調研自動駕駛測試場景以及測試場地
參考**
來自百人會《全球自動駕駛測試與商業化應用報告（2019）》內容
一、自動駕駛測試的內容
與傳統汽車測試的方式不同，自動駕駛汽車的效能表徵存在不確定性，且非單調，是人、車、道路交通環境相互耦合的結果，傳統的單一工況重複測試並不適用，需要窮盡所有的測試場景。自動駕駛汽車的驗證將重點考核車輛對交通環境的感知及應對能力，同時v2x通訊技術的引入也增加了網聯化方面的測試需求。根據自動駕駛汽車的應用特性及技術要素，自動駕駛汽車的測試內容主要涉及以下方面：
1、基本的功能與效能。
一方面是自動駕駛功能的完備性，主要包括啟動、停止、轉彎等基本的駕駛功能，以及在各種常見道路場景中的通過方式，對障礙物的識別及響應能力、發生故障或無法安全執行時能夠提示駕駛員接管或自動進入最小風險狀態的功能等，這也是各個地區評判自動駕駛道路測試資格的基礎要素；另一方面，重點測試車輛的效能，即車輛的響應時間、執行效率、資源利用情況等指標，比如對障礙物的識別時間、採取剎車行為的反應時間、通過十字路口的效率、停車入位的時間、轉彎時的路線選擇、跟車距離等，是對比評價自動駕駛汽車與人類駕駛能力的關鍵方式。目前中國依據常見的交通場景已經出台了針對自動駕駛汽車相關測試評價規程。
2、預期功能安全性。
有別於傳統汽車，自動駕駛汽車應重點關注預期功能安全的測試。在系統及相關零部件部件不存在故障的情況下，自動駕駛汽車在複雜的交通場景中，有可能導致系統做出錯誤判斷從而執行不符合預期的行為，產生安全風險。比如雨、雪等極端天氣對感知系統造成干擾，從而影響自動駕駛系統的決策過程。
自動駕駛汽車預期功能安全的測試是乙個長期、龐大的工程，美國智庫蘭德公司2023年的乙份報告認為：一輛自動駕駛汽車需要積累110億英里的測試資料才能驗證其安全性。天氣、溫度、地形、訊號強弱等因素均會對自動駕駛汽車帶來未知的影響，理論上需要窮盡所有場景的測試才能真正保證預期功能的安全性，而為了提高效率，往往會引入模擬測試的方式。2023年5月，m-city發布***《公開自動駕駛快速測試方**》，文中有研究員表示按照他們的模擬測試程式能夠將測試時間減少300-10萬倍，其方**的關鍵思想是增加事故頻率高的場景進行資料提取與分析，進而評估自動駕駛汽車的安全效能。
3、資訊網路安全。自動駕駛汽車的網路結構主要由車內網、車雲網和車際網構成，因此，在測試網路安全防護能力時，不僅要對自動駕駛汽車本身的安全性進行測試，還要重點關注其與外界通訊時的網路安全風險，比如自身資料的保密性如何、能否鑑別外界資訊的完整性與真實性，以及當被網路攻擊後的及時響應與處理能力等。
4、決策能力與安全意識。
決策能力與安全意識相當於自動駕駛汽車的「大腦」，從技術水平來看，自動駕駛汽車的決策能力還存在不足，安全意識還比較薄弱，這兩點正是自動駕駛技術發展的痛點。決策能力決定了自動駕駛汽車是否能真正實現智慧型化，而安全意識則是人類是否能夠相信自動駕駛技術可靠性的絕對基礎。
基於決策能力與安全意識的測試往往需要通過人工智慧演算法對大量資料進行訓練，收集真實駕駛場景的資料並進行物體類別標註或駕駛決策，建立用於訓練駕駛模型的資料庫。對於資料庫的建立和後期的更新，需要結合真實場景測試與虛擬測試的方式。
5、車路協同與通訊技術。
在車路協同的技術路線下，未來自動駕駛汽車將與城市交通平台、道路基礎設施等智慧型化終端進行互聯，需要具有高頻寬、低延時、高可靠特性的通訊網路支撐。從整個智慧型交通系統的角度來看，基於通訊技術能力的測試也十分重要，一方面嘗試不同技術路線的應用，如5g、dsrc等，為車-車及車-路協同通訊提供保障；另一方面，重點關注聯網協同感知、控制的能力，自動駕駛汽車如何與智慧型交通平台實現互聯互通，哪些資料能夠為自動駕駛汽車帶來駕駛決策依據，智慧型交通平台又將如何通過大資料計算實現對交通管控的最優調配。
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