基于TsGAN的自动驾驶汽车高速公路变道切入测试场景自动生成算法

doi:10.12141/j.issn.1000-565X.230229

华南理工大学学报(自然科学版) ›› 2024, Vol. 52 ›› Issue (8): 76-88.doi: 10.12141/j.issn.1000-565X.230229

基于TsGAN的自动驾驶汽车高速公路变道切入测试场景自动生成算法

朱宇¹(), 徐志刚¹(), 赵祥模¹, 王润民¹, 曲小波²

^1.长安大学车联网与智能汽车测试技术研究院，陕西西安 710018
^2.清华大学车辆与运载学院，北京 100084

收稿日期:2023-04-11 出版日期:2024-08-25 发布日期:2024-04-02
通信作者: 徐志刚（1979—），男，博士，教授，博士生导师，主要从事智能交通、车路协同、自动驾驶等研究。 E-mail:xuzhigang@chd.edu.cn
作者简介:朱宇（1989—），男，博士生，助理研究员，主要从事自动驾驶汽车测试研究。E-mail： yu.zhu@chd.edu.cn
基金资助:
陕西省杰出青年科学基金资助项目(2023-JC-JQ-45);国家重点研发计划项目(2021YFB2501200);国家自然科学基金重点资助项目(52232015);陕西省重点研发计划项目(2021LLRH-04-01-03)

TsGAN-Based Automatic Generation Algorithm of Lane-Change Cut-in Test Scenarios on Expressways for Autonomous Vehicles

ZHU Yu¹(), XU Zhigang¹(), ZHAO Xiangmo¹, WANG Runmin¹, QU Xiaobo²

^1.IoV and CAV Testing Technology Research Institute, Chang’an University, Xi’an 710018, Shaanxi, China
^2.School of Vehicle and Mobility, Tsinghua University, Beijing 100084, China

Received:2023-04-11 Online:2024-08-25 Published:2024-04-02
Contact: 徐志刚（1979—），男，博士，教授，博士生导师，主要从事智能交通、车路协同、自动驾驶等研究。 E-mail:xuzhigang@chd.edu.cn
About author:朱宇（1989—），男，博士生，助理研究员，主要从事自动驾驶汽车测试研究。E-mail： yu.zhu@chd.edu.cn
Supported by:
the Shaanxi Science Fund for Distinguished Young Scientists(2023-JC-JQ-45);the National Key Research and Development Program of China(2021YFB2501200);the Key Project of the National Natural Science Foundation of China(52232015);the Key Research and Development Program of Shaanxi Province(2021LLRH-04-01-03)

摘要/Abstract

摘要：

前方相邻车道车辆变道切入自动驾驶车辆所在车道是典型的高速公路自动驾驶高风险场景，在实际高速公路上进行该类场景的复现测试存在非常高的安全风险，虚拟仿真测试是解决该问题的最佳途径之一。为自动生成批量化的高保真高速公路变道切入测试场景，该文提出了一种基于时间序列生成对抗网络（TsGAN）的自动驾驶汽车高速公路变道切入测试场景自动生成算法。该算法以变道切入时刻两车的车头时距和侧向时距为场景危险程度评价指标，从高速公路真实轨迹数据集highD中提取4类不同危险程度的2 853个变道切入场景实例，基于TsGAN构建变道切入测试场景生成模型，并利用所提取的真实轨迹数据训练模型；其后，采用所构建的模型生成前车变道轨迹和测试车变道切入时刻前的运行轨迹，通过比较所生成的变道轨迹与真实轨迹之间的分布相似性、频谱误差，验证所生成的轨迹的真实性。该文还分析了所生成的场景中变道切入时刻两车的运动关系及轨迹参数分布，检验了自动生成的场景在自然场景中的覆盖度。结果显示：从轨迹关键参数的分布来看，TsGAN模型生成的变道轨迹与真实轨迹的平均相似度达79.7%，平均频谱误差小于8%，落在最相似真实轨迹缓冲区的轨迹超过83.2%，表明所生成的轨迹具有高真实性；与所采集的真实场景相比，所生成的场景实例覆盖范围更大，在参数区间内分布更均匀，变道切入时刻前方变道车辆与测试车的车头时距和侧向时距分别降低了17.83%和16.37%（平均值），车辆轨迹参数分布区间平均增长了19.44%，表明所生成的场景在自然场景中具有较高的覆盖度；所提出的基于TsGAN的场景生成模型可模拟4种不同危险程度的变道切入测试场景，具有较强的针对性。

关键词: 交通工程, 自动驾驶汽车, 变道切入, 虚拟测试场景, 生成对抗网络

Abstract:

