智能驾驶场景库设计方法-V2X_v2x第一阶段17场景标准文件

本文场景设计方法主要基于vtd软件上虚拟测试场景库搭建提供框架体系，最终以场景文件体现出来，大体思路可以通用，根据实际情况自行改进。

1.设计目的

V2X是一种相对容易实现智能驾驶的一种方式，一些量产车上已经实现了部分功能。因此基于对V2X场景的测试也成了很重要的一部分，构建一个完善的场景库是测试的基础，经过不同纬度场景的测试来不断优化算法的准确性。根据V2X功能设计场景，逐个搭建场景库很容易遗漏、没有体系不好扩展，所以需要结合场景实际情况设计一套建立场景库的方案，本设计具有易上手、可扩展的特点。关于场景库的资料很少，刚开始接触找资料也很茫然，后来参考实车测试、国标和现有测试方案逐渐摸索出了执行方案。

2.前期资料

(可直接看主要内容第3章)

关于场景标准

首先设计V2X场景库需要对V2X有所了解，可以参考《合作式智能运输系统 车用通信系统应用层及应用数据交互标准（TCSAE 53-2017）》 和《合作式智能运输系统 车用通信系统应用层及应用数据交互标准 第二阶段》的国标一期和二期文档进行了解，不过能够参与场景库设计应该对它有了深入了解，最好可以在公司跟实车测试有一些实际了解，看看实车测试的用例，最好熟悉国标的场景。建议设计场景国标可以实现的可以按照国标的内容设计，可以提供更好的兼容性，修改起来也会更容易，更有依据。国标一期场景大概有17个主要场景：

1. 前向碰撞预警（FCW: Forward Collision Warning）
2. 交叉路口碰撞预警（ICW: Intersection Collision Warning）
3. 左转辅助（LTA:Left Turn Assist）
4. 盲区预警（BSW: Blind Spot Warning）/变道预警（LCW:Lane Change Warning）
5. 逆向超车预警（DNPW: Do Not Pass Warning）
6. 紧急制动预警（EBW: Emergency Brake Warning）
7. 异常车辆提醒（AVW: Abnormal Vehicle Warning）
8. 车辆失控预警（CLW: Control Loss Warning）
9. 道路危险状况提醒（HLW: Hazardous Location Warning）
10. 限速预警（SLW: Speed Limit Warning）
11. 闯红灯预警（RLVW: Red Light Violation Warning）
12. 弱势交通参与者碰撞预警（VRUCW: Vulnerable Road User Collision Warning）
13. 绿波车速引导（GLOSA: Green Light Optimal Speed Advisory）
14. 车内标牌（IVS: In-Vehicle Signage）
15. 前方拥堵提醒（TJW: Traffic Jam Warning）
16. 紧急车辆提醒（EVW: Emergency Vehicle Warning）
17. 汽车近场支付（VNFP: Vehicle Near-Field Payment）

场景库预警车辆初期只考虑一辆紧急车，可根据场景实际需求增加的工具车。

关于道路标准

因为项目需求，要求搭建的场景可以搭建周期短、具有代表性、后期可扩展、具备测试能力。初期搭建场景选择较为常见的路段。
参考文献：

• GB 15089-2001 机动车辆及挂车分类
• JTG D20-2006 公路路线设计规范
• GB 5768-1999 道路交通标志和标线
• GB5768.1-2009 道路交通标志和标线 第1部分：总则
• GB5768.2-2009 道路交通标志和标线 第2部分：道理交通标志
• GB5768.3-2009 道路交通标志和标线 第3部分：道路交通标线
• GB5768.4-2009 道路交通标志和标线 第4部分：作业区
• GB5768.5-2009 道路交通标志和标线 第5部分：限制速度
• GB5768.6-2009 道路交通标志和标线 第6部分：铁路道口
• GB/T 27967-2011 公路交通气象预报格式
• 《城市道路设计规范》北京市市政设计研究院 中国建筑出版社 2006

