一種用于智能車車輛測試的交互方法及系統的制作方法
【專利摘要】本發明涉及一種用于智能車車輛測試的交互方法及系統，其中用于智能車車輛測試的交互方法包括如下步驟：啟動測試交互系統，所述測試交互系統包括測試車輛的交互服務器程序和移動終端交互程序；通過移動終端交互程序對測試車輛的交互服務器程序發出交互命令；觀察智能車輛在測試路段的行駛過程中移動終端交互程序接收的導航參數、雷達參數、圖像參數是否正常，觀察決策規劃路線是否達到期望標準；提取日志文件，分析測試數據，得出測試結果。本發明用于智能車車輛測試的交互方法及系統，支持數據參數實時調整，可以測試不同環境下算法對車輛的影響。
【專利說明】
一種用于智能車車輛測試的交互方法及系統
技術領域
[0001]本發明涉及一種智能汽車測試領域，具體的說，是涉及一種用于智能車車輛測試的交互方法及系統。
【背景技術】
[0002]智能車輛是一個集環境感知、規劃決策、多等級輔助駕駛等功能于一體的綜合系統，它集中運用了計算機、現代傳感、信息融合、通訊、人工智能及自動控制等技術，是典型的尚新技術綜合體。
[0003]智能車作為一種新型的車輛，利用車載傳感器來感知車輛周圍環境，并根據感知所獲得的道路、車輛位置和障礙物信息，控制車輛的轉向和速度，從而使車輛能夠安全、可靠地在道路上行駛。
[0004]隨著智能車技術的興起，研究智能車的企業和院校也越來越多。相比之下，智能車的測試技術卻鮮有研究。目前智能車測試系統主要有以下方面的缺陷:
I.數據融合性差
現有的智能車測試系統往往只是智能車開發團隊的衍生測試程序。負責雷達的項目組有自己雷達的測試程序，而負責導航的項目組有另一套導航測試程序。這樣在實際測試過程中，當需要多個傳感器數據時，測試人員往往顧此失彼，很難獲取車輛較為全面的運行數據。
[0005]2.交互體驗差
現有的智能車測試系統沒有提供移動終端的顯示。測試人員查看車內多臺工控機顯示的數據。而且各組測試程序沒有一個統一的設計方案，因此交互體驗較差。
[0006]申請號為201410008560.1的發明申請涉及一種智能車基本性能的考核與測試方法，將智能車全部測試內容在最簡考核環境試驗區以及高速公路上進行，對智能車的基本性能、基本功能、可重復性和可靠性等項目在最簡考核環境實驗區中進行試驗與測試。該申請對智能車的轉向、制動、加速以及整車進行了實驗和測試，但并未涉及導航、雷達、圖像以及決策等多種數據的融合使用以及通過數據融合進行算法實時調整，測試不同環境下算法對車輛的影響。
[0007]申請號為201310359760.7的發明涉及一種汽車智能駕駛測試數據遠程監測系統及方法，該發明的系統包括車載數據監視系統、測試組監測中心和本部監測中心，車載數據監視系統安裝在被測汽車上，通過GPRS公網數據傳輸模式和基于OFDM調制的點對點數據傳輸模式將測試汽車的數據發送到本部測試中心和測試組監測中心，測試組監測中心包括以工控機、3G網卡和無線圖像傳輸接收設備，負責接收車載數據監視系統發送的視頻和音頻數據、汽車的基本信息和控制命令信息。該發明雖然涉及了 GPRS公網數據傳輸模式和基于COFDM調制的點對點數據傳輸模式，以及3G網卡和無線圖像傳輸接收設備等，主要強調的是數據的傳輸。但在數據采集方面，并未涉及導航、雷達、圖像等多類型的傳感器數據融合以及決策處理系統根據融合數據進行實時算法調整，測試不同環境下算法對車輛的影響。
【發明內容】
[0008]針對上述問題，本發明提供一種融合導航、雷達、圖像等多類型傳感器數據，提供一個統一的方式表現車輛狀態和路況信息，給車輛調試提供便利的簡便直觀的智能車測試方案，本發明支持算法實時調整，可以測試不同環境下算法對車輛的影響。
[0009]本發明所采取的技術方案的一個方面是一種用于智能車車輛測試的交互方法，包括如下步驟:
