自動駕駛迅速發展，以不同速率開闢了多種不同的市場——自動送貨車，無人小巴，自動礦車等。這篇文章是關於這些市場的測試驗證需求，介紹如何使用一種單一的，可擴充套件的，基於場景的驗證語言來表達如制動失敗、後方超車、自動跟車等常見場景和特定於使用環境的場景。同時，也會介紹實現上述應用場景的解決方案openscenario 2.0.
自動駕駛汽車的應用顯然不侷限於單一應用領域。能夠開闢很多豐富的子市場，比如：
除此之外，還有更多的子市場。
除了按自動駕駛車輛上的功能劃分，還可以按工作環境劃分市場。因此，自動駕駛汽車的子市場規模還是足夠龐大的，每個子市場都有自己的競爭。
這些市場有的已經慢慢擴大，比如澳大利亞礦山的無人礦卡已經流行；也有的才剛剛起步，比如印度加爾各答無人計程車剛剛運作。
經過新冠病毒全球範圍的影響後，許多科技公司允許員工在家辦公，放緩了許多專案開發進度。尤其是自動駕駛行業，因為需要更多的現場驗證和開發。
另一方面，我們可以發現，如無人送貨車、運輸機械人，港口自動叉車等自動駕駛子市場變得更受重視。人們在劫後餘生醒悟到這些市場的必要性。
有**指出，儘管新冠病毒放緩了很多科研專案，但是無人送貨車、運輸機械人等專案反而被加快推進。
根據官方資料，2023年2月份寧波市只有800名卡車司機在工作，而正常情況下應有24,000名貨櫃卡車司機。造成這種原因是卡車司機由於隔離檢疫而無法上班，而一些司機擔心受到感染自願休息。
現在新冠病毒仍在肆虐，還會有許多城市遭遇如此情況。也就說明，未來這些城市會有部署無人送貨車的市場，而這個市場落地的阻礙之一就是驗證。因為相關法規和公眾信任很難滿足。
近期，許多實地測試已經停止，更多轉變為虛擬測試。這種趨勢也會繼續持續下去。這兩種測試手段我們都需要，但基於現在的情況來看，虛擬測試的效率會更高。
假設您的公司正在為上述其中之一的子市場構建自動駕駛方案，那麼您和您的**商必須：
我們主要來看驗證功能。需要考慮不同情況，如下圖所示。圖中顯示了一些自動駕駛汽車市場需要驗證的功能。
舉例讓您更能對此有所了解：假設您要負責驗證各個密閉區域內的自動卡車運輸：
實際上，很難規劃特定市場下需要驗證的所有條件。比如，匹茲堡的乙個送貨機械人事故。它沒有做任何違背它本身邏輯的事，僅僅是在人行橫道入口處靜止不動，就妨礙了一位坐輪椅的女士從街道進入人行橫道。
然而上述風險與所有自動駕駛車輛（包括送貨機械人）都必須擔心的基本風險（比如躲避障礙）無關。
這個風險可能僅存於送貨機械人，但是，我們可以從這個風險引申到所有自動駕駛車輛，建立「禁止自動駕駛裝置阻止行人進入安全街道」這一場景。
那麼如何對一種特定的自動駕駛車進行有效率且全方位的驗證呢？一種有效的知名方法就是「覆蓋率導向驗證」。
為特定的自動駕駛市場設計風險維度驗證非常困難，除了設計場景，還要設計具體的事件邏輯。（如當您的自動運輸車遇到機械故障時發生什麼）
原則上，每個自動駕駛公司都應該開發自己的驗證方法，場景描述等。但是這樣比較低效。因為不開源的專案就像閉塞的島嶼。開發困難還不可重複利用。
設想：如果您準備驗證自動礦卡。那麼您需要通過程式設計設計出如下情況： 提前制動、機械故障、惡劣天氣、制動失靈等，還可能交叉發生。
所以您更希望尋找熟悉上述功能開發的團隊，並且最好使用同一種通用的語言開發。
經過上面的引導，您已經發現。一種單一的、開源的、重複利用度高、基於場景的，可以同時能夠表達所有場景，反饋覆蓋率、kpi等引數的語言是自動駕駛行業迫切需要的。
那麼目前asam(association for standardisation of automation and measuring)提出的openscenario 2.0的概念也正是希望能夠滿足以上願景。
日前，廣州虹科正式加入國際自動化和測量系統標準化協會（association for standardization of automation and measuring systems，asam），參與該協會的技術交流活動與合作。
更多關於openscenario的內容請看往期文章：
往期文章:openscenario介紹及目前面臨的問題
基於場景的adas測試或將成為標準
【scenario-based testing】asam最新會議精煉
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