自动驾驶汽车测试技术与应用进展分析

符晓明

摘要：自动驾驶具体研发期间，自动驾驶的汽车测试占据核心位置，属于自动驾驶科学技术发展的关键。伴随国内各项科学技术持续的进步发展，自动驾驶的汽车测试科学技术也得以进步发展，实际应用的成熟度也逐渐提升。那么，在这一背景之下，本文以自动驾驶的汽车测试科学技术和应用进展情况为课题开展深入的研究，便于今后有效发挥测试技术优势高效化开展自动驾驶的汽车各项测试技术实践工作。

关键词：汽车;自动驾驶;测试技术;应用进展

0  引言

自动驾驶型汽车，即无人驾驶型汽车，属于借助电脑系统进行无人驾驶一种智能化汽车。为保证自动驾驶型汽车的运行安全，加强对汽车测试十分必要且重要。现阶段，汽车检测相关领域的技术工作者们更为关注自动驾驶的汽车测试科学技术研究与应用。因而，深入了解自动驾驶的汽车相关测试技术和应用进展情况，对于更好地把握与利用自动驾驶的汽车各项测试技术来说，现实意义较为突出。

1  测试手段和工具分析

1.1 技术技术手段

1.1.1 用例测试

用例测试技术手段，即预先定义测试用例，对车辆功能能否满足于特定条件需求实施测试的一种技术手段，而所指测试用例，则是为特殊目标所编制出一组的测试输入和执行条件、预期结果，测试程序路径，对其能否满足于特定需求实施核实。此测试技术手段对测试操作过程与结果要求十分明确，如自动紧急的制动测试，处于不同条件之下，制动让车辆避免碰撞到障碍物，证明其功能的有效性。此种测试技术手段比较适宜简单功能，应用条件与预期效果明确的功能测试验证、ADAS功能与主动安全等测试，还有开发自动驾驶单项的功能测试等当中应用。用例测试技术手段，有着高效率、较强可重复性特点。但也存在着一定缺陷，主要表现在其需依靠理论分析、事故数据、模拟实验相关数据、危险数据等分析，前期采集与分析数据所需成本较多，所获取数据局限性较大，应用到复杂功能、自动化驾驶系统当中略显不足，仅适合某项功能测试，无法实现多项功能综合测试，且自动化驾驶系统无法体现出自主决策方面能力[1]。

1.1.2 场景测试

场景测试技术手段，即预设相应场景，要求车辆务必要完成特定任务或者目标来实现系统测试的一种技术手段。场景描述特定的时间段所发生事件整个过程，场景确切的定义暂未形成，但通常可将其理解成所发生若干事件顺序构成的一个序列，不会延续一定的时间。那么，也可理解成事件剧本，主要描述特定时间与空间范围交通的参与者实际状态与行为过程。场景测试技术手段特点集中表现在并未明确要求测试结果，不违背所给定任务与目标条件之下，自动驾驶综合系统能够自主选定处理方式实施相应处理，自由度相对较高，测试场景总体设计复杂性较为突出，有着十分丰富的环境要素。场景测试技术手段实际应用期间需要较多数据源，将测试场景内容与测试的初始条件确定下来，类似于用例测试技术手段，所需花费较多成本，且需经自然驾驶与事故等数据分析，找到典型场景。

1.1.3 公路测试

公路测试技术手段，即现实道路与真实的交通环境测试，相比较用例与场景这两种测试技术手段，有着一定特殊性，属于特定测试技术手段，公路需提供真实完整、非人工化模拟交通场景，道路条件、气候环境、参与者均为真实存在，且并不会受人为方面的限制，随机发生相应事件。公路测试技术手段，可提供更为真实交通環境，可满足于环境感知、规划决策等系统测试显示需求。但也往往存在着缺陷问题，集中表现在高成本、低效率、长测试周期等，可以说，单一应用公路测试技术手段，开展自动驾驶综合系统测试可操作性相对较低。

1.2 测试工具

1.2.1 在虚拟仿真层面

虚拟仿真，它属于纯数字化仿真的测试工具，内含模拟场景、传感器基础模型、车辆的动力学基础模型、规划决策各种算法，能够仿真测试自动驾驶的汽车整车及其余所有系统，虚拟仿真这种测试技术手段主要会应用至功能开发的早期节点，无实物硬件条件下，需验证系统策略算法。

1.2.2 在硬件在环层面

硬件在环这种测试工具之下，自动驾驶整个系统内部部件均真实，环境则为虚拟，自动驾驶的汽车环境感知、决策规划、控制执行各个系统均实施硬件的在环测试。测试期间，摄像头需放置于场景现实屏幕前方，监理摄像头的测试黑箱，对摄像头处于不同的场景之下认知和感知能力情况实施综合测试。超声波的雷达硬件实施在环测试期间，需借助目标物的超声波相应信号模拟装置，模拟各个车辆与障碍物直接雷达波的反射特性，被测定超声波的雷电会有回波信号产生，把不同系统与部件整合到一起，构建起硬件在环的集成化测试系统，通过联合仿真，以动力总成与底盘硬件的在环系统平台，测试自动驾驶路径的跟随算法，证明该测试工具实际应用的有效性与可靠性[2]。

