智能网联汽车测试技术研究

和福建，张晋崇，石 娟

（中国汽车技术研究中心有限公司，天津 300300）

智能网联汽车是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络技术，实现车与人、车、路、云端等智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，可实现安全、高效、舒适、节能行驶，并最终可实现替代人来操作的新一代汽车［1］。依据IHS Automotive的预测数据，2035年智能网联汽车的销量将接近2100万辆，其中中国智能网联汽车销量有望达到570万辆，超过美国的450万辆、西欧的300万辆，成为全球最大的市场，如图1所示。智能网联汽车如何进行测试是目前公认的难题，也是产业发展中急需解决的问题。为了保证智能网联汽车的安全性和验证自动驾驶系统的稳定性、合理性，可以从智能网联汽车功能、性能、安全、稳定、舒适性和鲁棒性等方面进行测试。

智能网联汽车测试方法主要包括仿真测试和实车测试。仿真测试主要有软件在环 （Software in the loop，SIL）、硬件在环 （Hardware in the loop，HIL）、车辆在环 （Vehicle in the loop，VIL）等方法。实车测试主要包括封闭场地测试和开放道路测试。实车测试是最真实的测试方法，但其缺点也最明显，效率低、可重复性差、灵活性差、反馈不及时等，如表1所示。

图1 2035年全球主要地区智能网联汽车销量

表1 不同测试方法的特点

对智能网联汽车的测试主要有传感器 （摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等）、执行器、算法、人机交互界面以及封闭场地测试、公共道路测试等。

智能网联汽车安全可分为主动安全、被动安全、功能安全、预期功能安全和信息安全。其中，主动安全主要是对车辆主动的加以干预，减少和避免事故的发生；被动安全主要是事故发生后减少人身、财产的伤害，如安全玻璃、安全气囊、安全座椅等；功能安全主要是由于系统、硬件故障或软件失效而产生的危险；预期功能安全主要是在车辆无故障情况下，由于环境感知或执行系统不符合预期而产生的危险；信息安全主要是保障车辆信息的机密性、完整性、可用性、可认证性和可审计性［2］。以下情况的发生可能会产生预期功能安全：一是自动驾驶系统由于道路环境、天气等因素，导致系统不能准确地进行感知、决策及控制；二是自动驾驶系统测试场景不完善，导致系统不能准确识别环境要素；三是自动驾驶系统功能决策逻辑设计不合理，导致决策错误；四是网联通信预警信息传输不正确，导致智能网联汽车通信错误；五是自动驾驶系统的执行系统响应能力不足，导致运动控制不准确。

为了保证智能网联汽车在使用中的安全性，智能网联汽车应设置有保障机制。保障机制定义为当自动驾驶系统发生故障或车辆安全无法保证时应能够通过某种方式提示驾驶人进行人工接管或自动进入最小风险状态。对人工操作接管测试主要包括：智能网联汽车能够识别自动驾驶系统功能失效、硬件故障或处于设计边界等情况，应能安全退出自动驾驶系统同时提醒驾驶人接管；智能网联汽车如遇通信信息丢失、接收错误信息无法准确识别等故障时，应能安全退出自动驾驶系统同时提示驾驶人接管。同时，对于接管提醒已发出而驾驶人未能及时进行接管或高级别的智能网联汽车内无驾驶人的情况，智能网联汽车应拥有自动进入最小风险状态的能力。

1 仿真测试

1.1 测试场景

在仿真测试中，测试场景是开展仿真测试的基础，而测试场景架构的确定是测试场景的前提。从测试场景层次架构分析，可由道路拓扑结构、交通流以及动态情景3部分构成。从测试场景三维架构分析，测试场景是行驶场合和驾驶情景的组合，在不同的天气下，由不同驾驶工况 （高速、城市、乡村等）与驾驶任务、驾驶速度等构成。

