一种基于数字孪生技术的驾驶模拟控制系统及方法与流程

本发明涉及仿真训练，尤其是一种基于数字孪生技术的驾驶模拟控制系统及方法。

背景技术：

1、模拟驾驶让体验者在一个虚拟的驾驶环境中，使其感受接近真实效果的视觉、听觉和体感的汽车驾驶体验。普通的驾驶模拟受到模型精度、图形渲染能力以及物理引擎等因素的限制。对于复杂的道路条件、车辆动力学特性、天气变化及轮胎与路面间的交互等细节模拟不够精细，导致驾驶感受与实际情况存在差距，并且无法实现在野外非铺装道路的精准交互能力。

2、目前，野外非铺装道路的驾驶训练依赖于传统的实地演习，需要消耗大量资源和人力，包括人员、装备等，成本高昂。且受到场地条件的限制，无法涵盖各种不同的环境和情景。在真实野外驾驶过程中，车辙印会影响车辆的行使功能，这些路段对于驾驶员来说都是很有挑战性和危险的，车辙印的变化，容易造成车辆行驶不稳定、轮胎磨损加剧等问题。

技术实现思路

1、为了解决上述技术问题，本发明采用一种基于数字孪生技术的驾驶模拟控制系统，包括以下模块：

2、地图与环境模块：此模块负责构建虚拟环境，包括铺装道路环境和非铺装道路的环境构建，所述铺装道路环境包括：交通标志、建筑物、道路网络、天气条件、其他车辆和行人，非铺装道路环境包括：地形地貌、路面状态、天气条件、路面变化，使用地理信息系统数据进行建模，结合三维引擎技术生成虚拟环境；

3、数据采集与同步模块：实时获取实际车辆在铺装道路和非铺装道路上的运行数据，并将其与数字孪生模型进行同步更新；针对非铺装道路，该模块强化对车辆悬挂系统响应、轮胎抓地力变化、动力输出特性、车身姿态调整参数的采集与同步；

4、驾驶模拟控制模块：接收用户的操作指令，驱动数字孪生模型在铺装与非铺装路面上进行相应动作，并反馈模拟结果；在非铺装道路模拟中，支持对低速越野驾驶、牵引力控制、四驱切换、悬挂高度调节特定操作的模拟及反馈；

5、分析评估模块：对模拟过程中的驾驶行为、交通事件、系统性能进行记录、分析和评估，为驾驶技能提升和算法优化提供数据支持；针对非铺装道路驾驶，增设专门的评估指标，包括：车辆稳定性、越野技巧应用、地形适应能力。

6、作为本发明进一步的方案，一种基于数字孪生技术的驾驶模拟控制方法，主要步骤包括：s1：收集真实世界数据，构建数字孪生模型；

7、s2：数据采集与同步，在实际车辆上部署各类传感器，包括：gps、imu、摄像头、雷达、lidar，持续监测车辆状态、位置、周围环境等信息，对上述信息进行的校准、滤波和预处理；利用无线通信技术将传感器数据实时传输至本地服务器，在服务器端对接收到的数据进行融合、校验、异常检测处理，根据处理后的数据，实时更新数字孪生模型的状态，包括车辆位置、速度、姿态，以及环境因素的变化，采用时间同步机制，保证模型状态与实际情境的高精度同步；

8、s3：驾驶模拟控制，为驾驶舱提供方向盘、油门、刹车、换挡器的操作设备，显示实时的仪表盘信息包括：车速、转速、油耗、导航指示，以及外部环境视图，包括：前方路况、后视镜画面，实现力反馈、振动多感官反馈功能，增强驾驶体验的真实感；

9、s4：引入自动驾驶控制，根据步骤s2中收集的车辆信息，结合地图信息，通过slam技术实现车辆在数字孪生环境中的精准定位，基于环境理解结果与目的地信息，提供行驶路径，制定出具体的驾驶行为决策，包括加速、减速、转向、变道、停车；并将自动驾驶的每步操作输出，供用户学习；对于非铺装道路，自动驾驶系统具备识别复杂地形、避开潜在障碍、选择最佳路径的能力，并能展示在非铺装环境下如何安全操控车辆及应对突发状况；

10、s5：在模拟驾驶过程中，收集驾驶员心率、急加速时间、急刹车时间、转向力度与频率，行车路线选择，构建分析模型对驾驶员的操作进行类型分类，所述类型包括：冲动冒险型、焦虑紧张型、被动适应型、冷静理智型；

11、s6：设计特定模拟场景，针对驾驶员的特定性格缺陷，通过驾驶模拟系统模拟不同驾驶类型的特定缺陷场景，使驾驶员在上述特定缺陷场景中进行驾驶模拟训练，进行驾驶行为缺陷校正；

12、s7：分析评估，在模拟训练过程中，持续记录关键数据并存储到数据库中，根据场景需求，定义并计算各类评估指标，生成分析报告，为驾驶技能提升、算法优化、决策支持提供数据支持。

