关于自动驾驶汽车的测试介绍，主要验证目的有什么?

动驾驶已然成为汽车行业热词。在大家殷切的期盼下，近几年上市的车型，多少都要有和“自动驾驶”功能相关才能赢得消费者青睐。对国内而言，特斯拉落子上海临港，并宣布新推出车型均配备自动驾驶功能——这无疑犹如鲶鱼效应，更加推动了各家车企的研发进度。

然而常言道，外行看热闹，内行看门道。自动驾驶技术成为车主之间的谈资，炫目的功能固然为赢得市场增色不少，但由于自动驾驶技术尚未成熟，市场上对相关的产品与功能依然抱有一定的疑虑;而技术上，向来新产品的落地，都伴随着诸多不确定性，需要进行更多的验证。

在验证方面，自动驾驶技术面临的一大问题就是验证标准的制定和测试技术的普及滞后于产品研发。提及自动驾驶的测试，更让很多人感到迷茫。

1、自动驾驶汽车测试类型及测试内容是什么?

自动驾驶汽车的开发满足V字开发模型，在V字开发模型中，涉及的测试方法主要包括软件在环(SIL，即software-in-loop)、硬件在环(HIL，即hardware-in-loop)、车辆在环(VIL，即vehicle-in-loop)，再到最后的整车场地、道路测试等方法，涵盖了从零部件到系统再到整车的全链条验证。

在测试内容方面，主要包括传感器、执行器、算法、人机界面测试以及整车功能等内容。

2、自动驾驶测试主要验证目的有什么?

自动驾驶的落地，需要验证产品及系统的功能、性能、安全、稳定和鲁棒性。

功能测试：主要功能指标包括是否能够正确响应各类道路交通设施、是否能够遵守交通规则、是否能够按照自动驾驶功能的设计指标正确响应道路上的车辆、非机动车、行人等交通参与者，是否能在设定的ODD之外正常退出并提示驾驶员接管，以及是否能够正确完成在功能设计时规划的其他自动驾驶功能。

性能测试：主要指标包括各项车辆运动数据(如速度、加速度、行驶路线)，对交通参与者的识别正确率、响应速度、识别范围，对各类光照、气候环境的适应能力，驾驶员、乘员的主观体验(如是否感到迷惑、紧张、不安，车辆自动驾驶时的各项驾驶操作是否舒适、自然)。

安全测试：安全指标包括功能失效概率，功能安全场景的通过情况和预期功能安全场景的通过情况。

稳定性测试：主要验证功能及性能是否能稳定运行。

鲁棒性测试：鲁棒是Rubust的音译，是在异常和危险情况下系统生存的关键，主要测试系统的抗打击能力。主要验证在复杂场景下遇到问题时，系统能否及时恢复，把严重性降低。例如，计算机软件在输入错误、磁盘故障、网络过载或有意攻击情况下，系统是否不死机、不崩溃。

3、在环测试是什么，其验证目的分别是什么?

在环测试是借助虚拟现实数据生成、传输与交互技术，模拟自动驾驶汽车在真实道路环境行驶，并通过概率分布的危险场景强化模拟方法，进行的自适应加速测试。

通过在环测试，可以在大幅节约测试时间和成本的同时，给虚拟测试提供了验证结果，并为实际道路测试提供了较为真实的参考数据。

XiL是各种测试环境的通用术语，它包括模型在环(MiL)软件在环(SiL)、硬件在环(HiL)、车辆在环(ViL)是在环测试的不同类型，其侧重点不同。

4、场地测试主要测试内容包括什么?

结合工业和信息化部、公安部、交通运输部等三部委共同发布的《智能网联汽车道路测试管理规范(试行)》，“考试项目”设置可以包含以下几个方面：

一是基本交通管理设施检测与响应能力测试，测试内容应包含《GB5768 道路交通标志和标线》、《GB14887 道路交通信号灯》、《GB14886道路交通信号灯设置与安装规范》等标准要求的道路交通设施种类和安装规范等内容;

二是前方车道内动静态目标(机动车、非机动车、行人、障碍物等)识别与响应能力测试，测试内容应包含感知识别不同目标(非机动车、行人、障碍物)的类型和状态、跟随不同交通参与者(机动车、非机动车、行人)行驶、车速车距控制等内容;

三是遵守规则行车能力测试，测试内容应包含超车、并道、通过交叉口等内容;

四是安全接管与应急制动能力测试，测试内容应包含靠边停车与起步、应急车道内停车、人工接管等内容;

五是综合能力测试，综合考察自动驾驶汽车对交通语言认知能力、安全文明驾驶能力、复杂环境通行能力、多参与对象协同行驶能力、网联通讯能力等内容。

5、目前汽车上市前需要进行的具体测试项目有哪些?

