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自動(dòng)駕駛汽車測試與評價(jià)
2019-01-30 23:28:52· 來源：焉知自動(dòng)駕駛，智車科技
兩年前大家對于智能汽車都非常樂觀，也都認(rèn)為可能不久的將來我們就可以實(shí)現(xiàn)無人駕駛了，但是隨著去年各種各樣的狀況發(fā)生，可能大家的預(yù)期有一些改變。不管是特斯
兩年前大家對于智能汽車都非常樂觀，也都認(rèn)為可能不久的將來我們就可以實(shí)現(xiàn)無人駕駛了，但是隨著去年各種各樣的狀況發(fā)生，可能大家的預(yù)期有一些改變。
不管是特斯拉、谷歌還是Uber等都出現(xiàn)了很多的事故，而且Uber還在2018年的3月份出現(xiàn)了第一莊自動(dòng)駕駛汽車致死事故，所以造成了我們現(xiàn)在對于自動(dòng)駕駛汽車的發(fā)展存在一些疑問。
為什么會(huì)出現(xiàn)這些問題？傳統(tǒng)汽車其實(shí)它的安全性要求非常高，如果是車輛安全的這種功能，傳統(tǒng)汽車一般來說需要滿足ISO26262的功能安全標(biāo)準(zhǔn)。達(dá)到ISOD的要求，ISOD什么概念呢？我們希望它的隨機(jī)故障失效出現(xiàn)的概率是十的負(fù)八次方，也就是說大概你要開一億個(gè)小時(shí)，能出現(xiàn)一起隨機(jī)失效的概率，但是我們可以看到我們的車自動(dòng)駕駛車輛并不多，現(xiàn)在目前在外面進(jìn)行路測的自動(dòng)駕駛車輛有沒有一千輛，現(xiàn)在已經(jīng)出了那么多事故了，所以它的安全完全沒有達(dá)到我們汽車安全的要求。
問題是什么？怎么樣證明這些自動(dòng)駕駛汽車足夠的安全可以上路呢？一個(gè)答案：測試和評價(jià)。
我們怎么測試和評價(jià)智能汽車，這是面臨的一個(gè)瓶頸問題。智能汽車在路上行駛的時(shí)候有各種各樣的惡劣路況、復(fù)雜交通。我們的光照，各種各樣的危險(xiǎn)，交通違法，我們怎么證明自動(dòng)駕駛汽車能夠足以應(yīng)付這些各種各樣復(fù)雜問題？
自動(dòng)駕駛汽車或者一般汽車的評價(jià)，它的主要兩個(gè)需求是什么？其實(shí)一個(gè)是面向研發(fā)的，一個(gè)是面向認(rèn)證的。
面向研發(fā)這種認(rèn)證特征是什么？場景廣泛、白箱測試。白箱測試意味著我們對被測對象內(nèi)部結(jié)構(gòu)不到的，但是在這個(gè)過程當(dāng)中，對于研發(fā)的代碼，智能駕駛技術(shù)是清楚的。它的測試要求是追求測試效率，及面向不同開發(fā)階段的測試需求。
面向認(rèn)證的測試和評價(jià)主要特征是什么呢？
會(huì)用一些典型的測試場景，比如說以前在汽車的標(biāo)準(zhǔn)里面會(huì)定義一些特定的工況，這些典型的工況是面向認(rèn)證和標(biāo)準(zhǔn)測試的。還有就是灰箱或者黑箱的試，我們并不知道被測對象里面的原理、機(jī)理是什么樣的，就對它進(jìn)行測試。它的要求是追求測試的精確性，同時(shí)是面向整車測試階段的測試需求，不會(huì)面向車?yán)锩婺骋粋€(gè)零部件。
在測試領(lǐng)域已經(jīng)有一些測試方法或標(biāo)準(zhǔn)，比如在ADAS功能領(lǐng)域已經(jīng)形成了非常完善的系列化的標(biāo)準(zhǔn)和測試方法。根據(jù)下圖可以看到ACC、AEB、FCW、LDW、LKA、BSD都有相應(yīng)的測試法規(guī)或測試標(biāo)準(zhǔn)，而且很多測試法規(guī)測試標(biāo)準(zhǔn)在很早以前就已經(jīng)出現(xiàn)了，甚至將近10年前出現(xiàn)的法規(guī)和標(biāo)準(zhǔn)了。但是這種測試對于我們這個(gè)系統(tǒng)測試的性能，相對來說場景是比較單一的。整個(gè)系統(tǒng)的性能表征也是具備單調(diào)性的表征。
