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新場景|國智長沙智車信心度(C-IAC)研究報(bào)告出爐

投稿 2023/03/21 20:47:25 發(fā)布 IP屬地:未知 來源:車生活http://m.weaversrcairfield.com 作者:車生活 1591 閱讀 0 評論 5 點(diǎn)贊

隨著汽車電氣化與智能化的高速發(fā)展,搭載智能駕駛系統(tǒng)的車輛越來越普及,人們的駕乘方式和駕乘感受也在發(fā)生巨大的改變。但近年,因使用智能駕駛系統(tǒng)導(dǎo)致車禍甚至人員傷亡的事故頻發(fā),智能駕駛系統(tǒng)的安全性成為大眾關(guān)注的焦點(diǎn)。

目前針對于智能駕駛系統(tǒng)的安全測試,國家智能網(wǎng)聯(lián)汽車(長沙)測試區(qū)前期基于雨霧特殊天氣對六款車型的智能駕駛系統(tǒng)功能進(jìn)行了系統(tǒng)性的研究測試,測試結(jié)果表明特殊天氣對智能駕駛系統(tǒng)的影響很大。本文在前期研究測試的基礎(chǔ)上,從車輛實(shí)際使用的危險(xiǎn)場景出發(fā),通過模擬車載物跌落、泥漿飛濺、夜間逆光和揚(yáng)塵四類場景,實(shí)車測試車輛智能駕駛系統(tǒng)的表現(xiàn),深入研究在危險(xiǎn)場景下不同車型的智能駕駛系統(tǒng)功能水平,引導(dǎo)智能汽車企業(yè)及零部件企業(yè)對產(chǎn)品進(jìn)行進(jìn)一步的優(yōu)化升級。

本文通過在國家智能網(wǎng)聯(lián)汽車(長沙)測試區(qū)搭建車載物跌落、泥漿飛濺、夜間逆光和揚(yáng)塵天氣場景,實(shí)車測試不同車輛的智能駕駛系統(tǒng)在四種場景下的表現(xiàn)并記錄測試結(jié)果,通過測試結(jié)果分析車輛的智能駕駛功能水平。

測試車輛

本文沿用前幾期測試的六款車型,分別為比亞迪護(hù)衛(wèi)艦07、嵐圖夢想家、理想L9、蔚來ES8、零跑C11、高合HiPhiX,具體車型信息如表1所示,本次試驗(yàn)車型通過租賃方式獲取。

表1  測試車型一覽表

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測試設(shè)備

本文測試所用的主要測試設(shè)備包括行人目標(biāo)物、EVT假車、目標(biāo)物驅(qū)動系統(tǒng)和數(shù)據(jù)采集設(shè)備(RT),如圖1所示。設(shè)備具體參數(shù)如表2所示。

表2  主要測試設(shè)備一覽表

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image.png圖1  測試設(shè)備

測試場地

本文測試所用的測試場地為國家智能網(wǎng)聯(lián)汽車(長沙)測試區(qū)模擬高速和雨霧模擬區(qū),其中模擬高速進(jìn)行車載物跌落和泥漿飛濺場景測試,雨霧模擬區(qū)進(jìn)行夜間逆光和揚(yáng)塵天氣場景測試。測試場地如圖2所示。

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圖2  測試場地

試驗(yàn)條件

環(huán)境:本試驗(yàn)在天氣良好且光照正常的環(huán)境下進(jìn)行試驗(yàn)(夜間逆光場景除外),試驗(yàn)過程中風(fēng)速低于5m/s。

試驗(yàn)過程數(shù)據(jù)采集:試驗(yàn)過程使用的所有設(shè)備滿足動態(tài)數(shù)據(jù)采樣和存儲頻率為100Hz。其中數(shù)據(jù)采集精度滿足以下要求:

(1)速度精度為0.1km/h;

(2)縱向加速度精度為0.1m/s2;

(3)橫向和縱向位置精度為0.03m。

車輛狀態(tài):本次試驗(yàn)車輛輪胎氣壓為廠家推薦的標(biāo)準(zhǔn)冷態(tài)氣壓,試驗(yàn)過程中除安裝的試驗(yàn)設(shè)備外,測試車輛僅乘坐兩名人員(試驗(yàn)員和駕駛員)。

車輛功能設(shè)置:本次試驗(yàn)過程中車輛跟車行駛時(shí)距設(shè)置為中間檔位。時(shí)距檔位個(gè)數(shù)為偶數(shù)的,時(shí)距設(shè)置為中間檔后面最靠近高時(shí)距的檔位。試驗(yàn)車輛的自動緊急制動系統(tǒng)報(bào)警級別設(shè)置為報(bào)警中間檔位。檔位個(gè)數(shù)為偶數(shù)的,報(bào)警級別設(shè)置為中間偏早報(bào)警的檔位。