啟動測試交互系統，所述測試交互系統包括測試車輛的交互服務器程序和移動終端交互程序；
通過移動終端交互程序對測試車輛的交互服務器程序發出交互命令；
觀察智能車輛在測試路段的行駛過程中移動終端交互程序接收的導航參數、雷達參數、圖像參數是否正常，觀察決策規劃路線是否達到期望標準，并根據需要修改相應的算法參數；
提取日志文件，分析測試數據，得出測試結果。
[0010]優選的是，所述測試交互系統與智能車的導航處理系統、雷達處理系統、圖像處理系統以及決策系統通過網絡通信。
[0011 ]在上述任一方案中優選的是，所述交互服務器程序部署在智能車內的工控機上，其配置為與所述導航處理系統、雷達處理系統、圖像處理系統進行數據傳輸。
[0012]在上述任一方案中優選的是，所述移動終端交互程序部署在Android、1S或Windows平板電腦上，其配置為進行數據顯示以及參數調整。
[0013]在上述任一方案中優選的是，所述交互命令包括智能車啟動、停止、加速、減速、左轉彎、右轉彎、并線以及掉頭中至少一項。
[0014]在上述任一方案中優選的是，所述導航參數包括智能車定位和車資信息，由所述測試交互系統的導航信息采集模塊獲取，所述智能車定位和車資信息包括車輛位置經瑋度、實時速度、航向角、俯仰角、側傾角和橫滾角中至少一項;還包括導航狀態，所述導航狀態包括導航設備與衛星連接情況、單點和多點定位。
[0015]在上述任一方案中優選的是，所述雷達參數由雷達信息采集模塊獲取，數據涉及為智能車提供障礙物信息，所述障礙物信息包括障礙物坐標及障礙物大小，獲取所述雷達參數的步驟包括:建立一個直角坐標系，將障礙物按坐標位置顯示出來，標記障礙物的大小和車輛相對于障礙物的速度;按照測試不同精度需要調整坐標系;調整雷達的硬件參數，包括掃描角度和頻率，得到所需障礙物信息。
[0016]在上述任一方案中優選的是，所述圖像參數由圖像信息采集模塊獲取，顯示攝像頭對車道線、交通牌、紅綠燈及行人中至少一項道路信息識別的結果。
[0017]在上述任一方案中優選的是，所述決策參數由決策信息采集模塊獲取，即為智能車提供路徑規劃展示，顯示車輛位置、車輛狀態、道路狀態及規劃的路徑中至少一項。
[0018]在上述任一方案中優選的是，所述觀察智能車輛在測試路段的行駛過程中移動終端交互程序的導航參數、雷達參數、圖像參數和決策參數是否正常，觀察決策規劃路線是否達到期望標準，并根據需要修改相應的算法參數進一步包括如下步驟:
(I)、啟動調試程序； (2)、獲取導航彳g息；
(3)、獲取雷達信息；
(4)、獲取圖像識別彳目息；
(5)、獲取決策路徑規劃；
(6)、根據獲取的導航信息、雷達信息、圖像識別信息及決策路徑規劃得出車況和路況信息，并將所述車況和路況信息展示給測試人員，接收測試人員根據車況和路況信息修改導航參數；
(7)將修改后的導航參數發送給智能車導航處理系統，并接收導航處理系統根據導航參數修正的導航信息；
(8)將修正的導航信息在測試交互系統移動終端展示給測試人員，于此同時，智能車導航處理系統會把數據傳給智能車決策處理系統。
[0019](9)測試交互系統的決策信息采集模塊根據決策算法修改后的決策路徑規劃，在移動交互端程序中展示重新計算得到的決策規劃路徑。
[0020]在上述任一方案中優選的是，所述車輛測試路段包括起步區、步進區、轉彎區、測速區和停止區，所述測速區包括加速區、勻速區、減速區。
[0021]在上述任一方案中優選的是，在所述起步區，測試人員通過部署在移動終端設備上的交互程序發出起步指令，要求智能車在指定時間內完成自動起步，記錄起步時間并分析智能車起步時間效率。
