CN116761998A - 一种车辆系统的安全测试方法和测试用车辆 - Google Patents

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CN116761998A CN202180087984.XA CN202180087984A CN116761998A CN 116761998 A CN116761998 A CN 116761998A CN 202180087984 A CN202180087984 A CN 202180087984A CN 116761998 A CN116761998 A CN 116761998A
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张玉新
李鹏飞
赵福民
杜昕一
成泉岳
吴显亮
苏泽文
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Jilin University
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Jilin University
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Abstract

一种车辆系统的安全测试方法和测试用车辆，方法包括:将预设的测试指令发送给测试用车，测试指令用于指示测试用车在交通场景中运动(S110)；获取交通场景中被测车辆的行驶状态(S120)；当被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件时，控制测试用车调整行驶状态，以使测试用车远离被测车辆(S130)。本申请能够防止被测车辆与测试用车碰撞。

Description

一种车辆系统的安全测试方法和测试用车辆 技术领域
本申请涉及自动驾驶技术领域，尤其涉及一种车辆系统的安全测试方法和测试用车辆。
背景技术
自动驾驶是指无需驾驶员对车辆进行操作，而是通过车辆上的传感器自动采集环境信息，并根据环境信息进行自动行驶。自动驾驶功能的测试评价是车辆开发、技术应用和商业推广不可或缺的重要环节，自动驾驶功能的车辆从实验室走向量产，需要大量的测试来证明其各项应用功能和性能的稳定性、鲁棒性、可靠性等。在进行封闭场地测试或者实际道路测试时，通过测试用车给被测车辆(自动驾驶车辆)创设行驶场景，验证被测车辆的自动驾驶功能应对行驶该场景的能力。但是在一些特定情况下，比如软硬件出现故障、外界环境干扰等情况，被测车辆的自动驾驶功能如果不能进行成功控制，可能与测试用车碰撞。
发明内容
本申请提供了一种车辆系统的安全测试方法和测试用车辆，具体的，提供一种自动驾驶测试方法、装置、系统、车辆及存储介质，旨在解决验证被测车辆的自动驾驶功能时，被测车辆可能与测试用车碰撞等技术问题。
第一方面，本申请实施例提供了一种自动驾驶测试方法，所述测试方法包括：
将预设的测试指令发送给测试用车，所述测试指令用于指示所述测试用车在交通场景中运动；
获取所述交通场景中被测车辆的行驶状态，其中，所述被测车辆能够基于对所述测试用车的观测数据和预设的自动驾驶算法在所述交通场景中自主运动；
当所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件时，控制所述测试用车调整行驶状态，以使所述测试用车远离所述被测车辆。
第二方面，本申请实施例提供了一种自动驾驶测试方法，用于测试用车，所述测试方法包括：
接收测试指令；
根据所述测试指令在交通场景中运动；
获取所述交通场景中被测车辆的行驶状态，其中，所述被测车辆能够基于对所述测试用车的观测数据和预设的自动驾驶算法在所述交通场景中自主运动；
当所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件时，调整行驶状态，以远离所述被测车辆。
第三方面，本申请实施例提供了一种自动驾驶测试方法，用于被测车辆，所述测试方法包括：
基于对交通场景中测试用车的观测数据和预设的自动驾驶算法在所述交通场景中自主运动；
获取所述被测车辆的行驶状态；
将所述被测车辆的行驶状态发送给自动驾驶测试装置，以使所述自动驾驶测试装置在所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件时，控制所述测试用车调整行驶状态，以使所述测试用车远离所述被测车辆。
第四方面，本申请实施例提供了一种自动驾驶测试方法，用于路侧设备，所述测试方法包括：
获取预设的测试指令；
将所述测试指令发送给测试用车，所述测试指令用于指示所述测试用车在交通场景中运动；
获取所述交通场景中被测车辆的行驶状态，其中，所述被测车辆能够基于对所述测试用车的观测数据和预设的自动驾驶算法在所述交通场景中自主运动；
当所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件时，向所述测试用车发送控制指令，所述控制指令用于控制所述测试用车调整行驶状态，以使所 述测试用车远离所述被测车辆。
第五方面，本申请实施例提供了一种动驾驶测试装置，包括一个或多个处理器，单独地或共同地工作，用于执行前述的自动驾驶测试方法的步骤。
第六方面，本申请实施例提供了一种车辆，包括：
车辆平台；