試驗(yàn)要求:試驗(yàn)車輛在開啟智能駕駛系統(tǒng)功能的情況下,以不同的試驗(yàn)速度進(jìn)行場景測試,具體如表3所示。試驗(yàn)過程中,保持試驗(yàn)車輛和目標(biāo)物速度在規(guī)定車速±2km/h且試驗(yàn)車輛行駛方向橫向偏移量不超過規(guī)定行駛路徑±0.3m。每個(gè)試驗(yàn)工況最多進(jìn)行3次試驗(yàn),低速試驗(yàn)未通過則不進(jìn)行高速試驗(yàn),3次試驗(yàn)中有2次滿足要求,則通過測試;反之則不通過。若前2次試驗(yàn)均通過或不通過測試,則不進(jìn)行第3次試驗(yàn)。試驗(yàn)過程中全程記錄數(shù)據(jù),當(dāng)試驗(yàn)車輛與目標(biāo)物發(fā)生碰撞或者避免碰撞時(shí),本次試驗(yàn)結(jié)束。

表3  試驗(yàn)工況表

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試驗(yàn)評價(jià)

本文借鑒ISO 26262的風(fēng)險(xiǎn)評估方法,使用場景暴露度和場景傷害度兩個(gè)評價(jià)指標(biāo)對四類場景本身進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)評價(jià),最終確認(rèn)每個(gè)場景的權(quán)重分值,測試結(jié)果按照碰撞、碰撞但預(yù)警、避撞三種情況進(jìn)行得分評價(jià),如表4所示。

表4  四類場景權(quán)重得分及結(jié)果評價(jià)

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本次試驗(yàn)研究的四類場景來源于實(shí)際行車過程常遇見的四類危險(xiǎn)場景,具體如下:

車載物跌落場景主要模擬在正常穩(wěn)定跟車行駛過程中,突遇前車車載物跌落的情況,車輛對于動態(tài)跌落車載物的識別及避撞的能力。

泥漿飛濺場景則模擬在車輛受到飛濺的泥漿遮擋前視攝像頭時(shí),對于前方靜止車輛的識別及避撞的能力。

夜間逆光場景主要模擬在夜間遇到對向車輛開遠(yuǎn)光燈的情況下,車輛對前方同向行走的行人及靜止車輛的識別及避撞的能力。

揚(yáng)塵場景模擬在揚(yáng)塵環(huán)境視野受限的情況下,對于前方靜止車輛的識別及避撞的能力。

車載物跌落:本場景該場景選用紙箱作為跌落車載物,紙箱大小為60cm*40cm*50cm。目標(biāo)車在試驗(yàn)道路的中間,試驗(yàn)車輛跟隨目標(biāo)車行駛,穩(wěn)定跟車行駛至少2s后,目標(biāo)車上的紙箱拋落,如圖3所示。實(shí)車測試如圖4所示。

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圖3  車載物跌落場景示意圖


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圖4 實(shí)車測試

測試結(jié)果如下:

表5  車載物跌落場景試驗(yàn)結(jié)果

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測試評分結(jié)果如下:

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圖5  車載物跌落場景評分

在車載物跌落測試中,所有車輛均無法識別拋灑的紙箱并進(jìn)行避撞,可能原因?yàn)楝F(xiàn)階段智能駕駛系統(tǒng)暫未考慮此類情況。

泥漿飛濺:目標(biāo)車放置在車道中心線上,試驗(yàn)車輛縱軸線與目標(biāo)車縱軸線重合,當(dāng)試驗(yàn)車輛達(dá)到穩(wěn)定車速且兩車縱向距離縮小至50m時(shí),對測試車輛前視攝像頭進(jìn)行泥漿噴灑,持續(xù)噴射3s,設(shè)置目標(biāo)車車尾部為碰撞點(diǎn),如圖6所示M點(diǎn),用于記錄兩車的縱向及橫向相對位置,每組試驗(yàn)的碰撞點(diǎn)應(yīng)相同。實(shí)車測試如圖7所示。

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圖6  泥漿飛濺場景示意圖

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圖7 實(shí)車測試

測試結(jié)果如下:

表6  泥漿飛濺場景試驗(yàn)結(jié)果

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評分結(jié)果如下:

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圖8  泥漿飛濺場景評分

在泥漿飛濺場景測試中,所有車輛在前視攝像頭被遮擋而雷達(dá)等其他傳感器正常工作的情況下,均無法識別前方靜止車輛并進(jìn)行避撞,說明前置攝像頭的干擾對車輛智能駕駛功能的影響很大。

