bench2drive-speed：构建速度可控的自动驾驶评测基准的技术实践

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自动驾驶评测基准是验证算法性能的关键工具，但目前主流的评测系统在速度控制方面存在明显不足。这些不足主要体现在以下几个方面：

速度控制精度低 ：传统方法依赖车辆自身的速度控制模块，精度受限于车辆硬件和底层控制算法，误差范围通常在±5 km/ h 以上。
场景覆盖不全 ：现有评测基准往往只能在固定场景下进行测试，缺乏对复杂交通流、多车交互等动态场景的支持。
实时性差 ：数据采集和控制的延迟较高，导致测试结果与实际性能存在偏差。
可定制化程度低 ：难以根据测试需求灵活调整速度曲线和控制策略。

这些痛点严重影响了评测结果的可靠性和重复性，制约了自动驾驶算法的迭代和优化。

为了解决上述问题，我们对比了几种主流的速度控制方案：

基于车辆 ECU 的控制 ：直接通过车辆电子控制单元（ECU）发送速度指令。优点是实现简单，缺点是精度低且延迟高。
外部硬件介入 ：通过额外的控制硬件（如 FPGA）直接干预车辆动力系统。精度较高，但成本昂贵且部署复杂。
bench2drive-speed 方案 ：在软件层面实现高精度速度控制，通过优化算法和数据处理流程提升性能。综合了精度、成本和灵活性的优势。

最终我们选择了 bench2drive-speed 方案，因其具备以下特点：

纯软件实现，部署成本低。
支持自定义速度曲线和动态场景。
通过算法优化可实现±0.5 km/ h 的控制精度。

bench2drive-speed 的架构分为四个核心模块：

采用改进的 PID 控制算法，针对自动驾驶测试场景做了以下优化：

引入前馈控制，提前补偿已知的系统延迟。
动态调整 PID 参数，适应不同速度区间和路况。
增加抗积分饱和机制，防止控制量突变。

使用高精度 GPS 和 IMU 组合导航系统，数据采样率 100Hz。
时间同步精度达到 1ms 级别。
支持多传感器数据融合，提高状态估计的准确性。

提供 XML 配置文件定义测试场景。
支持动态生成交通流和障碍物。
可记录和回放测试过程。

基于 ROS2 实现模块间通信。
提供标准化的 API 接口，便于与其他系统集成。
支持实时监控和远程控制。

以下是使用 bench2drive-speed 进行基本速度控制的 Python 示例：

import bench2drive

# 初始化控制器
controller = bench2drive.SpeedController(
    kp=0.5,   # 比例系数
    ki=0.1,   # 积分系数
    kd=0.05,  # 微分系数
    max_accel=2.0  # 最大加速度 (m/s^2)
)

# 定义目标速度曲线
speed_profile = [(0, 0),    # 0s 时速度为 0
    (5, 10),   # 5s 时加速到 10m/s
    (15, 10),  # 保持 10m/s
    (20, 5)    # 20s 时减速到 5m/s
]

# 运行控制循环
current_time = 0
while current_time <= 20:
    # 获取当前车辆状态
    current_speed = get_current_speed()  # 从传感器获取

    # 计算目标速度
    target_speed = controller.get_target_speed(speed_profile, current_time)

    # 计算控制量
    control = controller.update(current_speed, target_speed)

    # 发送控制指令
    send_control_command(control)

    # 更新时间
    current_time += 0.1  # 100Hz 控制频率
    time.sleep(0.1)

我们在多种场景下对 bench2drive-speed 进行了测试，主要指标如下：