什么是單調(diào)性能？我們說傳統(tǒng)汽車測試說碰撞安全、耐久ADAS等測試，比如說ADAS測試，緊急制動(dòng)測試，它的制動(dòng)距離跟初始車速存在一個(gè)關(guān)系，而且這個(gè)關(guān)系是單調(diào)的可以描述的，車速越高意味著制動(dòng)距離越長。對于碰撞安全測試也是一樣，車速越高動(dòng)能越大，意味著碰撞所需要吸收的能量就越大。耐久測試、疲勞強(qiáng)度測試等，我們知道材料，比如說一個(gè)梁越粗意味著它的強(qiáng)度越大。。。這都可以預(yù)測的，可以通過現(xiàn)有的測試，我們可以知道將來會(huì)怎么樣，把它加粗之后怎么樣。
對于智能汽車測試，其實(shí)不僅僅是車了，還有一個(gè)里面駕駛的控制器，也就是我們說的駕駛腦，如果放在原來傳統(tǒng)的汽車測試?yán)锩妫喈?dāng)于我們把司機(jī)放進(jìn)去一塊測試了，所以它是人車耦合的。同時(shí)，再進(jìn)一步是人車跟環(huán)境耦合的，所以它是一個(gè)復(fù)雜的系統(tǒng)，它的表現(xiàn)是不穩(wěn)定的，同時(shí)不具備單調(diào)性。
你不能說在某一條路上測了1000個(gè)小時(shí)不出事，1萬個(gè)小時(shí)也不會(huì)出事，或者推而廣之，這條路上測完了以后不出事，另外一條路上測試也不會(huì)出事，這不可能。既然它不單調(diào)，不可以預(yù)測，不可以外推，大家很顯然就知道，你要對他進(jìn)行測試需要干嘛？你不能外推，你不單調(diào)，你沒有辦法預(yù)測，你必須得便利。
交通的場景是難以窮盡的，你必須想辦法便利所有的場景，這個(gè)才是真正自動(dòng)駕駛測試存在的難點(diǎn)。它的瓶頸就在這里，我們沒有辦法便利所有的場景，那我們怎么辦？
第一部分自動(dòng)駕駛汽車測試技術(shù)
首先，自動(dòng)駕駛汽車測試場景可以劃分為：已知、未知、安全、危險(xiǎn)。如圖區(qū)域1和2是一個(gè)已知場景，包括我們說已知的安全場景比如說良好的光照條件、良好的路面，那么還有一些已知的危險(xiǎn)場景。如圖所示復(fù)雜光照一圖，就是我們區(qū)域1和區(qū)域2是已知的危險(xiǎn)場景。
除了已知，更大的其實(shí)是無邊無際的場景。未知場景我們稍微區(qū)分一下，有未知的安全場景，比如這個(gè)淺灰色的區(qū)域4，也有未知的危險(xiǎn)場景區(qū)域3。在場景被認(rèn)識(shí)之前，其實(shí)我們?nèi)狈ο嚓P(guān)的知識(shí)面，并不知道有這些場景?？赡苡行﹫鼍笆菍τ谌祟愸{駛員認(rèn)為是安全的，但是對于自動(dòng)駕駛汽車可能是危險(xiǎn)的。
一個(gè)已知的場景，我們剛剛說區(qū)域1和2這個(gè)場景，它的來源是什么？我們有各種各樣車輛行駛場景，比如智能駕駛數(shù)據(jù)FOD的、危險(xiǎn)場景數(shù)據(jù)，以及每年發(fā)生的交通事故。交通事在交警都有一些記錄，這些事故數(shù)據(jù)尤其深度事故數(shù)據(jù)可以作為場景的來源之一。這是基于數(shù)據(jù)的來源。
同時(shí)我們可以去基于智能汽車的工作原理和技術(shù)路線做一些理論上的分析。傳統(tǒng)汽車多是人類駕駛操控，可以去表征或者說去后去他們的數(shù)據(jù)，但是作為智能汽車則不同，由于它相應(yīng)的數(shù)據(jù)比較少，里程數(shù)也沒有那么多，所以需要根據(jù)理論的角度去分析，比如說感知傳感器有什么局限性嗎？攝像頭在對面強(qiáng)光照射下是不是會(huì)出現(xiàn)一些短暫的失明？毫米波雷達(dá)對道路中間的金屬物的敏感嗎？這些問題是可以在系統(tǒng)架構(gòu)層面上分析的。還有就是功能缺失，這樣也可以獲得已知場景的來源。
測試和驗(yàn)證的核心目標(biāo)是什么呢？是通過我們的分析和測試驗(yàn)證，把自動(dòng)駕駛汽車安全的已知安全區(qū)域盡量擴(kuò)大。擴(kuò)大安全區(qū)域，減少危險(xiǎn)區(qū)域，這就是自動(dòng)駕駛測試目標(biāo)。我們依據(jù)已知場景數(shù)據(jù)，借助多種測試環(huán)境驗(yàn)證功能，通過多種測試手段，包括算法優(yōu)化、功能安全、預(yù)計(jì)功能安全分析等去降低這些風(fēng)險(xiǎn)場景數(shù)量或控制風(fēng)險(xiǎn)，這個(gè)是測試和驗(yàn)證的核心目標(biāo)。
