自動駕駛分級方法及測試技術(shù)

石娟 田曉笛 王建培

（中國汽車技術(shù)研究中心有限公司）

高級輔助駕駛系統(tǒng)（ADAS）的發(fā)展已有十余年歷史，谷歌、百度、華為和樂視等互聯(lián)網(wǎng)公司也紛紛開始轉(zhuǎn)向自動駕駛的研發(fā)。中國在自動駕駛方面發(fā)展較晚，但正在加緊趕超，《中國制造2025》將智能網(wǎng)聯(lián)汽車作為重點(diǎn)發(fā)展方向[1]。目前，一些權(quán)威機(jī)構(gòu)已將自動駕駛技術(shù)進(jìn)行了分級，如何有效地進(jìn)行自動駕駛系統(tǒng)的評價(jià)將會是未來政府層面關(guān)注的焦點(diǎn)。相比于傳統(tǒng)系統(tǒng)，實(shí)車道路試驗(yàn)方法已不能覆蓋所有的測試場景。主機(jī)廠和互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)大多在開展虛擬測試技術(shù)的研究。基于以上問題，文章分析了不同的自動駕駛分級方法，提出控制系統(tǒng)硬件在環(huán)（HIL）測試、車輛在環(huán)（VIL）測試和實(shí)車道路測試相結(jié)合的一整套測試評價(jià)方案。

1 自動駕駛分級標(biāo)準(zhǔn)對比分析

2013年，NHTSA（美國國家公路交通安全管理局）率先發(fā)布了自動駕駛汽車的分級標(biāo)準(zhǔn)，將汽車的自動化分為特定功能自動化、部分自動化、有條件自動化、完全自動化4級。SAE（美國汽車工程師協(xié)會）于2014年在NHTSA的自動駕駛汽車分級標(biāo)準(zhǔn)的基礎(chǔ)上發(fā)布了SAE J3016標(biāo)準(zhǔn)。這2個(gè)標(biāo)準(zhǔn)在某種程度上有一定的相似之處，都是依據(jù)汽車本身能否控制一些關(guān)鍵的駕駛功能來區(qū)分自動駕駛和非自動駕駛。但是，SAE對自動駕駛的分級說明更為詳細(xì)，所以其在世界范圍內(nèi)的應(yīng)用更廣，美國政府更是把SAE制定的自動駕駛分級標(biāo)準(zhǔn)作為自動駕駛聯(lián)邦指導(dǎo)方針中的公認(rèn)標(biāo)準(zhǔn)。

SAE[1]制定的自動駕駛分級標(biāo)準(zhǔn)中將自動駕駛技術(shù)分為0～5級，分別對應(yīng)無自動駕駛、駕駛員輔助、部分自動駕駛、特定條件下自動駕駛、高度自動駕駛以及完全自動駕駛。其中，0級系統(tǒng)是完全由駕駛員進(jìn)行駕駛，為了提高系統(tǒng)的主動安全性，配備有LDW（車道偏離預(yù)警）、FCW（前向碰撞預(yù)警）、BSD（盲點(diǎn)檢測功能）及TSR（交通標(biāo)志識別）等報(bào)警系統(tǒng)，車輛控制、環(huán)境監(jiān)測和系統(tǒng)回應(yīng)的主體都是駕駛員；1級系統(tǒng)可以輔助駕駛員完成某些駕駛?cè)蝿?wù)，比如現(xiàn)在許多車上搭載的自適應(yīng)巡航系統(tǒng)（ACC）便能輔助駕駛員實(shí)現(xiàn)車輛的縱向運(yùn)動控制，車道保持系統(tǒng)（LKA）可以通過控制電子轉(zhuǎn)向系統(tǒng)輔助駕駛員對車輛的橫向運(yùn)動進(jìn)行控制；2級系統(tǒng)可以同時(shí)對車輛進(jìn)行橫向和縱向控制，比如泊車輔助系統(tǒng)，在此級別中駕駛員需要監(jiān)測周圍環(huán)境，在系統(tǒng)做出錯(cuò)誤判斷時(shí)能夠及時(shí)糾正系統(tǒng)并接管系統(tǒng)；3級系統(tǒng)是有條件的自動駕駛，系統(tǒng)能代替駕駛員完成某些駕駛?cè)蝿?wù)并完成部分環(huán)境監(jiān)測功能，但駕駛員需要在系統(tǒng)發(fā)出請求時(shí)及時(shí)重獲駕駛控制權(quán)；4級系統(tǒng)是高度的自動駕駛，車輛控制、環(huán)境監(jiān)測和系統(tǒng)回應(yīng)的主體都是系統(tǒng)，但也有駕駛員控制車輛的模式；5級系統(tǒng)是完全自動駕駛，即實(shí)現(xiàn)無人駕駛。SAE除了對每級對應(yīng)的詳細(xì)功能進(jìn)行了描述，還著重強(qiáng)調(diào)了動態(tài)駕駛這一分級指標(biāo)，通過對動態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)的執(zhí)行者進(jìn)行分別定義，細(xì)化了自動駕駛汽車的智能程度。

