基于多传感器和开源软件的自动驾驶车辆安全性能评估

随着技术的不断发展，自动驾驶技术逐渐成熟，越来越多的汽车制造商和科技公司加入到这个领域中。为了评估自动驾驶汽车的安全性能，本文采用了来自密歇根大学安阿伯分校Mcity测试设施的一辆改装林肯MKZ作为被测试的AV。该车配备了多个传感器、计算资源和Dataspeed Inc.提供的线上驱动功能，并使用基于机器人操作系统的开源软件Autoware.AI来实现车辆的高度自动化驾驶功能。我们还将自动驾驶汽车与增强现实测试平台相结合，评估自动驾驶汽车的安全性能。

文章正文：

一、引言

自动驾驶技术在近年来得到了快速的发展，为未来的交通出行提供了更多的可能性。自动驾驶汽车在一定程度上可以提高交通的安全性和效率，缓解城市交通拥堵的问题，同时也为人们的出行带来了更多的便利。但是，自动驾驶技术的发展仍然存在一定的风险和挑战，其中之一就是如何评估自动驾驶汽车的安全性能。本文将介绍一种基于多传感器和开源软件的自动驾驶车辆安全性能评估方法。

二、实验平台

我们使用了来自密歇根大学安阿伯分校Mcity测试设施的一辆改装林肯MKZ作为被测试的AV。该车配备了多个传感器、计算资源和Dataspeed Inc.提供的线上驱动功能，并使用基于机器人操作系统的开源软件Autoware.AI来实现车辆的高度自动化驾驶功能。具体来说，传感器包括PointGrey相机、Velodyne 32通道LiDAR、Delphi雷达、OTXS RT3003 RTK GPS、Xsens MTi GPS/惯性测量单元等。我们还将自动驾驶汽车与增强现实测试平台相结合，评估自动驾驶汽车的安全性能。

三、实验方法

定位组件修改

为了提高定位的精度，我们修改了AV的定位组件，利用高清地图和高精度RTK来获取当前的姿势和速度。具体来说，我们使用OTXS RT3003 RTK GPS和Xsens MTi GPS/惯性测量单元来获取车辆的位置和姿态信息。同时，我们还使用高清地图来辅助定位，可以提高定位的精度和鲁棒性。

车辆控制

为了实现自动驾驶，我们使用开源软件Autoware.AI提供的全栈软件，包括定位、感知、规划、控制等。具体来说，我们应用了OpenPlanner 1.13作为决策模块，这是一种包括全局和局部路径规划的先进规划算法。我们应用纯追求算法将规划的轨迹转换成速度和偏航率，然后使用Dataspeed公司提供的比例-积分-衍生控制器进一步将其转换成车辆的线控指令，即转向角、油门和刹车百分比。这样，我们就可以实现自动驾驶车辆的控制。

安全性能评估

为了评估自动驾驶车辆的安全性能，我们将自动驾驶汽车与增强现实测试平台相结合。具体来说，我们在测试场地中搭建了一个增强现实测试平台，可以模拟不同的交通情况和路况。我们还可以在测试平台上设置障碍物和虚拟车辆，以评估自动驾驶汽车的避障和控制能力。我们还可以通过无线通信直接从模拟中获得周围车辆的BSMs，以评估自动驾驶车辆的感知和决策能力。

四、实验结果

通过对自动驾驶车辆的多次测试，我们得出了以下结论：

定位精度较高

通过使用高清地图和高精度RTK，我们可以获得较高的定位精度和鲁棒性。在测试中，我们发现车辆的定位误差较小，可以满足自动驾驶的需求。

车辆控制能力较强

通过使用开源软件Autoware.AI提供的全栈软件，我们可以实现车辆的高度自动化驾驶功能。在测试中，我们发现车辆的控制能力较强，可以准确地跟踪规划的轨迹，并避免与障碍物发生碰撞。

安全性能评估结果良好

通过将自动驾驶车辆与增强现实测试平台相结合，我们可以评估车辆的安全性能。在测试中，我们设置了不同的交通情况和路况，包括直行、左转、右转、掉头等多种情况，并设置了障碍物和虚拟车辆。在测试中，我们发现自动驾驶车辆可以准确地识别和避开障碍物，并且可以正确地进行决策和规划，保证了行车安全。

另外，我们还评估了自动驾驶车辆的感知和决策能力。通过无线通信直接从模拟中获得周围车辆的BSMs，我们可以评估车辆的感知能力。在测试中，我们发现车辆可以准确地识别周围车辆，并可以根据其行驶状态进行决策和规划。总体而言，自动驾驶车辆的感知和决策能力较强，可以满足实际应用需求。

五、结论

本文提出了一种基于多传感器和开源软件的自动驾驶车辆安全性能评估方法。通过使用来自密歇根大学安阿伯分校Mcity测试设施的一辆改装林肯MKZ作为被测试的AV，并使用基于机器人操作系统的开源软件Autoware.AI来实现车辆的高度自动化驾驶功能，我们可以评估自动驾驶车辆的安全性能。通过将自动驾驶车辆与增强现实测试平台相结合，我们可以模拟不同的交通情况和路况，并设置障碍物和虚拟车辆，以评估自动驾驶车辆的避障和控制能力。在测试中，我们发现自动驾驶车辆的定位精度较高，车辆控制能力较强，并且安全性能评估结果良好。因此，该方法可以为自动驾驶技术的发展提供重要的参考和指导。

六、未来展望

随着自动驾驶技术的不断发展，我们可以预见到未来自动驾驶车辆的应用将越来越广泛。在未来的研究中，我们可以进一步改进自动驾驶车辆的感知、决策和控制能力，以应对更加复杂的交通情况和路况。同时，我们还可以结合大数据和人工智能等技术，进一步提高自动驾驶车辆的安全性和效率。总之，未来的自动驾驶技术将为人们的出行带来更多的便利和安全。