TCMAX116-01—2018自动驾驶车辆道路测试能力评估内容与方法

自动驾驶技术的安全性评估与测试方法随着科技的不断发展，自动驾驶技术成为了汽车行业的热门研究领域。

然而，要实现真正的自动驾驶，必须确保其安全性。

自动驾驶技术的安全性评估和测试方法是确保这一目标实现的关键。

安全性评估是评估自动驾驶系统在各种道路和交通条件下的性能和安全性。

评估的方法旨在发现潜在的隐患，并提供改进和优化的建议。

下面将介绍一些常用的自动驾驶技术的安全性评估和测试方法。

首先，是仿真测试。

通过使用计算机模型和虚拟场景来模拟能够在不同实际道路上行驶的自动驾驶汽车。

这种方法可以提供大规模和多样化的道路条件和交通模式，以及在安全的环境中进行测试和优化的机会。

仿真测试可以降低测试成本，缩短测试周期，并为多种测试场景提供便利。

其次，是测试集集成。

这种方法是编写一系列各种道路和交通情况的测试用例，以模拟真实世界的驾驶场景。

测试集集成方法可以确保自动驾驶系统在各种情况下保持高效运行，并验证其对突发事件的响应能力。

这要求测试集覆盖广泛，包括不同类型的道路、各种天气条件、不同的交通状况等。

第三，是在实际道路上进行测试。

这种方法是将自动驾驶汽车放在真实的道路上进行测试。

通过真实道路测试，可以评估系统在实际环境中的性能和安全性。

这种方法可以收集真实的数据，为算法改进和系统调整提供依据。

然而，实际道路测试可能受到道路交通和法律法规的限制，且成本较高。

另外一种方法是漏洞扫描和安全性测试。

这种方法着重于发现自动驾驶系统中的漏洞和脆弱性，以及可能被黑客利用的潜在入侵点。

通过对系统进行深入的安全分析和测试，可以找到潜在的安全隐患，并提供改进和修复的方案。

最后，是通过数据演练来评估系统的安全性。

这种方法使用历史数据和模拟数据进行演练，以评估系统在不同环境条件下的性能和安全性。

数据演练可以模拟各种道路和交通情况，以及紧急情况和意外事件。

通过演练，可以发现系统的漏洞和不足之处，并提供改进的建议。

总而言之，自动驾驶技术的安全性评估和测试方法是确保汽车行业向自动驾驶迈进的关键。

新能源汽车智能驾驶评测标准随着新能源汽车和智能驾驶技术的不断发展，对于新能源智能驾驶汽车的评测标准也变得愈发重要。

下面是相关参考内容，涵盖了新能源汽车智能驾驶评测的主要标准。

1. 系统安全性：评估新能源智能驾驶汽车系统的安全性能，包括防护措施、应急处理、软件漏洞和恶意攻击的防御能力等。

评估要求考虑到系统灵活性、实时性和协同性，以确保系统的整体安全性。

2. 自动化驾驶功能：评估新能源智能驾驶汽车的自动化驾驶功能，包括车辆感知、车道保持、自动泊车、交通信号灯识别等。

评估要求考虑到功能的准确性、鲁棒性和可靠性，以确保自动驾驶功能的实用性和安全性。

3. 能耗效率：评估新能源智能驾驶汽车的能源消耗效率，包括电池寿命、能源回收率、充电效率等。

评估要求考虑到能源管理的智能化程度，以确保新能源汽车能够有效利用能源，降低能源消耗。

4. 驾驶员交互体验：评估新能源智能驾驶汽车的用户界面和交互操作的便捷程度，包括语音识别、触摸屏、人机交互等。

评估要求考虑到交互的直观性、用户体验和操作安全性，以确保驾驶员能够方便地理解和操作智能驾驶系统。

5. 环境适应能力：评估新能源智能驾驶汽车在各种道路和气候条件下的适应能力，包括城市交通、高速公路、恶劣天气等。

评估要求考虑到系统对不同环境的感知和应对能力，以确保汽车能够在各种情况下稳定运行。

6. 紧急处理能力：评估新能源智能驾驶汽车在紧急情况下的应急处理能力，包括紧急制动、避让障碍物、应对交通事故等。

评估要求考虑到系统的反应速度、准确性和安全性，以确保汽车能够在紧急情况下做出正确的应对。

7. 数据安全和隐私保护：评估新能源智能驾驶汽车的数据安全性和隐私保护措施，包括数据收集、存储和传输等。

评估要求考虑到数据保护的加密和权限控制，以确保驾驶员和乘客的数据不会被盗取和滥用。

8. 法律和道德合规性：评估新能源智能驾驶汽车是否符合相关法律和道德规范，包括道路交通法规、隐私法规等。

评估要求考虑到系统的合规性和透明度，以确保汽车的运行和数据处理符合法律和道德要求。

道路车辆自动驾驶系统测试场景术语1 范围本文件界定了自动驾驶系统测试场景相关的术语和定义。

本文件适用于装备自动驾驶系统的M类、N类车辆，其他车辆类型可参考执行。

2 规范性引用文件本文件没有规范性引用文件。

3 术语和定义下列术语和定义适用于本文件。

自动驾驶系统 automated driving system；ADS由实现自动驾驶功能的硬件和软件所共同组成的系统。

注：“自动驾驶系统”为GB/T 40429-2021规定的3级及以上驾驶自动化系统。

[来源：GB/T XXXXX-XXX 智能网联汽车术语和定义，5.3]被测系统system under test；SUT在测试场景(3.5)中被测试的自动驾驶系统（ADS）(3.1)。

试验车辆 subject vehicle自车 ego vehicle本车 host vehicle在自动驾驶功能试验、评估或者示范过程中被观测的车辆。

注：试验车辆测试可与自动驾驶系统（ADS）（3.1）测试相结合。

在某些情况下，对ADS的测试可以通过车辆测试进行。

此时，车辆表现性能和ADS性能不存在差别。

但这不适用于涉及ADS和用户的交互测试。

场景 scenario通常包括自动驾驶系统（ADS）（3.1）/试验车辆（3.3）及其在执行动态驾驶任务（DDT）（3.28）过程中相互作用的场景快照（3.6）序列。

