CN113867315A - 一种虚实结合的高保真交通流智能车测试平台及测试方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种虚实结合的高保真交通流智能车测试平台及测试方法，所述测试平台包括控制平台、场景生成模块、真实测试车辆、封闭测试场地和虚拟驾驶组件，所述的控制平台用于实时获取来自真实测试车辆的真实测试车辆位置信息、来自虚拟驾驶组件的虚拟车辆位置信息并构建模拟交通场景，所述的模拟交通场景的地图与封闭测试场地相匹配，所述的模拟交通场景中包括待测试车辆和多辆虚拟车辆，所述控制平台还用于将所述模拟交通场景中待测试车辆的传感器信息发送至真实测试车辆，将所述模拟交通场景中虚拟车辆的视角信息发送至虚拟驾驶组件。与现有技术相比，本发明能够进行真实性高、成本低、效率高的智能车算法的测试。

Description

一种虚实结合的高保真交通流智能车测试平台及测试方法

技术领域

本发明涉及智能汽车与交通仿真技术领域，尤其是涉及一种虚实结合的高保真交通流智能车测试平台及测试方法。

背景技术

随着智能技术和网络技术的发展，通过智能汽车来降低交通事故发生概率和事故发生后的损失的愿望在汽车领域愈发强烈。并且在辅助驾驶系统研发和普及的几十年中，类似与自动紧急制动(AEB)、车道偏离预警(LDW)等功能在减少事故的发生概率和事故发生后的损失取到等了良好的效果。但是，以上的智能系统都没有越过控制权限(即：控制主导权均在驾驶员手中)，其中只起到辅佐或提醒的作用，所以相关的安全测试相对高智能度的汽车(即：驾驶系统拥有主导驾驶权)要容易实现。与此同时，由于交通情景的复杂极高(天气多变、路面情况复杂、交通车辆行为不确定性等)，对智能系统的开发有着极大的挑战。再加之智能系统采用的AI算法可解释极地，因此，为保证智能车的安全性的测试成为智能车普及的又一大难点。

现有的智能车测试方法主要有四类，其分别是：实车道路测试、测试矩阵、危险评估以及蒙特卡罗仿真，但是都有着明显的缺点。首先，实车道路测试是最接近真实行驶环境的，但是由于危险工况出现的概率较少，该方法除了有效测试极少的缺点外，且测试费用极其昂贵；其次，测试矩阵法是从真实驾驶环境中挑选的典型场景，虽然降低了测试的成本，但是该方法测试场景孤立且无法还原真实危险工况。其次，该方法的测试工况较为固定，对智能算法的泛化能力无法测试；再者，危险评估方法是基于模型测试方法得来，通过分析模型鲁棒性较低的环节进行多次测试并给评价，进而对智能车策略的可行性进行评估。由于不同的智能驾驶模型的特点不一样，使得危险工况和评价方法都不一致，因此，测试方法的公平性无法保证。最后是蒙特卡罗仿真方法，其依据驾驶模型构建虚拟的交通流，虽然成本低，且加速了场景测试效率，但是驾驶员模型的准确性难以保证，尤其是有错误驾驶行为的驾驶员不确定性的描述(据估计，70％-90％的机动车事故是由人为失误造成的)，除此之外，由于是全仿真系统，真实测试车辆姿态的再现也成为一大难题。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种虚实结合的高保真交通流智能车测试平台及测试方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种虚实结合的高保真交通流智能车测试平台，包括控制平台、场景生成模块、真实测试车辆、封闭测试场地和虚拟驾驶组件，

所述的控制平台用于实时获取来自真实测试车辆的真实测试车辆位置信息、来自虚拟驾驶组件的虚拟车辆位置信息并构建模拟交通场景，所述的模拟交通场景的地图与封闭测试场地相匹配，所述的模拟交通场景中包括待测试车辆和多辆虚拟车辆，所述控制平台还用于将所述模拟交通场景中待测试车辆的传感器信息发送至真实测试车辆，将所述模拟交通场景中虚拟车辆的视角信息发送至虚拟驾驶组件；

所述的真实测试车辆用于搭载被测智能算法，在被测智能算法的控制下根据获取的模拟交通场景中待测试车辆的传感器信息在封闭测试场地上行驶，并将真实测试车辆位置信息实时发送至控制平台；