The event wherein vehicles from the adjacent lane execute a lane-change maneuver, cutting into the lane occupied by autonomous vehicles, epitomizes a typical high-risk scenario on expressways within the domain of autonomous driving. Replicating such scenarios for testing on actual expressways involves significant safety risks. Virtual simulation test is one of the best approaches to addressing this issue. In order to automatically generate mass high-fidelity expressway lane-change cut-in test scenarios, this paper presents an automatic generation algorithm of lane-change cut-in test scenarios for autonomous vehicles based on TsGAN (Time-Series Generative Adversarial Network). In this algorithm, the time headway and lateral gap at the cut-in moment are taken as the evaluation metrics for scenario risk assessment, and 2 853 instances of lane-change cut-in scenarios with four different risk levels are extracted from the real expressway trajectory dataset highD. A model for generating lane-change cut-in test scenarios is established based on TsGAN, and is trained with the extracted real trajectory data. Then, the model is employed to generate the trajectories for the lane-change vehicle and the tested vehicle before the cut-in moment. To authenticate the generated trajectories, the distribution similarity and spectral error between the generated and the real trajectories are compared. Furthermore, an in-depth analysis of the kinematic interplay between the two vehicles at the cut-in moment and the distribution of trajectory parameters in the generated scenarios is performed to validate the coverage of the generated scenarios within naturalistic settings. The findings can be summarized as follows: (1) as illustrated by the distribution of key trajectory parameters, the average similarity between the generated and the real lane-change trajectories is 79.7%, with an average spectral error less than 8%, and more than 83.2% of the generated trajectories are within the buffer of the most analogous real trajectories, indicating a notable fidelity of the generated trajectories; (2) as compared with the collected real scenarios, the generated instances exhibit a more expansive coverage and a more even distribution within parameter intervals, and the time headway and lateral gap between the lane-change vehicle and the tested vehicle at the cut-in moment decrease by 17.83% and 16.37% in average, respectively, the distribution range of trajectory parameters expands by 19.44%, signifying a heightened coverage of the generated scenarios; and (3) the proposed TsGAN-based generation model has the capability of emulating lane-change cut-in test scenarios with four different risk levels, exhibiting pronounced specificity.

Key words: traffic engineering, autonomous vehicle, lane-change cut-in, virtual test scenario, generative adversarial network

中图分类号:

U463.6

朱宇, 徐志刚, 赵祥模, 王润民, 曲小波. 基于TsGAN的自动驾驶汽车高速公路变道切入测试场景自动生成算法[J]. 华南理工大学学报(自然科学版), 2024, 52(8): 76-88.

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图/表 14

图1

表1

轨迹的关键参数"

场景变化过程	轨迹参数	描述
变道起始阶段	$x C t s, y C t s$	车辆C的轨迹起点
	$x F t s, y F t s$	车辆F的轨迹起点
	$r s$	变道起始阶段车辆C的轨迹特征参数
变道切入时刻	$k t c$	变道切入时刻车辆C的轨迹斜率
变道结束阶段	$x C t e, y C t e$	车辆的C的轨迹终点
	$x F t e, y F t e$	车辆F的轨迹终点
	$r e$	变道结束阶段车辆C的轨迹特征参数

表1

图2

图3

图4

表2

表3

轨迹关键参数的相似性"

轨迹参数	HD		MAE
轨迹参数	TsGAN模型	MCS算法	TsGAN模型	MCS算法
$x C t s, y C t s$	0.213	0.227	0.013 0	0.033
$r s$	0.232	0.266	0.020 0	0.030
$k t c$	0.182	0.237	0.005 8	0.011
$x C t e, y C t e$	0.175	0.212	0.008 5	0.030
$r e$	0.215	0.351	0.014 0	0.047

表3

图5

表4

变道轨迹频谱的相似性"

参数	Z/%		z_l /%
参数	TsGAN模型	MCS算法	TsGAN模型	MCS算法
$F x$	7.54	7.82	6.46	6.93
$F y$	4.45	4.79	3.15	3.57

表4

图6

图7

表5

所生成场景的轨迹参数区间增长比例"

轨迹参数	参数区间增长比例/%		参数区间增长比例/%
$x C t s$	5.72	$x C t e$	16.80
$y C t s$	23.73	$y C t e$	3.16
$x F t s$	6.00	$x F t e$	22.96
$y F t s$	3.57	$y F t e$	89.79
$r s$	6.57	$r e$	29.93
$k t c$	5.56

表5

图8

图9

参考文献 44

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模型参数	取值
输入训练轨迹/随机序列长度	101
批次大小（Batchsize）	256
编码器学习率	0.003 5
解码器学习率	0.005
生成器学习率	0.01
判别器学习率	0.005
编码器与解码器预训练次数	100
生成器预训练次数	50
最大联合训练次数	3 000

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基于TsGAN的自动驾驶汽车高速公路变道切入测试场景自动生成算法

TsGAN-Based Automatic Generation Algorithm of Lane-Change Cut-in Test Scenarios on Expressways for Autonomous Vehicles

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