[来源：GB/T 43267-2023，3.26，有修改]示例：在图1的场景中，有两个行为者（3.16），行为者1是试验车辆，行为者2是准备横穿道路的行人。

该场景的目的在于定义试验车辆（行为者1）对于行人（行为者2）的特定行为（3.15）的响应。

该场景中有2个触发条件。

场景从行人开始横穿道路（触发条件1）的时刻开始启动。

同时，为了达到试验目的，试验车辆以预先设定的速度行驶。

在这种情况下，行人出现在道路的场景快照变为试验车辆视角下的一个情境（3.17）。

试验车辆在ADS控制下的预期行为是减速停车直到行人安全通过道路。

自动驾驶汽车安全性评估随着科技的迅猛发展，自动驾驶汽车正逐渐成为我们生活中的一部分。

然而，对于这种新兴技术的安全性评估至关重要。

本文将重点探讨自动驾驶汽车的安全性评估方法，以及相关挑战和解决方案。

1. 安全性评估概述自动驾驶汽车的安全性评估是通过对其系统、硬件和软件以及相关算法进行全面的测试和验证来确定其在道路交通环境中的安全性。

这一过程旨在评估自动驾驶系统是否能够识别并应对各种道路、交通和天气条件下的挑战。

2. 测试环境和场景为了有效评估自动驾驶汽车的安全性，测试环境和场景的选择至关重要。

测试环境可以包括模拟实验室、闭路测试场地以及实际道路测试等。

在测试场景方面，需要涵盖尽可能多的道路类型、交通情况和天气条件，以确保系统能够适应各种实际情况。

3. 传感器和感知系统测试自动驾驶汽车的传感器和感知系统是其安全性能的基础。

因此，对这些关键组件进行充分测试至关重要。

传感器测试可以包括传感器性能、精度和稳定性等方面的验证；而感知系统测试则需要模拟各种道路情况，确保系统能够准确地感知和识别交通标志、障碍物和其他车辆。

4. 控制系统和决策算法测试控制系统和决策算法是自动驾驶汽车实现安全驾驶的核心。

这些系统和算法需要在各种场景下进行测试和验证，以确保它们能够快速、准确地做出正确的驾驶决策，并适应不同的交通状况和行驶情况。

5. 安全性评估挑战和解决方案自动驾驶汽车的安全性评估面临一些挑战，例如系统复杂性、测试工具和设备的欠缺以及测试环境的限制等。

为了克服这些挑战，可以采取一些解决方案，例如使用模拟器进行虚拟测试、建立更完善的测试工具和设备，以及与政府、研究机构和行业合作共同推进安全性评估工作。

结论自动驾驶汽车的安全性评估对于保障道路交通的安全至关重要。

通过科学严谨的评估方法，我们可以验证和保证自动驾驶汽车在各种情况下的安全性能。

尽管在评估过程中会面临一些挑战，但通过不断创新和合作，我们有信心充分发挥自动驾驶汽车在未来交通中的巨大潜力，并确保其安全性。

附 录 A（资料性附录）自动驾驶开放测试道路安全风险评估方法（SRAAV）A.1 评估方法概述自动驾驶开放测试道路安全风险评估方法SRAAV（Road Safety Risk Assessment for Autonomous Vehicles），是结合上海市道路交通特征和驾驶行为习惯，全面考虑了道路线形与道路类型等道路设施因素、天气等道路环境因素、交通流量与交通状态指数等交通因素、机动车与行人等道路使用者因素以及通信条件，综合定量评估各个道路路段的道路安全风险度。

