01、整體測試方案

基于關(guān)鍵場景的預(yù)期功能安全測試評價，需要綜合各類技術(shù)手段，在有限的測試中證明被測系統(tǒng)風(fēng)險滿足接受準(zhǔn)則，并進一步說明被測系統(tǒng)預(yù)期功能安全（SOTIF）性能水平。關(guān)鍵場景由基礎(chǔ)場景和觸發(fā)條件構(gòu)成，工作組根據(jù)專家經(jīng)驗分析與系統(tǒng)過程理論分析得到了預(yù)期功能安全觸發(fā)條件列表，并通過多維測試的手段對被測車輛進行評估，從而以分級的方式對測試車輛進行SOTIF能力驗證，其中分級驗證模塊中基礎(chǔ)紅色區(qū)域代表支撐準(zhǔn)入認(rèn)證區(qū)域。本年度預(yù)期功能安全工作組以HWP功能為例，探索支撐自動駕駛功能認(rèn)證的預(yù)期功能安全測試評價方案，并于本次試驗驗證其中關(guān)于交通擾動及感知擾動的SOTIF性能。

圖1 基于關(guān)鍵場景的SOTIF測試整體方案

02

HWP SOTIF測試用例

基于中國優(yōu)秀謹(jǐn)慎駕駛員模型以及環(huán)境感知系統(tǒng)觸發(fā)條件，設(shè)計HWP功能的SOTIF測試用例。試驗分為Cut-in、Cut-out、Deceleration三大類場景，主要關(guān)注他車橫向切入速度、縱向相對距離等參數(shù)，分別在人類駕駛員發(fā)生碰撞的邊界工況中選取了本次試驗的測試用例。并在此基礎(chǔ)上疊加了環(huán)境感知系統(tǒng)觸發(fā)條件如降雨、降霧、低光照等，構(gòu)成了環(huán)境感知系統(tǒng)測試用例。試驗車速為20km/h~80km/h，下圖為測試用例選取示意圖。

圖2 測試用例選取示意圖

03

測試團隊與儀器設(shè)備

本次試驗的測試場地為國家智能網(wǎng)聯(lián)汽車（長沙）測試區(qū)內(nèi)的模擬高速公路、雨霧模擬區(qū)等，該場地最大限度的還原了高速場景及特殊環(huán)境的測試工況，保障了試驗結(jié)果的真實有效性。測試區(qū)主要分為五大功能分區(qū)——城市測試區(qū)、高速測試區(qū)、鄉(xiāng)村測試區(qū)、越野測試區(qū)和集群測試區(qū)。本次試驗測試團隊由中汽院（湖南）公司、清華大學(xué)、同濟大學(xué)、中國一汽、吉林大學(xué)等多家單位人員共同組成，專項負責(zé)整體測試實施工作。

本次被測車輛為中國一汽提供的具備HWP功能的紅旗EHS9車型，如圖3所示。自動駕駛平臺系統(tǒng)及高精度定位設(shè)備等測試設(shè)備在本次試驗中發(fā)揮重要作用，如圖4所示。

04、交通擾動測試

為驗證交通擾動下車輛的預(yù)期功能安全性能，測試團隊搭建了自動駕駛平臺車并根據(jù)試驗工況設(shè)計自動駕駛平臺車運動軌跡，其中包括Cut-in、Cut-out、Deceleration三大類場景，并對不同車輛參數(shù)（橫向切入速度、相對縱向距離等）下的工況進行了測試，最終對測試結(jié)果進行了分析對比，得到了預(yù)期的測試結(jié)果。

Cut-in場景表現(xiàn)為自車直行，他車從旁邊車道以相對距離為觸發(fā)并以一定的橫向速度切入自車車道，試驗記錄了各個車輛數(shù)據(jù)信息，并分析了測試結(jié)果。

Cut-out場景表現(xiàn)為自車直行，前車以前前車的距離為觸發(fā)并以一定的橫向速度切出自車車道，試驗記錄了各個車輛數(shù)據(jù)，并分析了測試結(jié)果。

Deceleration場景表現(xiàn)為自車直行，前車以一定的減速度和相對距離為觸發(fā)開始急剎，試驗記錄了各個車輛數(shù)據(jù)，并分析了測試結(jié)果。

05、感知擾動測試

測試團隊在上述實驗的基礎(chǔ)之上疊加環(huán)境感知系統(tǒng)觸發(fā)條件，以測試車輛在不同觸發(fā)條件作用下的預(yù)期功能安全性能。實驗根據(jù)場地條件，進行了包括傳感器遮擋、路面條件、天氣條件以及道路設(shè)施四個大類共計18個小類觸發(fā)條件的實驗。

其中，傳感器遮擋通過使用落葉、金屬物、灰塵等對攝像頭或毫米波雷達進行遮擋實現(xiàn)；天氣條件包括對攝像頭或毫米波雷達感知造成影響的雨天、霧天及光照條件等觸發(fā)條件；路面條件包括不同屬性路面材質(zhì)和不同特征車道標(biāo)線等觸發(fā)條件；道路設(shè)施條件包括了引起毫米波反射和信號屏蔽的波形金屬護欄、龍門架及隧道路段。

06、實驗數(shù)據(jù)采集

本次試驗采集了車載攝像頭視頻、實車真值數(shù)據(jù)、感知數(shù)據(jù)、無人機航測數(shù)據(jù)以及車內(nèi)人員fNIRS近紅外血氧數(shù)據(jù)。其中實車真值數(shù)據(jù)包括測試中全部車輛的位置、速度、航向角等物理參數(shù)信息，可用于計算測試評價指標(biāo)并驗證車輛的預(yù)期功能安全；感知數(shù)據(jù)包括系統(tǒng)識別到的物體信息、車道線信息等，可用于分析自動駕駛系統(tǒng)的感知能力；無人機航測數(shù)據(jù)為俯視視角下車輛的數(shù)據(jù)信息，可補充到測試指標(biāo)的計算；fNIRS近紅外血氧數(shù)據(jù)可以反映人類大腦活動時氧合血紅蛋白和脫氧血紅蛋白的變化情況，可用于分析車內(nèi)乘員對不同危險工況的反應(yīng)特征。豐富多樣的數(shù)據(jù)信息對于自動駕駛的預(yù)期功能安全研究具有寶貴的科研價值。

審核編輯：郭婷