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智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試評價標準及發(fā)展現(xiàn)狀

2020-11-07 22:33:21·  來源：前瞻EV  
　
智能網(wǎng)聯(lián)汽車是汽車與信息、通信技術(shù)融合發(fā)展的典型應用，代表著當前及今后相當長時期內(nèi)汽車技術(shù)發(fā)展和應用的方向，也是世界各國汽車產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展和競爭的重點。
智能網(wǎng)聯(lián)汽車是汽車與信息、通信技術(shù)融合發(fā)展的典型應用，代表著當前及今后相當長時期內(nèi)汽車技術(shù)發(fā)展和應用的方向，也是世界各國汽車產(chǎn)業(yè)未來發(fā)展和競爭的重點。歐、美、日、中等國家和地區(qū)都從戰(zhàn)略層面，采取包括研發(fā)鼓勵、示范運行、標準規(guī)范、政策扶持在內(nèi)的綜合措施引導與促進其發(fā)展，旨在消除制約智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)發(fā)展和應用的障礙，創(chuàng)造有利于智能網(wǎng)聯(lián)汽車新技術(shù)、新功能、新產(chǎn)品、新應用發(fā)展和推廣的良好氛圍，逐步適用、最終形成智能網(wǎng)聯(lián)汽車條件下新的經(jīng)濟、社會和法律法規(guī)環(huán)境。
 
1 各國積極推進智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)產(chǎn)業(yè)化，開展道路測試、應用示范及商業(yè)化試運營 
歐、美、日在智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)領(lǐng)域形成了較強的技術(shù)積累，相關(guān)企業(yè)積極推進智能網(wǎng)聯(lián)汽車技術(shù)產(chǎn)業(yè)化，紛紛發(fā)布面向 L3~L4 級的智能網(wǎng)聯(lián)汽車量產(chǎn)計劃。綜合來看，國外典型車企智能網(wǎng)聯(lián)汽車量產(chǎn)計劃基本符合各國產(chǎn)業(yè)發(fā)展路線規(guī)劃的預期目標。2020 年開始，眾多主機廠計劃逐步將 L3 級智能網(wǎng)聯(lián)汽車投放到市場；到 2025 年，L3 級智能網(wǎng)聯(lián)汽車將得到大量應用，L4 級智能網(wǎng)聯(lián)汽車開始得到商業(yè)化。其中，奔馳計劃于 2020 年在 S 級轎車上搭載 L3級自動駕駛系統(tǒng)，到 2024 年左右量產(chǎn)具備 L4 級自動駕駛功能的智能網(wǎng)聯(lián)汽車；寶馬計劃于2022 年推出 L3 級自動駕駛量產(chǎn)車型 BMW iNEXT；福特計劃于 2022 年在美國市場推出 L4 級自動駕駛汽車；豐田計劃在 2020 年實現(xiàn) L3 級自動駕駛能力，到 2030 年實現(xiàn)在高速公路上的L4 級自動駕駛汽車。
 
同時，歐、美、日相關(guān)企業(yè)已經(jīng)開展多個自動駕駛商業(yè)化應用項目，通過實際應用推動技術(shù)迭代步伐。2018 年 12 月，Waymo 在美國鳳凰城郊區(qū)推出了首個商業(yè)自動駕駛乘車服務Waymo One，運行路線包括鳳凰城的錢德勒、坦佩、梅薩和吉爾伯特 4 個郊區(qū)，乘客通過 APP呼叫車輛，可以前往 80-100 平方英里區(qū)域內(nèi)的任何地方。2020 年 2 月，Nuro 第二代自動駕駛汽車取得無人送貨車豁免資格，成為美國豁免的第一個自動駕駛應用案例；Nuro 致力于在美推廣無人駕駛運輸車輛的應用，正在為 Kroger、Fry's Food 等零售公司提供配送服務。豐田汽車開發(fā) e-Palette 移動平臺并取消駕駛員座位，打通通勤、物流以及用餐、辦公等各類生活場景；計劃使用 e-Palette 移動平臺作為奧運村內(nèi)巡回巴士。日本自動駕駛企業(yè) ZMP 已經(jīng)開始在東京都內(nèi)開展搭載普通乘客的自動駕駛出租車試運營，2020 年 1 月，ZMP 組織開展了機場自動駕駛擺渡車、自動駕駛出租車與最后一公里自動駕駛小巴的聯(lián)合測試。博世開展高級別自動駕駛研究與示范應用，與戴姆勒合作打造自主代客泊車系統(tǒng)，目前已經(jīng)得到德國兩城市許可并投入日常使用；與戴姆勒合作的 RoboTaxi 于 2019 年 12 月在美國圣何塞市展開運行測試。 
 
近年來，我國一汽、長安、東風、上汽、北汽、吉利、長城等主流整車廠也紛紛發(fā)布具備L3、L4 級自動駕駛功能汽車的量產(chǎn)計劃。我國智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試示范區(qū)建設(shè)初具成效，測試體系逐步形成，中央及地方相關(guān)主管部門陸續(xù)出臺道路測試管理規(guī)范和實施細則，在項目支持、 測試示范區(qū)建設(shè)、道路測試與應用示范等方面營造良好的生態(tài)環(huán)境[14]。 
 
我國許多省市和企業(yè)積極探索智能網(wǎng)聯(lián)汽車的應用示范和商業(yè)化落地，廣州、長沙、滄州、上海、北京等地的道路測試實施細則已列明載人測試的具體條款，并陸續(xù)頒發(fā)載人測試牌照或示范應用牌照。 
 
