孫 航,李志軍,張琳琳,陳振宇,李世龍
(1.天津大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院,天津 300072;2.中國(guó)汽車(chē)技術(shù)研究中心有限公司標(biāo)準(zhǔn)化研究所,天津 300300)
自動(dòng)駕駛是人工智能與汽車(chē)深度融合的技術(shù)領(lǐng)域,汽車(chē)自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展過(guò)程是駕駛員駕駛操作逐漸退出的過(guò)程。自動(dòng)駕駛汽車(chē)(automated driving vehicles,ADV)在我國(guó)的大規(guī)模應(yīng)用勢(shì)在必行,預(yù)計(jì)到2030 年,我國(guó)L4~L5 級(jí)自動(dòng)駕駛新車(chē)裝配率達(dá)到10%。隨著發(fā)展進(jìn)程的深入,駕駛員負(fù)責(zé)的“感知-決策-執(zhí)行”等駕駛?cè)蝿?wù)將逐漸由車(chē)輛系統(tǒng)替代,以指標(biāo)符合性評(píng)價(jià)為核心的傳統(tǒng)方法將不再適用于自動(dòng)駕駛,而是需要面向自動(dòng)駕駛特有的“智能化”屬性,通過(guò)高綜合性和高復(fù)雜度的場(chǎng)景來(lái)評(píng)價(jià)其在真實(shí)道路交通環(huán)境下的表現(xiàn)。因此,實(shí)際道路測(cè)試評(píng)價(jià)技術(shù)是驗(yàn)證ADV 安全和效率的必要手段,對(duì)自動(dòng)駕駛技術(shù)的迭代和商業(yè)化具有至關(guān)重要的作用。
目前,聯(lián)合國(guó)WP.29 框架下形成的“多支柱法”是被廣泛接受的自動(dòng)駕駛汽車(chē)測(cè)試原則,即通過(guò)仿真、封閉場(chǎng)地和實(shí)際道路等維度,測(cè)試ADV 在各種交通情況下的綜合表現(xiàn)。
仿真測(cè)試用于驗(yàn)證自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在全場(chǎng)景和極端情況下的功能和性能,具有周期短、成本低、效率高等優(yōu)點(diǎn),但存在難以將真實(shí)因素(環(huán)境和車(chē)輛)完全映射到虛擬世界中的缺陷。封閉場(chǎng)地測(cè)試具有場(chǎng)景典型性和可復(fù)現(xiàn)性的特征,國(guó)內(nèi)外封閉測(cè)試場(chǎng)地和測(cè)試技術(shù)不斷優(yōu)化,封閉場(chǎng)地的測(cè)試在一定程度上反映自動(dòng)駕駛車(chē)輛的功能和性能表現(xiàn),但由于測(cè)試場(chǎng)景的局限性,封閉場(chǎng)地測(cè)試仍然無(wú)法完全代表自動(dòng)駕駛車(chē)輛在復(fù)雜和隨機(jī)的真實(shí)交通流中的實(shí)際表現(xiàn)。
相比于仿真和場(chǎng)地測(cè)試,實(shí)際道路測(cè)試方法目前仍處于初步探索階段。自動(dòng)駕駛實(shí)際道路測(cè)試?yán)脤?shí)際道路上各種目標(biāo)和事件的隨機(jī)化特征,可驗(yàn)證自動(dòng)駕駛車(chē)輛:
(1)在實(shí)際道路上運(yùn)行時(shí)本車(chē)及對(duì)周邊交通環(huán)境的安全性影響;
(2)對(duì)各類(lèi)典型目標(biāo)和隨機(jī)動(dòng)態(tài)事件的響應(yīng)是否符合預(yù)期;
(3)對(duì)整體道路交通通行效率的影響。
