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申请/专利权人：浙江飞碟汽车制造有限公司;山东五征集团有限公司

摘要：本发明涉及自动驾驶仿真测试领域，具体涉及一种物流车自动驾驶SIL仿真系统，包括有道路场景模块、传感器模块、车辆动力学模块和规划控制模块，仿真系统的控制步骤如下：添加静态、动态障碍物和交通参与物，可以更好更全面的覆盖实车测试或道路测试场景，使仿真场景信息更加真实、有效，传感器感知模型将感知目标列表打包发送至Apollobridge通讯端，Apollobridge包括有开发感知和车辆位姿的Udp通讯脚本，将车辆动力学模型与场景中的车辆外形绑定，利用纯跟踪控制算法根据局部规划轨迹，计算并输出控制信号回馈给车辆自身产生动态输出，解决了现阶段各仿真平台均只在某一领域擅长，无法进行系统的对于真实环境和车辆动力及行驶状态的仿真模拟的问题。

主权项：1.一种物流车自动驾驶SIL仿真系统，其特征在于：包括有道路场景模块、传感器模块、车辆动力学模块和规划控制模块，所述的道路场景模块：在仿真软件中导入用于定位的高精度地图，搭建虚拟的1:1园区测试道路静态场景；添加静态、动态障碍物和交通参与物；所述的传感器模块：采用传感器感知模型，获取静态障碍物的位置、方向角和速度等，获取红绿灯信号，传感器感知模型将感知目标列表打包发送至Apollobridge通讯端，Apollobridge包括有开发感知和车辆位姿的Udp通讯脚本；所述的车辆动力学模块：针对低速园区物流车，利用实车采集数据标定的方式，得到油门力度和车辆加速度的数据，搭建单轨式车辆动力学模型，并验证模型的准确性，将车辆动力学模型与场景中的车辆外形绑定，根据apollo中车辆的基本控制信号，输入到仿真车辆模型，结合仿真车辆模型中的车辆状态信息。如初始位置x,y,z、heading等值，并将所有信息输出到车辆动力学模型中，由车辆动力学模型根据积分计算得出车辆的最新实时状态信息，如UTM位置坐标系、速度、加速度。将得到的车辆最新状态信息输入给控制模块，由控制模块根据车身状态信息和规划控制信息计算并模拟出整车运动状态，回馈给车辆自身产生动态输出；所述的规划控制模块：决策规划根据传感器获得的道路信息，基于平滑的参考线建立frenet坐标系，计算局部避障路径，根据车当前状态结合道路信息，进行横纵向采样，最后根据采样的起始点通过五次多项式生成一系列可供车辆行驶的轨迹簇，选择最优的局部轨迹，其中五次多项式为：l＝fis＝ai0+ai1s+ai2s2+ai3s3+ai4s4+ai5s5l：为垂直车道中心线方向的距离s：为道路方向的位移ai0、ai1、ai2、ai3、ai4、ai5：为常数在利用纯跟踪控制算法根据局部规划轨迹，计算并输出控制信号回馈给车辆自身产生动态输出，模块间的数据进行通讯传输，通过udp脚本实现车辆定位，障碍物信息与规划控制的跨平台通信；通过Apollo的bridgeudp模块，实现底盘控制信号与车辆动力学的跨平台通信。

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