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

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自动驾驶系统的评测基准是验证算法性能的关键工具。然而，当前的评测基准在速度控制方面存在明显不足：

静态速度设置 ：多数基准采用固定速度参数，无法反映真实道路的动态变化。
缺乏动态场景 ：测试场景过于单一，难以覆盖复杂交通环境中的速度交互需求。
精度不足 ：速度控制的粒度较粗，导致评测结果与实际性能存在偏差。

这些痛点限制了评测基准的可靠性和适用性，亟需一种更灵活的解决方案。

bench2drive-speed 通过以下核心设计解决了上述问题：

动态速度调节算法
基于 PID 控制器实现速度的实时调整，响应时间小于 100ms。
支持自定义速度曲线，模拟加速、减速和巡航等多种驾驶模式。
多场景模拟框架
模块化设计，允许用户自由组合天气、交通密度和道路类型等参数。
内置 100+ 预设场景，覆盖城市、高速和乡村等典型环境。
可扩展架构
采用插件式设计，方便集成新的评测指标和传感器模型。
提供 API 接口，支持与 ROS、Apollo 等自动驾驶平台无缝对接。

以下是速度控制模块的核心代码示例：

class SpeedController:
    """
    动态速度调节器
    :param kp: 比例增益
    :param ki: 积分增益
    :param kd: 微分增益
    """
    def __init__(self, kp=0.8, ki=0.1, kd=0.05):
        self.kp = kp
        self.ki = ki
        self.kd = kd
        self.last_error = 0
        self.integral = 0

    def update(self, target_speed, current_speed, dt):
        """
        计算控制输出
        :param target_speed: 目标速度 (m/s)
        :param current_speed: 当前速度 (m/s)
        :param dt: 时间步长 (s)
        :return: 控制输出 (加速度 m /s²)
        """
        error = target_speed - current_speed
        self.integral += error * dt
        derivative = (error - self.last_error) / dt
        output = self.kp*error + self.ki*self.integral + self.kd*derivative
        self.last_error = error
        return output

我们在以下环境中对比了 bench2drive-speed 与传统静态基准的表现：