不管通過數(shù)據(jù)還是通過理論分析去找場景，但是場景無窮盡這個(gè)問題還是無法解決。公共道路上測試肯定不行，測試的周期和成本都沒有辦法接受，按照美國高速公路管理局的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，駕駛者平均需要行駛85萬公里才會(huì)經(jīng)歷一次警方報(bào)告事故，接近1.5億公里才會(huì)經(jīng)歷一次致命事故。
這樣成本和時(shí)間都沒有辦法接受，怎么辦呢？這就需要多種測試工具的協(xié)同。除了道路上的駕駛實(shí)驗(yàn)，可以用一些有限場景道路去測試智能器材。同時(shí)在有限的場景當(dāng)中更多的尋找對智能駕駛系統(tǒng)形成挑戰(zhàn)的其他場景，通過相關(guān)的技術(shù)，如場景提取技術(shù)，結(jié)合虛擬測試、硬件在環(huán)測試、加速測試等這些測試手段，來進(jìn)一步豐富和完善我們的測試場景。
我們的測試手段連起來是什么呢？是以虛擬測試作為出發(fā)點(diǎn)，將真實(shí)的硬件系統(tǒng)和虛擬的環(huán)境結(jié)合起來形成一個(gè)測試工具鏈，這是一個(gè)典型的智能汽車測試工具鏈，從一開始的仿真測試，到駕駛模擬的測試，再到接下來的硬件在環(huán)測試，再到VHIL測試，就是車輛在環(huán)測試。車輛在環(huán)測試之后到封閉場地測試，封閉場地測試之后再到公共道路測試，所以自動(dòng)駕駛汽車將來會(huì)遵循這樣一套開放鏈去完成系統(tǒng)的開發(fā)。
整個(gè)測試場景是一個(gè)逐步收斂的過程，一開始仿真測試可能是一個(gè)無限場景的測試，進(jìn)一步縮減到駕駛模擬測試場景，再到VeHIL測試，其中極少量的場景在封閉場地里面測試，再到公共道路測試。同時(shí)，我們需要有測試場景庫的支撐，需要有整個(gè)測試反饋的數(shù)據(jù)和理論分析支撐，這就是我們整個(gè)的測試工具鏈。
在國內(nèi)外都有很多測試的實(shí)驗(yàn)場，可以看到像美國的MCT等都是常見的，英國的測試實(shí)驗(yàn)場在原來美達(dá)公司上面重新加裝了一些V2X的單元去做的，還有挪威、新加坡、越南、日本、韓國等等，中國現(xiàn)在有20個(gè)在建或者準(zhǔn)備建的測試實(shí)驗(yàn)場。
我們同濟(jì)大學(xué)智能汽車測試試驗(yàn)場在嘉定校區(qū)測試實(shí)驗(yàn)場，也就是在咱們安亭，有108畝，分成東西南三個(gè)區(qū)，有點(diǎn)類似于MCT。該試驗(yàn)場提供ADAS測試的，提供模擬的城市道路、鄉(xiāng)村和越野公路測試的?；旧线@三個(gè)區(qū)可以涵蓋掉整個(gè)自動(dòng)化L1-L5的測試功能，實(shí)現(xiàn)不同道路復(fù)雜度的覆蓋，應(yīng)該是國內(nèi)第一個(gè)全新面向自動(dòng)駕駛汽車研發(fā)設(shè)計(jì)和認(rèn)證測試試驗(yàn)場。
通過前面這些工具鏈去實(shí)現(xiàn)場景盡可能的覆蓋，但是還存在測試不完備的問題，還是會(huì)存在未知場景，那么這些未知場景怎么辦？我們需要干什么？它沒有辦法完成所有驗(yàn)證，這就需要有條件的引入自動(dòng)駕駛。
需要干嘛呢？對于整車廠來說，一個(gè)是車輛的功能安全，第二個(gè)就是預(yù)期功能安全開發(fā)（SOTIF）的問題，將來SOTIF會(huì)變成在智能汽車研發(fā)里面非常關(guān)鍵而且非常重要需要解決的一個(gè)技術(shù)問題。制定一個(gè)合理的風(fēng)險(xiǎn)控制策略，需要有完善的車輛風(fēng)險(xiǎn)管理和遠(yuǎn)程監(jiān)控措施，對于車輛的不安全行為進(jìn)行識(shí)別和處理，這樣的話可以有條件的讓自動(dòng)駕駛汽車上路。
再進(jìn)一步，肯定還是不能做到完備，做到萬無一失，有一句話可以表達(dá)我們將來的辦法“凱撒的歸凱撒，上帝的歸上帝”，我們不可能解決所有的問題，沒有辦法解決的問題怎么辦？除了前面講述的上路許可測評，還需要有多種險(xiǎn)種結(jié)合的保險(xiǎn)體系，這個(gè)也是自動(dòng)駕駛汽車能夠?qū)崿F(xiàn)完全上路駕駛的一個(gè)保障。
