广告
量产自动驾驶车辆安全性验证：超越道路测试的新挑战
在自动驾驶车辆（HAV）的制造过程中，道路测试一直是强调的核心环节。然而，随着车辆从原型制造过程过渡到量产，仅仅依赖累积道路里程进行验证显然是一种不切实际的方法。这篇文章将探讨这一挑战，并考察当累积的道路测试证据无法满足期望的安全目标时，开发团队将面临的问题以及市场竞争的压力如何影响验证方法和结果的解释。
1. 引言
自动驾驶技术的发展已经从概念验证进入了原型制造阶段。然而，验证方法的演变需要超越传统的道路测试，因为仅仅依赖这一手段无法全面覆盖自动驾驶车辆的安全性验证。
2. 道路测试的局限性
2.1 蛮力方法的挑战
累积道路里程是过去验证自动驾驶车辆的主要手段之一。然而，这种蛮力的方法存在明显的问题。大量里程才能形成可信的统计论证，而且每次软件更改都可能破坏之前的道路测试证据的有效性。
2.2 数据的有限性
道路测试仅仅是机器学习模型验证的一部分。如果仅仅依赖于实际道路测试，那么在某些情况下，关键场景的覆盖可能会不足，从而使得模型在现实世界中遇到未见过的情况时表现不佳。
3. 新的验证方法
3.1 综合仿真与实际测试
为了超越传统道路测试的局限性，新的验证方法需要将实际测试与综合仿真相结合。通过在仿真环境中模拟大量场景，开发团队可以更迅速地评估和验证软件的性能，而无需依赖大规模的实际道路测试。
3.2 非常规场景的重点关注
新的验证方法应该更加注重非常规场景，包括极端天气、道路工程和交通意外等。这样的场景在实际道路测试中可能很难复现，但在仿真环境中可以通过特殊设计的测试用例来模拟，从而更全面地评估自动驾驶系统的鲁棒性。
4. 当安全目标未达到期望时
4.1 修复和再测试
如果数十亿英里的道路测试和仿真数据显示HAV未达到期望的安全目标，开发团队将面临挑战。修复观察到的缺陷是首要任务，但这是否需要再进行数十亿英里的道路测试是一个关键问题。开发团队可能会选择有针对性地测试只涉及修复部分的情况，而不是进行全面的重复测试。
4.2 市场竞争的压力
市场竞争对开发团队的影响不可忽视。在竞争激烈的市场中，开发团队可能会受到上市时间的压力，导致他们更倾向于采取更快速的修复和测试方法，而非花费时间进行全面的重新验证。
5. 结论
自动驾驶车辆的量产阶段需要更全面和高效的验证方法。超越传统的道路测试，综合仿真和注重非常规场景是未来验证的关键方向。当安全目标未达到期望时，开发团队需要权衡修复和重新测试的时间与成本，同时在市场竞争中找到平衡点，确保产品的安全性和竞争力。
通过采用创新的验证方法，自动驾驶技术将更快地成为现实，为未来的出行方式带来全新的可能性。
广告
最新资讯
-
基于场景体验的汽车智能座舱设计策略
2024-04-27 21:40
-
广汽研究院陈学文：以敬畏之心研发智驾，用
2024-04-27 21:37
-
LabVIEW+套件深度揭秘系列 | 如何用DIAdem
2024-04-27 21:30
-
哪些车企已经掌握了“坦克掉头”技术，如何
2024-04-27 21:27
-
浅谈汽车RNC主动降噪的量产实践（下)
2024-04-27 21:23
广告
广告
