數字孿生（DT）可以虛擬化地呈現出系統的整個生命週期，非常適合在自動駕駛測試中使用。提出了在有限環境下利用 DT 進行網聯自動駕駛測試的方法，即在自動駕駛的模擬測試環境中，利用 DT 的對映實現虛擬複雜道路場景下真實的網聯自動駕駛車輛測試。相關實驗說明，該方法能夠有效地支援開展網聯自動駕駛測試。
數字孿生（DT）是物理系統（物理孿生）的數字化表示，能夠模擬執行系統的整個生命週期並與物理孿生進行同步的對映。DT 的概念始於 2002 年，最初被用於航空航天領域。最近，其他一些工業部門如製造業、工業工程，以及機器人領域也逐步開始瞭解和嘗試這項技術。
隨著自動駕駛的發展，對 DT 功能的測試和驗證成為自動駕駛汽車研發的重大挑戰之一。一些研究人員認為使用模擬測試可以很好地解決這一難題 ，例如在虛擬模擬中，進行的軟體測試（SIL）、硬體在環測試（HIL）、車輛在環測試（VEHIL）以及混合模擬測試。它可以快速模擬任何場景，但不能驗證真實的情況。相比模擬測試， 傳統汽車行業更依賴現場測試。然而， 真正的道路測試在極端情況下是昂貴且費時的，有一些場景甚至無法進行測試。2017 年，M-City 釋出了一份研究報告，提出了一種資料驅動的方法來評估自動駕駛汽車。與純虛擬模擬不同的是，它使用真實世界的駕駛資料來構建測試場景。這是一種面向DT 的方法 , 但這種方法是從主動安全的角度發展起來的，沒有引入車用無線通訊（V2X）技術。
V2X 技術不僅可以為道路車輛提供非視距的感知資訊，還可以在車輛和雲資料中心之間建立通訊鏈路；因此，我們認為 V2X 技術可以作為連線物理空間和網路空間的紐帶，在基於DT 的自動駕駛測試中發揮重要作用。V2X 技術可以將場景資訊傳送到道路的被測車輛上，並提供道路虛擬測試功能。儘管 DT 被認為是一項顛覆性的技術，但它仍處於概念階段，只有少數研究專門討論了其在製造領域的構建和實現方法。所以，目前還沒有成熟的基於 DT 的自動駕駛測試方案。近幾年，中國資訊通訊研究院研發佈局了基於 DT 的網聯自動駕駛測試原型系統，利用 V2X 技術實現感測器資料上傳和虛擬場景資訊釋出的全過程，並進行了道路車輛測試。相應的測試結果表明，該系統能夠支援低延遲的網聯自動駕駛測試。
1 基於DT的網聯自動駕駛測試框架
在實踐中，不同行業對於 DT 的定義和理解可能不同。自動駕駛開發人員將其視為一套增強現實方案。在某種意義上，面向 DT 的測試系統是指透過通訊網路在現實世界（物理空間） 收集資料，利用網路空間的大規模資料處理技術對資料進行分析，並將結果反饋到物理空間來解決現實世界問題的資訊物理系統（CPS）。每個 CPS 包括智慧機器、儲存系統和生產設施，它們可以自主和智慧地交換資訊，做出決策並觸發行動，能夠互相控制。
圖 1 基於數字孿生的網聯自動駕駛測試框架
基於 DT 的網聯自動駕駛測試方法包括 2 個關鍵步驟：一是採集真實的駕駛資料，二是生成複雜場景。道路車輛透過感測器和 V2X 採集和釋出行駛資訊，並完成資料融合處理，然後將相應的資訊上傳到模擬平臺。模擬平臺根據實時駕駛資訊選擇測試場景，並將相應的資訊反饋給道路車輛。道路車輛控制系統對場景資訊進行響應，並將響應輸出並上傳到模擬平臺。模擬平臺對測試結果進行判斷，生成測試報告。如圖 1 所示，該測試方案包括 3 層，即實地測試層、網路傳輸層和實驗測試層。
（1） 實地測試層。實地測試層包括 3 部分：被測車輛、虛擬汽車與平視顯示器（HUD）、真實的測試場地等。
車輛行駛資訊由車內感測器採集，真實駕駛環境資訊由周圍車輛和雷達、攝像頭等路側裝置採集，虛擬場景資訊由雲資料庫提供，並在 HUD 上顯示。這裡假設所有車輛都配備了LTE-V2X 和 4G/5G 模組。
（2） 網路傳輸層。網路傳輸層包括 2 種通訊方式：一種是 LTE-V2X 的直連通訊鏈路，另一種是 4G/5G 蜂窩通訊鏈路。LTE-V2X 用於採集環境資訊，如道路資訊、周圍車輛行駛狀態、行人狀態等，4G/5G 用於建立物理空間和虛擬空間之間的連線。顯然， 網路傳輸層的效能會對自動駕駛測試的實時性產生致命的影響，可以透過車輛控制器的響應延遲來體現。這裡我們將基本效能引數做了如下的定義。
● 被測車輛速度：0~130 km/h；
● 通訊覆蓋半徑：>300 m；
● 車輛狀態資訊更新頻率：10~20 Hz；
● 資料速率（下行）>100 Mbit/s， 資料速率（上行）>20 Mbit/s；
● 傳輸延遲 <20 ms。
此外，表 1 列出了需要透過 V2X 傳送的參考訊息內容，以用於開展網聯自動駕駛測試。
表1 基於數字孿生的網聯自動駕駛測試的參考訊息內容
