TCMAX116-01—2018自动驾驶车辆道路测试能力评估内容与方法
自动驾驶技术的安全性评估与测试方法
自动驾驶技术的安全性评估与测试方法随着科技的不断发展，自动驾驶技术成为了汽车行业的热门研究领域。
然而，要实现真正的自动驾驶，必须确保其安全性。
自动驾驶技术的安全性评估和测试方法是确保这一目标实现的关键。
安全性评估是评估自动驾驶系统在各种道路和交通条件下的性能和安全性。
评估的方法旨在发现潜在的隐患，并提供改进和优化的建议。
下面将介绍一些常用的自动驾驶技术的安全性评估和测试方法。
首先，是仿真测试。
通过使用计算机模型和虚拟场景来模拟能够在不同实际道路上行驶的自动驾驶汽车。
这种方法可以提供大规模和多样化的道路条件和交通模式，以及在安全的环境中进行测试和优化的机会。
仿真测试可以降低测试成本，缩短测试周期，并为多种测试场景提供便利。
其次，是测试集集成。
这种方法是编写一系列各种道路和交通情况的测试用例，以模拟真实世界的驾驶场景。
测试集集成方法可以确保自动驾驶系统在各种情况下保持高效运行，并验证其对突发事件的响应能力。
这要求测试集覆盖广泛，包括不同类型的道路、各种天气条件、不同的交通状况等。
第三，是在实际道路上进行测试。
这种方法是将自动驾驶汽车放在真实的道路上进行测试。
通过真实道路测试，可以评估系统在实际环境中的性能和安全性。
这种方法可以收集真实的数据，为算法改进和系统调整提供依据。
然而，实际道路测试可能受到道路交通和法律法规的限制，且成本较高。
另外一种方法是漏洞扫描和安全性测试。
这种方法着重于发现自动驾驶系统中的漏洞和脆弱性，以及可能被黑客利用的潜在入侵点。
通过对系统进行深入的安全分析和测试，可以找到潜在的安全隐患，并提供改进和修复的方案。
最后，是通过数据演练来评估系统的安全性。
这种方法使用历史数据和模拟数据进行演练，以评估系统在不同环境条件下的性能和安全性。
数据演练可以模拟各种道路和交通情况，以及紧急情况和意外事件。
通过演练，可以发现系统的漏洞和不足之处，并提供改进的建议。
总而言之，自动驾驶技术的安全性评估和测试方法是确保汽车行业向自动驾驶迈进的关键。
新能源汽车智能驾驶评测标准
新能源汽车智能驾驶评测标准随着新能源汽车和智能驾驶技术的不断发展，对于新能源智能驾驶汽车的评测标准也变得愈发重要。
下面是相关参考内容，涵盖了新能源汽车智能驾驶评测的主要标准。
1. 系统安全性：评估新能源智能驾驶汽车系统的安全性能，包括防护措施、应急处理、软件漏洞和恶意攻击的防御能力等。
评估要求考虑到系统灵活性、实时性和协同性，以确保系统的整体安全性。
2. 自动化驾驶功能：评估新能源智能驾驶汽车的自动化驾驶功能，包括车辆感知、车道保持、自动泊车、交通信号灯识别等。
评估要求考虑到功能的准确性、鲁棒性和可靠性，以确保自动驾驶功能的实用性和安全性。
3. 能耗效率：评估新能源智能驾驶汽车的能源消耗效率，包括电池寿命、能源回收率、充电效率等。
评估要求考虑到能源管理的智能化程度，以确保新能源汽车能够有效利用能源，降低能源消耗。
4. 驾驶员交互体验：评估新能源智能驾驶汽车的用户界面和交互操作的便捷程度，包括语音识别、触摸屏、人机交互等。
评估要求考虑到交互的直观性、用户体验和操作安全性，以确保驾驶员能够方便地理解和操作智能驾驶系统。
5. 环境适应能力：评估新能源智能驾驶汽车在各种道路和气候条件下的适应能力，包括城市交通、高速公路、恶劣天气等。
评估要求考虑到系统对不同环境的感知和应对能力，以确保汽车能够在各种情况下稳定运行。
6. 紧急处理能力：评估新能源智能驾驶汽车在紧急情况下的应急处理能力，包括紧急制动、避让障碍物、应对交通事故等。
评估要求考虑到系统的反应速度、准确性和安全性，以确保汽车能够在紧急情况下做出正确的应对。
7. 数据安全和隐私保护：评估新能源智能驾驶汽车的数据安全性和隐私保护措施，包括数据收集、存储和传输等。
评估要求考虑到数据保护的加密和权限控制，以确保驾驶员和乘客的数据不会被盗取和滥用。
8. 法律和道德合规性：评估新能源智能驾驶汽车是否符合相关法律和道德规范，包括道路交通法规、隐私法规等。
评估要求考虑到系统的合规性和透明度，以确保汽车的运行和数据处理符合法律和道德要求。
道路车辆 自动驾驶系统测试场景 术语-最新国标
