本公开涉及汽车技术领域，具体地，涉及一种车辆自动驾驶技术的多功能仿真模拟系统。
背景技术：
自动驾驶汽车是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车，能够给人类带来诸如减少交通事故、减少交通拥堵、节省能源、让人拥有更多的自由时间等等很多好处，是未来汽车的发展方向。
在自动驾驶汽车的开发过程中，需要采用相应的测试系统对自动驾驶车辆的性能进行评估和测试。相关技术中对自动驾驶车辆的测试通常使用实际车辆来进行测试，成本较高，且容易受到道路测试场景以及交通环境的限制，因此无法全面测试自动驾驶车辆的性能。
技术实现要素：
为克服相关技术中存在的问题，本公开提供一种车辆自动驾驶技术的多功能仿真模拟系统，所述系统包括：
行驶环境仿真模块、车辆动力仿真模块、控制模块；
所述车辆动力仿真模块用于提供仿真车辆；
所述行驶环境仿真模块用于为所述仿真车辆提供仿真的行驶环境，以及为所述仿真车辆提供仿真传感器，所述仿真传感器用于检测所述仿真车辆在所述仿真的行驶环境下行驶的过程中所产生的传感信号；
所述控制模块用于根据所述传感信号，生成控制指令；
所述车辆动力仿真模块用于执行所述控制指令，以控制所述仿真车辆在所述仿真的行驶环境下的行驶。
可选地，所述行驶环境仿真模块包括：
道路仿真子模块，用于根据道路参数，建立道路模型；
交通环境仿真子模块，用于根据交通环境参数，建立交通环境模型；
天气仿真子模块，用于根据天气参数，建立天气模型；
传感器仿真子模块，用于根据传感器参数，建立传感器模型。
可选地，所述系统还包括：
数据导入模块，与所述行驶环境仿真模块相连，用于将用户输入的数据或预定数
据库中的数据导入所述行驶环境仿真模块。
可选地，所述传感器模型包括以下一者或多者：摄像头模型，激光雷达模型，毫米波雷达模型，定位导航模型。
可选地，所述系统还包括：
传感信号识别模块，设置在所述行驶环境仿真模块与所述控制模块之间，用于根据所述传感信号，确定以下一种或多种信息：所述仿真车辆的位置信息，所述仿真车辆的行车参数信息，所述仿真车辆周围的其他车辆的位置信息，所述其他车辆的行车参数信息，所述仿真车辆当前行驶的道路信息；
所述控制模块用于根据所述一种或多种信息，生成控制指令。
可选地，所述仿真车辆包括以下一种或多种模型：车身动力性模型，发动机热力学模型，发动机模型，轮胎模型，动力传动系模型，制动系统模型，冷却系统模型，电气系统模型。
可选地，所述行驶环境仿真模块与所述车辆动力仿真模块通过共享内存的方式进行联合仿真，以仿真所述仿真车辆在所述仿真的环境下行驶的过程。
可选地，所述控制模块与所述车辆动力仿真模块相连，用于通过所述车辆动力仿真模块确定所述仿真车辆的动力学特性；
所述控制模块用于根据所述传感信号以及所述仿真车辆的动力学特性，生成所述控制指令。
可选地，所述行驶环境仿真模块以及所述车辆动力仿真模块配置在仿真计算机系统上。
可选地，所述仿真计算机系统的系统时间、所述仿真车辆在所述仿真的行驶环境下行驶的仿真时间与现实世界的真实时间同步。
本公开中的技术方案，通过行驶环境仿真模块提供仿真的行驶环境以及仿真传感器，通过车辆动力仿真模块提供仿真车辆，模拟所述仿真车辆在所述仿真的行驶环境下的行驶过程，并通过所述仿真传感器检测该行驶过程中的传感信号，控制模块根据所述传感信号生成控制指令，根据所述控制指令控制所述仿真车辆的行驶状态。可见，本公开中的方案能够完全模拟仿真车辆在行驶环境中的行驶过程，并根据传感信号实时的控制仿真车辆的行驶状态，一方面节约了成本，另一方面能够实现充分开发和测试自动驾驶的技术效果，对自动驾驶的评估更加全面。
本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
具体实施方式
以下对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。
