智能網聯汽車測試技術研究

和福建，張晉崇，石 娟

（中國汽車技術研究中心有限公司，天津 300300）

智能網聯汽車是指搭載先進的車載傳感器、控制器、執行器等裝置，并融合現代通信與網絡技術，實現車與人、車、路、云端等智能信息交換、共享，具備復雜環境感知、智能決策、協同控制等功能，可實現安全、高效、舒適、節能行駛，并最終可實現替代人來操作的新一代汽車［1］。依據IHS Automotive的預測數據，2035年智能網聯汽車的銷量將接近2100萬輛，其中中國智能網聯汽車銷量有望達到570萬輛，超過美國的450萬輛、西歐的300萬輛，成為全球最大的市場，如圖1所示。智能網聯汽車如何進行測試是目前公認的難題，也是產業發展中急需解決的問題。為了保證智能網聯汽車的安全性和驗證自動駕駛系統的穩定性、合理性，可以從智能網聯汽車功能、性能、安全、穩定、舒適性和魯棒性等方面進行測試。

智能網聯汽車測試方法主要包括仿真測試和實車測試。仿真測試主要有軟件在環 （Software in the loop，SIL）、硬件在環 （Hardware in the loop，HIL）、車輛在環 （Vehicle in the loop，VIL）等方法。實車測試主要包括封閉場地測試和開放道路測試。實車測試是最真實的測試方法，但其缺點也最明顯，效率低、可重復性差、靈活性差、反饋不及時等，如表1所示。

圖1 2035年全球主要地區智能網聯汽車銷量

表1 不同測試方法的特點

對智能網聯汽車的測試主要有傳感器 （攝像頭、激光雷達、毫米波雷達、超聲波雷達等）、執行器、算法、人機交互界面以及封閉場地測試、公共道路測試等。

智能網聯汽車安全可分為主動安全、被動安全、功能安全、預期功能安全和信息安全。其中，主動安全主要是對車輛主動的加以干預，減少和避免事故的發生；被動安全主要是事故發生后減少人身、財產的傷害，如安全玻璃、安全氣囊、安全座椅等；功能安全主要是由于系統、硬件故障或軟件失效而產生的危險；預期功能安全主要是在車輛無故障情況下，由于環境感知或執行系統不符合預期而產生的危險；信息安全主要是保障車輛信息的機密性、完整性、可用性、可認證性和可審計性［2］。以下情況的發生可能會產生預期功能安全：一是自動駕駛系統由于道路環境、天氣等因素，導致系統不能準確地進行感知、決策及控制；二是自動駕駛系統測試場景不完善，導致系統不能準確識別環境要素；三是自動駕駛系統功能決策邏輯設計不合理，導致決策錯誤；四是網聯通信預警信息傳輸不正確，導致智能網聯汽車通信錯誤；五是自動駕駛系統的執行系統響應能力不足，導致運動控制不準確。

為了保證智能網聯汽車在使用中的安全性，智能網聯汽車應設置有保障機制。保障機制定義為當自動駕駛系統發生故障或車輛安全無法保證時應能夠通過某種方式提示駕駛人進行人工接管或自動進入最小風險狀態。對人工操作接管測試主要包括：智能網聯汽車能夠識別自動駕駛系統功能失效、硬件故障或處于設計邊界等情況，應能安全退出自動駕駛系統同時提醒駕駛人接管；智能網聯汽車如遇通信信息丟失、接收錯誤信息無法準確識別等故障時，應能安全退出自動駕駛系統同時提示駕駛人接管。同時，對于接管提醒已發出而駕駛人未能及時進行接管或高級別的智能網聯汽車內無駕駛人的情況，智能網聯汽車應擁有自動進入最小風險狀態的能力。

1 仿真測試

1.1 測試場景

在仿真測試中，測試場景是開展仿真測試的基礎，而測試場景架構的確定是測試場景的前提。從測試場景層次架構分析，可由道路拓撲結構、交通流以及動態情景3部分構成。從測試場景三維架構分析，測試場景是行駛場合和駕駛情景的組合，在不同的天氣下，由不同駕駛工況 （高速、城市、鄉村等）與駕駛任務、駕駛速度等構成。

