具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术发明进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本发明针对目前车辆高级辅助驾驶仿真测试技术领域，行业内辅助驾驶硬件在环仿真测试方法不足这一现状，本发明以自动紧急制动系统为例，如图1至3所示，提出车辆高级辅助驾驶仿真测试领域中一种自动紧急制动系统硬件在环仿真测试方法。

在高级辅助驾驶硬件在环仿真测试中，由于很难实现数据的高实时性读取、高实时性分析计算、高实时性写入，导致对实时性要求很高的控制策略验证类测试用例很难在硬件在环仿真测试系统上充分实现，从而导致测试验证不充分。本发明以自动紧急制动硬件在环仿真测试为例，从仿真测试角度出发，提出一整套基于动力学模型和理想雷达模型的数据后处理参数评价体系。

在本发明中，通过深度匹配法规要求，穷举相关测试场景，提炼出一整套能用脚本实现的数据自动化后处理参数评价体系。并通过细化场景和参数设置，去匹配法规临界工况的临界参数，既能深度评判待测算法优劣，又能对不同公司的算法进行横向评判。

具体来讲，在本发明的自动紧急制动系统硬件在环仿真测试方法中，从法规JTT1242-2019出发，根据现有动力学模型和理想雷达模型，结合工作经验，提出一套全工况通用指标评价体系，一套法规工况及法规临界工况专用指标评价体系，去精准、系统地指导自动紧急制动系统硬件在环仿真测试。

本发明提及的自动紧急制动系统简称AEBS，自动紧急制动功能简称AEB。AEB功能未激活时AEB状态为1，AEB功能激活时AEB状态为3，AEB发出一级预警时AEB状态为5，AEB发出二级预警并点刹时AEB状态为6，AEB全力制动时AEB状态为7。AEB全力制动结束且不再具备碰撞风险时，AEB状态又回到1。

在本发明中，不采用控制器总线中输出的TTC（距离碰撞时间）或ETTC（强化距离碰撞时间）值，而是根据后处理采集的数据，且更依赖于从理想模型中采集的数据，在后台单独计算TTC和ETTC值，以保证针对不同算法，TTC和ETTC指标的有效性和通用性。

一．测试数据体系

1. 后处理常采数据：

①记T₅为AEB状态刚进5（AEB刚开始一级预警）的系统时刻，记录此时TTC后台计算数值，记做TTC₅；记录此时ETTC后台计算数值，记做ETTC₅；

记录此时距离前车纵向距离D，记为D₅（来自理想雷达模型）；

记录此时本车车速V_SV，记为V_SV5（来自动力学模型）；

记录此时前车相对车速V_相对（来自理想雷达模型），记为V_相对5；

记录此时前车车速V_TV（来自CAN总线，融合后发出），记为V_TV5；

②记T₆为AEB状态刚进6（AEB刚开始二级预警并点刹）的系统时刻，记录此时TTC后台计算数值，记做TTC₆；记录此时ETTC后台计算数值，记做ETTC₆；

记录此时距离前车纵向距离D，记为D₆（来自理想雷达模型）；

记录此时本车车速V_SV，记为V_SV6（来自动力学模型）；

记录此时前车相对车速V_相对（来自理想雷达模型），记为V_相对6；

记录此时前车车速V_TV（来自CAN总线，融合后发出），记为V_TV6；

③记T₇为AEB状态刚进7（AEB刚开始全力制动）的系统时刻；记录此时TTC后台计算数值，记做TTC₇；记录此时ETTC后台计算数值，

记做ETTC₇；

记录此时距离前车纵向距离D，记为D₇（来自理想雷达模型）；

记录此时本车车速V_SV，记为V_SV7（来自动力学模型）；

记录此时前车相对车速V_相对（来自理想雷达模型），记为V_相对7；

记录此时前车车速V_TV（来自CAN总线，融合后发出），记为V_TV7；

④记T_a=-4为自车减速度刚达到-4m/s²（1242法规定义的紧急制动阶段开始时刻）的系统时刻，记录此时TTC后台计算数值，记做TTC _a=-4；记录此时ETTC后台计算数值，记做ETTC _a=-4；

