自動駕駛汽車實際道路測試系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

端帥，王霽宇，秦孔建，楊智博

(1.中國汽車技術(shù)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 300399；3.中汽科技（北京）有限公司，北京 100176；4.機械科學研究總院-中汽認證中心有限公司，北京 100044)

0 引言

隨著自動駕駛技術(shù)的創(chuàng)新和迭代，智能網(wǎng)聯(lián)汽車的測試標準和規(guī)范不斷更新和完善。高級駕駛自動化智能網(wǎng)聯(lián)汽車應該具備環(huán)境感知、智能決策和協(xié)同控制等能力，實現(xiàn)安全、高效、舒適的自動駕駛功能。高級駕駛自動化智能網(wǎng)聯(lián)汽車的技術(shù)發(fā)展需要依托新的測試評價方法體系以及驗證工具平臺。2022年9月，《國家車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)標準體系建設(shè)指南（智能網(wǎng)聯(lián)汽車）（2022年版）》組織開展征求意見，提出智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試評價技術(shù)中的關(guān)鍵要素，創(chuàng)建以評價及審核能力、管理及開發(fā)流程、測試設(shè)備及工具、測試場景為核心的全新測試評價系列標準，為建立包括仿真試驗、場地試驗、道路試驗及審核評估在內(nèi)的智能網(wǎng)聯(lián)汽車“多支柱法”測評認證體系提供基礎(chǔ)支撐[1]。聯(lián)合國自動駕駛驗證方法非正式工作組（VMAD IWG）[2]提出了模擬仿真測試、封閉場地測試、實際道路測試、審核評估和在用監(jiān)測報告5種測試評估方法，促進了標準、法規(guī)和行業(yè)規(guī)范的發(fā)展。國際汽車制造商協(xié)會（OICA）[3]提出了由審核評估（包含模擬仿真測試）、封閉場地測試和實際道路測試組成的智能網(wǎng)聯(lián)汽車“三支柱”測試認證方法。國內(nèi)相關(guān)研究機構(gòu)[4]提出了基于場景的測試方法是實現(xiàn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車安全測試評估的重要方法，按照測試手段可以分為模擬仿真測試、封閉場地測試和實際道路測試。

測試評價標準以“多支柱法”為指導，通過模擬仿真測試、封閉場地測試、實際道路測試等方法驗證自動駕駛汽車的智能化和網(wǎng)聯(lián)化技術(shù)能力。模擬仿真測試[5]具有高效率、低成本、高安全和高覆蓋度的優(yōu)勢，是驗證高級自動化智能網(wǎng)聯(lián)汽車算法缺陷、功能不足的重要手段，但存在測試環(huán)境真實性、仿真建模可信度和工具鏈置信度的難題。上述影響因素可能使得真實的場景環(huán)境和車輛動態(tài)無法完全映射到虛擬的測試環(huán)境中。封閉場地測試[6]通過在受控的場地內(nèi)搭建各類可重復的交通場景進行測試能夠加速測試進程減少測試風險，是自動駕駛汽車實際道路測試前必不可少的環(huán)節(jié)。目前自動駕駛汽車在封閉場地的測試功能和場景較為單一，難以滿足目前多種技術(shù)形式、不同自動駕駛等級的智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試需求。

相比于模擬仿真測試和封閉場地測試，實際道路測試[7]能夠為自動駕駛汽車提供真實復雜的交通環(huán)境，滿足其必要的設(shè)計運行條件要求，利用實際道路的隨機目標和事件，充分地驗證其執(zhí)行動態(tài)駕駛?cè)蝿盏墓δ芎托阅鼙憩F(xiàn)。實際道路測試評價作為高級自動化自動駕駛汽車的關(guān)鍵環(huán)節(jié)，是推動自動駕駛汽車真正落地的至關(guān)重要的組成部分。此外，基于場景的自動駕駛汽車安全測試“三支柱”評估方法指出實際道路測試評價體系需要以里程、時長和ODC要素的全面覆蓋為基礎(chǔ)，針對真實的交通場景下的自動駕駛系統(tǒng)開展測試和評價。因此，高級駕駛自動化自動駕駛汽車的測試評價需要依托標準、法規(guī)的建設(shè)和測試評價、系統(tǒng)驗證方法的設(shè)計來開展多維度測試評價的研究。

