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作者：黄武陵
黄武陵
中国科学院自动化研究所；中国智能车综合技术研发与测试中心
1. 智能车辆测试的重要性
7月4日，一辆自动驾驶的特斯拉撞上一辆交叉口转弯的大卡车。这是自去年底特斯拉向车主推送了 7.0 版本的系统固件，增加了Autopilot功能之后，在超过2.1亿公里的行驶里程中，首次发生人员死亡事故[1]。
图1. Tesla自动驾驶车与卡车碰撞场景
另外一个IT巨头，谷歌公司的无人驾驶技术也正处于测试阶段。已在美国加州山景城、德州奥斯汀以及华盛顿州柯克兰开展了大量实际道路中的测试。截止2016年3月，谷歌无人车在道路上累计行驶了超过241万公里路程。在测试过程中发生了多起的事故，不过都没有造成人员死亡。例如，2016年2月，山景城谷歌自动驾驶车低速行驶过程中检测到前方有障碍物，向左侧变线时撞上旁边的公交车。谷歌承认产品设计时存在“后方公交车会在其变道之后会礼让” 这个假设[2]。
图2. 谷歌无人车与公交车刮蹭场景
事故引发了智能车圈子大量讨论，有人分析了事故发生的技术原因，有的则关心相关技术法规制定，还有的则担心会不会是一个无人驾驶领域的“兴登堡号灾难”，这类事故会不会也像飞船技术那样由于灾难事件戛然止步。毕竟，在复杂交通环境中进行自主驾驶还是一个不小的挑战，特别还要面对各种交通参与者难以判断和预测的行为（例如图3中，一个行人从谷歌无人车的引擎盖上跳过）。
图3. 行人从谷歌无人车引擎盖上跳过
就这样，无人驾驶车辆的测试工作又被提到了风口浪尖（测试工作其实和开发工作一样存在，只是没有受到应有的重视）。如何经过全面的测试，验证无人驾驶车辆的相关技术的安全度是一个值得研究的问题。本文就借此机会探讨一下与无人驾驶车辆相关的测试工作。
2. 智能车比赛的独特作用
2.1 智能车辆测试的多种形式
确保驾驶安全性是智能车辆实现的关键内容，现阶段针对其安全性验证，开展了许多测评工作。在测试方法中，有通过仿真模拟的测试方式，通过软件模拟程序，或者硬件在环（HIL）和车辆在环（VEHIL）的方式，开展智能车辆功能测评[3]。例如，众多车企中针对智能车辆的ADAS和高级自动驾驶功能的测试已经开展多年。
图4. 硬件在环（HIL）测试方式
此外，也有通过测试场地中设定的特定交通场景，建立测试模型并通过车载的设备获得车辆测试参数进行分析完成测试工作。例如国内外许多的面向车辆性能评估的车辆测试中心，以及类似密西根大学MTC建设的M-City，开展特定场景下的智能车辆的自主驾驶测试工作[4]。还有通过实际道路和特定环境下的自动驾驶，进行数据分析开展测试工作。例如谷歌公司在美国开展的测试工作，以及见诸报道的英国和欧洲的无人驾驶车辆测试[5]。
2.2 智能车未来挑战赛的独特测试功能
从2009开始，在国家自然科学基金委支持下，分别在西安、鄂尔多斯、赤峰、常熟等地举办了七届“中国智能车未来挑战赛”，是现阶段国内外唯一专门的无人驾驶车辆赛事，极大推动了中国的无人驾驶车辆研究进展。
图5. 历届中国智能车未来挑战赛
1）同台竞技，以赛促研
现阶段，只有美国加州、德州、密西根等地允许无人驾驶车辆上路测试，英国和欧洲，新加坡和日本等其他地方还都处于讨论之中。中国智能车未来挑战赛作为上路测试的一种形式，经过严格地组织，交通有序疏导，沿途交通参与者管理等有效措施，在安全上保证了测试进程。此外，结合国内各研究单位的进度，经过专家们讨论和实际考察，针对研发中存在的问题选取和构建典型测试场景，更高效率地组织和推进了中国无人驾驶车辆的整体研究进展。
从2009年首届比赛中6支参赛车队到2015年22支参赛车队，每年参加比赛的队伍和观摩比赛的人数在增加，更是通过同期举办的国家智能车辆发展论坛，逐渐形成了智能车领域的一个盛事，受到了广泛的关注。
图6. 历届中国智能车未来挑战赛的盛况
正是在智能车比赛推动之下，国内从事相关技术研究的单位取得了极大的进步。在2009年和2010年的比赛中，无人驾驶车辆都还行驶较慢，行驶过程中还有较多的人工干预。而在2013年之后，无人驾驶车辆在真实交通环境中进行顺畅地自主驾驶，与车辆进行交互，体现快速、顺畅、安全和智能的理念。在诸多的研究单位中，涌现出了清华大学、同济大学、上海交大、军事交通学院、西安交通大学、北京理工、北京联合大学、国防科技大学、南京理工大学、中科院合肥物资研究院、武汉大学、湖南大学等知名团队。
