一、自動(dòng)駕駛測試場(chǎng)景
1.1 場(chǎng)景的定義
??“場(chǎng)景（Scenerio）”一詞來(lái)源于拉丁語(yǔ)（Olinda），意為舞臺劇，現泛指生活中特定的情景。隨著(zhù)科技的發(fā)展，場(chǎng)景的概念逐漸應用于工業(yè)生產(chǎn)的開(kāi)發(fā)測試過(guò)程中。?
??基于場(chǎng)景的測試最先應用于軟件系統的開(kāi)發(fā)，“場(chǎng)景”用來(lái)描述系統的使用方式、使用要求、使用環(huán)境，以及構想更多可行的系統?，F階段在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域，“場(chǎng)景”尚沒(méi)有明確統一的定義。但根據RAND、PEGASUS等不同機構的定義，其核心要素上是一致的：都包含道路環(huán)境要素、包含其他交通參與者、包含車(chē)輛駕駛任務(wù)，同時(shí)，這些要素都會(huì )持續一定時(shí)間、具有動(dòng)態(tài)變化的特性。
??場(chǎng)景是自動(dòng)駕駛汽車(chē)與其行駛環(huán)境各組成要素在一段時(shí)間內的總體動(dòng)態(tài)描述，這些要素組成由所期望檢驗的自動(dòng)駕駛汽車(chē)的功能決定。簡(jiǎn)言之，場(chǎng)景可以認為是自動(dòng)駕駛汽車(chē)行駛場(chǎng)合與駕駛情景的有機組合。
1.2 場(chǎng)景的要素
??確定場(chǎng)景要素是進(jìn)行基于場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛汽車(chē)虛擬測試的首要環(huán)節。本文綜合不同場(chǎng)景要素研究，提出了如圖2所示的場(chǎng)景要素具體情況。測試場(chǎng)景要素主要包括測試車(chē)輛和交通環(huán)境要素2大類(lèi)，其中，測試車(chē)輛要素又包括測試車(chē)輛基礎要素、目標信息以及駕駛行為3類(lèi)；交通環(huán)境要素包括天氣和光照、靜態(tài)道路信息、動(dòng)態(tài)道路信息和交通參與者信息4類(lèi)。
1.3 場(chǎng)景的數據來(lái)源
??自動(dòng)駕駛測試場(chǎng)景的數據來(lái)源主要包括真實(shí)數據、模擬數據和專(zhuān)家經(jīng)驗等三個(gè)部分，具體內容如圖
??真實(shí)數據來(lái)源主要包括自然駕駛數據、事故數據、路側單元監控數據，以及駕駛人考試、智能汽車(chē)封閉試驗場(chǎng)測試、開(kāi)放道路測試等典型測試數據。典型的自然駕駛場(chǎng)景數據采集車(chē)輛配置如圖4所示。
??模擬數據：模擬數據來(lái)源主要包括駕駛模擬器數據和仿真數據。駕駛模擬器數據是利用駕駛模擬器進(jìn)行測試得到的場(chǎng)景要素信息。相比道路測試，駕駛模擬器測試安全、高效、可重復性好，可以進(jìn)行大范圍的以及危險和極限工況的駕駛人在環(huán)測試。
? 專(zhuān)家經(jīng)驗數據是指通過(guò)以往測試的經(jīng)驗知識總結得到的場(chǎng)景要素信息，標準法規測試場(chǎng)景是典型的專(zhuān)家經(jīng)驗場(chǎng)景數據來(lái)源。目前，世界各國已有80余類(lèi)自動(dòng)駕駛測試法律法規。我國最新發(fā)布的《智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)自動(dòng)駕駛功能測試規程（試行）》提出了包括交通標志和標線(xiàn)的識別及響應等在內的34個(gè)測試場(chǎng)景。
1.4 場(chǎng)景的處理方式
??不同數據來(lái)源之間的場(chǎng)景數據格式及類(lèi)型存在差異，且原始數據中存在大量無(wú)效數據、錯誤數據，需要對場(chǎng)景數據進(jìn)行適當的處理才能形成真正可用的自動(dòng)駕駛汽車(chē)測試場(chǎng)景。根據現有的典型場(chǎng)景數據處理方式，本文總結歸納提出了如圖5所示的場(chǎng)景數據處理流程。
二、基于場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛加速測試
