自動(dòng)駕駛的發(fā)展過(guò)程就是駕駛員駕駛操作逐漸退出的過(guò)程，原本由駕駛員完成的“感知-決策-執(zhí)行”動(dòng)作逐漸要由車輛替代完成，自動(dòng)駕駛汽車的研究重點(diǎn)已經(jīng)從自動(dòng)駕駛技術(shù)的突破與實(shí)現(xiàn)逐漸向自動(dòng)駕駛功能的測(cè)試評(píng)價(jià)技術(shù)轉(zhuǎn)移。

根據(jù)美國(guó)交通部公布的數(shù)據(jù)，駕駛員需要行駛約80萬(wàn)km才會(huì)發(fā)生一起碰撞事故，平均需要駕駛車輛35年。美國(guó)密歇根大學(xué)彭輝教授提出，自動(dòng)駕駛汽車99%的測(cè)試驗(yàn)證工作應(yīng)在虛擬環(huán)境中完成，0.9%應(yīng)在實(shí)際場(chǎng)地環(huán)境中完成，最后少部分在公共交通環(huán)境中完成。虛擬測(cè)試將是自動(dòng)駕駛汽車測(cè)試驗(yàn)證的主要方式，而場(chǎng)景是虛擬測(cè)試的基礎(chǔ)。

1、測(cè)試場(chǎng)景定義與作用

（1）自動(dòng)駕駛測(cè)試場(chǎng)景定義

自動(dòng)駕駛測(cè)試場(chǎng)景定義是指在評(píng)估自動(dòng)駕駛汽車性能時(shí)所創(chuàng)建的特定環(huán)境或情境。這些場(chǎng)景旨在涵蓋各種駕駛條件和情境，以確保自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在不同情境下（如：其它車輛、道路、交通設(shè)施、氣象條件等元素綜合交互過(guò)程的一種動(dòng)態(tài)）能夠安全、可靠地操作。

基于場(chǎng)景的測(cè)試體系

（2）自動(dòng)駕駛測(cè)試場(chǎng)景作用

場(chǎng)景是從空間和時(shí)間維度描述人-車-路-環(huán)境之間復(fù)雜動(dòng)態(tài)關(guān)系的模型，是自動(dòng)駕駛汽車產(chǎn)品研發(fā)和功能測(cè)試的基礎(chǔ)；

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。

（3）自動(dòng)駕駛測(cè)試場(chǎng)景開(kāi)發(fā)流程

自動(dòng)駕駛測(cè)試場(chǎng)景開(kāi)發(fā)流程包括以下關(guān)鍵步驟：收集地圖和道路數(shù)據(jù)（原始數(shù)據(jù)采集），構(gòu)建虛擬測(cè)試環(huán)境（場(chǎng)景庫(kù)構(gòu)建），并創(chuàng)建模擬車輛動(dòng)態(tài)行為模型（自動(dòng)駕駛汽車性能數(shù)據(jù)）進(jìn)行仿真測(cè)試，通過(guò)模擬車輛在各種場(chǎng)景下的行為，評(píng)估自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的性能。

2、測(cè)試場(chǎng)景要素

場(chǎng)景是描述主車自動(dòng)駕駛功能特征與人-車-路-環(huán)境-信息之間的復(fù)雜時(shí)間、空間動(dòng)態(tài)關(guān)系的模型，自動(dòng)駕駛測(cè)試場(chǎng)景信息應(yīng)包括外部場(chǎng)景要素和測(cè)試車輛要素2類，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。同時(shí)，應(yīng)結(jié)合被測(cè)汽車技術(shù)路徑及測(cè)試目的，對(duì)場(chǎng)景組成元素進(jìn)行分級(jí)，當(dāng)場(chǎng)景元素信息量能夠達(dá)到基礎(chǔ)要求時(shí)開(kāi)展測(cè)試。

