引  言

據(jù)美國(guó)蘭德公司研究：從統(tǒng)計(jì)學(xué)角度出發(fā)，自動(dòng)駕駛汽車需要在真實(shí)或者虛擬環(huán)境中至少進(jìn)行110億英里的里程測(cè)試，才能證明自動(dòng)駕駛系統(tǒng)比人類駕駛員更可靠；然而，基于里程的測(cè)試方法具有測(cè)試周期長(zhǎng)、效率低、成本高等弊端，自動(dòng)駕駛汽車要商業(yè)化落地，單純依靠基于里程的測(cè)試方法顯然是不夠的，基于場(chǎng)景的仿真測(cè)試方法不可或缺。

現(xiàn)實(shí)世界中的場(chǎng)景具有無(wú)限豐富、極其復(fù)雜、不可預(yù)測(cè)等特點(diǎn)，在虛擬環(huán)境中要完全復(fù)現(xiàn)這些場(chǎng)景卻又十分的困難；如何利用有限的測(cè)試場(chǎng)景去映射出無(wú)限豐富的世界是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛測(cè)試驗(yàn)證的關(guān)鍵?；趫?chǎng)景庫(kù)的仿真測(cè)試是目前解決自動(dòng)駕駛路測(cè)數(shù)據(jù)匱乏的重要路線。場(chǎng)景庫(kù)中的測(cè)試場(chǎng)景對(duì)現(xiàn)實(shí)世界的覆蓋率越高，仿真測(cè)試結(jié)果的準(zhǔn)確性就越高。

接下來(lái)筆者把最近一段時(shí)間關(guān)于測(cè)試場(chǎng)景和場(chǎng)景庫(kù)相關(guān)的學(xué)習(xí)體悟整理出來(lái)與大家分享，如有表達(dá)不準(zhǔn)確或者錯(cuò)誤的地方，歡迎各大佬批評(píng)指正。



第一部分：測(cè)試場(chǎng)景

1.1 測(cè)試場(chǎng)景定義及作用

自動(dòng)駕駛測(cè)試場(chǎng)景：是指在一定的時(shí)間和空間范圍內(nèi)，自動(dòng)駕駛汽車與行駛環(huán)境中的其它車輛、道路、交通設(shè)施、氣象條件等元素綜合交互過(guò)程的一種總體動(dòng)態(tài)描述。它是自動(dòng)駕駛汽車的駕駛情景與行駛環(huán)境的有機(jī)組合，既包括各類實(shí)體元素，也涵蓋了實(shí)體執(zhí)行的動(dòng)作及實(shí)體之間的連接關(guān)系。

測(cè)試場(chǎng)景的作用：在自動(dòng)駕駛汽車設(shè)計(jì)、研發(fā)、測(cè)試和評(píng)價(jià)中扮演重要角色

開(kāi)展自動(dòng)駕駛汽車測(cè)試評(píng)價(jià)的重要前提；

基于場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛汽車測(cè)試方法是實(shí)現(xiàn)加速測(cè)試、加速評(píng)價(jià)的有效途徑；

測(cè)試、驗(yàn)證、評(píng)價(jià)自動(dòng)駕駛功能與性能的關(guān)鍵，貫穿自動(dòng)駕駛車輛研發(fā)測(cè)試全生命周期。

1.2 測(cè)試場(chǎng)景要素

測(cè)試場(chǎng)景要素：主要分為測(cè)試車輛自身要素和外部交通環(huán)境要素兩大部分；外部交通環(huán)境要素又涵蓋：靜態(tài)環(huán)境要素、動(dòng)態(tài)環(huán)境要素、交通參與者要素、氣象要素等.

1）測(cè)試車輛自身要素：指測(cè)試車輛自身的基礎(chǔ)屬性、位置信息、運(yùn)動(dòng)狀態(tài)信息及駕駛?cè)蝿?wù)信息。

2）靜態(tài)環(huán)境要素：指交通環(huán)境中靜止?fàn)顟B(tài)的物體。

包括：道路、交通設(shè)施、周圍景觀以及障礙物等。

3）動(dòng)態(tài)環(huán)境要素：指交通環(huán)境中處于動(dòng)態(tài)變化的要素。

包括：動(dòng)態(tài)指示設(shè)施 和 通信環(huán)境信息。

4）交通參與者要素：在自動(dòng)駕駛測(cè)試場(chǎng)景中對(duì)本車決策規(guī)劃造成影響的對(duì)象信息。

包括：車輛、行人和動(dòng)物。

5）氣象要素：包括駕駛場(chǎng)景中的環(huán)境溫度、光照條件以及天氣情況等信息。



1.3 測(cè)試場(chǎng)景的常見(jiàn)分類

1）按照?qǐng)鼍暗某橄蟪潭瓤煞譃椋汗δ軋?chǎng)景、邏輯場(chǎng)景、具體場(chǎng)景



不同類型場(chǎng)景的抽象等級(jí)和場(chǎng)景數(shù)量關(guān)系

三者之間的關(guān)系：

自動(dòng)駕駛系統(tǒng)開(kāi)發(fā)需經(jīng)歷的三個(gè)階段：概念階段、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)階段、測(cè)試階段；隨著系統(tǒng)開(kāi)發(fā)過(guò)程的逐漸深入，測(cè)試場(chǎng)景的抽象程度需求不斷降低，但測(cè)試場(chǎng)景的數(shù)量需求卻不斷在增加。通過(guò)將結(jié)構(gòu)化的功能場(chǎng)景與參數(shù)范圍相結(jié)合能夠轉(zhuǎn)換生成邏輯場(chǎng)景，參數(shù)范圍可以通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)方法來(lái)定義。每個(gè)邏輯場(chǎng)景都可以通過(guò)從參數(shù)范圍中選擇具體值來(lái)轉(zhuǎn)換為具體場(chǎng)景。

