无人驾驶车辆环境认知能力评估与离线测试系统

该项目主要研究无人驾驶车辆环境认知能力的评估与离线测试方法及其技术实现，旨在建立一种离线测试环境，解决无人驾驶车辆道路环境认知的客观评估标准问题。该项目将利用多种传感器生成数字化道路交通环境，使被测试的无人驾驶车辆自主行驶行为、行驶轨迹、交通标识识别、违规和环境认知作业完成时间等动态信息在线可控；该项目完成的集成编程开发环境支持测试任务定义与测试流程重组，使无人驾驶车辆的环境认知作业跟踪测试灵活开放。本项目的研究成果可实现一种新颖的无人驾驶车辆环境认知能力评估与离线测试平台，为研究无人驾驶车辆的自主导航、交通标识识别、道路地貌感知、路径规划与决策等能力提供较为完善的全浸式室内自主驾驶行为测试与环境认知能力评估系统。

本项目的目标是研究无人车环境认知测试和能力评估关键技术，建立完整的无人车系统仿真测试平台。主要进展包括四个部分：1、建立了模拟道路交通场景生成系统，利用真实道路的路面GIS数据、道路场景视频图像序列数据和三维交通元素模型实现三维道路交通场景的快速精确建模与传感仿真数据生成（如可视数据、激光雷达数据）；2、定义无人驾驶车辆的三维几何模型及其智能行为模型，给出无人车仿真器的完整解决方案，实现虚拟无人车辆在模拟道路交通环境中的能力测试和自主行驶行为仿真。3、按照系统与道路交通环境、驾驶决策与规划能力以及对人依赖程度，设计了一种无人车认知能力的5级度量模型，解决了无人车认知能力分级和评估问题。4、建立“无人车认知能力测试道路交通数据集”共享网站，对外公布精选的107条典型道路交通路段的视觉感知视频图像。总体工作已完成预期研究目标。进一步工作是在实际应用中完善现有的无人车仿真测试ToolKit，希望能在基金委和重大研究计划专家组支持下，开展虚拟无人车环境认知算法评估竞赛，为无人车系统集成做出贡献。