[0022]在上述任一方案中優選的是，在所述步進區，以智能車能夠完成的最小步長走停多次，測量智能車最小可控步長的縱向精度，測試人員通過交互系統記錄每次步進的經瑋度值，測量并記錄步進區智能車行駛距離，分析智能車最小可控距離單位。
[0023]在上述任一方案中優選的是，在所述轉彎區，智能車攝像頭識別道路的紅綠燈以及停止線，根據紅綠燈顯示情況，智能車選擇前進或停止;測試人員查看移動端交互程序圖像參數，觀察紅綠燈以及停止線識別效果，智能車圖像處理系統可以以此測試交互系統顯示的信息為依據，更改圖像算法，重復轉彎區實驗。
[0024]在上述任一方案中優選的是，在所述測速區，測試人員使用交互程序規劃行駛軌跡，要求智能車在路段內按照指定的速度行駛，其中包括加速、減速及勻速行駛;交互程序記錄導航數據，包括當前智能車經瑋度、速度以及車姿;調試人員觀察智能車行駛軌跡是否偏離車道線或預設軌跡，分析智能車偏離軌跡的情況。
[0025]在上述任一方案中優選的是，在所述停止區，智能車雷達需識別道路中的障礙物，根據障礙物的特征，智能車采取繞行或者停止的策略，測試人員查看移動端交互程序中障礙物的坐標以及障礙物識別的類型，觀察智能車的行駛路徑。
[0026]在上述任一方案中優選的是，測試人員在所述測試路段觀察決策規劃的路徑是否可行，并根據需要切換決策算法，測試不同的路徑規劃效果。
[0027]—種用于智能車車輛測試的交互系統，包括智能車傳感信息采集模塊，所述智能車傳感信息采集模塊采集的數據包括導航數據、雷達數據、圖像數據和決策規劃路徑;還包括測試車輛的交互服務器和移動終端交互系統;所述測試車輛的交互服務器和移動終端交互系統與智能車導航處理系統、雷達處理系統、圖像處理系統以及決策處理系統通過網絡通信，移動終端交互系統適于觀察智能車輛在測試路段的行駛過程中導航參數、雷達參數、圖像參數和決策參數是否正常，觀察決策規劃路線是否達到規定標準，并根據需要在交互系統移動終端及時調整數據。
[0028]優選的是，交互服務器程序部署在智能車的工控機上，適于負責與智能車各傳感處理系統的數據傳輸；
移動終端交互程序部署在AndroicU1S或Windows平板電腦上，負責數據顯示以及參數調整。
[0029]在上述任一方案中優選的是，導航信息采集模塊獲取智能車定位和車資信息，包括車輛位置經瑋度、實時速度、航向角、俯仰角、側傾角和橫滾角中至少一項;還包括顯示導航狀態，所述導航狀態包括導航設備與衛星連接情況、單點和多點定位。
[0030]在上述任一方案中優選的是，雷達信息采集模塊獲取雷達數據包括障礙物相對于車輛的位置、障礙物的類型以及雷達硬件參數中至少一項。
[0031 ]在上述任一方案中優選的是，圖像信息采集模塊獲取智能車圖像處理系統的數據包括圖像元素的位置、圖像元素的類型、攝像頭的硬件參數中至少一項。
[0032]在上述任一方案中優選的是，決策信息采集模塊可以展示智能車路徑規劃，顯示車輛位置、車輛狀態、道路狀態以及規劃的路徑中至少一項，并根據臨時需要交互系統調整路徑規劃參數。
[0033]在上述任一方案中優選的是，所述交互系統具有人車交互的功能，交互動作包括智能車啟動、停止、加速、減速、左轉彎、右轉彎、并線以及掉頭中至少一項。
[0034]本發明相對現有技術的有益效果:
多傳感器數據融合:本發明用于智能車車輛測試的交互方法及系統，能夠融合多源數據，并有序列出，能夠融合導航、雷達、圖像等多類型傳感器數據，提供一個統一的方式表現車輛狀態和路況信息，給車輛調試提供便利。
[0035]實時參數調整:本發明用于智能車車輛測試的交互方法及系統，支持參數實時調整，可以測試不同環境下算法涉及參數對車輛行駛狀態的影響。
[0036]實現日志管理:對每個測試模塊都有日志記錄，方便測試后分析測試結果。
[0037]智能車交互系統需測試多源數據，對測試的策略和內容、步驟進行規范化處理。
【附圖說明】