一个或多个处理器，单独地或共同地工作，用于执行前述用于测试用车的自动驾驶测试方法的步骤。
第七方面，本申请实施例提供了一种车辆，包括：
车辆平台；
一个或多个处理器，单独地或共同地工作，用于执行前述用于被测车辆的自动驾驶测试方法的步骤。
第八方面，本申请实施例提供了一种路侧设备，包括：一个或多个处理器，单独地或共同地工作，用于执行前述用于路侧设备的自动驾驶测试方法的步骤。
第九方面，本申请实施例提供了一种自动驾驶测试系统，包括：
测试用车，用于在交通场景中运动；
被测车辆，所述被测车辆能够基于对所述测试用车的观测数据和预设的自动驾驶算法在所述交通场景中自主运动；
前述的自动驾驶测试装置。
第十方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现上述的方法。
本申请实施例提供了一种车辆系统的安全测试方法和测试用车辆，具体的，提供一种自动驾驶测试方法、装置、系统、车辆及存储介质，可以在通过测试用车验证被测车辆的自动驾驶系统，如自动驾驶系统的安全性能时，根据被测车辆的行驶状态调整测试用车辆的行驶状态，以使测试用车辆远离被测车辆，防止被测车辆与测试用车辆碰撞。
应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请实施例的公开内容。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是本申请实施例提供的一种自动驾驶测试方法的流程示意图；
图2是一实施方式中交通场景的示意图；
图3是一实施方式中被测车辆的示意性框图；
图4是一实施方式中测试用车的示意性框图；
图5是一实施方式中路侧设备的示意性框图；
图6是另一实施方式中被测车辆的示意性框图；
图7是另一实施方式中交通场景的示意图；
图8是本申请另一实施例提供的一种自动驾驶测试方法的流程示意图；
图9是本申请又一实施例提供的一种自动驾驶测试方法的流程示意图；
图10是本申请再一实施例提供的一种自动驾驶测试方法的流程示意图；
图11是本申请实施例提供的一种自动驾驶测试装置的示意性框图；
图12是本申请实施例提供的一种测试用车的示意性框图；
图13是本申请实施例提供的一种被测车辆的示意性框图；
图14是本申请实施例提供的一种路侧设备的示意性框图；
图15是本申请实施例提供的一种自动驾驶测试系统的示意性框图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
附图中所示的流程图仅是示例说明，不是必须包括所有的内容和操作/步骤，也不是必须按所描述的顺序执行。例如，有的操作/步骤还可以分解、组合或部分合并，因此实际执行的顺序有可能根据实际情况改变。
下面结合附图，对本申请的一些实施方式作详细说明。在不冲突的情况下，下述的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
随着科学技术的发展以及人工智能技术的应用，自动驾驶技术得到了快速的发展和广泛的应用。自动驾驶车辆是指搭载先进的车载传感器、控制器、执行器等装置，并融合现代通信与网络、人工智能等技术，实现车与车、路、人、云端等之间的智能信息交换、共享，具备复杂环境感知、智能决策、协同控制等功能，可实现“安全、高效、舒适、节能行驶，并最终可实现替代人来操作的新一代汽车。
基于车辆的驾驶自动化水平，现有的SAE J3016标准将驾驶自动化划分为6个等级，也即是L0-L5等级，分别为无驾驶自动化(No Automation，L0)，驾驶辅助(Driver Assistance，L1)，部分驾驶自动化(Partial Automation，L2)，有条件驾驶自动化(Conditional Automation，L3)，高度驾驶自动化(High Automation，L4)和完全驾驶自动化(Full Automation，L5)。随着驾驶自动化等级的不断提高，在驾驶活动中，人的参与程度越来越低。可以预见的是，未来将会有更多自动驾驶车辆行驶在道路上，从而出现自动驾驶车辆和人工驾驶车辆并行在道路上的局面。
测试评价是自动驾驶车辆自动驾驶功能开发、技术应用和商业推广不可或缺的重要环节。不同于传统汽车，自动驾驶车辆的测试评价对象变为人-车-环境-任务强耦合系统。随着驾驶自动化等级的提高，不同等级自动化水平所实现的功能逐级递增，导致对其进行测试验证极具挑战性，部分国家和区域已出台相应的法律法规允许自动驾驶车辆进行公路测试，以充分验证自动驾驶车辆的安全性。除了道路测试，围绕自动驾驶车辆测试评价环节所需的标准体系和相关测评方法，各国的政府机构、科研院所、相关企业开展了大量研究工作。
自动驾驶车辆一般会根据不同需要进行虚拟仿真测试、封闭场地测试、真实道路测试。其中虚拟仿真测试可以覆盖运行设计域(Operational Design Domain，ODD)范围内可预测的全部场景，包括不易出现的边角场景，覆盖ODD范围内全部自动驾驶功能；封闭场地测试可以覆盖ODD范围内的极限场景，如安全相关的事故场景和危险场景，覆盖自动(辅助)驾驶系统正常状态下的典型功能，验证仿真测试结果；真实道路测试可以覆盖ODD范围内典型场景组合 的道路，覆盖随机场景及随机要素组合，验证自动驾驶功能应对随机场景的能力。虚拟仿真测试不能很好的模拟实际交通场景，而在对被测车辆进行封闭场地测试、真实道路测试时，一些特定情况下，比如软硬件出现故障、外界环境干扰等情况，被测车辆的自动驾驶功能如果不能进行成功控制，可能与测试用车碰撞，需要更换、维修或者重新组装测试用车，测试代价昂贵且影响测试进度，例如无法实现在连续运行场景中针对自动驾驶功能进行测试，在现有技术测评手段和能力不足的情况下，只能将连续场景拆分为单一测试场景进行测试，测试评价的使用性能和体验不够真实。现有测试方法中，还有采用真人驾驶的真实的测试用车进行测试，但该测试方法危险性较高，被测车辆如果不能进行成功控制，可能造成车毁人亡。
