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智能網(wǎng)聯(lián)汽車場景測試評價02智能網(wǎng)聯(lián)汽車場景測試技術(shù)的發(fā)展智能網(wǎng)聯(lián)汽車場景測試評價體系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一、智能網(wǎng)聯(lián)汽車場景測試技術(shù)的發(fā)展2智能網(wǎng)聯(lián)汽車是一個非常復(fù)雜的系統(tǒng)，包含多種復(fù)雜的傳感器系統(tǒng)，包括車對路V2I通信、GPS傳感器、高精度地面地圖等。許多傳感器也有一個智能化的數(shù)據(jù)分析和處理子系統(tǒng)，在進行測試和評估時必須考慮到這些特點，并有效地進行有針對性的測試和評估。因為這些新傳感器存在一些弱點，所以傳感器數(shù)據(jù)的融合是測試過程中十分關(guān)鍵的一部分，在測試中需要考慮所有傳感器的數(shù)據(jù)同步性，傳感器數(shù)據(jù)的不同步是導(dǎo)致數(shù)據(jù)融合算法誤差的主要原因。

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一、智能網(wǎng)聯(lián)汽車場景測試技術(shù)的發(fā)展3智能網(wǎng)聯(lián)汽車最有效的測試方法是道路測試，使車輛能夠在復(fù)雜的駕駛條件下進行實車試驗。但是這種實際道路測試必須對智能網(wǎng)聯(lián)車輛進行有效性全面審查，至少要求智能網(wǎng)聯(lián)汽車在實際道路上行駛一億公里才能完全確保智能網(wǎng)聯(lián)汽車的安全性，并且絕大部分汽車生產(chǎn)公司的車型復(fù)雜多樣，這些車輛的配置和軟件還原都比較復(fù)雜，如果都是通過實際的道路試驗來檢驗，顯然不符合產(chǎn)品開發(fā)在時間和資金上的需求，難以在規(guī)定的時間內(nèi)完成智能網(wǎng)聯(lián)車輛的測試和評估。測試需要對駕駛場景中的“人、車、環(huán)境”三個要素進行測試，驗證其中的一部分或全部是否符合標(biāo)準(zhǔn)，建議可以執(zhí)行模擬測試和仿真驗證，從而顯著縮短測試和評估周期。這些方法包括仿真、駕駛模擬，受控場地試驗和實地測試。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二、場景采集及場景測試分析場景庫在該系統(tǒng)中起著非常重要的作用，它是智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試和評估的基礎(chǔ)和關(guān)鍵。為確保其充分性，場景庫應(yīng)至少與駕駛性能中可能出現(xiàn)的所有場景相對應(yīng)，證明自動駕駛在同等行駛里程數(shù)的前提下比人為駕駛有更高的安全性，在不同的測試階段對場景數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù)進行分析，同時應(yīng)在車輛的測試中收集新生成的情景。特別是在經(jīng)驗測試過程中，在新的場景數(shù)據(jù)中進行細化和分析之后，轉(zhuǎn)換為閉環(huán)系統(tǒng)，不斷優(yōu)化逐步使場景數(shù)據(jù)庫與場景數(shù)據(jù)庫豐富，將再增加模擬場景的數(shù)量和對經(jīng)驗場景的需求測試。這就大大縮短了測試和評估周期，以提高測試和評估的有效性。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對于場景數(shù)據(jù)的獲取，在上述測試評估系統(tǒng)中，場景數(shù)據(jù)庫的構(gòu)建是決定測試評估充分性的關(guān)鍵，從實際駕駛環(huán)境和視覺、雷達傳感器和環(huán)境數(shù)據(jù)記錄器、車輛駕駛數(shù)據(jù)（車速、制動、氣閥開度、轉(zhuǎn)向信息等）收集現(xiàn)場數(shù)據(jù)。對最初記錄的信息進行分析時，如果發(fā)現(xiàn)某個特定場景觸發(fā)了一個重要的安全事件，則該場景可能包含在測試場景數(shù)據(jù)庫中，測試過程中的數(shù)據(jù)也可以作為現(xiàn)場數(shù)據(jù)生成的有力補充。此外，還可以根據(jù)實際交通模式分析，根據(jù)我國道路交通的特點，分析道路交通事故和事故的類型，分析道路交通事故的成因，通過模擬交通事故和事件的元素重建場景，并作為測試和評估。也可以使用ADAS系統(tǒng)和自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)過程的安全分析，特別是第一次場景作為數(shù)據(jù)來源，因為它來自于實際道路的行駛環(huán)境，是一個不斷迭代優(yōu)化的封閉系統(tǒng)，由此可以不斷實現(xiàn)現(xiàn)場數(shù)據(jù)的更新，解決當(dāng)前場景數(shù)據(jù)庫的不足。這樣我們還可以將采集到的場景數(shù)據(jù)傳遞給實際用戶，從而大大加快了過程場景數(shù)據(jù)的采集速度。之后我們將獲得的場景數(shù)據(jù)分為不同的場景參數(shù)，可以與車輛運動控制一起生成我們需要的測試用例，以形成后續(xù)測試過程的基礎(chǔ)。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三、

場景搭建及實車道路測試場景搭建是受控測試中最為關(guān)鍵的部分，由于道路場景的復(fù)雜性和不可計數(shù)性，我們不可能在一個封閉的地方模擬所有社會道路的駕駛場景，因此我們需要在已建成的測試環(huán)境中配備一些基本要素。道路基礎(chǔ)設(shè)施要素分為：高速岔路口、交叉口、T形交叉口、隧道、建筑公園、詳細的設(shè)備和設(shè)施、智能交通燈、街道標(biāo)志、無線充電器、智能停車場、橋梁公共設(shè)施公園、高架橋、積木、街道智能標(biāo)志、停車控制照明系統(tǒng)等。常見的場景元素簡圖6E6636BC20180234D78A0072836F0B3B062B9B207100DDB20A0D98F39B16C2BA34B43BC38C168AB0122592F0838465CEB921921FAF1D0ABC11BBFC26B7F4E1ADA24FB2EADD526949754C728F767A2439F9FD0E9157C626057A81A5197EE01DCA8DD06229F4E3E6636BC20180234D78A0072836F0B99012B9B2041CBB0BD0AED9843CB1E92B759B4BB3387161DB0A22092008384687EBAD09218A11D00BB11BBFC253752E1BD324F50EAD8127E48704882AE76E224046D963E4B175990FA048DEA195FADFAC88D9862B9F9E3E6636BC20180234D78A0072836F0BE8092B9B20C1995FBB0AAD