风险度越低，道路安全性就越高，当前条件下可开放给自动驾驶道路测试的可能性就越高。

评估步骤具体包括事故类型及影响因素确定、影响因素调查及路段划分、交通调查、风险度计算、道路环境分级评定等。

A.2 事故类型及影响因素确定SRAAV评估方法中，机动车在道路上行驶可能发生五类事故，分别为：脱离行车道事故、失控撞上对向机动车事故、超车时撞上对向机动车事故、交叉口事故以及道路接入口事故。

通过实地勘察，判断道路中自动驾驶可能发生的事故类型。

对于不同的事故类型，SRAAV提出了不同的影响因素，如脱离行车道风险影响因素为车道宽、曲率、标志标线情况、路面平整度、坡度、预期速度、建议车速、交通流量等。

A.3 影响因素调查及路段划分实地调查车道数、路面状况、间隔带类型、曲率、坡度、道路接入点、交叉口情况等影响道路安全的主要因素，以主要影响因素不变或相似的连续道路为原则划分为同一个路段，并进行编号。

A.4 交通调查车辆通行速度和交通流量是影响自动驾驶开放测试道路安全风险的重要因素。

对划分好的各个路段进行车辆通行速度和交通流量等调查。

A.5 路段安全风险度计算方法各类事故导致的路段风险度计算公式如下：各类型事故风险度= 事故发生概率 × 事故严重程度 × 路段内车辆通行速度 × 路段交通流量影响 × 中央分隔带类型影响 × 天气环境影响系数 × 交通组成影响系数 式中事故发生概率、事故严重程度、中央分隔带类型影响由实地调查得到的道路属性因素共同反映，而路段内车辆通行速度、路段交通流量影响、天气环境影响系数、交通组成影响系数则由交通调查情况所决定。

自动驾驶汽车测试评价方法同济大学汽车学院朱西产教授汽车自动化程度分级（SAE J3016）••主体是人，由驾驶员完成驾驶任务，辅助驾驶员驾驶功能通常由离散片段构成，不需要功能完备性••主体是车，由车辆完成驾驶任务，驾驶员作为backup或者不需要驾驶员功能是连续不间断状态，必须具备功能完备性ADAS 测试标准规范标准规范ACC FCW BSD LKA LDW AEB(car)AEB(pedestrian)ISO 15622:2010ISO 22179:2009GB/T 20608-2006ISO 17361:2007ISO/DIS 15623:2013ISO/DIS 17387:2008ISO/DIS 22178:2009SAE J2399√√√√√√√√√√√SAE J2400SAE J2478FMCSA-MCRR-05-005FMCSA-MCRR-05-007√√√√√Euro-NCAPIIHS√√√√NHTSA √ADAS测试标准体系的进展2018年5月12日美国犹他州，一名28岁的盐湖城女子开着启动了Autopilot系统的特斯拉Model S，拿出手机刚要玩，以60英里每小时速度撞上了一辆静止的消防车，右脚脚踝骨折。