根據(jù)現(xiàn)階段國內(nèi)外智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試及應用示范的行駛區(qū)域，基于自動駕駛功能設(shè)計運行范圍，可劃分為五大連續(xù)應用場景：高速/環(huán)路、市內(nèi)運行、泊車/取車、封閉園區(qū)和城際/郊區(qū)，并梳理五大應用場景下國內(nèi)外開展應用示范的企業(yè)、車型和具體場景等情況。
 
 
與 Waymo 在美國亞利桑那州的 Robotaxi 運營收費不同，我國尚不允許 Robotaxi、無人駕駛卡車等開展運營服務，各地方及企業(yè)尚處于特定線路的載人/載物測試，或者特定區(qū)域的應用示范階段，且目前高速公路尚未開放測試。 
隨著國內(nèi)外企業(yè)發(fā)布具備L3~L4級自動駕駛功能的智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品量產(chǎn)計劃，且紛紛開展應用示范及商業(yè)化試運營，行業(yè)急需建立完善智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品等級劃分及評估準則。
 
2 智能網(wǎng)聯(lián)汽車駕駛輔助功能評價體系逐步完善，自動駕駛功能評價體系尚需建立
智能網(wǎng)聯(lián)汽車從實驗室走向量產(chǎn)，需要大量的測試來證明其各項應用功能和性能的穩(wěn)定性、魯棒性、可靠性等。傳統(tǒng)車輛測試評價的對象是人-車二元獨立系統(tǒng)，而智能網(wǎng)聯(lián)汽車的測試評價對象變?yōu)槿?車-環(huán)境-任務強耦合系統(tǒng)，從而導致對其的測試和驗證變得極具挑戰(zhàn)性。傳統(tǒng)的車輛測試手段無法滿足智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試與驗證的使用需求。隨著駕駛自動化等級的提高，不同等級自動化水平所實現(xiàn)的功能逐級遞增，圍繞智能網(wǎng)聯(lián)汽車驗證環(huán)節(jié)所需的標準體系、測試場地條件以及相關(guān)測試方法，各國的政府機構(gòu)、科研院所、相關(guān)企業(yè)開展了大量研究工作。
 
目前，各國針對智能網(wǎng)聯(lián)汽車的駕駛輔助系統(tǒng)已制定了明確的標準法規(guī)和測評規(guī)程，如ISO、NHTSA、E-NCAP、C-NCAP、i-VISTA 等都對現(xiàn)有的駕駛輔助系統(tǒng)進行了測試規(guī)定，如第一章表 1-2 所示，這些能有效的貫通標準場景的測試流程。 
 
各國 NCAP 測試評價體系，在駕駛輔助功能評價層面，側(cè)重關(guān)注人因造成的道路交通安全事故，并通過主動安全系統(tǒng)的導入提升道路交通安全性。如圖 2-3，為 E-NCAP 2025 Roadmap，未來主動安全系統(tǒng)將引入 V2X、駕駛員監(jiān)控等評價項，設(shè)置測試規(guī)程。
 
E-NCAP 2025 Roadmap
在自動駕駛功能評價層面，隨著車輛自動駕駛程度的提高，在鼓勵新技術(shù)推廣應用的同時，應防范由于消費者誤用、濫用、自動駕駛功能缺陷引發(fā)新的安全問題。根據(jù) E-NCAP 2025 Roadmap，自動駕駛功能評價分級將獨立于 E-NCAP 的主流星級評級方法，提出一個單獨的分級方案，用簡單的、描述性的分級來評估功能等級與系統(tǒng)安全，并分階段實施，首先將重點放在持續(xù)輔助系統(tǒng)上，特別是 HWP 和 TJA。

3 逐步建立支撐高級別自動駕駛的基于復雜場景的全新綜合評價體系
隨著駕駛自動化等級的提高，針對智能網(wǎng)聯(lián)汽車的測試已不能將其功能進行拆分，進行單獨功能測試。美國蘭德公司的一項研究表明，如圖 2-4，在 95%的置信度水平下，要證明自動駕駛車輛相比于人類駕駛能夠減少 20%交通事故死亡率，需要進行約 50 億英里的公共道路測試，采用由 100 輛車組成的車隊每年 365 天每天 24 小時不間歇的以 25 英里每小時的平均速度進行測試，大概需要 225 年，顯示了基于里程的測試方法對于 L3/L4 自動駕駛安全性驗證的困境，需要進行測試評價方法的創(chuàng)新。
 
基于里程測試方法的 L3/L4 自動駕駛安全性驗證困境
 
從 ADAS 系統(tǒng)只需滿足特定場景下的功能要求，擴展到有條件自動駕駛（L3）或高度自動駕駛（L4）系統(tǒng)等需要滿足各類場景的功能需求，導致用于智能網(wǎng)聯(lián)汽車測試與驗證的場景數(shù)量以幾何級數(shù)增加，且實際駕駛場景因天氣、道路、交通參與者、工況等因素的多變具有復雜性、隨機性和不確定性。此外，由于基于里程測試的方法帶來的高成本和低效率等問題，必須利用測試場景進行針對性的測試和驗證，降低里程測試的測試量。 
綜上，針對高級別智能網(wǎng)聯(lián)汽車產(chǎn)品的測試評價方法至關(guān)重要，行業(yè)急需建立基于復雜場景的全新綜合評價體系，即通過預先設(shè)定場景對被測車輛進行測試，充分和有效地驗證車輛的功能在復雜的駕駛場景下是否滿足預期要求。
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