??基于場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛加速測試目前主要有兩種方式：一種方式是基于虛擬環(huán)境搭建測試場(chǎng)景的快速性與可重復性，根據測試需求進(jìn)行測試場(chǎng)景的隨機生成，短時(shí)間內生成大量測試場(chǎng)景；另一種方式是參照整車(chē)強化腐蝕測試方法所提出的危險場(chǎng)景強化生成方法。
? 1、測試場(chǎng)景隨機生成
??測試場(chǎng)景隨機生成的技術(shù)路線(xiàn)主要包括以蒙特卡洛模擬法、快速搜索隨機樹(shù)為代表的基于隨機采樣的生成方法，基于場(chǎng)景要素重要性層次分析的生成方法以及基于機器學(xué)習的方法等。
??相比在現實(shí)世界搭建真實(shí)測試場(chǎng)景，在虛擬環(huán)境進(jìn)行測試用例的生成可以極大程度上減少時(shí)間以及資源上的消耗。然而，由于自然情況下事故的發(fā)生概率較低，使用場(chǎng)景隨機生成的方式仍可能面臨大量計算的困擾，危險場(chǎng)景強化生成的方法可以很好的解決這個(gè)問(wèn)題。
2、危險場(chǎng)景強化生成
??若自動(dòng)駕駛汽車(chē)在危險情況表現良好，則通常情況下其系統安全性也可以得到很好的保障。因此，測試危險場(chǎng)景下自動(dòng)駕駛汽車(chē)的性能得到了越來(lái)越多學(xué)者的關(guān)注。
三、?研究展望
??雖然各國學(xué)者針對基于場(chǎng)景的自動(dòng)駕駛汽車(chē)虛擬測試進(jìn)行了廣泛的研究，并取得了一定的成果，但目前的研究水平還無(wú)法滿(mǎn)足自動(dòng)駕駛汽車(chē)測試的迫切需求，世界范圍內尚未建立完善的自動(dòng)駕駛汽車(chē)虛擬測試評價(jià)體系。未來(lái)，在如下幾個(gè)方面仍需進(jìn)一步深入研究：
（1）場(chǎng)景解構與自動(dòng)重構技術(shù)。真實(shí)交通場(chǎng)景復雜多變，數據量龐大，應根據場(chǎng)景要素分析，進(jìn)行場(chǎng)景特征要素提取，實(shí)現場(chǎng)景解構。同時(shí)，場(chǎng)景要素復雜繁多，在測試不同的自動(dòng)駕駛功能時(shí)，所需的場(chǎng)景要素類(lèi)型不盡相同。如何根據測試需求自動(dòng)重構測試場(chǎng)景是目前亟待解決的關(guān)鍵問(wèn)題。
（2）人-車(chē)-環(huán)境系統一體化高置信度建模。當前人、車(chē)、環(huán)境模型多進(jìn)行單獨構建，彼此之間的耦合聯(lián)系尚未明確，應通過(guò)傳感器信號的路徑損耗、陰影衰減和噪聲建模，描述傳感器模型與環(huán)境模型的耦合機理，進(jìn)而，對駕駛人、車(chē)輛、環(huán)境的影響因素進(jìn)行全面分析，搭建構建人-車(chē)-環(huán)境一體化高置信度模型。
（3）構建自動(dòng)駕駛汽車(chē)虛擬測試標準工具鏈。目前，自動(dòng)駕駛汽車(chē)的虛擬測試多參照“V”型流程，未來(lái)應明確不同虛擬測試平臺之間的測試優(yōu)勢，采用接近服役條件下自動(dòng)駕駛系統在環(huán)設計方法和多構型執行機構一體化測試技術(shù)，建立統一、規范的自動(dòng)駕駛汽車(chē)虛擬測試標準工具鏈。（4）不同自動(dòng)駕駛汽車(chē)滲透率下的混合交通模擬與測試。建立不同自動(dòng)駕駛汽車(chē)滲透率下的混合交通模型，分析不同自動(dòng)駕駛汽車(chē)數量的交通態(tài)勢及車(chē)輛行為，進(jìn)行混合交通測試是未來(lái)自動(dòng)駕駛虛擬測試一個(gè)新的研究領(lǐng)域。（5）建立測試案例動(dòng)態(tài)自適應隨機生成機制。根據場(chǎng)景要素組合準則與約束關(guān)系，構建多危險等級測試場(chǎng)景，建立測試案例動(dòng)態(tài)自適應隨機生成機制，并實(shí)現海量數據高速并發(fā)是自動(dòng)駕駛虛擬測試未來(lái)的研究重點(diǎn)（6）建立（molex連接器）自動(dòng)駕駛汽車(chē)虛擬測試標準體系。環(huán)境復雜度、任務(wù)復雜度、人工干預度、行駛智能性等方面均可以作為虛擬測試的評價(jià)內容。未來(lái)應研發(fā)適應技術(shù)發(fā)展趨勢的虛擬測試評價(jià)體系架構，建立測試標準體系。
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