孫宇 朱飛

摘 要：本文檔詳細(xì)論述了吉利汽車在自動駕駛汽車試驗(yàn)過程自主創(chuàng)新的測試評價體系，充分對標(biāo)學(xué)習(xí)了目前先進(jìn)的虛擬仿真技術(shù)以及國外自動駕駛公共道路試驗(yàn)經(jīng)驗(yàn)，為2022年杭州亞運(yùn)會無人駕駛順利運(yùn)行奠定了良好技術(shù)基礎(chǔ)。

關(guān)鍵詞：自動駕駛;試驗(yàn)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(fā)展。眾所周知，汽車日常行駛過程中有很多紛繁復(fù)雜不可預(yù)知的情況，在常規(guī)的高溫、高原、高寒、適應(yīng)性和耐久試驗(yàn)中難以通過技術(shù)手段進(jìn)行復(fù)現(xiàn)，例如暴風(fēng)雪、霧霾、無序的交通擁堵、事故現(xiàn)場、塌方路段等。美國蘭德公司經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)自動駕駛汽車需要行駛數(shù)十、或數(shù)百億英里才能驗(yàn)證其可靠性：這樣就很可能需要行駛數(shù)十、或數(shù)百年才能完成可靠性驗(yàn)證。只靠傳統(tǒng)的測試方法已經(jīng)不可能驗(yàn)證自動駕駛車輛的可靠性了，因此亟需創(chuàng)新新的測試驗(yàn)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(huán)測試、實(shí)車在環(huán)仿真測試、場內(nèi)智能網(wǎng)聯(lián)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(jìn)行自動駕駛車輛建模包括車輛動力學(xué)模型、駕駛操作行為模型、動態(tài)和靜態(tài)交通環(huán)境模型、感知系統(tǒng)軟件模型：激光雷達(dá)、毫米波、相機(jī)、V2X（網(wǎng)聯(lián)OBU）、GPS定位。通過綜合構(gòu)建人、車和環(huán)境三大要素來達(dá)到仿真測試的要求。

1.2 感知元件在環(huán)測試

通過對感知元件進(jìn)行模擬信號輸入檢測感知算法功能性達(dá)標(biāo)的精確性。

（1）激光雷達(dá)物理參數(shù)測試包括光斑大小、距離和精度、發(fā)散角、發(fā)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(dá)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(dá)評價基于點(diǎn)目標(biāo)和體目標(biāo)的動態(tài)響應(yīng)性能。雷達(dá)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(shù)、色彩還原、視場角、信噪比進(jìn)行測試。

（4）車載導(dǎo)航測試?yán)眯l(wèi)星信號模擬和道路采集回放進(jìn)行靜態(tài)定位誤差、動態(tài)定位誤差、測速誤差、里程誤差、開機(jī)啟動時間（冷啟動、熱啟動）、接收靈敏度。

1.3 實(shí)車在環(huán)仿真測試

對自動駕駛系統(tǒng)中的感知、決策和控制模塊作系統(tǒng)性的總體評估。通過道路采集信息回放和雷達(dá)回波模擬對感知系統(tǒng)系統(tǒng)信息輸入，激活A(yù)EB、LKA、ACC等自動駕駛功能，利用動態(tài)轉(zhuǎn)鼓臺架測試決策和控制系統(tǒng)檢測線控轉(zhuǎn)向、油門和制動的輸出反饋，從而驗(yàn)證自動駕駛系統(tǒng)性功能的完整性。

1.4 封閉試驗(yàn)場測試

在封閉場地內(nèi)利用測試設(shè)備包括駕駛機(jī)器人、可導(dǎo)航軟目標(biāo)臺車GST、弱勢道路使用者VRU、牽引行人和3D氣球車等設(shè)計測試場景及參數(shù)，對自動駕駛系統(tǒng)功能進(jìn)行驗(yàn)證。測試具有高精度、高響應(yīng)和高重復(fù)度特點(diǎn)。吉利汽車目前對標(biāo)業(yè)內(nèi)著名的測試場地在江西上饒進(jìn)行智能駕駛場地建設(shè)，預(yù)計年內(nèi)投入使用。

