第2章
汽車自動駕駛仿真測試體系

鄧偉文1 郭繼舜2 任秉韜1
（北京航空航天大學 交通科學與工程學院1 廣汽集團汽車工程研究院2）

2.1　引言

汽車自動駕駛系統涵蓋道路及路標識別、周邊交通車輛或行人識別、危險目標判斷、安全決策與軌跡規劃、自動控制與操作等諸多駕駛功能，使得行駛環境與智能汽車密切相關，并成為其重要組成部分。

汽車行駛環境包括道路及道路結構、天氣和光照條件，特別是各類交通參與物及其形態、密度、行為等交通狀況，構成了影響汽車行駛安全最為關鍵的因素。因此，智能汽車技術與產品的測試驗證是保證其安全可靠并實現大規模產業化所面臨的重要挑戰。以由美國移動交通中心（MTC）在密歇根大學建造的首個針對V2X和自動駕駛的試驗場M-City為代表，世界各國為汽車智能駕駛的測試驗證建造了一大批類似的封閉測試場地。典型的測試場景包括高速公路、鄉村及城市路況，隧道、林蔭道、匝道、十字路口、丁字路口、立交橋、圓形環島、地下停車場等各種模擬交通場景，對于加快智能汽車的產業化步伐起到了積極的推動作用。

然而，由于汽車行駛環境具有典型的隨機特征和不確定的自然屬性，往往不可預測、難以復制、不可窮舉等，呈現出高度的動態、開放、復雜等不確定特性，使得基于傳統的開放道路或封閉場地的測試周期長、成本高，特別是安全難以保障。據美國蘭德公司2016年發布的報告“Driving to Safety”[1]，汽車自動駕駛需要行駛數十億千米，甚至數百億千米才可能證明其可靠性和安全性，因此只靠道路或場地測試顯然無法滿足汽車自動駕駛的測試驗證需求。

基于數學模型的開發平臺和基于數值模擬的開發方法已成為當今世界汽車技術研發的主流理念。在傳統汽車技術、功能和產品的研發測試方面，世界主要汽車制造企業的數字虛擬研發比重高達70%以上。汽車產品的競爭最終是技術的競爭，更是研發理念、方法和工具的競爭。“工欲善其事，必先利其器”，這一理念已成為當今汽車技術研發的主旋律。

隨著計算機軟硬件技術的不斷發展，以及物理建模、環境模擬和數值求解等技術的不斷成熟，模擬仿真技術被廣泛地視為有效解決傳統的基于開放道路或封閉試驗場測試所存在的問題的有效且重要手段，也是汽車智能駕駛技術與產品測試、驗證和評價的必然途徑。基于計算機模擬仿真技術的虛擬仿真測試不僅可復現性好，也具有不受時間、氣候、場地限制等優點，并且可代替危險性試驗，可便捷地、自動地調整試驗參數，從而縮短開發周期、提高效率、降低成本、保障安全。

美國Alphabet公司旗下的Waymo研發的智能駕駛汽車是當今世界汽車智能化最高水平的代表，其成功很大程度上得益于仿真測試技術及其廣泛的應用。截至2019年年底，Waymo進行的仿真測試里程數已達到100億千米，相比之下，道路測試總里程數才1 000多萬千米。任何成功的自動駕駛系統都是99%以上的模擬，加上一些精心設計的結構化測試，再加上一些路測組成的[3]。仿真測試技術和駕駛模擬手段已經成為當今世界汽車智能化技術與產品研發的主流趨勢和必然發展方向，也是汽車智能駕駛技術與產品研發、測試、評價的重要技術途徑，如圖2-1所示。

圖2-1　仿真是主導汽車自動駕駛測試的關鍵技術