2021年7月，三部委印發(fā)了《智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試與示范應用管理規(guī)范（試行）》[8]，為智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試和評價提供了政策支撐。2021年12月，智能網(wǎng)聯(lián)汽車分標委組織制定的汽車推薦性國家標準《智能網(wǎng)聯(lián)汽車自動駕駛功能道路試驗方法及要求》組織開展征求意見，為智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試提供了參考和依據(jù)，推動了測試評價標準[7]的研究和發(fā)展。實際道路測試評價技術(shù)是驗證ADV安全和效率的必要手段，對自動駕駛技術(shù)的迭代和商業(yè)化具有至關(guān)重要[9]。

自動駕駛汽車實際道路測試從需求分析、設(shè)計測試到實際運行，是智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)一個大的階段性跨越。實際道路測試過程采集的海量數(shù)據(jù)要求測試設(shè)備和方法更加系統(tǒng)全面，數(shù)據(jù)存儲更加規(guī)范和安全，數(shù)據(jù)處理更加靈活和方便。但是海量的測試數(shù)據(jù)管理相關(guān)的標準化基礎(chǔ)還比較薄弱[10]。自動駕駛汽車產(chǎn)業(yè)承載著海量的數(shù)據(jù)處理，且數(shù)據(jù)類型多樣化、來源多元化，涉及了產(chǎn)業(yè)鏈中各個環(huán)節(jié)的平臺間交互融合，要建立一個統(tǒng)一的、標準化的運維管理平臺，實現(xiàn)對設(shè)備的實時監(jiān)控，實時掌握設(shè)備情況，為運營管理人員提供日志分析、故障診斷工具。實際道路測試與評價作為自動駕駛汽車安全行駛的不可或缺的環(huán)節(jié)，是促使自動駕駛汽車平穩(wěn)落地的基礎(chǔ)前提[11]。

本文針對以上分析，從面向支撐自動駕駛汽車實際道路測評系統(tǒng)需求、設(shè)計及測試流程方面，綜合應用數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)處理和云計算平臺等技術(shù)手段，提出了一套面向高級駕駛自動化自動駕駛汽車實際道路測試評價的系統(tǒng)方案架構(gòu)，并通過具備高級領(lǐng)航輔助駕駛車輛的實際道路測試，驗證了可行性。

1 系統(tǒng)需求

1.1 業(yè)務需求

基于自動駕駛汽車實際道路測試和評價需求與特點，系統(tǒng)能夠滿足長時間、高里程、多任務、大容量的數(shù)據(jù)存儲和計算。自動駕駛汽車實際道路測試系統(tǒng)主要分為車端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)和數(shù)據(jù)中心云端系統(tǒng)。

車端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)通過搭載各類數(shù)據(jù)采集硬件模塊，運行數(shù)據(jù)采集軟件，完成車端測試數(shù)據(jù)的采集和存儲。車端測試設(shè)備主要包括CAN/CANFD/LIN/FLEXray協(xié)議總線接口卡、車載以太網(wǎng)設(shè)備、慣導&GPS組合導航設(shè)備、激光雷達和智能視覺感知設(shè)備、參考音視頻設(shè)備、多目標車通訊設(shè)備、數(shù)據(jù)記錄設(shè)備和光照、溫濕度環(huán)境設(shè)備等。車端軟件工具鏈運行在數(shù)據(jù)記錄工控機上，通過腳本自動實現(xiàn)、數(shù)據(jù)采集、運行和停止功能；具備特定事件的狀態(tài)觸發(fā)和時刻觸發(fā)，自動觸發(fā)邏輯條件可通過信號庫函數(shù)或其他自定義函數(shù)編輯；通過聲音報警和畫面提醒方式監(jiān)控各路數(shù)據(jù)采集通道狀態(tài)；實時上傳測試車輛的位置、駕駛狀態(tài)和行程狀態(tài)等信息至數(shù)據(jù)中心云端。車端采集的測試數(shù)據(jù)傳輸協(xié)議和格式具有通用性，能夠應用在不同的采集工具鏈；測試數(shù)據(jù)在線傳輸和離線存儲具備安全機制；測試數(shù)據(jù)能夠以高帶寬數(shù)據(jù)傳輸能力進行讀取和寫入。測試數(shù)據(jù)的核心數(shù)據(jù)能夠以結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)類型存儲至云端數(shù)據(jù)中心。