第二部分 自動(dòng)化駕駛汽車的多維度評價(jià)
前面講的都是測試問題，接下來談一下評價(jià)的事情。
自動(dòng)駕駛的評價(jià)也是一個(gè)很麻煩的問題，測完了之后怎么判斷它是不是可以？是不是性能足夠好？當(dāng)然測試和評價(jià)他們是結(jié)合的。自動(dòng)駕駛汽車的評價(jià)跟傳統(tǒng)汽車的評價(jià)不一樣，不一樣體現(xiàn)在哪里呢？
傳統(tǒng)汽車就測試它的性能，但是自動(dòng)駕駛汽車它還會(huì)有其它維度，因?yàn)樗愃朴谝粋€(gè)人，是一個(gè)智能體。在自動(dòng)駕駛汽車?yán)锩妫覀儼阉旭{駛的自治性，即車輛本身在一定的外界條件或環(huán)境下的行駛能力。
智能汽車在時(shí)間維度上還會(huì)體現(xiàn)出另外一個(gè)維度，叫學(xué)習(xí)進(jìn)化性。也就是說將來的智能汽車駕駛能力跟人類駕駛員一樣，你一開始是一個(gè)新手，回頭會(huì)什么？會(huì)不斷的學(xué)習(xí)，不斷的迭代，當(dāng)然如何學(xué)習(xí)和迭代是另外的問題，所以時(shí)間維度上會(huì)存儲(chǔ)一個(gè)所謂的學(xué)習(xí)進(jìn)化性。
另外智能汽車跟傳統(tǒng)汽車不一樣，它的評價(jià)不一樣又體現(xiàn)在另外的方面，它在空間上還體現(xiàn)出另外一種能力：交通協(xié)調(diào)性，也就是我們?nèi)祟愔v的社會(huì)性。也就是我們的智能汽車，它開在路上還需要跟其它車子交互，需要考慮到其它車輛是什么意圖，什么想法，我怎么樣不會(huì)讓其它車輛感受到我這個(gè)車子可能是一個(gè)不合適的駕駛動(dòng)作，所以我們存在交通協(xié)調(diào)性的問題。
可以建立這樣的框架，我們可以以三個(gè)維度去評價(jià)它，但是每個(gè)維度里面我們又可以通過一些指標(biāo)來評估。比如說我們的駕駛自治性，我們可以通過基礎(chǔ)性能行駛質(zhì)量及當(dāng)車安全等角度評價(jià)它，我們學(xué)習(xí)進(jìn)化性，可以通過從復(fù)述的重現(xiàn)能力、泛化遷移能力去研究它，交通協(xié)調(diào)性我們可以以內(nèi)部成員、外部交通參與者或全局視角去分析評價(jià)它。
看一下學(xué)習(xí)進(jìn)化性，我們?nèi)祟愸{駛員也是這樣的，剛拿到駕照的時(shí)候，我們是一個(gè)新手，滿足了那些測試條件，說明車可以上路了，但是上路之后，它還會(huì)存在不斷地學(xué)習(xí)。當(dāng)然現(xiàn)在學(xué)習(xí)是有兩種，自身學(xué)習(xí)在目前的智能汽車?yán)锩婵赡苓€沒有哪個(gè)公司敢于做自身的學(xué)習(xí)和迭代，也就是說自測在行駛過程中不斷去學(xué)習(xí)和迭代它的算法。
因?yàn)樯婕暗缴疃葘W(xué)習(xí)算法本身是一個(gè)類似于黑箱或者說灰箱，我們對有一些算法產(chǎn)生的機(jī)理并不是特別的清楚，所以不會(huì)特別放心的讓他去自身學(xué)習(xí)，但是由于我們現(xiàn)在有OTA的技術(shù)，OTA的技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)我們遠(yuǎn)程的升級(jí)，這個(gè)也是我們實(shí)現(xiàn)升級(jí)的辦法。
如果它具有學(xué)習(xí)功能，我們怎么樣測試學(xué)習(xí)水平？是能夠不斷提升，它的變化曲線有什么樣的規(guī)律？同時(shí)我們怎么樣去提高整個(gè)的感知、認(rèn)知、定位、決策這些功能？比如說像這個(gè)路上別人放了一個(gè)易拉罐在這里，車子視覺第一遍看到的時(shí)候這么大的易拉罐在路上，但是開多了就知道，這是路上的涂鴉。第一次變道的時(shí)候，碰到前面的車子會(huì)急剎車，開多了會(huì)知道可以變道，這都是學(xué)習(xí)的表征。