因此,實(shí)際道路測(cè)試是自動(dòng)駕駛汽車(chē)測(cè)試及評(píng)價(jià)過(guò)程中不可或缺的環(huán)節(jié)。2017 年以來(lái),主要汽車(chē)產(chǎn)業(yè)國(guó)家都開(kāi)展了自動(dòng)駕駛實(shí)際道路測(cè)試的探索。2018-2019 年,美國(guó)加州有36 家公司完成了563.5萬(wàn)km 的公共道路自動(dòng)駕駛測(cè)試。德國(guó)、英國(guó)、芬蘭、日本等國(guó)的汽車(chē)企業(yè)也都在本國(guó)自動(dòng)駕駛相關(guān)法律法規(guī)框架下開(kāi)展了大量的實(shí)際道路測(cè)試。截至2021 年10 月,我國(guó)各地已開(kāi)放3 200 多km 測(cè)試道路,發(fā)放700 余張測(cè)試牌照,道路測(cè)試總里程超過(guò)530 萬(wàn)km,上海和北京等地相繼開(kāi)展了載人載物示范應(yīng)用。
然而,當(dāng)前國(guó)際上開(kāi)展的實(shí)際道路測(cè)試普遍以改進(jìn)單一車(chē)型技術(shù)方案為目的,由于自動(dòng)駕駛研發(fā)技術(shù)的多樣性,導(dǎo)致研發(fā)測(cè)試方案針對(duì)性強(qiáng)、測(cè)試指標(biāo)與研發(fā)技術(shù)方案關(guān)聯(lián)性大,此類(lèi)測(cè)試評(píng)價(jià)方案不具備典型性和普適性的標(biāo)準(zhǔn)化特征。本文中提出了標(biāo)準(zhǔn)化的ADV 實(shí)際道路測(cè)試評(píng)價(jià)技術(shù)方案,主要貢獻(xiàn)如下:
(1)提出了一種測(cè)試備選道路評(píng)估方法,該方法基于自動(dòng)駕駛目標(biāo)和事件探測(cè)與響應(yīng)(object and event detection and response,OEDR)對(duì)實(shí)際道路進(jìn)行分類(lèi),構(gòu)建了基于ADV 的設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍的實(shí)際道路測(cè)試元素基礎(chǔ)模型。
(2)提出了基于ADV 設(shè)計(jì)運(yùn)行條件的邊界閾值實(shí)際道路測(cè)試技術(shù)和基于乘員感受的主觀評(píng)價(jià)方法,確定了ADV主客觀結(jié)合的測(cè)試評(píng)價(jià)體系。
(3)選取我國(guó)實(shí)際道路,開(kāi)展ADV 實(shí)際道路標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試評(píng)價(jià)技術(shù)的驗(yàn)證試驗(yàn),試驗(yàn)表明本文中提出的ADV 實(shí)際道路標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試評(píng)價(jià)技術(shù)的科學(xué)性和普遍適用性。
在實(shí)際道路開(kāi)展ADV 測(cè)試評(píng)價(jià)有兩項(xiàng)關(guān)鍵需求:一是開(kāi)展測(cè)試的實(shí)際道路應(yīng)滿(mǎn)足被測(cè)ADV 的設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍(operational design domain,ODD)且道路包含的元素能夠盡可能多地測(cè)試ADV 執(zhí)行動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)(dynamic driving task,DDT)的表現(xiàn);二是使用的測(cè)試評(píng)價(jià)方法應(yīng)能夠與ADV 的設(shè)計(jì)運(yùn)行條件(operational design condition,ODC)需求匹配,能夠充分、全面地測(cè)試自動(dòng)駕駛功能和性能。本文中基于關(guān)鍵需求提出實(shí)際道路測(cè)試評(píng)價(jià)體系工程框架,如圖1所示。
