商用車自動駕駛測試現狀研究

許 設，馬文博，高晉先，王新明，王博通

（1.中國汽車技術研究中心有限公司，天津 300300；2.中汽研汽車檢驗中心（天津）有限公司，天津 300300）

引言

近年來信息技術在各行業不斷普及，在汽車行業中不僅提升了車輛中電子設備的比重，也催生了整個產業的智能化[1]。智能網聯汽車（ICV）[2]在傳統汽車的基礎上搭載了先進的感知、控制、執行系統，還需要不斷和車、路、人、云端等進行信息交互。ICV的發展得益于信息技術的驅動，它的誕生對于城市的發展和人類的出行具有重要意義。

商用車主要由貨運車輛和中大型載客車輛組成，是世界范圍內的運輸行業中的重要板塊。商用車的智能網聯產業化具有巨大的實際應用價值和商業價值，我們認為商用車最后走到智能網聯化是一個必然。以公路物流行業為例，成本一直都是整個行業的痛點，如果自動駕駛能夠解放駕駛員，那么它從成本角度將是一個顛覆性的進步。智能卡車對于巨大的物流市場的改變可能是革命性的。

1 自動駕駛測試

1.1 V字形開發流程

V字形開發流程，普遍適用于汽車電子行業的開發驗證。

自動駕駛系統涉及大量的軟硬件開發。軟件層面主要包括感知、決策、規劃、控制四個層面，硬件方面主要包括單雙目攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等。在自動駕駛系統的開發過程中，測試同樣是必不可少的。目前主要分為仿真測試和道路實車測試兩項。

圖1 V字形開發流程

1.2 自動駕駛仿真測試

自動駕駛仿真測試[3]是一種通過計算機和相關設備搭建算法模型和仿真場景以模擬道路測試的一種測試方法。該方法避免重復性工作，并能開發新的場景，具備很好的測試效果，能節省人力物力。圖2所示為自動駕駛系統所需要的主要元素，自動駕駛系統的虛擬仿真測試主要分為軟件在環測試、硬件在環測試、駕駛員在環仿真、車輛在環仿真等幾個層次。

圖2 自動駕駛系統

軟件在環仿真（SIL）主要是測試感知、決策等算法對多變復雜的環境的適應性。目前主機廠和第三方機構中使用的SIL主要是基于Carmaker、Prescan、Carsim、PanoSim等軟件進行，Carsim作為動力學軟件可以提供整車模型，Prescan能夠搭建細膩逼真的仿真場景，上述軟件可以進行聯合仿真，用于驗證在matlab中建立的控制模型或者用其它語言編寫的算法模型。

圖3 視頻暗箱原理圖

硬件在環仿真（HIL）是在軟件在環的基礎上將控制算法導入ECU中，通過硬件系統運行模型從而對ECU進行全面測試。HIL系統主要由三部分組成：硬件平臺、實驗管理軟件和實時軟件模型，目前在自動駕駛的開發測試中應用很廣。該系統可以對自動駕駛的系統或者硬件進行測試。圖4是基于投影方式的攝像頭測試暗箱原理圖。攝像頭暗箱[4]主要的作用就是用攝像頭采集到的場景動畫來模擬實車上攝像頭所采集的真實場景。

圖4 駕駛員在環仿真系統

駕駛員在環仿真（DIL）是用于研究、測試、分析和重現“人-車-路-交通”在實際車輛駕駛中的相互作用。DIL系統（如圖4所示）相比HIL系統可以使駕駛員和模擬出虛擬環境進行實時交互，可以反映出人力駕駛員在該場景下的駕駛狀態。

車輛在環仿真[5]（VIL）是指將ADAS系統集成到真實車輛中，并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號，從而構成完整測試環境的方法，可實現ADAS功能驗證、各場景仿真測試、與整車相關電控系統的匹配及集成測試。與傳統的硬件在環（HIL）測試相比VIL由于用真實車輛替代了車輛模型，從而很大程度上提高了被測控制器性能測試結果的精確度。