[0038]圖1是按照本發明的用于智能車輛測試的交互系統的結構示意圖；
圖2是按照本發明的用于智能車車輛測試的交互方法的測試過程展示圖；
圖3是按照本發明的用于智能車車輛測試的交互方法的導航處理系統工作流程圖；
圖4是按照本發明的用于智能車車輛測試的交互方法的測試過程工作流程圖；
圖5是按照本發明的用于智能車車輛測試的交互方法及系統的測試場地示意圖。
【具體實施方式】
[0039]以下參照附圖及實施例對本發明進行詳細的說明:
實施例1
為一種用于智能車車輛測試的交互方法，包括如下步驟:
啟動測試交互系統，測試交互系統包括測試車輛的交互服務器程序和移動終端交互程序;測試人員啟動交互服務器程序，打開移動終端交互程序；
測試人員利用觸摸、語音等手段通過移動終端交互程序對測試車輛的交互服務器發出交互命令；
觀察智能車輛在測試路段的行駛過程中移動終端交互程序接收的導航參數、雷達參數、圖像參數是否正常，觀察決策規劃路線是否達到期望標準，并根據需要修改相應的算法參數；
測試人員提取日志文件，分析測試數據，得出測試結果。
[0040]本交互系統具有呈現車輛狀態的功能，其中狀態數據包括但不限于:
導航數據，包括:智能車實時經瑋度、實時速度、航向角、俯仰角。
[0041]雷達數據，包括:障礙物相對車輛的位置、障礙物的類型(行人，車輛等)以及雷達硬件參數。
[0042]圖像數據，包括:圖像元素的位置、圖像元素的類型(紅綠燈，車道線等)、攝像頭的硬件參數以及圖形算法參數。圖像數據由圖像處理系統采集，其配置為適于顯示攝像頭對車道線、交通牌、紅綠燈及行人中至少一項道路信息識別的結果。
[0043 ]決策數據，包括:決策算法參數以及決策給出的車輛行駛路徑。決策參數由決策處理系統得出，用于為智能車提供路徑規劃，顯示車輛位置、車輛狀態、道路狀態及規劃的路徑中至少一項。
[0044]本交互系統具有人車交互的功能，其中交互動作包括但不限于:智能車啟動、停止、加速、減速、左轉彎、右轉彎、并線以及掉頭。
[0045]測試交互系統與智能車的導航處理系統、雷達處理系統、圖像處理系統以及決策處理系統通過網絡通信。
[0046]交互服務器程序部署在智能車內的工控機上，適于數據傳輸。
[0047]移動終端交互程序部署在Android、1S或Windows平板電腦上，適于數據顯示以及參數調整。
[0048]導航參數由導航信息采集模塊獲取，即智能車定位和車資信息，包括車輛位置經瑋度、實時速度、航向角、俯仰角、側傾角和橫滾角中至少一項;還包括導航狀態，導航狀態包括導航設備與衛星連接情況、單點和多點定位。
[0049]如圖3導航處理系統工作流程示意圖。
[0050]該流程開始于步驟開始；
在步驟S301，獲取車輛實時經度；
在步驟S302，獲取車輛實時瑋度；
在步驟S303，獲取車輛實時速度；
在步驟S304，獲取車輛航向角；
在步驟S305，獲取車輛俯仰角；
在步驟S306，獲取車輛橫滾角；
結束。
[0051]雷達參數由雷達信息采集模塊獲取，即障礙物信息，包括障礙物坐標及障礙物大小，獲取雷達參數的步驟包括:建立一個直角坐標系，將障礙物按坐標位置顯示出來，標記障礙物的大小和車輛相對于障礙物的速度;按照測試不同精度需要調整坐標系；調整雷達的硬件參數，包括掃描角度和頻率，得到所需障礙物信息。
[0052]如附圖2測試過程展示圖所示，測試人員觀察智能車輛在測試路段的行駛過程中移動終端交互程序的導航參數、雷達參數、圖像參數和決策參數是否正常，觀察決策規劃路線是否達到期望標準，并根據需要修改相應的算法參數，具體流程步驟為:
(1)、啟動調試程序；
(2)、獲取導航彳g息；
(3)、獲取雷達信息；
(4)、獲取圖像識別彳目息；
(5)、獲取決策路徑規劃；