所述的虚拟驾驶组件包括车辆位置模块和多个模拟驾驶器，所述的车辆位置模块用于获取来自模拟驾驶器的虚拟车辆控制信息并根据虚拟车辆控制信息生成虚拟车辆位置信息，将虚拟车辆位置信息发送至控制平台，所述的车辆位置模块还接收来自控制平台的视角信息并发送至对应模拟驾驶器。

优选地，所述的控制平台包括信号传输模块、场景构建模块，所述的信号传输模块分别与真实测试车辆、虚拟驾驶组件、场景构建模块连接并进行信息交互，所述的场景构建模块用于根据真实测试车辆位置信息、虚拟车辆位置信息构建模拟交通场景。

优选地，所述的信号传输模块包括5G通信模块和以太网通信模块。

优选地，所述的控制平台还包括快速测试模块，所述的实时获取模拟交通场景中与待测试车辆的最小相对距离小于设定阈值的虚拟车辆，并切换模拟驾驶器控制与待测试车辆的最小相对距离小于设定阈值的虚拟车辆。

优选地，所述快速测试模块还实时获取虚拟车辆的危险系数，根据危险系数对模拟驾驶器控制的虚拟车辆进行切换。

优选地，所述的模拟驾驶器包括包含转角传感器及力矩传感器的转向盘组件、包含位置传感器的踏板及换挡组件、显示设备，

所述的转向盘组件、踏板及换挡组件用于获取虚拟车辆控制信息并发送至车辆位置模块，所述的显示设备用于获取并显示来自车辆位置模块的虚拟驾驶图像信息。

优选地，所述的真实测试车辆上设有用于搭载被测智能算法的算法模块，所述的算法模块实时获取来自真实测试车辆的车辆姿态和真实测试车辆位置信息、来自控制平台的待测试车辆的传感器信息并基于被测智能算法获取真实测试车辆控制信息发送至真实测试车辆执行。

优选地，所述的真实测试车辆控制信息包括真实测试车辆的方向盘转角和踏板开度。

优选地，所述的真实测试车辆上设有用于获取真实测试车辆的车辆位置信息的GPS定位装置。

一种测试方法，基于上述的一种虚实结合的高保真交通流智能车测试平台，其特征在于，包括以下步骤：

进行虚拟环境的配置，获取封闭测试场地的地图并导入控制平台，构建模拟交通场景；

进行车辆的标定，在模拟交通场景中构建虚拟车辆交通流，获取真实测试车辆的真实测试车辆位置信息，通过坐标变换在模拟交通场景中搭设与真实测试车辆对应的待测试车辆，在模拟交通场景中的待测试车辆上配置传感器；

测试阶段将被测智能算法搭载在真实测试车辆上，通过模拟驾驶器实时获取虚拟车辆控制信息并根据虚拟车辆控制信息生成虚拟车辆位置信息发送至控制平台，控制平台根据真实测试车辆位置信息、虚拟车辆位置信息更新模拟交通场景，并将所述模拟交通场景中待测试车辆的传感器信息发送至真实测试车辆，真实测试车辆在被测智能算法的控制下行驶，将所述模拟交通场景中虚拟车辆的视角信息发送至虚拟驾驶组件，获取测试数据。

与现有技术相比，本发明具有如下优点：

(1)本发明通过真实测试车辆与高保真的模拟驾驶器共同构建模拟交通场景，构建虚实结合的交通流，能够通过虚实结合的形式对真实测试车辆搭载的被测智能算法进行测试，既能够保证测试的真实性和真实测试车辆的动力学的真实性，又能确保交通测试中的安全性能；

(2)本发明通过模拟驾驶器对模拟交通场景中的虚拟车辆进行控制，模拟驾驶器由真实测试人员控制，能够实现虚拟车辆的不同类型操作，实现不同类型交通流下的测试情景，如真实测试人员进行分心操作如打电话、吸烟、醉酒等，能够对这种危险测试场景进行测试，有效提高测试场景的范围，使得在保证行驶安全性的同时，尽可能的保证了危险交通流场景的真实性和被控智能车辆的动力学的真实性。

(3)本发明利用加速测试模块对模拟驾驶器对应的虚拟车辆进行切换，确保模拟交通场景中对待测试车辆距离近、危险系数大的车辆由真实测试人员进行控制，能够保证在待测试车辆的有效干预范围内的虚拟车辆均由真实测试人员进行控制，可以有效控制每一次测试的测试场景，提高了一次驾驶任务的中危险工况出现的频率，提高了测试效率；