实施例示出的一种车辆自动驾驶技术的多功能仿真模拟系统，该系统包括：
行驶环境仿真模块11、车辆动力仿真模块12、控制模块13；
车辆动力仿真模块12用于提供仿真车辆；
行驶环境仿真模块11用于为所述仿真车辆提供仿真的行驶环境，以及为所述仿真车辆提供仿真传感器，所述仿真传感器用于检测所述仿真车辆在所述仿真的行驶环境下行驶的过程中所产生的传感信号；
控制模块13用于根据所述传感信号，生成控制指令；
车辆动力仿真模块12用于执行所述控制指令，以控制所述仿真车辆在所述仿真的行驶环境下的行驶。
在本公开中，行驶环境仿真模块11能够提供多种仿真的行驶环境，包括对真实环境进行仿真的行驶环境以及用户自定义的仿真行驶环境。仿真的行驶环境的构建可以通过手动创建的方式来构建，也可以通过数据导入的方式来构建，还可以通过其他方式来构建，本公开不做限定。所述仿真的行驶环境可以包括：交通道路、周围车辆、行人、地理环境、交通标识、信号灯、天气、路边建筑等。
为了能够模拟各种交通场景，对各种场景下的车辆行驶进行合理控制，行驶环境仿真模块11还具备交通工况仿真能力，例如，生成随机交通流、触发交通事件等。在一个实施例中，行驶环境仿真模块11可以模拟交通拥堵的场景。在另一实施例中，行驶环境仿真模块11可以模拟车辆追尾事件。
另外，行驶环境仿真模块11还能够为所述仿真车辆提供仿真传感器，所述仿真传感器可以包括对真实传感器进行仿真的传感器，以及用户自定义的仿真传感器，仿真传感器的类型可以根据实际需要进行设置。
车辆动力仿真模块12能够提供半物理参数化的仿真车辆，一方面能够将仿真车辆可视化，使所述仿真车辆的行驶过程更加形象，一方面能够获取所述仿真车辆的车辆参数，以分析所述仿真车辆的行驶状态。
在本公开中，当所述仿真车辆置于所述仿真的行驶环境中，所述仿真传感器实时采集传感信号，以感知所述仿真车辆的行驶状态以及所述仿真车辆的行驶环境。控制模块13根据传感信号，对所述仿真车辆需要进行的反应操作进行决策，生成控制指令，控制指令可以包括车辆纵向控制参数以及车辆横向控制参数，车辆纵向控制参数可以包括制动参数、加速度参数等，横向控制参数可以包括转向参数等。车辆动力仿真模块12执行所述控制指令，以完成在所述仿真的行驶环境下的行驶。
在一个实施例中，所述仿真的环境包括直线行驶道路、设置在直线行驶道路上的十字路口，设置在十字路口上的红绿灯。所述仿真车辆在该直线行驶道路上进行直线行驶，所述仿真传感器包括设置在所述仿真车辆上的车载摄像头传感器，激光雷达传感器，定位导航传感器。在所述仿真车辆的行驶过程中，摄像头传感器采集所述仿真车辆周围的图像信号，激光雷达传感器用来检测所述仿真车辆与其他物体之间的距离，定位导航传感器用来获取所述仿真车辆的位置信号。控制模块13用于根据上述仿真传感器的传感信号，生成控制指令。例如，当摄像头传感器采集到的图像显示红绿灯的红灯亮起，激光雷达传感器检测到所述仿真车辆前方不存在障碍物，定位导航传感器检测到所述仿真车辆的位置距离停车线10m，则控制模块13生成控制所述仿真车辆继续直线行驶10m后停车的控制指令，并将该控制指令发送至车辆动力仿真模块12，以使所述仿真车辆执行该控制指令。
应理解的是，所述仿真传感器是实时获取传感信号的，控制模块13对传感信号进行处理，生成控制指令以实时调整所述仿真车辆的行驶。另外，车辆动力仿真模块12与控制模块13可通过有线或无线的方式连接，如通过线缆进行连接，通过以太网的方式连接等，本公开不做限定。
可选地，行驶环境仿真模块11包括：
道路仿真子模块，用于根据道路参数，建立道路模型；
交通环境仿真子模块，用于根据交通环境参数，建立交通环境模型；
天气仿真子模块，用于根据天气参数，建立天气模型；
传感器仿真子模块，用于根据传感器参数，建立传感器模型。
在本公开中，道路仿真子模块，可以根据不同的道路参数，建立各种道路模型，道路模型包括但不限于以下几种：车道模型、路口模型、环岛模型、坡道模型、匝道模型。另外，道路仿真子模块还可以对道路模型的参数进行设置，如长度、坡度、弯曲、地面摩擦等。