數(shù)據(jù)中心云端基于大數(shù)據(jù)和與云計算技術(shù)對自動駕駛汽車實際道路測試過程進行監(jiān)管、測試結(jié)果進行評價和項目任務協(xié)同管理。數(shù)據(jù)中心云端能夠結(jié)合數(shù)據(jù)存儲設(shè)備，以高帶寬存儲方式將離線數(shù)據(jù)存儲至服務器云端。數(shù)據(jù)中心云端具備權(quán)限管理功能，不同的賬戶、角色和應用服務數(shù)據(jù)隔離；車端多任務項目協(xié)同監(jiān)控和管理；測試數(shù)據(jù)清洗、加密、高速上傳及真值處理；離線測試數(shù)據(jù)和處理分析的數(shù)據(jù)能夠進行同步回放；參數(shù)化場景提取腳本構(gòu)建測試指標提取規(guī)則，完成數(shù)據(jù)提取、切片和管理；根據(jù)測試指標需求，采用參數(shù)化腳本實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析評測、構(gòu)建測試評價模板和生成對應測試報告。

1.2 基礎(chǔ)設(shè)施需求

針對自動駕駛汽車實際道路測試業(yè)務需求，測試系統(tǒng)的設(shè)計和實現(xiàn)需要滿足車端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施要求和數(shù)據(jù)中心云端系統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施要求。

隨著自動駕駛汽車實際道路數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的不斷發(fā)展，設(shè)計出一個良好的、高效的車載終端系統(tǒng)是數(shù)據(jù)采集的基礎(chǔ)保障。車端數(shù)采系統(tǒng)的數(shù)據(jù)采集需要具有準確性。車端采集系統(tǒng)在實際道路測試中相關(guān)試驗指標或性能的觀測值與其真值的接近程度。不同的測試設(shè)備需要能夠?qū)⒆R別和輸出的數(shù)據(jù)信息穩(wěn)定維持在一定的誤差區(qū)間，且保證數(shù)采系統(tǒng)的輸出精確度，才能更好驗證車端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的測試能力，確認數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的數(shù)據(jù)有效性。車端測試設(shè)備的布局靈活，可以實現(xiàn)X/Y/Z三坐標的移動和旋轉(zhuǎn)；設(shè)備之間安裝位置不發(fā)生干涉，且留有散熱間隙；設(shè)備連接線按照不同的功能用途進行布線。通過安裝、拆卸靈活性，滿足車端測試設(shè)備的可移植性。車端測試設(shè)備電氣系統(tǒng)獨立供電，線束注明電氣編號以便檢修設(shè)備故障。安裝位置科學合理，避免因設(shè)備電磁干擾，導致設(shè)備供電高低壓。

基于自動駕駛汽車實際道路測試系統(tǒng)需求，基礎(chǔ)設(shè)施使用具備虛擬化技術(shù)、分布式存儲和資源調(diào)度能力的云服務器平臺[12～14]實現(xiàn)。云服務器平臺主要基于高性能計算節(jié)點、海量數(shù)據(jù)存儲節(jié)點、網(wǎng)絡(luò)交換管理設(shè)備和用于管理數(shù)據(jù)中心的軟硬件系統(tǒng)構(gòu)成，能夠創(chuàng)建多個虛擬化界面、保障數(shù)據(jù)安全的軟硬件系統(tǒng)在內(nèi)的綜合數(shù)據(jù)中心。數(shù)據(jù)中心云端的基礎(chǔ)設(shè)施具備計算能力、存儲能力和網(wǎng)絡(luò)能力，同時合理協(xié)同調(diào)配這些能力到其所需要的地方。同時，還需要搭配云監(jiān)控、云防護等措施，保證整個云平臺的安全和穩(wěn)定。

數(shù)據(jù)存儲應用分布式集群架構(gòu)，元數(shù)據(jù)節(jié)點有冗余設(shè)計，性能、容量隨節(jié)點數(shù)增加而線性增加；數(shù)據(jù)計算模塊支持橫向擴展，同一節(jié)點實現(xiàn)數(shù)據(jù)計算、存儲和融合；備份集群系統(tǒng)數(shù)據(jù)和虛擬機實例快照；集群網(wǎng)絡(luò)具有端口聚合和堆疊，配置管理端口和web界面，實現(xiàn)多臺網(wǎng)絡(luò)設(shè)備集中式的遠程管理平臺；在同一個管理界面中監(jiān)控和管理計算、存儲、交換機、虛擬化平臺等。機柜柜體具有靜電防護和電磁屏蔽，供電單元防過載、過壓和浪涌，UPS不間斷電源供電和科學的散熱空間。

1.3 數(shù)據(jù)安全要求

服務器數(shù)據(jù)安全和保護是自動駕駛汽車實際道路測試系統(tǒng)使用的基礎(chǔ)要求，尤其在網(wǎng)絡(luò)安全、操作系統(tǒng)安全和數(shù)據(jù)存儲安全方面。