(4)基于虚实结合智能车测试平台，提出的基于危险评估的交通车驾驶权切换的方式构建危险场景，实现闭环迭代的测试，提高了行驶过程中危险工况出现概率，实现了真实、高效且低成本的对智能车进行测试。

附图说明

图1为本发明测试平台的系统结构示意图；

图2为本发明的模拟交通场景构建图；

图3为本发明的模拟交通场景与封闭测试场地的交通流对比图；

图4为模拟交通场景与虚拟驾驶组件的关系图；

图5为本发明快速测试模块的切换示意图；

图6为本发明快速测试模块的切换形式示意图。

其中，1、控制平台，2、信号传输模块，3、模拟驾驶器，4、场景构建模块， 5、快速测试模块，6、车辆位置模块，7、场景模块，8、传感器模拟模块，9、5G 通信模块，10、以太网通信模块。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施例对本发明进行详细说明。注意，以下的实施方式的说明只是实质上的例示，本发明并不意在对其适用物或其用途进行限定，且本发明并不限定于以下的实施方式。

实施例

现有的实车道路测试虽然有能真实的反映复杂且危险的交通流，但是其测试的成本昂贵且测试效率极低。而采用矩阵测试的方法有着测试场景固定且单一的问题外，由于无法还原真实危险事故前参与车辆的状态，使得危险测试危险程度和真实性的受到了极大的限制。而采用仿真的方式，无法真实的反映车辆的实时状态。因此，本发明提供了一种虚实结合的高保真交通流智能车测试平台，包括控制平台1、场景生成模块、真实测试车辆、封闭测试场地、虚拟驾驶组件。

控制平台1包括信号传输模块2、场景构建模块4，信号传输模块2分别与真实测试车辆、虚拟驾驶组件、场景构建模块4连接并进行信息交互，场景构建模块 4用于根据真实测试车辆位置信息、虚拟车辆位置信息构建模拟交通场景。控制平台1使用时，用于实时获取来自真实测试车辆的真实测试车辆位置信息、来自虚拟驾驶组件的虚拟车辆位置信息并构建模拟交通场景，模拟交通场景的地图与封闭测试场地相匹配，模拟交通场景中包括待测试车辆和多辆虚拟车辆，所述控制平台1 还用于将所述模拟交通场景中待测试车辆的传感器信息发送至真实测试车辆，将所述模拟交通场景中虚拟车辆的视角信息发送至虚拟驾驶组件。

具体地，控制平台1中的场景构建模块4搭载的地图为高精度地图，与封闭测试场地的场景相匹配，以实现真实测试车辆在封闭园区的位置与虚拟车辆在模拟交通场景中的位置匹配，一方面保证交通场景道路环境的合理性，另一方面保证真实测试车辆的安全性，避免出现真实测试车辆与静止障碍物碰撞的情况。

本发明的场景搭建模块采用场景软件，包括传感器模拟模块8和交通场景模块7，交通场景模块7用于提供虚拟车辆的交通车的行驶环境，而传感器模块提供了丰富的传感器类别，其中包含毫米波雷达、激光雷达、摄像头等，可以根据被测算法的需求，个性化的配置虚拟车辆的传感系统用于感知虚拟交通流的信息。由于待测试车辆的位置信息通过真实测试车辆获取，而待测试车辆行驶于模拟交通场景中，并将传感器信息传输给真实测试车辆用于被测智能算法的驾驶行为决策，从而实现真实测试车辆在虚拟交通流中的驾驶，如图3所示，为危险工况的测试和快速测试提供了基础。

信号传输模块2包括5G通信模块9和以太网通信模块10，控制平台1通过 5G通信模块9与真实测试车辆进行交互，用于将真实测试车辆的位置信息传输给场景软件，实时更新模拟交通场景中待测试车辆的位置；另一方，用于将传感器模拟模块8的感知结果信息传输给真实测试车辆，实现真实测试车辆在模拟交通场景中的控制。因此，5G通信基站起到了作为模拟交通场景与真实场景封闭测试场地连接的桥梁的作用。控制平台1通过以太网通信模块10与车辆位置模块6进行交互，将视角信息发送至车辆位置模块6，并接收来自车辆位置模块6的虚拟车辆位置信息。

