孫 航，李志軍，張琳琳，陳振宇，李世龍

（1.天津大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，天津 300072；2.中國(guó)汽車技術(shù)研究中心有限公司標(biāo)準(zhǔn)化研究所，天津 300300）

前言

自動(dòng)駕駛是人工智能與汽車深度融合的技術(shù)領(lǐng)域，汽車自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展過程是駕駛員駕駛操作逐漸退出的過程。自動(dòng)駕駛汽車（automated driving vehicles，ADV）在我國(guó)的大規(guī)模應(yīng)用勢(shì)在必行，預(yù)計(jì)到2030 年，我國(guó)L4～L5 級(jí)自動(dòng)駕駛新車裝配率達(dá)到10%。隨著發(fā)展進(jìn)程的深入，駕駛員負(fù)責(zé)的“感知-決策-執(zhí)行”等駕駛?cè)蝿?wù)將逐漸由車輛系統(tǒng)替代，以指標(biāo)符合性評(píng)價(jià)為核心的傳統(tǒng)方法將不再適用于自動(dòng)駕駛，而是需要面向自動(dòng)駕駛特有的“智能化”屬性，通過高綜合性和高復(fù)雜度的場(chǎng)景來評(píng)價(jià)其在真實(shí)道路交通環(huán)境下的表現(xiàn)。因此，實(shí)際道路測(cè)試評(píng)價(jià)技術(shù)是驗(yàn)證ADV 安全和效率的必要手段，對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)的迭代和商業(yè)化具有至關(guān)重要的作用。

1 自動(dòng)駕駛汽車測(cè)試評(píng)價(jià)技術(shù)現(xiàn)狀

目前，聯(lián)合國(guó)WP.29 框架下形成的“多支柱法”是被廣泛接受的自動(dòng)駕駛汽車測(cè)試原則，即通過仿真、封閉場(chǎng)地和實(shí)際道路等維度，測(cè)試ADV 在各種交通情況下的綜合表現(xiàn)。

仿真測(cè)試用于驗(yàn)證自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在全場(chǎng)景和極端情況下的功能和性能，具有周期短、成本低、效率高等優(yōu)點(diǎn)，但存在難以將真實(shí)因素（環(huán)境和車輛）完全映射到虛擬世界中的缺陷。封閉場(chǎng)地測(cè)試具有場(chǎng)景典型性和可復(fù)現(xiàn)性的特征，國(guó)內(nèi)外封閉測(cè)試場(chǎng)地和測(cè)試技術(shù)不斷優(yōu)化，封閉場(chǎng)地的測(cè)試在一定程度上反映自動(dòng)駕駛車輛的功能和性能表現(xiàn)，但由于測(cè)試場(chǎng)景的局限性，封閉場(chǎng)地測(cè)試仍然無法完全代表自動(dòng)駕駛車輛在復(fù)雜和隨機(jī)的真實(shí)交通流中的實(shí)際表現(xiàn)。

相比于仿真和場(chǎng)地測(cè)試，實(shí)際道路測(cè)試方法目前仍處于初步探索階段。自動(dòng)駕駛實(shí)際道路測(cè)試?yán)脤?shí)際道路上各種目標(biāo)和事件的隨機(jī)化特征，可驗(yàn)證自動(dòng)駕駛車輛：

（1）在實(shí)際道路上運(yùn)行時(shí)本車及對(duì)周邊交通環(huán)境的安全性影響；

（2）對(duì)各類典型目標(biāo)和隨機(jī)動(dòng)態(tài)事件的響應(yīng)是否符合預(yù)期；

（3）對(duì)整體道路交通通行效率的影響。

因此，實(shí)際道路測(cè)試是自動(dòng)駕駛汽車測(cè)試及評(píng)價(jià)過程中不可或缺的環(huán)節(jié)。2017 年以來，主要汽車產(chǎn)業(yè)國(guó)家都開展了自動(dòng)駕駛實(shí)際道路測(cè)試的探索。2018-2019 年，美國(guó)加州有36 家公司完成了563.5萬km 的公共道路自動(dòng)駕駛測(cè)試。德國(guó)、英國(guó)、芬蘭、日本等國(guó)的汽車企業(yè)也都在本國(guó)自動(dòng)駕駛相關(guān)法律法規(guī)框架下開展了大量的實(shí)際道路測(cè)試。截至2021 年10 月，我國(guó)各地已開放3 200 多km 測(cè)試道路，發(fā)放700 余張測(cè)試牌照，道路測(cè)試總里程超過530 萬km，上海和北京等地相繼開展了載人載物示范應(yīng)用。

