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隨著汽車智能化、網(wǎng)聯(lián)化技術(shù)的發(fā)展，自動(dòng)駕駛汽車也即將進(jìn)入市場(chǎng)，但是目前尚沒有一套成熟的體系來對(duì)自動(dòng)駕駛汽車進(jìn)行測(cè)試評(píng)價(jià)。本文分別從安全性、高效性和舒適性三個(gè)方面對(duì)自動(dòng)駕駛測(cè)試評(píng)價(jià)面臨的挑戰(zhàn)進(jìn)行分析，并提出一個(gè)持續(xù)、靈活的自動(dòng)駕駛汽車測(cè)試評(píng)價(jià)系統(tǒng)框架。 本文來自 2018 年 5 月 25 日出版的《 質(zhì)量與標(biāo)準(zhǔn)化 》，作者是上海機(jī)動(dòng)車檢測(cè)認(rèn)證技術(shù)研究中心有限公司吳海飛，宋雪松，曹寅。 自動(dòng)駕駛汽車作為解決道路安全、交通擁堵等問題的終極方案，其意義不僅在于汽車產(chǎn)品與技術(shù)的升級(jí)，更有可能帶來汽車、相關(guān)產(chǎn)業(yè)格局和價(jià)值鏈體系的重塑，已經(jīng)成為了中國(guó)、美國(guó)、日本和歐洲等國(guó)家和地區(qū)的未來發(fā)展戰(zhàn)略。 各企業(yè)爭(zhēng)先恐后推出的自動(dòng)駕駛汽車是否滿足道路安全要求？對(duì)解決交通擁堵又有多大收益？該如何對(duì)自動(dòng)駕駛汽車進(jìn)行評(píng)價(jià)？目前沒有一套成熟的測(cè)試體系。 一、自動(dòng)駕駛汽車測(cè)試標(biāo)準(zhǔn)體系現(xiàn)狀 1. 國(guó)內(nèi)外自動(dòng)駕駛汽車標(biāo)準(zhǔn)體系戰(zhàn)略介紹 現(xiàn)階段，高級(jí)別的自動(dòng)駕駛相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)尚未出臺(tái)，主要國(guó)家和國(guó)際組織的標(biāo)準(zhǔn)、法規(guī)仍以高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）功能類標(biāo)準(zhǔn)為主。 國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)化組織（ISO）已經(jīng)將自動(dòng)駕駛汽車相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)、法規(guī)協(xié)調(diào)作為重點(diǎn)工作，目前已發(fā)布的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)主要有 ISO 17361-2017《智能運(yùn)輸系統(tǒng)-車道偏離預(yù)警系統(tǒng)-性能要求及試驗(yàn)方法》和 ISO 22178-2009《智能運(yùn)輸系統(tǒng)-低速跟隨行駛系統(tǒng)-性能要求及試驗(yàn)方法》等。 世界車輛法規(guī)協(xié)調(diào)論壇（WP29）也設(shè)立了 ITS/AD 非正式工作組，于 2017 年 3 年啟動(dòng)了自動(dòng)緊急制動(dòng)系統(tǒng)（AEBs）與自動(dòng)轉(zhuǎn)向控制功能（ACSF）法規(guī)制定工作，在原有的制動(dòng)和轉(zhuǎn)向控制標(biāo)準(zhǔn)（ECER131、ECER79）中進(jìn)行修訂，計(jì)劃在 2018 年提交法規(guī)草案。 2017 年 12 月，我國(guó)制定了《國(guó)家車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)指南》，旨在指導(dǎo)智能網(wǎng)聯(lián)汽車標(biāo)準(zhǔn)化工作，加快構(gòu)建包括整車、關(guān)鍵系統(tǒng)部件功能安全和信息安全在內(nèi)的智能網(wǎng)聯(lián)標(biāo)準(zhǔn)體系，并逐步形成統(tǒng)一、協(xié)調(diào)的國(guó)家車聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)標(biāo)準(zhǔn)體系架構(gòu)。 