德國聯(lián)邦公路研究所（BASt）將自動駕駛技術(shù)的發(fā)展劃分為5個(gè)階段[2]：只有駕駛員控制車輛、駕駛輔助、部分自動駕駛、高度自動駕駛以及完全自動駕駛，分別對應(yīng)SAE標(biāo)準(zhǔn)的第0～5階段。該標(biāo)準(zhǔn)描述了汽車在不同自動化級別時(shí)可能產(chǎn)生的法律后果，便于自動化法規(guī)制定的引用。

為了彌補(bǔ)國內(nèi)在自動駕駛分級定義標(biāo)準(zhǔn)方面的缺失，中國汽車工程學(xué)會提出了中國第1版自動駕駛分級定義標(biāo)準(zhǔn)。其中，將汽車的自動化等級分為駕駛輔助、部分自動化、有條件自動化、高度自動化及完全自動化5級，并對每一級別適用的工況進(jìn)行了詳細(xì)說明。與國外自定的自動駕駛分級標(biāo)準(zhǔn)的不同之處在于，中國汽車工程學(xué)會還對汽車的網(wǎng)聯(lián)化進(jìn)行了分級，強(qiáng)調(diào)了網(wǎng)聯(lián)技術(shù)在自動駕駛領(lǐng)域的應(yīng)用。

目前，國內(nèi)外許多主機(jī)廠開始打破傳統(tǒng)思維，轉(zhuǎn)向智能網(wǎng)聯(lián)汽車的研究。國內(nèi)主機(jī)廠從第0級開始逐步研究，相比來說，國外主機(jī)廠起步比較快，部分主機(jī)廠已經(jīng)能做到第1級和第2級。從第1級到第2級過渡的難點(diǎn)在于控制策略的選取，以及不同傳感器的融合控制。如何將現(xiàn)有不同傳感器感知的信息進(jìn)行篩選，同時(shí)對車輛進(jìn)行橫向和縱向的控制，都是當(dāng)前需要解決的問題，各主機(jī)廠還有很長的路要走。相比于傳統(tǒng)主機(jī)廠，一些互聯(lián)網(wǎng)公司（如谷歌、百度等）在控制策略和高精度地圖等方面有較大的優(yōu)勢，通過與傳統(tǒng)主機(jī)廠的合作，基本策略可以達(dá)到第4級[3-4]。

2 硬件在環(huán)測試技術(shù)

2.1 硬件在環(huán)測試技術(shù)介紹

硬件在環(huán)（HIL）測試技術(shù)是指在測試車輛控制器的功能時(shí)，用虛擬車輛節(jié)點(diǎn)代替車輛環(huán)境，給控制器創(chuàng)造類似在真實(shí)車輛上運(yùn)行的環(huán)境，整車動力學(xué)完全用動力學(xué)模型來代替，從而可以測試控制器的各種功能及邏輯是否正確。在整車開發(fā)的過程中，針對比較極限的工況，實(shí)際道路試驗(yàn)很難進(jìn)行測試，而HIL測試則可以高速有效地進(jìn)行危險(xiǎn)工況的驗(yàn)證，且重復(fù)性高。

2.2 自動駕駛系統(tǒng)硬件在環(huán)測試技術(shù)

目前隨著ADAS和自動駕駛等技術(shù)的發(fā)展，HIL測試再一次被重視起來。相比傳統(tǒng)車輛控制器測試，ADAS系統(tǒng)控制器需要測試的工況更多，并且還需要實(shí)際交通環(huán)境，因此虛擬環(huán)境的搭建是整個(gè)ADAS或自動駕駛測試的基礎(chǔ)并貫穿于整個(gè)測試階段。目前國內(nèi)外進(jìn)行虛擬環(huán)境仿真的軟件主要有IPG公司的Carmaker、TASS公司的PreScan及OKTAL公司的Scanner等。仿真軟件具有多種傳感器模型，如毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)及攝像頭等，這些傳感器可以代替實(shí)際控制器的感知傳感器[5]。為仿真實(shí)際交通環(huán)境，仿真軟件中有多種常見的交通流元素，例如行人、車輛、建筑物及道路等，這些交通元素可以構(gòu)建虛擬測試環(huán)境，通過傳感器模型將虛擬目標(biāo)傳遞給控制系統(tǒng)，從而測試控制系統(tǒng)的控制功能是否正確。圖1示出目前常見的基于攝像頭的HIL測試系統(tǒng)，一般采用讓攝像頭看屏幕的形式進(jìn)行測試，其優(yōu)點(diǎn)是可以快速可重復(fù)地進(jìn)行測試，缺點(diǎn)是屏幕呈現(xiàn)的是二維圖片，攝像頭在看屏幕的時(shí)候與真實(shí)環(huán)境存在誤差。為了解決這一問題，可采用視頻流注入或目標(biāo)信號注入的方法完成測試。