(6)、根據獲取的導航信息、雷達信息、圖像識別信息及決策路徑規劃得出車況和路況信息，并將所述車況和路況信息展示給測試人員，接收測試人員根據車況和路況信息修改導航參數；
(7)將修改后的導航參數發送給智能車導航處理系統，并接收導航處理系統根據導航參數修正的導航信息；
(8)將修正的導航信息在測試交互系統移動終端展示給測試人員，于此同時，智能車導航處理系統會把數據傳給智能車決策處理系統。
[0053](9)測試交互系統的決策信息采集模塊根據決策算法修改后的決策路徑規劃，在移動交互端程序中展示重新計算得到的決策規劃路徑。
[0054]同樣的測試過程用附圖4測試過程工作流程圖表現為:
該流程開始于步驟開始；
在后步驟S401，獲取導航彳目息；
在步驟S402，判斷是否需要修改導航參數；
在步驟S403，如果需要修改導航參數，則更新導航參數，并傳給傳給智能車導航處理系統；
在步驟S404，如果不需要修改導航參數，則獲取雷達信息；
在步驟S405，判斷是否需要修改雷達參數；
在步驟S406，如果需要修改雷達參數，則更新雷達參數，并傳給傳給智能車雷達處理系統；
在步驟S407，如果不需要修改雷達參數，則獲取圖像信息；
在步驟S408，判斷是否需要修改攝像機參數；
在步驟S409，如果需要修改攝像機參數，則更新攝像機參數，并傳給傳給智能車圖像處理系統；
在步驟S410，如果不需要修改攝像機參數，則獲取決策信息；
在步驟S411，判斷是否需要修改決策參數；
在步驟S412，如果需要修改決策參數，則更新決策參數，并傳給傳給智能車決策處理系統；
在步驟S413，如果不需要修改決策參數，則顯示調試結果；
結束。
[0055]如附圖5所示，車輛測試路段從起點A到終點B的一條路徑，其中可以分為起步區、步進區、轉彎區、加速區、勻速區、減速區和停止區。
[0056]在起步區，測試人員通過部署在移動終端設備上的交互程序發出起步指令，要求智能車在10秒內完成自動起步，測試人員記錄起步時間并分析智能車起步時間效率。
[0057]在步進區內，測量最小可控步長的縱向精度。在一次規劃軌跡上提前設置步進區開始點位置J，當智能車行駛到J點時觸發步進程序啟動，以智能車能夠完成的最小步長走停20次。測試人員通過交互系統記錄每次步進的經瑋度值，測量并記錄步進區智能車起點到終點距離數據，除以20得出本次步進測試的最小步長。以智能車能夠完成的最小步長走停多次，測量智能車最小可控步長的縱向精度，測試人員通過交互系統記錄每次步進的經瑋度值，測量并記錄步進區智能車行駛距離，分析智能車最小可控距離單位。
[0058]在轉彎區，智能車攝像頭識別道路的紅綠燈以及停止線，根據紅綠燈顯示情況，智能車選擇前進或停止;測試人員查看移動端交互程序圖像參數，觀察紅綠燈以及停止線識別效果，通過交互程序記錄路口紅綠燈以及停止線識別結果。測試人員可以更改圖像算法，重復轉彎區實驗。
[0059]在測速區，測試人員使用交互程序規劃行駛軌跡，要求智能車在路段內按照指定的速度行駛，其中包括加速、減速及勻速行駛;交互程序記錄導航數據，包括當前智能車經瑋度、速度以及車姿;調試人員觀察智能車行駛軌跡是否偏離車道線或預設軌跡，分析智能車偏離軌跡的情況。通過交互程序記錄智能車行駛的速度，經瑋度、航向角、俯仰角以及橫滾角等數據。測試結束后，分析自動駕駛軌跡點偏離一次規劃軌跡的橫向誤差。
[0060]在停止區，智能車雷達需識別道路中的障礙物，根據障礙物的特征，智能車采取繞行或者停止的策略，測試人員查看移動端交互程序中障礙物的坐標以及障礙物識別的類型，觀察智能車的行駛路徑。測試人員提前放置一排錐形標，錐形標需堵住所有出口。當智能車行駛到接近路口時，雷達檢測到錐形標觸發停車的駕駛動作，讓智能車在錐形標前停下。待測試記錄員標記好停止點后挪開錐形標，雷達檢測到前方無障礙且等待15秒后自動起步。試驗記錄員用粉筆在地上標記智能車右前車輪的停止點，用卷尺測量停止點到錐形標的縱向距離并記錄數據，減去右前車輪到車前保險桿的距離后得到本次定點停車的縱向精度。