數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)采用專業(yè)的主備防火墻冗余設(shè)計，加強入侵檢測和部分異常、惡意流量阻隔；設(shè)計負載均衡和分布式集群防御策略，及時調(diào)度和切換故障節(jié)點。操作系統(tǒng)定期安全檢測，及時更新系統(tǒng)和軟件補丁防止病毒入侵。數(shù)據(jù)存儲應具有存儲磁盤損壞時服務不中斷、數(shù)據(jù)不丟失，為不同的數(shù)據(jù)提供不同的保護級別；具有備份超融合集群系統(tǒng)數(shù)據(jù)、虛擬機實例快照備份功能；具有備份存儲物理設(shè)備，可通過局域網(wǎng)進行數(shù)據(jù)恢復；具有磁盤或者存儲節(jié)點故障時系統(tǒng)能自動進行數(shù)據(jù)重構(gòu)。定期進行磁帶備份、數(shù)據(jù)庫備份、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)備份和更新、遠程鏡像操作等。通過設(shè)定訪問權(quán)對訪問人員身份進行核查，只有滿足訪問要求的人員，才能實現(xiàn)系統(tǒng)登入，以此保證服務器網(wǎng)絡(luò)安全。

2 系統(tǒng)設(shè)計

2.1 業(yè)務設(shè)計

自動駕駛汽車實際道路測試系統(tǒng)以云管端的方式進行設(shè)計和執(zhí)行，設(shè)計云-車為主從關(guān)系。系統(tǒng)云端下發(fā)測試任務和監(jiān)控測試過程，車端執(zhí)行測試任務和上傳測試過程。

在實際道路測試過程中，車輛系統(tǒng)通過搭載工控機、定位慣導、激光雷達、智能攝像頭和參考視像頭等測試設(shè)備，同步采集車輛總線、道路交通、天氣環(huán)境、光照以及駕駛員行為等數(shù)據(jù)信息。通過車端獲取的測試數(shù)據(jù)主要分為實時在線監(jiān)控數(shù)據(jù)和離線處理分析數(shù)據(jù)兩部分。實時在線監(jiān)控數(shù)據(jù)按照具體需求通過云-車專用網(wǎng)絡(luò)進行實時回傳，包括車輛的測試時間、地點、時長、里程、車輛駕駛狀態(tài)、道路類型、天氣環(huán)境以及例如車速、加速度、轉(zhuǎn)向等車輛行駛動態(tài)信息。離線數(shù)據(jù)包括車輛總線數(shù)據(jù)，外接定位、感知傳感器數(shù)據(jù)，參考音視頻數(shù)據(jù)等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。離線數(shù)據(jù)以高帶寬接口快速傳輸至服務器，自動進行清洗、篩選和分庫分表等。通過設(shè)定由項目信息、車輛信息和自定義信息組成的行程字段的方式與云端服務器進行數(shù)據(jù)校驗、關(guān)聯(lián)，獲取對應的結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)內(nèi)容。結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)可以根據(jù)評價需求，設(shè)計自定義和參數(shù)化腳本程序，用于場景提取、行程評測、事件評測、場景評測和報告可視化。自動駕駛汽車實際道路測試系統(tǒng)能夠滿足不同用戶、不同項目、不同車輛、不同任務的多維度協(xié)同管理和數(shù)據(jù)隔離。

2.2 平臺框架

自動駕駛汽車實際道路測試系統(tǒng)平臺框架主要分為車端系統(tǒng)框架和數(shù)據(jù)中心云端框架兩部分。

車端采集系統(tǒng)框架分為電源子系統(tǒng)、定位子系統(tǒng)、真值感知子系統(tǒng)、參考音視頻子系統(tǒng)和采集存儲子系統(tǒng)等，能夠滿足開展測試評價的技術(shù)需求。電源子系統(tǒng)需要對各個小的用電設(shè)備系統(tǒng)的供電需求進行分析，設(shè)計出總體的電氣系統(tǒng)，便于總體電氣系統(tǒng)對各個子系統(tǒng)的供電電源進行管理。定位子系統(tǒng)能夠輸出自動駕駛系統(tǒng)車輛的運行軌跡，高精度定位車輛的行駛狀態(tài)和位置，結(jié)合移動差分定位模塊和輪速計算模塊，為自動駕駛系統(tǒng)汽車實際道路測試提供可靠的定位數(shù)據(jù)。真值感知子系統(tǒng)主要由激光雷達和智能攝像頭組合，能夠?qū)B續(xù)駕駛環(huán)境中的動靜態(tài)目標進行正確識別，包含轎車，卡車，行人，兩輪車等，并且能夠精確測量和標注感知的目標物數(shù)據(jù)，例如主車與相鄰目標車之間的橫、縱向距離、速度、加速度、位置等信息。參考音視頻子系統(tǒng)能夠獲取實際道路測試過程車內(nèi)外的音視頻數(shù)據(jù)，例如高清分辨率視頻參考攝像頭，清晰記錄實際道路測試場景信息。采集存儲子系統(tǒng)具有高性能工業(yè)數(shù)據(jù)采集存儲能力，具有豐富的數(shù)據(jù)接口，例如CAN/CANFD協(xié)議接口、車載以太網(wǎng)接口、RJ45以太網(wǎng)接口、USB3.0及3.1接口、音頻接口以及支持數(shù)據(jù)的高速寫入和讀取的高帶寬傳輸接口。