真实测试车辆用于搭载被测智能算法，在被测智能算法的控制下根据获取的模拟交通场景中待测试车辆的传感器信息在封闭测试场地上行驶，并将真实测试车辆位置信息实时发送至控制平台1。具体地，真实测试车辆上设有用于搭载被测智能算法的算法模块，算法模块实时获取来自真实测试车辆的车辆姿态和真实测试车辆位置信息、来自控制平台1的待测试车辆的传感器信息并基于被测智能算法获取真实测试车辆控制信息发送至真实测试车辆执行，真实测试车辆控制信息包括真实测试车辆的方向盘转角和踏板开度。真实测试车辆上设有用于获取真实测试车辆的车辆位置信息的GPS定位装置。

具体地，真实测试车辆为方向盘转角与踏板信号(制动踏板和油门踏板)可控的车辆，以便实现智能策略规划的路径与速度。于此同时，基于实车的智能驾驶策略测试，相比基于仿真的测试方案有能真实反馈在当前行驶环境下被测车辆的状态，有助于智能驾驶策略测试的真实性。

为了提高模拟交通场景中的虚拟车辆的测试真实程度，虚拟驾驶组件包括车辆位置模块6和多个模拟驾驶器3，车辆位置模块6用于获取来自模拟驾驶器3的虚拟车辆控制信息并根据虚拟车辆控制信息生成虚拟车辆位置信息，将虚拟车辆位置信息发送至控制平台1，车辆位置模块6还接收来自控制平台1的视角信息并发送至对应模拟驾驶器3。模拟驾驶器3包括包含转角传感器及力矩传感器的转向盘组件、包含位置传感器的踏板及换挡组件、显示设备，转向盘组件、踏板及换挡组件用于获取虚拟车辆控制信息并发送至车辆位置模块6，显示设备用于获取并显示来自车辆位置模块6的虚拟驾驶图像信息。

使用时，测试人员在模拟驾驶器3上进行驾驶操作，车辆位置模块6搭载车辆动力学软件，模拟驾驶器3通过以太网的形式将测试人员的虚拟车辆控制信息发送至场景软件，通过车辆动力学软件模拟在该驾驶行为下(方向盘转角和踏板开度) 车辆的状态，以便获得车辆在道路中行驶的真实状态，并将交通车在地图中的位置实时传输给场景软件，实现驾驶员对场景软件中车辆位置的控制。本实施例中，模拟驾驶器3上还设有为模拟驾驶器3提供路感的电机，车辆动力学软件通过以太网的形式将路感模拟力矩发送至电机，以实现较为真实的驾驶体验。

具体地，如图4所示，四个模拟驾驶器3分别控制模拟交通场景中的四台虚拟车辆，可由真实的测试人员驾驶控制，且由于交通流由多名驾驶员构成，使得驾驶员经验的差异可以体现，由此各驾驶员的驾驶行为之间的相互影响得以还原，能实现连环交通事故的模拟，交通事故状态下不同车辆的测试信息。

本发明的控制平台1还包括快速测试模块5，实时获取模拟交通场景中与待测试车辆的最小相对距离小于设定阈值的虚拟车辆，并切换模拟驾驶器3控制与待测试车辆的最小相对距离小于设定阈值的虚拟车辆。快速测试模块5还实时获取虚拟车辆的危险系数，根据危险系数对模拟驾驶器3控制的虚拟车辆进行切换。

在模拟交通场景中，一段时间内与待测试车辆交互的虚拟车辆数量有限，但是为了提高交通流的真实性设置的虚拟车辆数量大于最大的同一时间内能与待测试车辆交互的虚拟车辆数量。由于一次驾驶任务的所有交通车都由不同驾驶员操作是很难实现的，且测试成果极高，设置快速测试模块5，为待测试车辆设定了干预半径。

如图5所示，智能车设定了有限的干预范围，由于现有雷达检测有小距离，可以设定有限干预外围为半径200m的圆。快速测试模块5将与待测试车辆距离大于干预半径的虚拟车辆的驾驶员切换到与待测试车辆距离小于干预半径的虚拟车辆，干预半径以外的车辆将切换至由基于强化学习的方法构建驾驶员模型控制。该模块保证了在有效干预范围内的交通车均有驾驶员驾驶，保证智能车在一次驾驶任务中参与的交通场景的真实性。另外，由于有效范围内被控车辆的驾驶员测试中可以指定分心操作，如电话、酗酒或者看手机的行为提高了一次驾驶任务的中危险工况出现的频率，提高了测试效率。