中国智能车未来挑战赛情景：2010年比赛行驶缓慢
2014年比赛行驶流畅（右）
2）智能车比赛是一种特殊的测试方式
由于无人驾驶系统自身设计的复杂度，驾驶环境的多样、复杂和动态性，驾驶任务的交互性和多变性，所涉及的智能交通系统和社会系统的复杂性等原因，如何开展无人驾驶车辆测试是一个需要解决的难题。智能车的测试需要一个大众认可的基准，需要一套科学的测试方法，使得测试能够快速、安全、低成本和可重复开展。
中国智能车未来挑战赛是适应智能车发展过程中的一类特殊的测评方式，通过历届比赛的实践和技术总结，推动了智能车辆设计规范和标准，测试环境设计，测试方法以及测试标准和评价体系的建立。
图8. 智能车未来挑战赛中的测试示例：裁判车跟随记录，车载裁判进行赛况管控、测试任务点现场裁判进行记录
3. 智能车比赛的新发展
如智能车比赛和Google的实际道路测试这类实测方法，能够比较直接验证无人驾驶车辆的安全性。缺点是需要较好的技术基础和当地测试法规支持，比较耗费时间和费用，效率较低，难以覆盖全部的交通场景。其他，智能车专用测试场，例如MTC的M-City，在封闭的环境中能够通过构建交通场景来验证无人驾驶车辆的功能。缺点是受交通场景和场地中其他车辆的数量有限，无法全面覆盖测试场景，难以验证实际交通中的拥堵、多车交互、行人交互等复杂场景。仿真测试方式进行无人驾驶测评的优点是简单、低成本，易重复开展、可详细分析，但是软件仿真中车辆模型不够精确，特别是道路交通环境变化的仿真不够真实。
图9. 中国智能车辆研发与测试中心测试场地
为了满足新阶段的智能车测试需求，我们通过连接城区/城际道路和测试中心场地的方式来开展工作。我们在苏州常熟市建立了“中国智能车综合技术研发与测试中心”[6]，面向智能车测试着手建立一个涵盖典型交通场景的场地，包含信号交叉口、无信号环岛、城市快速路/高速路匝道、停车场、立交桥、急转弯道路、乡村土路等常见的交通道路。场地建设将参考我国公路、道路的国家标准和规范。尽可能多的建设不同样式的道路及附属设施，以覆盖实际交通场景的多样性、满足不同阶段的测试需求。同时，建立了智能车辆静态测试实验室，满足智能车辆仿真测试的需求。使用真实道路测试环境的多传感器感知数据，建立智能车辆的仿真测试环境。通过基于实际测试场地虚拟增强技术，针对实际测试场地建立仿真测试环境，按照需要加入动态的目标（行人和其他交互车辆），形成一个具备丰富交通场景的测试平台。通过仿真测试和实际测试交互平行执行，互相验证和校准，在模拟环境中开展智能车辆的单项和综合集成仿真测试，从而提高了测试速度和效率。
综合上述，中国智能车未来挑战赛在中国智能车发展历程中起到了独特的作用。在新的发展阶段，依靠中国智能车综合技术研发与测试中心，在智能车辆测试内容、测试方法上采用多种方式结合的方式，最终实现快速、安全、低成本和可重复的智能车辆全面测试，为中国智能车事业发展作出新的贡献。
参考:
[1].http://www.js.xinhuanet.com/2015-08/18/c_1116293050.htm
[2].www.google.com/en//selfdrivingcar/files/reports/report-0216.pdf
[3].https://www.dspace.com/zh/zho/home/products/systems/ecutest/configuration_examples/ecus_for_vehicle_dynamics.cfm
[4]. http://www.mtc.umich.edu/test-facility
[5].https://en.wikipedia.org/wiki/Google_self-driving_car
[6].http://www.bitrebels.com/technology/teslas-first-autopilot-crash-happened/
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