數(shù)據(jù)中心云端框架采用實現(xiàn)存儲、計算、網(wǎng)絡(luò)及硬件設(shè)施的解耦，統(tǒng)一規(guī)劃網(wǎng)絡(luò)、存儲和計算資源，提高云平臺可拓展能力的超融合架構(gòu)。基礎(chǔ)設(shè)施由數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)、超融合計算模塊、數(shù)據(jù)保護模塊、數(shù)據(jù)收集模塊和網(wǎng)絡(luò)設(shè)備組成。平臺服務通過設(shè)備集群管理軟件能夠監(jiān)控和管理基礎(chǔ)設(shè)施資源，包括高性能計算節(jié)點、海量數(shù)據(jù)存儲節(jié)點、交換機設(shè)備和虛擬化軟件。自動駕駛汽車實際道路測試系統(tǒng)應用圍繞數(shù)據(jù)存儲層、業(yè)務服務層、頁面訪問層和負載均衡層進行部署，總體設(shè)計技術(shù)架構(gòu)如圖1所示。自下而上依次為上層提供服務，同層的應用可以隨意安裝不存在依賴關(guān)系。數(shù)據(jù)存儲層主要是提供關(guān)系數(shù)據(jù)存儲或者非關(guān)系型（NoSQL）數(shù)據(jù)存儲的功能。業(yè)務服務層主要為上層頁面訪問層提供基礎(chǔ)服務能力，包括離線數(shù)據(jù)真值處理、行程評測、場景提取、事件評測和場景評測等，分析處理之后的數(shù)據(jù)實現(xiàn)切片、回放和下載；頁面訪問層主要是提供頁面展示邏輯；負載均衡層主要提供服務和頁面的負載能力，分散服務器壓力，增強服務的并發(fā)能力。

圖1 總體設(shè)計技術(shù)框架

自動駕駛汽車實際道路測試系統(tǒng)應用主流分布式架構(gòu)技術(shù)，采用springboot做為基礎(chǔ)的技術(shù)架構(gòu)，redis做為nosql數(shù)據(jù)庫，mysql用于永久數(shù)據(jù)的存儲，通過分布式任務分發(fā)和調(diào)度系統(tǒng)支持大數(shù)據(jù)計算。系統(tǒng)后端使用的java和python編程語言，靈活多變，通用性較好；前端使用react，應用服務和業(yè)務分離，極大提供了系統(tǒng)的可擴展性和兼容性，提供更加好的用戶體驗。

在整體技術(shù)架構(gòu)應用時，一方面對于訪問頻率不高或者需要長期存儲的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)會將數(shù)據(jù)存儲mysql中，設(shè)置定期的全量離線備份，保證數(shù)據(jù)的完整性，需要的時候可以將數(shù)據(jù)進行回熱。另一方面，使用redis做為nosql緩存數(shù)據(jù)庫，將常用的數(shù)據(jù)和使用頻率很高的數(shù)據(jù)放入redis內(nèi)存數(shù)據(jù)中。當系統(tǒng)訪問熱點數(shù)據(jù)時，直接從內(nèi)存中獲取數(shù)據(jù)，可以提供系統(tǒng)的響應速度。

2.3 應用模塊

自動駕駛汽車實際道路測試系統(tǒng)在數(shù)據(jù)中心云端的應用服務主要為權(quán)限管理模塊、項目管理模塊、車輛監(jiān)控模塊、行程關(guān)聯(lián)模塊、場景提取模塊和分析評測模塊。

2.3.1 權(quán)限管理模塊

基于自動駕駛汽車實際道路測試系統(tǒng)權(quán)限管理模塊設(shè)定用戶群、角色和應用服務三部分內(nèi)容。用戶群可以創(chuàng)建、編輯、刪除和修改用戶賬號。角色是對用戶和權(quán)限的管理和分配，不同的角色可以分配不同的用戶和不同的模塊操作權(quán)限。應用服務由各個業(yè)務模塊組成，例如車輛監(jiān)控、項目管理、行程關(guān)聯(lián)、場景提取和分析評測等各個業(yè)務模塊組成。

