无人驾驶汽车的测试的详细介绍和无人驾驶如何考试的资料概述

  网联技术发展的支持不仅在政策研究、研发技术等方面，更是斥资建设智能网联汽车测试示范区，用以推动行业发展，引导标准规范制定。本文针对

  自动驾驶汽车测试方法最重要的包含软件在环（SIL）、硬件在环（HIL）、车辆在环（VIL）等方法；测试内容最重要的包含传感器、执行器、算法、人机界面测试以及封闭场地、公共道路测试等内容；测试目的是从功能、性能、安全、稳定和鲁棒性等方面来验证无人驾驶系统的合理性、安全性和稳定性。

  一是复杂道路环境带来的挑战，我国道路环境和交通构成相对复杂、机动车驾驶人驾驶行为多样化，无人驾驶汽车如何正确识别并做出准确响应是面临的挑战之一；二是无人驾驶汽车和人工驾驶汽车混行带来的挑战，无人驾驶汽车如何正确感知其他车辆，正确识别外界声光信号，及时向外界发出声光信号，实现与人工驾驶汽车的有效协同并行，也是面临的挑战之一。

  无人驾驶汽车测试场景架构的确定是构建自动驾驶测试场景的前提。从测试场景层次架构角度来讲，包括道路拓扑结构（像障碍物、车道线等）、交通流以及动态情景等三部分。从测试场景三维架构角度来讲，测试场景是行驶场地和驾驶情景的组合，在环境的影响下，由不同场景（高速公路、乡村道路、城市道路等）与驾驶任务、驾驶模式、驾驶速度等一同构成。

  针对传统测试场景构建方法存在的效率低、适应差、规划程度弱等问题，可以从以下维度出发，构建符合我国典型道路交互与通行情景的测试场景：一是借鉴我国机动车驾驶人考试制度与方法、道路交互与通行通行原则与法律和法规在实施过程中的成功经验，从安全驾驶技能、安全驾驶意识等角度构建基于机动车驾驶人考试的测试场景；二是结合重特大道路交互与通行事故深度调查，以及对我国典型道路交通违背法律规定的行为深入分析，从道路交互与通行法律和法规、事故和违背法律规定的行为诱因、交通参与类型等角度，构建基于交通事故与违法情景的测试场景；三是基于我国典型道路环境、道路类型、典型交通流、典型天气及光照等条件，通过道路设计、交通流仿真分析、实际道路交互与通行场景采集分析等方法，构建基于道路交互与通行情景的测试场景。

  无人驾驶汽车实车在环测试是借助虚拟现实数据生成、传输与交互技术，模拟自动驾驶汽车在真实道路环境行驶，并通过概率分布的危险场景强化模拟方法，通过测试案例动态自适应，实现自适应加速测试，从而在保证测试结果准确性的基础上，大幅节约测试时间和成本；同时，通过实车在环测试一方面给虚拟测试提供了验证结果，另一方面为实际道路测试提供了较为真实的参考数据，具有积极推动意义。

  自动驾驶汽车安全可分为主动安全、功能安全、预期功能安全和信息安全。其中，功能安全主要关注由于系统、硬件或软件失效而导致的危害；预期功能安全则主要关注系统部件无故障情况下，由于感知或系统执行不符合预期而产生的危害。

  不符合预期情况产生的根本原因有以下几方面：一是道路条件、周边事物、环境天气等诸多因素会对无人驾驶系统产生干扰，导致系统不能准确可靠地开展环境识别、驾驶决策及运动控制；二是目标使用场景考虑不周全，导致系统不能准确识别环境要素；三是功能决策逻辑不合理，导致系统决策失误；四是V2X预警交互信息传输不准确，导致无人驾驶汽车交互通信错误；五是执行器响应能力不够，导致运动控制偏离预期。

  无人驾驶汽车退出机制指自动驾驶系统当出现故障或无法安全运作时应可以通过某种方式提示驾驶人进行接管或自动进入最小风险状态。

  人工操作接管测试内容最重要的包含两方面：一是无人驾驶汽车能够识别系统功能失灵、退化、硬件故障或处于设计适应领域边界等情况，并能安全退出控制同时提示驾驶人接管；二是无人驾驶汽车如遇通讯信息丢失、接收错误信息无法准确识别等故障时，应能安全退出控制同时提示驾驶人接管。

  同时，对于接管提示已发出而驾驶人未能及时接管的情况，无人驾驶系统应拥有安全停车能力，也就是“最小风险状态”。对于更高级别的无人驾驶汽车有几率存在车内无驾驶人的情况，这类无人驾驶汽车一定要具有无须人工接管而自动进入“最小风险状态”的能力。

  目前，从国内一些封闭场地的测试项目来看，更多的是借鉴机动车驾驶人考试的设置项目，如起步、停车、跟车等，侧重于对无人驾驶汽车基本驾驶技能考核，缺乏“决策能力”、“安全意识”等方面的评估。为降低无人驾驶汽车在复杂交通环境中运行的风险，通过封闭场地测试对无人驾驶汽车开展“能力”评价仍需进一步研究完善。

  开展无人驾驶汽车封闭场地测试应包含以下几个方面：一是封闭场地测试作为开展公共道路测试的“门槛”，其测试项目应能全方面覆盖典型交通环境下的感知、决策、控制和网联功能；二是注重对无人驾驶汽车“安全驾驶意识”测试，发展无人驾驶汽车的目的之一，就为了减少道路交互与通行事故、提升道路交通安全水平，因此封闭场地测试必须将“安全驾驶意识”纳入考核范围；三是封闭场地测试应覆盖城市、郊区、乡村和高速公路场景等我国典型道路环境；四是为满足无人驾驶汽车测试的多变需求，封闭场地测试应涵盖安全、舒适等性能的常规测试，以及对突发场景应变能力的智能测试，通过场景的优化布局及组合，最终实现封闭环境中的道路条件多样性测试和复杂场景的柔性测试。

  无人驾驶汽车开展公共道路测试前，需通过“考试”以验证自动驾驶系统是不是满足功能要求、安全要求和可靠要求。从功能安全性角度来说，“考试”内容应包含常规的功能测试（起步、加速、制动、停车）、传感器测试等；从可靠性角度来说，只有通过大量的重复性试验、极端环境下的稳定性试验，才能验证无人驾驶系统的稳定性。

  通过开展“考试”，能够最大限度降低无人驾驶汽车开展公共道路测试时所面临的安全风险，保障测试主体和其他交通参与者在测试过程中的安全。

  结合工业与信息化部、公安部、交通运输部等三部委共同发布的《智能网联汽车道路测试管理规范（试行）》，“考试项目”设置可以包含以下几个方面：一是基本交通管理设施检测与响应能力测试，测试内容应包含《GB5768 道路交互与通行标志和标线 道路交互与通行信号灯》、《GB14886道路交互与通行信号灯设置与安装规范》等规定要求的道路交互与通行设施种类和安装规范等内容；二是前方车道内动静态目标（机动车、非机动车、行人、障碍物等）识别与响应能力测试，测试内容应包含感知识别不同目标（非机动车、行人、障碍物）的类型和状态、跟随不同交通参与者（机动车、非机动车、行人）行驶、车速车距控制等内容；三是遵守规则行车能力测试，测试内容应包含超车、并道、通过交叉口等内容；四是安全接管与应急制动能力测试，测试内容应包含靠边停车与起步、应急车道内停车、人工接管等内容；五是综合能力测试，综合考察无人驾驶汽车对交通语言认知能力、安全文明驾驶能力、复杂环境通行能力、多参与对象协同行驶能力、网联通讯能力等内容。

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