a.功能場(chǎng)景

•  通過(guò)語(yǔ)義描述的最抽象級(jí)別的操作場(chǎng)景， 即通過(guò)語(yǔ)言場(chǎng)景符號(hào)來(lái)描述場(chǎng)景區(qū)域內(nèi)的實(shí)體以及實(shí)體間的關(guān)系；

•  功能場(chǎng)景用于概念階段的項(xiàng)目定義、危險(xiǎn)分析和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；在測(cè)試過(guò)程中，往往需要將功能場(chǎng)景轉(zhuǎn)換為邏輯場(chǎng)景，并轉(zhuǎn)換為可用于相應(yīng)仿真環(huán)境的數(shù)據(jù)格式。

b.邏輯場(chǎng)景

•  通過(guò)定義狀態(tài)空間內(nèi)變量的參數(shù)范圍來(lái)表達(dá)實(shí)體特征和實(shí)體間的關(guān)系；

•  邏輯場(chǎng)景是基于狀態(tài)空間變量對(duì)功能場(chǎng)景的進(jìn)一步詳細(xì)描述，用于項(xiàng)目開(kāi)發(fā)階段生成需求；對(duì)于每一個(gè)具有連續(xù)取值范圍的邏輯場(chǎng)景， 都可以派生出任意數(shù)量的具體場(chǎng)景。

c.具體場(chǎng)景

•  通過(guò)確定狀態(tài)空間中每個(gè)參數(shù)的具體值來(lái)明確描述實(shí)體和實(shí)體間的關(guān)系，以狀態(tài)空間詳細(xì)描述了測(cè)試場(chǎng)景；

•  具體場(chǎng)景可以直接轉(zhuǎn)化為測(cè)試用例；要將具體場(chǎng)景轉(zhuǎn)換成測(cè)試用例， 需要增加被測(cè)對(duì)象的預(yù)期行為表現(xiàn)以及對(duì)相關(guān)測(cè)試設(shè)施的需求。

2) 按照測(cè)試場(chǎng)景數(shù)據(jù)來(lái)源分類：自然駕駛場(chǎng)景、危險(xiǎn)工況場(chǎng)景、標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)場(chǎng)景、參數(shù)重組場(chǎng)景

a. 自然駕駛場(chǎng)景

•  數(shù)據(jù)源自汽車真實(shí)的自然駕駛狀態(tài)場(chǎng)景下，是最基礎(chǔ)的數(shù)據(jù)來(lái)源；包含自動(dòng)駕駛汽車所處的人-車-環(huán)境-任務(wù)等全方位信息；

•  自然駕駛場(chǎng)景能夠提供車輛數(shù)據(jù)、駕駛?cè)诵袨?、道路環(huán)境等多維度信息，是證明自動(dòng)駕駛有效性的一種充分測(cè)試場(chǎng)景。

b. 危險(xiǎn)工況場(chǎng)景

•  數(shù)據(jù)主要來(lái)源于交通事故數(shù)據(jù)庫(kù)，是自動(dòng)駕駛控制策略安全性和可靠性驗(yàn)證的關(guān)鍵；

•  危險(xiǎn)工況場(chǎng)景主要涵蓋惡劣天氣環(huán)境、復(fù)雜道路交通以典型交通事故三大類場(chǎng)景，是證明自動(dòng)駕駛有效性的一種必要測(cè)試場(chǎng)景。

c. 標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)場(chǎng)景

•  數(shù)據(jù)主要來(lái)源于現(xiàn)有的標(biāo)準(zhǔn)、評(píng)價(jià)規(guī)程等，如ISO、NHTSA、E-NCAP、C-NCAP等多項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)、評(píng)價(jià)規(guī)程對(duì)現(xiàn)有自動(dòng)駕駛功能進(jìn)行了測(cè)試規(guī)定；

•  標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)測(cè)試場(chǎng)景是自動(dòng)駕駛功能在研發(fā)和認(rèn)證階段必須要滿足的基礎(chǔ)測(cè)試場(chǎng)景。

d. 參數(shù)重組場(chǎng)景

•  數(shù)據(jù)來(lái)源于現(xiàn)有場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)資源，通過(guò)對(duì)已有的仿真場(chǎng)景進(jìn)行參數(shù)化設(shè)置，隨機(jī)生成或自動(dòng)重組相應(yīng)類型的場(chǎng)景；

