自主創新建設自動駕駛汽車高能級測試評價體系

孫宇 朱飛

摘 要：本文檔詳細論述了吉利汽車在自動駕駛汽車試驗過程自主創新的測試評價體系，充分對標學習了目前先進的虛擬仿真技術以及國外自動駕駛公共道路試驗經驗，為2022年杭州亞運會無人駕駛順利運行奠定了良好技術基礎。

關鍵詞：自動駕駛;試驗場;開放道路;場景評價

引言

伴隨汽車新四化變革，自動駕駛汽車高速發展。眾所周知，汽車日常行駛過程中有很多紛繁復雜不可預知的情況，在常規的高溫、高原、高寒、適應性和耐久試驗中難以通過技術手段進行復現，例如暴風雪、霧霾、無序的交通擁堵、事故現場、塌方路段等。美國蘭德公司經研究發現自動駕駛汽車需要行駛數十、或數百億英里才能驗證其可靠性：這樣就很可能需要行駛數十、或數百年才能完成可靠性驗證。只靠傳統的測試方法已經不可能驗證自動駕駛車輛的可靠性了，因此亟需創新新的測試驗證方法與工具！

1 自動駕駛汽車測試方法

測試方法主要包括軟件模型虛擬測試、感知元件在環測試、實車在環仿真測試、場內智能網聯功能測試和公共社會道路測試：

1.1 軟件模型虛擬測試

以目前主流仿真軟件Panosim為例進行自動駕駛車輛建模包括車輛動力學模型、駕駛操作行為模型、動態和靜態交通環境模型、感知系統軟件模型：激光雷達、毫米波、相機、V2X（網聯OBU）、GPS定位。通過綜合構建人、車和環境三大要素來達到仿真測試的要求。

1.2 感知元件在環測試

通過對感知元件進行模擬信號輸入檢測感知算法功能性達標的精確性。

（1）激光雷達物理參數測試包括光斑大小、距離和精度、發散角、發射功率、脈沖能量、人眼安全等;探測性能測試包括水平角度和精度、俯仰角度和精度以及測速范圍和精度。

（2）毫米波雷達測試包括測距范圍和精度，測速范圍和精度以及測角范圍和精度。對于24GHZ和77GHZ毫米波雷達評價基于點目標和體目標的動態響應性能。雷達天線罩需要評估反射率、傳輸損耗以及均勻度。

（3）車載攝像頭通過虛擬場景輸入對分辨率、畸變、灰階級數、色彩還原、視場角、信噪比進行測試。

（4）車載導航測試利用衛星信號模擬和道路采集回放進行靜態定位誤差、動態定位誤差、測速誤差、里程誤差、開機啟動時間（冷啟動、熱啟動）、接收靈敏度。

1.3 實車在環仿真測試

對自動駕駛系統中的感知、決策和控制模塊作系統性的總體評估。通過道路采集信息回放和雷達回波模擬對感知系統系統信息輸入，激活AEB、LKA、ACC等自動駕駛功能，利用動態轉鼓臺架測試決策和控制系統檢測線控轉向、油門和制動的輸出反饋，從而驗證自動駕駛系統性功能的完整性。

1.4 封閉試驗場測試

在封閉場地內利用測試設備包括駕駛機器人、可導航軟目標臺車GST、弱勢道路使用者VRU、牽引行人和3D氣球車等設計測試場景及參數，對自動駕駛系統功能進行驗證。測試具有高精度、高響應和高重復度特點。吉利汽車目前對標業內著名的測試場地在江西上饒進行智能駕駛場地建設，預計年內投入使用。

（1）上海臨港智能網聯汽車綜合測試示范區FutureLAIV，由上海機動車檢測認證研究中心于2019年建成投入使用。該試驗場擁有3.2平方公里封閉測試基地包括4萬平米核心測試廣場、1.2KM模擬高速道路、500米國內最長專用測試隧道、500米國內最長降雨環境模擬道路以及5座基站覆蓋5G網絡。

（2）美國密歇根Mcity測試場位于安娜堡市密歇根大學校園內，占地194畝，車道線總長約8公里，設置多種道路和路側設施模擬實際道路環境，主要包括兩個測試區域：用于模擬高速公路環境的高速實驗區域和用于模擬市區和近郊的低速實驗區域。

