基于v2x的智能驾驶场景库搭建方案v1.0
基于V2X的智能驾驶场景库搭建方案v1.0
- V2X概述
V2X即vehicle-to-everything，是一种实现双向通讯和多向通讯的安全系统，类似于WIFI的连接方式，可以让车车之间、车人之间、车与红绿灯等基础设施之间，发送信号，把类似于位置、速度、障碍、危险等情况发送给对方，从而提升行车安全。V2X主要包含vehicle-to-vehicle (V2V)，vehicle-to-infrastructure (V2I)，vehicle-to-network (V2N)和vehicle-to-pedestrian (V2P)。
- V2X组成结构
图1-1 v2x组成结构
V2X基本组成结构如图1-1，当车辆具备一定自动驾驶能力后，v2x将起到辅助作用，让自动驾驶更为完美。交通参与者，信号灯，摄像头的信息将通过基站收集信息，发送到大数据服务器，通过服务器算法优化后，再返回基站，随后基站将信息发送到交通参与者，从而让交通效率更高，规避事故。
三．基于v2x的场景库设计
1.基于v2v技术的场景设计
根据场景和汽车驾驶行为不同可分为四类：直行，转向，交叉路口，变道；
1.1直行应用场景
- 前碰撞预警(FCW)
图1-2前碰撞预警(FCW)示意图
定义：如图1-2，前车碰撞预警 (Forward Collision Warning)是一项主动安全技术，在检测到本车跟前车有潜在碰撞危险时，进行提醒，防止或减轻追尾事故带来的伤害。一般预警的方式有声音、视觉或者触觉等。
测试目的：测试v2x对前方车辆不同车速状态的处理
场景设计：前碰撞预警可以根据前车状态分为四类，包括前车制动，前车减速，正常行驶以及v2x实验车前突然插入车辆。当前车制动时，v2x接收到相关信息，进行信息处理，实验车做出减速或制动行为，防止与前车发生碰撞；当前车减速时，实验车在接收到减速信号后，做出减速或制动行为，防止碰撞行为的发生；当前车正常行驶时，实验车保持安全距离和当前车速行驶；当实验车前方突然插入车辆时，v2x能及时接收到这一信息，随之车辆做出制动行为，避免追尾。
影响因素：前车车速，前车加速度，实验车车速，实验车加速度，两车车距，天气状况(风，雨，雪，雾，冰雹，晴天)，测试区信号强度，路面状况(路面状态，车道线类型)。
- 车辆失控预警(CLW)
图1-3 车辆失控预警(CLW)示意图
定义：如图1-3所示，车辆失控预警即当车流中车辆本身出现失控情况时，能及时把自身状态发到周围，让周围的车辆能感知到失控信号。
测试目的：测试v2x对于失控或检测到失控行为时的处理能力
场景设计：根据定义，需要分别测试v2x对于失控信号的发送和接收，分别让实验车A和实验车B以匀速行驶在测试道路上，A车在前，B车在后，两车保持一定的安全距离，首先让A车模拟失控，发出失控信号，检测B车是否收到A车的失控信号并减速，随后，让B车模拟失控，检测A车是否收到失控信号并减速。
影响因素：天气状况(风，雨，雪，雾，冰雹，晴天)，测试区信号强度。
- 紧急制动灯(EEBL)
图1-4 紧急制动灯(EEBL)示意图
定义：如图1-4，当周边车辆进行急刹行为时，自动点亮双闪作为预警信号。
测试目的：测试v2x对于急刹双闪的应答行为
场景设计：实验车与前车保持安全距离，两车匀速行驶，前车可与实验车同一车道也可以不同车道，行驶过程中前车急刹并打开双闪，检测实验车是否作出减速行为。
影响因素：测试区信号强度，前车车速，后车车速，前车加速度，周围亮度(黑夜或白天)。
1.2转向应用场景
- 禁止通过预警(DNPW)
图1-5 禁止通过预警(DNPW)示意图
定义： 如图1-5，在双向两车道的道路上行驶时，后方车辆想要超过前方车辆，必须要临时占用对向车道，当本车与对向车辆有超车碰撞隐患时，此时及时提醒驾驶员谨慎通过。