（3） 實驗測試層。實驗測試層包括通道建模、效能指標計算、虛擬化和效能採集 3 個部分。在場景生成過程中，要考慮道路環境（車道、車道線、路面、天氣和光照、場景要素）、交通狀況（車流、行人擁擠、自適應巡航控制）、交通參與者（車輛、行人、障礙物）和環境感測器（雷達、攝像機、全球定位系統 / 地圖、無線通訊）等影響因素，構建1 ∶ 1 的數字場景模型。模擬器應支援複雜的道路場景建模， 如圖 2 所示。測試過程中，測試人員會選擇測試場景，並將相應的場景資訊透過 4G/5G 網路傳送到被測車輛。
圖 2 道路場景模擬模擬模擬器
2 測試場景設計
該測試方案包括純虛擬測試、感測器資料測試和實車測試 3 個階段， 如圖 3 所示。
圖 3 測試階段
2.1 純虛擬測試
DT 測試方案的第 1 階段是純虛擬測試。這種測試與傳統的虛擬模擬類似，主要步驟如下：
● 第 1 步，根據測試要求和資料構建道路場景；
● 第 2 步，設定車輛引數（行駛引數和感測器引數）；
● 第 3 步，增加混合交通干擾；
● 第 4 步，新增控制演算法；
● 第 5 步，啟動實驗模擬。
2.2 感測器資料測試
測試的第 2 階段是基於真實感測器資料的測試，如圖 4 所示。在此過程中，真實世界的感測器資料被收集並透過蜂窩網路傳送到資料中心。遠端的駕駛系統根據感測器資料進行決策，並將決策資訊反饋給測試系統。
圖 4 感測器資料測試
2.3 實車測試
在這個階段，使用真實車輛作為被測裝置。車輛資訊透過 4G/5G 網路傳送到虛擬模擬器。圖 5 中顯示了 2 個典型的模擬場景。在虛擬模擬測試的基礎上，加入交通流和自動駕駛演算法來模擬真實場景，並及時回傳給真實的自動駕駛車輛。控制器的決策結果將送回中央控制模擬器 , 測試將在自動駕駛演算法的控制下完成。
圖 5 2 種典型的實車測試評估場景
3 測試結果演示及分析
3.1 測試結果演示
為了驗證測試架構的有效性，我們在中國資訊通訊研究院辦公地進行了基於 DT 的網聯自動駕駛測試原型系統的搭建，相關測試的具體情況如圖 6 所示。
由車載感測器和路側單元收集被測車輛周圍環境的資訊。每臺裝置根據其配置捕獲周圍資訊，然後將收集到的同一時間戳標籤下的資料與網路上的其他裝置同步。物理系統的資訊上載到執行 DT 應用程式的伺服器。
圖 6 測試結果演示
圖 6 c）中顯示的是前向碰撞警告應用驗證過程。虛擬物體顯示在中控模擬器中，真實的車輛行為會透過攝像頭反饋到中控臺。
3.2 測試結果分析
透過基於 DT 的網聯自動駕駛測試原型系統的試驗，我們認為 V2X 技術不僅可以支撐車輛行駛安全、效率提升等應用功能，還可以用於網聯自動駕駛測試。此外，自動駕駛測試也可以被認為是 V2X 技術的重要應用場景之一。
雖然該測試方案已經被證明是有效的，但它只是一個基本的原型系統， 還有很大的改進空間。
（1）汽車產業界對自動駕駛的響應延遲判斷尚未達成一致。也就是說，我們不確定所提出的方案是否能滿足自動駕駛的響應延遲要求。隨著自動駕駛的發展，相應的通訊效能要求需要被定義。基於 DT 的網聯自動駕駛測試也將被認為是 4G/5G 通訊網路的一種應用。應在此基礎上對測試流程繼續改進。
（2）在該方案中，車內測試人員看不到在網路空間生成的虛擬場景，使用者體驗不佳，因此，虛擬現實（VR）/現實增強（AR）的結合可以是之後的研究方向。
（3）需要保證生成的虛擬場景與真實的交通場景相吻合。到目前為止，交通資料庫並不完備。也就是說，當前不能確保測試場景能夠覆蓋和表現真實的交通場景。隨著交通資料庫的完善，測試場景庫也將不斷完善。
（4）作為通訊場景的一種應用，基於 DT 的網聯自動駕駛測試必須基於統一的通訊協議來實現，且需要定義資料集和資料交換格式；因此，我們需要制訂相應的訊息層協議，以保證在不同的測試示範區能夠對不同廠商的產品進行測試。
（5）如何選擇與真實場景相匹配的測試場景。自動駕駛測試的關鍵點之一是場景的選擇。顯然，所有虛擬測試場景都是從真實的交通場景衍生出來的。為了識別自主控制演算法的弱點，我們總是選擇最壞的場景來構建虛擬場景庫，因此，虛擬測試不能準確評估真實情況下的風險或機率。然而到目前為止，我們還不能提供真實道路場景測試與虛擬場景測試之間可信的對映關係。換言之，我們應該建立一種基於 DT 的網聯自動駕駛效能評估體系，用於政府標準化的測試， 或是推斷自動駕駛車輛的預期安全效能等。
隨著 V2X 技術的發展，汽車行業正在考慮將 V2X 相關應用功能嵌入到產品中。V2X 並不侷限於車輛行駛安全、交通效率提升等應用，它是一項在其他應用領域也很有前景的技術。在基於 DT 的網聯自動駕駛測試方案中，V2X 技術起到了連線虛擬空間和物理空間的重要作用。
轉載自智駕最前沿，文中觀點僅供分享交流，不代表本號立場，如涉及版權等問題，請您告知，我們將及時處理。