圖1 ADV實(shí)際道路測(cè)試評(píng)價(jià)工程框架
在ADV 測(cè)試備選道路評(píng)估階段,首先在本文提出的實(shí)際測(cè)試道路類(lèi)型集中選出符合被測(cè)ADV 設(shè)計(jì)運(yùn)行條件的測(cè)試道路類(lèi)型,隨后計(jì)算備選測(cè)試道路包含的測(cè)試元素與所屬道路類(lèi)型的基礎(chǔ)元素模型的有效相似度,根據(jù)基礎(chǔ)元素模型評(píng)估備選道路是否滿(mǎn)足測(cè)試要求,如果滿(mǎn)足,進(jìn)入測(cè)試評(píng)價(jià)階段。在ADV 實(shí)際道路測(cè)試評(píng)價(jià)階段,分別對(duì)被測(cè)ADV 開(kāi)展基于ODC 邊界的實(shí)際道路測(cè)試和主觀評(píng)價(jià),兩者的測(cè)試評(píng)價(jià)結(jié)果作為試驗(yàn)結(jié)果整體輸出。
OEDR 水平直接體現(xiàn)了ADV 執(zhí)行動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)的能力,是決定駕駛自動(dòng)化程度的核心因素。ADV 實(shí)際道路測(cè)試本質(zhì)上是考察ADV 的OEDR 能力,即ADV 對(duì)目標(biāo)和事件的探測(cè)、識(shí)別和分類(lèi),以及對(duì)目標(biāo)和事件探測(cè)結(jié)果的響應(yīng)。這里的“目標(biāo)”包括靜態(tài)和動(dòng)態(tài)道路交通參與者,“事件”包括道路交通參與者攜帶的靜態(tài)信息或發(fā)生的動(dòng)態(tài)變化。
提出一種基于OEDR 的實(shí)際道路分類(lèi)方法,該方法將道路交通參與者種類(lèi)和復(fù)雜度作為道路類(lèi)型劃分依據(jù),用于測(cè)試驗(yàn)證ADV的OEDR能力。
根據(jù)目標(biāo)和事件的類(lèi)型不同,可將OEDR 的功能劃分為、、3個(gè)維度的集合。
:探測(cè)和響應(yīng)靜止或動(dòng)態(tài)的機(jī)動(dòng)車(chē);
:探測(cè)和響應(yīng)結(jié)構(gòu)化交通標(biāo)志和基礎(chǔ)設(shè)施等;
:探測(cè)和響應(yīng)弱勢(shì)道路使用者,例如行人、騎行者、動(dòng)物等。
根據(jù)x的定義可知,x={0,1},即在式(1)中只考慮元素x在道路中是否出現(xiàn)過(guò),不考慮其出現(xiàn)次數(shù),y和z同理,、同理可分別由y、z計(jì)算得出。
當(dāng)由0 逐漸增大,表示道路中車(chē)輛逐漸增多,車(chē)流越復(fù)雜,車(chē)輛的不可預(yù)測(cè)性越強(qiáng)。極端情況下,當(dāng)=0 時(shí),道路中沒(méi)有車(chē)輛,或道路中的車(chē)輛與被測(cè)車(chē)輛僅有可預(yù)測(cè)(例如,無(wú)需探測(cè)即可響應(yīng))的交匯,當(dāng)=1 時(shí),說(shuō)明集合中的元素全部在道路中出現(xiàn)。
當(dāng)由0 逐漸增大,表示道路結(jié)構(gòu)化程度減弱,道路中場(chǎng)景的復(fù)雜度增加。當(dāng)=0 時(shí),道路有完備的符合標(biāo)準(zhǔn)的交通標(biāo)志,且道路基礎(chǔ)設(shè)施呈結(jié)構(gòu)化特點(diǎn);當(dāng)=1 時(shí),說(shuō)明集合中的非結(jié)構(gòu)化元素全部在道路中出現(xiàn)。
由0逐漸增大的情況,同理可知。
