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清华大学苏州汽车研究院:如何构建自动驾驶测试评价体系

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导语:在自动驾驶技术的推动下,自动驾驶车辆综合智能测评体系构成了自动驾驶车辆“产品化”的重要环节,其最终目的就是落地高级别自动驾驶产品,推动自动驾驶行业相关政策、法规及标准的建立。

自动驾驶发展历程

国外测试评价体系的发展状况主要以大型的自然驾驶试验、自动驾驶测试、交通事故数据库为依据进行的自动驾驶测试场景方面的研究。国内主要以“中国智能车未来挑战赛”以及我国深度事故数据为基础进行的测试场景及综合测评方法的研究。目前国内外针对智能驾驶汽车的运行安全测试都还处于探索阶段,标准和体系的制定都在进行中,针对智能驾驶汽车的测试还尚未形成一套完整成熟的测试评价体系,都只是通过颁布相关法规政策、制定部分功能标准体系来进行自动驾驶技术的测试评价,且测试评价的内容不尽相同,存在评价维度单一、评价准则主观、定量指标较少等问题。

如何进行测试评价是当前亟待解决的问题,主要包含几个方面:

从什么维度进行评价?

比如目前常分的安全性、系统性、平稳性和速度性的几个维度,这个维度的选取需要结合实际测试现状及结果需求。

如何评价?

根据需求并结合相关法规政策和比赛经验确定每个维度的评价指标,采用单层级或者多层级的评价体系,对车辆进行单项性能或综合性能的比较分析。常采用的是定性评价方法,其结果更加稳定可靠,但只有当自动驾驶车辆的性能水平存在显著差异时才能区分出性能优劣,针对自动驾驶车辆产品无法做出智能性水平的详细定位和精确评价,对技术研发也不能提供研发方向的精确性引导。基于定性评价方法的劣势,定量评价方法的优势显而易见,该方法可以精确数值概括全部的评价信息,适用于需要对不同自动驾驶车辆的智能性优劣做精确分析的场合。评价结果直观明确,利于工程实践和自动驾驶车辆性能逐步提高。

评价方法的准确性?

即对评价指标运用科学的理论方法进行分析,使得分析结果能可靠的支撑最终的评价结果。

评价结果呈现?

即以什么样的形式将多个指标进行归纳总结出可衡量自动驾驶车辆行为质量的结果,以直观的形式呈现给测试人员或用户,并且能指出当前车辆存在的不足。

自动驾驶车辆综合智能定量评价体系构建

结合上述几个方面形成一套科学、准确、可信度高的自动驾驶测试评价体系,进一步推动自动驾驶技术的不断完善,形成测试闭环。

来源:清华大学苏州汽车研究院公众号

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