为此，本申请实施例提供一种车辆系统的安全测试方法和测试用车辆，具体的，提供一种自动驾驶测试方法、装置、系统、车辆及存储介质，可以在通过测试用车验证被测车辆的自动驾驶系统，如自动驾驶系统的安全性能时，根据被测车辆的行驶状态调整测试用车辆的行驶状态，以使测试用车辆远离被测车辆，防止被测车辆与测试用车辆碰撞。降低自动驾驶测试的代价，能够进行更准确的测试，而且不仅能进行单一场景的测试，在一些实施方式中还可以实现在连续运行场景中针对自动驾驶功能进行测试，支持高级别自动驾驶系统测试验证。
请参阅图1，图1是本申请实施例提供的一种车辆系统的安全测试方法，即自动驾驶测试方法的流程示意图。所述自动驾驶测试方法可以应用在自动驾驶测试装置中，用于根据被测车辆的行驶状态调整测试用车的轨迹等过程。
其中，自动驾驶测试装置可以设置在测试用车上，当然也可以设置在被测车辆上，或者也可以设置在路侧设备(Road Side Unit，RSU)或者终端设备上，其中路侧设备是智能道路系统的核心，起到连接路侧设施，传递道路信息给车、云端的作用，可以实现后台通信功能、信息广播功能、高精定位地基增强功能；终端设备可以包括手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、遥控器等中的至少一项。在一些实施方式中，终端设备还可以根据用户的操作生成相应的测试指令，以及将生成的测试指令发送给测试用车，以使测试用车根据所述测试指令运动，例如使测试用车根据预设的测试轨迹运动。
其中，被测车辆可以包括不同自动驾驶等级的车辆，如L0-L5中任一等级的车辆。测试用车可以为真实的车辆，或者也可以为通过各种手段模拟的车辆，例如可以用轻质材料如泡沫面板、充气的气囊等模拟车辆的车身，当然也不限于此。模拟车辆的车身可以由可移动平台或者真实的车辆带着运动运动，其中，可移动平台可以包括无人飞行器、无人车等中的至少一种。进一步而言，无人飞行器可以为旋翼型无人机，例如四旋翼无人机、六旋翼无人机、八旋翼无人机，也可以是固定翼无人机，无人车例如为带有驱动轮的底盘。
在一些实施方式中，模拟的车辆包括扁平的底盘和可分离的泡沫面板车身，该底盘可以带着泡沫面板车身移动，当被测车辆与该模拟的测试用车碰撞时，泡沫面板车身被撞散，被测车辆可以从该底盘上碾压过去而不受损伤，被撞散的泡沫面板车身可以重新组装进行再次测试。该模拟的车辆能够用于高级别驾驶辅助系统(ADAS)测试中，特别适合于车辆碰撞探测和碰撞缓冲系统的测试。
可以理解的，测试用车为真实的车辆时，对被测车辆性能的测试结果更准确，本申请实施例能够防止被测车辆与真实的测试用车碰撞，降低了自动驾驶测试的代价，防止测试用车损坏影响测试进度。测试用车为模拟的车辆时，本申请实施例也能够防止被测车辆与模拟的测试用车碰撞，防止测试用车损坏影响测试进度，例如可以减少或者避免花费在更换、维修、组装测试用车的时间。
其中，自动驾驶测试装置可以设置在测试用车上，当然也可以设置在被测车辆上，或者也可以设置在路侧设备(Road Side Unit，RSU)或者终端设备上，其中路侧设备是智能道路系统的核心，起到连接路侧设施，传递道路信息给车、云端的作用，可以实现后台通信功能、信息广播功能、高精定位地基增强功能；终端设备可以包括手机、平板电脑、笔记本电脑、台式电脑、遥控器等中的至少一项。自动驾驶测试装置设置在测试用车上时，能够更快更实时更准确的控制测试用车调整轨迹，本申请主要以自动驾驶测试装置设置在测试用车上为例进行说明。
如图1所示，本申请实施例的自动驾驶测试方法包括步骤S110至步骤S130。
S110、将预设的测试指令发送给测试用车，所述测试指令用于指示所述测试用车在交通场景中运动。
可选的，请参阅图2，交通场景中包括被测车辆10、测试用车20。
在一些实施方式中，所述测试指令用于指示所述测试用车在所述交通场景中以预设的测试轨迹和/或速度运动。
示例性的，所述测试指令用于指示测试用车在某一条车道上方直线行驶，所述某一条车道与所述被测车辆的车道为同一个或者不为同一个，所述某一条车道与所述被测车辆的车道可以平行或者相交；示例性的，所述测试指令用于指示测试用车从一条车道上方变换至另一条车道上方；示例性的，所述测试指令用于指示测试用车在所述被测车辆的后方经所述被测车辆左侧或右侧的车道上方运动至所述被测车辆的前方，当然也不限于此。例如所述测试指令还可以用于指示测试用车的速度，例如指示测试用车在所述测试轨迹上的速度，所述测试轨迹上不同位置的速度可以相同也可以不相同。
举例而言，图3所示为被测车辆10的示意图，图4所示为测试用车20的示意图。
可选的，如图4所示，所述测试用车20搭载自动驾驶测试装置21。