第二個(gè)交通協(xié)定性，交通協(xié)定性在前年剛剛把這個(gè)問題提出來的時(shí)候，可能還沒有太多重視這個(gè)問題。但是我們可以看到2018年的下半年，突然交通協(xié)調(diào)性就變成一個(gè)非常熱門的問題，為什么呢？我們發(fā)現(xiàn)Google的Waymo出現(xiàn)問題了，Waymo我們都知道是世界范圍內(nèi)做智能駕駛汽車最好的公司。它現(xiàn)在碰到什么問題呢？交通協(xié)調(diào)性的問題，它怎么去判斷人類駕駛員是什么意圖。
這是典型的Waymo在測試過程當(dāng)中的例子：它要左拐，但是它判斷不清楚對面這位兄弟想干嘛。可以看到，這已經(jīng)是綠燈了，已經(jīng)開出左拐線了，猛的來一個(gè)急剎車，后面跟著的駕駛員就很不爽了。我們都知道本身是綠燈大家應(yīng)該加速通過，結(jié)果開了一半來了一個(gè)急剎車，它會(huì)對其他的駕駛員造成不好的影響。它也沒有辦法很清楚的判斷對面這輛車的意圖，實(shí)際上急停了過后，在等對面這輛車拐過去之后，它再開始拐，這是一個(gè)問題，這還是有紅綠燈路口的。
相對來說，我們?nèi)祟愸{駛員知道，有交通規(guī)則的路口是比較簡單處理的，更麻煩的是什么？很多沒有紅綠燈的路口這個(gè)時(shí)候我們駕駛行為其實(shí)是根據(jù)一些微妙的動(dòng)作去判斷的，比如說最簡單的例子，大家都有這個(gè)經(jīng)驗(yàn)，一堆車子在排隊(duì)，這邊有一個(gè)車子在插隊(duì)。如果我們駕駛習(xí)慣比較好的話可能會(huì)搖下車窗給別人打一個(gè)招呼讓我過一下，有的駕駛員可能不會(huì)去打這個(gè)招呼，他會(huì)干嘛呢？他會(huì)判斷這邊這個(gè)車子會(huì)不會(huì)讓我們插隊(duì)，我們也都有這個(gè)經(jīng)驗(yàn)。可能有的人駕駛風(fēng)格比較溫和的，我讓一讓，讓你先進(jìn)一下，可能知道你有急事，有些人是什么呢？我就是不讓你插隊(duì)，有這樣的情況，這就是交通協(xié)調(diào)性的，我們?nèi)祟愸{駛員會(huì)根據(jù)其他的交通參與者的行為方式來判斷、選擇自己該用什么樣的行為方式。
我們可以看到它的關(guān)鍵問題在哪兒？自動(dòng)駕駛的滲透率，也就是我們的智能汽車并不是一上來就是全世界所有的汽車全是智能駕駛，如果全世界的汽車一下子全部變成自動(dòng)駕駛汽車了，那個(gè)問題反而好辦了，大家反而遵守交通規(guī)則，都可以按照規(guī)則來行駛，就沒有問題了，但是我們的滲透率是逐步提升的，一開始1%、2%、10%、20%、50%，是逐步提升的就一定會(huì)涉及到跟人類駕駛員的交互，有駕駛博弈的問題。
我們可以看到像剛才說的無信號(hào)燈控制的，路口的左轉(zhuǎn)，還有一些駕駛博弈問題，就是插隊(duì)的問題，連續(xù)匯入的問題等等，這些都是我們在交通協(xié)調(diào)性測試和評價(jià)方面碰到的問題。
那我們怎么辦？我們的辦法是什么？我們怎么去評價(jià)它？我們可以考慮的辦法是采用圖靈測試的思想，我們可以根據(jù)幾種視角去判斷，這是不是一個(gè)智能駕駛汽車？或者說這個(gè)自動(dòng)駕駛它的智能度是不是足夠？我們有幾種視角去評價(jià)它？我們可以基于我們的車源視角，我們坐在車子里面，我們?nèi)ジ惺?，另外我們可以根?jù)其他交通參與者的視角去感受它。
總得來看我們測試和評價(jià)的體系，首先會(huì)對測試條件進(jìn)行評價(jià)，包括環(huán)境的復(fù)雜度、基礎(chǔ)環(huán)境的復(fù)雜度，有動(dòng)態(tài)交通要素、靜態(tài)交通要素，還有附加的環(huán)境復(fù)雜度，氣候、信息等等。我們可以實(shí)現(xiàn)對環(huán)境復(fù)雜度的定量評估，完了之后我們可以進(jìn)行評價(jià)，用行駛自治性、學(xué)習(xí)進(jìn)化性、交通協(xié)調(diào)性三個(gè)視角去評價(jià)它，這個(gè)就是我們整個(gè)智能汽車測試和評價(jià)的體系框架，一種可能的框架。
我今天的報(bào)告到此結(jié)束，非常感謝大家。接下來我們應(yīng)該還有一段時(shí)間可以交流一下。
提問：（無話筒）您是怎么看待信息安全這塊的？
熊璐：信息安全是自動(dòng)駕駛汽車?yán)锩娣浅Ｖ匾狞c(diǎn)，我們正在做的一個(gè)國家科技部的重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃項(xiàng)目，就是做測試評價(jià)系統(tǒng)這塊的，這有一塊跟360合作做信息安全。