如圖2 所示,由于道路元素的多樣性及其出現(xiàn)的隨機(jī)性,任意范圍的路段都可認(rèn)為是OEDR 的功能三維空間中的離散點(diǎn),道路()的坐標(biāo)變化反映道路的車(chē)輛、基礎(chǔ)設(shè)施和弱勢(shì)參與者的復(fù)雜程度,由確定的立方體體積越大,道路的測(cè)試復(fù)雜度越高。
圖2 OEDR三維坐標(biāo)系
當(dāng)、、分別取不同值時(shí),其表征的道路可映射到典型道路類(lèi)型上,見(jiàn)表1。
表1 ADV測(cè)試典型道路表
如表1 所示,、、和類(lèi)道路環(huán)境相對(duì)封閉,適用于各類(lèi)功能型無(wú)人車(chē)的測(cè)試研究。類(lèi)道路非結(jié)構(gòu)化、機(jī)動(dòng)車(chē)和弱勢(shì)使用者幾乎不存在,適用于農(nóng)用和軍用自動(dòng)駕駛車(chē)輛測(cè)試研究。本文研究對(duì)象是具備自動(dòng)駕駛功能的M 類(lèi)、N 類(lèi)、O 類(lèi)汽車(chē),、和類(lèi)道路符合本文研究對(duì)象開(kāi)展實(shí)際道路測(cè)試的需求和實(shí)際情況。綜上所述,本文基于OEDR 將用于M 類(lèi)、N 類(lèi)、O 類(lèi)汽車(chē)開(kāi)展測(cè)試的道路分為3類(lèi),即I/II/III類(lèi)道路。
Ⅰ類(lèi)道路:僅可由機(jī)動(dòng)車(chē)行駛,并能全部控制出入或根據(jù)需要控制出入、存在多條車(chē)道的道路。此類(lèi)道路均為結(jié)構(gòu)性道路,路面平整、交通設(shè)施完善,交通參與者僅為機(jī)動(dòng)車(chē)且交通運(yùn)行狀態(tài)較為通暢。此類(lèi)道路主要對(duì)應(yīng)類(lèi)。
Ⅱ類(lèi)道路:機(jī)動(dòng)車(chē)和非機(jī)動(dòng)車(chē)共用,連接住宅區(qū)、經(jīng)濟(jì)中心或工業(yè)園區(qū)的道路。此類(lèi)道路大多位于城市內(nèi)部且具備交通信號(hào)燈等設(shè)施,其交通參與者包括非機(jī)動(dòng)車(chē)和行人,易發(fā)生擁堵等情況更為復(fù)雜的事件。此類(lèi)道路主要對(duì)應(yīng)類(lèi)。
Ⅲ類(lèi)道路:機(jī)動(dòng)車(chē)和非機(jī)動(dòng)車(chē)共用,連通縣或鎮(zhèn)、鄉(xiāng)的道路。與Ⅰ和Ⅱ類(lèi)相比,此類(lèi)道路交通參與者種類(lèi)繁多,交通環(huán)境極為復(fù)雜。此類(lèi)道路主要對(duì)應(yīng)類(lèi)。
選擇測(cè)試道路的核心是為選擇測(cè)試場(chǎng)景,科學(xué)選擇測(cè)試場(chǎng)景須考慮自動(dòng)駕駛車(chē)輛設(shè)計(jì)運(yùn)行域(ODD)因素。
德國(guó)PEGASUS 項(xiàng)目及起草過(guò)程中的ISO 34503分別給出了ODD 的分類(lèi)模型。根據(jù)國(guó)際上廣泛認(rèn)可的分類(lèi)方法和我國(guó)實(shí)際交通情況,將ODD 的元素歸類(lèi)為靜態(tài)元素、動(dòng)態(tài)元素和輔助元素3 大類(lèi)。靜態(tài)元素包括:區(qū)域元素、形態(tài)元素、路面元素、交通設(shè)施元素等;動(dòng)態(tài)元素包括交通參與者元素、天氣、交通運(yùn)行狀態(tài)等;輔助元素包括網(wǎng)聯(lián)通信元素等,如圖3所示。
圖3 用于道路選擇的ODD元素分類(lèi)方法
為滿(mǎn)足不同設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍的ADV 測(cè)試需求,本研究通過(guò)采集分析北京、上海、天津等5 個(gè)城市的典型道路元素,提出Ⅰ~Ⅲ類(lèi)道路對(duì)應(yīng)的測(cè)試元素基礎(chǔ)模型,如表2所示。
表2 不同類(lèi)型道路的測(cè)試元素基礎(chǔ)模型