3、測(cè)試場(chǎng)景分類

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。自動(dòng)駕駛系統(tǒng)開(kāi)發(fā)需經(jīng)歷概念階段、系統(tǒng)開(kāi)發(fā)階段、測(cè)試階段三個(gè)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。功能場(chǎng)景用于整體功能驗(yàn)證，邏輯場(chǎng)景用于驗(yàn)證系統(tǒng)的決策邏輯，而具體場(chǎng)景則用于更真實(shí)地模擬特定的駕駛情境。

（1）功能場(chǎng)景

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，強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)在特定情境下應(yīng)該執(zhí)行的基本任務(wù)或操作。在測(cè)試過(guò)程中，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。

（2）邏輯場(chǎng)景

邏輯場(chǎng)景更為詳細(xì)的描述了系統(tǒng)對(duì)于不同情境的邏輯判斷和決策，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，注于系統(tǒng)如何響應(yīng)各種可能的輸入和環(huán)境變化。

（3）具體場(chǎng)景

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，是對(duì)于測(cè)試中實(shí)際發(fā)生的、特定條件下的詳細(xì)描述，包括精確的地理位置、天氣條件、其他道路用戶等信息。

4、場(chǎng)景信息提取與挖掘方法

面向自動(dòng)駕駛測(cè)試，有基于已知數(shù)據(jù)源（真實(shí)數(shù)據(jù)）或基于經(jīng)驗(yàn)知識(shí)（虛擬數(shù)據(jù)）兩種場(chǎng)景構(gòu)建方法，其基本原理都是提取構(gòu)建、挖掘、解構(gòu)與重構(gòu)，不同方法得到的場(chǎng)景在代表性和應(yīng)用方向各不相。

（1）自然駕駛場(chǎng)景信息提取方法

由于自然駕駛數(shù)據(jù)采集由多個(gè)傳感器配合完成，采集到的數(shù)據(jù)為多源異構(gòu)數(shù)據(jù)，在應(yīng)用于場(chǎng)景構(gòu)建之前需要進(jìn)行數(shù)據(jù)的融合處理。自然駕駛場(chǎng)景信息提取涉及從真實(shí)駕駛數(shù)據(jù)中提取關(guān)鍵信息，以模擬各種自然駕駛情境。

自然駕駛場(chǎng)景中提取信息的方法和技術(shù)如下：

車載傳感器數(shù)據(jù)：利用車輛上安裝的各種傳感器，如激光雷達(dá)、攝像頭、雷達(dá)等，以獲取環(huán)境信息。通過(guò)處理這些傳感器數(shù)據(jù)，可以提取道路結(jié)構(gòu)、障礙物信息、車輛行為等。

CAN總線數(shù)據(jù)：分析車輛控制器區(qū)域網(wǎng)絡(luò)（Controller Area Network，CAN）總線數(shù)據(jù)，以獲取關(guān)于車輛狀態(tài)、速度、加速度等信息。

前視攝像頭分析：使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)，如目標(biāo)檢測(cè)和圖像分割，從前視攝像頭的圖像中提取道路標(biāo)志、車輛、行人等信息。

行車記錄儀數(shù)據(jù)：分析行車記錄儀中的視頻數(shù)據(jù)，以還原真實(shí)駕駛過(guò)程并提取關(guān)鍵場(chǎng)景信息。

地圖數(shù)據(jù)分析：利用地圖數(shù)據(jù)，包括道路網(wǎng)絡(luò)、地形信息等，以獲取駕駛場(chǎng)景的地理信息。與車輛實(shí)際位置結(jié)合使用，有助于理解車輛所處的環(huán)境。

車內(nèi)語(yǔ)音指令：通過(guò)語(yǔ)音識(shí)別技術(shù)，提取駕駛員與車輛的語(yǔ)音交互信息，了解駕駛員的指令和反饋。

駕駛行為分析：分析語(yǔ)音和駕駛員行為數(shù)據(jù)，以推斷駕駛員的情緒狀態(tài)，了解駕駛過(guò)程中的主觀體驗(yàn)。

車輛軌跡數(shù)據(jù)：利用車輛的GPS數(shù)據(jù)或慣性導(dǎo)航系統(tǒng)數(shù)據(jù)，分析車輛的軌跡，以獲取駕駛路徑、速度變化、轉(zhuǎn)向行為等信息。

