基于蒙特卡洛模拟的无人车高速公路变道虚拟测试场景自动生成算法

来源：中国血液净化杂志2022年第3期北京时间：

作者：朱宇, 赵祥模, 徐志刚, 王润民

单位：长安大学 信息工程学院, 陕西 西安 710064"],"fundList_en":["National Key R & D Project (2018YFB0105104)

摘要：高速公路环境下，相邻车道前方车辆变道切入是常见的高风险场景。基于场景的虚拟仿真测试，是验证无人车应对其他车辆变道切入时控制算法安全性与可靠性的有效方法。基于蒙特卡洛模拟方法，提出一种无人车高速公路变道虚拟测试场景自动生成算法，实现测试场景中变道车与测试车的运动轨迹生成。利用高速公路真实交通数据集highD提取真实变道场景，分析场景的4个特征参数。基于马尔科夫链设计变道轨迹模型。针对场景特征，构建两车轨迹约束关系模型和测试车轨迹模型。运用蒙特卡洛模拟生成变道轨迹和测试车变道切入时刻前运行轨迹。通过计算生成变道轨迹与真实轨迹缓冲区重合度，验证生成变道轨迹与真实轨迹的相似性。统计生成有效变道轨迹数量，检验场景生成对场景覆盖度的提升效果。验证结果显示：①随机生成的2万条变道轨迹中，落在最相似真实轨迹缓冲区的轨迹超过85.6%，表明基于蒙特卡洛模拟的场景生成算法能够保证生成场景中变道轨迹与真实轨迹的相似性；②通过在变道车各速度区间内随机生成50万条变道轨迹，可使生成测试场景中有效轨迹数量，相比真实场景平均增加2 320倍，提高测试场景覆盖度；③场景自动生成中，通过调整变道场景的4个特征参数，可以控制轨迹生成结果，增强测试场景的针对性。

关键词：汽车工程,自动生成算法,蒙特卡洛模拟,虚拟测试场景,无人车

基金资助：国家重点研发计划项目(2018YFB0105104)