（3）英國Mira City City cuit試驗場綜合性強，由Mira公司修建完成，該試驗場占地面積約為304萬平方米也是世界占地面積最大的試驗場。其大致分為九個區域、全長超過95千米。

（4）瑞典Asta Zero試驗場在2014年建成，該試驗場運用了SP技術，也是目前歐洲最大的智能汽車試驗場。Asta Zero試驗場在傳統汽車試驗場進行了升級，可進行全面測試。其設計內容廣泛，可通過不同區域組合然后模擬交通道路周圍場景。

1.5 公共社會道路測試

開放道路試驗分為道路測試和示范運營，目的在于評價自動駕駛ODC和ODD的適配性。道路測試，是指在各類社會公共道路指定的路段進行的自動駕駛功能測試活動。示范應用，是指在各類社會公共道路指定的路段的自動駕駛汽車載人載物運行活動。在正式投入亞運會運營前，吉利汽車將在亞組委指定的公告道路范圍內舉行廣泛的道路測試和示范運營以驗證自動駕駛功能達成的精確性。

2 自動駕駛汽車評價方法

自動駕駛測試結果評價技術分為基于固定場景通過性評價和基于人工接管次數評價：

2.1 基于固定場景通過性評價

主要用于軟件模型虛擬測試、感知硬件在環測試、實車在環仿真測試、場內智能網聯功能測試，目的在于精確量化評估各項自動駕駛功能的達標性。參照2021年世界智能駕駛極限挑戰賽仿真測試賽項，利用仿真軟件設置了多個場景測試被測算法的安全性。以AEB緊急制動（目標靜止）評價標準為例：車輛在40/50/60公里時速識別障礙物并緊急制動，加速距離小于200米，識別+制動距離小于100米。

2.2 基于人工接管次數評價

主要用于公共社會道路測試，目的在于客觀和量化地評估駕乘體驗。以美國加州機動車管理局DMV報告為代表，全年平均人工接管里程（MPI）是核心衡量指標，綜合平均了全年行駛里程和接管次數。從2015年至今，在加州公共道路進行自動駕駛測試的公司每年都需要向DMV提交路測報告。這份自動駕駛人工接管報告包含這些公司在過去一年的路測里程和人工接管次數?！比斯そ庸堋敝傅氖侨祟惏踩珕T因為自動駕駛系統故障、或出于行駛安全的考慮，必須接管自動駕駛系統的情況。2020年DMV報告數據顯示，中國自動駕駛公司AutoX、小馬智行緊隨Waymo、Cruise之后，位列第三名和第四名，第五名是福特汽車旗下的Argo。前三名的Waymo、Cruise與AutoX的MPI（兩次人工干預之間的平均行駛里程數）均在2萬英里到3萬英里區間（約3萬公里到5萬公里），分別為29945英里、28520英里和20367英里;小馬智行和Argo在1萬英里左右。

3 結語

自動駕駛是目前汽車新四化變革的標志性產物，隨著計算平臺、先進傳感器等硬件成本的不斷下降和軟件算法的迭代更新，自動駕駛技術的落地離我們越來越近。吉利汽車目前也在積極探索自動駕駛汽車自動加速測試方法，按需求選擇邏輯工況配置，完成具體化測試場景的配置，隨后自動進行仿真，生成測試結果報告。無論技術如何發展，測試評價技術應始終確保自動駕駛車輛同時滿足硬性的設計技術要求以及軟性的客戶駕乘體驗。

參考文獻：

[1]郭烈，《汽車安全輔助駕駛技術》[M]，北京大學出版社，2014

[2]《AUTOMATED & CONNECTED VEHICLES：Safety of the Intended Functionality （SOTIF）》Book 3 - Automated Vehicle Safety Series ，SAE，2019

[3]鄧曉峰， 王潤民， 徐志剛，等. 我國智能網聯汽車測試及示范基地發展現狀[J]. 汽車工業研究， 2019， （1）：6-13.

[4]郭克友，《機器視覺技術在安全輔助駕駛中的應用 》[M]，浙江大學出版社，2015

（吉利汽車研究院（寧波）有限公司，浙江 寧波 315336）