反复探究自动驾驶汽车现场总线技术应用200例解析路测相关难题的深度策略

深入剖析自动驾驶汽车路测难题的解决策略，探索现场总线技术应用200例，解答测试方法、场景构建及退出机制疑惑。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，还体现在建设智能网联汽车测试示范区上，以推动行业发展并引导标准规范的制定。本文全面梳理了自动驾驶汽车道路测试内容，为读者提供参考。

自动驾驶汽车测试方法与内容

测试方法包括软件在环（SIL）、硬件在环（HIL）和车辆在环（VIL）等。

测试内容涵盖传感器、执行器、算法以及人机界面，以及封闭场地和公共道路测试。

公共道路测试面临的问题

复杂道路环境带来的挑战，如多样化的交通参与者和复杂的交通规则。

自动驾驶汽车与人工驾驶汽车混行时如何正确感知其他车辆，并实现有效协同并行。

测试场景架构与维度

从层次架构角度出发，包括道路拓扑结构、交通流以及动态情景三部分。

从三维架构角度看，是行驶场地和驾驶情景的组合，在环境影响下由不同场景组成。

实车在环测试意义

通过虚拟现实数据生成模拟真实环境行驶，实现自适应加速，从而节约时间成本。

为虚拟测试验证结果，为实际路测提供真实参考数据，有积极推进作用。

预期功能安全定义

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产生危害。

退出机制定义及其-testing

定义：当发生故障或无法安全运行时，能提示驾驶人接管或自动进入最小风险状态。

人工操作接管主要包含识别系统功能失灵等情况并提示接管，以及通讯信息丢失后的安全退出控制提示接管能力。

封闭场地设置项目及合理性评估

目前缺乏「决策能力」、「安全意识」等方面评估，对于提高复杂交通环境中运行风险降低仍需完善研究。封闭场地应覆盖典型交通环境下的感知、决策、控制和网联功能，以及「安全驾驶意识」考核范围内纳入考核项目。

「考试」的必要性及设置要求

以验证满足功能要求、安全要求和可靠要求。从功能安全性角度包含常规功能测试；从可靠性角度通过重复试验验证稳定性。通过开展「考试」，最大程度减少公共道路检测过程中的安全风险保障主体与其他参与者的安全。根据《智能网联汽车道路testing管理规范（试行）》，考试项目可以包含基本交通管理设施检测响应能力test, 前方车道内目标识别响应能力test, 遵守不同标准如《GB5768》、《GB14887》、《GB14886》的安装规范等内容。此外，还应该包括遵循不同的类型状态跟随各种交通参与者的类型速度车距控制test, 及遵守不同交互行为test 等多种类型。在进行这样的“考试”之前，可以先使用一些软件来模拟这些条件，这样可以更好地理解每个条件对整个系统性能有何影响，并且能够更好的规划如何去设计我们的“考试”。