Jaccard Similarity 方法,又稱(chēng)為Jaccard 相似系數(shù),用于比較有限樣本集之間的相似性與差異性。Jaccard系數(shù)值越大,樣本相似度越高。
給定兩個(gè)集合A、B,Jaccard 系數(shù)定義為(A∩B)元素個(gè)數(shù)與(A∪B)元素個(gè)數(shù)的比值,定義為
式中:表示在A 中出現(xiàn)但未在B 中出現(xiàn)的元素個(gè)數(shù);表示未在A 中出現(xiàn)但在B 中出現(xiàn)的元素個(gè)數(shù);表示在A和B中都出現(xiàn)的元素個(gè)數(shù)。
本研究改進(jìn)了Jaccard Similarity 方法,計(jì)算備選測(cè)試道路包含的測(cè)試元素與所屬道路類(lèi)型的基礎(chǔ)元素模型的有效相似度,通過(guò)相似度計(jì)算結(jié)果評(píng)估備選測(cè)試道路是否符合測(cè)試需求。
改進(jìn)的有效相似度計(jì)算公式為
式中:表示備選測(cè)試道路元素與所屬道路類(lèi)型元素基礎(chǔ)模型的有效相似度;A 為所屬道路類(lèi)型的元素基礎(chǔ)模型(即元素集合);B 為備選測(cè)試道路包含元素的集合。與式(2)相比,測(cè)試道路有效相似度的計(jì)算中剔除了元素,這是由于備選道路中不屬于基礎(chǔ)元素模型,其對(duì)被測(cè)ADV 的實(shí)際道路測(cè)試沒(méi)有價(jià)值,但卻可能降低必要元素相似度值,因此在計(jì)算有效相似度時(shí)沒(méi)有將納入計(jì)算。
ADV 的安全性是自動(dòng)駕駛技術(shù)應(yīng)用不能突破的基線(xiàn)指標(biāo),行駛效率則反映自動(dòng)駕駛車(chē)輛在準(zhǔn)確性、及時(shí)性和順暢性方面的表現(xiàn)。因此,實(shí)際道路測(cè)試需要綜合考核自動(dòng)駕駛系統(tǒng)在其設(shè)計(jì)運(yùn)行條件內(nèi)的安全與效率。
安全性可通過(guò)對(duì)ADV 功能和性能的定量客觀測(cè)試完成,而行駛效率更適宜采用主觀評(píng)價(jià)方式。主客觀相結(jié)合的評(píng)價(jià)方法體系在較多的領(lǐng)域具備應(yīng)用案例。本文中引入主觀評(píng)價(jià)方法,從乘員感受出發(fā),對(duì)ADV 在實(shí)際道路行駛的準(zhǔn)確性、及時(shí)性和順暢性等維度進(jìn)行主觀量化,結(jié)合客觀測(cè)試的定量分析,建立ADV實(shí)際道路測(cè)試評(píng)價(jià)體系。
4.2.1 基于ODC邊界的測(cè)試評(píng)價(jià)方法
設(shè)計(jì)運(yùn)行條件是指駕駛自動(dòng)化系統(tǒng)設(shè)計(jì)時(shí)確定的適用于其功能運(yùn)行的各類(lèi)條件的總稱(chēng),包括設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍、車(chē)輛狀態(tài)、駕乘人員狀態(tài)和其他必要條件。
ADV 實(shí)際道路測(cè)試重點(diǎn)關(guān)注測(cè)試車(chē)輛在ODC內(nèi)部及進(jìn)出ODC 的臨界情況下的表現(xiàn)。如圖4 所示,ODC 關(guān)注的設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍、車(chē)輛狀態(tài)、駕乘人員狀態(tài)和其他必要條件將平面劃分為3 個(gè)區(qū)域,縱軸表示測(cè)試時(shí)間,ODC 與測(cè)試時(shí)間限定了ADV 測(cè)試的時(shí)空和狀態(tài)范圍,其表示為圖4中的柱狀體。
圖4 基于ODC邊界的測(cè)試示意圖