用戶群分為超級管理員、主賬號和子賬號群體，超級管理員具備創(chuàng)建主賬號、子賬號、角色、應用服務功能；主賬號能夠創(chuàng)建子賬號用戶和同步子賬號數(shù)據(jù)。子賬號能夠根據(jù)分配的模塊權(quán)限操作對應的功能模塊。角色群能夠按照項目要求在成員中添加主、子賬戶并為其分配對應的操作權(quán)限。應用服務主要是建立測試機構(gòu)和項目名稱信息，結(jié)合平臺各個功能模塊組成該項目的項目成員和操作模塊權(quán)限。其中應用服務各個功能模塊操作權(quán)限相對獨立，互不影響。

2.3.2 項目管理模塊

項目管理模塊的主要功能是對多項目、多車輛、多任務信息的分類和管理。項目管理可以同步權(quán)限管理模塊的賬戶信息和項目信息。根據(jù)車端的不同測試任務設(shè)定的委托單位、委托項目、部門、委托人和創(chuàng)建時間等項目信息關(guān)鍵字段。

2.3.3 車輛監(jiān)控模塊

車輛監(jiān)控數(shù)據(jù)實時存儲和可視化。車端消息數(shù)據(jù)與圖片數(shù)據(jù)的存儲，車輛監(jiān)控模塊可顯示執(zhí)行路試任務的車輛數(shù)、位置、速度、天氣和道路類型等信息。監(jiān)控模塊能夠在線實時視頻監(jiān)控、狀態(tài)監(jiān)控和傳感器監(jiān)控。在線監(jiān)控視頻窗口展現(xiàn)車輛的行駛視頻畫面；狀態(tài)監(jiān)控展現(xiàn)不同道路（高速公路、快速路、城市道路、其他道路）下已采集里程數(shù)和已采集時長、Log信息；傳感器監(jiān)控展現(xiàn)車端所接入的各種數(shù)據(jù)通道的運行、故障、離線裝填。

2.3.4 行程關(guān)聯(lián)模塊

同一測試時間、測試地點只能夠執(zhí)行一個任務，即只能夠存在一條行程。所以，每次任務都代表一次行程。行程具有行程信息列表，包含委托單位、委托項目、委托人、項目里程、項目時長、試驗日期、工程師、駕駛員、自定義信息和備注信息等字段組成。

這些行程字段在云端平臺進行創(chuàng)建，可以導出為行程字段信息，將字段信息導入到車端采集軟件。車端數(shù)據(jù)包內(nèi)生成包含行程字段的關(guān)聯(lián)文件。將車端離線數(shù)據(jù)上傳至云端服務器，通過云端行程模塊通過關(guān)鍵文件校驗進行行程數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)和管理。

2.3.5 場景提取模塊

場景提取模塊部署在場景管理平臺，主要實現(xiàn)場景數(shù)據(jù)管理、場景標簽管理和場景提取配置功能。場景提取模塊主要將編譯好的python腳本運行在java模塊上進行工作。場景提取模塊的程序為用戶自定義開發(fā)的程序，可一次發(fā)起多個場景提取程序，每個程序?qū)粭l場景數(shù)據(jù)。通過設(shè)計具體場景的算法邏輯，結(jié)合參數(shù)化配置文件，執(zhí)行場景提取腳本。通過更改參數(shù)值得到所需要的測試場景。場景提取的場景數(shù)據(jù)可切片、回放、評測、打印和生成報告。

2.3.6 分析評測模塊

在實際道路測試過程中，根據(jù)指標評估需要對道路類型、天氣狀態(tài)、高低速占比、自動駕駛里程和時長等統(tǒng)計類指標進行分析和評測。用戶通過使用python語言自定義參數(shù)化評測規(guī)則，運用java進行后處理，完成對所需指標的數(shù)學統(tǒng)計。通過場景提取得到的場景、在線采集手動或自動方式記錄的事件標簽數(shù)據(jù)也可以通過同樣方式完成分布統(tǒng)計和分析。分析評測的數(shù)據(jù)可切片、回放、評測、打印和生成報告。

2.4 業(yè)務流程

基于實際道路測試系統(tǒng)業(yè)務需求、平臺框架和應用模塊的研究，其具體業(yè)務實施流程[15]可以分為創(chuàng)建用戶和角色、下發(fā)行程任務、車端數(shù)據(jù)采集、行程數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、離線數(shù)據(jù)分析五個階段，如圖2所示。

