智能网联三相映射综合交通实验系统

上海济达交通科技有限公司是国产微观交通仿真软件TESS NG研发商。2023年初，济达交通发布了高校十大实验室建设方案，涵盖交通仿真、数字孪生、信号控制、车路协同、自动驾驶等多方向，并与国内诸多高校开展合作，推进各类实验室建设交付。“智能网联交通三相映射综合交通实验室”是由同济大学设计研发，北京千乘科技、济达交通、赢富仪器参与建设的综合交通实验平台。平台的主要特色包括：

• 构建了“虚实融合”1:20缩尺实验台，实现了AV小车，MV车辆以及背景仿真SV车辆三相交互
• 以“柔性设计、虚实融合、知识服务”为平台特色，支撑交通规划、设计、运行、管控、行为分析、安全评估、自动驾驶、车路协同等八大实验超72学时的教学模块
• 面向未来人机混驾、车路协同等复杂场景，可提供真实路网和交通流、“人在环路”多车集群交互能力以及全受控实验条件，支持人机混驾，车路协同、MAAS等前沿技术探索

平台主要实验场景及简要清单如下：

01 平台研发需求背景

随着我国交通行业新装备、新技术、新理念的不断发展，使得我国交通领域的行业需求以及教学培养体系也在近10年间产生了巨大的变革。包括数字孪生、交通大数据，车路协同、自动驾驶、交通大脑、智能交通等交通行业的发展趋势不断推动着交通工程领域技术发展的革新。在2021年，面向行业不断变化的发展需求，十所高校特设“智慧交通”专业。面向“多源交通信息感知、交通运行监测、交通仿真与控制”等行业共性技术需求，以及涉及人车路环境等多要素关联分析信息论与通信技术最优化应用等难题，提升从业学生的科学思维能力，以及跨专业的技术理解、研发能力。

目前，交通工程学科的理论知识培养体系丰富，涵盖交通调查、分析、设计、运行、管理，安全、行为分析以及面向前沿的车路协同、自动驾驶等多方向。一个直观表现即为近3年的交通学科学生就业方向已经从原有的规划设计单位为主，发展为面向智能交通，互联网，自动驾驶等多领域多方向。但在理论教学体系和学生就业实践/研究能力之间，目前存在较大鸿沟。即目前的实践课程教学体系存在着形式独立，内容单一，学生交互能力不强的特点。如

（1）在交通设计实验方面：各类交通设计课程运行效果不能直观应用展示；

（2）在交通管控实验方面：实验室各类的信号控制设备缺乏虚拟的验证环境，导致课程内容单一，学生学习兴趣不强，一般均用仿真软件代替；

（3）在车路协同方面：建设的各类实验沙盘均为静态沙盘，虽然有各类网联小车进行协同测试，但系统可扩展性较少；

（4）在更为高级的驾驶模拟器等实验方面：受可操作车辆数量限制，以及测试交通流交互环境影响而不能发挥最大潜能。

目前相关高校均缺乏一个系统性的，涵盖传统交通规划、设计、控制方法的同时，兼顾智慧管控、车路协同、自动驾驶等前沿技术的智能交通一体化实验平台，来进行新形势的交通学科背景下智能交通创新人才的培养。

02 现有高校实验室平台需求及发展方向

面向当前的交通工程教学实训平台的发展需求，诸多高校也已开展了探索研究，主要向以下几个方向：

（1）传统静态沙盘是将现实场景等比缩放，形成一个逼真的静态沙盘模型。在沙盘中，可以直观观测硬件车辆，信号控制系统等运行情况。但也存在一定的限制，沙盘场景一旦建好，可进行研究的场景也就相应固定了，验证和研究场景较难进行泛化。

（2）AV自动驾驶车辆实验室一般是采用单车的驾驶模拟器结合自动驾驶仿真软件进行研究，更高级的应用是将自动驾驶算法集成在等比例缩放的小车上。利用小车可以在沙盘上测试各类单车或多车协同算法的效果。但缺乏与人类驾驶者交互，驾驶拟人化的评估，对交通系统影响的评估等。

