自动驾驶车辆综合评价体系概述

随着智能驾驶技术从辅助驾驶向高等级自动驾驶持续演进，测试与评价正在成为智能网联汽车研发体系中的关键环节。与传统汽车主要关注动力性、经济性和安全性不同，自动驾驶系统需要同时验证环境感知、决策规划、车辆控制、人机交互以及交通协同等多项能力。因此，仅依靠单一测试指标已经难以全面反映自动驾驶系统的真实性能。

近年来，国内外主机厂、自动驾驶企业以及科研机构纷纷建立面向自动驾驶车辆的综合评价体系，希望通过科学、客观、可量化的方法对自动驾驶系统进行评价。一个完整的评价体系不仅能够为自动驾驶技术研发提供指导，也能够为后续的法规认证、产品准入以及商业化应用提供依据。

本篇内容选自《AI汽车：场景生成与测评》第8章，主要介绍自动驾驶测试体系的基本组成、综合评价体系的总体框架以及当前主流自动驾驶评价方法。

自动驾驶测试是智能网联汽车开发和验证过程中的关键环节，它涉及多个复杂且紧密耦合的组成部分。一个完整的自动驾驶测试系统通常由四个重要部分组成：场景库、被测系统、测试平台和评价体系。这四个部分各具特色、相辅相成，共同支持自动驾驶系统的开发、测试和优化[1]。自动驾驶测试四大部分之间呈现出紧密的耦合关系。在这一体系中，场景库为仿真平台提供测试数据和场景支持，仿真平台提供测试执行和数据采集功能，而评价体系则对测试结果进行分析和评估。它们共同构成了一个完整的测试闭环，通过不断地反馈和优化，推动自动驾驶技术的持续进步和发展。

自动驾驶车辆的评价体系是自动驾驶测试过程中至关重要的一环，它为系统的性能评估提供了科学的框架和依据。尽管目前全球尚未形成统一的自动驾驶车辆评价标准，各个研究和开发机构依据自身的技术需求和测试目标采用了不同的评价方法，但大多数都基于综合评价的思路进行。综合评价方法强调多维度的评估，考虑到自动驾驶系统的复杂性和多样性，这种方法能够从多个角度全面反映车辆性能[2]。

在构建评价体系时，首先需要明确评价的目的和对象。例如，测试目标可能是评估车辆在不同驾驶情境下的安全性、驾驶舒适性、驾驶性能等多个方面。接下来，根据评价目的，选择合适的评价维度和具体指标。这些指标通常包括但不限于车辆的安全性、驾驶稳定性、对环境的感知能力、乘客的舒适度等。为了确保评估的准确性和公正性，还需要为每个指标赋予合适的权重，并通过集结模型将各项指标进行综合，以便得出一个总的综合评价指标来准确反映自动驾驶车辆的整体性能[3]。

本章沿用这一评价思路，设计并建立了一个基于综合评价体系的自动驾驶车辆测试框架。结合国内外现有的自动驾驶评价经验，并根据前述智能驾驶测试场景库的设计，总结出了一套系统化的评价体系。这一体系从安全性、驾驶舒适性、驾驶性能、标准合规性和交通协调性五个主要方面对自动驾驶车辆进行评分，并通过序关系分析法来确定各项指标的权重，最终计算得出综合分数。这种方法能够综合衡量车辆在不同测试场景中的表现，并为系统优化提供依据。

本章还详细介绍了现有的智能驾驶车辆评测方法，着重探索如何通过创新的仿真测试工具链来实现智能车辆的自动化测试和评估。这一探索旨在解决在智能驾驶研发过程中遇到的挑战。具体来说，这些挑战包括：测试场景单一，路测周期长且成本高；智能驾驶的评价体系尚不完善，无法全面反映系统性能；测试的自动化水平较低，导致测试效率较低等[4]。

为此，我们对国内外相关文献进行了广泛的调研，深入了解了当前技术和测试方法的最新进展。基于这些研究成果，提出并建立了一套完整的智能驾驶车辆综合评价与测试方法。这一方法不仅考虑到国内智能驾驶技术的特点，还能够为未来自动驾驶系统的研发提供切实可行的评价标准和测试框架。希望这套评价体系能够推动智能驾驶技术的快速发展，同时解决现有测试体系中的种种不足，助力智能网联汽车在更广泛的场景中实现安全、可靠的应用。

