智能網聯汽車自動泊車系統測試方法研究

中圖分類號：U463.675 文獻標識碼：A 文章編號：1003-8639（2025）07-0051-03

Research ontheTestMethod of AutomaticParkingSystem for Intelligent Connected Vehicles

Gao Hua

（Zhengzhou Vocational College of Finance and Taxation，Zhengzhou 45oooo，China）

【Abstract】With the developmentof inteligent connectedvehicles，the testing demand forautomatic parking systemsisbecoming increasinglyurgent.Thearticlemainlyconstructsatestrequirementsystemcovering functional completeness，securitycredibilityand standard compliance，proposes avirtual-real fusion testarchitecture including the perception simulation layer，decisionverification layer，execution feedback layerand monitoringandanalysis layer， designsatestscenario library including basicscenarios，dynamic interferencescenariosandenvironmental interference scenarios，aswell asafull-processautomated test toolchain.Through themulti-dimensional evaluationindex system， theinfluencelaws of berthangles，environmentalilluminance，etc.onthesystemperformanceare discovered.The researchresultscan provide reusable testbenchmarksand tolchain references forthe automatic parking system，and can effectively solve problems such as insufficient coverage of traditional test scenarios.

【Key words】 intelligent connected vehicle；automatic parking；test method

0 引言

隨著自動駕駛技術的不斷發展，智能網聯汽車已成為未來汽車產業的重要發展趨勢。自動泊車系統（AutomaticParkingSystem，APS）作為核心應用，以高效便捷特性逐步推向市場。但該技術應用需經嚴格科學測試驗證功能與可靠性，傳統測試方法無法滿足復雜場景需求，因此設計全面有效的測試體系成為行業課題。本文就此展開探討，旨在制定科學測試流程與標準，保障系統在復雜環境下的穩定性與安全性，推動其實際應用。

1自動泊車系統測試需求

1.1 功能完備性需求

自動停車系統全程工作能力是指對自動停車系統在各種環境下的整個流程操作進行全面的測試。主要測試方面有感知部分多種方式集成精度、路徑規劃的魯棒性以及控制執行的可靠性。針對感知部分需能檢測出車輛線的特征，如下雨或下霧時圖像質量較差，這就需要毫米波雷達（MillimeterWaveRadar）數據和激光雷達（LightDetectionandRanging，LiDAR）數據的配合，以提升感知能力[；針對路徑規劃方面，測試對動態障礙物的應對性，如有人突然穿越停車區，自動停車系統則應動態創建新的行駛路徑，而不是實施緊急制動。針對控制執行方面，檢驗時轉向速率之間的匹配程度，尤其是密集狹小空間的進退換位，控制轉向角度與汽車真實轉動的角度偏差應該處于安全范圍。

1.2安全可信性需求

安全可信性測試需構建多維度失效防護驗證體系。硬件冗余機制驗證傳感器突發故障時的系統響應能力，當毫米波雷達失效時，視覺與激光雷達的協同定位精度需維持車位識別功能2。軟件容錯測試模擬通信延遲、數據丟包等異常工況，驗證控制指令的穩定性與失效降級策略的有效性。信息安全防護測試需針對車載網絡協議漏洞設計滲透攻擊模型，驗證數據加密與入侵檢測機制的實時響應能力。物理安全測試需量化機械部件的耐久性，持續監測轉向機構在高強度泊車操作后的精度衰減趨勢，確保全生命周期內的功能可靠性。

1.3標準符合性需求

標準符合性測試需滿足國際法規與區域規范的雙重約束。功能安全認證需依據IS026262標準驗證系統的失效檢測與容錯能力，硬件隨機故障覆蓋率與軟件系統性缺陷防護水平需達到預設安全等級。測試場景庫需兼容不同地區的法規差異，中國場景側重斜向泊位與電動車密集區域的測試，歐洲場景強化窄路會車與冰雪路面的驗證要求。通信協議需適配CAN FD（ControllerArea NetworkFlexible DataRate）、車載以太網等傳輸標準，驗證數據幀格式、傳輸速率與錯誤校驗機制的合規性。數據隱私保護需遵循GDPR（GeneralDataProtectionRegulation）等法規，確保車載攝像頭采集的環境數據經邊緣計算脫敏處理，避免泄露行人生物特征信息。

2 系統設計

2.1測試系統架構設計

自動泊車測試系統需兼顧真實性與可重復性，傳統實車路試受環境不可控因素制約，虛擬仿真又難以完全反映車輛動力學特性。為此，構建虛實融合的測試架構成為行業共識。通過分層設計整合物理硬件與數字模型，在可控環境中復現復雜泊車場景，實現從傳感器信號模擬到執行器控制的閉環驗證。系統架構設計如表1所示。

4層架構的協同機制保障測試完整性：感知仿真層通過毫米波雷達點云生成工具模擬不同材質車位的反射特性，解決實車測試中金屬護欄與真實車輛難以區分的問題。決策驗證層建立“場景-動作”映射規則庫，當測試車輛距離障礙物 1.2m 時，驗證算法能否觸發二次路徑規劃而非緊急制動。執行反饋層的輪胎滑移率模型精確模擬冰雪路面轉向不足特性，暴露出電子穩定程序介入時機偏差。監控分析層通過三維可視化界面同步顯示虛擬場景與車輛響應軌跡，工程師可直觀發現超聲波雷達盲區導致的泊車路徑振蕩現象。這種架構設計突破傳統測試工具的局限性，使夜間低照度泊車、動態障礙物干擾等高風險場景得以安全復現。

