陈君毅, 夏天, 刘镇源, 张龙高, 王培毅, 宋政宇
针对降雨这一环境感知系统高风险、高暴露率的触发条件,场地模拟降雨是当下主要的测试手段,但相关测试结果的置信度很大程度上需要取决于降雨模拟的真实度。基于模拟降雨的物理特征,从微观雨滴分布层面出发,证明了雨滴分布显著影响传感器感知数据,并提出针对场地模拟降雨的真实度评估方法。首先,引入激光雨滴谱仪采集降雨微观数据,并选取激光雷达和摄像头采集降雨下的传感器感知数据,构建降雨与传感器数据集。在真实降雨下,共采集得到712组降雨微观数据,其中166组中包含有对应的传感器数据;在模拟降雨下,通过调整降雨模拟设备的设置,采集34组不同的模拟降雨数据。其次,选取6项降雨指标与7项传感器指标,通过分析真实降雨下2类指标的相关性,深入分析了微观雨滴分布对于传感器感知数据带来的影响。进而,基于真实降雨样本的雨滴分布构建真实度评估基准,通过量化模拟降雨样本的雨滴分布与评估基准的相似度,实现雨滴分布真实度的直接评估,得到评估指标RRD。最终,对提出的方法展开验证与应用,结果表明:方法构建具备合理性,能够基于评估结果区分与筛选高真实度的模拟降雨样本;34组模拟降雨样本评估结果的平均RRD为0.49,方差为0.14,其中只有1组样本达到0.7以上的评分,模拟降雨真实度有待提升;此外,指标RRD相较于雨强能够更好地指导模拟降雨测试工况的设置与筛选,为自动驾驶汽车的场地模拟降雨测试提供参考。