探究自动驾驶汽车现场总线技术应用实例反复剖析路测问题并提出解决方案

深入探究自动驾驶汽车的路测难题与解决策略，包括现场总线技术应用案例分析，反复剖析测试方法、场景构建和退出机制，以期为行业发展提供参考。当前全球对智能网联技术的支持不仅在政策研究和技术研发方面，更是通过投资建设智能网联汽车测试示范区来推动行业进步并引导标准规范的建立。本文系统梳理了自动驾驶汽车道路测试相关内容，为读者解答问题。

自动驾驶汽车的测试方法主要有软件在环（SIL）、硬件在环（HIL）以及车辆在环（VIL）等；测试内容涉及传感器、执行器、算法以及人机界面等，以及封闭场地和公共道路两种环境；其目的是从功能性、性能、安全性、稳定性及鲁棒性的角度来验证自动驾驶系统的合理性和安全性。

进行公共道路测试时，自动驾驶汽车面临诸多挑战，其中包括复杂道路环境带来的识别挑战，以及与人类司机共行时如何正确感知其他车辆和外界信号的问题。

对于构建自动驾驶测试场景而言，可以从三维架构层次考虑，即由行驶场地与驾驶情景组合成不同的环境条件，如高速公路、中长途公路或城市街道等。此外，还应借鉴我国典型道路交通事故调查结果，从法律法规到事故诱因再到交通参与类型等多个维度构建符合我国特点的测试场景。

实车在环测试是一种模拟真实环境下运行，并通过概率分布强化危险场景来加速开发过程，同时能够节约时间成本。这种方式既能为虚拟现实数据提供验证，又能给实际路测提供真实数据，有着积极意义。

预期功能安全是指由于系统失效或非故障状态导致危害的情况，其主要原因包括环境干扰、新目标识别不足、高级决策逻辑错误、通信交互信息不准确以及执行器响应能力不足等问题需要被解决。

退出机制则指当发生故障或无法安全运行时，系统能够提示司机接管或进入最小风险状态。其中，对于更高级别无人操作情况，必须具备无需人工接管而自主进入最小风险状态的能力。

封闭场地作为开展公共道路前的「门槛」，其设置项目应全面覆盖各类交通环境下的感知、决策控制及网联功能，并注重提升「安全意识」。此外，还需涵盖常规性能评估和突发应变能力考核，以实现多样化及柔性的试验设计。

最后，由于开展公共道路之前必须进行「考试」以验证是否满足功能要求及其它要求，因此通过考试可以最大程度降低潜在风险保障所有参与者的安全。在实施中，可结合国家相关规范，如《智能网联汽车道路试验管理规范（试行）》，设定具体考试项目，如基本交通设施检测响应能力、三维目标识别跟随能力以及遵循不同交通参与者行走速度距离控制等内容。