•  參數(shù)重組場(chǎng)景通過(guò)對(duì)靜態(tài)要素、動(dòng)態(tài)要素以及駕駛?cè)诵袨橐氐冗M(jìn)行不同排列組合及遍歷取值，擴(kuò)展參數(shù)重組場(chǎng)景邊界；有效覆蓋自動(dòng)駕駛功能測(cè)試盲區(qū)，是對(duì)未知工況的有效補(bǔ)充測(cè)試場(chǎng)景。

1.4 測(cè)試場(chǎng)景的格式標(biāo)準(zhǔn)

1) 靜態(tài)場(chǎng)景格式標(biāo)準(zhǔn)：OpenDRIVE、OpenCRG、RoadXML和OSM

OpenDRIVE（OpenX標(biāo)準(zhǔn)系列）：包含道路路網(wǎng)上的所有靜態(tài)對(duì)象，主要描述道路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、車道線和道路周邊的其它靜態(tài)元素。OpenDRIVE將道路分為三個(gè)部分：道路參考線（reference line）、車道（lanes）和特征元素(features）。



OpenDRIVE路網(wǎng)三層結(jié)構(gòu)描述（圖片來(lái)源：ASAM官網(wǎng)）
OpenCRG（OpenX標(biāo)準(zhǔn)系列）：主要用于描述道路的表面屬性，如道路的施工材料、摩擦系數(shù)等。

RoadXML：將交通環(huán)境劃分為四個(gè)層次；1）拓?fù)鋵?- 描述元素在路網(wǎng)中的位置和連接關(guān)系；2）邏輯層-描述元素在道路環(huán)境中的意義；3）物理層-描述元素的屬性（路面或障礙物）；4）可視化層：描述元素的幾何形狀和三維特征。

OSM：即OpenStreetMap-開(kāi)放式街道地圖數(shù)據(jù)格式；其數(shù)據(jù)基元主要包括三種-點(diǎn)（Nodes）、路（Ways）、關(guān)系（Relations）。

2）動(dòng)態(tài)場(chǎng)景格式標(biāo)準(zhǔn)：OpenSCENARIO

OpenSCENARIO（OpenX標(biāo)準(zhǔn)系列）：主要用于描述涉及多個(gè)交通參與者（如車輛、行人和其他交通參與者）的復(fù)雜的、同步的操作；OpenSCENARIO文件結(jié)構(gòu)可分為三個(gè)部分：道路拓?fù)?、?shí)體以及事件板。


OpenSCENARIO的文件結(jié)構(gòu)

3) 氣象場(chǎng)景格式標(biāo)準(zhǔn)：數(shù)據(jù)格式較為復(fù)雜，目前行業(yè)內(nèi)尚無(wú)通用的格式標(biāo)準(zhǔn)

1.4 測(cè)試場(chǎng)景的數(shù)據(jù)來(lái)源

主要包括三大部分：真實(shí)數(shù)據(jù)、模擬數(shù)據(jù)以及專家經(jīng)驗(yàn)

1）真實(shí)數(shù)據(jù)：即現(xiàn)實(shí)世界真實(shí)發(fā)生的，經(jīng)過(guò)傳感器采集到或以其它形式已經(jīng)被記錄保存下來(lái)的真實(shí)場(chǎng)景數(shù)據(jù)，包括自然駕駛數(shù)據(jù)、交通事故數(shù)據(jù)、路側(cè)單元監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)、封閉場(chǎng)地測(cè)試數(shù)據(jù)以及開(kāi)發(fā)道路測(cè)試數(shù)據(jù)等。

2）模擬數(shù)據(jù)：主要包括駕駛模擬器數(shù)據(jù)和仿真數(shù)據(jù)；前者是利用駕駛模擬器進(jìn)行測(cè)試得到的場(chǎng)景要素信息；后者是自動(dòng)駕駛系統(tǒng)或車輛在虛擬仿真平臺(tái)上進(jìn)行測(cè)試得到的場(chǎng)景要素信息。
3）專家經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)：基于專家的仿真測(cè)試經(jīng)驗(yàn)總結(jié)歸納出來(lái)的場(chǎng)景要素信息，其中標(biāo)準(zhǔn)法規(guī)就是專家經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)的典型代表。


測(cè)試場(chǎng)景數(shù)據(jù)來(lái)源
參考：測(cè)試場(chǎng)景數(shù)據(jù)來(lái)源參考《自動(dòng)駕駛系統(tǒng)功能測(cè)試第7部分：仿真測(cè)試（征求意見(jiàn)稿）》

第二部分：測(cè)試場(chǎng)景的構(gòu)建

2.1 測(cè)試場(chǎng)景構(gòu)建流程

構(gòu)建流程：場(chǎng)景數(shù)據(jù)采集 → 分析挖掘 → 測(cè)試驗(yàn)證

1）場(chǎng)景數(shù)據(jù)采集

步驟：采集需求定義 → 采集方案制定與執(zhí)行 → 數(shù)據(jù)預(yù)處理 → 數(shù)據(jù)傳輸與存儲(chǔ)