然而，當(dāng)前國(guó)際上開展的實(shí)際道路測(cè)試普遍以改進(jìn)單一車型技術(shù)方案為目的，由于自動(dòng)駕駛研發(fā)技術(shù)的多樣性，導(dǎo)致研發(fā)測(cè)試方案針對(duì)性強(qiáng)、測(cè)試指標(biāo)與研發(fā)技術(shù)方案關(guān)聯(lián)性大，此類測(cè)試評(píng)價(jià)方案不具備典型性和普適性的標(biāo)準(zhǔn)化特征。本文中提出了標(biāo)準(zhǔn)化的ADV 實(shí)際道路測(cè)試評(píng)價(jià)技術(shù)方案，主要貢獻(xiàn)如下：

（1）提出了一種測(cè)試備選道路評(píng)估方法，該方法基于自動(dòng)駕駛目標(biāo)和事件探測(cè)與響應(yīng)（object and event detection and response，OEDR）對(duì)實(shí)際道路進(jìn)行分類，構(gòu)建了基于ADV 的設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍的實(shí)際道路測(cè)試元素基礎(chǔ)模型。

（2）提出了基于ADV 設(shè)計(jì)運(yùn)行條件的邊界閾值實(shí)際道路測(cè)試技術(shù)和基于乘員感受的主觀評(píng)價(jià)方法，確定了ADV主客觀結(jié)合的測(cè)試評(píng)價(jià)體系。

（3）選取我國(guó)實(shí)際道路，開展ADV 實(shí)際道路標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試評(píng)價(jià)技術(shù)的驗(yàn)證試驗(yàn)，試驗(yàn)表明本文中提出的ADV 實(shí)際道路標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試評(píng)價(jià)技術(shù)的科學(xué)性和普遍適用性。

2 ADV實(shí)際道路測(cè)試評(píng)價(jià)工程框架

在實(shí)際道路開展ADV 測(cè)試評(píng)價(jià)有兩項(xiàng)關(guān)鍵需求：一是開展測(cè)試的實(shí)際道路應(yīng)滿足被測(cè)ADV 的設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍（operational design domain，ODD）且道路包含的元素能夠盡可能多地測(cè)試ADV 執(zhí)行動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)（dynamic driving task，DDT）的表現(xiàn)；二是使用的測(cè)試評(píng)價(jià)方法應(yīng)能夠與ADV 的設(shè)計(jì)運(yùn)行條件（operational design condition，ODC）需求匹配，能夠充分、全面地測(cè)試自動(dòng)駕駛功能和性能。本文中基于關(guān)鍵需求提出實(shí)際道路測(cè)試評(píng)價(jià)體系工程框架，如圖1所示。

圖1 ADV實(shí)際道路測(cè)試評(píng)價(jià)工程框架

在ADV 測(cè)試備選道路評(píng)估階段，首先在本文提出的實(shí)際測(cè)試道路類型集中選出符合被測(cè)ADV 設(shè)計(jì)運(yùn)行條件的測(cè)試道路類型，隨后計(jì)算備選測(cè)試道路包含的測(cè)試元素與所屬道路類型的基礎(chǔ)元素模型的有效相似度，根據(jù)基礎(chǔ)元素模型評(píng)估備選道路是否滿足測(cè)試要求，如果滿足，進(jìn)入測(cè)試評(píng)價(jià)階段。在ADV 實(shí)際道路測(cè)試評(píng)價(jià)階段，分別對(duì)被測(cè)ADV 開展基于ODC 邊界的實(shí)際道路測(cè)試和主觀評(píng)價(jià)，兩者的測(cè)試評(píng)價(jià)結(jié)果作為試驗(yàn)結(jié)果整體輸出。

3 ADV測(cè)試道路符合性評(píng)估技術(shù)

3.1 基于OEDR的實(shí)際道路分類方法

OEDR 水平直接體現(xiàn)了ADV 執(zhí)行動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)的能力，是決定駕駛自動(dòng)化程度的核心因素。ADV 實(shí)際道路測(cè)試本質(zhì)上是考察ADV 的OEDR 能力，即ADV 對(duì)目標(biāo)和事件的探測(cè)、識(shí)別和分類，以及對(duì)目標(biāo)和事件探測(cè)結(jié)果的響應(yīng)。這里的“目標(biāo)”包括靜態(tài)和動(dòng)態(tài)道路交通參與者，“事件”包括道路交通參與者攜帶的靜態(tài)信息或發(fā)生的動(dòng)態(tài)變化。