记录此时距离前车纵向距离D，记为D _a=-4（来自理想雷达模型）；

记录此时本车车速V_SV，记为V_{SV a=-4}（来自动力学模型）；

记录此时前车相对车速V_相对（来自理想雷达模型），记为V_相对a=-4；

记录此时前车车速V_TV（来自CAN总线，融合后发出），记为V_{TV a=-4}；

⑤T_7末为AEB状态刚结束7回到1瞬间的系统时刻；此时本车车速为V_SV7末（来自动力学模型）；

记录此时距离前车纵向距离D，记为D _a=-4（来自理想雷达模型）；

记录此时本车车速V_SV，记为V _{SV a=-4}（来自动力学模型）；

记录此时前车相对车速V_相对（来自理想雷达模型），记为V_相对a=-4；

记录此时前车车速V_TV（来自CAN总线，融合后发出），记为V _{TV a=-4}；

⑥记AEB状态为5的持续时间为T_（5），T_（5）=T₆-T₅；

AEB状态为6的持续时间为T_（6），T_（6）=T₇-T₆；

AEB状态为7的持续时间为T_（7）；

AEB紧急制动阶段持续时间为T_（紧急）；

记t_（5）=TTC₅-TTC₆

t_（6）=TTC₆-TTC₇

t_（7）=TTC₇

2.后处理有条件采集数据：

①T₅时刻后，V_SV首次满足：0≤V_SV< 0.01 km/h时（即本车刚开始刹停时），记录此时本车车速V_SV，并记V_SV=0km/h；记录此时距前车距离D。

②T₅时刻后，D首次满足：0≤D< 0.01m时（即本车和前车刚发生碰撞时），

记录此时本车车速V_SV，记为V_SV碰；记录此时距前车距离D，并记D=0m。

③T₅时刻后，V_SV和D首次满足：V_SV≤V_TV且D>0时（本车制动后未与前车碰撞，且刹到某一车速后稳定跟车），记录此时本车车速V_SV；记录此时前车车速V_TV；记录此时距前车距离D。

二．测试评价体系

1. 全工况通用指标评价体系

（1）通用公式：

（D为本车距离前车纵向距离，单位m，来自理想雷达模型；V_相对为前车相对于本车的车速，单位m/s，来自理想雷达模型）

单位m/s，来自理想雷达模型）。

（2）通用指标：

①后处理采集数据（T _a=-4、T₅、 T₆）

T _a=-4为自车减速度刚达到-4m/s的系统时刻；

T₅为AEB状态刚进5（AEB刚开始一级预警）的系统时刻；

T₆为AEB状态刚进6（AEB刚开始二级预警并点刹）的系统时刻；

②后处理逻辑运算数据（TTC₅、TTC _a=-4、ETTC₅、ETTC _a=-4）

在AEB状态刚进5的系统时刻记录的TTC后台计算数值，记做TTC₅；记录此时ETTC后台计算数值，记做ETTC₅；

在自车减速度刚达到-4m/s的系统时刻记录的TTC后台计算数值，

记做TTC _a=-4；记录此时ETTC后台计算数值，记做ETTC _a=-4；

③后处理条件运算数据（V_预减、V_总减）：

I. 预警阶段减速量V_预减=V_SV5 -V_{SV a=-4}

II. 总减速量V_总减：

i). T₅时刻后，V_SV首次满足：0≤V_SV< 0.01 km/h时（即本车刚开始刹停时），

V_总减=V_SV5；

ii). T₅时刻后，D首次满足：0≤D< 0.01m时（即本车和前车刚发生碰撞时），

此时读取本车车速V_SV，记为V_SV碰，

V_总减=V_SV5-V_SV碰；

iii). T₅时刻后，V_SV和D首次满足：V_SV≤V_TV且D>0时（本车制动后未与前车碰撞，且刹到某一车速后稳定跟车），此时读取AEB状态为7结束时刻本车车速