采集需求定義：根據(jù)自動(dòng)駕駛功能和等級(jí)、駕駛?cè)蝿?wù)、評(píng)價(jià)維度等確定采集數(shù)據(jù)相關(guān)性；即根據(jù)不同測(cè)試對(duì)象確定相關(guān)測(cè)試場(chǎng)景范圍和數(shù)量。同時(shí)采集的數(shù)據(jù)應(yīng)滿足采集完整性要求、數(shù)據(jù)采集數(shù)量、數(shù)據(jù)精度、不同來(lái)源數(shù)據(jù)的時(shí)間同步性等要求；

采集方案制定與執(zhí)行：不同的數(shù)據(jù)源根據(jù)自身特性采用不同的數(shù)據(jù)采集方法；目前常用的場(chǎng)景數(shù)據(jù)采集方法有 - 基于實(shí)車的場(chǎng)景數(shù)據(jù)采集、基于事故場(chǎng)景數(shù)據(jù)的采集、基于仿真臺(tái)架的采集、基于路側(cè)設(shè)備的采集、基于飛行器的采集等；

數(shù)據(jù)預(yù)處理：為了便于后期數(shù)據(jù)分析，提高場(chǎng)景數(shù)據(jù)的可用性，在進(jìn)行場(chǎng)景數(shù)據(jù)存儲(chǔ)管理之前，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理；數(shù)據(jù)預(yù)處理主要包括在線處理和離線處理兩個(gè)階段；

數(shù)據(jù)傳輸與存儲(chǔ)：為了保證有足夠的車載存儲(chǔ)空間使得采集工作能夠持續(xù)進(jìn)行，在數(shù)據(jù)預(yù)處理之后，需要及時(shí)將數(shù)據(jù)從車載存儲(chǔ)器傳輸至數(shù)據(jù)庫(kù)中。數(shù)據(jù)傳輸方式包括在線傳輸和離線傳輸兩種；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方案包括本地存儲(chǔ)和云端存儲(chǔ)兩種。

2）場(chǎng)景分析挖掘

步驟：場(chǎng)景理解 → 特征提取 → 場(chǎng)景聚類 → 場(chǎng)景生成

場(chǎng)景理解：理解測(cè)試場(chǎng)景中與主車行駛有關(guān)聯(lián)的物體的含義；比如此處交通標(biāo)志代表什么含義？，前方車輛的行為意圖是什么？基于機(jī)器學(xué)習(xí)的場(chǎng)景理解可以實(shí)現(xiàn)特征表示、模型學(xué)習(xí)、推理算法、理解評(píng)價(jià)等。圖像理解相關(guān)算法：Faster R-CNN、YOLO等；

特征提?。涸趫?chǎng)景理解的基礎(chǔ)上，對(duì)測(cè)試場(chǎng)景中的動(dòng)態(tài)、靜態(tài)元素進(jìn)行特征元素和特征量的提取，然后進(jìn)行數(shù)字化的描述；

場(chǎng)景聚類：在獲取大量的采集場(chǎng)景數(shù)據(jù)后，會(huì)發(fā)現(xiàn)有些場(chǎng)景相極其相似，為了提高場(chǎng)景的測(cè)試效率，需要對(duì)具備相同特征信息的場(chǎng)景進(jìn)行聚類，對(duì)不同特征信息的場(chǎng)景進(jìn)行分類處理。常用聚類算法：DBSCAN、OPTICS、STING、K-MEANS和BIRCH等。

場(chǎng)景生成：場(chǎng)景復(fù)現(xiàn)和場(chǎng)景重構(gòu)

—— 場(chǎng)景復(fù)現(xiàn)：基于實(shí)車采集和路測(cè)設(shè)備采集的真實(shí)數(shù)據(jù)，還原真實(shí)交通中的自然駕駛場(chǎng)景和危險(xiǎn)工況場(chǎng)景等；在可行的前提下，盡可能高效、準(zhǔn)確地反映出潛在風(fēng)險(xiǎn)對(duì)自動(dòng)駕駛汽車的影響。

—— 場(chǎng)景重構(gòu)：基于元素的關(guān)聯(lián)關(guān)系或者人工經(jīng)驗(yàn)等對(duì)場(chǎng)景元素進(jìn)行重新組合或推演歸納處理，從而生成更多合理的新場(chǎng)景。

3）場(chǎng)景測(cè)試驗(yàn)證

步驟：場(chǎng)景驗(yàn)證試驗(yàn) → 場(chǎng)景驗(yàn)證評(píng)審

•  經(jīng)過(guò)上一步的場(chǎng)景分析挖掘后，將生成新的測(cè)試場(chǎng)景，但是測(cè)試場(chǎng)景是否滿足要求仍未可知，需要在實(shí)車上進(jìn)行驗(yàn)證試驗(yàn)或者在仿真軟件平臺(tái)上進(jìn)行虛擬驗(yàn)證。

•  待場(chǎng)景驗(yàn)證試驗(yàn)完成后，由專家依據(jù)相關(guān)驗(yàn)證試驗(yàn)數(shù)據(jù)從場(chǎng)景的相關(guān)性、真實(shí)性和有效性三個(gè)方面展開(kāi)評(píng)估。