[0061]測試人員在所述測試路段觀察決策規劃的路徑是否可行，當智能車決策處理系統根據需要切換決策算法時，交互系統能顯示不同的路徑規劃效果。
[0062]實施例2
如附圖1所示，為一種用于智能車車輛測試的交互系統，包括智能車傳感信息采集模塊，所述智能車傳感信息采集模塊采集的數據包括導航數據、雷達數據、圖像數據和決策規劃路徑;還包括測試車輛的交互服務器和移動終端交互系統;所述測試車輛的交互服務器和移動終端交互系統與智能車導航處理系統、雷達處理系統、圖像處理系統以及決策處理系統通過網絡通信，移動終端交互系統適于觀察智能車輛在測試路段的行駛過程中導航參數、雷達參數、圖像參數和決策參數是否正常，觀察決策規劃路線是否達到規定標準，并根據需要在交互系統移動終端及時調整數據。交互服務器程序部署在智能車的工控機上，適于負責數據傳輸;移動終端交互程序:部署在Android、1S或Windows平板電腦上，負責數據顯示以及參數調整。
[0063]導航信息采集模塊的數據適于為智能車提供定位和車資信息，包括車輛位置經瑋度、實時速度、航向角、俯仰角、側傾角和橫滾角中至少一項;還包括顯示導航狀態，所述導航狀態包括導航設備與衛星連接情況、單點和多點定位。
[0064]雷達信息采集模塊的數據包括障礙物相對于車輛的位置、障礙物的類型以及雷達硬件參數中至少一項。
[0065]圖像信息采集模塊的數據包括圖像元素的位置、圖像元素的類型、攝像頭的硬件參數以及圖形算法參數中至少一項。用于顯示攝像頭對車道線、交通牌、紅綠燈及行人中至少一項道路信息識別的結果。
[0066]決策信息采集模塊的數據涉及智能車提供路徑規劃，顯示車輛位置、車輛狀態、道路狀態以及規劃的路徑中至少一項，并根據臨時需要，交互系統調整路徑規劃參數。
[0067]交互系統具有人車交互的功能，交互動作包括智能車啟動、停止、加速、減速、左轉彎、右轉彎、并線以及掉頭中至少一項
導航參數由導航信息采集模塊獲取，即智能車定位和車資信息，包括車輛位置經瑋度、實時速度、航向角、俯仰角、側傾角和橫滾角中至少一項;還包括導航狀態，導航狀態包括導航設備與衛星連接情況、單點和多點定位。
[0068]如圖3為導航處理系統工作流程示意圖。
[0069]該流程開始于步驟開始；
在步驟S301，獲取車輛實時經度；
在步驟S302，獲取車輛實時瑋度；
在步驟S303，獲取車輛實時速度；
在步驟S304，獲取車輛航向角；
在步驟S305，獲取車輛俯仰角；
在步驟S306，獲取車輛橫滾角；
結束。
[0070]雷達信息采集模塊的數據涉及智能車障礙物信息，障礙物信息包括障礙物坐標及障礙物大小，獲取雷達參數的步驟包括:建立一個直角坐標系，將障礙物按坐標位置顯示出來，標記障礙物的大小和車輛相對于障礙物的速度;按照測試不同精度需要調整坐標系；調整雷達的硬件參數，包括掃描角度和頻率，得到所需障礙物信息。
[0071]如附圖2測試過程展示圖所示，測試人員觀察智能車輛在測試路段的行駛過程中移動終端交互程序的導航參數、雷達參數、圖像參數和決策參數是否正常，觀察決策規劃路線是否達到期望標準，并根據需要修改相應的算法參數，具體流程步驟為:
(1)、啟動調試程序；
(2)、獲取導航彳g息；
(3)、獲取雷達信息；
(4)、獲取圖像識別信息；
(5)、獲取決策路徑規劃；
(6)、根據獲取的導航信息、雷達信息、圖像識別信息及決策路徑規劃得出車況和路況信息，并將所述車況和路況信息展示給測試人員，接收測試人員根據車況和路況信息修改導航參數；
(7)將修改后的導航參數發送給智能車導航處理系統，并接收導航處理系統根據導航參數修正的導航信息；
