当前车辆在环仿真测试主要包括轮地接触模拟和感知模拟两部分，其中感知模拟部分与硬件在环部分存在较大相似性，因此后文主要介绍车辆在环仿真测试轮地接触模拟及感知信息注入方案。
1.车辆在环仿真测试介绍
车辆在环仿真测试是一种将被测对象搭载在车辆实体上，并集成到仿真测试系统中，用于测试被测对象在整车环境下的功能、性能表现。在所有仿真测试技术中车辆在环仿真测试可信度最高，但测试成本也最昂贵。车辆在环测试中被测车辆运行在实验室平台上或者空旷的场地中，用真实车辆的动力学特性替代仿真软件中建立的车辆动力学模型，免去了车辆动力学模型的参数标定过程，降低模型偏差对测试结果带来的不良影响。同时车辆在环测试可以将所有部件系统集成到原型车辆中进行测试，不仅可以验证决策控制算法功能的安全性，同时可以测试自动驾驶系统与车辆底层执行系统如动力系统、传动系统、制动系统、转向系统等之间的交互功能。
虚拟测试场景由包含光照、天气、道路、交通参与者等的虚拟测试环境以及复现真实待测自智能网联汽车运动行为的装配高拟真度传感器模型的数字孪生车辆组成。传感器模型感知虚拟测试环境，得到的虚拟目标状态信息，凭借 V2X、5G 等无线数据通讯或者用户数据报协议、控制器局域网络等有线数据传输链路实时地发送给在真实物理世界运行的待测智能网联汽车。智能网联汽车控制器根据传感器信号采取相应的行为决策并发送给底盘执行机构，使得真实待测车辆实时地响应由场景仿真软件构建的虚拟测试场景并触发动作。同时，真实物理世界中待测智能网联汽车的运动状态信息实时地凭借数据通讯链路回传给仿真测试场景里的数字孪生车辆，实现待测车辆运动映射并与虚拟交通环境产生交互行为，从而完成自动驾驶功能的测试与验证。
2.车辆在环平台构建方法
当前车辆在环仿真测试主要包括轮地接触模拟和感知模拟两部分[24]，其中感知模拟部分与硬件在环部分存在较大相似性，因此后文主要介绍车辆在环仿真测试轮地接触模拟及感知信息注入方案。
2.1 轮地接触模拟
（1）室内转鼓平台车辆在环 室内转鼓平台车辆在环仿真类似于硬件在环仿真，将整个智能网联汽车作为一个硬件，在实验室条件下构建虚拟仿真环境对智能网联汽车功能和性能进行系统性测试。 转鼓平台车辆在环系统如图 2-30 所示，大致可以分为室内转鼓及其控制平台、传感器模拟模块、虚拟场景生成模块和被测智能网联汽车。系统的大致工作原理为：虚拟场景生成模块接收转鼓平台采集的车轮速度、方向盘转角等车辆状态参数，这些参数用来控制虚拟场景中的虚拟车辆的加/减速和转向等动作；同时根据虚拟智能网联汽车的位置和姿态来更新虚拟交通场景，如道路条件、其他交通参与者信息。然后通过计算和控制转鼓平台，将虚拟场景中的道路信息反馈给实际智能网联车辆；而后虚拟车载传感器感知虚拟的交通环境，通过传感器模拟模块接入真实智能网联车辆的车载传感器中。待测车辆ECU 将车载传感器接收到的感知信息传送至智能决策单元，经分析、处理、融合后依据当前车辆状态做出最优决策并执行相关动作，转鼓平台控制系统接收并处理分析各部分传来的测量数据，随后重复实现上述步骤，即完成１个循环。
（2）轴耦合式动力总成平台车辆在环 由于转鼓滚轮测试台不足以实现车辆的高动态操作，因此，轴耦合式动力总成平台被应用于室内车辆在环试验。与转鼓平台不同，轴耦合式动力总成平台中没有设置滚筒组，在测试过程中需要将车辆举起并将轮胎卸掉，使车辆的轮胎不与任何表面接触，利用四台负载发动机分别将车轮模型计算出的扭矩加载到轮毂上，用于模拟车辆的行驶阻力和惯性力。相比之下，动力总成测试台由于其基本设计而具有显著优势，可以在可操纵性方面进行调整。通过单独设置每个车轮的驱动阻力，可以真实地模拟外部和内部车轮的负载转移。然而，由于动力总成测试台测试时车轮必须被移除，因此为了获得与滚动试验台相当的结果，需要进行额外的滚动阻力模拟和精确的轮胎模拟。
轴耦合式车辆在环测试试验台的转向性方案分为两种，将前桥设置在可移动结构上或将车辆的转向系统分离并替换为转向力模块。当实际考虑轮胎和转向架之间的传递路径时，分离模块能够模拟轮胎-轨道相互作用的对准或内径扭矩，因此，这种测试技术的转向更容易实现。
（3）封闭场地车辆在环 封闭场地车辆在环的基本原理为：仿真场景生成模块中传感器模型的结果级感知信号（相对速度、距离等）通过 CAN 传输至下位机实时运行的控制算法中。控制算法决策输出车辆底盘控制信号（油门开度、方向盘转角等），控制信号通过 CAN 传输至真实车辆的线控执行机构，执行机构响应信号做出对应的动作，从而实现控制真实车辆运动。同时由 GPS 定位系统、RTK 差分系统和IMU模块测出真实车辆的位置和运动信息，通过下位机采集真实车辆运动信息由CAN返回至仿真场景中，用来更新数字孪生车辆的位置和运动，从而构成测试闭环。