圖1 基于攝像頭的硬件在環(huán)測試系統(tǒng)

基于雷達(dá)的控制系統(tǒng)可以采用雷達(dá)目標(biāo)仿真器的形式模擬虛擬測試目標(biāo)，但根據(jù)目前的技術(shù)水平，雷達(dá)目標(biāo)仿真器只有RS的OTA（over the air）和NI的目標(biāo)仿真器，可仿真的目標(biāo)數(shù)量有限（4個(gè)左右）。圖2示出基于雷達(dá)的ADAS控制器在環(huán)測試系統(tǒng)的示意圖[6]，其同樣可以采用雷達(dá)模型和目標(biāo)信號注入的方式進(jìn)行測試。

圖2 基于雷達(dá)的ADAS控制器在環(huán)測試系統(tǒng)

針對自動駕駛系統(tǒng)，單一傳感器已經(jīng)不能滿足控制系統(tǒng)的需要，需要通過多傳感器融合的方式來監(jiān)控駕駛環(huán)境。目前比較典型的方案是攝像頭和毫米波雷達(dá)的融合方案，融合方案的虛擬測試的關(guān)鍵問題是實(shí)現(xiàn)多種傳感器目標(biāo)信號的同步。目前比較主流的方案是攝像頭采用看屏幕的形式，同時(shí)將虛擬場景傳遞給雷達(dá)目標(biāo)仿真器，以此來保證不同傳感器的時(shí)間同步。圖3示出攝像頭和毫米波雷達(dá)融合方案示意圖[6]。

2.3 硬件在環(huán)測試方法優(yōu)缺點(diǎn)

HIL測試的優(yōu)點(diǎn)為：1）可實(shí)現(xiàn)自動化測試，測試效率高；2）針對ADAS或自動駕駛系統(tǒng)，可以采用虛擬場景的方法，測試工況覆蓋更全，特別是一些極限場景，實(shí)際道路試驗(yàn)存在很大的危險(xiǎn)性，而HIL測試更為安全。

HIL測試的缺點(diǎn)為：1）只能測試ADAS系統(tǒng)或是自動駕駛系統(tǒng)的功能，在動力學(xué)模型不精確的情況下，很難測試系統(tǒng)的性能，比如HIL系統(tǒng)只能測試自動緊急制動系統(tǒng)（AEB）是否制動，而不能測試系統(tǒng)制動后與前車的距離；2）進(jìn)行HIL試驗(yàn)時(shí)，傳感器一般是完全或部分屏蔽掉，相較于實(shí)際道路，傳感器的部分性能不能測試。

3 車輛在環(huán)測試技術(shù)

3.1 車輛在環(huán)測試技術(shù)介紹

車輛在環(huán)（VIL）是真實(shí)車輛在實(shí)際道路上行駛，傳感器感知到的周圍環(huán)境是虛擬的一種測試方法。VIL測試技術(shù)是隨著ADAS的測試需要出現(xiàn)的新測試技術(shù)。相比傳統(tǒng)車輛控制器，ADAS或自動駕駛控制器除了需要車輛網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，交通環(huán)境也是其不可缺少的一部分。

3.2 自動駕駛車輛在環(huán)測試技術(shù)

按照目標(biāo)信號的注入方式，仿真測試主要有目標(biāo)注入、傳感器原始信號注入及傳感器在環(huán)3種形式。其中目標(biāo)注入是將目標(biāo)信號直接輸入給控制器的控制層，在系統(tǒng)中執(zhí)行控制策略部分；傳感器原始信號注入是將傳感器探測到的信號直接輸入給傳感器，在系統(tǒng)中執(zhí)行傳感器目標(biāo)識別和功能控制部分；以攝像頭為例，傳感器在環(huán)即看屏幕的形式，系統(tǒng)部分執(zhí)行傳感器環(huán)境感知、目標(biāo)識別和功能控制部分，目前主要用于測試自動泊車輔助系統(tǒng)（APA）及AEB等工作系統(tǒng)。比較成熟的測試有基于超聲波傳感器的APA測試系統(tǒng)，其將虛擬測試環(huán)境中的目標(biāo)信息通過超聲波仿真器傳遞給超聲波傳感器，實(shí)現(xiàn)在實(shí)際場地中，采用虛擬測試環(huán)境的形式開展試驗(yàn)。