交通环境仿真子模块，可以根据不同的交通环境参数，建立各种交通环境模型，交通环境模型包括但不限于以下几种：路边建筑模型、隧道模型、桥梁模型、标识模型。交通环境仿真子模块还可以对交通环境模型的参数进行设置，如长度、地面摩擦、光线等。
天气仿真子模块，可以根据不同的天气参数，建立各种天气模型，天气模型包括但不限于以下几种：风模型、雨模型、雪模型、多云模型、雾模型。天气仿真子模块还可以对天气模型的参数进行设置，如风模型中的风速、等级，雨模型的雨量等级等。
应理解的是，所述道路模型，所述交通环境模型，所述天气模型能够根据所述仿真车辆的行驶时间的推移发生改变，例如，道路模型可以随着仿真车辆的行驶由直线道路模型逐渐过渡为弯路模型，所述天气模型可以由多云模型转为雨模型等。可见，本公开中的方案能够提供多样化的仿真环境，实现对自动驾驶的全面检测。
行驶环境仿真模块11还包括传感器仿真子模块，用于根据不同的传感器参数，建立各种传感器模型，所述传感器模型包括以下一者或多者：摄像头模型，激光雷达模型，毫米波雷达模型，定位导航模型。
摄像头模型可以采集仿真车辆行驶环境的图像，例如，车道线图像，道路标识图像，周围车辆图像等。激光雷达模型可以通过发射激光束探测所述仿真车辆与其他物体之间的距离。毫米波雷达模型可以通过发射电磁波确定所述仿真车辆与其他物体之间的距离。定位导航模型可以采集所述仿真车辆的位置信息。当然，除了上述模型，传感器仿真子模块还可以建立其他模型，例如，惯性测量传感器、车身传感器等，这里就不一一例举了。
可选地，所述系统还包括：数据导入模块，与行驶环境仿真模块11相连，用于将用户输入的数据或预定数据库中的数据导入行驶环境仿真模块11。
本公开中，为了对真实环境进行仿真，可以通过数据导入模块将真实的地图数据导入到行驶环境仿真模块11中。另外，自动驾驶仿真系统还可以设置有预定数据库，预定数据库中存储有预设的环境模型，用户可以根据需要在预定数据库中选择环境模型进行导入。行驶环境仿真模块11还可以将真实环境与虚拟的仿真环境结合起来，在一个实施例中，通过数据导入模块将真实的地图数据进行导入，建立真实的仿真行驶环境，同时，在真实的仿真行驶环境中增加预定数据库中的环境模型，如增加预定数据库中的天气模型，以模拟不同天气状态下的行驶状况。
可选地，所述系统还包括：传感信号识别模块21，设置在行驶环境仿真模块11与控制模块13之间，用于根据所述传感信号，确定以下一种或多种信息：所述仿真车辆的位置信息，所述仿真车辆的行车参数信息，所述仿真车辆周围的其他车辆的位置信息，所述其他车辆的行车参数信息，所述仿真车辆当前行驶的道路信息；控制模块13用于根据所述一种或多种信息，生成控制指令。
本公开中，传感信号识别模块21与行驶环境仿真模块11能够通过有线或无线的方式连接，用于接收所述仿真传感器采集到的传感信号。在一个实施例中，传感信号识别模块21可以对传感信号进行预处理，过滤掉无用信号。由于所述传感信号是以传感器的坐标为基础获得的信号，因此，需要对传感信号进行坐标转换，转换为与车体坐标系对应的信号。为了综合处理各种传感信号，准确的确定仿真车辆的行驶状态，传感信号识别模块21可以在坐标转换后的各传感信号中确定出属性相同的信号进行融合。例如，传感信号包括摄像头传感器采集的图像信号，激光雷达采集到的距离信号，其中，图像信号中表明所述仿真车辆的前方存在一障碍物，距离信号表明所述仿真车辆前方5m处存在一障碍物，因此，可以将该图像信号与距离信号进行融合，共同确定该障碍物的具体信息。
通过对传感信号的识别处理，可以确定以下信息：所述仿真车辆的位置信息，所述仿真车辆的行车参数信息，所述仿真车辆周围的其他车辆的位置信息，所述其他车辆的行车参数信息，所述仿真车辆当前行驶的道路信息。通过上述信息，可以准确的获取所述仿真车辆的行驶工况。