2. 法规工况和法规临界工况专用指标评价体系；

针对1242法规规定的工况和其临界工况，在可满足全工况通用指标评价体系前提下，进行更深入的进一步专用评价。并通过这些工况，既可以深入评判待测算法的优劣，也可横向比较不同公司同种算法的优劣。

（1）法规工况专用评价指标：

①40对0工况（本车车速40km/h，本车道前车静止）：能刹停避免碰撞；

数据来源：距前车距离D，来自理想雷达模型（真值）；本车车速V_SV，来自动力学模型；

通过条件：首次满足：0本车车速V_SV<0.01km/h时，读取距前车距离D。当此时D>0m时，可判定通过。

②80对0工况（本车车速80km/h，本车道前车静止）：发生碰撞时本车速度降低量不小于30km/h；

数据来源：距前车距离D，来自理想雷达模型（真值）；本车车速V_SV，来自动力学模型；

通过条件：首次满足：0≤D<0.01m时，读取本车车速V_SV。当此时V_SV 50km/h时，可判定通过。

③80对12工况（本车车速80km/h，本车道前车车速12km/h）：能避免两车碰撞；

数据来源：距前车距离D，来自理想雷达模型（真值）；

通过条件：在合理的系统时间范围内，D>0 m恒成立。

④行人横穿工况（本车车速60km/h，行人横穿横向速度8km/h），

数据来源：距行人距离D₁，来自理想雷达模型（真值）；本车车速V_SV，来自动力学模型；

通过条件：首次满足：0≤D₁<0.01m时，读取本车车速V_SV。当此时V_SV≤40km/h时，可判定通过。

（2）“法规-”临界工况评价指标

如针对法规 40对0工况（本车车速40km/h，本车道前车静止）：能刹停避免碰撞。对其临界工况降级，如35对0工况，一定也得能避免碰撞。

测试目的：验证算法的法规工况通用性，而非算法开发工程师针对特定法规工况强标参数，从而使其个别法规工况表现极其优异，而其他法规临界工况表现差距较大。

（3）“法规+”临界工况评价指标

如针对法规40对0工况（本车车速40km/h，本车道前车静止）：能刹停避免碰撞。对其临界工况，通过脚本语言详细配置枚举梯度参数，如42对0工况，44对0工况，配置参数梯度升级，自动化衍生出系列测试用例，以便尝试出满足全工况通用指标逻辑且刚好与前车发生碰撞的本车车速等条件并进行标记。此临界指标可用于横向比较多个公司的软件算法。

通过法规工况和“法规+”临界工况，可横向评判不同公司同种算法的优劣。通过“法规-”临界工况，可判断同一公司算法普遍适用性。

从以上技术本发明解决了辅助驾驶硬件在环仿真测试方法的技术问题，提出一整套测试方法，包括测试数据、测试评价、测试流程，是在车辆自动紧急制动系统硬件在环仿真测试方法上的深度探索。本发明对建立行业内智能驾驶仿真测试方法和规范、对行业内智能驾驶系统开发和测试有重大意义。本发明解决了目前辅助驾驶硬件在环仿真测试测试方法和测试目的的盲目性，也解决了车辆自动紧急制动系统法规在仿真测试领域指导作用有限的难题，还解决了基于现有硬件在环测试设备，对于对实时性要求很高的控制策略验证类测试用例很难充分测试验证的难题，使智能驾驶硬件在环仿真测试更加系统、更加精确、更加实用，能更及时更全面发现软件缺陷，缩短开发周期，能节省大量实车测试带来的风险成本。此外，本发明的理论系统性、方法可行性，对促进智能驾驶虚拟仿真测试的行业进步也有重要作用，其实施的有益效果显而易见。

对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。