基于场景的智能网联汽车模拟仿真测试评估方法与实践

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搭载自动驾驶功能的智能网联汽车因可在其设计运行条件内承担全部动态驾驶任务，面临安全验证与评估挑战。基于场景的智能网联汽车安全测试评估方法已成为广泛的行业共识，模拟仿真测试是其重要手段之一。从第三方视角，针对自动驾驶安全性、高场景覆盖度、逻辑完备性等测试验证目标，搭建基于软件在环的模拟仿真测试环境框架，在此基础上研究基于设计运行条件覆盖的测试场景集构建方法，探索形成一套高可信智能网联汽车模拟仿真测试评估方法，并在特定应用场景进行初步实践。研究成果为模拟仿真测试在智能网联汽车安全测试与评估中的落地应用提供了参考。

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模拟仿真测试方法研究

1.1模拟仿真测试总体框架

图1基于场景的智能网联汽车模拟仿真测试总体研究框架

1.2模拟仿真测试输入

模拟仿真测试输入包括被测算法及仿真模型、自动驾驶功能定义及ODC、安全要求及接受准则、企业模拟仿真自测数据等。

（2）自动驾驶功能定义及ODC[18-19]。

（3）安全要求及接受准则[4]。安全要求包括对动态驾驶任务执行、系统后援、危险情况、系统失效等的要求。同时根据安全要求，制定合理的风险接受准则。

（4）企业模拟仿真自测数据：提供企业模拟仿真自测关键数据，包括仿真测试场景集、测试工具链、仿真模型、仿真测试结果等。

1.3模拟仿真测试环境搭建

模拟仿真测试以测试场景集为基础，通过对环境、传感器、车辆动力学等模拟，搭建自动驾驶系统测试所需的测试环境，实现自动驾驶系统在模拟交通场景中的高效率、高覆盖度测试。本文基于政策、法规、标准、工具等研究基础，结合行业探索实践[20]，以自动驾驶算法为测试对象，构建模拟仿真测试环境搭建的通用框架，如图2所示。

图2模拟仿真测试环境框架

1.4模拟仿真测试场景集构建

图3覆盖ODC的测试场景集构建

图4测试场景集部分示例

图5测试场景示例

1.5测试可信度验证与评估

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模拟仿真测试与评估

图6模拟仿真测试与评估流程

3

模拟仿真测试与评估实践

图7跟随前车行驶场景示意图

3.1测试准备

道路参数具体设置如表1所示。

表1道路参数设置

3.2测试执行

3.2.1低速工况

（a）动态跟车距离

（b）主车与目标车速度

（c）主车加速度

图8目标车加速场景

图9目标车减速场景

图10目标车加速场景

图11目标车减速场景

3.3测试评估

由于测试过程中，受实车动力总成响应慢于仿真模型、动力学模型标定差异、加减速时模型的表现差异等因素影响，观察时应充分考虑实车与仿真的表现差异，对数据进行平移、拉伸等处理后再进行对比观察。

3.3.2模拟仿真测试评估

以图4中No.2跟随前车行驶场景为例，测试车型选用红旗E-HS9。初始条件：=80km/h，≥200m，1.6m<≤1.85m，目标车静止（=0km/h）。

通过采用有效的泛化算法对测试场景进行针对性泛化，确保测试的场景覆盖度。为简化分析过程，在交通拥堵工况下，仅对主车速度在6~80km/h范围内，进行2km/h增量的单参数泛化，对其减速控制功能进行高密度测试，结果如图12所示。图中颜色越深表示场景测试中的最小车间距越小，风险相对更高，在后续实车测试中可参考该分布图进行场景参数选取。

图12目标车减速场景

其中，测试结果显示，在车速58km/h时发生了碰撞。经分析发现，发生该碰撞的原因是，在紧急制动模块（最大刹停速度为60km/h）的速度边界时，由紧急制动模块的减速作用切换至单车道自动驾驶模块减速，紧急制动模块的减速请求退出过早，而单车道自动驾驶模块减速请求尚未介入，进而导致了碰撞。

4

结语

参考文献

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本文已于2023年3月发布于汽车工程学报。

作者：刘法旺1，何丰2，周时莹3，梁伟强4，何博2，陈贞5，徐晓庆6，曹建永7

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