測試場景應具有一致性、可通過具體的數值進行描述、機器可讀性。為了解決傳統測試場景構建方法存在的效率低、適應性差、場景數量有限等問題，可以從以下方面出發，搭建符合中國實際情況的測試場景：一是從安全駕駛等方面建立基于智能網聯汽車考試的測試場景；二是從法律法規和事故等方面，建立基于交通事故與違法情景的測試場景；三是從典型道路環境、天氣及光照等方面，建立基于道路交通情景的測試場景。

當前，測試場景庫的建設尤為重要。首先需要解決的問題就是統一數據標準和數據格式。然后豐富場景庫的數據來源，如國內外標準場景、駕駛模擬器場景、自然駕駛場景、事故場景等。場景庫的建設可以為智能網聯汽車的研發和測試提供巨大的支撐。

圖2 自動駕駛系統 “V”模型開發示意圖

1.2 軟件在環

軟件在環是指在系統代碼級別進行功能測試，通過輸入大量測試場景，可快速、高效地驗證自動駕駛系統環境感知算法、決策控制算法等［3］。在目前系統開發中“V”模型被普遍采用，軟件在環測試由于成本低、效率高、易修改，一般應用在自動駕駛系統設計初期和中期，如圖2所示［4］。目前，仿真模擬軟件可分為開源和收費兩種。開源模擬平臺主要有Gazebo、Carla、Apollo，收費模擬平臺主要有Panosim、Carsim、Pro-SiVIC。

1.3 硬件在環

硬件在環是指控制系統硬件作為被測對象，將環境仿真信息輸入到控制系統。其特點是可以測試一些危險場景、測試工況可復現，但其測試效率、成本、靈活可拓展性不能滿足目前自動駕駛系統的迭代速度［5］。硬件在環的應用最早是在傳統車輛控制器上，如發動機控制系統EMS（Engine Module System）［6］，電子穩定控制系統 ESC （Electronic Stability Control）［7］等。

高級駕駛輔助系統ADAS（Advanced Driver Assistance Systems）控制器和自動駕駛系統控制器比傳統車輛控制器需要測試的工況更多，同時需要實際交通環境的參與，這是傳統汽車控制器所不需要的，搭建虛擬環境是整個ADAS或自動駕駛測試的基礎并應用于整個測試過程。當前主要有IPG公司的Carmaker，TASS公司的PreScan，OKTAL公司的Scanner等軟件可進行虛擬環境仿真。在軟件中擁有多種傳感器的模型，如毫米波雷達、激光雷達、攝像頭等，這些模型可以模擬實際控制器中的真實傳感器［8］。同時軟件中還有多種常見的交通流元素，如行人、車輛、建筑物、道路等，這些交通元素可以仿真實際交通環境搭建虛擬測試環境，通過傳感器模型可以將虛擬目標傳遞給控制系統，用來測試控制系統的控制功能。圖3是應用較多的攝像頭在環測試系統，一般選擇攝像頭注視屏幕的方式進行測試，這種方式的優點是可重復性和快速性，缺點是屏幕呈現的環境與真實環境之間存在誤差。在測試時可采用視頻流注入或目標信號注入的方法解決這一問題。

圖3 基于攝像頭的硬件在環測試系統 （圖片來源d SPACE）

對基于雷達的控制系統，可以通過雷達目標仿真器的方式模擬虛擬測試目標，目前只有RS的OTA （Over the air）和NI的雷達目標仿真器，且仿真的目標數量只有4個左右。圖4是基于雷達的硬件在環測試的示意圖，在測試時同樣可采用雷達模型和目標信號注入的方法。

圖4 基于雷達的硬件在環測試系統 （圖片來源dSPACE）

對自動駕駛系統來說，單一傳感器已經無法滿足控制系統的需求，需要融合多種傳感器來得到環境信息?，F在比較常見的方法是攝像頭加毫米波雷達，這種方法的最重要的問題是實現多種傳感器目標信號的同步。當前采用較多的方案是攝像頭注視屏幕，同時將虛擬場景傳遞給雷達目標仿真器，以此來解決不同傳感器的時間同步問題。圖5是攝像頭和毫米波雷達融合方案示意圖。

