和激光雷达信息，对图像信息进行目标检测和跟踪，并和激光雷达信息进行融合，获得每段道路上的目标物体的相对位置和形状大小；将对多个道路上和多个自动驾驶测试车前方的目标物体的相对位置和形状大小信息以及测试场的电子地图进行融合，根据道路采集装置的位置进行计算其他目标物体的位置信息，同时根据测试车传来的数据和自身的位置对道路上的目标物体位置进行均值修正，获得实时动态电子地图。

该方案只能在道路上进行智能驾驶测试，尤其是在开放道路进行智能驾驶测试存在安全隐患，无法防止误入车辆或行人影响测试或产生事故。

中国专利CN201910452888.5公开了一种智能驾驶性能检测多目标协同定位系统及方法，首先把主车安装的主POS(位置和姿态测量系统，Position and OrientationSystem)子系统、目标车安装的目标POS子系统、单人头盔佩戴的便携式POS子系统的高精度导航数据通过无线通讯模块进行点对点透传到主车搭载的主控子系统；然后根据主控子系统传输的实时同步导航数据，解算输出相对位置、速度、航向测量信息；同时在预先加载高精度地图的基础上，显示主车、目标车、单人的高精度导航数据信息，并解算输出相对于车道线的位置、速度、航向信息。其适用于“车车/车人/多车多人/车路”等多种模式下的多目标协同定位；系统精度高，时延少，计算量小，功耗低；便于智能驾驶性能监控、检测和评估分析。