可选的，自动驾驶测试装置21可以根据用户的操作生成相应的测试指令，以及将生成的测试指令发送给测试用车，以使测试用车根据所述测试指令运动。当然也不限于此，例如终端设备可以根据用户的操作生成相应的测试指令，以及将生成的测试指令发送给测试用车，以使测试用车根据所述测试指令运动，例如使测试用车根据预设的测试轨迹运动。可选的，所述预设的测试指令是通过与终端设备之间的通信连接，从所述终端设备获取的。终端设备可以设置在测试用车上，或者也可以设置与测试用车分开设置。
可选的，如图2所示，交通场景中还可以包括路侧设备30。举例而言，图5所示为路侧设备30的示意图。
可选的，所述预设的测试指令是通过与所述交通场景中的路侧设备之间的通信连接，从所述路侧设备获取的。示例性的，如图5所示，路侧设备30包括测试设置模块31，测试设置模块31可以根据用户的操作生成相应的测试指令，以及将生成的测试指令发送给测试用车，以使测试用车根据所述测试指令运动，例如使测试用车根据预设的测试轨迹运动。
S120、获取所述交通场景中被测车辆的行驶状态，其中，所述被测车辆能够基于对所述测试用车的观测数据和预设的自动驾驶算法在所述交通场景中自 主运动。
被测车辆能够基于对所述测试用车的观测数据和预设的自动驾驶算法在所述交通场景中自主运动，需要说明的是，被测车辆对交通场景的观测数据不仅限于所述测试用车的观测数据，例如还可以包括对其他交通参与者、路旁建筑设施、交通标志物等的观测数据，被测车辆能够基于预设的自动算法，根据对交通场景的观测数据自主运动。
可选的，请参阅图3，被测车辆10搭载第一环境传感器11和自动驾驶模块12，以及执行系统13。第一环境传感器11用户获取对环境的观测数据，自动驾驶模块12用于基于预设的自动算法，根据对环境的观测数据决策生成控制指令，所述控制指令用于控制执行系统自主运动。举例而言，第一环境传感器11包括雷达和/或视觉传感器，其中雷达例如包括以下至少一种：激光雷达、超声波雷达、毫米波雷达等，视觉传感器例如包括以下至少一种：双目摄像头、广角摄像头、红外摄像头等；执行系统包括以下至少一种：制动系统、转向系统、驱动系统。
在一些实施方式中，请参阅图3和图4，所述被测车辆10包括第一通信模块14，所述测试用车20包括第二通信模块23，所述测试用车20能够通过所述第一通信模块14、所述第二通信模块23与所述被测车辆10通信连接。所述获取所述交通场景中被测车辆的行驶状态，包括：通过与所述被测车辆的通信连接，获取所述被测车辆发送的所述被测车辆的行驶状态，所述被测车辆的行驶状态由所述被测车辆搭载的第一环境传感器采集得到。
在一些实施方式中，请参阅图4，所述测试用车20包括第二环境传感器22。所述获取所述交通场景中被测车辆的行驶状态，包括：通过所述测试用车的第二环境传感器获取所述交通场景中的影像信息，根据所述影像信息确定所述被测车辆的行驶状态。举例而言，所述测试用车搭载的第二环境传感器包括雷达和/或视觉传感器，其中雷达例如包括以下至少一种：激光雷达、超声波雷达、毫米波雷达等，视觉传感器例如包括以下至少一种：双目摄像头、广角摄像头、红外摄像头等。
示例性的，所述测试用车通过云台设备搭载所述环境传感器，所述方法还包括：根据所述被测车辆的行驶状态控制所述云台调整姿态，以使所述被测车 辆处于所述环境传感器的感知范围内。当然也不限于此，例如还可以根据被测车辆的行驶状态调整视觉传感器，如摄像头的焦距和视野。
在一些实施方式中，请参阅图3和图5，所述交通场景设置有路侧设备30，所述路侧设备30能够用于获取所述被测车辆10的行驶状态，所述测试用车20包括第二通信模块23，所述路侧设备30包括第三通信模块32，所述测试用车20能够通过所述第二通信模块23、所述第三通信模块32与所述路侧设备30通信连接。所述获取所述交通场景中被测车辆的行驶状态，包括：通过与所述路侧设备的通信连接，获取所述路侧设备获取的所述被测车辆的行驶状态。
示例性的，所述路侧设备30通过与被测车辆10的通信连接，获取被测车辆10发送的所述被测车辆的行驶状态。
示例性的，如图5所示，所述路侧设备30包括第三环境传感器33。通过第三环境传感器可以获取所述交通场景中的影像信息，根据所述影像信息确定所述被测车辆的行驶状态。举例而言，所述路侧设备搭载的第三环境传感器包括雷达和/或视觉传感器，其中雷达例如包括以下至少一种：激光雷达、超声波雷达、毫米波雷达等，视觉传感器例如包括以下至少一种：双目摄像头、广角摄像头、红外摄像头等。
在一些实施方式中，可以根据所述被测车辆的行驶状态，生成所述被测车辆的测试结果。
在一些实施方式中，所述被测车辆的测试结果包括对所述被测车辆的所述行驶状态进行预设处理得到的数据集。
示例性的，将所述被测车辆的行驶状态处理为预设格式的数据，如表格、曲线等，得到所述被测车辆的测试结果，当然也不限于此，例如还可以根据所述被测车辆的行驶状态确定若干评价指标。
在一些实施方式中，所述根据所述被测车辆的行驶状态，生成所述被测车辆的测试结果，包括：根据所述测试用车的运动状态和所述被测车辆的行驶状态，生成所述被测车辆的测试结果。所述测试用车运动给所述被测车辆创设测试场景，期望测试用车的不同运动状态能使所述被测车辆相应的调整运动状态，根据所述测试用车的运动状态和所述被测车辆的行驶状态生成的所述测试结果，可以更准确的体现被测车辆对环境的观测和自动驾驶算法的性能。
示例性的，所述测试结果能够用于指示以下至少一种：所述被测车辆和其他交通参与者是否安全、所述被测车辆执行动作是否及时、所述被测车辆执行驾驶行为是否精准。举例而言，所述测试结果能够用于指示所述被测车辆在所述测试用车的测试场景下是否与所述测试用车发生碰撞、所述被测车辆刹车时的减速度是否超过预设的减速度阈值、所述被测车辆绕行所述测试用车时能够与所述测试用车保持安全距离等，当然也不限于此。