1.2.3 在整车在环层面

①处于封闭场地条件下车辆的在环测试。封闭空旷场地条件下实施车辆测试，系统场景仿真会有虚拟场景快速形成，借助传感装置及其信号的模拟系统软件，促使虚拟场景传感装置信号逐渐生成，发送至车辆电子的控制单元，结合环境所感知到数据实施决策规划，并执行相应任务，场景模拟的系统软件自动读取车辆航向信息与GPS信息，实现参数的实时更新，结合新位置信息，发送传感装置模拟信号。相关技术专家采用这种测试工具测试评价了交叉路口的智能化控制系统，对智能化交通系统车辆制动控制、能耗、交通安全保证等效果实施综合考察和分析，判定该测试工具应用的有效性[3]。

②处于转鼓平台条件下车辆的在环测试。相关技术研究者研发转鼓平台条件下车辆的在环测试，把安置传感装置整车安置转鼓平台，被测定车辆绝对位置维持不变，借助机器人的运动系统，对周边交通的参与者、被测定车辆之间相对运动实施模拟分析，开展车辆的在环测试。测试系统当中，传感装置部件都属于真实硬件，测试结果可靠且真实。

1.2.4 在封闭场地层面

封闭场地条件下汽车测试，无论是周边环境、还是车辆系统，都属于实物，以专用封闭测试的场地空间为依托，注重场景与环境还原模拟，以柔性化的设计为基础，确保自动驾驶的车辆可在处于有限场地条件之下，经历各种环境与场景测试。以某高速公路路段汽车测试项目为例，选定自动驾驶的汽车典型封闭测试的场地，场地内含多种道路要素与路面，如沥青、水泥等各种铺装路面，还有碎石、泥土等非铺装的路面，试验区域内设信号灯、车道线、交通标志等基本道路要素，还有施工区域、环岛、隧道等各个要素。城市场景当中，则搭建相应模拟建筑，设辅助设施与停车位等所有自动驾驶的车辆处于真实环境当中可能会遇到各种道路要素，对自动驾驶的车辆应对状况实施系统化测试。经测试后可了解到，封闭场地这种测试工具存在着一定缺陷，即为较低测试效率、较高测试风险。而为能够将测试效率提升，汽车需经虚拟测试及硬件的在环测试，将具备一定测试价值与典型场景筛选出来，实施封闭场地的测试分析，以确保场地的测试周期能够缩短，保证测试效率得到有效提升。

2  加速测试研究

2.1 在工具加速层面

加速测试工具目的是借助高效率工具，实施加速测试。虚拟测试系统工具应用后，其真正作用才能够得到有效发挥。经虚拟仿真和真实环境、硬件等有机融合，可满足于测试的真实度需求，兼顾着测试效率方面标准，越低的测试效率，所需成本就相对较高一些。故而，实测期间，以满足于测试要求条件，选定虚拟仿真专业测试工具，防止真实的环境测试被大量使用。相关研究者所研究典型场景基础上循环迭代基础模型，发挥虚拟仿真系统平台高效性特征，把自然的驾驶数据、初始数据、事故数据等提取出来大量用例，并放置于虚拟环境当中实现复现测试及筛选操作，将典型用例挑选出来，经硬件的在环测试后，再实施验证及筛选，把少量典型用例放置于真实环境完成验证，以便于确保真实环境利用得以降低，满足于功能验证现实需求[4]。

2.2 在过程加速层面

加速测试过程，主要是借助各种技术手段，将测试执行效率提升，测试加速通常需依靠着虚拟测试的环境有效利用来完成。自动加速的汽车测试加速基本理论，是以自然驾驶的数据分析为基础，采用重要性的抽样手段，确保虚拟测试的环境当中危险场景实际发生概率逐渐放大，将车辆遇险场景频次增加，同等测试里程条件下会有更多危险场景提出，处于理想状态下能够将测试的里程碑缩小。通过被测定对象数量增设，实施测试加速全过程，搭建测试专用测试人均后，2000台自動驾驶的汽车持续行为，可加速测试过程。

3  结语

从总体上来说，通过上述对于自动驾驶的汽车相关测试技术和应用进展情况综合分析可了解到，自动驾驶的汽车相关测试技术具体应用期间，在测试技术手段、工具及加速测试各个层面上均仍然有诸多不足，详细如下：①在今后发展应用自动驾驶的汽车相关测试技术期间，需要持续完善场景测试技术手段，采用场景构建综合手段，做好场景实际复杂程度的评价分析，确立场景的定义标准，便于更好地发挥场景测试技术手段优势;②测试技术工具应当以硬件与整车在环的测试平台为基础，确立可定制、柔性化，且可满足于各个车辆与硬件平台需求多功能系统硬件在环、整车在环的测试平台，将虚拟环境实际仿真度提升，对不同环境的影响因素之下各个系统平台的构建;③为找寻更多的测试加速技术手段，就需要更多技术专家研究测试加速基本理论依据与多种的测试平台技术手段，以保证自动驾驶的汽车相关测试技术能够更为成熟化，同步发展测试技术手段及工具，把场景测试、虚拟仿真硬件在环、整车在环测试等更改成自动驾驶的汽车技术实践技术发展和应用核心。

参考文献：

[1]袁建华，王敏，陆文杰，等.自动驾驶技术解读——国内外自动驾驶测试示范区现状（下）[J].道路交通科学技术，2018，20（001）：112-113.

[2]朱冰，张培兴，赵健，等.基于场景的自动驾驶汽车虚拟测试研究进展[J].中国公路学报，2019，32（16）：4147-4148.

[3]周干，张嵩，罗悦齐.自动驾驶汽车仿真测试与评价方法进展[J].汽车文摘，2019，19（04）：502-505.

[4]汪忠海，叶都玮，张晓杰.全自动驾驶车辆的应用及技术展望[J].轨道交通，2018，30（006）：413-415.