【技术贴】AVL Scenario Designer:面向自动驾驶功能开发、测试和验证的场景编辑工具







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自动驾驶功能开发和验证面临着诸多挑战,其中之一就是“如何预测不可预测的事件”。因为在真实驾驶环境下可能出现不可预测的场景,那么对于ADAS/AD控制器,就需要尽可能多的场景来进行验证和“训练”。而虚拟开发和测试也是被工业界、学术界和立法界广泛认可的应对方案。采用仿真方式对真实世界进行模拟,通过代表性的关键场景进行预测,并结合先进的数据分析算法,能够有效地提高真实场景的覆盖率。

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▲ 图1:自动驾驶相关规范和标准


将真实世界转化为虚拟世界是一项非常复杂而繁琐的任务,世界各国和各个组织为此提供了相关标准和规范,其中被业内广泛熟知和认可的是ASAM的Open X系列标准,该标准对自动驾驶道路和场景的描述被命名为OpenDRIVE和OpenSCENARIO,该标准采用分层的方式描述真实道路场景。其中,OpenDRIVE定义了场景的静态部分:包括道路的拓扑结构、车道、交通标志、交通灯等;OpenSCENARIO定义了场景的动态部分:如车辆的运动、行人的走动等。

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▲ 图2:OpenDRIVE及OpenSCENARIO


面对真实场景的复杂性,OpenSCENARIO定义了大量物体及动作描述性元素(Scenarios, Roads, Objects, Actors, Catalogs, Properties, Triggers, Actions, Events, Maneuvers, Routing, Trajectory etc.),这些元素在XML语言环境下组织形成完整的场景描述文件。然而,由于涉及的元素较多,往往一个简单的场景就需要较长的XML语言来描述,特别是较复杂的场景往往会给场景编辑工程师带来巨大的困难。然而,ADAS/AD功能开发和验证往往需要成千上万的场景来支撑,因此场景编辑成为了一个巨大的挑战。


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▲图3: OpenSCENARIO场景文件代码示例


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AVL作为ASAM Open X系列标准小组成员之一,从2019年第一季度就参与了Open X系列标准的起草工作,从0.9到1.0、1.1,再到1.2,AVL为Open X系列标准的编制和推广起到了巨大的推动作用。同时,AVL熟知OpenSCENARIO标准的复杂性,以及采用该标准进行场景编辑的困难之处。因此,AVL开发了面向ADAS/AD功能开发和验证的可视化场景编辑工具——AVL Scenario Designer,该工具是AVL基于场景的ADAS/AD 功能开发及验证工具链中的一部分。


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▲图4: AVL 基于场景的ADAS/AD开发流程及工具链


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▲图5:AVL Scenario Designer


AVL Scenario Designer充分利用了图形化编辑的便利性和场景动画的可读性,开发了一款基于OpenSCENARIO 标准的场景编辑器,极大地提高了场景编辑的效率和准确性。


AVL Scenario Designer具有以下几个特点:

·       图形化建模过程

·       场景动画预览功能

·       支持元件分类功能(Catalog

·       参数化设计功能

·       理想路径和轨迹设计功能

·       其他实用性功能:

o   启用/禁用事件元素

o   交互式警告/提示

o  实时分类(Catalog)同步

o   调试窗口

o   模型比较



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以下几个视频分别介绍了软件的几个典型应用:


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▲视频1:场景播放及编辑


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▲视频2:图形化路径编辑


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▲视频3:Catalog功能


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▲视频4:复杂场景编辑

AVL Scenario Designer紧跟OpenSCENARIO标准的发展,将抽象、复杂和繁琐的场景编辑以图形化方式实现,为场景编辑提供了一种高效、便捷的实现方式,有效提高了场景编辑效率准确性。伴随近期OpenSCENARIO 1. 2版本的发布,场景参数化等新功能已经在标准中得以实现,AVL Scenario Designer也正在积极开发场景参数化和泛化等新功能,而且新版本将于近期发布,敬请期待!

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谢谢分享,学习了
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