夜間逆光

(1)夜間逆光下的行人縱向場景:本場景的光源車輛為M1類乘用車,開啟遠(yuǎn)光燈并靜止放置在逆向車道中心線上,目標(biāo)假人APT中心線與試驗(yàn)車輛中心線重合。目標(biāo)假人以5km/h的速度與車輛行駛方向相同的方向移動,碰撞點(diǎn)在車輛寬度50%位置,如圖9中所示M點(diǎn)。試驗(yàn)過程中背景光照強(qiáng)度應(yīng)滿足小于1lx。實(shí)車測試如圖10所示。

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圖9  夜間逆光—行人縱向場景示意圖

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圖10 實(shí)車測試

試驗(yàn)結(jié)果如下:

表7  夜間逆光—行人縱向場景試驗(yàn)結(jié)果

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評分結(jié)果如下:

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圖11  夜間逆光-行人縱向場景評分

在夜間逆光—行人縱向場景測試中,嵐圖夢想家、蔚來ES8、零跑C11車輛智能駕駛系統(tǒng)功能表現(xiàn)穩(wěn)定且均通過了該場景下的全部測試。但從整體測試結(jié)果來看,夜間逆光對部分車型的智能駕駛系統(tǒng)影響很大,

(2)夜間逆光下的前車靜止場景:本場景的光源車輛為M1類乘用車,開啟遠(yuǎn)光燈放置在逆向車道中心線上,目標(biāo)車放置在車道中心線上,試驗(yàn)車輛縱軸線與目標(biāo)車縱軸線重合,設(shè)置目標(biāo)車車尾部為碰撞點(diǎn),如圖12所示M點(diǎn)。用于記錄兩車的縱向及橫向相對位置,每組試驗(yàn)的碰撞點(diǎn)應(yīng)相同,試驗(yàn)過程中背景光照強(qiáng)度應(yīng)滿足小于1lx。實(shí)車測試如圖13所示。

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圖12  夜間逆光—前車靜止場景示意圖


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圖13實(shí)車測試

試驗(yàn)結(jié)果如下:

表8  夜間逆光—前車靜止場景試驗(yàn)結(jié)果

image.png      評分結(jié)果如下:

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圖14  夜間逆光-前車靜止場景評分

在夜間逆光—前車靜止測試中,嵐圖夢想家、蔚來ES8和零跑C11均通過了該場景下的所有測試,智能駕駛系統(tǒng)功能表現(xiàn)較好,結(jié)合行人場景測試結(jié)果,夜間逆光對于以上三款車型的智能駕駛系統(tǒng)功能影響較小。

揚(yáng)塵:揚(yáng)塵模擬環(huán)境滿足在目標(biāo)車周圍能見度小于10m。目標(biāo)車放置在車道中心線上,試驗(yàn)車輛縱軸線與目標(biāo)車縱軸線重合,設(shè)置目標(biāo)車車尾部為碰撞點(diǎn),如圖15所示M點(diǎn)。用于記錄兩車的縱向及橫向相對位置,每組試驗(yàn)的碰撞點(diǎn)應(yīng)相同。實(shí)車測試如圖16所示。

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圖15  揚(yáng)塵場景示意圖

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圖16 實(shí)車測試

試驗(yàn)結(jié)果如下:

表9  揚(yáng)塵場景試驗(yàn)結(jié)果

image.png     評分結(jié)果如下:

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圖17  揚(yáng)塵-前車靜止場景評分

從測試結(jié)果來看,揚(yáng)塵環(huán)境對六款車型的智能駕駛系統(tǒng)的影響很大,六款車型均未能通過所有測試。

本文通過對六款車型進(jìn)行四類場景的測試發(fā)現(xiàn),不同車型智能駕駛系統(tǒng)功能在四類場景下的表現(xiàn)相差很大。在四類場景中,車載物跌落和泥漿飛濺場景難度系數(shù)最大,所測試的六款車型均無法通過測試;而夜間逆光場景難度系數(shù)最小,六款車型中有一半的車型均通過了測試。針對揚(yáng)塵場景,六款車型的表現(xiàn)參差不齊,且均未能達(dá)到預(yù)期效果,車輛的智能駕駛系統(tǒng)功能水平需要進(jìn)一步提升。為了能更加科學(xué)的反映出智能車輛在以上四類場景下的智能駕駛功能水平,后續(xù),國家智能網(wǎng)聯(lián)汽車(長沙)測試區(qū)將加大測試車輛的樣本量,持續(xù)開展其他車型的測試研究。


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