Visualização de cenários de corte, mudança de faixa e conversão à esquerda desprotegida

Todo catálogo de teste ADAS / AV tem o mesmo punhado de cenários recorrentes no seu núcleo — corte, mudança de faixa, conversão à esquerda desprotegida, entrada em rotatória, travessia de pedestres, frenagem do veículo à frente. A figura que vai no plano de teste, na apresentação, no documento de caso de segurança ou no artigo é quase sempre uma dessas, desenhada de uma visão 2D de cima para baixo.

O drawtonomy é razoável para produzir essas figuras rapidamente, com um estilo consistente em todo o catálogo.

Os cenários recorrentes

Estes são os cenários funcionais que aparecem com mais frequência. Cada um é um esboço curto com o modelo de estrada certo:

Cenário de corte

Outro veículo se move lateralmente de uma faixa adjacente para a faixa do ego à frente do veículo ego. A figura mostra:

Uma estrada de 2 faixas (ou 3 faixas).
O ego em uma faixa, o veículo que corta na faixa adjacente.
Uma seta de caminho da posição inicial do veículo que corta até sua posição final na faixa do ego.
O rótulo de trigger — tipicamente TTC, velocidade relativa ou lacuna longitudinal.

Este é um dos cenários ADAS mais testados porque os sistemas AEB (Frenagem de Emergência Automática) e ACC (Controle de Cruzeiro Adaptativo) são avaliados nele diretamente.

Cenário de mudança de faixa

O veículo ego muda de faixa. A figura mostra:

Uma estrada de múltiplas faixas.
A posição inicial, posição final e trajetória do ego.
Outros atores com quem a manobra interage (um veículo à frente sendo ultrapassado, um seguidor atrás, um veículo em sentido contrário na faixa alvo em casos bidirecionais).

Útil para avaliar planejadores de mudança de faixa, modelos de aceitação de lacuna e sistemas de assistência de mesclagem.

Conversão à esquerda desprotegida

O veículo ego vira à esquerda cruzando uma ou mais faixas de tráfego em sentido contrário sem uma fase de sinal de conversão à esquerda protegida. A figura mostra:

Um cruzamento de 4 vias.
A trajetória de conversão à esquerda do ego.
Um ou mais veículos em sentido contrário na faixa em conflito.
Opcionalmente, pedestres na faixa de pedestres na perna de destino do ego.

Um cenário central para pesquisa de planejamento AV urbano e um caso extremo frequente em revisões de design.

Cenário de travessia de pedestres

Um pedestre atravessa a estrada à frente do ego, com visibilidade e timing variáveis. A figura mostra:

Um segmento de estrada com uma travessia marcada ou não marcada.
A trajetória do pedestre.
A aproximação do ego.
Opcionalmente, um veículo oclusor que esconde o pedestre até tarde.

Travessias de pedestres estão no coração dos argumentos de percepção, predição e proteção de usuários vulneráveis da via.

Frenagem do veículo à frente

Um veículo à frente do ego freia. Usado para avaliar distância de seguimento, detecção de luz de freio e AEB. A figura mostra:

Uma única faixa.
O ego e o veículo à frente.
Uma anotação de frenagem no veículo à frente.
A resposta esperada do ego.

Entrada em rotatória

O ego entra em uma rotatória com tráfego circulante. Usado para avaliar lógica de ceder passagem, aceitação de lacuna em geometria não Manhattan e manuseio de curvatura de faixa. A figura mostra:

A geometria da rotatória.
A faixa de aproximação e faixa de saída do ego.
Um ou mais veículos circulantes.
A linha de ceder e quaisquer travessias de pedestres na aproximação / saída.

Um conjunto inicial reutilizável

Para cada um dos cenários recorrentes, construa o modelo de estrada uma vez e salve-o como arquivo .drawtonomy.svg. O drawtonomy preserva a topologia de faixa nos metadados .drawtonomy.svg, então a geometria permanece correta em edições futuras. Os arquivos de modelo acabam como uma pequena biblioteca de cenas reutilizáveis:

rodovia-2-faixas.drawtonomy.svg
rodovia-3-faixas.drawtonomy.svg
cruzamento-4-vias-desprotegido.drawtonomy.svg
rotatoria.drawtonomy.svg
juncao-em-t.drawtonomy.svg
arterial-urbana-com-travessia.drawtonomy.svg

Quando uma variante de cenário é necessária (valores de parâmetros diferentes, contagem de faixas diferente), abra o modelo .drawtonomy.svg correspondente, coloque os atores nas novas posições e reexporte.

Sugestões de estilo

Algumas coisas que ajudam em um catálogo de figuras:

Estilo de ego consistente. Escolha uma cor para o ego e mantenha-a em todo o catálogo. Os leitores aprendem a encontrá-lo de relance.
Setas de direção de viagem. Use setas de Caminho apontando na direção do movimento. Evite setas bidirecionais a menos que o cenário tenha genuinamente movimento bidirecional.
Rótulos de trigger curtos. “TTC = 2,5 s” é melhor que uma frase. Coloque a explicação no texto ao redor, não na figura.
Paleta segura em escala de cinza. Muitos periódicos ainda imprimem em escala de cinza. O Painel de Atributos permite separar cor de opacidade / traço para que a figura permaneça legível quando a cor é removida.

Para o que isso não serve

Varreduras de parâmetros. Cada variante é um esboço separado. Se você precisar de 100 combinações de parâmetros, gere-os de um DSL ou biblioteca como scenariogeneration e esboce apenas a figura canônica aqui.
Cenários executáveis. A exportação OpenSCENARIO 1.3 do drawtonomy cobre um subconjunto da especificação (conforme a documentação do exportador) — sem varreduras de parâmetros, sem triggers condicionais, sem storyboards complexos. Para cenários de teste executáveis que vão a um conjunto de regressão, edite XML à mão ou gere a partir de um DSL.
Renderização fotorrealista. O drawtonomy é estritamente 2D de cima para baixo. Use uma captura de tela do simulador para isso.

Leitura relacionada

Esboço de cenários de teste ADAS — o ângulo do catálogo de testes no mesmo fluxo de trabalho.
Classificação de cenários de condução — onde esses cenários se encaixam na hierarquia funcional / lógico / concreto.
Figuras para artigos de condução autônoma — figuras de qualidade para publicação usando os mesmos esboços.
Slides para revisão de design — a versão de apresentação das mesmas figuras.
O que é OpenSCENARIO? — o formato padrão para o qual esses cenários se serializam.