2025年智駕實車測試題及答案一、基礎功能驗證測試1.高速場景下自動變道與匝道匯入測試場景描述：測試車輛在限速120km/h的雙向四車道高速公路行駛，當前車道前方300米處有一輛以100km/h行駛的大貨車（占車道80%寬度），左側相鄰車道車流密度為3輛/公里（平均車速115km/h），右側為應急車道（無車輛）。當系統(tǒng)檢測到自車與前車距離縮短至80米（安全跟車距離閾值為70米）時，觸發(fā)自動變道請求。變道完成后需在2公里內(nèi)完成主路向加速車道的匝道匯入（匝道曲率半徑500米，限速80km/h，匯入點前50米有施工錐桶提示）。操作要求：①變道過程中需保持橫向控制誤差≤0.3米，與相鄰車道車輛的最小橫向間距≥1.2米；②匯入匝道時需在加速車道末端（距主線分岔口50米）將車速調(diào)整至75-85km/h，與主線車流的速度差≤10km/h；③全程無急加速（加速度≤3m/s2）或急剎車（減速度≤-4m/s2）。答案：測試目的：驗證高速NOA（導航輔助駕駛）在車流量適中場景下的變道決策邏輯、軌跡規(guī)劃精度及匝道匯入時的速度匹配能力。評判標準：①變道過程中未觸發(fā)碰撞預警（AEB未介入），與相鄰車輛的TTC（碰撞時間）≥3秒；②匝道匯入時橫向軌跡與導流線中心線偏差≤0.5米，加速車道內(nèi)完成速度調(diào)整的位置誤差≤10米；③加減速過程中乘客感知的jerk（加加速度）≤2m/s3。技術要點：系統(tǒng)需通過BEV（鳥瞰圖）感知模型融合激光雷達與800萬像素攝像頭數(shù)據(jù)，識別大貨車輪廓及相鄰車道車輛的運動趨勢；變道決策模塊需計算左側車道可插入間隙（時間間隙≥5秒），并通過預測模型判斷前車是否會突然減速；匝道匯入時需結合高精度地圖（厘米級定位）修正軌跡，避免因地圖誤差導致的偏移。2.城市道路無保護左轉測試場景描述：測試車輛在雙向兩車道城市道路（限速50km/h）行駛至T型路口（無交通信號燈），需左轉進入對向單車道（當前對向車道有3輛直行車輛，第1輛距路口50米（車速45km/h），第2輛距80米（車速40km/h），第3輛距120米（車速35km/h）），左側人行道有5名行人（距停止線15米，以1.2m/s速度準備通過路口）。系統(tǒng)需在停止線前（距路口停止線3米）剎停，完成左轉決策后進入路口。操作要求：①剎停時與停止線距離誤差≤0.5米；②左轉過程中與對向第1輛直行車輛的最小橫向間距≥2米，與行人的最小縱向間距≥3米；③左轉完成后需在3秒內(nèi)將車速提升至25-30km/h（目標車道限速30km/h）。答案：測試目的：驗證城市NOA在無信號控制路口的多目標優(yōu)先級決策能力，重點考察對向車流、行人的動態(tài)預測及軌跡規(guī)劃的安全性。評判標準：①剎停后未出現(xiàn)“點頭”現(xiàn)象（減速度變化率≤3m/s3）；②左轉軌跡與對向車輛的TTC≥4秒，與行人的TTC≥5秒；③左轉過程中未因行人或車輛突然加速導致二次剎停（允許一次預防性減速，減速度≤-2m/s2）。技術要點：系統(tǒng)需通過多目標跟蹤（MOT）算法同時處理7個動態(tài)目標（3輛對向車+5名行人），對行人采用社會力模型預測其可能的加速/停止行為；對向車輛需通過4D毫米波雷達獲取徑向速度（誤差≤0.5km/h），結合攝像頭識別的車型（小型車/大型車）修正運動預測；決策模塊需優(yōu)先保障行人路權，在行人進入路口前3秒內(nèi)禁止啟動左轉。二、復雜場景應對測試3.施工區(qū)動態(tài)繞行測試場景描述：測試車輛在雙向三車道城市快速路（限速80km/h）行駛，前方500米處開始進入施工區(qū)（第一處錐桶擺放為“漸變段”，將最左側車道封閉，錐桶間距3米，長度100米；第二處錐桶在200米后突然調(diào)整，將封閉區(qū)域擴展至中間車道，錐桶間距2米，長度50米）。施工區(qū)內(nèi)有2名工人（距自車300米時出現(xiàn)在封閉車道邊緣，以0.8m/s速度移動），后方有1輛工程車（距自車400米，以60km/h速度跟隨）。操作要求：①首次遇到漸變段時，需在300米內(nèi)完成車道切換（目標車道為中間或右側車道），切換過程中與施工錐桶的橫向間距≥1.5米；②遇到第二處錐桶調(diào)整時，需在100米內(nèi)重新規(guī)劃軌跡（若原目標車道已被封閉），并與工程車保持50-80米跟車距離；③全程對工人的識別率需100%（無漏檢/誤檢）。