在一些实施方式中，可通过观察被测车辆如何响应测试用车来测试被测车辆的性能，如辅助驾驶功能或者自动驾驶功能。可以通过控制测试用车运动给被测车辆创设各种各样的真实场景，这些场景可能会导致危险事件的发生。举例而言，在汽车自动紧急制动(Autonomous Emergency Braking，AEB)测试中，测试用车突然从路边窜出(或路上停止的卡车后面窜出)，根据测量的被测车辆的响应参数，如被测车辆的响应时间、临界碰撞时间、最小制动距离、碰撞伤害程度等来评价AEB系统的性能；如在高速公路车辆切入场景的自动驾驶测试中，可以通过关注测试用车切入时刻被测车辆如与测试用车的碰撞时间(Time to Collision，TTC)去提取切入场景的临界安全边界。
S130、当所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件时，控制所述测试用车调整行驶状态，以使所述测试用车远离所述被测车辆。
在一些实施方式中，如图4所示，所述测试用车20包括控制模块24。控制模块24能够根据自动驾驶测试装置21的控制指令，控制测试用车20的执行系统调整测试用车的行驶状态，以使所述测试用车远离所述被测车辆。防止被测车辆与测试用车碰撞。降低自动驾驶测试的代价，能够进行更准确的测试，而且不仅能进行单一场景的测试，在一些实施方式中还可以实现在连续运行场景中针对自动驾驶功能进行测试，支持高级别自动驾驶系统测试验证。
在一些实施方式中，所述控制所述测试用车调整行驶状态，包括：控制所述测试用车调整纵向行驶状态和/或横向行驶状态。例如通过加速或者减速或者变道，远离所述被测车辆。
在一些实施方式中，所述控制所述测试用车调整行驶状态，包括：控制所述测试用车的多个模块单独运动以避免与所述被测车辆碰撞。多个模块单独运动后，位于所述被测车辆的行驶路径上的模块数量减少。所述被测车辆沿所述 行驶路径行驶与较少的模块碰撞，或者从模块分离后的空隙中经过，降低或避免碰撞引起的损害。例如左侧的模块向左运动，右侧的模块向右运动，两个模块中间的空隙可以供被测车辆通过，降低或避免碰撞引起的损害。
在一些实施方式中，所述控制所述测试用车调整行驶状态，包括：控制所述测试用车调整纵向行驶状态和/或横向行驶状态，以控制所述测试用车的多个模块单独运动以避免与所述被测车辆碰撞。例如所述测试用车的不同模块在横向上向不同的方向运动。
在一些实施方式中，所述控制所述测试用车调整行驶状态，包括：根据所述测试指令指示的测试轨迹和/或速度，以及所述被测车辆的行驶状态，控制所述测试用车调整所述测试轨迹和/或速度，以远离所述被测车辆。
示例性的，若所述测试用车按照所述测试轨迹在所述被测车辆所在车道的前方行驶时所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件，控制所述测试用车加速和/或变道。例如所述测试指令用于指示所述测试用车在所述被测车辆所在的车道上行驶，根据所述被测车辆的行驶状态可以控制所述测试用车变换至其他车道，以远离所述被测车辆。
在一些实施方式中，所述被测车辆的行驶状态是否满足所述行驶状态条件，是根据一个采样周期得到的所述被测车辆的行驶状态确定的，或者是根据多个采样周期得到的所述被测车辆的行驶状态的变化趋势确定的。其中，所述一个采样周期可以是最近一次采样周期，或者是所述多个采样周期中的一个，例如确定所述多个采样周期采样的行驶状态中置信度最高的行驶状态，确定所述置信度最高的行驶状态为所述被测车辆的行驶状态。示例性的，根据多个采样周期得到的所述被测车辆的行驶状态的变化趋势，可以确定所述被测车辆的自动驾驶功能是否失效或者不可靠。
在一些实施方式中，所述被测车辆的行驶状态包括以下至少一种：所述被测车辆的运动参数、所述被测车辆对所述交通场景的观测信息、所述被测车辆的控制信息、所述被测车辆与所述交通场景中其余物体的相对运动关系，当然也不限于此。当所述被测车辆的一种或多种行驶状态不满足预设的行驶状态条件时，控制所述测试用车调整行驶状态，以使所述测试用车远离所述被测车辆。
示例性的，所述获取所述交通场景中被测车辆的行驶状态，包括：获取所 述被测车辆搭载的环境传感器采集的对所述交通场景的观测信息，和/或获取所述被测车辆的自动驾驶模块确定的所述被测车辆的控制信息。
举例而言，所述被测车辆的运动参数包括以下至少一种：速度、加速度、位置，位置例如为所在的车道。
举例而言，所述被测车辆可以通过环境传感器，如摄像头、毫米波雷达、激光雷达中的一种或多种获取所述交通场景的观测信息，所述观测信息包括以下至少一种：目标跟踪信息、车道线识别信息、可行驶区域信息、交通流信息。
举例而言，所述被测车辆可以通过自动驾驶模块确定所述被测车辆的控制信息，所述控制信息例如包括以下至少一种：轨迹规划信息、行为解释信息、诊断信息、制动信号、转向信号、加速信号、人机交互警示信息。
举例而言，所述被测车辆与所述交通场景中其余物体的相对运动关系，包括以下至少一种：相对位置关系、相对速度、相对加速度，当然也不限于此。需要说明的是所述相对运动关系可以是所述被测车辆获取的，或者是所述测试用车获取的，或者是所述路侧设备获取的，当然也可以是根据所述被测车辆的行驶状态和所述测试用车的行驶状态确定的，例如根据被测车辆的位置和测试用车的位置确定被测车辆与所述测试用车的相对运动关系。
