反复探究自动驾驶汽车路测难题的解决之道尤其是can现场总线技术的巧妙应用

深入剖析自动驾驶汽车路测难题的解决策略，特别是can现场总线技术的巧妙运用。当前，全球各国对智能网联技术的发展提供了强有力的政策支持和资金投入，不仅在研究与开发方面，更是在建设智能网联汽车测试示范区方面下了不懈努力，以推动行业进步并规范标准制定。本文详细梳理了自动驾驶汽车道路测试相关内容，为读者提供参考。

首先，我们将探讨自动驾驶汽车测试方法、内容以及测试目的。这些方法包括软件在环（SIL）、硬件在环（HIL）以及车辆在环（VIL）等；内容涉及传感器、执行器、算法和人机界面，以及封闭场地和公共道路等；而目的是从功能性、性能、安全性、稳定性和鲁棒性的多个角度来验证自动驾驶系统的合理性与安全性。

其次，我们将分析自动驾驶汽车开展公共道路测试面临的一些挑战，如复杂道路环境带来的挑战，以及如何正确识别其他车辆并实现有效协同并行。

接下来，我们会探讨自动驾驶汽车测试场景构建的架构与维度，从层次结构到三维结构，并提出基于我国典型道路交通情景的测试场景构建方案，包括借鉴机动车驾驶人考试制度与方法、中小型城市交通流仿真分析等。

然后，我将解释实车在环测试是什么，以及它可以起到的作用，这种技术通过虚拟现实数据生成模拟真实环境，同时保证准确性的基础上大幅节约时间成本，并为实际路测提供参考数据，有积极意义。

接着，我会阐述预期功能安全概念及其重要性，指出可能导致失误的情况，如环境干扰、高级决策逻辑错误或执行器响应不足的问题，并讨论退出机制及其如何通过人工操作或自主进入最小风险状态进行检测。

此外，我还会谈论当前我国封闭场地中的项目设置是否合理，以及封闭场地应包含哪些内容，以满足不同需求，如常规性能评估至突发事件应变能力评估。此外，还需考虑到「安全意识」、「多样化环境」、「复杂场景」等因素以提高考核水平。

最后，我将解释为什么必须进行「考试」，以验证功能要求、安全要求及可靠要求，并且设立具体项目如基本交通管理设施检测至前方目标识别响应能力试验，以保障公共道路试验过程中的安全。