测试目的：测试v2x对多种类数据的处理能力。
场景设计：场景包括实验车A，协助车B和协助车C，B作为A要进行超车的前车，C作为对向来车，A在匀速跟随B一段时间后，做出超车行为，此时对向C车也处于行驶状态并与B车距离较近，检测A车是否会对此情况做出反馈。
影响因素：前车车速，实验车车速，对向来车车速，实验车加速度。
- 左转辅助(LTA)
图1-6 左转辅助(LTA)示意图
定义：当车辆进行左转行为(包括U-turn)时，系统检测对向是否有车辆靠近，若有则做出提醒或使车辆减速。
测试目的：测试v2x对车辆转向行为的辅助能力。
场景设计：实验车进以较低速度进行左转行为，同时对向来车以一定速度接近实验车，测试实验车应答行为。
影响因素：实验车加速度，实验车速度，对向来车速度，对向来车加速度。
1.3交叉路口辅助应用场景
- 交叉路口辅助(IMA)
图1-7交叉路口辅助 (IMA) 示意图
定义：如图1-7，交叉路口是交通事故高发区，车辆通过复杂路口时通过V2V技术相关通讯，理解对方行驶意图，减少事故发生的概率。
测试目的：测试v2x对于多种且多个不同信号的接收情况
场景设计：实验车需要进行交叉路口左转，右转，直行，辨识信号灯等多种行为。
影响因素：实验车速，实验车加速度，协助车的速度和加速度，交通信号灯状态，测试区信号状况。
1.4变道应用场景
- 盲区提醒/变道预警(BSW+LCW)
图1-8 盲区提醒/变道预警(BSW+LCW)示意图
定义：如图1-8，行驶过程中可借助v2x技术克服驾驶员视觉盲区问题
测试目的：测试v2x解决视觉盲区的有效程度
场景设计：场景包括一辆社会车作为前车，一辆实验车作为后车，模拟超车行为，当后车进行变道准备超车时，前车有意横向接近后车，检测后车发出报警提醒行为的时效性。
影响因素：后车车速，后车与前车的横向距离，后车加速度，车载摄像机视角。
2. 基于V2I技术的场景设计
(1)天气预警（Spot Weather Impact Warning）
图2-1 天气预警(SWIW)示意图
定义：类似图2-1，当车辆行驶至恶劣天气的地带时，如多雾、雨雪天气时，及时提醒驾驶员控制车速、车距以及谨慎使用驾驶员辅助系统
测试目的：测试v2x是否能接收天气预警信号并作出预警。
场景设计：根据定义，可分别在多雾或雨雪等恶劣天气情况下，实验车以较快速度匀速行驶，系统检测前方天气状况，观察测试实验车是否减速行驶或制动。
影响因素：天气状况(风，雨，雪，雾，冰雹，晴天)，测试区信号强度，实验车车速。
- 弯道限速预警（Curve Speed Warning）
图2-2 弯道限速预警例图（CSW）
定义：当车辆从平直路面进入转弯工况时，v2x设备接收到相关弯道限速信号后及时提醒驾驶员减速慢行。
测试目的：测试V2X是否能接收弯道限速预警信号并作出预警。
场景设计：根据定义，实验车从平直路面以较快速度进入急转弯工况时，测试实验车是否做出减速行为。
影响因素：天气状况(风，雨，雪，雾，冰雹，晴天)，测试区信号强度，路面状况。
- 红灯预警（Red Light Violation Warning）
图2-3 红灯预警(RLVW)示意图
定义：当车辆接近信号灯路口时，车载系统会调取行驶数据和周围道路设施数据（如信号相位和时序及路口位置信息等），若判定车辆以当前速度行驶到路口遇到的是红灯，便会向驾驶者发出预警。
测试目的：测试v2x是否能接收红灯信号并作出预警。
场景设计：根据定义，当实验车接近有交通信号灯的路口，即将亮起红灯，v2x设备判断车辆无法及时通过此路口时，使实验车及时减速停车，尤其是在无红绿灯倒计时显示屏的路口具有“预知”红绿灯时间的作用。
影响因素：天气状况(风，雨，雪，雾，冰雹，晴天)，测试区信号强度，车辆速度。