在一些实施方式中，所述被测车辆的行驶状态是否满足所述行驶状态条件，是根据所述被测车辆与所述测试用车的相对位置关系确定的。示例性的，当所述被测车辆与所述测试用车之间的相对距离小于或等于预设值，如1米时，确定所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件，可以控制测试用车调整行驶状态，以使测试用车远离被测车辆。可以在被测车辆与所述测试用车之间的距离小于安全距离时及时控制测试用车远离被测车辆，防止发生碰撞。
示例性的，当所述被测车辆与所述测试用车之间的相对距离小于或等于预设值，且所述被测车辆与所述测试用车已经或即将并线行驶时，确定所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件，可以控制测试用车调整行驶状态，以使测试用车远离被测车辆。可以更精准的防止发生碰撞。
在另一些实施方式中，所述被测车辆的行驶状态是否满足所述行驶状态条件，是根据预设类型的评价指标确定的，所述评价指标是根据所述被测车辆的行驶状态确定的。例如可以根据所述被测车辆的一种或多种行驶状态确定预设 的评价指标的值，根据所述评价指标的值确定所述行驶状态是否满足所述行驶状态条件，例如所述评价指标的值超出预设范围时，确定所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件，可以控制测试用车调整行驶状态，以使测试用车远离被测车辆。
示例性的，所述评价指标是根据所述被测车辆与所述测试用车的相对位置关系和相对速度确定的。举例而言，所述预设类型的评价指标包括：根据所述被测车辆与所述测试用车的相对位置关系和相对速度确定的碰撞时间和/或碰撞临界减速度。
其中，所述碰撞时间(Time to Collision，TTC)可以根据以下时间确定：所述被测车辆与所述测试用车维持所述相对速度时，从所述相对位置关系起至发生碰撞的时间，举例而言，所述碰撞时间可以根据所述被测车辆与所述测试用车的相对距离与相对速度的比值确定。当前时刻下，后车速度大于前车，若两车保持原有的速度和行驶轨迹不变(即假定驾驶人或自动驾驶系统不采取避险行为)，根据当前速度和轨迹，将会在某个时刻发生碰撞，那么从当前时刻至碰撞发生的时间段就为碰撞时间。碰撞时间越小，发生事故的可能性就越大。示例性的，当所述碰撞时间小于或等于预设的时间阈值时，确定所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件。
其中，所述碰撞临界减速度(Deceleration Rate to Avoid a Crash，DRAC)根据以下减速度确定：所述被测车辆与所述测试用车刚好避免碰撞时，所述被测车辆所需的减速度或所述测试用车所需的减速度，举例而言，所述碰撞临界减速度根据所述被测车辆与所述测试用车的相对速度的平方与相对距离的比值确定。跟驰间距较近的两辆车，若后车速度大于前车，后车为了不与前车追尾所需要的减速度，即为所述碰撞临界减速度，或者可以称为避免追尾碰撞的减速度，当后车的碰撞临界减速度超过车辆性能或者乘客能承受的最大减速度(maximum available decelerate，MADR)时，就有较大概率发生碰撞。示例性的，当所述碰撞临界减速度大于与或等于预设的减速度阈值时，确定所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件。
示例性的，所述预设类型的评价指标包括：所述被测车辆处于所述行驶状态时，所述被测车辆与所述测试用车碰撞的概率。示例性的，可以根据所述被 测车辆的行驶状态，或者根据所述被测车辆的行驶状态和所述测试用车的行驶状态确定碰撞的概率，例如基于机器学习模型确定所述碰撞的概率。举例而言，若所述被测车辆维持所述行驶状态时所述被测车辆与所述测试用车碰撞的概率大于或等于概率阈值，确定所述被测车辆的行驶状态不满足所述行驶状态条件。
在其他一些实施方式中，所述被测车辆的行驶状态是否满足所述行驶状态条件，是根据获取到的所述被测车辆的行驶状态和所述被测车辆的预期行驶状态确定的，所述预期行驶状态根据所述测试指令确定。
示例性的，所述测试用车根据所述测试指令在交通场景中运动，给所述被测车辆创设测试场景，所述被测车辆的如果能够以所述测试指令对应的预期行驶状态行驶，则至少不会与所述测试用车发生碰撞。可以理解的，所述预期行驶状态为所述测试用车根据所述测试指令在交通场景中运动时，所述被测车辆能够避免与所述测试用车碰撞的行驶状态。
在一些实施方式中，所述预期行驶状态例如可以根据用户的设置操作确定。当然也不限于此，例如可以通过对大量交通场景影像的分析统计确定。
示例性的，若步骤S120获取到的所述被测车辆的行驶状态和所述被测车辆的预期行驶状态不符，则可以确定所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件，有发生碰撞的风险，可以控制测试用车调整行驶状态，以使测试用车远离被测车辆。