2.2 動(dòng)態(tài)和靜態(tài)場(chǎng)景構(gòu)建

靜態(tài)場(chǎng)景構(gòu)建：

1）基于采集的實(shí)際道路環(huán)境信息和已有的高精地圖構(gòu)建。

•  通過(guò)自動(dòng)化工具鏈能夠?qū)Ω呔貓D構(gòu)建出來(lái)的環(huán)境模型實(shí)現(xiàn)厘米級(jí)道路還原；

•  對(duì)于采集的真實(shí)道路場(chǎng)景數(shù)據(jù)，通過(guò)靜態(tài)場(chǎng)景編輯和自動(dòng)生成技術(shù)可完成真實(shí)道路自動(dòng)化還原。

2）基于三維建模軟件人為創(chuàng)建基礎(chǔ)設(shè)施與周邊環(huán)境的可視化數(shù)字模型。

•  例如通過(guò)軟件構(gòu)建道路（中心線、車道線等）、道路周邊元素（垃圾箱、建筑物、綠化地等）以及交通元素（交通燈與交通標(biāo)志牌）等靜態(tài)場(chǎng)景元素。

動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的構(gòu)建：

1）基于真實(shí)交通案例數(shù)據(jù)構(gòu)建：把各類傳感器采集的動(dòng)態(tài)交通數(shù)據(jù)，經(jīng)過(guò)算法抽取， 結(jié)合已有的高精地圖來(lái)構(gòu)建動(dòng)態(tài)場(chǎng)景 。

2）基于真實(shí)案例數(shù)據(jù)的泛化構(gòu)建：合理地調(diào)整真實(shí)案例中的某些數(shù)據(jù)特征，比如對(duì)多元類型數(shù)據(jù)進(jìn)行整合與加工， 通過(guò)算法構(gòu)建逼近真實(shí)的智能體行為模型，從而泛化生成新的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景案例。

3）基于微觀交通仿真系統(tǒng)構(gòu)建：基于真實(shí)數(shù)據(jù)或虛擬仿真數(shù)據(jù)，利用微觀交通仿真系統(tǒng)生成車輛、 行人、 交通管控等動(dòng)態(tài)元素。

第三部分：場(chǎng)景庫(kù)

3.1 場(chǎng)景庫(kù)的定義及特點(diǎn)

場(chǎng)景庫(kù)的定義

•  基于真實(shí)數(shù)據(jù)、虛擬數(shù)據(jù)以及專家經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)等不同的數(shù)據(jù)源，通過(guò)場(chǎng)景挖掘、場(chǎng)景分類、場(chǎng)景演繹等方式有層級(jí)、有規(guī)劃地構(gòu)建成的一個(gè)完整的場(chǎng)景體系；能夠完成從場(chǎng)景數(shù)據(jù)的管理和場(chǎng)景測(cè)試引擎之間的橋接，實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景的自動(dòng)產(chǎn)生、管理、存儲(chǔ)、檢索、匹配，最后自動(dòng)生成場(chǎng)景并注入給測(cè)試工具。

•  場(chǎng)景庫(kù)是不同場(chǎng)景的數(shù)據(jù)集合，以數(shù)據(jù)庫(kù)的形式表現(xiàn)出來(lái)，便于對(duì)測(cè)試場(chǎng)景進(jìn)行統(tǒng)一的、有效的組織、管理和應(yīng)用。

場(chǎng)景庫(kù)的特點(diǎn)

特點(diǎn)：真實(shí)性、交互性、擴(kuò)展性、無(wú)限性、批量化、自動(dòng)化六大特性

1）真實(shí)性： 測(cè)試場(chǎng)景必須是現(xiàn)實(shí)世界中真實(shí)存在的，且高度還原現(xiàn)實(shí)情況；根據(jù)測(cè)試需求，測(cè)試場(chǎng)景能在統(tǒng)計(jì)學(xué)上覆蓋現(xiàn)實(shí)交通環(huán)境中的典型工況，從而保證在仿真平臺(tái)上進(jìn)行虛擬測(cè)試能夠一定程度上代替封閉場(chǎng)地測(cè)試和開(kāi)放道路測(cè)試。

2）交互性：測(cè)試場(chǎng)景中人-車-環(huán)境-任務(wù)各要素之間存在較強(qiáng)的耦合關(guān)系，一旦場(chǎng)景中有一個(gè)要素發(fā)生變化，極有可能引起連鎖反應(yīng)，直接對(duì)其它要素產(chǎn)生相應(yīng)的關(guān)聯(lián)影響。

3）擴(kuò)展性：測(cè)試場(chǎng)景中的各要素具有不同的類型和屬性，并且各要素之間具有特定的關(guān)系。通過(guò)改變某一要素的屬性或者對(duì)各要素進(jìn)行重新排列組合，便可直接重構(gòu)出更多的其它測(cè)試場(chǎng)景。

4）無(wú)限性：場(chǎng)景庫(kù)主要由測(cè)試用例經(jīng)虛擬仿真建模得到；由于場(chǎng)景參數(shù)分布的連續(xù)性以及場(chǎng)景元素排列組合的多樣性，測(cè)試用例是無(wú)限的， 因此場(chǎng)景庫(kù)中的測(cè)試場(chǎng)景也是無(wú)限的。