答案：測試目的：驗證智駕系統(tǒng)在施工區(qū)動態(tài)變化場景下的環(huán)境感知魯棒性、路徑重規(guī)劃能力及與工程車輛的協(xié)同交互能力。評判標準：①首次變道時，軌跡規(guī)劃與錐桶邊緣的橫向安全余量≥1米（實際要求≥1.5米）；②二次錐桶調(diào)整后，系統(tǒng)需在5秒內(nèi)更新可通行區(qū)域（通過激光雷達點云實時構建施工區(qū)模型），并輸出新的軌跡（曲率變化率≤0.05rad/m2）；③與工程車的跟車距離波動范圍≤±10米，無急剎導致工程車近距離跟隨（工程車與自車的TTC≥4秒）。技術要點：系統(tǒng)需通過激光雷達的3D點云分割算法實時識別錐桶（直徑0.5米，高度0.8米），結合攝像頭的語義分割（區(qū)分錐桶與其他路障）；施工區(qū)模型需動態(tài)更新，當檢測到錐桶位置變化（位移≥0.5米）時，觸發(fā)路徑重規(guī)劃；對工人的識別需結合熱成像傳感器（避免因光照不足漏檢），并通過卡爾曼濾波預測其移動軌跡（誤差≤0.3米/秒）。4.暴雨天氣下的感知降級測試場景描述：測試車輛在雙向兩車道郊區(qū)道路（限速60km/h）行駛，環(huán)境照度≤500lux（陰天+暴雨，能見度≤50米），路面有10-15cm積水（深度傳感器實測）。前方200米處有1輛拋錨的小型轎車（雙閃開啟，無三角警示牌），右側路肩有1頭突然闖入的流浪狗（距自車150米，以3m/s速度向路中央移動）。操作要求：①系統(tǒng)需在100米內(nèi)識別拋錨車輛（置信度≥0.9），并在80米處開始減速（目標車速降至30km/h）；②對流浪狗的識別延遲≤0.3秒（從進入攝像頭視野到輸出目標信息），并在50米處規(guī)劃繞行軌跡（若對向無來車）；③毫米波雷達與攝像頭的融合感知誤差≤0.5米（橫向+縱向）。答案：測試目的：驗證智駕系統(tǒng)在低能見度、高噪聲環(huán)境下的多傳感器融合能力，重點考察感知模塊在雨霧干擾下的降級策略及應急響應速度。評判標準：①拋錨車輛的識別通過多幀數(shù)據(jù)關聯(lián)（連續(xù)3幀檢測到同一目標），避免因水膜反射導致的誤檢；②流浪狗的跟蹤需結合毫米波雷達的多普勒效應（區(qū)分靜止與運動目標），熱成像傳感器輔助識別（狗的體溫與環(huán)境溫差≥5℃）；③減速過程中ESP（電子穩(wěn)定程序）介入次數(shù)≤1次（避免因路面濕滑導致的側滑），最終剎停距離與拋錨車輛的間距≥10米。技術要點：暴雨環(huán)境下，攝像頭需啟動去雨算法（基于GAN的圖像增強），提升目標邊緣清晰度；毫米波雷達需切換至“雨霧模式”（增加發(fā)射功率，降低信號處理帶寬，減少多徑反射干擾）；激光雷達需通過動態(tài)調(diào)整掃描頻率（從10Hz提升至20Hz），補償雨滴對點云的遮擋（單幀點云有效率需≥60%）；感知融合模塊采用貝葉斯濾波，根據(jù)各傳感器在暴雨下的置信度（攝像頭0.6，毫米波雷達0.8，激光雷達0.7）加權融合目標位置。三、異常情況處理測試5.傳感器部分失效下的接管提示測試場景描述：測試車輛在城市快速路（限速70km/h）開啟智駕功能，行駛至2公里時，模擬前向攝像頭故障（畫面黑屏），3公里時模擬激光雷達信號丟失（點云數(shù)量降至正常的20%）。系統(tǒng)需在傳感器失效后觸發(fā)相應的應對策略。操作要求：①前向攝像頭故障后，系統(tǒng)需在0.5秒內(nèi)切換至“傳感器降級模式”（僅依賴毫米波雷達與后向攝像頭），并通過HUD（抬頭顯示）+語音提示駕駛員“前向視覺失效，請準備接管”；②激光雷達信號丟失后，系統(tǒng)需在1秒內(nèi)限制最高車速至40km/h，并在30秒內(nèi)若未恢復正常，主動退出智駕功能（逐步減速至30km/h并向右側路肩靠邊）；③兩次失效過程中，車輛橫向控制誤差≤0.5米，縱向跟車距離波動≤±15米。答案：測試目的：驗證智駕系統(tǒng)在關鍵傳感器失效時的冗余設計及人機交互的有效性，確保在部分功能降級時仍能保持基本安全，并清晰提示駕駛員接管。