道路车辆自动驾驶系统测试场景术语1 范围本文件界定了自动驾驶系统测试场景相关的术语和定义。
本文件适用于装备自动驾驶系统的M类、N类车辆，其他车辆类型可参考执行。
2 规范性引用文件本文件没有规范性引用文件。
3 术语和定义下列术语和定义适用于本文件。
自动驾驶系统 automated driving system；ADS由实现自动驾驶功能的硬件和软件所共同组成的系统。
注：“自动驾驶系统”为GB/T 40429-2021规定的3级及以上驾驶自动化系统。
[来源：GB/T XXXXX-XXX 智能网联汽车术语和定义，5.3]被测系统system under test；SUT在测试场景(3.5)中被测试的自动驾驶系统（ADS）(3.1)。
试验车辆 subject vehicle自车 ego vehicle本车 host vehicle在自动驾驶功能试验、评估或者示范过程中被观测的车辆。
注：试验车辆测试可与自动驾驶系统（ADS）（3.1）测试相结合。
在某些情况下，对ADS的测试可以通过车辆测试进行。
此时，车辆表现性能和ADS性能不存在差别。
但这不适用于涉及ADS和用户的交互测试。
场景 scenario通常包括自动驾驶系统（ADS）（3.1）/试验车辆（3.3）及其在执行动态驾驶任务（DDT）（3.28）过程中相互作用的场景快照（3.6）序列。
[来源：GB/T 43267-2023，3.26，有修改]示例：在图1的场景中，有两个行为者（3.16），行为者1是试验车辆，行为者2是准备横穿道路的行人。
该场景的目的在于定义试验车辆（行为者1）对于行人（行为者2）的特定行为（3.15）的响应。
该场景中有2个触发条件。
场景从行人开始横穿道路（触发条件1）的时刻开始启动。
同时，为了达到试验目的，试验车辆以预先设定的速度行驶。
在这种情况下，行人出现在道路的场景快照变为试验车辆视角下的一个情境（3.17）。
试验车辆在ADS控制下的预期行为是减速停车直到行人安全通过道路。
自动驾驶汽车安全性评估
自动驾驶汽车安全性评估随着科技的迅猛发展，自动驾驶汽车正逐渐成为我们生活中的一部分。
然而，对于这种新兴技术的安全性评估至关重要。
本文将重点探讨自动驾驶汽车的安全性评估方法，以及相关挑战和解决方案。
1. 安全性评估概述自动驾驶汽车的安全性评估是通过对其系统、硬件和软件以及相关算法进行全面的测试和验证来确定其在道路交通环境中的安全性。
这一过程旨在评估自动驾驶系统是否能够识别并应对各种道路、交通和天气条件下的挑战。
2. 测试环境和场景为了有效评估自动驾驶汽车的安全性，测试环境和场景的选择至关重要。
测试环境可以包括模拟实验室、闭路测试场地以及实际道路测试等。
在测试场景方面，需要涵盖尽可能多的道路类型、交通情况和天气条件，以确保系统能够适应各种实际情况。
3. 传感器和感知系统测试自动驾驶汽车的传感器和感知系统是其安全性能的基础。
因此，对这些关键组件进行充分测试至关重要。
传感器测试可以包括传感器性能、精度和稳定性等方面的验证；而感知系统测试则需要模拟各种道路情况，确保系统能够准确地感知和识别交通标志、障碍物和其他车辆。
4. 控制系统和决策算法测试控制系统和决策算法是自动驾驶汽车实现安全驾驶的核心。
这些系统和算法需要在各种场景下进行测试和验证，以确保它们能够快速、准确地做出正确的驾驶决策，并适应不同的交通状况和行驶情况。
5. 安全性评估挑战和解决方案自动驾驶汽车的安全性评估面临一些挑战，例如系统复杂性、测试工具和设备的欠缺以及测试环境的限制等。
为了克服这些挑战，可以采取一些解决方案，例如使用模拟器进行虚拟测试、建立更完善的测试工具和设备，以及与政府、研究机构和行业合作共同推进安全性评估工作。
结论自动驾驶汽车的安全性评估对于保障道路交通的安全至关重要。
通过科学严谨的评估方法，我们可以验证和保证自动驾驶汽车在各种情况下的安全性能。
尽管在评估过程中会面临一些挑战，但通过不断创新和合作，我们有信心充分发挥自动驾驶汽车在未来交通中的巨大潜力，并确保其安全性。
自动驾驶开放测试道路安全风险评估方法(SRAAV)、评估流程与调研清单、评估清单、名词解释、道路标志要求
