自動駕駛仿真測試有什么具體要求？

[首發于智駕最前沿微信公眾號]在自動駕駛技術快速迭代、功能邊界不斷擴展的今天，如何系統、嚴謹且高效地驗證一個自動駕駛系統的性能，成為研發、測試與監管共同面對的核心難題。相較于傳統汽車主要關注機械性能、動力響應和操控穩定性，自動駕駛系統的復雜性主要體現在感知、決策與控制等軟件層面，其運行行為高度依賴于交通環境、傳感器輸入和系統邏輯。這也就意味著，傳統的物理測試方法已經難以全面覆蓋自動駕駛系統所面臨的所有應用場景。面對這些問題，一個融合多維技術手段的“分階段、多支柱、全流程”測試體系成為行業共識。

自動駕駛系統的完整測試評估路徑，通常包含三個主要環節，即仿真測試、封閉場地測試以及開放道路測試。這三種方法并非彼此替代，而是相互補充、遞進升級的驗證體系。封閉場地測試主要面向傳感器誤差驗證、功能調試與部分場景行為測試，雖然物理真實但受限于空間資源，測試內容難以覆蓋全部高風險情況。開放道路測試在真實環境下檢驗系統綜合能力，但面臨不可控變量多、安全風險大、成本高昂等現實問題，且很難構造出系統極限或邊緣場景。相比之下，仿真測試通過虛擬構建環境、車輛、傳感器和交通行為等要素，不僅可以低成本、高效率地完成大規?；貧w測試，還能自由搭建各種極端或危險場景，實現早期問題發現和算法調優。特別是在開發初期，仿真幾乎是唯一可行的大規模場景覆蓋手段，也是支撐閉環開發與持續集成的關鍵基礎。

所謂仿真測試，簡單理解就是“在電腦里建造一條道路和一輛虛擬車”，讓系統在這個數字世界中“開車”來接受檢驗。不同于傳統軟件測試只檢查邏輯正確性，自動駕駛仿真更像是“在虛擬世界中搭建現實交通”，通過模型精確還原道路結構、車道線、交通參與者、氣象條件、傳感器輸入等復雜元素，使自動駕駛系統在仿真中接收的信號與現實世界盡可能接近。這就要求仿真平臺不僅要具備可視化的表現力，更要有高度準確的物理建模能力、復雜交通行為生成能力，以及支持多種“在環”形式的系統集成能力。仿真平臺的可靠性越高，仿真測試結果的工程價值也就越大。

正因為仿真測試的重要性和復雜性，《智能網聯汽車自動駕駛功能仿真試驗方法及要求》這部標準應運而生。該標準并不是簡單地提供一套“跑模擬”的流程，而是從工具鏈能力、測試數據記錄、場景構建、結果判斷、模型可信度評估等多個角度出發，為整個仿真測試體系建立了技術“地基”。

標準明確仿真測試適用于具備自動駕駛功能的M類與N類車輛，分別對應乘用車與貨車，這與我國道路車輛分類體系保持一致。其他類型車輛雖然不在強制適用范圍內，但可參照執行，為更多類型的智能化車輛提供了制度兼容的可能。標準開篇同時列出了多個規范性引用文件，其中包括道路交通標志與標線規范、信號燈設置規范、駕駛自動化等級定義、場地試驗方法，以及自動駕駛系統相關術語等。這些引用文件為仿真測試場景中的道路、標志、交通行為建模提供了合法性基礎，也使測試在虛擬世界中盡可能貼近現實環境。

標準在術語定義中特別強調“仿真試驗”是一種基于“仿真工具鏈”的測試方式，而仿真工具鏈則由仿真工具與模型組成。這里的“仿真工具”指的是用于模擬環境、傳感器、車輛運動的計算平臺，既可以是純軟件，也可以是軟硬件結合的設備；“模型”則是對環境、交通行為、傳感器信號、車輛動力學等要素的數學表達，是仿真可信度的核心。通過工具鏈將這些模型組織起來，便構成了一套完整的仿真測試系統。

在試驗要求部分，標準首先規定仿真測試必須以自動駕駛系統為測試對象，系統版本在測試期間不得變更。這一規定源于對測試有效性的重視，若在測試過程中修改算法或參數，結果將失去對比意義。此外，標準還要求所有仿真測試工具鏈都必須進行可信度評估，這一要求極為關鍵?？尚哦仍u估的目的是衡量仿真平臺的輸出是否能真實代表現實世界中系統可能的行為，從而為仿真結果提供工程依據。這種評估不僅是對模型數學準確性的驗證，更涉及對誤差范圍、適用場景、不確定性來源等內容的系統分析。