示例性的，若所述测试用车按照所述测试指令在所述被测车辆所在车道的前方减速，所述被测车辆的预期行驶状态包括负的纵向加速度和/或非零的横向加速度。当测试用车在被测车辆正前方减速时，如果被测车辆能够减速和/或变道，则可以避免与测试用车发生碰撞；但若被测车辆实际没有减速和变道，而是维持车速不变或者加速，则有发生碰撞的风险，则确定所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件，可以控制测试用车调整行驶状态，以使测试用车远离被测车辆。可选的，还可以根据所述测试指令确定预期的加速度的范围，如果被测车辆实际加速度超出所述预期的加速度的范围，也可以确定所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件。
示例性的，若所述测试用车按照所述测试指令在所述被测车辆的前方减速，所述被测车辆的预期行驶状态包括：所述被测车辆搭载的提示模块输出第一提 示信息。所述测试用车在被测车辆正前方减速时，如果被测车辆的提示模块输出第一提示信息，可以提醒驾驶员控制被测车辆减速和/或变道，避免与测试用车发生碰撞。如果被测车辆的提示模块未输出所述第一提示信息，则有发生碰撞的风险，则确定所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件。可以理解的，在一些实施方式中，所述被测车辆的行驶状态还可以包括所述被测车辆输出的提示信息。
示例性的，若所述测试用车按照所述测试指令在所述被测车辆的左前方或右前方驶入所述被测车辆当前的车道，所述被测车辆的预期行驶状态包括：负的纵向加速度和/或非零的横向加速度。当测试用车在被测车辆左前方或右前方与所述被测车辆较近的位置并线时，如果被测车辆能够减速和/或变道，则可以避免与测试用车发生碰撞；但若被测车辆实际没有减速和变道，而是维持车速不变或者加速，则有发生碰撞的风险，则确定所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件，可以控制测试用车调整行驶状态，以使测试用车远离被测车辆。可选的，还可以根据所述测试指令确定预期的加速度的范围，如果被测车辆实际加速度超出所述预期的加速度的范围，也可以确定所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件。
在一些实施方式中，可以根据所述被测车辆对所述交通场景的观测信息确定所述被测车辆后续的动作趋势，以及根据所述测试指令对应的测试用车的行驶状态和所述车辆后续的动作趋势确定是否有发生碰撞的风险，以及确定所述被测车辆的行驶状态是否满足预设的行驶状态条件。
在一些实施方式中，可以根据所述测试指令确定所述被测车辆对所述交通场景的观测信息的预期值，当所述被测车辆实际的观测值与所述预期值相同或接近时，可以避免与所述测试用车发生碰撞，如果被测车辆实际的观测值与所述预期值不同，则有发生碰撞的概率，可以确定所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件。
示例性的，若所述测试用车按照所述测试指令在所述被测车辆所在车道的前方减速，所述被测车辆的预期行驶状态包括以下至少一种：所述被测车辆观测的所述测试用车的加速度为负、所述被测车辆观测的所述测试用车与所述被测车辆的相对距离减小。
在一些实施方式中，可以根据所述被测车辆的自动驾驶模块输出的控制信息确定所述被测车辆后续的动作趋势，以及根据所述测试指令对应的测试用车的行驶状态和所述车辆后续的动作趋势确定是否有发生碰撞的风险，以及确定所述被测车辆的行驶状态是否满足预设的行驶状态条件。
在一些实施方式中，可以根据所述测试指令确定所述被测车辆的控制信息的预期值，当所述被测车辆实际的控制信息与所述预期值相同或接近时，可以避免与所述测试用车发生碰撞，如果被测车辆实际的控制信息与所述预期值不同，则有发生碰撞的概率，可以确定所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件。
示例性的，若所述测试用车按照所述测试指令在所述被测车辆所在车道的前方减速，所述被测车辆的预期行驶状态包括：用于控制所述被测车辆减速和/或变道的控制信息。
可选的，所述被测车辆的行驶状态包括所述被测车辆的执行系统的状态；所述被测车辆的执行系统包括以下至少一种：制动系统、转向系统、驱动系统。根据所述被测车辆的执行系统的状态可以确定所述被测车辆的行驶轨迹，根据所述行驶轨迹确定是否会与所述测试用车碰撞，若确定会与所述测试用车碰撞，则可以确定所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件。
示例性的，若所述测试用车按照所述测试指令在所述被测车辆所在车道的前方减速，所述被测车辆的预期行驶状态包括以下至少一种：所述制动系统制动、所述转向系统转向、所述驱动系统减油门。
示例性的，若所述测试用车按照所述测试指令在所述被测车辆的左前方或右前方驶入所述被测车辆当前的车道，所述被测车辆的预期行驶状态包括以下至少一种：所述制动系统制动、所述转向系统转向、所述驱动系统减油门。
举例而言，当测试用车在被测车辆正前方减速或者在所述被测车辆的左前方或右前方驶入所述被测车辆当前的车道时，如果被测车辆实际的执行系统的状态能够根据所述测试指令对应的执行系统的状态的预期值相同，使被测车辆减速或者减小加速度或者变道，则可以避免与测试用车发生碰撞；但如果被测车辆实际的执行系统的状态与状态的预期值不同，使被测车辆实际没有减速和变道，而是维持车速不变或者加速，则有发生碰撞的风险，从而可以确定所述 被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件，可以控制测试用车调整行驶状态，以使测试用车远离被测车辆。