圖中陰影邊界分別對(duì)應(yīng)ODD、車(chē)輛狀態(tài)、駕乘人員狀態(tài)和其他必要條件的邊界,即車(chē)輛的接管閾值。陰影內(nèi)部為車(chē)輛應(yīng)自動(dòng)執(zhí)行DDT 的區(qū)域,外部為車(chē)輛在實(shí)際道路測(cè)試過(guò)程中未激活自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的區(qū)域。圖中紅線(xiàn)表示車(chē)輛測(cè)試過(guò)程中進(jìn)出ODC的路徑,其中P、P、P為車(chē)輛達(dá)到ODC 狀態(tài)進(jìn)入有效測(cè)試狀態(tài)的臨界點(diǎn),虛線(xiàn)表示在ODC 內(nèi)部的路徑。P、P、P為車(chē)輛達(dá)到離開(kāi)ODC 狀態(tài)的臨界點(diǎn),實(shí)線(xiàn)為離開(kāi)ODC區(qū)域的路徑。
基于ODC 邊界的測(cè)試評(píng)價(jià)方法具體分為4大項(xiàng)和39 個(gè)細(xì)項(xiàng)要求。其中通用要求1 項(xiàng),同時(shí)測(cè)試ADV 在ODC 內(nèi)執(zhí)行DDT 和進(jìn)出ODC 邊界時(shí)的表現(xiàn);系統(tǒng)激活與停用4 項(xiàng)、系統(tǒng)后援15 項(xiàng),測(cè)試ADV進(jìn)出ODC 邊界時(shí)的表現(xiàn);執(zhí)行動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)19 項(xiàng),用于測(cè)試ADV 在ODC 內(nèi)的駕駛表現(xiàn)。具體各測(cè)試指標(biāo)示例見(jiàn)表3。
表3 基于ODC邊界閾值的測(cè)試指標(biāo)示例
4.2.2 基于乘員感受的主觀評(píng)價(jià)方法
ADV 在行駛中的準(zhǔn)確性、及時(shí)性和順暢性主要通過(guò)特定的功能運(yùn)行表現(xiàn)和人機(jī)界面(human machine interface,HMI)激發(fā)乘員的主觀感受。因此在主觀評(píng)價(jià)ADV 行駛效率時(shí),包括了功能運(yùn)行和HMI兩個(gè)維度。此外,工業(yè)和信息化部《關(guān)于加強(qiáng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)生產(chǎn)企業(yè)及產(chǎn)品準(zhǔn)入管理的意見(jiàn)》中提出,智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)生產(chǎn)企業(yè)應(yīng)嚴(yán)格履行告知義務(wù),因此將車(chē)輛產(chǎn)品說(shuō)明手冊(cè)是否清晰易懂也作為主觀評(píng)價(jià)指標(biāo)之一。具體主觀評(píng)價(jià)內(nèi)容見(jiàn)表4。
表4 ADV實(shí)際道路測(cè)試主觀評(píng)價(jià)表
在市場(chǎng)中選取自動(dòng)駕駛待測(cè)車(chē)輛V,按照其設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍確定應(yīng)在Ⅱ類(lèi)道路開(kāi)展實(shí)際道路測(cè)試。選取我國(guó)A市和B市備選道路各2條。根據(jù)式(3)計(jì)算A 市兩條道路的Jaccard Similarity 有效相似度分別為71%和72%,B 市兩條道路的分別為72%和74%,本文中選取有效相似度最高的B 市實(shí)際道路(=74%)開(kāi)展測(cè)試,該道路地圖路線(xiàn)如圖5所示。
圖5 我國(guó)B市實(shí)際測(cè)試道路地圖路線(xiàn)