附 录 A（资料性附录）自动驾驶开放测试道路安全风险评估方法（SRAAV）A.1 评估方法概述自动驾驶开放测试道路安全风险评估方法SRAAV（Road Safety Risk Assessment for Autonomous Vehicles），是结合上海市道路交通特征和驾驶行为习惯，全面考虑了道路线形与道路类型等道路设施因素、天气等道路环境因素、交通流量与交通状态指数等交通因素、机动车与行人等道路使用者因素以及通信条件，综合定量评估各个道路路段的道路安全风险度。
风险度越低，道路安全性就越高，当前条件下可开放给自动驾驶道路测试的可能性就越高。
评估步骤具体包括事故类型及影响因素确定、影响因素调查及路段划分、交通调查、风险度计算、道路环境分级评定等。
A.2 事故类型及影响因素确定SRAAV评估方法中，机动车在道路上行驶可能发生五类事故，分别为：脱离行车道事故、失控撞上对向机动车事故、超车时撞上对向机动车事故、交叉口事故以及道路接入口事故。
通过实地勘察，判断道路中自动驾驶可能发生的事故类型。
对于不同的事故类型，SRAAV提出了不同的影响因素，如脱离行车道风险影响因素为车道宽、曲率、标志标线情况、路面平整度、坡度、预期速度、建议车速、交通流量等。
A.3 影响因素调查及路段划分实地调查车道数、路面状况、间隔带类型、曲率、坡度、道路接入点、交叉口情况等影响道路安全的主要因素，以主要影响因素不变或相似的连续道路为原则划分为同一个路段，并进行编号。
A.4 交通调查车辆通行速度和交通流量是影响自动驾驶开放测试道路安全风险的重要因素。
对划分好的各个路段进行车辆通行速度和交通流量等调查。
A.5 路段安全风险度计算方法各类事故导致的路段风险度计算公式如下：各类型事故风险度= 事故发生概率 × 事故严重程度 × 路段内车辆通行速度 × 路段交通流量影响 × 中央分隔带类型影响 × 天气环境影响系数 × 交通组成影响系数 式中事故发生概率、事故严重程度、中央分隔带类型影响由实地调查得到的道路属性因素共同反映，而路段内车辆通行速度、路段交通流量影响、天气环境影响系数、交通组成影响系数则由交通调查情况所决定。
自动驾驶汽车测试和评价方法
自动驾驶汽车测试评价方法同济大学汽车学院朱西产教授汽车自动化程度分级（SAE J3016）••主体是人，由驾驶员完成驾驶任务，辅助驾驶员驾驶功能通常由离散片段构成，不需要功能完备性••主体是车，由车辆完成驾驶任务，驾驶员作为backup或者不需要驾驶员功能是连续不间断状态，必须具备功能完备性ADAS 测试标准规范标准规范ACC FCW BSD LKA LDW AEB(car)AEB(pedestrian)ISO 15622:2010ISO 22179:2009GB/T 20608-2006ISO 17361:2007ISO/DIS 15623:2013ISO/DIS 17387:2008ISO/DIS 22178:2009SAE J2399√√√√√√√√√√√SAE J2400SAE J2478FMCSA-MCRR-05-005FMCSA-MCRR-05-007√√√√√Euro-NCAPIIHS√√√√NHTSA √ADAS测试标准体系的进展2018年5月12日美国犹他州，一名28岁的盐湖城女子开着启动了Autopilot系统的特斯拉Model S，拿出手机刚要玩，以60英里每小时速度撞上了一辆静止的消防车，右脚脚踝骨折。
2018年5月8日一辆特斯拉Model S在佛罗里达州劳德代尔堡(FortLauderdale)撞墙后起火，导致车内的3名青少年2死1伤。
2018年3月23日，一辆特斯拉Model X在加州山景城101高速公路发生严重车祸，汽车在高速行驶中撞向高速公路未封闭完全的隔离带，Model X现场起火，车主死亡。
自动驾驶安全性验证困境——需要方法创新在95%的置信度水平下，要证明自动驾驶车辆相比于人类驾驶能够减少20%交通事故死亡率，需要进行约50亿英里的公共道路测试，采用由100辆车组成的车队每年365天每天24小时不间歇的以25英里每小时的平均速度进行测试，大概需要225年——美国兰德公司自动驾驶测试场景自动驾驶测试场景正常驾驶未知场景（自动驾驶与自动驾驶/人为驾驶交互场景、人机交互等）危险事故ADAS测试场景在ADAS测试场景的基础上，融入更多的normal driving工况，未来进一步拓展由于自动驾驶的引入带来的新场景，构建基于场景的自动驾驶汽车的测试方法和体系AdaptIVe自动驾驶级别划分自动化分级功能1 2 2 2 3 3City Cruise 城市巡航采用了SAE J3016的自动化程度分级；对目前开发的泊车、城市自动驾驶和高速公路自动驾驶功能，明确了具体功能的分级。