8.1 综合评价体系

自动驾驶评测体系的建立对自动驾驶技术的发展至关重要。它不仅有助于对自动驾驶系统和车辆进行认证与检测，还对推动行业发展具有重要作用。在这一过程中，仿真测试作为构建自动驾驶技术创新体系的基础发挥了重要作用。早在2020 年2 月，国家发展和改革委员会、中央网络安全和信息化委员会办公室、科技部等11 个部委联合发布了《智能汽车创新发展战略》，明确提出智能汽车的发展任务包括构建六大体系：技术创新体系、产业生态体系、基础设施体系、法规标准体系、产品监管体系和网络安全体系。其中，技术创新体系的建设涉及虚拟仿真、软硬件结合仿真、实车道路测试等技术研发，并包括多层次的测试评价系统建设。

本章设计的自动驾驶车辆综合评价体系，能够广泛应用于虚拟仿真测试、硬件在环测试、实车在环测试以及实际道路测试等不同测试环境中。鉴于自动驾驶评测体系涵盖多种测试方式、评价维度和指标，本章基于大量前期调研，全面梳理了针对不同测试方式、竞赛项目和标准所建立的测评体系。

8.1.1 自动驾驶评价方法

自动驾驶系统的测试验证需要构建多维度的评价体系，当前主流的测试方法根据输入特征和过程控制的不同可分为三大类：基于用例的测试方法（CasebasedTesting）、基于场景的测试方法（Scenario-based Testing）以及公共道路测试方法（Public Road Testing）。这三类方法在测试可重复性、环境可控性以及被测系统自主性等关键维度呈现显著差异。

1）基于用例的测试方法通过预设输入序列验证系统响应，具有高度确定性但难以覆盖复杂工况。

2）公共道路测试虽能获取真实数据，但存在安全风险且测试成本高昂。

3）基于场景的测试方法通过构建结构化测试环境，在保证测试目标明确性的同时，允许被测系统自主决策，尤其适合用于L4 及以上高级别自动驾驶系统的能力验证。该方法已广泛应用于DARPA Grand Challenge、中国智能车未来挑战赛等国际权威赛事。

在场景化测试方法体系中，主要包含四类核心方法。

（1）蒙特卡洛仿真法

该方法基于概率统计理论，通过大规模随机采样建立复杂系统的数值近似解。其核心优势在于通过统计显著性检验，能够有效评估系统在长尾场景中的鲁棒性。

（2）博弈论建模法

该方法构建了多智能体交互模型，通过纳什均衡等博弈论工具模拟人- 车动态博弈过程。该方法可精准刻画混合交通流中的决策博弈，特别适用于网联自动驾驶系统的协同控制算法验证。

（3）最坏场景评估法

最坏场景评估法是基于生成对抗网络等方法生成对抗性测试场景，得到一系列碰撞场景和高风险场景，并利用这些场景系统性地探索自动驾驶系统的安全性能。该方法是ISO 21448：2022《道路车辆—预期功能安全》标准推荐的核心验证手段。

（4）测试场景矩阵法

该方法通过正交实验设计构建多维参数空间，采用主客观结合的评测体系（评测流程如图8-1 所示）实现对系统能力的全方位评测。该方法具有良好的可扩展性，可适配实车测试、硬件在环等多形态的测试平台。

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作者简介

王琳，上海交通大学教授、博士生导师，上海市曙光学者，长期从事网络化系统的控制、优化与博弈研究。

本书聚焦智能网联汽车研究领域的关键环节——测试场景生成与多维度综合测试评价方法，详细阐述了智能网联汽车静态交通场景的生成技术，并探讨了智能网联汽车关键测试场景的生成策略，充分挖掘了智能驾驶系统在极限条件下的性能表现，通过深入剖析智能网联汽车仿真场景库的构建，为智能驾驶车辆的测试提供了丰富且多样化的虚拟场景基础。本书还系统介绍了软件在环测试（SIL）、实车在环测试（VIL）以及实车测试三种主要测试模式，它们相互补充、相互验证，构建起一个完整的智能驾驶车辆测试链条。此外，本书还构建了一套多维度评价体系和评测方法，综合考量智能驾驶车辆在不同测试场景下的表现，为技术评估、产品认证以及市场准入提供客观、公正的依据。

本书由机械工业出版社出版，本文经出版方授权发布。

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