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OpenX系列标准介绍:OpenSCENARIO实例分析

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 本系列尝试对ASAM OpenX系列标准进行介绍。这是第四篇:通过分析ASAM组织提供的一个OpenSCENARIO实例,来进一步介绍OpenSCENARIO格式


01 

概览


本实例中描述的场景如下图所示。初始状态本车(Ego)以车速100km/h在最右侧车道行驶,在其前方200m的本车道和左侧相邻车道各有一辆交通车(c1、c2)以车速80km/h行驶。c1行驶100m、c2行驶200m后各以5m/s2的减速度减速至70km/h。


使用文本编辑器打开EndOfTrafficJam.xosc文件,如下图所示:


<OpenSCENARIO>为顶层节点,其下有多个子节点,其中:<FileHeader>描述了文件遵循的标准的版本和简介等;<ParameterDeclarations>通过参数名称和参数值的方式列举出了后面会用到的参数,便于直接引用参数名称、而不是参数值,从而方便了参数的修改和扩展;<RoadNetwork>中引用了本实例所运行的静态道路的OpenDRIVE文件;<Entities>中描述了场景的参与者的信息;<Storyboard>中描述了参与者的初始状态和动态变化。


02

场景参与者Entities


本实例中有三个参与者,本车(Ego)和两个交通车(A1和A2,分别对应前文的c1和c2)。这三个参与者在Entities中分为三个ScenarioObject来描述,用name来区分。如下图:

以Ego为例,分为Performance、BoundingBox和Axles等条目,分别描述车辆的性能(最大车速、加减速度)、外形(几何中心和长宽高)和车轴(最大转向角、轮胎半径、轮距和轮心位置)等信息。另外,还描述了车辆的类型vehicleCategory和默认的驾驶员ObjectController。


03

初始状态Storyboard->Init


Init中描述的初始状态包括天气环境的初始状态(在GlobalAction中描述)和参与者的初始状态(在Private中描述),如下图所示:

其中,GlobalAction中包括:(1)时间TimeOfDay,如年月日、时分秒;(2)天气Weather,如云层状态、太阳方位、可见距离和路面附着系数等。


Private中包括:(1)运动状态,如在纵向运动LongitudeAction描述的初始速度SpeedAction;(2)位置,在TeleportAction中描述,如Ego车位于roadId=1的道路的laneId=-3的车道,且纵向位置s=1000横向位置t=0。


04

动态变化Storyboard->Story


在不同的Act中对不同的参与者的行为变化进行描述,在Act中又按照ManeuverGroup->Maneuver->Event的层次将行为变化逐级分解,最终最基本的行为变化在Event之下的Action中体现,该Action发生的条件用在Event之下的StartTrigger描述。


本实例中A1行驶100m后以5m/s2的减速度减速至70km/h,描述方式如下图:

其减速的动作在<LongitudinalAction>中描述,<SpeedActionDynamics dynamicsShape="linear" value="$A1_Rate" dynamicsDimension="rate"/>表示速度按照线性变化,斜率为$A1_Rate,其中$A1_Rate在前面的<ParameterDeclarations>中定义为5,目标车速在<SpeedActionTarget>中设置。


减速条件在<StartTrigger>中描述,<TraveledDistanceCondition value="$A1_TriggeringDistance"/>表示行驶距离达到$A1_TriggeringDistance时满足触发条件,$A1_TriggeringDistance前面的<ParameterDeclarations>中定义为100。<Condition name="StartCondition1" delay="0" conditionEdge="rising">中的rising表示为上升沿触发,即条件由不满足变为满足的时刻,减速的动作开始执行。


谢谢您宝贵的正激励和正反馈!


注:本文内容参考ASAM官网,一手内容请前往获取https://www.asam.net/standards

内容如有疏漏敬请告知。


|本文作者版权所有,欢迎私信获得转载授权。


关键词:自动驾驶,仿真测试,openx,opendrive,openscenario

来源:孙工自动驾驶

自动驾驶
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首次发布时间:2023-06-22
最近编辑:1年前
孙工自动驾驶
硕士 专注自动驾驶仿真测试
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