1.3 自動駕駛道路測試

雖然虛擬仿真測試可以極大地提升自動駕駛測試的效率，但是虛擬仿真過程不能完全替代道路實測。以Waymo公司為例，該公司已經在仿真平臺Carcraft上模擬了100億英里的道路場景，且支持Waymo車型進行大規模測試，但該公司仍然組織了大量人力、物力進行道路測試。

1.3.1 封閉道路測試

當下，自動駕駛汽車技術尚未成熟，基于封閉場地模擬構建各種實際道路場景對自動駕駛汽車進行試驗驗證，是提升其技術水平、功能穩定性、安全性的重要途徑。一方面，封閉測試可以為自動駕駛汽車提供接近真實交通場景的試驗環境，相關企業可以在風險可控的條件下發現自動駕駛汽車存在的技術問題，確定車輛實際可靠運行的道路環境條件；另一方面，封閉測試可以幫助測試主體復現在道路測試中遭遇的偶然場景，滿足定制化需求，更有針對性地提供測試場景，加快技術試驗驗證的效率，專業化的封閉測試場可以提供多種道路突發狀況集中發生的測試場景。

1.3.2 開放道路測試

道路測試是自動駕駛汽車最重要的檢驗。在道路測試中，開發者可以通過車輛和其它環境因素的交互進一步采集更多的數據，并在真實環境中驗證所開發的軟硬件的精度以及可靠性等。該數據可以用于后續算法的改進工作，并不斷豐富場景庫，形成一個良性循環。

國內外，企業和政府都非常重視自動駕駛的開放道路測試。截止2020年11月，國內27個城市已經相繼發放了700多張測試牌照，極大地推動了道路測試的進程。以小馬智行為例，該公司在廣州和北京相繼上線了Robotaxi，100多輛自動駕駛車輛設置了近150個接送站點，營運范圍覆蓋了近150平方公里。該公司利用Robotaxi接觸到了更多的交通場景，整個技術做得更加的安全、便捷以及提升整個穩定性。

1.3.3 國內自動駕駛試驗場發展情況

封閉測試場[6]既包括傳統汽車試驗場，也包括在各種試驗道路基礎上增加智能化和網聯化功能的智能網聯汽車封閉測試場。從國內外的建設情況來看，自動駕駛測試場往往會模擬搭建諸如單向車道、雙向車道、十字路口、環形交叉路口、丁字路況、環島、高速公路等常見的交通場景，為自動駕駛汽車測試提供完善的測試條件。不完全統計，全國有近50個封閉測試場（已建成和待建設），其中有30個具備智能網聯汽車測試能力。目前國內試驗場在智能網聯領域建設比較成熟得有中汽研鹽城試驗場、襄陽達安試驗場、中國汽研智能網聯測試基地、一汽農安試驗場等。

目前各試驗場地建設標準不統一，場景差異大，存在大量重復性建設。智能網聯測試能力建設耗費巨大，在該方面目前各企業還未找到合理的商業模式。

2 典型的商用車智能網聯應用場景

相比乘用車的復雜的使用場景來說，商用車的使用場景要小很多。本文以比較常用的干線貨物運輸、城市公交運輸、港口運輸、礦山、環衛清掃、快遞送達等幾個場景為例進行分析[7]。

2.1 干線貨物運輸

干線貨物運輸主要是在城市和城際間進行，該應用場景的道路情況相對簡單，對自動駕駛軟硬件的要求都相對較低。干線貨物運輸的規模已經達到十萬億級別，在運輸過程燃油成本和人工成本是主要成本來源，其中司機的疲勞駕駛和違規駕駛帶來了巨大的運輸安全風險。2019年5月在中汽中心的組織下，重汽、福田和東風商用車完成了列隊跟馳標準公開驗證試驗。基于智能網聯技術的商用車列隊跟馳可以有效地降低干線運輸的成本和安全風險。

2.2 城市公交運輸

城市公交運輸[8]是城市人員運輸的三個支柱之一，公交車的運行時間和運行路線相比干線運輸更加穩定。但是在實際運行過程中，公交車受到的私家車和其他諸如外賣車輛、行人等的干擾相對較大。這種運行場景對車輛的實時檢測和計算處理能力提出了相對更高的要求。總結來說，公交車運輸的場景更復雜一些。