2018年5月8日一辆特斯拉Model S在佛罗里达州劳德代尔堡(FortLauderdale)撞墙后起火，导致车内的3名青少年2死1伤。

2018年3月23日，一辆特斯拉Model X在加州山景城101高速公路发生严重车祸，汽车在高速行驶中撞向高速公路未封闭完全的隔离带，Model X现场起火，车主死亡。

自动驾驶安全性验证困境——需要方法创新在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——美国兰德公司自动驾驶测试场景自动驾驶测试场景正常驾驶未知场景（自动驾驶与自动驾驶/人为驾驶交互场景、人机交互等）危险事故ADAS测试场景在ADAS测试场景的基础上，融入更多的normal driving工况，未来进一步拓展由于自动驾驶的引入带来的新场景，构建基于场景的自动驾驶汽车的测试方法和体系AdaptIVe自动驾驶级别划分自动化分级功能1 2 2 2 3 3City Cruise 城市巡航采用了SAE J3016的自动化程度分级；对目前开发的泊车、城市自动驾驶和高速公路自动驾驶功能，明确了具体功能的分级。

北京市自动驾驶车辆道路测试能力评估内容与方法自动驾驶技术是当前汽车行业的热门研究方向，也是实现智能交通系统的关键技术之一、为了推动自动驾驶车辆在道路上的安全、高效运行，北京市制定了一套自动驾驶车辆道路测试能力评估内容与方法。

道路测试能力评估内容主要包括车辆性能评估、驾驶行为评估和系统功能评估等三个方面。

首先是车辆性能评估，主要考察自动驾驶车辆的感知、决策和控制能力。

感知能力包括车辆对周围环境的感知范围和精度，包括障碍物检测、道路标志辨识等。

决策能力主要考察车辆在道路上遇到不同情况时的判断和决策能力，包括规避障碍物、变道超车等。

控制能力主要考察车辆对转向、加减速等操作的准确性和稳定性。

其次是驾驶行为评估，主要考察自动驾驶车辆的交通规则遵守和人机交互能力。

交通规则遵守包括车辆在道路上的行驶速度、车距控制、交叉路口过马路等方面的表现。

人机交互能力主要考察车辆与行人、其他车辆的交互方式，包括车辆的信号灯提示、语音提示等。

最后是系统功能评估，主要考察自动驾驶系统的稳定性和可靠性。

稳定性包括车辆在不同路况下的运行稳定性，如在狭窄、坡道、湿滑等道路条件下的表现。

可靠性主要考察车辆在系统故障、疲劳驾驶等情况下的紧急处理能力，以及对交通信号、道路标志等的正确响应能力。

在评估方法上，可以结合实地测试和模拟测试相结合的方式进行评估。

实地测试可以利用专门设立的测试场地，模拟不同的道路条件和交通情况进行测试。

模拟测试可以通过计算机仿真技术，构建虚拟的交通环境，进行各种情况下的自动驾驶车辆测试。

此外，需要制定一套完善的评估标准和评分体系，以便对测试结果进行量化评估和比较。

评估标准应结合国际通行的自动驾驶车辆测试标准，同时考虑本地市区路况和交通特点。

综上所述，北京市自动驾驶车辆道路测试能力评估内容与方法的建立，旨在为自动驾驶技术的发展和应用提供科学的评估手段，促进自动驾驶车辆在北京市的安全、高效运行。

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自动驾驶系统要求及测试方法要求：
1. 安全性，自动驾驶系统必须能够确保行车过程中的安全，包
括避免碰撞、遵守交通规则等。