信息安全主要會(huì)從兩個(gè)角度做，一個(gè)是剛才說到的預(yù)期功能安全，還有一個(gè)信息安全，這兩個(gè)東西都是跟原來傳統(tǒng)汽車不一樣的。原來傳統(tǒng)汽車其實(shí)不太會(huì)講到預(yù)期功能安全，原來傳統(tǒng)汽車也不太會(huì)講到信息安全，比較少，所以信息安全一定是我們做測試和評價(jià)里面一個(gè)非常重要的點(diǎn)。
信息安全這塊其實(shí)展開來講有非常多，因?yàn)樽詣?dòng)駕駛汽車它里面有很多信息資產(chǎn)，就是你肯定要先做信息資產(chǎn)的分析，然后再去找到風(fēng)險(xiǎn)來源，再去做這個(gè)防護(hù)問題，就是說你有這些風(fēng)險(xiǎn)來源之后你要做防護(hù)，基本上會(huì)是這樣的做法。
提問：無人駕駛試驗(yàn)場的建設(shè)目前有標(biāo)準(zhǔn)嗎？
熊璐：這個(gè)問題提的非常好，無人駕駛汽車試驗(yàn)場的建設(shè)剛剛出臺(tái)了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)，應(yīng)該是交通部出來的，但它只是一個(gè)很粗的標(biāo)準(zhǔn)，只是對一些道路的規(guī)范做了一些界定，并一個(gè)說是怎么去建設(shè)我們無人駕駛的試驗(yàn)場，也沒有告訴我們無人駕駛測試試驗(yàn)場，應(yīng)該具備哪些測試場景和測試工況，所以從現(xiàn)在的角度來看，測試試驗(yàn)場并沒有一個(gè)現(xiàn)場的標(biāo)準(zhǔn)。
我們自己的試驗(yàn)場設(shè)計(jì)的時(shí)候，其實(shí)我們是根據(jù)幾個(gè)方面：
第一，很重要的是企業(yè)的測試需求，我們從企業(yè)的測試需求去尋找，你需要去建設(shè)的測試場景；
第二，測試法規(guī)。我們根據(jù)剛才說到的，在ADAS層面上其實(shí)有很多的測試法規(guī)要求，在現(xiàn)在的話像歐盟的WTONE等等這些研究，也都提出一些新的測試場景。通過測試場景的法規(guī)，我們可以定義需要哪些場景。
第三，你自己分析一下，你有什么樣的研究需要去定義測試場景，會(huì)根據(jù)這些東西去測定和建設(shè)我們的測試試驗(yàn)場。
提問：我們國家是幅員非常遼闊的，從北邊到黑河，南面到海南島，那么這個(gè)氣候的變化是非常劇烈的，我們無人駕駛在一個(gè)點(diǎn)一個(gè)點(diǎn)的試驗(yàn)，我覺得這個(gè)車如果從黑河開到廣州，這個(gè)氣候的變化是劇烈的，我們做試驗(yàn)場一個(gè)點(diǎn)一個(gè)點(diǎn)的試驗(yàn)，它和真實(shí)的無人駕駛在路上的試驗(yàn)有巨大的不同。那么我們在做這個(gè)測試的時(shí)候是不是考慮到這點(diǎn)？
熊璐：我覺得您這個(gè)問題，首先第一個(gè)其實(shí)我們自動(dòng)駕駛的測試試驗(yàn)場，目前在全國各地都在建，不管是南邊還是北邊，東邊還是西邊都有，北方在長春也在建設(shè)自動(dòng)駕駛測試試驗(yàn)場，在南邊廣州也在準(zhǔn)備建設(shè)測試試驗(yàn)場，西邊像長安大學(xué)，東邊鹽城試驗(yàn)場都有，各個(gè)點(diǎn)都有測試試驗(yàn)場。
您提到的可能是另外一個(gè)問題，您說是直接有一輛車從黑河開到廣州。。。
提問：對，數(shù)據(jù)的共享非常重要。
熊璐：我覺得黑河開到廣州，我個(gè)人覺得不是一個(gè)大的問題，你在黑河也測過了，在廣州也測過了，我相信它從黑河開到廣州不會(huì)有問題。因?yàn)椴皇钦f上一秒在黑河，下一秒在廣州了，它要開好長時(shí)間，所以我覺得這個(gè)問題不太大。
提問：熊老師好，我想問一個(gè)問題，你前面提到自動(dòng)駕駛測試，一個(gè)是面向認(rèn)證，還有一個(gè)面向?qū)嶒?yàn)開發(fā)的，那有沒有面向量產(chǎn)或者上路以后自動(dòng)駕駛的評測，這方面怎么考慮或者有什么辦法？
