#百人创作先锋团#智能驾驶预期功能虚拟仿真测试

随着自动驾驶等级的提高，以及上述智能驾驶设备功能局限、算法缺陷、人员误用等问题的梳理，传统汽车的测试工具或测试方法已不能满足自动驾驶汽车测试的需求，为实现智能驾驶系统或相关产品的安全性，需要添加新的测试内容以及应用新的相关技术。

计算机仿真与虚拟测试技术在智能网联汽车研发过程中将扮演愈发重要的角色。具备信息高度共享化的智能网联汽车与车联网技术从根本上组成了一个信息物理系统，仿真技术也需在信息模型与物理模型两个维度进行综合仿真。因此，从模型到软件，软件到硬件，部件到系统，需要不断深入地从各层级构建智能网联汽车的知识模型，构建完整的知识技术体系。交通系统是人-车-路相互作用的系统，自动驾驶系统仿真技术的重点发展方向是提供接近真实的复杂动态环境，尤其对机动车，非机动车，行人等交通参与者的高度动态交互行为，对天气与天光变化的仿真，并把上述动态交通要素按照不同的复杂程度进行重新组合。

由于智能网联汽车将在一个漫长的周期内逐步替代传统汽车，这必然形成传统汽车与智能网联汽车混行的局面，因此，人机交互研究将成为仿真技术研究的一个重要方向。智慧交通与车联网技术能够实现自动驾驶汽车与数字智能化道路的有机融合，交通系统下的车辆行为研究也是仿真技术的另一发展方向。此外，需要对智能网联汽车进行更多维度的测试与评价，首先可以对车辆驾驶的自治性进行评价，对车辆本身在一定外界条件下的行驶能力进行测试评价。其次，可以对车辆参与交通的协调性做出测试与评定，根据其他的交通参与者的行为方式选择自身用何种行为进行交互性回应。这些测试与评价都需要仿真技术提供更高维度的虚拟场景与评价体系。

未来，智能网联仿真技术会始终服务于法律法规。通过仿真评估交通事故的法律责任，帮助监管和管理交通行为，对交通规则进行技术评估。智能网联仿真技术将服务于产品认证，通过仿真方法提供一个科学而全面的产品测试和审查方法。智能网联仿真技术还将协助建立一个全国范围的通用型数据库，其包含智能网联汽车工作的典型工况和边缘案例，数据信息可与其他国家和地区共享，帮助行业进行跨地区的交叉认证，最终提升自动驾驶系统的技术普适性。

基于场景的虚拟测试方法虽然不能解决产品开发与测试全部问题，但可在一定程度上提高测试效率、降低测试成本，短期发现产品缺陷，辅助设计人员提出完善方案，缩短产品开发周期，提高产品安全性，降低产品开发成本。

针对上述智能驾驶系统现有局限或不足等问题，对面向智能驾驶预期功能安全测试的通用场景框架及其架构进行初步设计，用户或测试人员可基于该通用场景框架与架构，综合具体测试需求，生成具体的预期功能安全测试仿真场景，并使测试人员通过大规模仿真与测试，将预期功能安全的Unknown-Unsafe区域缩小，使之成为Known-Unsafe或Known-Safe。

德国Pegasus项目的场景分类体系将场景分为6 层：

Level 1：道路，包含道路几何和拓扑结构；

Level 2：交通设施，包含施工障碍、交通标识、交通诱导；

Level 3：短暂的变化，包括施工现场几何或拓扑结构的临时覆盖；

Level 4：目标物体，动态、可移动、交互、操作；

Level 5：环境条件，如天气、光照等，对其它的层次有影响；

Level 6：信息层，如V2X 信息、高精地图等；

Pegasus 场景表述

基于预期功能安全测试对SOTIF场景的需求，并参考Pegasus项目提出的场景框架，可以设计智能驾驶车辆预期功能安全测试场景框架。

智能驾驶SOTIF 场景框架

预期功能安全场景示意图。

预期功能安全场景示意图

按照智能等级分类的场景进行预期功能安全测试的场景评估如下：

1、L0 级辅助驾驶系统预期功能安全测试场景

通过改变预期功能安全各层元素的状态、输入、输出信息等，产生系统ODD范围内与范围边缘的测试场景，测试L0级辅助驾驶系统预期功能安全驾驶能力、对应安全机制的有效性，以及系统实际OD范围。