系统必须能够及时发现并应对各种
突发情况，确保乘客和其他道路使用者的安全。

2. 可靠性，自动驾驶系统需要具备高度可靠性，能够在各种天
气条件和道路状况下正常运行，减少故障和失灵的可能性。

3. 适应性，自动驾驶系统需要具备适应各种环境和情况的能力，包括城市道路、高速公路、复杂交通情况等。

测试方法：
1. 功能测试，对自动驾驶系统的各项功能进行测试，包括车道
保持、自适应巡航控制、交通信号识别等，确保系统能够按照设计
要求正常运行。

2. 安全性测试，通过模拟各种交通场景和突发状况，测试系统
的应急反应能力，包括避让障碍物、紧急制动等，确保系统在危险情况下能够保障乘客和其他道路使用者的安全。

3. 可靠性测试，在不同的天气条件和道路状况下对系统进行长时间的测试，观察系统的稳定性和可靠性，发现并解决潜在故障。

4. 集成测试，测试自动驾驶系统与车辆其他部件的集成情况，确保系统与车辆的其他系统能够正常协同工作。

5. 人机交互测试，测试系统与驾驶员的交互界面，确保系统能够有效地与驾驶员进行信息交互，保证驾驶员在需要时能够接管控制权。

除了以上列出的测试方法，还有一些其他测试方法，如环境适应性测试、数据安全性测试等，都是非常重要的。

总的来说，自动驾驶系统的测试需要全面、系统地覆盖各个方面，以确保系统的安全、可靠和适应性。

自动驾驶汽车测试评价方法一、功能测试功能测试是自动驾驶汽车测试评价的重要环节，主要测试其各项功能的完备性和实用性。

以下为具体测试内容：1. 自动驾驶模式切换：测试自动驾驶汽车在行驶过程中能否顺利完成从自动驾驶模式到人工驾驶模式的切换，以及在切换过程中车辆的行驶表现是否稳定。

2. 传感器数据处理：测试自动驾驶汽车的传感器是否能准确、快速地处理各种道路信息，如车道线、交通信号灯、行人、其他车辆等。

3. 路径规划与决策：测试自动驾驶汽车的路径规划算法是否合理，能否根据实时交通信息和行驶环境做出正确的决策，如变道、超车、避障等。

4. 车辆控制性能：测试自动驾驶汽车在行驶过程中的控制性能，如加速、减速、转向等是否符合预期，并对其稳定性进行评估。

5. 自动泊车功能：测试自动驾驶汽车的自动泊车功能，包括自动寻找停车位、自动泊车、自动驶出停车位等。

6. 地图与定位：测试自动驾驶汽车的地图数据和定位系统的准确性和可靠性，以确保车辆在行驶过程中能准确识别自身位置和周围环境。

二、安全性测试安全性是自动驾驶汽车最重要的性能指标之一，以下为安全性测试的主要内容：1. 碰撞预防：测试自动驾驶汽车是否具备碰撞预防功能，包括前碰撞预警、后碰撞预警、侧碰撞预警等。

2. 紧急制动：测试自动驾驶汽车在遇到突发情况时，是否能够快速响应并采取紧急制动措施，以避免碰撞或减轻碰撞带来的损害。

3. 车道保持：测试自动驾驶汽车在高速行驶过程中是否能保持稳定的车道行驶，避免出现车道偏离等问题。

4. 交通拥堵辅助：测试自动驾驶汽车在拥堵情况下是否能稳定行驶，并在需要时提供辅助驾驶功能。

5. 恶劣天气适应性：测试自动驾驶汽车在雨、雪、雾等恶劣天气条件下是否具备足够的适应性和安全性。

6. 驾驶员辅助系统：测试自动驾驶汽车的驾驶员辅助系统，如自适应巡航、自动转向、自动换道等是否合理可靠。

7. 行人识别与避让：测试自动驾驶汽车是否能准确识别行人并采取避让措施，以保证在城市道路行驶的安全性。

阅读下面的文字，完成7-9题。

材料一：2018年3月22日上午，北京市有关部门按照前期发布的《加快推进自动驾驶车辆道路测试工作指导意见（试行）》等要求，在经过封闭测试场训练、自动驾驶能力评估和专家评审等系列程序后，向北京百度网讯科技有限公司发放了北京市首批自动驾驶测试试验用临时号牌。

按照要求，所有申请自动驾驶试验牌照的自动驾驶汽车须通过5000公里以上的封闭测试场日常训练和相应等级的能力评估，包括对交通法规的遵守能力、自动驾驶执行能力、紧急情况下人工接管能力等，只有达到了一定能力水平，通过了车辆安全技术检验才能够上路测试。

测试驾驶员须通过不少于50小时的培训和训练，能够随时接管自动驾驶车辆。

上路前，须通过专家的评估论证；上路后，测试车辆要安装监管设施并上传数据，以确保自动驾驶车辆按规定时间、规定路段进行试验，并随时接受监督。

（摘自“人民网”新闻《北京市自动驾驶测试车辆正式上路测试》）材料二：随着“无人”驾驶汽车“驶向”发展快车道,在安全、法律、伦理上的热议也将其推到了“风口浪尖”, 这是其“上路”前必须跨越的。

