近日，招商車研在重慶建設(shè)的全球首個融合“實物整車—動態(tài)交通—環(huán)境模擬”的三位一體智能駕駛實驗室建成并投入使用。該項目總面積超過5000平方米，通過整車運動控制、雨霧光環(huán)境連續(xù)可調(diào)系統(tǒng)以及復(fù)雜交通流實時仿真系統(tǒng)的耦合，實現(xiàn)了對極端氣候與高風(fēng)險交通場景的可控復(fù)現(xiàn)，整體能力達(dá)到國際領(lǐng)先水平。實驗室可實現(xiàn)-40℃至60℃溫度區(qū)間、0–95%濕度范圍的環(huán)境模擬，并覆蓋城市道路、高速公路及山區(qū)道路等典型復(fù)雜工況，支持L3及以上自動駕駛系統(tǒng)測試驗證。

該實驗室的核心在于將“整車實車測試”與“動態(tài)交通參與者行為模擬”以及“可控氣候環(huán)境生成”進(jìn)行同域融合。傳統(tǒng)道路試驗或封閉場地試驗往往難以在同一時間尺度內(nèi)實現(xiàn)氣象突變、復(fù)雜交通交互和車輛動力學(xué)邊界工況的同步疊加，而該平臺通過中央專用轉(zhuǎn)鼓臺架，使車輛在真實輪胎—轉(zhuǎn)鼓接觸狀態(tài)下運行，同時疊加虛擬生成的車流、行人、自行車等交通參與體，實現(xiàn)車輛控制系統(tǒng)與外部環(huán)境之間的實時閉環(huán)交互。這種結(jié)構(gòu)實質(zhì)上構(gòu)建了一個包含整車縱橫向動力學(xué)模型、感知系統(tǒng)輸入鏈路以及交通博弈行為模型的復(fù)合測試域。

國內(nèi)首創(chuàng)智能拖拽系統(tǒng)，是該平臺在動態(tài)目標(biāo)復(fù)現(xiàn)方面的重要突破。拖拽速度最快可達(dá)130km/小時，相較于傳統(tǒng)固定假車或緩慢移動目標(biāo)裝置，智能拖拽系統(tǒng)通過更高速度和更高精度的軌跡控制能力，可在實驗空間內(nèi)復(fù)現(xiàn)更具挑戰(zhàn)性的橫穿、并線或緊急制動場景，從而對感知、決策和控制鏈路形成高動態(tài)沖擊。 

在環(huán)境模擬維度，實驗室采用連續(xù)可調(diào)的雨、霧、光參數(shù)控制系統(tǒng)，實現(xiàn)氣象條件的漸變式過渡。與單一工況切換相比，漸變控制更貼近真實道路中天氣變化的時間序列特征，可系統(tǒng)性驗證傳感器在信噪比持續(xù)衰減或突增條件下的性能退化曲線。例如，在濕度逐步升高至高霧密度區(qū)間的過程中，可評估攝像頭對對比度變化的適應(yīng)性，以及毫米波雷達(dá)在多徑反射增強時的目標(biāo)穩(wěn)定度。公開報道還強調(diào)，該實驗室在結(jié)構(gòu)設(shè)計上減少了金屬結(jié)構(gòu)對毫米波雷達(dá)等傳感器的電磁干擾，從工程環(huán)境上逼近實際道路的電磁反射條件，使傳感器標(biāo)定與性能評估更接近真實工況。

三位一體結(jié)構(gòu)的另一關(guān)鍵點在于“實景環(huán)境”“虛擬道路負(fù)載”與“復(fù)雜交通流”的實時融合。車輛在轉(zhuǎn)鼓臺架上運行時，底層動力學(xué)負(fù)載可通過虛擬道路模型進(jìn)行調(diào)節(jié)，從而模擬坡度變化、附著系數(shù)差異或路面不平度輸入。同時，上層交通流模型則可基于多車博弈算法生成動態(tài)交互行為。這樣形成的測試閉環(huán)，實質(zhì)上構(gòu)成了一個物理域與數(shù)字域耦合的混合仿真系統(tǒng)，為功能安全與預(yù)期功能安全相關(guān)驗證提供可控條件。

該平臺可支持L3及以上自動駕駛系統(tǒng)在極端復(fù)雜場景下完成充分驗證。隨著自動駕駛準(zhǔn)入政策逐步落地，監(jiān)管對系統(tǒng)在異常場景中的風(fēng)險控制能力提出更高要求。實驗室提供的受控環(huán)境有助于在不增加公共道路風(fēng)險的前提下，完成邊界工況驗證，從而縮短開發(fā)周期并降低測試安全成本。

該實驗室相當(dāng)于在傳統(tǒng)整車實驗室基礎(chǔ)上疊加高精度環(huán)境控制與實時交通仿真系統(tǒng)，構(gòu)建了一個多物理場、多參與體交互的驗證平臺。其工程價值并不局限于單項設(shè)備創(chuàng)新，而在于通過系統(tǒng)集成，將氣候、交通與車輛動力學(xué)三類變量統(tǒng)一納入同一測試閉環(huán)。

該平臺的投用可為即將上路的高階智能駕駛車輛將接受更嚴(yán)格、更全面且更接近真實風(fēng)險的驗證。結(jié)合可實現(xiàn)的溫度、濕度和復(fù)雜路況模擬能力，可以推斷其在極端氣候、低附著路面及多目標(biāo)高密度交互場景中的測試覆蓋度顯著提升。對于以傳感器融合為核心的自動駕駛系統(tǒng)而言，這種覆蓋能力有助于提前識別感知盲區(qū)、控制遲滯或決策沖突等問題。

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