- 人行横道行人预警（Pedestrian in Signalized Crosswalk Warning）
图2-4 人行横道行人预警（Transit-PSCW）示意图
定义：人行横道线上安装有行人探测传感器，当车辆靠近人行横道时，交通信号设施向周边车辆发送行人信息，提示车辆减速及停车。
测试目的：测试V2X能否接受到行人探测传感器发出的行人信息并作出预警。
场景设计：根据定义，实验车以正常速度行驶，同时对面人行横道上行人以正常速度通过，测试实验车是否会减速及停车。
影响因素：天气状况(风，雨，雪，雾，冰雹，晴天)，测试区信号强度。
(5) 限速施工区域预警（Reduced Speed/Work Zone Warning）
图2-5 限速施工区域预警（WZW）示意图
定义：当实验车行驶至限速区域（如学校）附近时，通过路边v2x设备向实验车传递显示提示或者仅仅当车辆超过限定车速时才提示驾驶注意车速。
测试目的：测试v2x能否接受限速施工区域并作出预警。
场景设计：根据定义，实验车以高于限速的速度行驶，当车辆行驶靠近限速区域时，检测实验车是否会减速至限速以下的速度行驶。
影响因素：实验车车速，天气状况(风，雨，雪，雾，冰雹，晴天)，测试区信号强度。
3．基于V2N技术的场景设计
图3-1 v2n技术场景示例图
定义：基于v2n技术的场景主要进行远程数据传输，在各种危险发生时及时上报云端与之交互，尽量的减免危险。
测试目的：测试v2x是否能与云端交警指挥中心顺利通信
场景设计：自车在行驶过程，可能会遇到交通拥堵，交通事故等状况，为确保有效出行，自车将车辆、交通信息实时上报给云端，云端可对路况信息实时监控；云端可将交通拥堵、事故情况通过广播发送给车辆，车辆也可根据路况信息进行路线选择，确保出行顺畅。比如，车辆A要去往目的地M，有R1，R2两条道路可以选择，道路R1目前发生一起交通事故，道路拥堵，云端可将这些信息广播给当地车辆，车辆A会收到信息，选择道路R2出行；车辆B在出行过程中，将实施交通路况上报给云端，云端对道路信息实时监控。
影响因素：自然环境，网络延迟，数据传送速率。
4．基于v2p技术的场景设计
v2p通过手机、智能穿戴设备（智能手表等）等实现车与行人信号交互，在根据车与人之间速度、位置等信号判断有一定的碰撞隐患时，车辆通过仪表及蜂鸣器，手机通过图像及声音提示注意前方车辆或行人。
- 道路行人预警
图3-2 道路行人预警示意图
定义：道路行人预警是一种危险规避技术，在检测到自车与行人存在碰撞隐患时，进行提醒，有效避免碰撞事故的发生。一般的预警方式有声音和图像。
测试目的：测试v2x是否接收并发出行人预警信号
场景设计：道路行人预警主要发生在车与行人近距离接触时段。行人穿越道路时，道路行驶车辆与人进行信号交互，当检测到具有碰撞隐患时，车辆会收到图片和声音提示驾驶员，同样行人收到手机屏幕图像或声音提示，从而自车与人进行相应的危险规避，避免碰撞发生。如图，行人B在横穿马路时，车辆A接近行人，在此过程中，判断车辆B是否与行人A通信，并采取制动措施，从而检测该场景的正确性。
影响因素：自车车速，自车加速度，行人步行速度，自车与行人距离，自然环境，信号强度。
- 倒车预警
图3-3模拟倒车预警示意图
定义：倒车预警即车辆在倒车出库过程中，可能在驾驶员视觉盲区出现人群，产生碰撞隐患，进而发出警报的过程。
测试目的：测试v2x是否能接收并发出人群预警信号
场景设计：行人经过正在倒车出库的汽车时，由于驾驶员视觉盲区未能及时发现周边的人群（尤其是玩耍的儿童），很容易发生交通事故。车辆A在出库时，车辆后方有儿童B和儿童C，且均在视觉盲区内，儿童B静坐地上，检测车辆A 的反应，判断其是否与人群进行交互；儿童C在车辆后方走动，再次检测车辆反应。
影响因素：自然环境，基础设施（如灯光），信号强度