封闭场地车辆在环平台相较于室内平台环境车辆在环平台有以下优势：真实车辆在封闭场地上运动相比于在转鼓试验台上的运动有更加真实的轮地接触关系，可以更加真实反映车辆的运动状态；封闭场地上的车辆的运动不会受限于转鼓平台车辆运动的限制，如转鼓平台难以实现车辆转向功能，故封闭场地车辆在环测试可以进行各种运动形式的自动驾驶功能仿真测试。
2.2 虚拟感知模拟
在车辆在环测试中，对于感知信息的模拟至关重要。由于车载传感器不能区分感知信号的真伪，可以设计不同的模式来“欺骗”车载传感器，此处主要介绍虚拟传感器模型。 目前，市面上有许多成熟的自动驾驶场景仿真软件，这些软件不但可以快速建立虚拟的自动驾驶场景来进行虚拟测试，而且都集成了高拟真度的传感器模型，例如摄像机（单目和立体）、鱼眼摄像头、雷达和激光雷达、V2V和V2I 通信等，这些传感器还提供了安装位置参数和丰富的模型参数以供用户针对性进行修改，来满足测试的需求。
一些车辆在环测试方案没有依赖成熟软件中的传感器模型，而是依据主车和交通前车在空间中的几何位置关系、主车和前车的运动信息，通过几何关系来计算距离和方位角等信息，从而替代真实传感器。为了达到更加真实的模拟传感器效果通常会在计算出的结果上添加一些由元件容差、温度漂移和量化引起的噪声。
3.车辆在环平台测试评价应用
当前很多高校与企业已经开展了车辆在环仿真测试的相关研究，本节对相关测试案例进行介绍。 中科院深圳先进院针对当前自动驾驶测试方法中的不足，在开发测试的过程中并行自主研发了自动驾驶整车在环测试系统，用于精准模拟真实的驾驶环境及数据收集过程。如图 2-36 所示，该系统可完成一周 100 公里里程的复杂场景测试，系统功能至少迭代一次。该团队的自动驾驶整车在环测试系统由动力在环测试台架和自动驾驶数据收集分析系统组成。在真实测试过程中，台架模拟的准确性保证了自动驾驶系统数据的真实性，而自动驾驶系统数据的真实性又提高了台架数学物理模型对真实环境模拟的准确度。
上海交通大学提出的车辆在环仿真平台如图 2-37 所示，主要包括底盘测功机平台、硬件在环系统、图形工作站、感知与定位仿真系统以及操作台。团队针对泊车场景，开展了实车在环自动化测试评价系统的开发。该系统可以对自动驾驶车辆进行自动化测试用例的执行和结果分析，并按照选取的评价指标进行打分，生成相应的结果分析报表，可以加快自动泊车算法的迭代开发。
长安大学研发了一种前轴可旋转式转鼓试验台。该平台采用转向随动机构，实时跟随并采集车辆的转向动作；前轴分布式设计的滚筒，可分别独立加载转矩来模拟不同车轮的路面附着情况；通过提供坡度、侧倾等路面参数输入为智能网联汽车提供更精确地真实路况模拟；可以满足在各种虚拟交通场景下测试自动驾驶汽车轨迹规划、轨迹跟踪及控制执行器的性能。特别地，测试过程中可以将一台或者多台驾驶模拟器上执行的加速、制动、换道、转弯等行车操作映射至场景中的其他虚拟车辆，对正常行驶的自动驾驶汽车造成干扰，考察待测智能网联汽车在随机动态交通环境中的应变能力。
泛亚汽车技术中心根据 ADAS 现有开发与验证测试手段的特点，利用虚拟现实和实时仿真技术构建了封闭场地车辆在环测试平台，如图2-40 所示。该平台充分结合车辆在环转鼓测试平台传感器信息注入实车控制器的方法，构建雷达传感器模型，并由置于车辆行李箱中真实的摄像头监控投射到显示器上的虚拟场景。凭借车辆 CAN 总线实现传感器探测目标信息的注入与整车运动信息的采集，实现虚拟场景与真实车辆系统的同步运动，完成基于雷达和摄像头信息融合。
国家智能网联汽车创新中心搭建了国内首个智能网联汽车车辆在环仿真测试系统，实现了车端、路端和云端的整车系统级仿真测试。该实验室已面向量产车型提供测试服务，可支持整车 ADAS 测试、整车AD高级别自动驾驶测试、整车 V2X 测试等。VIL 仿真测试系统包括道路负载模拟系统、场景及传感器实时仿真系统、驾驶员视景交互系统、试验辅助设备系统等，可补充道路试验中不能测、不敢测的极端工况、危险工况和边角工况，并在不同虚拟场景中测试智驾功能。在实际道路或试验场测试前，进行整车级仿真测试，可对智能驾驶中的感知系统、控制策略、执行机构等关键环节进行综合验证与评估。
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