控制模块13用于根据上述信息，确定所述仿真车辆需要采取的反映操作，生成控制指令。在一个实施例中，控制模块13可以根据行车参数信息、车辆的位置信息、道路信息与预设反映操作的对应关系，确定所述仿真车辆需要采取的操作。在另一实施例中，通过深度学习的方式建立决策模型，控制模块13可以根据该决策模型确定所述仿真车辆需要采取的反映操作。
可选地，所述仿真车辆包括以下一种或多种模型：车身动力性模型，发动机热力学模型，发动机模型，轮胎模型，动力传动系模型，制动系统模型，冷却系统模型，电气系统模型。
本公开中，车辆动力仿真模块12能够建立半物理参数化的车身动力性模型，建立与实际内燃机构造一致的发动机热力学模型，建立基于查表来估算发动机转矩和燃油消耗的发动机模型，建立能够实现准确模拟稳态、非稳态工况下轮胎侧向力、纵向力、回正力矩、滚动阻力的变化等功能的轮胎模型，建立依次从发动机、离合、变速箱、差速器、驱动轴到车轮的行驶扭矩的动力传动系模型，以及建立制动系统、冷却系统及电气系统等模型。当然，除了以上模型，车辆动力仿真模块12还可以根据需要建立其他模型，这里就不再举例了。
可选地，行驶环境仿真模块11与车辆动力仿真模块12通过共享内存的方式进行联合仿真，以仿真所述仿真车辆在所述仿真的环境下行驶的过程。
本公开中，行驶环境仿真模块11与车辆动力仿真模块12可以将各自建立的模型存储至共享内存中，车辆动力仿真模块12无需自建道路模型，通过共享内存的方式使用行驶环境仿真模块11提供的所述仿真的行驶环境，实现联合仿真。
可选地，控制模块13与车辆动力仿真模块12相连，用于通过车辆动力仿真模块12确定所述仿真车辆的动力学特性；控制模块13用于根据所述传感信号以及所述仿真车辆的动力学特性，生成所述控制指令。
本公开中，仿真车辆的动力学特性包括仿真车辆的驱动特性、制动特性、动力装置的特性、轮胎的侧向动力学特性、轮胎的垂直动力学特性、轮胎的纵向动力学特性等。在控制模块13根据所述传感信号确定所述仿真车辆需要采取的反映操作后，生成符合所述仿真车辆动力学特性的控制指令，以使所述仿真车辆能够执行该控制指令。
可选地，行驶环境仿真模块11以及车辆动力仿真模块12配置在仿真计算机系统上。在一个实施例中，所述仿真计算机系统可以将集成有高性能多处理器/多核芯片组的计算机作为应用载体，配置有多级高速缓存以及高速内存。当然，仿真计算机系统的具体配置可以根据实际需要进行设置，本公开不做限定。
可选地，所述仿真计算机系统的系统时间、所述仿真车辆在所述仿真的行驶环境下行驶的仿真时间与现实世界的真实时间同步。
在本公开中，所述自动驾驶仿真系统为实时仿真系统，即仿真计算机系统的时间比例尺、所述仿真车辆在所述仿真的行驶环境下行驶的时间比例尺相同，且均与现实世界的真实时间相同。实时仿真可以通过实时仿真计算机、实时算法来实现，或者通过其他方式来实现。在一个实施例中，所述仿真计算机系统可以为实时仿真计算机系统，配置有独立于主板的、高精度的实时时钟硬件设备，支持不少于8个rtc时钟、不少于12个外延触发输入中断、不少于12个外延触发输出中断，用于本地多任务调度、和分布式仿真系统同步，所述仿真计算机系统还可以基于实时时钟的调度器对多模型进行实时调度，也可采用超实时模式
的调度模式对多模型开展数学仿真，实现数学仿真与半实物仿真的无缝切换。
可选地，本公开中的自动驾驶仿真系统还可以包括显示模块，用于显示所述仿真车辆在所述仿真的行驶环境下的行驶过程。
以上详细描述了本公开的优选实施方式，但是，本公开并不限于上述实施方式中的具体细节，在本公开的技术构思范围内，可以对本公开的技术方案进行多种简单变型，这些简单变型均属于本公开的保护范围。
另外需要说明的是，在上述具体实施方式中所描述的各个具体技术特征，在不矛盾的情况下，可以通过任何合适的方式进行组合，为了避免不必要的重复，本公开对各种可能的组合方式不再另行说明。
此外，本公开的各种不同的实施方式之间也可以进行任意组合，只要其不违背本公开的思想，其同样应当视为本公开所公开的内容。