（3）单车/集群驾驶模拟主要是基于驾驶模拟器进行相关实验研究。由于驾驶模拟器是由真人操控，可以将人类的驾驶不确定性纳入研究范围。但由于驾驶模拟器成本较高，只能进行较少车辆的集群驾驶模拟，且缺乏与周边环境的交互。

（4）仿真系统是通过仿真软件进行路网建模和仿真评价。通过仿真软件，可以快速生成大规模路网的仿真车流，评估不同的交通设计，信号控制，交通管理等方案。但当前仿真系统缺乏缺少高精度的场景对象注入，与现有课程理论结合较少。

面向现有单一实验平台的优势及发展方向，同济大学构建了以传统沙盘为底座，融合自动驾驶、仿真系统、单车/集群驾驶模拟的智能网联三相映射综合交通实验平台。

平台突破三相数据同步、数字孪生跨平台交互、平台可信度等问题,建设“缩尺平台-虚拟仿真-驾驶模拟”三相映射群集智能实验系统。可在统一的交通场景下同时运行自动驾驶车辆(AV)仿真车辆(SV)模拟驾驶车辆(MV)。该系统面向未来人机混驾、车路协同等复杂场景可提供真实路网和交通流、“人在环路”多车集群交互能力以及全受控实验条件，支持人机混驾车路协同、MAAS等前沿技术探索。有效提升了实验室的场景功能及应用效果。系统概况如下：

03 平台实验室建设方案

3.1 场景实现技术路线

智能网联三相映射综合交通实验平台的建设技术路线如下图所示：

智能网联三相映射综合交通实验室组成主要包括缩尺平台、TESSNG仿真环境、驾驶模拟仿真环境和三相映射中控管理平台。

• 缩尺平台主要包括道路环境和AV智能车。道路环境为固定沙盘和柔性屏的组合，打破了传统沙盘的限制，可在柔性屏部分进行不同场景的构建和路网的调整。缩尺平台可进行路侧设施状态（如信号灯）、车辆运行状态感知以及车辆行为控制。

• TESSNG仿真环境可进行多场景灵活构建，包括设置不同的车型组成，不同的驾驶行为参数，不同的SV车辆运行路径等，同时可进行车辆行为提取，包括车辆坐标、航向角、速度、加减速等。

• 驾驶模拟仿真环境主要通过驾驶模拟器操纵制动踏板深度、油门踏板深度和方向盘进行MV车辆控制，同时可进行车辆行为提取与标定

• 三相映射中控管理平台具备两个主要功能：缩尺平台相关设置和数据中心数据流传输。可进行车速规划、信号灯设置、停车场管理和高架CACC行驶等设置，同时是重要的数据中转站，是AV、SV、MV三相之间的数据交换中心。

智能网联三相映射综合交通实验室的主要数据传输逻辑如下：

• 数据中心用于收集和传输来自于仿真、驾驶模拟器与智能车三个主题的信息并完成信息的交互，为满足交互的实时性，数据中心的数据同步方案选择了高吞吐量的分布式发布订阅消息系统KAFKA。应用层通信采用轻量级的数据交换格式JSON，它有较高的可读性、可扩展性，并且支持多种语言，编解码简单。

• 驾驶模拟MV与智能车AV之间，利用驾驶模拟器模拟人驾驶下的车辆运行状态，与自动驾驶状态的车辆通过视觉匹配、转向匹配、车速匹配，实现驾驶模拟技术可以同步控制车辆，实现MV与AV动态交互。

• 智能车AV与虚拟仿真车辆SV之间，利用仿真软件将实景沙盘与虚拟仿真场景进行路网、交通控制设备映射，根据沙盘和仿真场景中的数据交互完成车辆运行映射，能够实现AV与SV车辆在相同运行环境中完成动态交互。

• 驾驶模拟MV与虚拟仿真车辆SV交互时，驾驶模拟器控制虚拟仿真车辆，与其他虚拟仿真车辆共同行驶，实现视觉匹配、转向匹配、车速匹配及驾驶模拟车辆映射，完成MV与SV动态交互。