3.3 車輛在環(huán)測試方案優(yōu)缺點(diǎn)

VIL測試的優(yōu)點(diǎn)為：1）與HIL測試相比，提高了被測控制器性能測試結(jié)果的精確度；2）與實(shí)車測試相比，減少了測試時(shí)間，降低了試驗(yàn)難度和風(fēng)險(xiǎn)，增強(qiáng)了試驗(yàn)的復(fù)現(xiàn)性，節(jié)約了實(shí)車測試中因變換不同場景而消耗的成本。

VIL測試的缺點(diǎn)為：1）測試效率比HIL測試低；2）在產(chǎn)品開發(fā)前期，車型沒有固定，只有在后期才可開展；3）需要較大的試驗(yàn)場地。

4 實(shí)車測試技術(shù)

4.1 封閉區(qū)實(shí)車測試技術(shù)

目前海外獨(dú)立的智能車和自動駕駛測試場大約有8家。其中，歐洲有3家（瑞典的AstaZero、英國的Mira、西班牙的IDIADA）；美國有3家（密歇根大學(xué)的M-City、密歇根州在建的ACM、加州的Gomentum）；韓國有1家K-City在建；日本則是由JARI在建。

瑞典的AstaZero占地約200萬m2。測試場分4個(gè)測試區(qū)，如圖4所示，最外圈為鄉(xiāng)村道路測試區(qū)，中間為高速測試區(qū)，右下角為城鎮(zhèn)測試區(qū)及高速測試區(qū)右邊的多車道測試區(qū)。

圖4 瑞典AstaZero自動駕駛測試區(qū)分布圖

M-City是全美第1個(gè)智能網(wǎng)聯(lián)汽車封閉試驗(yàn)場，建筑面積約為13萬m2，公路長約8 km，最長直線道路約400 m。在智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)應(yīng)用于實(shí)際道路之前，M-City可以提供安全可靠的模擬測試環(huán)境，用于傳感器和整車控制算法測試。

4.2 公開道路實(shí)車測試技術(shù)

谷歌于2009年開始進(jìn)行無人駕駛實(shí)車測試，其無人駕駛汽車的總里程已超200萬英里，約合322萬km。2012年美國內(nèi)華達(dá)州機(jī)動車輛管理部門為谷歌的自動駕駛汽車頒發(fā)了首例駕駛許可證，這使谷歌無人駕駛公開道路測試成為合法測試。谷歌的無人駕駛汽車通過照相機(jī)和雷達(dá)感應(yīng)器等感知車輛周圍環(huán)境，并使用高精地圖來為車輛進(jìn)行前方道路導(dǎo)航，但車輛在極端惡劣天氣下容易出現(xiàn)傳感器失效等問題，導(dǎo)致其不能對周圍環(huán)境做出準(zhǔn)確的判斷。

百度于2017年公布Apollo計(jì)劃，并公開了一段無人駕駛汽車的路測視頻，但由于國內(nèi)目前沒有允許無人駕駛汽車上路的法律法規(guī)，所以百度此次的無人駕駛實(shí)車測試引起了較大的爭議。

5 結(jié)語

文章從對不同國家、不同機(jī)構(gòu)制定的自動駕駛分級方法的分析比較入手，主要分析了SAE、NHTSA、BASt及中國汽車工程學(xué)會4家機(jī)構(gòu)對自動駕駛等級劃分的原則和特點(diǎn)；從HIL和VIL的角度介紹了典型的測試技術(shù)應(yīng)用方案并分析了各自的優(yōu)缺點(diǎn)；介紹了典型的封閉區(qū)和開放道路實(shí)車測試技術(shù)。文章涵蓋了控制器“V”模型開發(fā)流程（包括整車級需求、部件級需求、HIL驗(yàn)證、VIL驗(yàn)證及實(shí)車驗(yàn)證）的各個(gè)測試階段。

目前，國內(nèi)外已經(jīng)有很多自動駕駛的測試在開展，而且這種測試會越來越頻繁，但現(xiàn)在它還局限在較窄的區(qū)域內(nèi)，未來將擴(kuò)展到公眾區(qū)域，如同公交車道一樣，慢慢擴(kuò)展到城市道路，最終擴(kuò)展到所有的高速公路。這會是一個(gè)漫長的過程，需要不斷嘗試、不斷磨合，也需要大眾克服過去的使用習(xí)慣的障礙及法律的障礙。