圖5 攝像頭和毫米波雷達融合方案示意圖（圖片來源dSPACE）

1.4 車輛在環

車輛在環是指將自動駕駛系統集成到真實車輛中，同時通過實時仿真機及仿真軟件模擬道路、交通場景以及傳感器信息，來構成整套測試系統的方法，可為實車測試提供較為真實的參考數據。

根據目標信號的注入方式進行分類，仿真測試主要有3種測試形式，目標注入、傳感器原始信號注入和傳感器在環。其中目標注入方法是將目標信號直接輸入給控制器的控制層，在系統中執行控制策略部分；傳感器原始信號注入方法是將傳感器感知到的信號直接輸入給傳感器，在系統中執行目標識別和功能控制部分。以攝像頭為例，傳感器在環采用看屏幕的方式，系統執行傳感器環境感知、目標識別和功能控制。目前主要用于測試自動泊車輔助系統APA（Automatic Parking Assistance），自動緊急制動系統AEB（Autonomous Emergency Braking）等工作系統?，F有IPG公司提供的基于超聲波傳感器的APA測試系統，實現了在實際場地中，通過超聲波仿真器將虛擬測試環境中的目標信息傳遞給超聲波傳感器的方式進行實驗。

2 實車測試

2.1 封閉場地測試現狀和建議

智能網聯汽車在進行公共道路測試前，需在封閉場地進行測試以驗證自動駕駛系統的功能要求、安全要求和可靠性要求。從功能安全性方面考慮，測試項目應包含基本的功能測試 （起步、停車、變道）、感知能力測試等；從可靠性要求考慮，只有經過大量的重復試驗、不同環境下的穩定性試驗，才能保證自動駕駛系統的可靠性。智能網聯汽車通過在封閉場地的測試，能夠最大程度減少智能網聯汽車開展公共道路測試時所帶來的安全危險，提高測試駕駛人和其他交通參與者在車輛測試過程中的安全性。

目前，從國內城市已發布的關于智能網聯汽車道路測試管理實施細則或管理辦法中發現，設置的測試項目多是智能網聯汽車基本功能考核，如起步、停車、變道等，缺乏決策能力、網聯通信能力等方面的評估。為了提高智能網聯汽車在復雜交通環境中使用的安全性，需要深入研究完善封閉場地測試對智能網聯汽車能力評價的測試場景和項目。

封閉場地測試是智能網聯汽車進行公共道路測試的必經階段，對智能網聯汽車封閉場地測試應具有以下內容：測試項目應能全面覆蓋城市、郊區、鄉村和高速公路典型交通環境下的感知、決策、控制和網聯功能；智能網聯汽車的優勢之一就是可以減少事故發生數量、提高交通安全水平，應加強對智能網聯汽車安全意識測試；為滿足智能網聯汽車測試的豐富性，封閉場地測試應具備通過場景的組合，包含常規測試以及考察應變能力的智能測試，實現在封閉場地中多樣性測試和復雜場景的柔性測試。

2.2 開放道路測試現狀

為推進智能網聯汽車產業的快速發展和響應國家的政策，國內各省市逐漸出臺相關措施允許測試主體進行開放道路測試［9］。目前，已有部分企業拿到開放道路測試的牌照，如表2所示。上汽拿到開放道路測試牌照后，在開放路段進行數據采集和測試的累計里程達到1500 km，完成了對交通信號的識別響應、對行人和非機動車的避讓、車道內安全行駛，道路測試期間沒有發生交通違法和交通事故。

表2 國內省市智能網聯汽車發放牌照現狀

3 結語

智能網聯汽車的發展，是未來汽車產業的方向。隨著技術的進步和法律法規的完善，智能網聯汽車將會對交通和人們的出行帶來巨大的影響。

在智能網聯汽車落地過程中，智能網聯汽車的安全是企業和政府管理部門最關注和需要解決的問題。為此，可從以下幾方面進行：一是進一步完善高級別自動駕駛測試理論和測試方法，形成一套完整的自動駕駛測試評價體系；二是加快制定支持道路測試的法律法規；三是逐步開放更多的道路，解決各類主體由于中國人口眾多、道路交通環境復雜，對不同測試場景的需求；四是提高智能網聯汽車準確感知外界其他物體，并可以識別外界聲光信號并發出聲光信號，實現與人工駕駛汽車并存的能力。