测试场景集说明
选取参考中关村智能交通产业联盟的团体标准T/CMAX21002-2020《自动驾驶仿真测试场景要求》(以下简称团体标准,网址http://www.ttbz.org.cn/StandardManage/Detail/38842/ ),选取了其中典型的3类换道逻辑场景(逻辑场景1、2、3),并补充了两类逻辑场景(逻辑场景4、5),通过参数实例化获得400余例具体测试场景。由算法控制换道的车辆称为测试车辆,其他环境车辆称为目标车辆。
逻辑场景描述如下:
(1) 直行遇本车道目标车辆
图1 逻辑场景1示例
测试车辆以目标速度$V_1$在直线道路上行驶,测试车辆左侧车道线为虚线,右侧车道线为实线,车道宽度为$X_0$。测试车辆前方放置以目标速度$V_2$行驶的目标车辆,测试车辆与目标车辆中心线均与车道中心线重合,两车初始纵向距离大于$100$ m。
相关参数信息设置:
(2) 直行遇本车道目标车辆
图2 逻辑场景2示例
测试车辆以目标速度$V_1$在直线道路上行驶,测试车辆左侧车道线为虚线,右侧车道线为实线,车道宽度为$X_0$。测试车辆前方放置静止目标车辆,测试车辆与目标车辆$TV_1$初始纵向距离大于$100$ m;测试车辆左侧相邻车道后方放置以速度$V_2$行驶的目标车辆$TV_2$、其与测试车辆初始纵向距离为$d$。
相关参数信息设置:
(3) 三车道直行换道遇目标车道目标车辆
图3 逻辑场景3示例
测试车辆以目标速度$V_1$在三车道直线道路上行驶,测试车辆左侧车道线为虚线,右侧车道线为虚线,车道宽度为$X_0$。测试车辆前方放置以速度$V_2$沿车道中心线行驶的目标车辆$TV_1$,测试车辆与目标车辆$TV_1$之间纵向距离为$D$。测试车辆左侧相邻车道放置以速度$V_3$沿车道中心线行驶的目标车辆$TV_2$,目标车辆$TV_1$与目标车辆$TV_2$之间纵向距离为$d$。
相关参数信息设置:
(4) 三车道直行遇前方低速车辆且相邻车道前方有车辆
图4 逻辑场景4示例
测试车辆以目标速度$V_1$在三车道直线道路右侧车道上行驶,测试车辆右侧为实线车道线,左侧为虚线车道线,车道宽度为$X_0$。测试车辆前方放置以目标速度$V_2$行驶的目标车辆$TV_1$,$V_2<V_1$,测试车辆与目标车辆$TV_1$之间纵向距离为$D$。测试车辆左侧车道前方放置以目标速度$V_3$行驶的目标车辆$TV_2$,目标车辆$TV_1$与目标车辆$TV_2$之间纵向距离为$d$。
相关参数信息设置:
(5) 直行遇前车切出后有慢速车辆
图5 逻辑场景5示例
测试车辆以目标速度$V_1$在直线道路上行驶,测试车辆左侧为虚线车道线,右侧为实线车道线,车道宽度为$X_0$。测试车辆前方放置以目标速度$V_2$沿车道中心行驶的目标车辆$TV_1$,目标车辆$TV_1$前方放置静止目标车辆$TV_2$,$V_2<V_1$。目标车辆$TV_1$与目标车辆$TV_2$初始纵向距离为$d$。测试车辆与目标车辆$TV_1$之间的纵向距离为$D$时,目标车辆$TV_1$保持速度不变,向测试车辆左车道变道,目标车辆$TV_1$完成变道后,测试前方出现静止车辆$TV_2$。
相关参数信息设置:
注:
车辆速度参数$V$范围为$30.0$ km/h-$50.0$ km/h,参数$V$赋值的步长选取$5.0$ km/h,可以通过$V=[30:5.0:50.0]$ km/h表达式进行描述;如果参数的赋值方式非均匀分布,例如测试场景中车辆的速度参数$V$的赋值为$25.0$ km/h、$40.0$ km/h和$50.0$ km/h三个值的任意值,可以通过$V=[25.0,40.0,50.0]$ km/h表达式进行描述。
环境配置说明
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下载CARLA 0.9.9.4版本并解压
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克隆当前repo
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将map_package文件夹拷贝至CARLA_0.9.9.4/CarlaUE4/Content/文件夹下
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将scenario_runner文件夹拷贝至CARLA_0.9.9.4/文件夹下
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设置CARLA环境变量,将其添加至.bashrc中(注意修改相应路径):
export CARLA_VERSION=0.9.9.4 export CARLA_ROOT=/your_path_to/CARLA_${CARLA_VERSION} export SCENARIO_RUNNER_ROOT=${CARLA_ROOT}/scenario_runner export PYTHONPATH=$PYTHONPATH:${CARLA_ROOT}/PythonAPI/carla/dist/carla-0.9.9-py3.7-linux-x86_64.egg:${CARLA_ROOT}/PythonAPI/carla/agents:${CARLA_ROOT}/PythonAPI/carla:${SCENARIO_RUNNER_ROOT}
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利用conda安装虚拟环境:
conda env create -f carla_test.yaml
代码使用说明
测试场景代码主要在CarlaHighwayTestEnv.py
文件中,已封装为gym接口。主车的规划控制部分代码参考了链接。test_demo/test.py
文件提供了一个场景代码使用范例,并且包含基于D3QN算法训练出的权重,可直接在上述conda创建的虚拟环境中运行,该权重下所有场景的测试结果在文件夹test_demo/logdir
中。测试样例使用步骤为:
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打开终端1,依次运行
cd $CARLA_ROOT ./CarlaUE4.sh -carla-rpc-port=2000
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打开终端2,依次运行
conda activate carla_test cd your_path_to/test_demo python test.py --logdir='./logdir' --port=2000 --record=True
测试过程会产生test_result.jsonl
、collision.jsonl
、fail.jsonl
和exceed_acc.jsonl
等文件,分别对应所有场景的测试结果、发生碰撞的场景、换道失败的场景(场景结束时车辆所在车道与初始车道相同)、超加速度场景(场景中存在加速度超过2 m/s^2 的时刻)。另外测试过程会产生carla_log/
文件夹,记录了每个场景的CARLA recorder和场景测试过程中的速度、加速度等信息。