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智能网联汽车测试评价标准及发展现状

2020-11-07 22:33:21·  来源：前瞻EV  
　
智能网联汽车是汽车与信息、通信技术融合发展的典型应用，代表着当前及今后相当长时期内汽车技术发展和应用的方向，也是世界各国汽车产业未来发展和竞争的重点。
智能网联汽车是汽车与信息、通信技术融合发展的典型应用，代表着当前及今后相当长时期内汽车技术发展和应用的方向，也是世界各国汽车产业未来发展和竞争的重点。欧、美、日、中等国家和地区都从战略层面，采取包括研发鼓励、示范运行、标准规范、政策扶持在内的综合措施引导与促进其发展，旨在消除制约智能网联汽车技术发展和应用的障碍，创造有利于智能网联汽车新技术、新功能、新产品、新应用发展和推广的良好氛围，逐步适用、最终形成智能网联汽车条件下新的经济、社会和法律法规环境。
 
1 各国积极推进智能网联汽车技术产业化，开展道路测试、应用示范及商业化试运营 
欧、美、日在智能网联汽车技术领域形成了较强的技术积累，相关企业积极推进智能网联汽车技术产业化，纷纷发布面向 L3~L4 级的智能网联汽车量产计划。综合来看，国外典型车企智能网联汽车量产计划基本符合各国产业发展路线规划的预期目标。2020 年开始，众多主机厂计划逐步将 L3 级智能网联汽车投放到市场；到 2025 年，L3 级智能网联汽车将得到大量应用，L4 级智能网联汽车开始得到商业化。其中，奔驰计划于 2020 年在 S 级轿车上搭载 L3级自动驾驶系统，到 2024 年左右量产具备 L4 级自动驾驶功能的智能网联汽车；宝马计划于2022 年推出 L3 级自动驾驶量产车型 BMW iNEXT；福特计划于 2022 年在美国市场推出 L4 级自动驾驶汽车；丰田计划在 2020 年实现 L3 级自动驾驶能力，到 2030 年实现在高速公路上的L4 级自动驾驶汽车。
 
同时，欧、美、日相关企业已经开展多个自动驾驶商业化应用项目，通过实际应用推动技术迭代步伐。2018 年 12 月，Waymo 在美国凤凰城郊区推出了首个商业自动驾驶乘车服务Waymo One，运行路线包括凤凰城的钱德勒、坦佩、梅萨和吉尔伯特 4 个郊区，乘客通过 APP呼叫车辆，可以前往 80-100 平方英里区域内的任何地方。2020 年 2 月，Nuro 第二代自动驾驶汽车取得无人送货车豁免资格，成为美国豁免的第一个自动驾驶应用案例；Nuro 致力于在美推广无人驾驶运输车辆的应用，正在为 Kroger、Fry's Food 等零售公司提供配送服务。丰田汽车开发 e-Palette 移动平台并取消驾驶员座位，打通通勤、物流以及用餐、办公等各类生活场景；计划使用 e-Palette 移动平台作为奥运村内巡回巴士。日本自动驾驶企业 ZMP 已经开始在东京都内开展搭载普通乘客的自动驾驶出租车试运营，2020 年 1 月，ZMP 组织开展了机场自动驾驶摆渡车、自动驾驶出租车与最后一公里自动驾驶小巴的联合测试。博世开展高级别自动驾驶研究与示范应用，与戴姆勒合作打造自主代客泊车系统，目前已经得到德国两城市许可并投入日常使用；与戴姆勒合作的 RoboTaxi 于 2019 年 12 月在美国圣何塞市展开运行测试。 
 
近年来，我国一汽、长安、东风、上汽、北汽、吉利、长城等主流整车厂也纷纷发布具备L3、L4 级自动驾驶功能汽车的量产计划。我国智能网联汽车测试示范区建设初具成效，测试体系逐步形成，中央及地方相关主管部门陆续出台道路测试管理规范和实施细则，在项目支持、 测试示范区建设、道路测试与应用示范等方面营造良好的生态环境[14]。 
 
我国许多省市和企业积极探索智能网联汽车的应用示范和商业化落地，广州、长沙、沧州、上海、北京等地的道路测试实施细则已列明载人测试的具体条款，并陆续颁发载人测试牌照或示范应用牌照。 
 