評判標準：①前向攝像頭失效后，系統(tǒng)需通過毫米波雷達維持ACC（自適應巡航）功能（跟車距離誤差≤±5米），但LCC（車道居中）功能降級為“車道保持輔助”（僅糾正偏離車道中心≥0.8米的情況）；②激光雷達失效后，系統(tǒng)需依賴4D毫米波雷達的點云數(shù)據(jù)（分辨率提升至0.5°×0.5°）輔助定位，若定位誤差超過2米（連續(xù)3幀），則觸發(fā)靠邊停車流程；③語音提示需清晰（音量≥75dB，語句為“前向視覺故障，當前依賴雷達系統(tǒng)，請立即接管”），HUD顯示紅色警告圖標（尺寸≥50×50mm）。技術要點：傳感器失效檢測通過心跳包機制（每0.1秒接收一次傳感器狀態(tài)信號），當連續(xù)3次未接收信號時判定為失效；冗余策略基于功能安全標準（ISO26262ASILD級），前向攝像頭失效時，LCC功能降級但不關閉，避免突然退出導致駕駛員緊張；激光雷達失效時，系統(tǒng)需評估剩余傳感器能否支撐當前場景（城市快速路車流量≤500輛/小時可繼續(xù)運行，否則立即退出）。四、數(shù)據(jù)與系統(tǒng)可靠性測試6.OTA升級后的功能一致性測試場景描述：測試車輛完成智駕系統(tǒng)OTA升級（版本從V2.1.3升級至V2.2.0，更新內(nèi)容包括城市NOA的無保護左轉策略、暴雨感知算法優(yōu)化），需驗證升級后功能與升級前測試基準的一致性及新增功能的有效性。操作要求：①重復基礎功能驗證測試中的“高速匝道匯入”與“城市無保護左轉”場景，橫向/縱向控制誤差與升級前基準值的偏差≤10%；②新增的暴雨感知功能需在模擬暴雨環(huán)境（能見度≤50米）下，識別行人的距離比升級前提升20%（從80米提升至96米）；③OTA升級過程中，車輛需保持12V電源供電（避免因電量不足導致升級中斷），升級完成后系統(tǒng)自檢時間≤2分鐘。答案：測試目的：驗證OTA升級的可靠性，確保功能更新不會引入新的安全隱患，同時驗證新增算法的實際效果是否符合預期。評判標準：①“高速匝道匯入”的橫向誤差基準值為0.3米，升級后需≤0.33米；“城市無保護左轉”的TTC基準值為4秒，升級后需≥3.6秒（允許10%下降）；②暴雨環(huán)境下行人識別距離通過實際路測（使用假人以1.2m/s移動），升級前在50米處的識別置信度為0.7，升級后需在60米處達到0.7；③OTA升級包的校驗采用SHA-256哈希（與云端包一致），升級過程中若檢測到通信中斷（超過5秒無數(shù)據(jù)傳輸），系統(tǒng)需自動回滾至升級前版本（回滾時間≤3分鐘）。技術要點：OTA升級采用分塊傳輸（每塊512KB），并通過TLS1.3加密（防止數(shù)據(jù)篡改）；功能一致性驗證需調(diào)用車載日志系統(tǒng)（記錄升級前后的傳感器數(shù)據(jù)、決策參數(shù)），通過MATLAB對比關鍵指標（如軌跡曲率、加速度曲線）；新增算法的效果驗證需在封閉測試場地模擬多組暴雨場景（不同雨量等級、不同行人移動方向），統(tǒng)計識別率提升的平均值（要求≥15%）。五、主觀評價測試7.加減速舒適性測試場景描述：測試車輛在城市道路（限速40km/h）依次經(jīng)歷以下場景：①前方行人突然橫穿（距自車15米，以1.5m/s速度移動）；②前車因路口紅燈剎停（距自車30米，減速度-3m/s2）；③通過減速帶（高度5cm，寬度30cm，距自車20米）。操作要求：①行人橫穿時，系統(tǒng)需在10米處開始減速（減速度-2.5m/s2），剎停后與行人間距≥2米；②前車剎停時，系統(tǒng)需跟隨減速（減速度-2m/s2），最終與前車間距保持10米；③通過減速帶時，提前5米將車速降至15km/h（原車速30km/h），通過后2秒內(nèi)加速至25km/h（加速度1.5m/s2）。主觀評價維度：①減速過程中乘客頭部后仰角度≤15°（通過慣性傳感器測量）；②加速時乘客背部壓力變化率≤50N/s（通過座椅壓力傳感器測量）；③通過減速帶時垂直方向加速度≤2m/s2（避免顛簸感）。答案：測試目的：通過主觀與客觀指標結合，評估智駕系統(tǒng)在動態(tài)場景下的人機協(xié)同舒適性，確保主動安全與乘坐體驗的平衡。評判標準：①行人橫穿場景中，減速度變化率（jerk）≤2m/s3（避免“急剎點頭”），乘客問