3.2 场景运行效果模拟

三相交互的区域主要为柔性屏部分，智能车AV直接在柔性屏上行驶，仿真车SV和驾驶模拟MV在柔性屏上显示。通过不同颜色区分不同车辆来源，蓝色车辆为SV，橙色车辆为MV，白色车辆为AV。

在柔性屏部分可以展示AV、SV、MV之间的交互避让行为，包括AV与SV跟驰行为、SV超车AV行为，SV避让MV行为等。

04 实验平台功能

智能网联三相映射综合交通实验室基于TESS NG仿真系统可以精准构建高密度交通流的场景；依托AV智能车可进行自动驾驶算法验证和智慧车列算法研究；通过驾驶模拟器，可进行真实驾驶员行为的分析。实现复杂场景的快速搭建，满足不同用户的个性化需求。

4.1 场景车流仿真演示

沙盘柔性屏部分可进行仿真车SV的映射，将TESS NG仿真车辆映射到Unity，进行柔性屏展示。场景构建主要通过TESS NG编辑界面进行流量路径设置、车型组成设置、信控方案设置、公交系统设置、非机动车和行人设置等等。可构建复杂的高密度的混合交通流场景和复杂的交互场景。

4.2 在环仿真测试

系统可实现将AV车辆的信息实时传输给TESS NG仿真系统，并在仿真系统中生成对应的AV车辆，生成的AV车辆可以与SV产生交互。同时，SV车辆的信息也会同步给AV车辆，作为AV车辆的决策依据，路网运行结果可以通过Unity进行同步可视化，实现在环仿真测试。

4.3 AV与SV双向交互测试

自动驾驶AV车辆可以与周边LED屏上的虚拟TESS NG仿真车流进行实时交互，以测试不同的AV车辆激进，保守策略的安全性，舒适度以及对周边交通流的影响。如：

• AV车辆转向时与周边转向车流的交互场景中，可以评估AV车的转向轨迹与周边其它车流的安全冲突等。

• 在干道连续场景中，可以评估AV车辆连续通过干道连续路口的不同驾驶策略，对交通流的影响。

• 在高密度车流场景中，可以评估AV车辆的跟驰反应时间，不同交互策略对车流的饱和流率影响。

• 在无信控交叉口或两相位交叉口场景中，评估AV车辆的保守或激进转向策略对对向车流的影响。

4.4 MV与SV双向交互测试

赢富仪器的自动驾驶车辆控制MV车辆，并将交互轨迹在沙盘柔性屏上进行实时展示。周边TESS NG车辆可以提供各类高密度的干扰场景。如，可以评估人类MV驾驶车在不同高密度场景的决策效果，和协同效果。同事也可以作为自动驾驶策略效果的评价基准。

4.5 三相交互测试

在三相交互实验中，沙盘柔性屏部分集成了系统中的三类交互对象，即AV车辆，MV车辆和SV背景车辆。系统可以通过MV为AV车辆创造仿真中难复现的高风险场景；以外部驾驶者角度，对AV车辆的策略进行认知评估；评估MV与AV车辆的交互博弈效果。如：

• 在无信控交叉口冲突场景中，可以利用MV的自由度，人为地创造一些危险场景，评估AV车辆对于危险场景的应对能力。

• 在干道连续场景中，MV可以采取跟车策略，跟着AV车行驶，以外部驾驶者的角度评估AV车的驾驶行为的拟人化程度。

• 在路段跟驰场景中，可以设置MV作为AV的头车，让MV采取减速策略或变道策略，评估对AV车辆的行为影响。

05 支撑配套课程体系

课程体系可涵盖交通工程教学体系全课程模块，包括交通设计实验、交通仿真实验、信控优化实验、人因实验、交通安全评估实验、自动驾驶实验等超72学时的实验，具体如下：

06 实验室建设样板间

目前实验室已经在2023世界机器人大会、第23届 COTA国际交通科技年会进行了样板间展示。同时也在北京、上海等多所高校进行了落地应用，具体示意如下。

附同济大学建设平台展板介绍：

三相映射集群智能实验系统是以缩尺平台为底座，融合自动驾驶车辆（AV）、仿真车辆（SV）和模拟驾驶车辆（MV）三相在统一的交通场景下同时运行的混合交互系统。