圖2 系統(tǒng)業(yè)務流程

2.4.1 創(chuàng)建用戶和角色

通過權(quán)限關(guān)聯(lián)模塊登錄超級管理員賬戶，填寫用戶名和郵件來創(chuàng)建子賬戶，并且設(shè)定賬戶相關(guān)的角色。在角色中添加項目成員和應用服務權(quán)限。角色可以關(guān)聯(lián)不同的用戶和不同的權(quán)限。在超級管理員賬戶中創(chuàng)建的子賬戶、角色和應用服務權(quán)限，數(shù)據(jù)信息會同步至創(chuàng)建的子賬戶項目管理模塊，包含委托單位、委托項目和委托人信息。

2.4.2 下發(fā)行程任務

根據(jù)實際道路測試的行程要求，在系統(tǒng)建立行程信息。行程信息包括項目信息、車輛信息和自定義信息。項目信息主要為委托單位、委托項目、委托人、項目里程、項目時長、檢驗依據(jù)、試驗日期；車輛信息主要為工程師、駕駛員、車輛品牌、車輛型號、車輛車牌、保單號、VIN號、工程文件、數(shù)據(jù)協(xié)議等。根據(jù)不同的項目特征和特點，規(guī)范填寫行程信息內(nèi)容。一條行程信息對應一個行程，新建立的行程信息會生成獨立的行程編號，作為該行程的唯一標識。在新建行程之后，通過導出行程字段信息，分別上傳至對應的車端采集平臺。此后，云端更改的行程信息可以通過網(wǎng)絡(luò)同步至車端。

2.4.3 車端數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控

云端的行程信息下發(fā)至車端，車端數(shù)據(jù)采集軟件進行數(shù)據(jù)采集，包括車輛總線、傳感器數(shù)據(jù)、道路類型、交通環(huán)境、天氣、光照等實際道路數(shù)據(jù)。實際道路測試過程的實時回傳車輛行駛軌跡、里程和時長，車端數(shù)采設(shè)備運行狀態(tài)、數(shù)據(jù)通道傳輸狀態(tài)等；車輛的行程信息進行回傳，例如音頻、視頻回傳、已采集里程和時長的統(tǒng)計、自動駕駛模式下的行駛里程和時長統(tǒng)計。車端同步采集存儲的離線數(shù)據(jù)需要采用高帶寬傳輸設(shè)備存放至服務器。

2.4.4 行程數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)

通過車端測試設(shè)備采集得到的離線數(shù)據(jù)信息以高帶寬的速度傳輸、分庫分表、自動上傳至云端系統(tǒng)。使用系統(tǒng)的行程關(guān)聯(lián)模塊進行數(shù)據(jù)讀取、清洗、校驗和關(guān)聯(lián)，濾除不符合測試要求的數(shù)據(jù)。

2.4.5 離線數(shù)據(jù)分析

車端測試數(shù)據(jù)離線上傳至云平臺，按照測試要求分析和處理測試數(shù)據(jù)，主要分為真值處理、場景提取、行程分析評測、事件評測和場景評測。

實際道路測試場景具有無窮性和隨機性，通過測試評價指標的篩選和提取，獲得有利于指標評價的測試場景。在實際道路測試過程中，通過使用腳本和自定義參數(shù)配置的方式，實現(xiàn)多種典型功能場景的提取。在場景提取完成之后，可以對場景數(shù)據(jù)進行可視化，檢查實際道路測試過程中發(fā)生問題的場景類型及分布情況。通過事件標簽、狀態(tài)標簽的方式記錄測試過程的道路類型、天氣類型、自動駕駛模式、車輛限速、交通流狀態(tài)等數(shù)據(jù)信息。數(shù)據(jù)離線處理之后在云平臺進行事件標簽評測、場景評測、以及行程評測，分析事件、場景以及行程的里程、時長和數(shù)目統(tǒng)計，并直接生成對應的測試報告。

3 系統(tǒng)應用

為了驗證實際道路測試系統(tǒng)設(shè)計的科學性和可行性，本文選取具備領(lǐng)航輔助駕駛功能的乘用車為測試對象，搭載一套車端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，如圖3所示。該被測車輛能夠在城市快速路執(zhí)行點對點的動態(tài)駕駛?cè)蝿铡Ｍㄟ^數(shù)據(jù)中心云端系統(tǒng)，如圖4所示，結(jié)合車端數(shù)采系統(tǒng)在實際道路開展測試，對創(chuàng)建用戶和角色、下發(fā)行程任務、車端數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控、行程數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、離線數(shù)據(jù)分析的業(yè)務流程進行了應用實踐。