北京市自动驾驶车辆道路测试能力评估内容与方法
北京市自动驾驶车辆道路测试能力评估内容与方法自动驾驶技术是当前汽车行业的热门研究方向，也是实现智能交通系统的关键技术之一、为了推动自动驾驶车辆在道路上的安全、高效运行，北京市制定了一套自动驾驶车辆道路测试能力评估内容与方法。
道路测试能力评估内容主要包括车辆性能评估、驾驶行为评估和系统功能评估等三个方面。
首先是车辆性能评估，主要考察自动驾驶车辆的感知、决策和控制能力。
感知能力包括车辆对周围环境的感知范围和精度，包括障碍物检测、道路标志辨识等。
决策能力主要考察车辆在道路上遇到不同情况时的判断和决策能力，包括规避障碍物、变道超车等。
控制能力主要考察车辆对转向、加减速等操作的准确性和稳定性。
其次是驾驶行为评估，主要考察自动驾驶车辆的交通规则遵守和人机交互能力。
交通规则遵守包括车辆在道路上的行驶速度、车距控制、交叉路口过马路等方面的表现。
人机交互能力主要考察车辆与行人、其他车辆的交互方式，包括车辆的信号灯提示、语音提示等。
最后是系统功能评估，主要考察自动驾驶系统的稳定性和可靠性。
稳定性包括车辆在不同路况下的运行稳定性，如在狭窄、坡道、湿滑等道路条件下的表现。
可靠性主要考察车辆在系统故障、疲劳驾驶等情况下的紧急处理能力，以及对交通信号、道路标志等的正确响应能力。
在评估方法上，可以结合实地测试和模拟测试相结合的方式进行评估。
实地测试可以利用专门设立的测试场地，模拟不同的道路条件和交通情况进行测试。
模拟测试可以通过计算机仿真技术，构建虚拟的交通环境，进行各种情况下的自动驾驶车辆测试。
此外，需要制定一套完善的评估标准和评分体系，以便对测试结果进行量化评估和比较。
评估标准应结合国际通行的自动驾驶车辆测试标准，同时考虑本地市区路况和交通特点。
综上所述，北京市自动驾驶车辆道路测试能力评估内容与方法的建立，旨在为自动驾驶技术的发展和应用提供科学的评估手段，促进自动驾驶车辆在北京市的安全、高效运行。
智能汽车开放道路测试和示范应用环境分级方法
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T/-2009《标准化工作导则_第1部分》给出的规则起草。 本标准作为《北京市关于加快推进自动驾驶车辆道路测试有关工作的指导意见（试行）》 及《北京市自动驾驶车辆道路测试管理实施细则（试行）》配套落实技术文件。 本标准除编辑性修改外，主要内容变化如下： ——修改了规范性引用文件（见 2，见 2018.2 版 2） ——增加了术语和定义自动驾驶系统（见 3.3） ——增加了术语和定义相同自动驾驶车辆（见 3.9） ——增加了术语和定义背景车辆（见 3.10） ——增加了术语和定义评估车辆（见 3.11） ——修改了评估内容评估车型（见 4.2，见 2018.2 版 4.2） ——修改了评估内容评估内容与评估分级（见 4.4，见 2018.2 版 4.4） ——修改了评估内容评估内容与评估车型（见 4.5，见 2018.2 版 4.5） ——修改了评估操作要求一般规定的章条编号（见 5.1，见 2018.2 版 5.1） ——增加了评估操作要求申请能力评估前提（见 5.1.1） ——修改了评估操作要求评估操作要求（见 5.1.3，见 2018.2 版 5.1.2） ——修改了评估操作要求评估记录工具（见 5.1.4，见 2018.2 版 5.1.3） ——修改了评估操作要求场景布置规定（见 5.1.5，见 2018.2 版 5.1.4） ——修改了专项操作要求的章条编号（见 5.2，见 2018.2 版 5.2） ——修改了专项操作要求交通标志（见 5.2.1，见 2018.2 版 5.2.1） ——修改了专项操作要求紧急情况处置（见 5.2.11，见 2018.2 版 5.2.11） ——修改了专项操作要求人工介入后的可操控性（见 5.2.12，见 2018.2 版 5.2.12）
2018-02-11 发布