13、作为本发明进一步的方案，所述步骤s1中，数字孪生体模型的构建方法包括以下步骤：

14、s11：车辆模型构建，收集实际车辆的物理参数，包括：质量、转动惯量、轮胎属性、动力学特性、电子控制系统规格，根据上述信息构建车辆动力学模型，并创建车内驾驶舱的三维模型，包括：仪表盘、操控设备、方向盘、油门、刹车、换挡器的外观和交互逻辑；

15、s12：环境模型构建，铺装道路环境模型构建：获取道路网络、地形地貌、天气状况、光照条件的地理信息数据，利用gis技术构建三维场景模型，添加静态元素包括：建筑物、交通标志、绿化设施，动态元素包括如可变车道、临时施工区域，并根据需求设定不同的天气条件、光照效果、路面状况；非铺装道路模型构建：获取真实世界非铺装道路的数据，包括：上下坡、丘陵、山地、峡谷，并在路面上添加路面材质，包括：砂石、泥土、碎石、草地、湿地、泥浆、雪地，并为不同的路面材质和状态添加不同的滑动摩擦力和侧向摩擦力；

16、s13：交通参与者模型构建，设计基于行为预测算法的模型，模拟其他车辆、行人的运动规律和决策逻辑，集成交通流生成算法，根据实际交通统计数据生成合理的交通流量、车速分布、行驶路径，考虑交通参与者的异质性和不确定性，包括：不同类型的车辆、行人行为差异、随机事件，以增加模拟的真实度。

17、作为本发明进一步的方案，所述步骤s4中，在铺装道路中引入自动驾驶操作，供用户学习的具体步骤如下：

18、s41：在数字孪生环境中展示铺装道路场景，包括：城市道路、高速公路、复杂交叉口，通过模拟器演示自动驾驶车辆在不同场景下的自主驾驶过程，可视化展示传感器数据、路径规划结果、车辆控制指令；

19、s42：用户在模拟环境中手动设置起点、终点与途经点，自动驾驶系统可视化展示路径生成结果，并展示影响路径选择的因素，包括：道路等级、交通流量、道路限速、红绿灯数量；

20、s43：在模拟环境中引入各类常见障碍场景，包括：交通信号灯变红、道路中间出现障碍物、其他车辆并线，自动驾驶模式为用户展示安全控制车辆的方法，并根据系统提示进行应急操作。

21、作为本发明进一步的方案，在非铺装道路中进行驾驶模拟控制操作的具体步骤如下：

22、步骤1：在数字孪生环境中展示非铺装道路场景，生成三维道路车辙印模型，其中包含详细的车辙印特征：位置、深度、宽度、形状；

23、步骤2：根据实际车辆行驶路径数据，自动生成不同条件的车辙印，模拟不同车辆经过产生的不同条件；

24、步骤3：选择制定不同的驾驶训练任务，包括：穿越复杂地形、避开障碍物、保持稳定速度上坡下坡、通过积水、松软地面，每个任务都包含不同条件的车辙印；

25、步骤4：在驾驶训练任务中设置突发情况，使车辙印的特征改变，即为所述步骤1中车辙印特征的一种或多种进行变化，并实时检测驾驶员的操作，包括：转向角度、油门或刹车力度、车辆姿态；并根据模拟环境计算出车辆在车辙中行驶的阻力、稳定性，判断驾驶员的驾驶熟练度。

26、作为本发明进一步的方案，所述步骤s7中，驾驶技能等级评估的具体步骤为：

27、s71：计算事故率，事故率通常以一定驾驶时间内发生的事故次数占总行驶时间的比例来衡量，在模拟期间共发生次事故，总模拟时间为，单位为小时，则事故率a的计算公式为：；

28、s72：违章次数，违章次数直接统计模拟过程中驾驶员违反交通规则的次数，包括：超速、闯红灯、不按规定车道行驶；

29、s73：平均危险驾驶距离，根据车辆传感器数据和模拟系统内置的碰撞检测算法计算每次危险驾驶事件的距离，平均危险驾驶距离的计算公式为：

30、；其中为危险驾驶事件的总数；

31、s74：驾驶技能等级计算，综合上述步骤s71至s73的驾驶行为指标得分来评定，为每个维度赋予权重w，并设定评分标准和对应的分值s，则技能等级l的计算公式为：

32、；其中num为评价维度的数量。

33、有益效果：

34、基于数字孪生技术的驾驶模拟控制系统机方法可以弥补传统训练方式的不足，提高训练效率、降低成本、增强安全性。精准复现现实世界的复杂道路环境、动态交通状况及各类驾驶情境，为自动驾驶算法提供全方位、多维度的测试平台，显著提升算法的鲁棒性与适应性。在非铺装道路驾驶模拟方面，实现了精细化的环境复现、针对性的技能训练、详尽的行为评估与个性化的优化指导，极大地提升了非铺装道路驾驶训练的有效性、安全性与效率，填补了传统模拟驾驶在复杂野外环境模拟方面的空白，降低了实地训练的成本和风险，有力推动了驾驶培训领域的技术进步与实践应用。