圖3 車端數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)

圖4 數(shù)據(jù)中心云端機房

3.1 測試路線

選定某段城市快速路作為L2+級領(lǐng)航輔助駕駛測試車的測試路線，以8：00，14：00和20：00為起始路試時刻，共開展3次實際道路測試驗證，單次行駛里程約80km。在保證駕駛安全和不違反交通規(guī)則的原則下，執(zhí)行點對點的動態(tài)駕駛?cè)蝿铡?/p>

3.2 測試要求

測試車輛基于L2+領(lǐng)航駕駛輔助系統(tǒng)執(zhí)行點對點的動態(tài)駕駛?cè)蝿眨涗涇囕v自動駕駛控制模式、自主變道、匯入匝道、匯入主路、人工干預、系統(tǒng)發(fā)出介入請求、系統(tǒng)降級和其他系統(tǒng)未滿足試驗要求的時間和事件。

3.3 測試指標

通過開啟領(lǐng)航輔助駕駛功能，對測試車輛的智能駕駛性能進行客觀統(tǒng)計評價，如表1所示，以激活里程占比、接管率、匝道匯入主路成功率、主路匯入匝道成功率和自主換道成功率的計算作為性能評價的主要輸入指標。

表1 智能駕駛性能體驗指標

其中，領(lǐng)航駕駛輔助系統(tǒng)激活里程占比得分按如下公式計算：

式(1)中，ma為系統(tǒng)激活里程；mz為總行駛里程。

匯入匝道成功率得分按照如下公式計算：

式(2)中，ns為匯入匝道成功次數(shù)；nf為匯入匝道失敗次數(shù)。

匯入主路成功率得分按照如下公式計算：

式(3)中，ns為匯入主路成功次數(shù)；nf為匯入主路失敗次數(shù)。

自主變道成功率得分按照如下公式計算：

式(4)中，cs為自主換道成功次數(shù)；cf為自主換道失敗次數(shù)。

百公里人工接管得分按照如下公式計算：

式(5)中，ts為人工接管次數(shù)；mz為自主換道失敗次數(shù)。

3.4 測試實施

基于被測車輛的領(lǐng)航輔助駕駛功能定義和ODC、相關(guān)技術(shù)標準/規(guī)范、企業(yè)自測數(shù)據(jù)等，自動駕駛汽車實際道路測試系統(tǒng)的車端數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控和離線數(shù)據(jù)分析模塊功能進行測試驗證，如圖5～圖7所示。

圖5 車端數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控

圖6 云端數(shù)據(jù)回放

圖7 云端數(shù)據(jù)分析

3.5 測試結(jié)果

以被測試車輛的行程任務為例對測試實施方案的指標進行統(tǒng)計分析，數(shù)據(jù)中心云端統(tǒng)計分析領(lǐng)航駕駛輔助系統(tǒng)激活里程為211.415km，總的行駛里程為239.539km。對評價指標的統(tǒng)計次數(shù)進行提取分析，如圖8所示。按照公式(1)～式(5)計算結(jié)果如圖9所示。因此，系統(tǒng)激活里程占比得分為88.259分、匯入匝道成功率得分53.333分、匯入主路成功率得分為72.727分、自主換道成功率得分為83.942分及百公里人工接管次數(shù)得分為72.447分。根據(jù)表1分析計算，被測試車輛的智能駕駛性能體驗總得分率為75.29%。

圖8 評價指標統(tǒng)計

圖9 評價指標得分

4 結(jié)語

本文立足第三方視角，基于自動駕駛汽車實際道路測試系統(tǒng)設(shè)計方法的研究，提出了云平臺的自動駕駛汽車實際道路測試系統(tǒng)設(shè)計方法。針對實際道路測試系統(tǒng)的創(chuàng)建用戶和角色、下發(fā)行程任務、車端數(shù)據(jù)采集和監(jiān)控、行程數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、離線數(shù)據(jù)分析等模塊，分別從業(yè)務需求、基礎(chǔ)設(shè)施需求和數(shù)據(jù)安全要求方面，給出了具體設(shè)計的要求和實施方法，以實現(xiàn)自動駕駛汽車實際道路測試系統(tǒng)的可靠性、科學性和規(guī)范化。在有效驗證自動駕駛汽車實際道路測試系統(tǒng)各個應用模塊的同時，自動駕駛汽車實際道路測試系統(tǒng)建設(shè)提供重要的技術(shù)參考和依據(jù)，可作為一種規(guī)范化方法廣泛應用。