(8)將修正的導航信息在測試交互系統移動終端展示給測試人員，于此同時，智能車導航處理系統會把數據傳給智能車決策處理系統。
[0072](9)測試交互系統的決策信息采集模塊根據決策算法修改后的決策路徑規劃，在移動交互端程序中展示重新計算得到的決策規劃路徑。
[0073]同樣的測試過程用附圖4測試過程工作流程圖表現為:
該流程開始于步驟開始；
在后步驟S401，獲取導航彳目息；
在步驟S402，判斷是否需要修改導航參數；
在步驟S403，如果需要修改導航參數，則更新導航參數，并傳給傳給智能車導航處理系統；
在步驟S404，如果不需要修改導航參數，則獲取雷達信息；
在步驟S405，判斷是否需要修改雷達參數；
在步驟S406，如果需要修改雷達參數，則更新雷達參數，并傳給傳給智能車雷達處理系統；
在步驟S407，如果不需要修改雷達參數，則獲取圖像信息；
在步驟S408，判斷是否需要修改攝像機參數；
在步驟S409，如果需要修改攝像機參數，則更新攝像機參數，并傳給傳給智能車圖像處理系統；
在步驟S410，如果不需要修改攝像機參數，則獲取決策信息；
在步驟S411，判斷是否需要修改決策參數；
在步驟S412，如果需要修改決策參數，則更新決策參數，并傳給傳給智能車決策處理系統；
在步驟S413，如果不需要修改決策參數，則顯示調試結果；
結束。
[0074]如附圖5所示，車輛測試路段從起點A到終點B的一條路徑，其中可以分為起步區、步進區、轉彎區、加速區、勻速區、減速區和停止區。
[0075]在起步區，測試人員通過部署在移動終端設備上的交互程序發出起步指令，要求智能車在10秒內完成自動起步，測試人員記錄起步時間并分析智能車起步時間效率。
[0076]在步進區內，測量最小可控步長的縱向精度。在一次規劃軌跡上提前設置步進區開始點位置J，當智能車行駛到J點時觸發步進程序啟動，以智能車能夠完成的最小步長走停20次。測試人員通過交互系統記錄每次步進的經瑋度值，測量并記錄步進區智能車起點到終點距離數據，除以20得出本次步進測試的最小步長。以智能車能夠完成的最小步長走停多次，測量智能車最小可控步長的縱向精度，測試人員通過交互系統記錄每次步進的經瑋度值，測量并記錄步進區智能車行駛距離，分析智能車最小可控距離單位。
[0077]在轉彎區，智能車攝像頭識別道路的紅綠燈以及停止線，根據紅綠燈顯示情況，智能車選擇前進或停止;測試人員查看移動端交互程序圖像參數，觀察紅綠燈以及停止線識別效果，通過交互程序記錄路口紅綠燈以及停止線識別結果。測試人員可以更改圖像算法，重復轉彎區實驗。
[0078]在測速區，測試人員使用交互程序規劃行駛軌跡，要求智能車在路段內按照指定的速度行駛，其中包括加速、減速及勻速行駛;交互程序記錄導航數據，包括當前智能車經瑋度、速度以及車姿;調試人員觀察智能車行駛軌跡是否偏離車道線或預設軌跡，分析智能車偏離軌跡的情況。通過交互程序記錄智能車行駛的速度，經瑋度、航向角、俯仰角以及橫滾角等數據。測試結束后，分析自動駕駛軌跡點偏離一次規劃軌跡的橫向誤差。
[0079]在停止區，智能車雷達需識別道路中的障礙物，根據障礙物的特征，智能車采取繞行或者停止的策略，測試人員查看移動端交互程序中障礙物的坐標以及障礙物識別的類型，觀察智能車的行駛路徑。測試人員提前放置一排錐形標，錐形標需堵住所有出口。當智能車行駛到接近路口時，雷達檢測到錐形標觸發停車的駕駛動作，讓智能車在錐形標前停下。待測試記錄員標記好停止點后挪開錐形標，雷達檢測到前方無障礙且等待15秒后自動起步。試驗記錄員用粉筆在地上標記智能車右前車輪的停止點，用卷尺測量停止點到錐形標的縱向距離并記錄數據，減去右前車輪到車前保險桿的距離后得到本次定點停車的縱向精度。