2018 年 1 月，國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)發(fā)布了智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略征求意見稿，把構(gòu)建系統(tǒng)完善的智能汽車法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)體系作為一項(xiàng)重要戰(zhàn)略任務(wù)，通過健全法律法規(guī)、完善技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)、推動(dòng)認(rèn)證認(rèn)可等措施來推動(dòng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)業(yè)發(fā)展。 2. 我國(guó)自動(dòng)駕駛標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè) 中國(guó)汽車標(biāo)準(zhǔn)化技術(shù)委員會(huì)智能網(wǎng)聯(lián)汽車分技術(shù)委員會(huì)于 2018 年 4 月成立，分標(biāo)委下設(shè)立 ADAS、汽車信息安全和自動(dòng)駕駛?cè)齻€(gè)標(biāo)準(zhǔn)工作組以及國(guó)際協(xié)調(diào)專家組。標(biāo)準(zhǔn)體系建設(shè)方面，
目前，已開展的標(biāo)準(zhǔn)制定計(jì)劃包括自動(dòng)緊急制動(dòng)系統(tǒng)（AEB）、車道保持輔助系統(tǒng)（LKA）、盲區(qū)監(jiān)視系統(tǒng)（BSM）和自動(dòng)泊車系統(tǒng)等。 除了國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)，2017 年 10 月，上海市成立了智能網(wǎng)聯(lián)汽車和應(yīng)用標(biāo)準(zhǔn)工作組，以推進(jìn)智能網(wǎng)聯(lián)汽車地方標(biāo)準(zhǔn)的先行先試。第一批研究制定的相關(guān)標(biāo)準(zhǔn)包括：《智能引導(dǎo)、充電停車庫(kù)和管理系統(tǒng)技術(shù)規(guī)范》《基于上海道路環(huán)境的車輛車道盲區(qū)監(jiān)控系統(tǒng)性能要求及測(cè)試方法》《基于上海道路環(huán)境的車道偏離預(yù)警系統(tǒng)性能要求及測(cè)試方法》等。 二、自動(dòng)駕駛測(cè)試評(píng)價(jià)挑戰(zhàn)分析 1. 安全性評(píng)價(jià)挑戰(zhàn) 安全性的評(píng)估主要涉及交通事故。據(jù)統(tǒng)計(jì)，90% 的傳統(tǒng)汽車交通事故是駕駛員操作錯(cuò)誤造成的，而自動(dòng)駕駛則是通過機(jī)器代替人類駕駛，不會(huì)產(chǎn)生疲勞、分心，可以顯著降低由于操作錯(cuò)誤產(chǎn)生的交通事故。但是，目前自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的技術(shù)還不夠成熟，社會(huì)體系的融入問題依然沒有解決。因此，也會(huì)帶來新的、甚至更加嚴(yán)重的危險(xiǎn)，比如復(fù)雜的天氣和交通環(huán)境、信息安全以及自動(dòng)系統(tǒng)故障等風(fēng)險(xiǎn)。無(wú)論自動(dòng)駕駛技術(shù)多么成熟，都無(wú)法避免事故的發(fā)生，那么，自動(dòng)駕駛汽車究竟需要多么安全才能投放市場(chǎng)？ 根據(jù)美國(guó) DOT 數(shù)據(jù)，在美國(guó)，每行駛 1 億公里，因交通事故受傷的有 77 人，死亡 1.09 人。因此，為了證明自動(dòng)駕駛汽車也具備每 1 億公里 1.09 死亡人數(shù)的水平甚至更高，需要幾億公里甚至幾十億公里的道路測(cè)試和非常高的時(shí)間與金錢成本。