熊璐：我剛剛談到面向認(rèn)證就是面向量產(chǎn)和上路評測的，這就是面向認(rèn)證的。如果是主機(jī)廠測的話就是剛才說的面向開發(fā)的。
提問：下線呢？如果是量產(chǎn)階段這個(gè)車是自動(dòng)駕駛的車，下線是怎么檢測？
熊璐：你說是下線檢測嗎？
提問：對。
熊璐：下線檢測跟我們談到的測試和評價(jià)倒還有一點(diǎn)不一樣。大家知道汽車的生產(chǎn)線其實(shí)下線檢測是滿足一個(gè)基本的功能，我們傳統(tǒng)的汽車下線檢測開一開看看發(fā)動(dòng)機(jī)能起來，汽車能行駛、能剎車基本上都OK了，對于自動(dòng)駕駛汽車的下線檢測，這個(gè)問題倒不太大。其實(shí)還是更多的是在于研發(fā)階段大量更復(fù)雜場景下的表征，簡單的下線檢測其實(shí)不難，關(guān)鍵是在復(fù)雜場景下。
提問：你提到的性能可能很容易檢測，但是一些自動(dòng)駕駛也要涉及到一些場景，但是你在車廠生產(chǎn)線上沒辦法有測試環(huán)境去搭建的。
熊璐：所以一般在開發(fā)階段，我個(gè)人認(rèn)為會(huì)在開發(fā)階段去測試的，就像ADAS一樣，ADAS測試不會(huì)像下線檢測的時(shí)候去測一個(gè)ADAS。如果每輛車在線下檢測都要測ADAS，這個(gè)成本是不可能。
提問：ADAS也有類似這樣的測試。
熊璐：在線檢還是下線檢測？
提問：就是生產(chǎn)線上，有專門的ADAS設(shè)備檢測。
熊璐：生產(chǎn)線上做ADAS設(shè)備檢測這個(gè)我真還不清楚，我參觀過戴姆勒、BMW的，參觀過奧迪的生產(chǎn)線，前面都沒有這個(gè)?？赡軐鞟DAS功能更多了，有可能會(huì)有您說的這個(gè)東西。
提問：可能還沒有普及，但是我聽說有這樣的設(shè)備可以在線檢測ADAS這些功能。
熊璐：挺好呀，如果將來在線也能檢測ADAS不挺好嗎？
提問：對，但這些只是一部分性能檢測，但是自動(dòng)駕駛有很多環(huán)境相關(guān)性。
熊璐：對，您提的是一個(gè)問題，但是它的核心在于下線檢測的時(shí)候，對于每輛車像整車廠一輛車的生產(chǎn)節(jié)奏是很短的，而且對于每輛車的生產(chǎn)成本有一個(gè)嚴(yán)格的要求，不太可能對于每一輛車都去放到一個(gè)復(fù)雜的場景去測試它。
很多的時(shí)候像電控系統(tǒng)我們可以干嘛？我們可以做軟件測試，在軟件灌進(jìn)去之后，對控制器的測試，我估計(jì)您談到的ADAS的測試有點(diǎn)類似于。
因?yàn)槲覀冏鯝DAS生產(chǎn)場景，每個(gè)ADAS控制器出來都會(huì)有一個(gè)在線檢測，會(huì)用虛擬的測試環(huán)境，虛擬的測試信號(hào)對它進(jìn)行一個(gè)輸入去考察輸出，這個(gè)是可以的。但是你讓一個(gè)車輛下來之后，去做一個(gè)ADAS的場景測試，我個(gè)人感覺可能成本太高了，這個(gè)是我個(gè)人的觀點(diǎn)。
提問：熊老師好，有一個(gè)問題咱們自動(dòng)駕駛汽車在面臨一些危險(xiǎn)的境況下，它不得不面臨安全損失的時(shí)候，怎么樣做選擇？比如說是怎么樣保護(hù)車內(nèi)的人，是駕駛座、副駕駛座、后座還是車外的安全，它怎么樣做選擇？
熊璐：這個(gè)問題提的非常好，這個(gè)問題跟現(xiàn)在的IT企業(yè)面臨的問題是一樣的，比如說Google現(xiàn)在掌握了這么大的權(quán)力，你怎么樣判斷哪些言論是極右的，那些言論是極左的。其實(shí)，最后判斷標(biāo)準(zhǔn)都是在誰身上？在設(shè)計(jì)人員，就是開發(fā)人員。誰開發(fā)這個(gè)智能駕駛系統(tǒng)的，他具備什么樣的道德觀和價(jià)值觀，他就會(huì)設(shè)計(jì)一個(gè)什么樣的策略。
提問：就是在策略階段定義下來了？
熊璐：對呀。
提問：在后面車輛開發(fā)的時(shí)候，測試這塊怎么來做？
熊璐：您談的是認(rèn)證的測試還是開發(fā)的測試？
提問：這個(gè)在開發(fā)階段，我定義好了這些策略。
熊璐：它肯定會(huì)測，但是問題在于是用真實(shí)場景去測，在封閉的道路環(huán)境下去測，還是在VHIL上測，還是在仿真上面測，我覺得很大的可能是在仿真階段去測。