根据现阶段国内外智能网联汽车道路测试及应用示范的行驶区域，基于自动驾驶功能设计运行范围，可划分为五大连续应用场景：高速/环路、市内运行、泊车/取车、封闭园区和城际/郊区，并梳理五大应用场景下国内外开展应用示范的企业、车型和具体场景等情况。
 
 
与 Waymo 在美国亚利桑那州的 Robotaxi 运营收费不同，我国尚不允许 Robotaxi、无人驾驶卡车等开展运营服务，各地方及企业尚处于特定线路的载人/载物测试，或者特定区域的应用示范阶段，且目前高速公路尚未开放测试。 
随着国内外企业发布具备L3~L4级自动驾驶功能的智能网联汽车产品量产计划，且纷纷开展应用示范及商业化试运营，行业急需建立完善智能网联汽车产品等级划分及评估准则。
 
2 智能网联汽车驾驶辅助功能评价体系逐步完善，自动驾驶功能评价体系尚需建立
智能网联汽车从实验室走向量产，需要大量的测试来证明其各项应用功能和性能的稳定性、鲁棒性、可靠性等。传统车辆测试评价的对象是人-车二元独立系统，而智能网联汽车的测试评价对象变为人-车-环境-任务强耦合系统，从而导致对其的测试和验证变得极具挑战性。传统的车辆测试手段无法满足智能网联汽车测试与验证的使用需求。随着驾驶自动化等级的提高，不同等级自动化水平所实现的功能逐级递增，围绕智能网联汽车验证环节所需的标准体系、测试场地条件以及相关测试方法，各国的政府机构、科研院所、相关企业开展了大量研究工作。
 
目前，各国针对智能网联汽车的驾驶辅助系统已制定了明确的标准法规和测评规程，如ISO、NHTSA、E-NCAP、C-NCAP、i-VISTA 等都对现有的驾驶辅助系统进行了测试规定，如第一章表 1-2 所示，这些能有效的贯通标准场景的测试流程。 
 
各国 NCAP 测试评价体系，在驾驶辅助功能评价层面，侧重关注人因造成的道路交通安全事故，并通过主动安全系统的导入提升道路交通安全性。如图 2-3，为 E-NCAP 2025 Roadmap，未来主动安全系统将引入 V2X、驾驶员监控等评价项，设置测试规程。
 
E-NCAP 2025 Roadmap
在自动驾驶功能评价层面，随着车辆自动驾驶程度的提高，在鼓励新技术推广应用的同时，应防范由于消费者误用、滥用、自动驾驶功能缺陷引发新的安全问题。根据 E-NCAP 2025 Roadmap，自动驾驶功能评价分级将独立于 E-NCAP 的主流星级评级方法，提出一个单独的分级方案，用简单的、描述性的分级来评估功能等级与系统安全，并分阶段实施，首先将重点放在持续辅助系统上，特别是 HWP 和 TJA。

3 逐步建立支撑高级别自动驾驶的基于复杂场景的全新综合评价体系
随着驾驶自动化等级的提高，针对智能网联汽车的测试已不能将其功能进行拆分，进行单独功能测试。美国兰德公司的一项研究表明，如图 2-4，在 95%的置信度水平下，要证明自动驾驶车辆相比于人类驾驶能够减少 20%交通事故死亡率，需要进行约 50 亿英里的公共道路测试，采用由 100 辆车组成的车队每年 365 天每天 24 小时不间歇的以 25 英里每小时的平均速度进行测试，大概需要 225 年，显示了基于里程的测试方法对于 L3/L4 自动驾驶安全性验证的困境，需要进行测试评价方法的创新。
 
基于里程测试方法的 L3/L4 自动驾驶安全性验证困境
 
从 ADAS 系统只需满足特定场景下的功能要求，扩展到有条件自动驾驶（L3）或高度自动驾驶（L4）系统等需要满足各类场景的功能需求，导致用于智能网联汽车测试与验证的场景数量以几何级数增加，且实际驾驶场景因天气、道路、交通参与者、工况等因素的多变具有复杂性、随机性和不确定性。此外，由于基于里程测试的方法带来的高成本和低效率等问题，必须利用测试场景进行针对性的测试和验证，降低里程测试的测试量。 
综上，针对高级别智能网联汽车产品的测试评价方法至关重要，行业急需建立基于复杂场景的全新综合评价体系，即通过预先设定场景对被测车辆进行测试，充分和有效地验证车辆的功能在复杂的驾驶场景下是否满足预期要求。
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