虽然对先进驾驶员辅助系统（ADA）和自主车辆控制系统的功能安全评估越来越需要，但是在广泛的驾驶条件下具有许多配置参数的测试决策和控制算法是令人生畏的任务。车载试验可以允许数十万小时的驾驶，即使是再现，诊断和重新测试有问题场景的挑战。
我正在与TechnischeUniversität德累斯顿自动化研究所的同事合作MOBATSim仿真框架，使工程师能够评估自主车辆决策和控制算法，可视化其性能，并分析它们对城市交通环境的影响（图1）。
图1.用于评估功能安全的Mobatsim仿真框架。
完全与matlab建造®和模拟金宝app®MOBATSim使测试工程师能够评估算法的功能安全性，不仅可以在简单的模拟中，比如一辆前车和一辆后车，还可以在多辆车以不同速度行驶、传感器或通信系统可能出现故障的复杂环境中。在早期设计阶段，工程师可以使用MOBATSim作为虚拟环境，以减少测试时间和成本，并作为采用ISO 26262道路车辆功能安全标准的框架。
发展MOBATSim
我们开始开发Matlab算法，这些算法计算了简单的纵向（加速度和减速）和纬度（左右）车辆运动。我们将这些算法作为MATLAB系统块纳入了SIMULINK模型。金宝app我们添加了子模型以实施自动驾驶系统共同的感知，决策和轨迹规划任务（图2）。
图2. Simuli金宝appnk模型包括感知，决策和轨迹规划组件。
由于Mobatsim具有模块化架构，我们可以提高各个组件的保真度 - 例如，传感器融合，车辆动态和车间通信 - 随着项目的发展。快速开发Mobatsim的初始版本，我们构建了这些组件的简单模型;例如，原始纵向控制模型使用直接传递函数来将加速度与车速相关;它没有考虑轮胎滑动或空气阻力等因素。
注入故障
ISO 26262标准建议使用故障注入来研究故障组件的影响和错误在系统中的传播。MOBATSim支金宝app持多种故障注入选项，包括传感器噪声、卡死故障和车辆与车辆(V2V)或车辆与基础设施(V2I)通信中的网络延迟。
为了建立性能基线，首先在Mobatsim下模拟算法在理想（无故障）操作条件下。可以通过MATLAB文件或Mobatsim接口指定模拟参数，例如车辆的数量，以及车辆起始点，终点，尺寸和最大速度（图3）。
图3.使用Matlab App Designer开发的配置和启动模拟运行的Mobatsim接口。
在现实生活中，车辆可能同时经历多个不同严重程度的故障。通过MOBATSim，我们可以进行多次模拟，以评估在越来越困难的条件下运行的自动驾驶系统的安全性，并查明系统开始出现故障的地方。例如，当我们改变故障持续时间时，我们可以稳定地增加前距离传感器上的噪声。在Simulink中运行仿真后，我们在MATLAB中可视化金宝app结果，以识别车辆未能保持安全跟随距离的情况(图4)。
图4。安全距离违规是故障持续时间和传感器噪声的函数。
Mobatsim学生项目：交叉管理管理
我是MOBATSim的主要开发者，但其他德累斯顿大学的学生也参与了这个项目。有些学生改进模拟框架的单个组件，而另一些学生则利用该框架进行自己的研究研究。
最近的一个学生项目专注于自主交叉口管理。学生使用Mobatsim，开发并模拟了一种管理系统，最小化了通过繁忙交叉口的车辆的旅行时间和能耗。车辆使用V2I通信来发信号通知交叉点管理算法，因为它们接近交叉点并从算法接收信号，以确保通过交叉点安全和优化的过境。
对于大多数MOBATSim模拟，包括在交叉口管理项目中进行的模拟，使用2D动画来可视化车辆的运动就足够了。然而，对于最终的演示，我们使用Simulink 3D Animation™创建3D可视化，因为它们提供了一种更吸引人的方式来演示动态系金宝app统行为(图5)。
图5。用Simulink 3D动画生成的模拟驾驶场景。金宝app
认可和计划改进
Mobatsim在去年的Simulink学生挑战中首先放置了一个全球竞争对金宝app手的全球比赛，对所有使用Matlab和Simulink的学生开放。我们的长期目标是为汽车OEM采用Mobatsim进行自主驾驶系统的功能安全评估。
Mobatsim仍处于积极发展，我继续与Tu Dresden学生一起努力提高框架各个方面的保真度，以提高整体模拟精度。计划的增强功能包括故障注入的自动化和使用并行计算以加速模拟。我们的团队还在研究添加新的自动化驾驶和车辆动态功能，包括与虚幻引擎的辅助®场景，以及用模型预测控制器替换我们专门为车辆跟踪情况编写的一些算法。我们目前使用的PID具有外环距离控制和内环速度控制，这是快速和有效的，但不像模型预测控制器那样精确。
我们最近创建了Mobatsim的开源版本可从文件交换下载。
