《車載智能技術》

智能網聯汽車測評技術-國內外自動駕駛汽車的測評現狀1主講人：劉冰潔江西交通職業技術學院一、國內外自動駕駛汽車的測評現狀概述自動駕駛是汽車產業與人工智能、物聯網、高性能計算等新一代信息技術深度融合的產物，是當前全球汽車與交通出行領域智能化和網聯化發展的主要方向，已成為各國爭搶的戰略制高點。在大規模商用化之前，需要在可控的真實環境中進行大量試驗，以保障公共出行安全。從自動駕駛測試技術國際發展情況來看，美國與歐洲多國走在自動駕駛產業發展前端，積極推動自動駕駛的測評工作，日本、新加坡等國跟隨其后，利用國家的優勢技術，積極開展自動駕駛測評。二、自動駕駛汽車測評需求分析自動駕駛汽車是現在業內人士談論的熱點，也是未來汽車的發展方向之一。隨著人工智能、傳感器檢測等核心技術的突破和完善以及整體可靠性的提升，自動駕駛車輛上公共道路行駛與商用化也逐漸成為可能。為了保障自動駕駛汽車能安全上路，一方面應從自動駕駛系統的技術要求出發，分析其技術功能；一方面應從自動駕駛系統的安全性角度出發，研究自動駕駛汽車上路后會存在的安全性問題，從而提出對自動駕駛汽車運行安全性測試的需求，確定測試評價的范圍。二、自動駕駛汽車測評需求分析1.典型自動駕駛系統的構成自動駕駛汽車從根本上改變了傳統的駕駛行為，主要表現在駕駛方式由人工轉向智能，實現這一特征的典型自動駕駛系統由感知、決策和執行三大模塊組成。1）環境感知模塊自動駕駛汽車是通過不同種類的傳感器來感知環境信息。其中，攝像頭、激光雷達、毫米波雷達以及工業相機用于獲取環境信息，全球定位系統（GPS）用于獲取車身狀態的信息，最后通過邏輯算法提煉出有用的數據信息進行整合，作出精確的感知。二、自動駕駛汽車測評需求分析2）行為決策模塊自動駕駛汽車在正確感知環境信息之后，會根據獲取的路網信息、交通環境信息以及車身行駛狀態信息，生成遵守交通規則的安全文明駕駛的駕駛行為決策，行為決策包括對行駛軌跡的規劃，對行駛速度和位置的設置等。3）運動執行模塊自動駕駛汽車的運動執行模塊會根據行為決策模塊對駕駛行為的設定，對油門、剎車、方向盤和變速桿發送控制命令，控制自動駕駛汽車的運行。二、自動駕駛汽車測評需求分析1）安全行車規則方面與傳統汽車的駕駛人一樣，對自動駕駛汽車的測試也要明確自動駕駛系統對安全常識和通行規則的認知程度。安全行車規則中主要包括提前預警、嚴守交規、保持車距、精準感知、正確判斷和安全車速等要素。自動駕駛汽車的運行是在處于“混行”狀態的公共道路上的，若自動駕駛系統沒有進行完整的深度學習，未明確安全行車規則或未實現類人駕駛，則會影響到其他人類駕駛人對自動駕駛汽車行車行為的判斷，從而引發交通安全問題。1.自動駕駛汽車運行安全潛在問題當前，國內外少數企業著手開始自動駕駛汽車的研發、測試以及試運行，從反映的情況看，自動駕駛汽車運行安全性存在的潛在安全隱患如下：二、自動駕駛汽車測評需求分析2）技術水平方面自動駕駛作為汽車產業的一項新興技術，技術方面仍存在著很多不確定的因素。自動駕駛汽車的技術水平主要體現在三個方面，第一是功能的完備性，目前，部分車企已經陸續推出車道保持、自動變道、自動泊車、智能巡航等智能駕駛功能，隨著技術的智能化水平提高，智能駕駛的功能將越來越多。第二是性能的靈敏性，自動駕駛汽車的駕駛員被計算機系統與各式各樣的高精攝像頭與傳感器所取代，一旦傳感器靈敏度不高，行人識別錯了，路線規劃不正確，也會引發嚴重的交通安全問題。第三是應急處置能力，自動駕駛汽車上應配備應急系統，設計應急預案，模擬人類的應急反應系統，在發生危險行為駕駛的情況下啟動應急預案，避免交通事故的發生，證明自動駕駛比人類駕駛更安全。二、自動駕駛汽車測評需求分析3）信息安全方面網聯化技術給汽車的發展帶來很多可能性，但一同到來的還有網絡信息的安全隱患問題。信息安全隱患涉及到兩個方面，其一是計算機軟件本身的架構設計，軟件代碼是否存在安全漏洞；另一方面是安全信息的交互和認證，通信協議的設計是否能在保證安全的條件下實時、快速地響應。4）安全監管方面面對以上各方面的交通安全隱患，當前，國家還沒有制定統一的監管規范，缺乏針對性的標準，沒有確定的評價方法，個別企業違規上路試車，引發社會爭論，因此，應加緊推動構建安全監管機制。三、自動駕駛汽車運行安全性測評需求分析在汽車電子行業，技術從不成熟到成熟，從試驗階段到大規模商業化，都需要進行大量的測試與評價。對于自動駕駛的測評，從技術屬性角度，需要驗證的是自動駕駛系統是否具備類人的駕駛技能，是否能滿足預期的要求。自動駕駛尤其是L3及以上級別的自動駕駛汽車，與現存的高級輔助駕駛系統（ADAS）相比，最大的不同在于從單一功能、單一節點的控制變成了復雜功能，多節點的一體化控制。需要感知系統、決策系統和控制系統的正確協同配合。從可靠性角度，對自動駕駛汽車的測評是為了使其在公共道路安全可靠地運行，各國的道路交通都具有一定的復雜性，不確定場景多。同時，惡劣天氣，極端路況等突發事件也會給自動駕駛汽車的運行帶