（1）上海臨港智能網(wǎng)聯(lián)汽車綜合測試示范區(qū)FutureLAIV，由上海機(jī)動車檢測認(rèn)證研究中心于2019年建成投入使用。該試驗(yàn)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(nèi)最長專用測試隧道、500米國內(nèi)最長降雨環(huán)境模擬道路以及5座基站覆蓋5G網(wǎng)絡(luò)。

（2）美國密歇根Mcity測試場位于安娜堡市密歇根大學(xué)校園內(nèi)，占地194畝，車道線總長約8公里，設(shè)置多種道路和路側(cè)設(shè)施模擬實(shí)際道路環(huán)境，主要包括兩個測試區(qū)域：用于模擬高速公路環(huán)境的高速實(shí)驗(yàn)區(qū)域和用于模擬市區(qū)和近郊的低速實(shí)驗(yàn)區(qū)域。

（3）英國Mira City City cuit試驗(yàn)場綜合性強(qiáng)，由Mira公司修建完成，該試驗(yàn)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(yàn)場。其大致分為九個區(qū)域、全長超過95千米。

（4）瑞典Asta Zero試驗(yàn)場在2014年建成，該試驗(yàn)場運(yùn)用了SP技術(shù)，也是目前歐洲最大的智能汽車試驗(yàn)場。Asta Zero試驗(yàn)場在傳統(tǒng)汽車試驗(yàn)場進(jìn)行了升級，可進(jìn)行全面測試。其設(shè)計內(nèi)容廣泛，可通過不同區(qū)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(yàn)分為道路測試和示范運(yùn)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(jìn)行的自動駕駛功能測試活動。示范應(yīng)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(yùn)行活動。在正式投入亞運(yùn)會運(yùn)營前，吉利汽車將在亞組委指定的公告道路范圍內(nèi)舉行廣泛的道路測試和示范運(yùn)營以驗(yàn)證自動駕駛功能達(dá)成的精確性。

2 自動駕駛汽車評價方法

自動駕駛測試結(jié)果評價技術(shù)分為基于固定場景通過性評價和基于人工接管次數(shù)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(huán)測試、實(shí)車在環(huán)仿真測試、場內(nèi)智能網(wǎng)聯(lián)功能測試，目的在于精確量化評估各項(xiàng)自動駕駛功能的達(dá)標(biāo)性。參照2021年世界智能駕駛極限挑戰(zhàn)賽仿真測試賽項(xiàng)，利用仿真軟件設(shè)置了多個場景測試被測算法的安全性。以AEB緊急制動（目標(biāo)靜止）評價標(biāo)準(zhǔn)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(shù)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(yàn)。以美國加州機(jī)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(biāo)，綜合平均了全年行駛里程和接管次數(shù)。從2015年至今，在加州公共道路進(jìn)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?cè)斯そ庸軋蟾姘@些公司在過去一年的路測里程和人工接管次數(shù)?！比斯そ庸堋敝傅氖侨祟惏踩珕T因?yàn)樽詣玉{駛系統(tǒng)故障、或出于行駛安全的考慮，必須接管自動駕駛系統(tǒng)的情況。2020年DMV報告數(shù)據(jù)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(yù)之間的平均行駛里程數(shù)）均在2萬英里到3萬英里區(qū)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(jié)語

自動駕駛是目前汽車新四化變革的標(biāo)志性產(chǎn)物，隨著計算平臺、先進(jìn)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(shù)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(jìn)行仿真，生成測試結(jié)果報告。無論技術(shù)如何發(fā)展，測試評價技術(shù)應(yīng)始終確保自動駕駛車輛同時滿足硬性的設(shè)計技術(shù)要求以及軟性的客戶駕乘體驗(yàn)。

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