[0080]測試人員在所述測試路段觀察決策規劃的路徑是否可行，當智能車決策處理系統根據需要切換決策算法時，交互系統能顯示不同的路徑規劃效果。
[0081]以上所述，僅是本發明的較佳實施例而已，并非對本發明的結構作任何形式上的限制。凡是依據本發明的技術實質對以上實施例所作的任何簡單修改、等同變化與修飾，均屬于本發明的技術方案范圍內。
【主權項】
1.一種用于智能車車輛測試的交互方法，包括如下步驟: 啟動測試交互系統，所述測試交互系統包括測試車輛的交互服務器程序和移動終端交互程序； 通過移動終端交互程序對測試車輛的交互服務器程序發出交互命令； 觀察智能車輛在測試路段的行駛過程中移動終端交互程序接收的導航參數、雷達參數、圖像參數是否正常，觀察決策規劃路線是否達到期望標準，并根據需要修改相應的算法參數； 提取日志文件，分析測試數據，得出測試結果。2.根據權利要求1所述的用于智能車車輛測試的交互方法，其特征在于:所述測試交互系統與智能車的導航處理系統、雷達處理系統、圖像處理系統以及決策系統通過網絡通信。3.根據權利要求1所述的用于智能車車輛測試的交互方法，其特征在于:所述交互服務器程序部署在智能車內的工控機上，其配置為與所述導航處理系統、雷達處理系統、圖像處理系統進行數據傳輸。4.根據權利要求1所述的用于智能車車輛測試的交互方法，其特征在于:所述移動終端交互程序部署在AndroicU1S或Windows平板電腦上，其配置為進行數據顯示以及參數調整。5.根據權利要求1所述的用于智能車車輛測試的交互方法，其特征在于:所述交互命令包括智能車啟動、停止、加速、減速、左轉彎、右轉彎、并線以及掉頭中至少一項。6.根據權利要求1所述的用于智能車車輛測試的交互方法，其特征在于:所述導航參數包括智能車定位和車資信息，由所述測試交互系統的導航信息采集模塊獲取，所述智能車定位和車資信息包括車輛位置經瑋度、實時速度、航向角、俯仰角、側傾角和橫滾角中至少一項;還包括導航狀態，所述導航狀態包括導航設備與衛星連接情況、單點和多點定位。7.根據權利要求1所述的用于智能車車輛測試的交互方法，其特征在于，所述雷達參數由雷達信息采集模塊獲取，數據涉及為智能車提供障礙物信息，所述障礙物信息包括障礙物坐標及障礙物大小，獲取所述雷達參數的步驟包括:建立一個直角坐標系，將障礙物按坐標位置顯示出來，標記障礙物的大小和車輛相對于障礙物的速度;按照測試不同精度需要調整坐標系;調整雷達的硬件參數，包括掃描角度和頻率，得到所需障礙物信息。8.根據權利要求1所述的用于智能車車輛測試的交互方法，其特征在于:所述圖像參數由圖像信息采集模塊獲取，顯示攝像頭對車道線、交通牌、紅綠燈及行人中至少一項道路信息識別的結果。9.根據權利要求1所述的用于智能車車輛測試的交互方法，其特征在于:所述決策參數由決策信息采集模塊獲取，即為智能車提供路徑規劃展示，顯示車輛位置、車輛狀態、道路狀態及規劃的路徑中至少一項。10.—種用于智能車車輛測試的交互系統，包括智能車傳感信息采集模塊，所述智能車傳感信息采集模塊采集的數據包括導航數據、雷達數據、圖像數據和決策規劃路徑;其特征在于:還包括測試車輛的交互服務器和移動終端交互系統;所述測試車輛的交互服務器和移動終端交互系統與智能車導航處理系統、雷達處理系統、圖像處理系統以及決策處理系統通過網絡通信，移動終端交互系統適于觀察智能車輛在測試路段的行駛過程中導航參數、雷達參數、圖像參數和決策參數是否正常，觀察決策規劃路線是否達到規定標準，并根據需要在交互系統移動終端及時調整數據。
【文檔編號】G01M17/007GK105938052SQ201610369910
【公開日】2016年9月14日
【申請日】2016年5月30日
【發明人】馬楠, 陽鈞, 鮑泓, 徐歆愷, 張歡, 關權珍, 石愷靜, 汪沁然
【申請人】北京聯合大學