第2章
汽车自动驾驶仿真测试体系

邓伟文1 郭继舜2 任秉韬1
（北京航空航天大学 交通科学与工程学院1 广汽集团汽车工程研究院2）

2.1　引言

汽车自动驾驶系统涵盖道路及路标识别、周边交通车辆或行人识别、危险目标判断、安全决策与轨迹规划、自动控制与操作等诸多驾驶功能，使得行驶环境与智能汽车密切相关，并成为其重要组成部分。

汽车行驶环境包括道路及道路结构、天气和光照条件，特别是各类交通参与物及其形态、密度、行为等交通状况，构成了影响汽车行驶安全最为关键的因素。因此，智能汽车技术与产品的测试验证是保证其安全可靠并实现大规模产业化所面临的重要挑战。以由美国移动交通中心（MTC）在密歇根大学建造的首个针对V2X和自动驾驶的试验场M-City为代表，世界各国为汽车智能驾驶的测试验证建造了一大批类似的封闭测试场地。典型的测试场景包括高速公路、乡村及城市路况，隧道、林荫道、匝道、十字路口、丁字路口、立交桥、圆形环岛、地下停车场等各种模拟交通场景，对于加快智能汽车的产业化步伐起到了积极的推动作用。

然而，由于汽车行驶环境具有典型的随机特征和不确定的自然属性，往往不可预测、难以复制、不可穷举等，呈现出高度的动态、开放、复杂等不确定特性，使得基于传统的开放道路或封闭场地的测试周期长、成本高，特别是安全难以保障。据美国兰德公司2016年发布的报告“Driving to Safety”[1]，汽车自动驾驶需要行驶数十亿千米，甚至数百亿千米才可能证明其可靠性和安全性，因此只靠道路或场地测试显然无法满足汽车自动驾驶的测试验证需求。

基于数学模型的开发平台和基于数值模拟的开发方法已成为当今世界汽车技术研发的主流理念。在传统汽车技术、功能和产品的研发测试方面，世界主要汽车制造企业的数字虚拟研发比重高达70%以上。汽车产品的竞争最终是技术的竞争，更是研发理念、方法和工具的竞争。“工欲善其事，必先利其器”，这一理念已成为当今汽车技术研发的主旋律。

随着计算机软硬件技术的不断发展，以及物理建模、环境模拟和数值求解等技术的不断成熟，模拟仿真技术被广泛地视为有效解决传统的基于开放道路或封闭试验场测试所存在的问题的有效且重要手段，也是汽车智能驾驶技术与产品测试、验证和评价的必然途径。基于计算机模拟仿真技术的虚拟仿真测试不仅可复现性好，也具有不受时间、气候、场地限制等优点，并且可代替危险性试验，可便捷地、自动地调整试验参数，从而缩短开发周期、提高效率、降低成本、保障安全。

美国Alphabet公司旗下的Waymo研发的智能驾驶汽车是当今世界汽车智能化最高水平的代表，其成功很大程度上得益于仿真测试技术及其广泛的应用。截至2019年年底，Waymo进行的仿真测试里程数已达到100亿千米，相比之下，道路测试总里程数才1 000多万千米。任何成功的自动驾驶系统都是99%以上的模拟，加上一些精心设计的结构化测试，再加上一些路测组成的[3]。仿真测试技术和驾驶模拟手段已经成为当今世界汽车智能化技术与产品研发的主流趋势和必然发展方向，也是汽车智能驾驶技术与产品研发、测试、评价的重要技术途径，如图2-1所示。