2018-02-11 实施
中关村智通智能交通产业联盟 发 布
T/CMAX 116-01—2018
目次
前 言 .................................................................... II 1 范围 ..................................................................... 1 2 规范性引用文件............................................................ 1 3 术语和定义................................................................ 1 4 评估内容.................................................................. 3 5 评估操作要求.............................................................. 6 6 评估评判................................................................. 20 附 录 A.................................................................. 31 附 录 B.................................................................. 63
II
T/CMAX 116-01—2018
——删除了专项操作要求停车（见 2018.2 版 5.2.15） ——修改了专项操作要求停车入库（见 5.2.31，见 2018.2 版 5.2.32） ——修改了专项操作要求侧方停车（见 5.2.32，见 2018 版 5.2.33） ——增加了专项操作要求可变导向车道（见 5.2.39） ——增加了专项操作要求待转区（见 5.2.40） ——修改了专项操作要求网联驾驶（见 5.2.41，见 2018.2 版 5.2.40） ——修改了评估评判一般规定（见 6.1，见 2018.2 版 6.1） ——修改了通用评判不通过情形（见 6.2.1，见 2018.2 版 6.2.1） ——修改了通用评判扣 10 分情形（见 6.2.2，见 2018.2 版 6.2.2） ——修改了专项评判的章条编号（见 6.3，见 2018.2 版 6.3） ——修改了专项评判交通标志（见 6.3.1，见 2018.2 版 6.3.1） ——修改了专项评判交通信号灯（见 6.3.3，见 2018.2 版 6.3.3） ——修改了专项评判坡道停车和起步（见 6.3.10，见 2018.2 版 6.3.10） ——修改了专项评判紧急情况处置（见 6.3.11，见 2018.2 版 6.3.11） ——修改了专项评判人工介入后的可操控性（见 6.3.12，见 2018.2 版 6.3.12） ——删除了专项评判停车（见 2018.2 版 6.3.15） ——修改了专项评判路口左转弯（见 6.3.19，见 2018.2 版 6.3.20） ——修改了专项评判停车入库（见 6.3.31，见 2018.2 版 6.3.32） ——修改了专项评判侧方停车（见 6.3.32，见 2018.2 版 6.3.33） ——修改了专项评判通过雨区道路（见 6.3.33，见 2018.2 版 6.3.34） ——修改了专项评判通过遗撒路面（见 6.3.35，见 2018.2 版 6.3.37） ——增加了专项评判可变导向车道（见 6.3.39） ——增加了专项评判待转区（见 6.3.40） ——增加了附录 A 部分测试场景
ICS 01.110 T00/09
T/CMAX
中关村智通智能交通产业联盟团体标准
T/CMAX 116-01—2018
自动驾驶车辆道路测试能力评估内容与方法
Contents and methods of field test capability assessment for automated vehicle