2.3 港口運輸

諸如天津港之類的港口每年的貨物吞吐量巨大，承擔了巨大進出口任務，目前來說港口的設備自動化率比較高。港口中車輛行駛的工況非常簡單，車輛行駛時車速較低，運行過程中干擾者很少，且車輛運輸過程中會有人實時監督。港口運輸的場景對自動駕駛的開發和測試而言都很簡單，適合使用高等級的自動駕駛，是智能駕駛在商用車領域落地的重要突破口。

2.4 礦山

礦山的自動駕駛場景[9]也較為簡單，但也存在一定的難點。和公路港口等使用場景相比，礦山區域地形情況較為復雜，沒有明確的車道線，且道路狀況很差，對車輛的道路識別等造成了較大的困擾。除此之外，礦山大多地域較為偏僻，信號較差，所以礦山場景對于車輛智能系統的硬件能力提出了較高的要求。

2.5 環衛清掃

環衛車的運行速度較慢，且運行路線穩定，環衛處的行駛道路大多為建設良好的公路。在給環衛車規劃好行進路線后，下面需要控制的是使環衛車根據交通狀況進行合理的避障操作，需要保證自動駕駛系統的信息交互的實時性和控制的精確性。

2.6 快遞運送

此處的快遞運送不包括城際間的長途配送過程。現今外賣和快遞行業改變了人們的生活，如果能實現無人配送可以節省大量的社會資源。無人配送現在是相對火熱的領域，對于順豐、阿里、美團等企業來說更是重中之重。無人配送車的軟硬件系統要保證高度的精確性，雖然配送車的配送路線是提前規劃好的，但是無人配送車需很強的動態調整能力，場景雖然相對簡單，但是對系統的能力提出了很高的要求。

3 商用車智能網聯測試政策法規現狀

智能網聯產業作為未來汽車的發展方向，受到國內外各政府機構的重視。自動駕駛相關標準法規的制定可以更好的保證自動駕駛的落地，目前相關立法工作相對落后。

美國目前已有20余個州出臺了50余部關于自動駕駛的法案。早在2011年，內華達州便通過了自動駕駛汽車合法化法律，并頒布了一系列相關管理法規，其中包括自動駕駛汽車概念的確定以及上路測試的流程。 2016 年 9 月，美國交通部（NHTSA）推出第一部自動駕駛法案《聯邦自動駕駛汽車政策指南（FAVP）》，這是全世界第一部自動駕駛汽車法規，為自動駕駛技術大規模正式應用做好了充分的法律準備。

2016年8月，法國政府正式批準外國汽車制造商在公路上測試自動駕駛汽車。在英國，2016年3月，英國財政大臣宣布政府計劃于2017年開始在高速公路上測試無人駕駛汽車，同年7月，英國商務部和運輸部大臣公開表示，該國將清除束縛自動駕駛汽車的法規。

北京、上海、重慶、平潭等國內城市出臺了各自的自動駕駛道路測試監管辦法。2018年4月11日，工業和信息化部、公安部、交通運輸部聯合發表了《智能網聯汽車道路測試管理規范（試行）》，該規范對全國各省、自治區、直轄市等都具有法律效力。2021年，工業和信息化部對改規范進行了修訂，并公開征求了意見。

4 商用車智能網聯產業落地的討論

智能網聯產業經過一段時間的急速發展，在未來的幾年 內將完全進入落地階段[10]。就技術層面而言，商用車和乘用車領域的智能網聯發展基本是同步的。但實際應用過程中，商用車的智能網聯應用場景往往更為簡單，這就相應降低了對智能網聯系統軟硬件層面的要求，使智能網聯產業更容易落地。畢竟一項新興技術大規模普及時成本是關鍵項。單就商用車的應用場景而言，本文在第3章中所提到的幾個應用場景相對來說更容易突破。在今后的產業落地過程中，可以先從以上幾個場景進行推廣。