反复探究自动驾驶汽车路测难题的解决之道融入profibus现场总线技术的智慧

深入剖析自动驾驶汽车路测难题的解决策略，融合profibus现场总线技术的智慧

当前，全世界各国对智能网联技术的发展给予了巨大支持，不仅在政策研究、技术研发方面，更是投入大量资金建设智能网联汽车测试示范区，以推动行业进步和引导标准规范的制定。本文就针对自动驾驶汽车道路测试相关内容进行了详细梳理，为读者提供参考。

一、自动驾驶汽车测试方法与内容

软件在环（SIL）、硬件在环（HIL）和车辆在环（VIL）等多种测试方法；

传感器、执行器、算法及人机界面等关键模块的功能验证；

封闭场地和公共道路环境下的实际操作验证。

二、公共道路测试面临的问题

复杂道路环境带来的挑战，如多样化交通参与者的行为识别问题；

自动驾驶与人工驾驶混行时如何正确感知并协同运行。

三、自动驾驶测试场景构建维度

道路拓扑结构（障碍物、车道线等）和交通流层次架构；

三维架构：行走场地与驾驶情景组合，考虑典型道路交通条件。

借鉴我国机动车考试制度，以安全技能为基础构建场景；

结合重特大事故分析，基于法律法规诱因构建违法情景场景；

基于典型环境条件设计仿真分析，并采集分析实际情况。

四、本体实车在环测试意义

通过虚拟现实数据生成模拟真实环境，加速测试过程，同时为虚拟试验提供验证结果，为实际操作提供参考数据，有助于推进行业发展。

五、“预期功能安全”概念解释

关注系统失效导致危害，以及无故障状态下决策不符合预期所致之风险。

主要原因包括：复杂外部因素干扰系统识别；目标使用场景不周全；决策逻辑不当；V2X信息传输错误；执行能力不足。

六、“退出机制”定义及其检测方式

指发生故障后能提示接管或进入最小风险状态。检测包含：

系统识别退化/故障及边界情况并安全退出提示接管能力；

通讯信息丢失/错误无法准确识别时应能安全退出提示接管能力。

对于更高级自控车需具备无需人工接管而自主进入“最小风险”状态能力。

七封闭场地测试项目设置是否合理？

缺乏「决策能力」、「安全意识」评估，对此需进一步完善以降低复杂环境中的风险。

封闭场地应覆盖常规性能考核及突发应变智能性考核，涵盖城市至高速公路各种典型环境。