关于车辆行为

车辆场景行为，参考《机动车驾驶证申领和使用规定》（公安部139号令）提取出常用车辆行为：直行通过路口、路口左转弯、路口右转弯、起步、直线行驶、加减挡位操作、变更车道、靠边停车、通过人行横道线、通过学校区域、通过公共汽车站、会车、超车、掉头、夜间行驶、倒车。

3.设计框架

一个可持续的方法，首先要对一个场景这个概念进行分解归类，可以分为静态场景和动态场景。静态场景分类较多，网上可以查到的也不少，举个网络上的例子（图片来自网络、侵删）：

可根据自己对场景库的理解进行修改，搭建场景库主要面向V2X功能测试，初步将场景分解为静态交通要素和动态行为要素，专注于静态道路和车辆行为进行搭建。

1. 静态道路提取抽象道路段分为：
   常见道路：直路、弯路、十字路、丁字路、环岛
   特殊道路：多叉路、匝道、立交桥
2. 车辆行为根据功能需求分为：
   直线通过路口、左转弯、右转弯、起步、沿路行驶、加速、减速、变道、停车、调头

关于静态道路

• 直路可以分为单车道、双车道、四车道、六车道
• 弯路可分为曲率半径100m的单车道、双车道、四车道、六车道
• 十字路口可以分为双车道直路90度交叉、四车道直路90度交叉、双车道直路90度交叉（+红绿灯）、四车道直路90度交叉（+红绿灯）（可扩展交叉道路的直弯情况、车道数、交叉角度）
• 丁字路口参考上面。
  不一一列举了，重点：注意命名规则体现道路信息，可以看名字知道路况，如bend_100_2可以体现出曲率半径100m双车道弯路。这样可增加扩展性和秩序，为以后的项目发展打下基础。 下图为道路的部分截取，可以更加充分的说明方法，请使用思维导图，可以增加条理性：
  

与车辆行为结合

根据场景功能需求和国标定义进行匹配，例如ICW场景主要应用于十字路口、丁字路口（由于交叉的两条路可为不同类型所以所有方位都需要考虑），初步首选一个预警车辆（主车HV和他车RV)，两车行为分别在路口直行、左转、右转（暂没考虑调头、可加），进行排列组合。先不考虑速度变化的行为。
可根据情况绘制车辆行为导图（未完全展开）：
图太长了，这样的图根据功能还很多，截取一段示例，加上车辆距路口的距离和不同速度。
其他直路、弯路等需要考虑同车道、相邻车道、间隔车道、间隔两车道与方位左前方、正前方、右前方、左后方、正后方、右后方等组合。
将静态道路与车辆行为方位排列结合起来，会组成一张很大的思维框架，根据功能需要提取道路，思维导图后面会跟着一大串车辆信息，如上图方式。
前期可以根据功能需求进行简化，例如两辆车直路一前一后直线行驶，如下图（来自网络，侵删），这种方法单车道双车道四车道都会有这种情况的场景，可是对于功能验证来说场景重复率较高，所以可以筛选出具有代表性的场景，把删掉的标记出来。例如FCW的通信距离间隔两车道验误就可以了，间隔三车道涉及的道路就可以完全删掉，省掉了很多场景，毕竟搭建场景也是个大工程。
当然可以设计出判断重复性的算法最好了。

重点：场景库庞大，需要在命名上下功夫，将主要元素编号体现在命名中，同时绘制Excel表格不断维护场景，可以根据名字大体知道什么样的场景，这样方便测试。

4.多车算法

关于多车情况，可以预见一个主车身边最多可以行驶发生预警的车有8辆，可以把车辆扩展为方格，更类似华容道的格子，进行排列组合。难点：情况很多，重复性也很高，需要对重复度高的场景进行剔除。场景库评价可以体现为危险度、复杂度、随机度和覆盖度四个维度。

5.说在最后

搭建场景库是个大工程，不可能一下做的很完善，所以要做一个可持续的方案，支持后续的不断优化。