正确的价值观是任何商业的基础，“无人”驾驶也是如此。

比如，在设置系统时如何更加公平保护行人和司乘等，都将充分探讨，划出道德伦理边界，让产业充满“善意”和“责任”地发展。

这既有政府的努力，也是企业的责任。

无人驾驶最终会以一种更加成熟的形式“上路”，这要经过多年努力, 需要政府、社会一起来完善这个新领域。

（摘自李冉《自动驾驶路测规范引领汽车智能化发展》，《人民交通》2018年6月4日）材料三：近日，优步自动驾驶车辆在国外路测时撞死一行人, 这是全球首例自动驾驶汽车撞人致死的事件。

从美国媒体报道看，这一事件可能与优步自动驾驶系统中负责决定如何对传感器检测到的物体做出反应的软件有关。

还有一个原因导致优步做出系统调整，从而造成系统对汽车周围物体不够“敏感”，那就是——优步试图让自动驾驶车坐起来更舒服。

自动驾驶汽车测试和评价方法随着科技的不断发展，自动驾驶汽车成为了现代交通领域的重要发展方向。

为了确保自动驾驶汽车的安全性和可靠性，必须对其进行全面的测试和评价。

本文将介绍自动驾驶汽车的测试和评价方法，以确保其在各种场景下的稳定性和可行性。

1. 功能测试功能测试是自动驾驶汽车测试的基础，主要目的是验证其基本功能是否正常。

这包括测试自动驾驶汽车在不同道路条件下的行驶、刹车、加速和转弯等基本操作是否准确和可靠。

同时，还需要测试自动驾驶汽车的传感器系统、通信系统和控制系统等各个模块的功能是否正常。

2. 安全性测试安全性测试是自动驾驶汽车测试的重要环节，其目的是确保自动驾驶汽车在各种紧急情况下能够做出正确的反应，保证乘客和交通参与者的安全。

安全性测试包括测试自动驾驶汽车在遇到障碍物、行人和其他车辆时的避障能力，以及在紧急情况下的紧急制动和避让能力等。

3. 环境适应性测试自动驾驶汽车需要能够适应各种不同的路况和环境条件。

因此，环境适应性测试是必不可少的。

这包括测试自动驾驶汽车在不同天气条件下的行驶能力，如雨天、雪天和夜晚等；以及在不同道路类型上的行驶能力，如高速公路、城市道路和乡村道路等。

4. 长时间稳定性测试自动驾驶汽车需要能够持续长时间地运行，因此需要进行长时间稳定性测试。

这包括测试自动驾驶汽车在连续数小时或数天的行驶中是否能够保持稳定和可靠的性能，以及是否能够正确处理各种复杂的交通情况和道路条件。

5. 数据记录和分析在自动驾驶汽车测试中，数据记录和分析是至关重要的。

测试过程中需要记录自动驾驶汽车的各种传感器数据、控制指令和系统状态等信息。

通过对这些数据进行分析，可以评估自动驾驶汽车的性能和稳定性，发现潜在问题并进行改进。

6. 仿真测试为了提高测试效率和降低测试成本，仿真测试成为了自动驾驶汽车测试的重要手段之一。

通过建立虚拟的道路环境和交通场景，可以对自动驾驶汽车进行各种测试，并模拟各种异常情况和紧急情况，以验证其性能和稳定性。

智库研报 REPORT为推动智能网联汽车快速发展、自动驾驶早日走向现实，北京市以“安全第一、有序创新”为核心原则，从自动驾驶车辆道路测试入手，在政策制定、标准研制、路网开放、牌照申领、测试监管及应用示范等方面探索通往未来交通的特色之路。