提出一種基于OEDR 的實(shí)際道路分類方法，該方法將道路交通參與者種類和復(fù)雜度作為道路類型劃分依據(jù)，用于測(cè)試驗(yàn)證ADV的OEDR能力。

根據(jù)目標(biāo)和事件的類型不同，可將OEDR 的功能劃分為、、3個(gè)維度的集合。

：探測(cè)和響應(yīng)靜止或動(dòng)態(tài)的機(jī)動(dòng)車；

：探測(cè)和響應(yīng)結(jié)構(gòu)化交通標(biāo)志和基礎(chǔ)設(shè)施等；

：探測(cè)和響應(yīng)弱勢(shì)道路使用者，例如行人、騎行者、動(dòng)物等。

根據(jù)x的定義可知，x=｛0，1｝，即在式（1）中只考慮元素x在道路中是否出現(xiàn)過，不考慮其出現(xiàn)次數(shù)，y和z同理，、同理可分別由y、z計(jì)算得出。

當(dāng)由0 逐漸增大，表示道路中車輛逐漸增多，車流越復(fù)雜，車輛的不可預(yù)測(cè)性越強(qiáng)。極端情況下，當(dāng)=0 時(shí)，道路中沒有車輛，或道路中的車輛與被測(cè)車輛僅有可預(yù)測(cè)（例如，無需探測(cè)即可響應(yīng)）的交匯，當(dāng)=1 時(shí)，說明集合中的元素全部在道路中出現(xiàn)。

當(dāng)由0 逐漸增大，表示道路結(jié)構(gòu)化程度減弱，道路中場(chǎng)景的復(fù)雜度增加。當(dāng)=0 時(shí)，道路有完備的符合標(biāo)準(zhǔn)的交通標(biāo)志，且道路基礎(chǔ)設(shè)施呈結(jié)構(gòu)化特點(diǎn)；當(dāng)=1 時(shí)，說明集合中的非結(jié)構(gòu)化元素全部在道路中出現(xiàn)。

由0逐漸增大的情況，同理可知。

如圖2 所示，由于道路元素的多樣性及其出現(xiàn)的隨機(jī)性，任意范圍的路段都可認(rèn)為是OEDR 的功能三維空間中的離散點(diǎn)，道路（）的坐標(biāo)變化反映道路的車輛、基礎(chǔ)設(shè)施和弱勢(shì)參與者的復(fù)雜程度，由確定的立方體體積越大，道路的測(cè)試復(fù)雜度越高。

圖2 OEDR三維坐標(biāo)系

當(dāng)、、分別取不同值時(shí)，其表征的道路可映射到典型道路類型上，見表1。

表1 ADV測(cè)試典型道路表

如表1 所示，、、和類道路環(huán)境相對(duì)封閉，適用于各類功能型無人車的測(cè)試研究。類道路非結(jié)構(gòu)化、機(jī)動(dòng)車和弱勢(shì)使用者幾乎不存在，適用于農(nóng)用和軍用自動(dòng)駕駛車輛測(cè)試研究。本文研究對(duì)象是具備自動(dòng)駕駛功能的M 類、N 類、O 類汽車，、和類道路符合本文研究對(duì)象開展實(shí)際道路測(cè)試的需求和實(shí)際情況。綜上所述，本文基于OEDR 將用于M 類、N 類、O 類汽車開展測(cè)試的道路分為3類，即I/II/III類道路。

Ⅰ類道路：僅可由機(jī)動(dòng)車行駛，并能全部控制出入或根據(jù)需要控制出入、存在多條車道的道路。此類道路均為結(jié)構(gòu)性道路，路面平整、交通設(shè)施完善，交通參與者僅為機(jī)動(dòng)車且交通運(yùn)行狀態(tài)較為通暢。此類道路主要對(duì)應(yīng)類。

Ⅱ類道路：機(jī)動(dòng)車和非機(jī)動(dòng)車共用，連接住宅區(qū)、經(jīng)濟(jì)中心或工業(yè)園區(qū)的道路。此類道路大多位于城市內(nèi)部且具備交通信號(hào)燈等設(shè)施，其交通參與者包括非機(jī)動(dòng)車和行人，易發(fā)生擁堵等情況更為復(fù)雜的事件。此類道路主要對(duì)應(yīng)類。