5）批量化：標(biāo)準(zhǔn)化的駕駛場(chǎng)景數(shù)據(jù)接口，實(shí)現(xiàn)測(cè)試用例的批量化導(dǎo)入及建模，以及高性能仿真服務(wù)器的批量化仿真測(cè)試。

6）自動(dòng)化：當(dāng)仿真測(cè)試結(jié)束后，依據(jù)被測(cè)車輛的表現(xiàn)，場(chǎng)景庫(kù)自動(dòng)化給出評(píng)價(jià)結(jié)果和指標(biāo)。

3.2 場(chǎng)景庫(kù)的搭建流程

搭建流程：

•  確定單個(gè)虛擬場(chǎng)景的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方式與標(biāo)準(zhǔn)；

•  構(gòu)建單個(gè)自動(dòng)駕駛虛擬測(cè)試場(chǎng)景；

•  在眾多的虛擬測(cè)試場(chǎng)景中根據(jù)特征標(biāo)簽選取適當(dāng)場(chǎng)景作為場(chǎng)景庫(kù)的組成部分。


自動(dòng)駕駛測(cè)試場(chǎng)景構(gòu)建流程（圖片參考：2020中國(guó)自動(dòng)駕駛仿真藍(lán)皮書(shū)）

自動(dòng)駕駛研發(fā)測(cè)試與場(chǎng)景庫(kù)的搭建形成閉環(huán)：測(cè)試場(chǎng)景庫(kù)的搭建，能有效驅(qū)動(dòng)自動(dòng)駕駛的研發(fā)測(cè)試工作，自動(dòng)駕駛的研發(fā)測(cè)試反過(guò)來(lái)也能夠場(chǎng)景庫(kù)提供反饋意見(jiàn)，豐富場(chǎng)景庫(kù)。

3.3 國(guó)內(nèi)典型場(chǎng)景庫(kù)

1）中汽數(shù)據(jù)與中國(guó)汽研場(chǎng)景庫(kù)總體情況對(duì)比



2）中汽數(shù)據(jù)與中國(guó)汽研 - 自然駕駛場(chǎng)景庫(kù)對(duì)比


注：縱向駕駛行為指標(biāo)包括速度、加速度、剎車踏板；橫向駕駛行為指標(biāo)包括橫擺角速度、車道改變位置、方向盤(pán)轉(zhuǎn)角、轉(zhuǎn)向燈使用情況。

3）中汽數(shù)據(jù)與中國(guó)汽研 - 交通事故場(chǎng)景庫(kù)對(duì)比



4）中汽數(shù)據(jù)與中國(guó)汽研 - 場(chǎng)景庫(kù)構(gòu)建方案





中汽數(shù)據(jù)：場(chǎng)景庫(kù)構(gòu)建（參考資料 -公眾號(hào)：中汽數(shù)據(jù)）


中國(guó)汽研：場(chǎng)景庫(kù)構(gòu)建（參考資料-中國(guó)汽研宣傳材料）

第四部分：測(cè)試場(chǎng)景與場(chǎng)景庫(kù)相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)體系

4.1 德國(guó) - PEGASUS項(xiàng)目

起止時(shí)間：2016~2019年5月，歷時(shí)42個(gè)月

發(fā)起部門(mén)：德國(guó)聯(lián)邦經(jīng)濟(jì)事務(wù)和能源部

成員：德國(guó)本土汽車主機(jī)廠17家左右

構(gòu)成：場(chǎng)景分析和評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)研究、應(yīng)用過(guò)程分析、測(cè)試以及可擴(kuò)展性分析四部分。

內(nèi)容：聚焦于高速公路場(chǎng)景的研究和分析，基于事故以及自然駕駛數(shù)據(jù)建立場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)，以場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證。

PEGASUS 項(xiàng)目分四個(gè)階段：

第一階段：場(chǎng)景分析&質(zhì)量評(píng)估

•  定義一種系統(tǒng)的場(chǎng)景生成方法以及場(chǎng)景文件的的語(yǔ)法結(jié)構(gòu)；

•  計(jì)算場(chǎng)景的KPI；

•  定義一套基于專家經(jīng)驗(yàn)的場(chǎng)景困難（危險(xiǎn)）程度評(píng)價(jià)方法。

第二階段：實(shí)施流程

•  基于現(xiàn)有汽車設(shè)計(jì)流程，以安全為基礎(chǔ)，設(shè)計(jì)一套足夠靈活的、魯棒性強(qiáng)的適用于自動(dòng)駕駛功能的設(shè)計(jì)實(shí)施流程；且該流程能夠吸收實(shí)踐過(guò)程中的不足反復(fù)迭代優(yōu)化。

第三階段：測(cè)試

•  此項(xiàng)目的輸出為一套用于實(shí)驗(yàn)室（仿真軟件，臺(tái)架等）以及真實(shí)交通場(chǎng)景的方法和工具鏈；總體目標(biāo)就是在參數(shù)空間中找出碰撞敏感度高的參數(shù)。