如图6所示，在待测试车辆的周围有四辆被控的虚拟车辆，并且，待测试车辆的不同的四个方位的虚拟车辆对待测试车辆的干扰是不一样的，即构成场景的危险程度不一样。对应的，快速测试模块5还实时获取虚拟车辆的危险系数，根据危险系数对模拟驾驶器3控制的虚拟车辆进行切换。本发明通过将一次驾驶员接管过程中交通车与智能车的最小相对距离作为危险系数的评估标准，即相对距离越小，则危险系数越高，在测试中需要增加该测试场景。根据危险系数作为反馈量，选择下一次循环接管选定的分心操作测试人员控制的交通车辆编号，进一步提高测试效率。

具体地，本实施例中，将一次驾驶员接管过程中交通车与智能车的最小相对距离作为危险系数的评估标准，即相对距离越小，则危险系数越高，可以采用：

D＝1/d_min

其中：D为危险系数，d_min为接管过程中虚拟车辆与待测试车辆的最小相对距离。本实施例中，加速测试模块控制模拟驾驶器3接管危险系数高的虚拟车辆，实现基于危险系数的虚拟车辆切换。

基于上述测试平台，本发明还提供了一种测试方法，包括以下步骤：

进行虚拟环境的配置，获取封闭测试场地的地图并导入控制平台1，构建模拟交通场景。

1)虚拟地图的绘制。绘制封闭测试场地的高精度地图，并将该高精度地图导入SCANeR场景软件中(依据测试条件，场景软件不限于此)，生成孪生数字场景，并可以依据测试目的构建不同的天气；

2)虚拟交通流的绘制。通过SCANer场景软件中的交通场景模块7构建需求车流量的交通流，如：200辆/时。

进行车辆的标定，在模拟交通场景中构建虚拟车辆交通流，获取真实测试车辆的真实测试车辆位置信息，通过坐标变换在模拟交通场景中搭设与真实测试车辆对应的待测试车辆，在虚拟车辆上配置传感器。

1)真实智能车辆与虚拟智能车的位置匹配。通过GPS模块获得真实智能车辆在封闭测试场地的坐标，并通过坐标变换使得模拟交通场景中待测试车辆与真实测试车辆在封闭测试场地的坐标一致，实现车辆位置的一致性；

2)模拟交通场景中待测试车辆的传感器配置。通过SCANer场景软件中的传感器模块配置待测试车辆的传感器，如：激光雷达、毫米波雷达、摄像头等(依据测试需求，虚拟传感器方案各有不同)，并标定各传感器特征参数，使得传感器特性与目标真实传感器特性一致。

再者是测试阶段，主要包含实验布置部署阶段和实验开始与记录阶段两大部分。

1)实验布置部署阶段。通过实验准备阶段和实验标定阶段完成智能车虚实结合的布置和交通流的布置后，本实施例中，依据测试需求，选择一名或则多名测试人员为分心驾驶员，并依据测试需求，可以安排不同类型的分心驾驶员，如：打电话，吸烟，醉酒等，完成交通车驾驶员的部署；将被测的智能算法下载到真实测试车辆的车载控制器中，完成被测算法的部署；

2)实验开始与记录阶段。通过快速测试模块5加快真实测试车辆的测试，依据事故发生频率，评价被测智能算法的智能程度和适应性。

最后是反馈优化阶段，依据事故发生频率和记录的事故发生场景改进被测智能算法。然后，重复以上步骤，直至被测算法符合测试需求后，结束测试，并完成智能车测试过程。

上述实施方式仅为例举，不表示对本发明范围的限定。这些实施方式还能以其它各种方式来实施，且能在不脱离本发明技术思想的范围内作各种省略、置换、变更。

Claims (10)

1.一种虚实结合的高保真交通流智能车测试平台，其特征在于，包括控制平台、场景生成模块、真实测试车辆、封闭测试场地和虚拟驾驶组件，

所述的控制平台用于实时获取来自真实测试车辆的真实测试车辆位置信息、来自虚拟驾驶组件的虚拟车辆位置信息并构建模拟交通场景，所述的模拟交通场景的地图与封闭测试场地相匹配，所述的模拟交通场景中包括与真实测试车辆对应的待测试车辆和多辆虚拟车辆，所述控制平台还用于将所述模拟交通场景中待测试车辆的传感器信息发送至真实测试车辆，将所述模拟交通场景中虚拟车辆的视角信息发送至虚拟驾驶组件；