测试场景应具有一致性、可通过具体的数值进行描述、机器可读性。为了解决传统测试场景构建方法存在的效率低、适应性差、场景数量有限等问题，可以从以下方面出发，搭建符合中国实际情况的测试场景：一是从安全驾驶等方面建立基于智能网联汽车考试的测试场景；二是从法律法规和事故等方面，建立基于交通事故与违法情景的测试场景；三是从典型道路环境、天气及光照等方面，建立基于道路交通情景的测试场景。

当前，测试场景库的建设尤为重要。首先需要解决的问题就是统一数据标准和数据格式。然后丰富场景库的数据来源，如国内外标准场景、驾驶模拟器场景、自然驾驶场景、事故场景等。场景库的建设可以为智能网联汽车的研发和测试提供巨大的支撑。

图2 自动驾驶系统 “V”模型开发示意图

1.2 软件在环

软件在环是指在系统代码级别进行功能测试，通过输入大量测试场景，可快速、高效地验证自动驾驶系统环境感知算法、决策控制算法等［3］。在目前系统开发中“V”模型被普遍采用，软件在环测试由于成本低、效率高、易修改，一般应用在自动驾驶系统设计初期和中期，如图2所示［4］。目前，仿真模拟软件可分为开源和收费两种。开源模拟平台主要有Gazebo、Carla、Apollo，收费模拟平台主要有Panosim、Carsim、Pro-SiVIC。

1.3 硬件在环

硬件在环是指控制系统硬件作为被测对象，将环境仿真信息输入到控制系统。其特点是可以测试一些危险场景、测试工况可复现，但其测试效率、成本、灵活可拓展性不能满足目前自动驾驶系统的迭代速度［5］。硬件在环的应用最早是在传统车辆控制器上，如发动机控制系统EMS（Engine Module System）［6］，电子稳定控制系统 ESC （Electronic Stability Control）［7］等。

高级驾驶辅助系统ADAS（Advanced Driver Assistance Systems）控制器和自动驾驶系统控制器比传统车辆控制器需要测试的工况更多，同时需要实际交通环境的参与，这是传统汽车控制器所不需要的，搭建虚拟环境是整个ADAS或自动驾驶测试的基础并应用于整个测试过程。当前主要有IPG公司的Carmaker，TASS公司的PreScan，OKTAL公司的Scanner等软件可进行虚拟环境仿真。在软件中拥有多种传感器的模型，如毫米波雷达、激光雷达、摄像头等，这些模型可以模拟实际控制器中的真实传感器［8］。同时软件中还有多种常见的交通流元素，如行人、车辆、建筑物、道路等，这些交通元素可以仿真实际交通环境搭建虚拟测试环境，通过传感器模型可以将虚拟目标传递给控制系统，用来测试控制系统的控制功能。图3是应用较多的摄像头在环测试系统，一般选择摄像头注视屏幕的方式进行测试，这种方式的优点是可重复性和快速性，缺点是屏幕呈现的环境与真实环境之间存在误差。在测试时可采用视频流注入或目标信号注入的方法解决这一问题。

图3 基于摄像头的硬件在环测试系统 （图片来源d SPACE）

对基于雷达的控制系统，可以通过雷达目标仿真器的方式模拟虚拟测试目标，目前只有RS的OTA （Over the air）和NI的雷达目标仿真器，且仿真的目标数量只有4个左右。图4是基于雷达的硬件在环测试的示意图，在测试时同样可采用雷达模型和目标信号注入的方法。

图4 基于雷达的硬件在环测试系统 （图片来源dSPACE）

对自动驾驶系统来说，单一传感器已经无法满足控制系统的需求，需要融合多种传感器来得到环境信息。现在比较常见的方法是摄像头加毫米波雷达，这种方法的最重要的问题是实现多种传感器目标信号的同步。当前采用较多的方案是摄像头注视屏幕，同时将虚拟场景传递给雷达目标仿真器，以此来解决不同传感器的时间同步问题。图5是摄像头和毫米波雷达融合方案示意图。

