基于场景元素的智能网联汽车场景库构建

郑新强

摘 要：对智能网联汽车进行测试与评估时，测试场景的搭建与实际测试是难点，也是促使智能网联汽车良好发展的关键。场景库是评价系统中十分重要的部分，是测试的基础，想要保障测试场景的有效性，就需要完成场景搭建，促使测试能够获得理想效果。文章基于场景元素的智能网联汽车场景构建进行研究，希望能够构建测试场景库、有效完成测试评估工作，并为相关工作人员提供参考。

关键词：智能网联汽车;场景元素;场景构建

0 引言

在智能网联汽车测试评价体系中，场景库是其中十分重要的内容，为了能够更好地完成测试工作，应当保障所构建的场景库变得更加安全且可靠。但是，现实中的场景多不胜数，利用各种数据找到最为典型的场景需要付出高额成本，并且任务也更为繁重。面对此种情况，便可以以场景元素为基础，构建一个满足测试要求的场景库，根据测试需求搭建相应的场景，使得测试工作的开展变得更加高效，从而得到真实有效的测试与评估结果。下面笔者就针对相关内容进行详细阐述。

1 智能网联汽车测试评价

1.1  测试技术发展

智能网联汽车是十分复杂的系统，包含了很多复杂传感器系统，如GPS传感器等。在众多传感器中，存在智能化数据分析系统，当展开评估与测试时将会充分考虑到上述特点，同时还需要展开具有针对性的评估与测试。但是，传感器本身也存在很多弱点，进行测试时应当重视传统器数据融合，还要考虑传感器在数据上的同步性，若是传感器数据存在不同步的情况，那么将会造成数据融合算法出现误差[1]。测试智能网联汽车时使用的有效方法为道路测试，使得车辆可以在较为复杂的情况下完成实车试验。然而，道路测试开始之前需要先对汽车进行全面检查，需要智能网联汽车在道路上保持超过一亿公里的行驶距离，那么才能够确保联网汽车本身的安全性，同时很多汽车生产公司中的车型是非常复杂，当还原汽车软件与配置时也都较为复杂，只通过道路试验进行检测并不能够满足要求，也无法在有限时间内完成对车辆的评估与测试。相关测试人员需要对人、车与环境展开测试，以便能够验证其本身是否能够满足相关标准，测试人员进行测试时可以采用仿真与模拟测试的方法，以便能够使其评估与测试的时间变得更短。

1.2  测试与场景需求

当对智能网联汽车进行测试时包含了算法、执行器等等，针对汽车的自动行驶时所存在的安全隐患展开测试[2]。此外，智能网联汽车所处的驾驶环境是非常复杂的，不仅需要考虑到交通设施等方面的因素，还应当考虑到行人、车辆等因素。部分司机在穿越十字路口时通常刹车都是很快的，也有部分司机刹车较慢，所以需要考虑不同类型司机的驾驶行为。根据试验与评价能够了解到，司机驾驶环境因素类型很多，如此则造成智能联网汽车进行评估与测试时也就会出现很多不确定，例如阴雨天气、浓雾天气等，这些都会直接影响到传感器本身的性能与使用，所以需要根据具体环境对车辆展开评价与测试。由于测试所存在的各种不确定性，都是构建测试评估系统需要重点思考的因素。对于企业来说，对智能网联汽车进行测试最为重要的目的是对车辆在不同场景下所具有的功能进行测试，满足广大用户对智能网联汽车的使用需求，也可以将智能网联汽车的工作条件和场景反映出来。所有测试工作的开展都应当保障其本身的有效性，对车辆系统可以做出客观、真实的评估[3]。另外，智能网联汽车在实际使用过程中也会出现硬件故障、系统失效等问题，此种情况下汽车应当先离开自动驾驶系统，同时还需要对驾驶员进行提醒，最大程度避免交通事故的发生。若是通信信息出现了丢失现象，智能网联汽车也就不能够对错误进行正确识别，系统不仅要对驾驶员进行提醒，还应当接入互联网。若是驾驶员没有及时接收到信息，或是没有与互联网进行连接，汽车需要自动进入低风险等级。

例如，在重庆展开智能网联汽车的测试工作，测试区域中的路况包括了西部地区超过九成的特殊路况场景，有利于测试工作的开展。现阶段所使用的测试场景主要包括典型道路场景与ADAS相关场景，相配套的设备为车道灯、信号灯等，在未来，测试场景将会变得越来越复杂[4]。想要满足智能网联汽车自动行驶的要求，需要根据不同情况而展开测试，让测试场景设计变得较为复杂，而构建相应的测试场景也是进行测试时非常重要的内容。