所述的真实测试车辆用于搭载被测智能算法，在被测智能算法的控制下根据获取的模拟交通场景中待测试车辆的传感器信息在封闭测试场地上行驶，并将真实测试车辆位置信息实时发送至控制平台；

所述的虚拟驾驶组件包括车辆位置模块和多个模拟驾驶器，所述的车辆位置模块用于获取来自模拟驾驶器的虚拟车辆控制信息并根据虚拟车辆控制信息生成虚拟车辆位置信息，将虚拟车辆位置信息发送至控制平台，所述的车辆位置模块还接收来自控制平台的视角信息并发送至对应模拟驾驶器。

2.根据权利要求1所述的一种虚实结合的高保真交通流智能车测试平台，其特征在于，所述的控制平台包括信号传输模块、场景构建模块，所述的信号传输模块分别与真实测试车辆、虚拟驾驶组件、场景构建模块连接并进行信息交互，所述的场景构建模块用于根据真实测试车辆位置信息、虚拟车辆位置信息构建模拟交通场景。

3.根据权利要求2所述的一种虚实结合的高保真交通流智能车测试平台，其特征在于，所述的信号传输模块包括5G通信模块和以太网通信模块。

4.根据权利要求2所述的一种虚实结合的高保真交通流智能车测试平台，其特征在于，所述的控制平台还包括快速测试模块，所述的实时获取模拟交通场景中与待测试车辆的最小相对距离小于设定阈值的虚拟车辆，并切换模拟驾驶器控制与待测试车辆的最小相对距离小于设定阈值的虚拟车辆。

5.根据权利要求4所述的一种虚实结合的高保真交通流智能车测试平台，其特征在于，所述快速测试模块还实时获取虚拟车辆的危险系数，根据危险系数对模拟驾驶器控制的虚拟车辆进行切换。

6.根据权利要求1所述的一种虚实结合的高保真交通流智能车测试平台，其特征在于，所述的模拟驾驶器包括包含转角传感器及力矩传感器的转向盘组件、包含位置传感器的踏板及换挡组件、显示设备，

所述的转向盘组件、踏板及换挡组件用于获取虚拟车辆控制信息并发送至车辆位置模块，所述的显示设备用于获取并显示来自车辆位置模块的虚拟驾驶图像信息。

7.根据权利要求1所述的一种虚实结合的高保真交通流智能车测试平台，其特征在于，所述的真实测试车辆上设有用于搭载被测智能算法的算法模块，所述的算法模块实时获取来自真实测试车辆的车辆姿态和真实测试车辆位置信息、来自控制平台的待测试车辆的传感器信息并基于被测智能算法获取真实测试车辆控制信息发送至真实测试车辆执行。

8.根据权利要求7所述的一种虚实结合的高保真交通流智能车测试平台，其特征在于，所述的真实测试车辆控制信息包括真实测试车辆的方向盘转角和踏板开度。

9.根据权利要求1所述的一种虚实结合的高保真交通流智能车测试平台，其特征在于，所述的真实测试车辆上设有用于获取真实测试车辆的车辆位置信息的GPS定位装置。

10.一种测试方法，基于权利要求1～9中任意一项所述的一种虚实结合的高保真交通流智能车测试平台，其特征在于，包括以下步骤：

进行虚拟环境的配置，获取封闭测试场地的地图并导入控制平台，构建模拟交通场景；

进行车辆的标定，在模拟交通场景中构建虚拟车辆交通流，获取真实测试车辆的真实测试车辆位置信息，通过坐标变换在模拟交通场景中搭设与真实测试车辆对应的待测试车辆，在模拟交通场景中的待测试车辆上配置传感器；

测试阶段将被测智能算法搭载在真实测试车辆上，通过模拟驾驶器实时获取虚拟车辆控制信息并根据虚拟车辆控制信息生成虚拟车辆位置信息发送至控制平台，控制平台根据真实测试车辆位置信息、虚拟车辆位置信息更新模拟交通场景，并将所述模拟交通场景中待测试车辆的传感器信息发送至真实测试车辆，真实测试车辆在被测智能算法的控制下行驶，将所述模拟交通场景中虚拟车辆的视角信息发送至虚拟驾驶组件，获取测试数据。

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