第四階段：結(jié)果驗(yàn)證&集成

•  對(duì)前三個(gè)子項(xiàng)目階段的結(jié)果進(jìn)行分析。

重要研究成果：

1）初步建立了三種測(cè)試場(chǎng)景格式標(biāo)準(zhǔn)：OpenCRG（Open Curved Regular Grid ）、OpenDRIVE、OpenSCENARIO。


PEGASUS的三個(gè)重要研究成果
注：該三項(xiàng)標(biāo)準(zhǔn)已于2018年正式從戴姆勒和VIRES轉(zhuǎn)交ASAM進(jìn)行下一步標(biāo)準(zhǔn)維護(hù)與開(kāi)發(fā)。

2）定義了測(cè)試場(chǎng)景六層模型：第1層 - 道路層；第2層 - 交通基礎(chǔ)設(shè)施；第3層 - 第1層和第2層的臨時(shí)操作（如道路施工現(xiàn)場(chǎng)）；第4層 - 對(duì)象；第5層 - 環(huán)境；第6層 - 數(shù)字信息。


PEGASUS測(cè)試場(chǎng)景六層模型

4.2 ASAM - 德國(guó)自動(dòng)化及測(cè)量系統(tǒng)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)會(huì)

成立時(shí)間：1998年

性質(zhì)：非政府的汽車領(lǐng)域標(biāo)準(zhǔn)化制定機(jī)構(gòu)

標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容：涉及多個(gè)汽車標(biāo)準(zhǔn)領(lǐng)域，包括仿真測(cè)試、車聯(lián)網(wǎng)、測(cè)量與校準(zhǔn)、診斷、自動(dòng)化測(cè)試、軟件開(kāi)發(fā)、ECU 網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)管理與分析等。

會(huì)員：全球范圍內(nèi)約300家左右的整車廠、供應(yīng)商及科研機(jī)構(gòu)加入。

仿真測(cè)試領(lǐng)域的OpenX標(biāo)準(zhǔn)體系：


OpenX系列標(biāo)準(zhǔn)體系

•  OpenDRIVE ：用于道路拓?fù)涞拿枋?，?duì)應(yīng)靜態(tài)地圖場(chǎng)景信息，包括高精地圖信息

•  OpenSCENARIO：主要用于描述動(dòng)態(tài)行為場(chǎng)景

•  OpenCRG：用于描述道路表面屬性，其數(shù)據(jù)主要用于輪胎、震動(dòng)及駕駛仿真方面的研究

•  OSI（Open Simulation Interface）：仿真接口，連接了自動(dòng)駕駛功能與仿真工具

•  OpenLABEL：將對(duì)原始數(shù)據(jù)和場(chǎng)景給出統(tǒng)一的標(biāo)定方法

•  OpenODD：處于概念項(xiàng)目階段，定義設(shè)計(jì)運(yùn)行域（ODDs）的標(biāo)準(zhǔn)化格式；

•  Openontology ：制定中的新標(biāo)準(zhǔn)，一個(gè)由本體論表示的且能夠?qū)penX標(biāo)準(zhǔn)串聯(lián)起來(lái)的公共域模型



OpenDRIVE標(biāo)準(zhǔn)：

1）應(yīng)用對(duì)象：靜態(tài)場(chǎng)景的描述

2）語(yǔ)法：XML格式

3）內(nèi)容：對(duì)地圖、道路、以及建筑物的內(nèi)容節(jié)點(diǎn)進(jìn)行了定義

4）客戶：奧迪、博世、四維圖新、百度等廠商

5）作用：

•  用來(lái)描述復(fù)雜路網(wǎng)的邏輯關(guān)系和宏觀特性，用于仿真的高精地圖級(jí)的道路模型標(biāo)準(zhǔn)

•  使靜態(tài)場(chǎng)景數(shù)據(jù)中的內(nèi)容條目與格式實(shí)現(xiàn)了統(tǒng)一，利于不同仿真軟件實(shí)現(xiàn)對(duì)同一場(chǎng)景文件的兼容

OpenSCENARIO標(biāo)準(zhǔn)：

1）應(yīng)用對(duì)象：動(dòng)態(tài)態(tài)場(chǎng)景的描述

2）語(yǔ)法：XML格式

3）內(nèi)容：主車的位置與速度等信息，及其他交通參與者的信息

4）作用：

•  用于在駕駛場(chǎng)景，地圖，工具以及測(cè)試功能間建立標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)智能駕駛動(dòng)態(tài)場(chǎng)景的標(biāo)準(zhǔn)化描述

•  采集的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成標(biāo)準(zhǔn)化、有邏輯、易歸納的動(dòng)態(tài)場(chǎng)景文件,有利于海量數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理

OpenCRG標(biāo)準(zhǔn)：

1）應(yīng)用對(duì)象：描述道路路面微觀特性和不平度的開(kāi)源數(shù)據(jù)格式

2）作用：通過(guò)彎曲的網(wǎng)格狀分割，實(shí)現(xiàn)對(duì)道路的高精度描述，并降低內(nèi)存占有率和計(jì)算時(shí)間