一、自动驾驶车辆道路测试工作思路（一）自动驾驶产业化与测试评价当前，基于 L1 与 L2 的自动驾驶汽车已经相继产业化，相关测试评价标准体系也较为完整。

对于L3 及以上的自动驾驶汽车，国际上尚未形成统一的测试评价标准。

而 L3 及以上的自动驾驶汽车，才是汽车变革升级的关键，其产业化时间表及产业化方式，是产业界探索和研究的重点。

北京市北京市自动驾驶车辆测试报告（2018）文／吴琼 孙亚夫 党利刚 于鹏自动驾驶车辆测试评价与产业化推进重点是 L3 及以上自动驾驶汽车。

从自动驾驶技术与产业化发展现状来看，当前存在两条产业化路线：一条是由主机厂、汽车一级零部件供应商等主推的，从 L1->L2->L2.5->L3 逐步量产的面向最终消费者的自动驾驶汽车；一条是由互联网企业、创新企业等主推的面向特定区域、特定路线，基于特定场景运营的L4自动驾驶汽车。

从 SAE 的自动驾驶分级定义来看，L3 及以上自动驾驶系统已经具备驾驶员的属性，针对它的测试评价需要从传统的 L1、L2 以汽车为测试对象转入以“驾驶员”为测试对象。

通俗类比一下，需要从测试“体能”转向测试“体能”+“智商”，目前“体能”测试已有较为完善的测试评价体系，吴琼, 吴琼, 党利刚, 于鹏, 北京智能车联产业创新中心编者按：近日，北京智能车联产业创新中心发布了自动驾驶车辆测试报告，引发业界广泛关注。

从报告的统计数据看，我国无人驾驶测试还处于起步阶段，测试车辆数量和里程数都不高。

与美国加州的自动驾驶测试报告相比，北京这份报告没有公布脱离率数据，仅分析了脱离原因。

北京智能车联产业创新中心相关负责人表示，自动驾驶汽车发展刚刚开始，测试是为解决实际问题，推动技术进步，不宜过于看重脱离率数据。

上海市地方标准自动驾驶开放道路测试环境分级标准(送审稿)编制说明起草组2020年2月目录一、工作简况 (1)二、标准编制原则和确定标准主要内容的依据 (3)三、主要试验（或验证）的分析、综述报告，技术经济论证，预期的经济效果 (20)四、采用国际标准和国外先进标准的程度，以及与国际、国外同类标准水平的对比情况 (21)五、与有关的现行法律、法规和强制性标准的关系 (21)六、重大分歧意见的处理经过和依据 (21)七、其他应予说明的事项 (21)一、工作简况（一）任务背景自动驾驶是汽车技术和产业的未来。

目前，人工智能、大数据、通信技术等的大力发展使得自动驾驶技术取得高度进步。

现有自动驾驶技术经过测试场的测试，能够实现简单环境或限定范围的智能驾驶。

然而，中国在智能驾驶上面临的最大难题是复杂的交通路况，在固定的测试场中无法测试实际上路会遇到的复杂问题。

相较封闭道路测试，真实驾驶环境测试所获数据价值更高，对自动驾驶的算法更新迭代大有益处。

在政府的顶层设计和战略引导下，汽车行业和其他相关产业（比如信息、通信）一起融合创新，技术和产品推陈出新，极速地往前发展，正逐步进入大规模道路验证阶段。

然而，虽然许多发达国家较早地开展了包括多种场景的自动驾驶开放道路测试工作，但是近年来自动驾驶测试事故依旧多发，使人们对自动驾驶技术测试的安全性产生怀疑。

因此，为有效控制自动驾驶道路测试潜在风险隐患，保障道路交通安全，进行自动驾驶道路安全风险等级评估十分必要。

风险等级越低，道路安全性就越高，可开放给自动驾驶道路测试的可能性就越高。

自动驾驶标准体系建设已上升至国家战略层面。

我国在《中国制造2025》战略纲领的基础上，相继发布《装备制造业标准化和质量提升规划》、《汽车产业中长期发展规划》等重要文件，对我国汽车及相关产业发展的形势、目标、任务作了系统分析和部署，从国家战略高度提出“开展智能网联汽车标准化工作”、“加强智能网联汽车标准体系建设”。