Ⅲ類道路：機(jī)動(dòng)車和非機(jī)動(dòng)車共用，連通縣或鎮(zhèn)、鄉(xiāng)的道路。與Ⅰ和Ⅱ類相比，此類道路交通參與者種類繁多，交通環(huán)境極為復(fù)雜。此類道路主要對(duì)應(yīng)類。

3.2 基于ODD的測(cè)試道路元素基礎(chǔ)模型構(gòu)建

選擇測(cè)試道路的核心是為選擇測(cè)試場(chǎng)景，科學(xué)選擇測(cè)試場(chǎng)景須考慮自動(dòng)駕駛車輛設(shè)計(jì)運(yùn)行域（ODD）因素。

德國(guó)PEGASUS 項(xiàng)目及起草過程中的ISO 34503分別給出了ODD 的分類模型。根據(jù)國(guó)際上廣泛認(rèn)可的分類方法和我國(guó)實(shí)際交通情況，將ODD 的元素歸類為靜態(tài)元素、動(dòng)態(tài)元素和輔助元素3 大類。靜態(tài)元素包括：區(qū)域元素、形態(tài)元素、路面元素、交通設(shè)施元素等；動(dòng)態(tài)元素包括交通參與者元素、天氣、交通運(yùn)行狀態(tài)等；輔助元素包括網(wǎng)聯(lián)通信元素等，如圖3所示。

圖3 用于道路選擇的ODD元素分類方法

為滿足不同設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍的ADV 測(cè)試需求，本研究通過采集分析北京、上海、天津等5 個(gè)城市的典型道路元素，提出Ⅰ～Ⅲ類道路對(duì)應(yīng)的測(cè)試元素基礎(chǔ)模型，如表2所示。

表2 不同類型道路的測(cè)試元素基礎(chǔ)模型

3.3 基于Jaccard Similarity 有效相似度的測(cè)試道路評(píng)估方法

Jaccard Similarity 方法，又稱為Jaccard 相似系數(shù)，用于比較有限樣本集之間的相似性與差異性。Jaccard系數(shù)值越大，樣本相似度越高。

給定兩個(gè)集合A、B，Jaccard 系數(shù)定義為（A∩B）元素個(gè)數(shù)與（A∪B）元素個(gè)數(shù)的比值，定義為

式中：表示在A 中出現(xiàn)但未在B 中出現(xiàn)的元素個(gè)數(shù)；表示未在A 中出現(xiàn)但在B 中出現(xiàn)的元素個(gè)數(shù)；表示在A和B中都出現(xiàn)的元素個(gè)數(shù)。

本研究改進(jìn)了Jaccard Similarity 方法，計(jì)算備選測(cè)試道路包含的測(cè)試元素與所屬道路類型的基礎(chǔ)元素模型的有效相似度，通過相似度計(jì)算結(jié)果評(píng)估備選測(cè)試道路是否符合測(cè)試需求。

改進(jìn)的有效相似度計(jì)算公式為

式中：表示備選測(cè)試道路元素與所屬道路類型元素基礎(chǔ)模型的有效相似度；A 為所屬道路類型的元素基礎(chǔ)模型（即元素集合）；B 為備選測(cè)試道路包含元素的集合。與式（2）相比，測(cè)試道路有效相似度的計(jì)算中剔除了元素，這是由于備選道路中不屬于基礎(chǔ)元素模型，其對(duì)被測(cè)ADV 的實(shí)際道路測(cè)試沒有價(jià)值，但卻可能降低必要元素相似度值，因此在計(jì)算有效相似度時(shí)沒有將納入計(jì)算。

4 ADV實(shí)際道路測(cè)試評(píng)價(jià)研究

4.1 自動(dòng)駕駛汽車實(shí)際道路測(cè)試評(píng)價(jià)體系

ADV 的安全性是自動(dòng)駕駛技術(shù)應(yīng)用不能突破的基線指標(biāo)，行駛效率則反映自動(dòng)駕駛車輛在準(zhǔn)確性、及時(shí)性和順暢性方面的表現(xiàn)。因此，實(shí)際道路測(cè)試需要綜合考核自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在其設(shè)計(jì)運(yùn)行條件內(nèi)的安全與效率。