如通过改变预期功能安全场景第1层参数，采用不同曲率的道路，测试车道偏离预警系统LDWS功能；或通过改变预期功能安全场景第3层，采用油污、树叶、积雪、雨水等对车道线进行不同程度的遮挡，测试LDWS的预警功能；或通过改变预期功能安全场景第4层，使车辆或其他交通参与者部分遮挡或覆盖车道线，测试LDWS的预警功能；或改变预期功能安全场景第5层，设计不同天气状态、不同光照、不同降雨/降雪、不同程度的雾/霾，测试感知功能局限下的LDSW的功能或明确该系统的量化的使用范围边界；或通过改变预期功能安全场景第7层驾驶员的转向输入，测试LDWS人机交互功能等；或通过改变预期功能安全场景第7层车载设备信息的延迟等参数，测试LDWS的车道偏离预警能力及安全机制的有效性等；或对场景各层的参数进行组合设置与测试，分析LDWS系统对不同场景的适应能力。如通过改变预期功能安全场景第4层交通参与者参数，设置交通参与者不同的交通行为，形成车辆的突然并道、行人突然从角落冲出、前车突然制动等紧急场景，测试自动紧急制动系统AEB的紧急避撞功能；如设置预期功能安全场景第4层其他移动物体的参数，如道路上方临时飞行或飘落物的体积、材质、运动速度等参数，测试AEB系统错误制动的概率及相关安全机制的有效性。

其他L0级辅助驾驶系统，可采用上述方式，通过改变场景各层元素或参数，设计并生成测试场景，对其功能的安全性、安全机制的有效性、系统的量化使用边界进行测试与分析，在此不再赘述。

2、L1 级辅助驾驶系统预期功能安全测试场景

通过改变预期功能安全各层元素的状态、输入、输出信息等，测试L1级辅助驾驶系统预期功能安全驾驶能力、安全机制的有效性，以及系统实际OD范围。如通过改变预期功能安全场景第1层参数，采用不同曲率或坡度的道路，测试自适应巡航系统ACC的功能；或通过改变预期功能安全场景第4层，使车辆或其他交通参与者驶入被测车辆所在车道，测试ACC的安全行驶功能；或改变预期功能安全场景第5层，设计不同降雨、周围环境不同电磁干扰的情况，测试ACC的功能或明确该系统的量化的使用范围边界；或通过改变预期功能安全场景第7层驾驶员的转向输入，测试ACC人机交互功能等；或改变预期功能安全场景第7层车载传感器信息的延迟参数、或驱动系统驱动能力不足或制动系统制动能力不足等，测试ACC系统辅助安全驾驶能力及其安全机制的有效性；或对场景各层的参数进行组合设置与测试，分析ACC系统对不同场景的适应能力。其他L1级辅助驾驶系统，可采用上述方式，通过改变场景各层元素或参数，设计并生成测试场景，对其功能的安全性、安全机制的有效性、系统的量化使用边界进行测试与分析，在此不再赘述。

3、L2 级辅助驾驶系统预期功能安全测试场景

通过改变预期功能安全各层元素的状态、输入、输出信息等，测试L2级辅助驾驶系统预期功能安全驾驶能力或对应安全机制的有效性。如通过改变预期功能安全场景第1层参数，采用不同曲率或坡度的道路，测试交通拥堵辅助系统TJA的功能；或通过改变预期功能安全场景第4层，使车辆或其他交通参与者驶入被测车辆所在车道，测试TJA的安全行驶功能；或通过改变预期功能安全场景第5层，设计不同降雨、周围环境不同电磁干扰的情况，测试TJA的功能或明确该系统的量化的使用范围边界；或通过改变预期功能安全场景第7层车载传感器信息的延迟参数、或驱动系统驱动能力不足或制动系统制动能力不足等，测试TJA系统辅助安全驾驶能力及其安全机制的有效性；或通过改变预期功能安全场景第7层驾驶员操作行为，测试TJA系统辅助人机交互能力、安全驾驶能力及其安全机制的有效性；或对场景各层的参数进行组合设置与测试，分析TJA系统对不同场景的适应能力。