2 智能网联汽车测试评价体系

2.1  场景采集与测试

在智能网联汽车测试评价体系中，场景库起着非常重要的作用，更是进行測试和评估的基础。如果想要让场景库能够满足要求，就需要在驾驶性能对应其出现的场景，以此来证明自动驾驶能够在同等行驶里程数下与人为驾驶进行比较安全性也变得更高，通过不同阶段的测试也能够有效分析场景数据库中所产生的数据，并且在车辆测试中能够获得新生成的场景。尤其是进行经验测试，在新的场景中可以将数据进行分析与细化，让其变成闭环系统，促使场景数据库变得丰富且实现优化，之后再通过增调模拟场景，根据经验场景需求完成测试。如此便有效缩短测试与评估周期，促使测试与评估工作的有效性得到提升。

在获取场景数据时，数据库的建立在一定程度上决定了评估工作本身的充分性，根据驾驶的具体环境、各种设备与仪器所收集到的信息，最开始分析信息时若是发现在特定场景中出现了安全事件，那么在场景中就能够将场景数据的测试，而且在测试时数据也是用于对现场数据的生成进行补充。另外，也要根据具体的交通模式以及我国道路交通本身所具有的特性，对发生的交通事故以及事故类型进行分析，了解交通事故发生的原因，再对交通事故的发生进行模拟，重建事故发生的场景，然后将此用作测试与评估工作。还可以应用自动驾与ADAS系统进行开发，分析其本身所具有的安全性，尤其是作为第一次场景当作是数据的主要来源，这主要是因为其是源于实际道路上的行驶环境，能够不断对现场数据进行更新，以便有效解决现阶段数据库本身所存在的不足。如此一来，能够将场景数据传递给广大用户，之后便加强了在场景数据方面的采集速度。然后，将场景数据变成不同场景参数，同车辆运动控制共同变成了进行测试的案例，为后续测试工作的开展也奠定了基础。

2.2  场景搭建与具体测试

在进行受控测试时，场景搭设是其中非常重要的内容，然而因为道路场景本身就非常复杂，场景数量更是多不胜数，无法在封闭环境中将社会上所有道路场景进行模拟，所以需要以完成建设的测试环境为基础，为其配备基本要素。在道路基础设施建设上，需要的基本要素主要包括了交叉口、高速岔路口、隧道、高架桥等基础建设要素，还需要设置气候要素与交通部件要素，其中交通部件要素主要包括了气球车等，而气候要素则包括了雾、雪、光、雨等等。通信元素则包含了5G、北斗定位等。电磁空间元素则包括了电磁兼容控制。在进行测试时电磁空间元件都是非常重要，具有鲜明的创新性与独立性，是由智能网络车辆本身所具有的性能决定的，也就是车辆雷达探头应当解决相互之间所产生的干扰，使得信号干扰与分集技术能够得到有效应用。另外，通信也包含了电磁干扰，主要电动机和发电机与电力电磁脉冲之间所形成的电磁干扰。由于使用各种类型的传感器，尤其是和电驱动系统结合在一起，整个车电磁兼容显得非常重要。不仅包含了车辆本身的电磁干扰，在车外无线通信、移动通信设备等方面也会出现电磁干扰，这也是智能推进技术发展时人们需要格外重视的问题。根据现阶段来看，进行道路测试主要在示范区，由封闭区域逐渐朝向半开放道路上不断扩展。由于受到国家政策的推动，智能网联汽车的测试与评价也将会变得越发的完善。

3 结语

现阶段，对智能网联汽车进行测评的技术依然存在不成熟之处，不論是在场景搭设还是测试上都是在封闭测试场中开展，和传统测试设施相比较存在不同，需要根据需求随时搭建测试场景。因为道路测试场景相较而言非常复杂，难以全部列举出来，所以构建场景数据库始终都是难点工作内容。文章通过对智能网联汽车测试评价体系的相关内容展开了分析，认真剖析各种场景，再结合相关理论知识，将测试场景中的关键元素提取出来，对每个场景所具有的个性与共性特点进行分析，模拟道路驾驶场景，然后对汽车展开测试，将所得到的测试结果上传到数据库中，为之后测试工作的开展提供参考，促使测试工作能够得以良好开展。

[参考文献]

[1]陈韬，蔡博，回春.基于场景元素的智能网联汽车场景构建研究[J].公路与汽运，2019（6）：9-12.

[2]杨秋燕，秦明明.基于场景元素的智能网联汽车场景构建探析[J].时代汽车，2020（12）：24-25.

[3]邓晓峰，王润民，徐志刚，等.我国智能网联汽车测试及示范基地发展现状[J].汽车工业研究，2019（1）：6-13.

[4]李立，徐志刚，赵祥模，等.智能网联汽车运动规划方法研究综述[J].中国公路学报，2019（6）：20-33.

（编辑 傅金睿）