安全性可通過對(duì)ADV 功能和性能的定量客觀測(cè)試完成，而行駛效率更適宜采用主觀評(píng)價(jià)方式。主客觀相結(jié)合的評(píng)價(jià)方法體系在較多的領(lǐng)域具備應(yīng)用案例。本文中引入主觀評(píng)價(jià)方法，從乘員感受出發(fā)，對(duì)ADV 在實(shí)際道路行駛的準(zhǔn)確性、及時(shí)性和順暢性等維度進(jìn)行主觀量化，結(jié)合客觀測(cè)試的定量分析，建立ADV實(shí)際道路測(cè)試評(píng)價(jià)體系。

4.2 自動(dòng)駕駛汽車實(shí)際道路測(cè)試評(píng)價(jià)方法

4.2.1 基于ODC邊界的測(cè)試評(píng)價(jià)方法

設(shè)計(jì)運(yùn)行條件是指駕駛自動(dòng)化系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)確定的適用于其功能運(yùn)行的各類條件的總稱，包括設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍、車輛狀態(tài)、駕乘人員狀態(tài)和其他必要條件。

ADV 實(shí)際道路測(cè)試重點(diǎn)關(guān)注測(cè)試車輛在ODC內(nèi)部及進(jìn)出ODC 的臨界情況下的表現(xiàn)。如圖4 所示，ODC 關(guān)注的設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍、車輛狀態(tài)、駕乘人員狀態(tài)和其他必要條件將平面劃分為3 個(gè)區(qū)域，縱軸表示測(cè)試時(shí)間，ODC 與測(cè)試時(shí)間限定了ADV 測(cè)試的時(shí)空和狀態(tài)范圍，其表示為圖4中的柱狀體。

圖4 基于ODC邊界的測(cè)試示意圖

圖中陰影邊界分別對(duì)應(yīng)ODD、車輛狀態(tài)、駕乘人員狀態(tài)和其他必要條件的邊界，即車輛的接管閾值。陰影內(nèi)部為車輛應(yīng)自動(dòng)執(zhí)行DDT 的區(qū)域，外部為車輛在實(shí)際道路測(cè)試過程中未激活自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的區(qū)域。圖中紅線表示車輛測(cè)試過程中進(jìn)出ODC的路徑，其中P、P、P為車輛達(dá)到ODC 狀態(tài)進(jìn)入有效測(cè)試狀態(tài)的臨界點(diǎn)，虛線表示在ODC 內(nèi)部的路徑。P、P、P為車輛達(dá)到離開ODC 狀態(tài)的臨界點(diǎn)，實(shí)線為離開ODC區(qū)域的路徑。

基于ODC 邊界的測(cè)試評(píng)價(jià)方法具體分為4大項(xiàng)和39 個(gè)細(xì)項(xiàng)要求。其中通用要求1 項(xiàng)，同時(shí)測(cè)試ADV 在ODC 內(nèi)執(zhí)行DDT 和進(jìn)出ODC 邊界時(shí)的表現(xiàn)；系統(tǒng)激活與停用4 項(xiàng)、系統(tǒng)后援15 項(xiàng)，測(cè)試ADV進(jìn)出ODC 邊界時(shí)的表現(xiàn)；執(zhí)行動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)19 項(xiàng)，用于測(cè)試ADV 在ODC 內(nèi)的駕駛表現(xiàn)。具體各測(cè)試指標(biāo)示例見表3。

表3 基于ODC邊界閾值的測(cè)試指標(biāo)示例

4.2.2 基于乘員感受的主觀評(píng)價(jià)方法

ADV 在行駛中的準(zhǔn)確性、及時(shí)性和順暢性主要通過特定的功能運(yùn)行表現(xiàn)和人機(jī)界面（human machine interface，HMI）激發(fā)乘員的主觀感受。因此在主觀評(píng)價(jià)ADV 行駛效率時(shí)，包括了功能運(yùn)行和HMI兩個(gè)維度。此外，工業(yè)和信息化部《關(guān)于加強(qiáng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車生產(chǎn)企業(yè)及產(chǎn)品準(zhǔn)入管理的意見》中提出，智能網(wǎng)聯(lián)汽車生產(chǎn)企業(yè)應(yīng)嚴(yán)格履行告知義務(wù)，因此將車輛產(chǎn)品說明手冊(cè)是否清晰易懂也作為主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)之一。具體主觀評(píng)價(jià)內(nèi)容見表4。