图5 摄像头和毫米波雷达融合方案示意图（图片来源dSPACE）

1.4 车辆在环

车辆在环是指将自动驾驶系统集成到真实车辆中，同时通过实时仿真机及仿真软件模拟道路、交通场景以及传感器信息，来构成整套测试系统的方法，可为实车测试提供较为真实的参考数据。

根据目标信号的注入方式进行分类，仿真测试主要有3种测试形式，目标注入、传感器原始信号注入和传感器在环。其中目标注入方法是将目标信号直接输入给控制器的控制层，在系统中执行控制策略部分；传感器原始信号注入方法是将传感器感知到的信号直接输入给传感器，在系统中执行目标识别和功能控制部分。以摄像头为例，传感器在环采用看屏幕的方式，系统执行传感器环境感知、目标识别和功能控制。目前主要用于测试自动泊车辅助系统APA（Automatic Parking Assistance），自动紧急制动系统AEB（Autonomous Emergency Braking）等工作系统。现有IPG公司提供的基于超声波传感器的APA测试系统，实现了在实际场地中，通过超声波仿真器将虚拟测试环境中的目标信息传递给超声波传感器的方式进行实验。

2 实车测试

2.1 封闭场地测试现状和建议

智能网联汽车在进行公共道路测试前，需在封闭场地进行测试以验证自动驾驶系统的功能要求、安全要求和可靠性要求。从功能安全性方面考虑，测试项目应包含基本的功能测试 （起步、停车、变道）、感知能力测试等；从可靠性要求考虑，只有经过大量的重复试验、不同环境下的稳定性试验，才能保证自动驾驶系统的可靠性。智能网联汽车通过在封闭场地的测试，能够最大程度减少智能网联汽车开展公共道路测试时所带来的安全危险，提高测试驾驶人和其他交通参与者在车辆测试过程中的安全性。

目前，从国内城市已发布的关于智能网联汽车道路测试管理实施细则或管理办法中发现，设置的测试项目多是智能网联汽车基本功能考核，如起步、停车、变道等，缺乏决策能力、网联通信能力等方面的评估。为了提高智能网联汽车在复杂交通环境中使用的安全性，需要深入研究完善封闭场地测试对智能网联汽车能力评价的测试场景和项目。

封闭场地测试是智能网联汽车进行公共道路测试的必经阶段，对智能网联汽车封闭场地测试应具有以下内容：测试项目应能全面覆盖城市、郊区、乡村和高速公路典型交通环境下的感知、决策、控制和网联功能；智能网联汽车的优势之一就是可以减少事故发生数量、提高交通安全水平，应加强对智能网联汽车安全意识测试；为满足智能网联汽车测试的丰富性，封闭场地测试应具备通过场景的组合，包含常规测试以及考察应变能力的智能测试，实现在封闭场地中多样性测试和复杂场景的柔性测试。

2.2 开放道路测试现状

为推进智能网联汽车产业的快速发展和响应国家的政策，国内各省市逐渐出台相关措施允许测试主体进行开放道路测试［9］。目前，已有部分企业拿到开放道路测试的牌照，如表2所示。上汽拿到开放道路测试牌照后，在开放路段进行数据采集和测试的累计里程达到1500 km，完成了对交通信号的识别响应、对行人和非机动车的避让、车道内安全行驶，道路测试期间没有发生交通违法和交通事故。

表2 国内省市智能网联汽车发放牌照现状

3 结语

智能网联汽车的发展，是未来汽车产业的方向。随着技术的进步和法律法规的完善，智能网联汽车将会对交通和人们的出行带来巨大的影响。

在智能网联汽车落地过程中，智能网联汽车的安全是企业和政府管理部门最关注和需要解决的问题。为此，可从以下几方面进行：一是进一步完善高级别自动驾驶测试理论和测试方法，形成一套完整的自动驾驶测试评价体系；二是加快制定支持道路测试的法律法规；三是逐步开放更多的道路，解决各类主体由于中国人口众多、道路交通环境复杂，对不同测试场景的需求；四是提高智能网联汽车准确感知外界其他物体，并可以识别外界声光信号并发出声光信号，实现与人工驾驶汽车并存的能力。