駕駛員監(jiān)測(cè)系統(tǒng)：使用內(nèi)置的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，如駕駛員監(jiān)控?cái)z像頭、方向盤(pán)傳感器等，以提取關(guān)于駕駛員姿態(tài)、注意力、疲勞等方面的信息。

車輛儀表板數(shù)據(jù)：分析車輛儀表板上的數(shù)據(jù)，如車速、油門(mén)踏板位置、剎車狀態(tài)等，以了解駕駛員對(duì)車輛的操作和車輛的響應(yīng)。

（2）事故預(yù)碰撞具體場(chǎng)景信息提取方法

事故預(yù)碰撞具體場(chǎng)景信息提取是事故發(fā)生前5s左右的信息，而這類信息從傳統(tǒng)事故深度調(diào)查中無(wú)法直接獲取，需要根據(jù)事故現(xiàn)場(chǎng)痕跡特征對(duì)事故發(fā)生的過(guò)程進(jìn)行再現(xiàn)分析，然后從事故再現(xiàn)結(jié)果獲取場(chǎng)景構(gòu)建所需的信息。

以事故預(yù)碰撞具體場(chǎng)景信息提取方法如下：

場(chǎng)景分類和定義：將預(yù)期的駕駛場(chǎng)景劃分為不同的類別，如城市道路、高速公路、交叉口、行人區(qū)域等。定義每個(gè)類別中可能發(fā)生的具體場(chǎng)景，例如突然剎車、交叉路口決策、行人穿越等。

真實(shí)世界數(shù)據(jù)采集：使用傳感器裝置（雷達(dá)、攝像頭、激光雷達(dá)等）在真實(shí)世界中采集各種駕駛場(chǎng)景的數(shù)據(jù)?？紤]不同的道路條件、交通情況、天氣條件等，以獲取多樣性的場(chǎng)景。

模擬環(huán)境構(gòu)建：利用模擬軟件創(chuàng)建虛擬環(huán)境，模擬各種駕駛場(chǎng)景，包括不同的道路結(jié)構(gòu)、車輛行為、行人行為等。在虛擬環(huán)境中可以更容易地控制和修改特定參數(shù)，以模擬各種特定情況。

基于人工智能的場(chǎng)景生成：使用人工智能技術(shù)，如生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GANs）等，生成具有多樣性和復(fù)雜性的駕駛場(chǎng)景。這些場(chǎng)景可以涵蓋不同的路況、障礙物、交叉口情況等，有助于測(cè)試系統(tǒng)對(duì)于多樣性情境的適應(yīng)能力。

邊緣情況測(cè)試：強(qiáng)調(diào)系統(tǒng)在邊緣情況下的性能，包括極端天氣、光照條件差、不尋常的交通行為等。確保系統(tǒng)能夠在極端情況下依然有效地感知和應(yīng)對(duì)潛在的碰撞風(fēng)險(xiǎn)。

故障注入：通過(guò)在系統(tǒng)中注入故障或干擾信號(hào)，模擬傳感器故障或通信中斷等情況。測(cè)試系統(tǒng)在異常情況下是否能夠正確地識(shí)別并處理潛在的碰撞風(fēng)險(xiǎn)。

人為干擾測(cè)試：模擬駕駛員不良行為或突發(fā)狀況，例如突然變道、迅速減速等。確保系統(tǒng)能夠及時(shí)檢測(cè)并做出適當(dāng)反應(yīng)，減輕碰撞風(fēng)險(xiǎn)。

綜上所述，為了驗(yàn)證自動(dòng)駕駛汽車的可靠性，不僅需要進(jìn)行大規(guī)模的里程測(cè)試，還需要依賴基于場(chǎng)景的仿真測(cè)試方法，以更全面地評(píng)估自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的性能。這兩種方法的結(jié)合有助于推動(dòng)自動(dòng)駕駛技術(shù)的商業(yè)化發(fā)展。