當前，世界各國對智能網聯技術發展的支持不僅在政策研究、技術研發等方面，更是斥資建設智能網聯汽車測試示范區，用以推動行業發展，引導標準規范制定。本文針對自動駕駛汽車道路測試相關內容進行了梳理，僅供參考。

自動駕駛汽車測試方法、測試內容有哪些？測試目的是什么？

自動駕駛汽車測試方法主要包括軟件在環（SIL）、硬件在環（HIL）、車輛在環（VIL）等方法；測試內容主要包括傳感器、執行器、算法、人機界面測試以及封閉場地、公共道路測試等內容；測試目的是從功能、性能、安全、穩定和魯棒性等方面來驗證自動駕駛系統的合理性、安全性和穩定性。

自動駕駛汽車開展公共道路測試面臨哪些挑戰？

一是復雜道路環境帶來的挑戰，我國道路環境和交通構成相對復雜、機動車駕駛人駕駛行為多樣化，自動駕駛汽車如何正確識別并做出準確響應是面臨的挑戰之一；二是自動駕駛汽車和人工駕駛汽車混行帶來的挑戰，自動駕駛汽車如何正確感知其他車輛，正確識別外界聲光信號，及時向外界發出聲光信號，實現與人工駕駛汽車的有效協同并行，也是面臨的挑戰之一。

自動駕駛汽車測試場景構建有哪些架構和維度？

自動駕駛汽車測試場景架構的確定是構建自動駕駛測試場景的前提。從測試場景層次架構角度來講，包括道路拓撲結構（像障礙物、車道線等）、交通流以及動態情景等三部分。從測試場景三維架構角度來講，測試場景是行駛場地和駕駛情景的組合，在環境的影響下，由不同場景（高速公路、鄉村道路、城市道路等）與駕駛任務、駕駛模式、駕駛速度等一同構成。

針對傳統測試場景構建方法存在的效率低、適應差、規劃程度弱等問題，可以從以下維度出發，構建符合我國典型道路交通情景的測試場景：一是借鑒我國機動車駕駛人考試制度與方法、道路交通通行原則與法律法規在實施過程中的成功經驗，從安全駕駛技能、安全駕駛意識等角度構建基于機動車駕駛人考試的測試場景；二是結合重特大道路交通事故深度調查，以及對我國典型道路交通違法行為深入分析，從道路交通法律法規、事故和違法行為誘因、交通參與類型等角度，構建基于交通事故與違法情景的測試場景；三是基于我國典型道路環境、道路類型、典型交通流、典型天氣及光照等條件，通過道路設計、交通流仿真分析、實際道路交通場景采集分析等方法，構建基于道路交通情景的測試場景。

自動駕駛汽車實車在環測試是什么？能起到什么作用？

自動駕駛汽車實車在環測試是借助虛擬現實數據生成、傳輸與交互技術，模擬自動駕駛汽車在真實道路環境行駛，并通過概率分布的危險場景強化模擬方法，通過測試案例動態自適應，實現自適應加速測試，從而在保證測試結果準確性的基礎上，大幅節約測試時間和成本；同時，通過實車在環測試一方面給虛擬測試提供了驗證結果，另一方面為實際道路測試提供了較為真實的參考數據，具有積極推動意義。

什么是自動駕駛汽車的預期功能安全？

自動駕駛汽車安全可分為主動安全、功能安全、預期功能安全和信息安全。其中，功能安全主要關注由于系統、硬件或軟件失效而導致的危害；預期功能安全則主要關注系統部件無故障情況下，由于感知或系統執行不符合預期而產生的危害。

不符合預期情況產生的主要原因有以下幾方面：一是道路條件、周邊事物、環境天氣等諸多因素會對自動駕駛系統產生干擾，導致系統不能準確可靠地開展環境識別、駕駛決策及運動控制；二是目標使用場景考慮不周全，導致系統不能準確識別環境要素；三是功能決策邏輯不合理，導致系統決策失誤；四是V2X預警交互信息傳輸不準確，導致自動駕駛汽車交互通信錯誤；五是執行器響應能力不足，導致運動控制偏離預期。

什么是自動駕駛汽車退出機制？如何測試？

自動駕駛汽車退出機制指自動駕駛系統當發生故障或無法安全運行時應能夠通過某種方式提示駕駛人進行接管或自動進入最小風險狀態。