3）兼容性：支持與OpenDRIVE格式靜態(tài)場(chǎng)景和OSI中動(dòng)力學(xué)模型的交互，并與MATLAB等軟件相兼容。

OSI標(biāo)準(zhǔn)：

1）應(yīng)用對(duì)象：各種仿真工具和傳感器模型

2）作用：定義一個(gè)通用的接口，用來(lái)連接自動(dòng)駕駛功能的開(kāi)發(fā)和各種駕駛模擬框架

OpenLABEL標(biāo)準(zhǔn)：

1）應(yīng)用對(duì)象：數(shù)據(jù)標(biāo)注

如何將相應(yīng)的數(shù)據(jù)標(biāo)簽分配給已采集的原始數(shù)據(jù)

如何為帶有目標(biāo)物標(biāo)簽的場(chǎng)景文件標(biāo)注標(biāo)簽

如何為邏輯場(chǎng)景標(biāo)注標(biāo)簽等

注：此項(xiàng)目2019年底啟動(dòng)，目前尚處于起步階段

4.3 C-ASAM - 中汽數(shù)據(jù)與德國(guó)ASAM聯(lián)合成立

成立時(shí)間：2019年9月

組建者：中汽數(shù)據(jù)與ASAM共同組建

成員：上汽集團(tuán)、騰訊、華為、百度、賽目、四維圖新、北京航空航天大學(xué)等 20 余家中國(guó)企業(yè)與研究機(jī)構(gòu)


C-ASAM工作組成員（圖片來(lái)源：C-ASAM官網(wǎng)）

職責(zé)：

1）全權(quán)負(fù)責(zé)統(tǒng)籌管理中國(guó)區(qū)ASAM會(huì)員、舉辦C-ASAM相關(guān)會(huì)議和培訓(xùn)

2）定期向成員更新ASAM標(biāo)準(zhǔn)研究進(jìn)展

3）促進(jìn)成員參與國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)制定以及國(guó)際合作等相關(guān)事務(wù)

開(kāi)展的研究和開(kāi)發(fā)工作：

•  ASAM OpenX模擬仿真測(cè)試場(chǎng)景標(biāo)準(zhǔn)

•  XIL在環(huán)測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)

•  ODS數(shù)據(jù)管理工具


C-ASAM工作組研究框架及內(nèi)容拓展（圖片來(lái)源：2020中國(guó)自動(dòng)駕駛仿真藍(lán)皮書(shū)）

4.4 ISO相關(guān)仿真測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)

工作組：國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織道路車輛委員會(huì)自動(dòng)駕駛測(cè)試場(chǎng)景工作組（ISO/TC22/SC33/WG9）

成立時(shí)間：2018年4月

工作職責(zé)：負(fù)責(zé)開(kāi)展自動(dòng)駕駛測(cè)試場(chǎng)景有關(guān)的術(shù)語(yǔ)定義、流程框架、數(shù)據(jù)庫(kù)、設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍及測(cè)試評(píng)價(jià)等國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)制定工作。



1）ISO 34501 - 自動(dòng)駕駛測(cè)試場(chǎng)景術(shù)語(yǔ)和定義

標(biāo)準(zhǔn)制定負(fù)責(zé)人：中國(guó)專家孫航

內(nèi)容：

•  面向自動(dòng)駕駛測(cè)試場(chǎng)景的實(shí)際應(yīng)用需求，充分考慮目前國(guó)際范圍內(nèi)已有研究?jī)?nèi)容和成果，制定自動(dòng)駕駛測(cè)試場(chǎng)景的“字典”以統(tǒng)一相關(guān)術(shù)語(yǔ)和定義的使用；

•  在標(biāo)準(zhǔn)內(nèi)容上通過(guò)同義詞、注釋和用例等形式進(jìn)一步深入闡述各相關(guān)術(shù)語(yǔ)之間的關(guān)系，指導(dǎo)自動(dòng)駕駛測(cè)試場(chǎng)景標(biāo)準(zhǔn)、相關(guān)法規(guī)及工程應(yīng)用中的概念統(tǒng)一。

2）ISO 34502 - 基于場(chǎng)景的安全評(píng)估的工程框架與過(guò)程

標(biāo)準(zhǔn)制定負(fù)責(zé)人：日本專家Jacobo Antona

內(nèi)容：包括面向安全評(píng)估的場(chǎng)景生成流程、場(chǎng)景框架結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)與接口架構(gòu)、邏輯場(chǎng)景參數(shù)及道路交通參數(shù)選取等內(nèi)容。

3）ISO 34503 - 自動(dòng)駕駛系統(tǒng)操作設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍的分類

標(biāo)準(zhǔn)制定負(fù)責(zé)人：英國(guó)專家Siddartha Khastgir

內(nèi)容：

•  用于規(guī)范自動(dòng)駕駛汽車設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍的表述形式、適用層級(jí)和具體內(nèi)容；

•  其目標(biāo)是使具備各類自動(dòng)駕駛功能的車輛能夠根據(jù)該標(biāo)準(zhǔn)對(duì)其設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍作出規(guī)范性的描述；

•  實(shí)現(xiàn)車輛設(shè)計(jì)者、生產(chǎn)者、使用者和管理者對(duì)于其運(yùn)行能力范圍的統(tǒng)一理解和認(rèn)識(shí)。