再者，嚴(yán)苛的工況在道路測(cè)試中可遇不可求，即使遇見了也無(wú)法進(jìn)行重復(fù)驗(yàn)證。 道路交通事故測(cè)試場(chǎng)景需能夠體現(xiàn)出實(shí)際交通環(huán)境下的高危場(chǎng)景。那么，以人類駕駛歷史交通事故信息為基礎(chǔ)構(gòu)建相應(yīng)的測(cè)試場(chǎng)景，理論上應(yīng)該可以縮短道路測(cè)試的里程。但是，就算自動(dòng)駕駛車輛遍歷了人類駕駛歷史交通事故場(chǎng)景，也不能從根本上解決自動(dòng)駕駛的安全性問題。自動(dòng)駕駛汽車不存在醉酒、分心和疲勞，而這些因素占所有事故原因的 50% 以上。所以，事故場(chǎng)景中有一大部分場(chǎng)景對(duì)自動(dòng)駕駛是沒有意義的。 自動(dòng)駕駛安全測(cè)試面臨的更大挑戰(zhàn)是隨機(jī)情況處理能力測(cè)試，比如道路環(huán)境問題、信息安全問題和系統(tǒng)故障問題等都是隨機(jī)并且不可預(yù)知。 2. 高效性評(píng)價(jià)挑戰(zhàn) 高效性評(píng)價(jià)主要涉及單車、路口、某條走廊或者區(qū)域內(nèi)的交通移動(dòng)表現(xiàn)，包括用戶使用的便捷性和到達(dá)目的地的效率等。 很顯然，自動(dòng)駕駛汽車在解決員工通勤時(shí)間長(zhǎng)的問題上具有非常好的應(yīng)用前景，它可以完美地解決最后一公里的出行問題，用戶無(wú)需親自停車，也不用走去停車場(chǎng)。通過自動(dòng)駕駛汽車構(gòu)建的智能交通，以云平臺(tái)控制，從而提高區(qū)域的交通效率。雖然自動(dòng)駕駛汽車在降低交通事故的同時(shí)必然可以減少擁堵，但是自動(dòng)駕駛功能在一定條件下同樣會(huì)影響交通效率。比如：自動(dòng)跟車功能可能會(huì)設(shè)置一個(gè)較長(zhǎng)的跟隨距離，這可能會(huì)提高其安全性，但也會(huì)降低車道的通過量。 單車的測(cè)試往往不能全面地評(píng)價(jià)自動(dòng)駕駛汽車效率，還應(yīng)評(píng)估一組自動(dòng)駕駛汽車在一定的周期內(nèi)對(duì)某個(gè)區(qū)域交通效率的影響，這就需要一個(gè)非常復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)或者虛擬的交通模型。自動(dòng)駕駛汽車與非自動(dòng)駕駛汽車混合駕駛的時(shí)期，評(píng)價(jià)會(huì)變得更復(fù)雜。目前，比較常用的區(qū)域交通效率指標(biāo)（平均出行時(shí)間、出行指數(shù)等）會(huì)隨著自動(dòng)駕駛汽車技術(shù)的發(fā)展而不斷地發(fā)生變化，比如出行更方便，人們會(huì)有更強(qiáng)的意愿去更遠(yuǎn)的地方，更頻繁的出行，從而再次影響區(qū)域交通效率。 3. 舒適性評(píng)價(jià)挑戰(zhàn) 舒適性的評(píng)價(jià)主要涉及駕駛員或者乘員的駕乘體驗(yàn)。傳統(tǒng)汽車舒適性評(píng)價(jià)主要通過人體總的振動(dòng)加速度與主觀感覺來判斷舒適性。這一評(píng)價(jià)內(nèi)容只是自動(dòng)駕駛汽車舒適性評(píng)價(jià)中的一部分；評(píng)價(jià)的另一部分內(nèi)容是駕駛員或者乘員對(duì)于自動(dòng)駕駛系統(tǒng)本身的感受，包括加速、剎車、轉(zhuǎn)向、換道以及人機(jī)交互等。 不同國(guó)家、不同區(qū)域的用戶由于駕駛習(xí)慣的不同，對(duì)待同一自動(dòng)駕駛功能的主觀感受也會(huì)不同。如，歐美開發(fā)的前方碰撞預(yù)警（FCW）系統(tǒng)報(bào)警碰撞時(shí)間（TTC）通常為 2.5 秒，這里拋開安全性考慮，2.5 秒以上的跟車時(shí)距在歐美是能夠被接受的，但這功能很可能會(huì)被大部分國(guó)內(nèi)用戶關(guān)閉，因?yàn)槲覈?guó)駕駛員的習(xí)慣跟車距離往往比該限值近得多。 因此，駕駛員行為模型對(duì)自動(dòng)駕駛舒適性評(píng)價(jià)顯得尤為重要，而要建立一個(gè)基于舒適性評(píng)價(jià)的駕駛員模型本身就是一個(gè)挑戰(zhàn)。隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展，駕駛員的駕駛行為也會(huì)不斷變化，駕駛員模型需不斷地進(jìn)行迭代。當(dāng)車輛不再需要駕駛員時(shí)，用戶作為乘員的身份對(duì)跟車距離、變道時(shí)機(jī)等因素可能不再關(guān)心，但會(huì)更關(guān)注人機(jī)交互、娛樂系統(tǒng)等因素。 三、自動(dòng)駕駛汽車評(píng)價(jià)框架 通過以上分析可以得出，自動(dòng)駕駛汽車評(píng)價(jià)是一個(gè)體系，任何一種單一測(cè)試方法都無(wú)法得到一個(gè)較為全面的結(jié)果。另外，該體系還必須是持續(xù)靈活的，隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展而不斷地進(jìn)行更新迭代。
圖 1 自動(dòng)駕駛汽車評(píng)價(jià)框架 本文提出的評(píng)價(jià)框架（見圖 1）是以數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)，通過篩選邏輯確定虛擬測(cè)試、場(chǎng)地測(cè)試和公共道路測(cè)試之間的場(chǎng)景比例，三種測(cè)試方法之間相互補(bǔ)充，對(duì)自動(dòng)駕駛汽車進(jìn)行更全面的評(píng)價(jià)。在安全性評(píng)價(jià)內(nèi)容中還應(yīng)增加故障注入和系統(tǒng)風(fēng)險(xiǎn)分析等手段，有針對(duì)性地評(píng)價(jià)自動(dòng)駕駛汽車的隨機(jī)事件處理能力、網(wǎng)絡(luò)安全性和故障處理能力。 框架中篩選邏輯以由簡(jiǎn)單到復(fù)雜為原則，如場(chǎng)景覆蓋單車單車道、多車單車道、多車多車道、路口、帶信號(hào)燈路口、快速走廊和區(qū)域交通場(chǎng)景等，可以從微觀到宏觀層面全面評(píng)價(jià)一輛或一組自動(dòng)駕駛汽車。 安全性評(píng)價(jià)、高效性評(píng)價(jià)和舒適性評(píng)價(jià)之間的篩選邏輯也不應(yīng)完全相同，安全性注重單車、短時(shí)間內(nèi)的系統(tǒng)性能；高效性注重的是多車、區(qū)域內(nèi)、長(zhǎng)周期內(nèi)的性能表現(xiàn)。根據(jù)測(cè)試數(shù)據(jù)采集類型的不同，其虛擬仿真模型也完全不同，如舒適性評(píng)價(jià)應(yīng)加入人類駕駛員模型進(jìn)行對(duì)比。 框架中的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)、篩選邏輯以及測(cè)試方法都是持續(xù)靈活、不斷迭代的。測(cè)試評(píng)價(jià)指標(biāo)涵蓋多空間、多時(shí)間維度，不僅可以評(píng)價(jià)自動(dòng)駕駛汽車單場(chǎng)景單次的測(cè)試性能表現(xiàn)，也應(yīng)該能評(píng)價(jià)多車、長(zhǎng)周期內(nèi)的性能表現(xiàn)。 四、總結(jié) 自動(dòng)駕駛的實(shí)現(xiàn)需要集汽車、信息通信、交通甚至人工智能等多領(lǐng)域技術(shù)，加上無(wú)法窮舉的隨機(jī)工況，自動(dòng)駕駛汽車測(cè)試評(píng)價(jià)面臨著極大的挑戰(zhàn)。 對(duì)此，本文歸納出一個(gè)評(píng)價(jià)框架，該框架以數(shù)據(jù)庫(kù)為基礎(chǔ)，通過多手段、多空間維度和多時(shí)間維度可以對(duì)自動(dòng)駕駛汽車的安全性、高效性以及舒適性進(jìn)行評(píng)價(jià)。 該框架目前還只是初步研究階段，后續(xù)需進(jìn)行一系列的細(xì)化與驗(yàn)證，才能更好地應(yīng)用到產(chǎn)品開發(fā)與標(biāo)準(zhǔn)研究中。 編輯整理：厚勢(shì)分析師拉里佩 來自厚勢(shì)公號(hào)：iHoushi |
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