其他L2级辅助驾驶系统，可采用上述方式，通过改变场景各层元素或参数，设计并生成测试场景，对其功能的安全性、安全机制的有效性、系统的量化使用边界进行测试与分析，在此不再赘述。

4、L3 级有条件的自动驾驶系统预期功能安全测试场景

通过改变预期功能安全各层元素的状态、输入、输出信息等，测试L3级辅助驾驶系统预期功能安全驾驶能力、安全机制的有效性，以及系统实际OD范围。

如通过改变预期功能安全场景第4层，设置不同的道路使用者不同行为，如行人横穿马路、行人抢行、道路障碍物等，测试现有园区道路车辆的自动驾驶系统的功能；或通过改变预期功能安全场景第5层，设计不同降雨、周围环境不同电磁干扰的情况，测试园区自动驾驶系统的安全驾驶能力，或明确该系统的量化的使用范围边界；或改变预期功能安全场景第7层车载传感器信息的延迟参数、或驱动系统驱动能力不足或制动系统制动能力不足等，测试园区自动驾驶系统的安全驾驶能力及其安全机制的有效性；或对场景各层的参数进行组合设置与测试，分析园区自动驾驶系统对不同场景的适应能力。

其他L3级辅助驾驶系统，可采用上述方式，通过改变场景各层元素或参数，设计并生成测试场景，对其功能的安全性、安全机制的有效性、系统的量化使用边界进行测试与分析，在此不再赘述。

5、L4级高度自动驾驶系统预期功能安全测试场景

在自动驾驶系统运行设计域ODD描述范围内，通过改变预期功能安全各层元素的状态、输入、输出信息等，测试L4级辅助驾驶系统预期功能安全驾驶能力、安全机制的有效性，以及系统实际OD范围。

如在被测系统ODD描述范围内，改变预期功能安全场景第1层参数，采用不同曲率或坡度的道路，测试被测系统不同道路的安全行驶功能；或改变预期功能安全场景第2层参数，设置不同的交通场景，如高速、城市、公交车站、校区、其他限速、限行、交叉路口交通灯失效、无交通灯交叉路口等特殊区域、测试被测系统的不同道路交通设施情形下的驾驶能力；或通过改变预期功能安全场景第3层，设置临时施工、路面被冰雪或积水覆盖、路面涂鸦等情形，测试被测L4级系统的安全驾驶能力；或通过改变预期功能安全场景第4层，设置一般交通场景、紧急交通场景、边缘交通场景，测试被测L4级系统的对各种交通场景的适应能力；或改变预期功能安全场景第5层，设计不同降雨、周围环境不同电磁干扰的情况，测试被测系统的安全驾驶功能或明确该系统的量化的使用范围边界；或改变预期功能安全场景第6层，设置车辆接收信息的延迟时间、丢包率、正确率等，测试被测系统的驾驶决策与安全驾驶能力；或改变预期功能安全场景第7层车载传感器信息的延迟参数、或驱动系统驱动能力不足或制动系统制动能力不足、或驾驶员错误操作、驾驶员延迟操作、驾驶员不操作等，测试被测系统安全驾驶能力及其安全机制的有效性；或对场景各层的参数进行组合设置与测试，分析被测系统对不同场景的适应能力。

6、L5级完全自动驾驶系统预期功能安全测试场景

通过改变预期功能安全各层元素的状态、输入、输出信息等，测试L5级辅助驾驶系统预期功能安全驾驶能力或对应安全机制的有效性。

可参考L4级，综合在全天候、全地域道路、交通设施、交通参与者、环境、通信信息等，改变各层元素或参数，测试L5级完全自动驾驶系统的安全驾驶能力、系统使用范围边界、安全机制的有效性等。

文章转载自公众号：智车Robot