表4 ADV實(shí)際道路測(cè)試主觀評(píng)價(jià)表

5 試驗(yàn)驗(yàn)證

5.1 測(cè)試道路符合性評(píng)估階段

在市場(chǎng)中選取自動(dòng)駕駛待測(cè)車輛V，按照其設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍確定應(yīng)在Ⅱ類道路開展實(shí)際道路測(cè)試。選取我國(guó)A市和B市備選道路各2條。根據(jù)式（3）計(jì)算A 市兩條道路的Jaccard Similarity 有效相似度分別為71%和72%，B 市兩條道路的分別為72%和74%，本文中選取有效相似度最高的B 市實(shí)際道路（=74%）開展測(cè)試，該道路地圖路線如圖5所示。

圖5 我國(guó)B市實(shí)際測(cè)試道路地圖路線

5.2 試驗(yàn)實(shí)施階段與試驗(yàn)結(jié)果

本次測(cè)試?yán)锍虨?34 km，其中自動(dòng)駕駛里程為614 km。測(cè)試時(shí)間總計(jì)72 h，自動(dòng)駕駛系統(tǒng)激活實(shí)際覆蓋20 h 06 min。根據(jù)4.2 節(jié)提出的方法開展測(cè)試，在客觀評(píng)價(jià)方面，采用ODC 邊界法得到被測(cè)車輛V 實(shí)際道路測(cè)試結(jié)果。其中通過14 項(xiàng)，未通過6項(xiàng)，不具備功能19 項(xiàng)。表5 列出ADV 實(shí)際道路測(cè)試執(zhí)行動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)測(cè)試項(xiàng)目的不符合項(xiàng)。

表5 ADV實(shí)際道路測(cè)試未通過項(xiàng)結(jié)果

本次試驗(yàn)的主觀評(píng)價(jià)人員由3 名來自國(guó)家級(jí)第三方檢測(cè)機(jī)構(gòu)試驗(yàn)室工作人員擔(dān)任。打分情況如表6所示（略去試驗(yàn)車輛不具備的功能）。

表6 主觀評(píng)價(jià)打分匯總表

本次試驗(yàn)應(yīng)用所提出的實(shí)際道路符合性評(píng)估方法，確定了試驗(yàn)道路，順利開展對(duì)被測(cè)車輛的測(cè)試評(píng)價(jià)工作，驗(yàn)證了該評(píng)估方法的可行性與實(shí)用性。

應(yīng)用所提出的基于ODC 邊界的測(cè)試技術(shù)，有效驗(yàn)證了被測(cè)車輛在實(shí)際道路的行駛安全和行駛效率，暴露了被測(cè)車輛存在的問題，達(dá)到測(cè)試目的；應(yīng)用所提出的基于乘員感受的主觀評(píng)價(jià)方法，評(píng)價(jià)結(jié)果分?jǐn)?shù)集中度較高，驗(yàn)證了評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)置的合理性，能夠反映自動(dòng)駕駛車輛在實(shí)際交通環(huán)境下的真實(shí)表現(xiàn)。

6 總結(jié)展望

提出自動(dòng)駕駛實(shí)際道路測(cè)試與評(píng)價(jià)的工程框架，在該框架下基于OEDR、ODD 等自動(dòng)駕駛功能特征提出道路分類及基礎(chǔ)元素模型，通過Jaccard 有效相似度確定備選道路符合性評(píng)估方案，形成了結(jié)合ODC邊界閾值實(shí)際道路測(cè)試和基于乘員感受的主客觀綜合測(cè)試評(píng)價(jià)體系，并選取我國(guó)實(shí)際道路進(jìn)行驗(yàn)證試驗(yàn)，證明了本文提出的自動(dòng)駕駛汽車實(shí)際道路標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試評(píng)價(jià)方案的可行性和普適性。

由于目前我國(guó)具備L3 及以上自動(dòng)駕駛功能的汽車產(chǎn)品尚未完全成熟定型，本文中主要面向自動(dòng)駕駛汽車的關(guān)鍵核心功能測(cè)評(píng)進(jìn)行研究，側(cè)重智能網(wǎng)聯(lián)新技術(shù)應(yīng)用的前瞻性探索和基本原理研究。后續(xù)也將推動(dòng)所研究的相關(guān)成果形成技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，在未來自動(dòng)駕駛技術(shù)和產(chǎn)品的發(fā)展以及標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施中，積極汲取實(shí)踐經(jīng)驗(yàn)，持續(xù)優(yōu)化和完善面向L3 及以上的自動(dòng)駕駛汽車實(shí)際道路標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試評(píng)價(jià)體系。