自动驾驶挑战赛车载测试如何评估自动驾驶系统的性能近年来，随着自动驾驶技术的快速发展，自动驾驶挑战赛成为了评估自动驾驶系统性能的重要方法之一。

自动驾驶挑战赛通过在真实道路上进行高强度的测试，旨在评估自动驾驶系统的安全性、可靠性和驾驶性能。

本文将探讨自动驾驶挑战赛车载测试的评估方法和考虑因素。

一、测试场景的设计与选择自动驾驶挑战赛车载测试的评估方法首先要考虑测试场景的设计与选择。

在测试中，需要涵盖各种真实道路的情况，包括不同的道路类型（城市道路、高速公路等）、天气条件（晴天、雨天、雪天等）、交通情况（高峰时段、拥堵情况等）等。

这样可以全面地测试自动驾驶系统在不同场景下的性能表现。

二、关键性能指标的评估1. 安全性评估安全性是自动驾驶系统评估的核心指标之一。

在自动驾驶挑战赛车载测试中，需要考虑以下关键性能指标来评估自动驾驶系统的安全性：（1）事故率：记录测试过程中发生的事故次数和事故类型，如碰撞、失控等。

（2）避障能力：评估自动驾驶系统对障碍物的识别和避让能力。

（3）紧急制动能力：测试自动驾驶系统对突发情况的响应速度和制动效果。

2. 可靠性评估可靠性是指自动驾驶系统在长时间运行过程中的稳定性和可靠性。

在自动驾驶挑战赛车载测试中，需要考虑以下关键性能指标来评估自动驾驶系统的可靠性：（1）连续行驶里程：记录自动驾驶系统能够连续行驶的里程数。

（2）故障率：评估自动驾驶系统在测试过程中出现故障的次数和故障类型。

3. 驾驶性能评估驾驶性能评估是评估自动驾驶系统驾驶能力的重要指标。

在自动驾驶挑战赛车载测试中，需要考虑以下关键性能指标来评估自动驾驶系统的驾驶性能：（1）精确度：评估自动驾驶系统在车道保持、转弯等操作中的精确度。

（2）平滑性：评估自动驾驶系统在加速、减速、换道等操作中的平滑性。

（3）稳定性：评估自动驾驶系统在高速行驶和急刹车等情况下的稳定性。

三、数据收集与分析在自动驾驶挑战赛车载测试中，数据的收集与分析是评估自动驾驶系统性能的重要环节。

运输行业的自动驾驶技术如何测试在当今科技飞速发展的时代，自动驾驶技术无疑是运输行业的一个重大突破。

然而，要确保这项技术的安全性和可靠性，严格且科学的测试是至关重要的。

首先，我们需要明确自动驾驶技术在运输行业中的应用场景。

它不仅包括常见的公路货运和客运，还涵盖了物流配送、港口运输等多个领域。

不同的应用场景对自动驾驶技术的要求和面临的挑战也各不相同。

在测试环境的搭建方面，需要模拟各种真实的道路条件和交通状况。

这包括不同的路况，如平坦的高速公路、崎岖的山路、拥堵的城市街道等；各种天气条件，如晴天、雨天、雪天、雾天等；以及不同的交通流量和复杂的交通场景，如交叉路口、环岛、施工路段等。

通过构建这样多样化的测试环境，可以更全面地检验自动驾驶系统的应对能力。

对于测试设备的选择，高精度的传感器是关键。

激光雷达、摄像头、毫米波雷达等设备能够实时获取车辆周围的环境信息。

这些传感器的数据准确性和稳定性直接影响到自动驾驶系统的决策和控制。

同时，还需要配备强大的计算平台，以快速处理和分析大量的传感器数据。

在测试路线的规划上，既要包含城市道路，也要涵盖乡村道路和高速公路。

而且，测试路线应该覆盖不同的地理区域和气候条件。

例如，在北方寒冷地区测试车辆在冰雪路面上的行驶性能，在南方多雨地区测试车辆在湿滑路面的操控能力。

接下来是测试人员的安排。

测试人员不仅要有专业的技术知识，能够对测试数据进行收集和分析，还需要具备良好的应急处理能力。

在测试过程中，如果出现突发情况，测试人员能够迅速采取措施，确保车辆和人员的安全。

在测试内容方面，主要包括感知能力测试、决策能力测试和控制能力测试。

感知能力测试是检验自动驾驶系统能否准确识别周围的车辆、行人、障碍物等物体，并判断它们的位置、速度和运动方向。

决策能力测试则是考察系统在面对各种复杂交通场景时，能否做出合理的行驶决策，如超车、避让、停车等。

控制能力测试主要关注车辆的加速、减速、转向等操作是否精准和平稳。