可以按照i-VISTA管理规范进行测试，申请i-VISTA星级认证，主要包含AEB/FCW、LKA、BSD、LDW、SAS等功能。

对于自动驾驶车辆，可以在许多城市的特定区域申请自动驾驶测试牌照，需要测试的项目根据地方要求略有不同，主要包含交通标志和标线的识别及响应、交通信号灯识别及响应、前方车辆行驶状态识别及响应、障碍物识别及响应、行人和非机动车识别及避让、跟车行驶、靠路边停车、超车、并道、交叉路口通行、环形路口通行、自动紧急制动、人工操作接管、联网通讯等。

另外，车辆上市后，i-VISTA将采购市面上的量产车型，测试并向媒体公布车辆的各项ADAS功能测试结果，包含智能泊车、智能行车、AEB-C2C、AEB-VRU，车道辅助、侧向辅助和智能交互功能测试。

当前，世界各国对智能网联技术发展的支持不仅在政策研究、技术研发等方面，更是斥资建设智能网联汽车测试示范区，用以推动行业发展，引导标准规范制定。本文针对自动驾驶汽车道路测试相关内容进行了梳理，仅供参考。

一是复杂道路环境带来的挑战，道路环境和交通构成相对复杂、机动车驾驶人驾驶行为多样化，自动驾驶汽车如何正确识别并做出准确响应是面临的挑战之一;

二是自动驾驶汽车和人工驾驶汽车混行带来的挑战，自动驾驶汽车如何正确感知其他车辆，正确识别外界声光信号，及时向外界发出声光信号，实现与人工驾驶汽车的有效协同并行，也是面临的挑战之一。

自动驾驶汽车测试场景架构的确定是构建自动驾驶测试场景的前提。从测试场景层次架构角度来讲，包括道路拓扑结构(像障碍物、车道线等)、交通流以及动态情景等三部分。从测试场景三维架构角度来讲，测试场景是行驶场地和驾驶情景的组合，在环境的影响下，由不同场景(高速公路、乡村道路、城市道路等)与驾驶任务、驾驶模式、驾驶速度等一同构成。

自动驾驶汽车的兴起，正在重新定义汽车行业。随着自动驾驶技术的发展，自动驾驶汽车将会大大提升交通安全、减少事故发生、减少交通拥堵、提高公路容量等等，为人类带来前所未有的便利。然而，由于自动驾驶汽车需要面对复杂的交通环境和意外事件，使得自动驾驶汽车的开发和测试颇具挑战性。

传统的自动驾驶测试方法包括在实际道路上进行封闭场地和公共道路测试，但这些方法都存在很大的安全风险和高成本。因此，自动驾驶仿真测试逐渐成为了自动驾驶汽车开发过程中必不可少的一部分，对于提高自动驾驶汽车的安全性、可靠性、精度和性能等方面都有着重要的意义。仿真测试不仅可以在更加安全、低成本的环境下进行测试，而且可以提供更多的测试数据和测试情况，加速自动驾驶汽车的开发和实际应用。

自动驾驶仿真测试是一种通过仿真技术来模拟测试自动驾驶汽车的功能和性能的方法，以评估自动驾驶汽车的可靠性、安全性和适应性等，便于优化自动驾驶汽车的功能、性能和行驶体验。

自动驾驶仿真测试凭借其测试场景丰富、计算速度快、测试效率高、资源消耗低、可重复性好、可嵌入汽车开发的各个环节等原因，能够很好地在实际路面行驶之前，对车辆进行全面、安全的测试。这种测试方法可以提高自动驾驶系统的安全性和可靠性，并减少实际测试的风险和成本，加速自动驾驶技术的发展和应用。仿真测试在自动驾驶技术开发中具有以下几个重要性和必要性：

(1)安全性保障：自动驾驶汽车具有高度的复杂性和安全性要求，直接进行实地测试会存在很高的风险。仿真测试可以在虚拟环境中模拟各种复杂的路况和交通情况，对自动驾驶汽车的各项功能进行测试，从而发现潜在的安全隐患，保障自动驾驶汽车的安全性。

(2)成本效益：自动驾驶汽车的研发需要大量的测试，如果全部在实际道路上进行测试，将会耗费大量的时间和金钱。仿真测试可以在虚拟环境中快速、精准地模拟各种场景和情况，有效地降低测试成本，缩短研发周期，提高测试效率。

(3)多样化的测试场景：仿真测试可以模拟各种复杂的路况、天气状况、道路建设和交通情况等，进行多种不同情况下的测试，以确保自动驾驶汽车的安全性和可靠性。

(4)提高测试覆盖率：仿真测试可以模拟大量测试场景，提高测试的覆盖率和深度，从而更好地发现和解决潜在的问题。

(5)系统性的测试：自动驾驶汽车涉及到多个系统的协同作用，仿真测试可以对整个系统进行系统性的测试，确保系统各个部分的配合协调性。