本次測(cè)試?yán)锍虨?34 km,其中自動(dòng)駕駛里程為614 km。測(cè)試時(shí)間總計(jì)72 h,自動(dòng)駕駛系統(tǒng)激活實(shí)際覆蓋20 h 06 min。根據(jù)4.2 節(jié)提出的方法開(kāi)展測(cè)試,在客觀評(píng)價(jià)方面,采用ODC 邊界法得到被測(cè)車(chē)輛V 實(shí)際道路測(cè)試結(jié)果。其中通過(guò)14 項(xiàng),未通過(guò)6項(xiàng),不具備功能19 項(xiàng)。表5 列出ADV 實(shí)際道路測(cè)試執(zhí)行動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)測(cè)試項(xiàng)目的不符合項(xiàng)。
表5 ADV實(shí)際道路測(cè)試未通過(guò)項(xiàng)結(jié)果
本次試驗(yàn)的主觀評(píng)價(jià)人員由3 名來(lái)自國(guó)家級(jí)第三方檢測(cè)機(jī)構(gòu)試驗(yàn)室工作人員擔(dān)任。打分情況如表6所示(略去試驗(yàn)車(chē)輛不具備的功能)。
表6 主觀評(píng)價(jià)打分匯總表
本次試驗(yàn)應(yīng)用所提出的實(shí)際道路符合性評(píng)估方法,確定了試驗(yàn)道路,順利開(kāi)展對(duì)被測(cè)車(chē)輛的測(cè)試評(píng)價(jià)工作,驗(yàn)證了該評(píng)估方法的可行性與實(shí)用性。
應(yīng)用所提出的基于ODC 邊界的測(cè)試技術(shù),有效驗(yàn)證了被測(cè)車(chē)輛在實(shí)際道路的行駛安全和行駛效率,暴露了被測(cè)車(chē)輛存在的問(wèn)題,達(dá)到測(cè)試目的;應(yīng)用所提出的基于乘員感受的主觀評(píng)價(jià)方法,評(píng)價(jià)結(jié)果分?jǐn)?shù)集中度較高,驗(yàn)證了評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)置的合理性,能夠反映自動(dòng)駕駛車(chē)輛在實(shí)際交通環(huán)境下的真實(shí)表現(xiàn)。
提出自動(dòng)駕駛實(shí)際道路測(cè)試與評(píng)價(jià)的工程框架,在該框架下基于OEDR、ODD 等自動(dòng)駕駛功能特征提出道路分類(lèi)及基礎(chǔ)元素模型,通過(guò)Jaccard 有效相似度確定備選道路符合性評(píng)估方案,形成了結(jié)合ODC邊界閾值實(shí)際道路測(cè)試和基于乘員感受的主客觀綜合測(cè)試評(píng)價(jià)體系,并選取我國(guó)實(shí)際道路進(jìn)行驗(yàn)證試驗(yàn),證明了本文提出的自動(dòng)駕駛汽車(chē)實(shí)際道路標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試評(píng)價(jià)方案的可行性和普適性。
由于目前我國(guó)具備L3 及以上自動(dòng)駕駛功能的汽車(chē)產(chǎn)品尚未完全成熟定型,本文中主要面向自動(dòng)駕駛汽車(chē)的關(guān)鍵核心功能測(cè)評(píng)進(jìn)行研究,側(cè)重智能網(wǎng)聯(lián)新技術(shù)應(yīng)用的前瞻性探索和基本原理研究。后續(xù)也將推動(dòng)所研究的相關(guān)成果形成技術(shù)標(biāo)準(zhǔn),在未來(lái)自動(dòng)駕駛技術(shù)和產(chǎn)品的發(fā)展以及標(biāo)準(zhǔn)實(shí)施中,積極汲取實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),持續(xù)優(yōu)化和完善面向L3 及以上的自動(dòng)駕駛汽車(chē)實(shí)際道路標(biāo)準(zhǔn)化測(cè)試評(píng)價(jià)體系。