2.2 測試場景庫構建

測試場景庫建設聚焦典型性與邊界性場景覆蓋，通過多維參數組合生成差異化測試用例?；A場景涵蓋垂直、平行、斜向3類泊位形態，每類設置空位率從 10% （極限狹窄）到 150% （超寬松）的梯度變化。動態干擾場景模擬購物車闖入、兒童突然穿越等突發狀況，檢驗系統緊急避讓能力。環境干擾維度包括暴雨天氣的攝像頭圖像噪點、強電磁干擾下的雷達信號失真、隧道環境的衛星定位丟失等復合挑戰。場景生成器采用模塊化設計，工程師可自由組合天氣、光照、障礙物運動軌跡等參數，快速構建特定商場地下車庫或老舊小區窄巷的數字化雙胞胎。這種構建方式突破傳統場景庫的靜態局限，使測試用例能伴隨真實道路數據持續進化。

2.3 測試工具鏈開發

測試工具鏈開發注重全流程覆蓋與自動化能力提升。傳感器模擬器套件支持12路攝像頭、8顆毫米波雷達、4組激光雷達的同步信號注入，可模擬前車突然開車門導致的視覺盲區擴大現象。車輛動力學仿真平臺內置20種常見車型參數，通過方向盤力矩反饋模擬系統再現不同軸距車輛的轉向特性差異。自動化測試管理平臺實現用例調度、結果記錄、報告生成的流水線作業，工程師可預設500組場景進行夜間無人值守測試。關鍵創新在于故障注人工具，能夠精準控制CAN總線報文丟失率，模擬控制器通信異常時的系統降級策略。工具鏈的模塊化設計允許靈活擴展，例如新增車聯網（Vehicle to Everything，V2X）通信模塊后，可快速建立場端設備與測試車輛的協同泊車驗證環境。

3 系統評估

3.1 評估指標

科學評估自動泊車系統需建立多維度指標體系，既要量化基礎性能表現，也要反映復雜場景下的魯棒性與用戶主觀體驗。傳統指標側重泊車成功率與耗時等顯性參數，但忽視人機交互質量與系統失效后的恢復能力。本文構建覆蓋功能、安全、體驗的3層評估框架，通過可量化參數與動態權重機制，實現系統能力的全景畫像。評估指標詳見表2。

指標體系設計體現3大創新： ① 路徑曲率波動系數量化控制平順性，解決傳統指標無法反映方向盤頻繁修正的問題； ② 傳感器失效恢復率測試模擬毫米波雷達突發故障場景，驗證多源數據冗余機制的響應速度； ③ 接管提示清晰度評分引人駕駛員認知負荷模型，通過語義理解測試與眼動追蹤，評估提示信息的直觀性。

3.2 研究設計

研究設計需實現測試場景與評估方法的精準匹配。采用分層抽樣策略從基礎場景庫中提取典型用例，覆蓋商場地下車庫、老舊小區窄巷等典型環境。測試分3個階段實施：硬件在環（HardwareIntheLoop，HIL）平臺驗證算法邏輯，封閉場地實車測試動態避障能力，開放道路長周期監測環境適應性。測試工具鏈集成眼動儀與生理電傳感器，同步采集駕駛員心率變異性指標，構建“場景復雜度-系統表現-用戶壓力”的關聯模型。通過可編程移動障礙物模擬兒童跑動等突發狀況，結合高精度定位系統記錄車輛軌跡偏移量，可量化系統在極端場景下的控制穩定性。

3.3 結果分析

基于多場景測試數據的深度分析，揭示了系統性能的關鍵規律與潛在優化空間。環境復雜度與泊車耗時的非線性關系、傳感器冗余機制的有效邊界、用戶認知負荷的累積效應等發現，為系統迭代提供了明確方向。結果分析見表3，其通過典型場景數據對比展現核心結論。

數據分析表明，泊位角度增大會導致轉向角需求非線性上升，當轉向角超過 620^° 時電子助力系統易出現扭矩波動，建議優化轉向電機的過熱保護策略。低照度環境下視覺定位失敗率顯著上升，但毫米波雷達的補償作用可使定位誤差降低至可接受范圍，驗證了多傳感器冗余設計的必要性。用戶壓力指數與系統響應延遲呈強正相關，當延遲超過1.5s時壓力值提升至基準值的2.3倍，需優化人機交互的即時反饋機制。長周期測試數據揭示控制器在連續工作4h后路徑規劃耗時增加 23% ，表明散熱設計存在改進空間。暴雨場景中盡管泊入成功率達標，但用戶壓力指數接近閾值，建議增加環境惡劣模式的主動提示功能以降低焦慮感。

4結論

本研究通過構建智能網聯汽車自動泊車系統的全鏈路測試方法體系，系統性解決了傳統測試場景覆蓋不足、虛實環境割裂、評估維度單一等關鍵問題。創新性提出“需求-設計-評估”三位一體的測試框架，在功能驗證層面實現了多模態感知冗余與動態避障能力的定量評估，在安全驗證層面建立了跨硬件失效、軟件異常、網絡攻擊的多維度防護能力測試流程，在標準化層面形成了適配國際法規與區域特性的場景庫構建規范。實證研究表明，該體系可有效識別傳統方法難以發現的隱性缺陷，為行業提供了可復用的測試基準與工具鏈參考。

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（編輯林子衿）