提問：去年10月份，標(biāo)準(zhǔn)這個(gè)部門他們是向ICO提交了中國的，也是全球第一個(gè)自動(dòng)駕駛車測試場景，大概40幾個(gè)測試場景，另外還有中機(jī)中心仿真所也在做，包括我們上海也做了200多個(gè)場景。我就想問一下最終測試場景，是以哪一個(gè)為主？目前的開發(fā)情況怎么樣？最終會(huì)不會(huì)對所有的業(yè)內(nèi)企業(yè)公開？何時(shí)公開？謝謝。
熊璐：我覺得是一個(gè)很重要的問題，測試場景的問題，我們也知道很多企業(yè)在做，都想掌握主動(dòng)權(quán)，但是最后落在誰家或者誰的場景作為主導(dǎo)，誰的場景作為標(biāo)準(zhǔn)，你問我我也不知道。你問工信部部長可能比較清楚，工信部最后決定，我們說最后用誰的。但是我覺得應(yīng)該有一點(diǎn)是清楚的，還是會(huì)看誰做得好，因?yàn)閳鼍皫爝@個(gè)東西，目前來說也沒有標(biāo)準(zhǔn)的說法，說怎么樣的場景庫是好的或者你做場景庫就是比別人做的場景庫更好，可能還是要看大家后面的工作做得怎么樣，這個(gè)可能最重要，現(xiàn)在也沒有辦法判斷，大家都在干這個(gè)活，誰做得好，看后來誰能真正做出來，當(dāng)然還有別的影響因素。
提問：老師您好，握有一個(gè)問題，在您剛才講的測試場景當(dāng)中，有沒有考慮過高速上的自動(dòng)駕駛，以及跟一般路上自動(dòng)駕駛的技術(shù)點(diǎn)的區(qū)別，以及測試方法？一般道路的自動(dòng)駕駛跟高速上自動(dòng)駕駛技術(shù)難點(diǎn)在哪里？
熊璐：其實(shí)剛才我們談的是一個(gè)通用的駕駛測試的框架體系，我們說一般路和高速公路都在這里面，從您剛才談到高速公路和一般道路的區(qū)別，其實(shí)對于中國的道路交通狀況來說，高速公路并不是我們中國道路狀況里面所需要去首先突破或最重要關(guān)注的點(diǎn)。
因?yàn)橄裨诿绹覀冋f高速公路的自動(dòng)駕駛對他們來說很重要，或者說他們很多的事故，事故比例有較大的部分在高速公路上，但是對于中國來說，可以看到最大的交通傷亡事故實(shí)際上出現(xiàn)在十字路口，交叉路口，我們可以看到非常多的汽車、機(jī)動(dòng)車和非機(jī)動(dòng)車的事故，都是出現(xiàn)在這個(gè)領(lǐng)域。所以它肯定會(huì)有不同，在我們的測試方法上面和測試評價(jià)具體方法上面，都會(huì)做一些具體的界定。
總的框架我認(rèn)為我們是這樣的框架，但是我們說你涉及到特定的路礦跟功能，另外一個(gè)角度我估計(jì)您可能談到的是特定的功能，比如說我們說高速公路自動(dòng)跟車或自動(dòng)的變道，這個(gè)都沒有關(guān)系，我覺得是比較容易界定的。
其實(shí)嚴(yán)格意義上來講，高速公路的自動(dòng)駕駛測試會(huì)比我們現(xiàn)實(shí)城市道路自動(dòng)駕駛測試和評價(jià)會(huì)更容易，因?yàn)樗且粋€(gè)結(jié)構(gòu)化的道路，相對其他交通參與者比較少，種類比較少，所以它相對來說比較容易測試，但是我們現(xiàn)實(shí)的城市工況，它的情況會(huì)復(fù)雜很多。
首先可能是非結(jié)構(gòu)化路，可能是集合非機(jī)混合的道路，它在道路的行駛過程當(dāng)中，有各種各樣的交通參與者，我們剛才說到的，你有機(jī)動(dòng)車、非機(jī)動(dòng)車，非機(jī)動(dòng)車還會(huì)有助動(dòng)車、自行車，還會(huì)有行人，有各種各樣的行人，還會(huì)有寵物，現(xiàn)在寵物也很多，狗什么的都有。所以在城市道路工況下，會(huì)比高速公路測試復(fù)雜很多。
其實(shí)，我的個(gè)人感覺，城市道路測試會(huì)涵蓋掉高速公路的測試，在真正測試?yán)碚摵头椒ㄉ蠒?huì)涵蓋掉它。當(dāng)然，你可以單獨(dú)去界定一些測試的規(guī)范，這個(gè)是另外一回事。但是真正復(fù)雜的其實(shí)是城市工況道路測試。
本文來源：焉知自動(dòng)駕駛，智車科技（IV_Technology）整理編輯
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