關于仿真工具鏈的技術能力，標準提出了非常具體的要求。工具鏈必須支持場景的搭建與運行，能夠模擬道路結構、交通參與者、信號燈、標線等元素，且具有場景參數可配置性。此外，工具鏈還要支持原始信號級別的傳感器仿真，能夠輸出圖像、雷達波形、點云等數據，供被測系統直接輸入。這一能力要求的背后，是對仿真系統物理還原能力的高度重視。只有在信號層面上真實還原現實世界的傳感輸入，才能最大限度接近系統在實車運行中的感知行為。

此外，標準還要求工具鏈具備車輛動力學建模能力或可接入真實車輛控制系統，以還原油門、制動、轉向等控制命令的響應過程。在系統集成層面，工具鏈還應支持軟件在環（SIL）、硬件在環（HIL）等接入方式，以適配不同測試階段和開發形式的實際需求。最重要的是，工具鏈必須具備數據記錄與結果判定能力，能夠對仿真執行過程中的每一項關鍵指標進行采集、存儲和分析，并保證結果可追溯。

在數據記錄部分，標準規定了詳細的信息采集項，包括測試方式（如SIL/HIL）、工具鏈版本、被測系統版本、車輛燈光與交互狀態、車輛與車道線或基礎設施的最小距離，以及是否發生碰撞或觸發最小風險操作等。這些記錄內容不僅用于結果評估，更是保障試驗可復現、便于問題追蹤與問題定位的基礎工程信息。

仿真試驗的執行流程由六個步驟組成，即確定試驗項目與方案、配置仿真工具鏈、開展可信度評估、搭建場景、執行試驗和分析結果。每一步都設有明確的輸入輸出邊界，構成閉環流程。試驗項目的選擇需基于被測系統的設計運行條件（ODD），比如是否支持高速公路、城市道路等。在此基礎上，標準給出了覆蓋各類場景的試驗項目建議表，并定義了多個典型測試場景的參數范圍。這種結構鼓勵企業在固定模板基礎上拓展邊界值組合，以提升覆蓋度。

場景搭建方面，標準強調試驗區域應包含系統激活段，確保自動駕駛系統在進入測試段前已成功激活并達到穩定狀態。場景中所涉及的道路標志、信號燈、障礙物等必須符合國家相關標準，確保交通行為具有現實可比性。此外，為避免干擾因素，標準建議測試場景設為“良好能見度”環境，以避免傳感器誤識別等非算法因素影響結果。

具體試驗場景示意圖

在測試執行環節，每一項測試場景至少應重復運行三次，目的是觀察系統在相同場景下的行為穩定性與重復性。標準對試驗的終止條件也進行了規定，當試驗車輛違反交通規則或自動駕駛系統主動退出時，測試即終止。這一機制不僅可以防止系統出現異常行為后繼續運行，也便于界定測試失敗的邊界。

對于測試結果的判定，標準給出了清晰的判斷標準。自動駕駛系統應遵守交通規定，例如不得壓線、不超速、不違規變道等，同時必須按規定使用燈光，并保持系統主動控制狀態。在測試過程中若觸發了最小風險策略、系統請求退出，或發生異常停車行為，都可能構成不通過的依據。然而，標準也為部分特殊情況保留了靈活性，如系統在某場景下無法激活（如匝道起點、Vmax不足），則可判定為“該場景不適用”，而非直接判為失敗，這種處理方式體現了標準的科學性和工程理性。

標準還詳細制定了仿真工具鏈的可信度評估流程，整個評估分為四大環節，即建模與仿真管理、分析、驗證和確認。在建模與仿真管理方面，要求記錄版本變更、開發團隊資質、輸入數據來源等，確保工具鏈的使用是可控的、合規的。在分析環節，標準要求識別模型適用范圍、不確定性來源、輸入輸出變量邊界等，明確仿真系統的工程邊界條件。驗證環節則包括代碼驗證、數值誤差估算、參數敏感性分析等內容，目的是確保工具鏈在特定輸入下不會產生不合理或非物理的響應。確認部分則要求通過與實測數據比對，量化模型擬合度并確定相關性閾值。這種嚴密的驗證結構，使仿真系統不僅能“跑起來”，還要“靠譜地跑”。

可信度評估框架與流程示意圖

標準要求對仿真模型中的不確定性進行分類與定量描述，包括輸入不確定性、模型參數不確定性、結構不確定性、偶然性與認知性不確定性。并基于這些不確定性設定合理的安全裕度，以補償仿真系統與現實之間的差異。這種安全冗余設計理念，體現了標準對系統安全性評估的工程深度與責任感。

《智能網聯汽車自動駕駛功能仿真試驗方法及要求》并非一份泛泛的技術指南，而是一部從工程邏輯、測試目標、技術路徑到驗證方法都極為細致、專業、系統的國家級技術規范。它不僅規范了仿真測試的工具與方法，更深層次地推動了整個自動駕駛系統開發驗證方式的標準化和工程化進程。對任何自動駕駛開發企業而言，深入理解并有效落實該標準，不僅是合規發展的基礎，更是構建安全、高效、可信產品的前提保障。