在其他一些实施方式中，所述被测车辆的行驶状态是否满足所述行驶状态条件，是根据所述被测车辆对所述交通场景的观测信息与所述测试用车对所述交通场景的观测信息是否一致确定的。示例性的，若所述被测车辆对所述交通场景的观测信息与所述测试用车对所述交通场景的观测信息不一致，则有发生碰撞的风险，从而可以确定所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件，可以控制测试用车调整行驶状态，以使测试用车远离被测车辆；若所述被测车辆对所述交通场景的观测信息与所述测试用车对所述交通场景的观测信息一致，则可以确定被测车辆的观测信息也是准确的，可以根据观测信息作出准确的决策和控制，发生碰撞的可能性较低。举例而言，若所述测试用车按照所述测试指令在所述被测车辆所在车道的前方行驶时，观测到前方不远处有红绿灯显示红灯或者限速标识，而被测车辆没有观测到红灯或者限速标识，则测试用车减速刹车而被测车辆未减速刹车，则有发生碰撞的风险，从而可以确定所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件。
如图6所示为一些实施方式中被测车辆的示意性框图。
举例而言，请参阅图3，在自动车距保持功能测试时，被测车辆10跟随测试用车行驶，测试用车急减速，此时预期的被测车辆10的行驶状态包括一下至少一种：第一环境传感器11，如毫米波雷达输出目标列表中测试用车的车速下降、自动驾驶模块中的感知模块121的目标跟踪信息中提示目标车辆的车速下降、自动驾驶模块中的决策模块122输出包含减速度的轨迹信号、自动驾驶模块中的控制模块123输出制动减速度或制动力矩、被测车辆的执行系统13中的制动系统输出制动油压信号，预期被测车辆减速进而调整至安全车距。如果步骤S120中获取的上述信息中存在不符合预期的信号，可以确定所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件，以及控制所述测试用车调整行驶状态，以使所述测试用车远离所述被测车辆，例如通过控制测试用车保持减速、匀速行驶、加速至安全车距、紧急变道至旁车道避让等，使所述测试用车远离所述被测车辆。
可选的，在所述当所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件时， 控制所述测试用车调整行驶状态，以使所述测试用车远离所述被测车辆之后，所述方法还包括：控制所述测试用车停车，和/或控制所述被测车辆停车。示例性的，控制所述测试用车停车和所述被测车辆停车，以便用户分析原因，例如可以根据所述被测车辆的行驶状态，生成所述被测车辆的测试结果。
可选的，所述方法还包括：根据所述被测车辆的行驶状态，控制所述被测车辆执行紧急刹车或避让动作。示例性的，当所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件时，也可以控制所述被测车辆执行紧急刹车或避让动作，防止与测试用车发生碰撞。
在一些实施方式中，在所述当所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件时，控制所述测试用车调整行驶状态，以使所述测试用车远离所述被测车辆之后，所述方法还包括：将所述预设的测试指令再次发送给测试用车，以使所述测试用车根据所述测试指令在所述交通场景中运动。可以实现在连续运行场景中针对自动驾驶功能进行测试，支持高级别自动驾驶系统测试验证。示例性的，再次发送的所述测试指令，用于指示所述测试用车重新执行所述测试指令对应的测试轨迹。可以使测试用车重复给所述被测车辆提供相同或类似的测试场景，以获取更丰富的测试数据。
示例性的，所述方法还包括：当所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件时，输出第二提示信息。提示用户出现测试车辆规避被测车辆碰撞的情况，以便用户决策继续进行测试或者暂停测试。
示例性的，所述将所述预设的测试指令再次发送给测试用车，包括：响应于用户根据所述第二提示信息的操作，将所述预设的测试指令再次发送给测试用车。举例而言，如果用户决策继续进行测试，可以通过操作触发所述预设的测试指令再次发送给测试用车。
在一些实施方式中，请参阅图7，所述交通场景中有多个测试用车，可以进行复杂测试场景下对被测车辆的测试。示例性的，交通场景中有多个测试用车，部分测试用车与被测车辆处于同一车道，其余部分测试用车的车道与被测车辆的车道相邻或者相交，可以用于被测车辆在具有多个交通参与者的环境中进行单一场景或连续场景测试，实现多个测试用车协同工作，例如多个测试用车可以基于测试场景预先设定路径并精确执行，也可以基于被测车辆(装有待 测ADAS/AD的车辆)的行驶状态实时调整测试用车的运动，测试用车还可以基于无线通讯或自身感知实时避障。
本申请实施例提供的车辆系统的安全测试方法，即自动驾驶测试方法，可以在通过测试用车验证被测车辆的自动驾驶系统，如自动驾驶系统的安全性能时，根据被测车辆的行驶状态调整测试用车辆的行驶状态，以使测试用车辆远离被测车辆，防止被测车辆与测试用车辆碰撞。降低自动驾驶测试的代价，能够进行更准确的测试，而且不仅能进行单一场景的测试，在一些实施方式中还可以实现在连续运行场景中针对自动驾驶功能进行测试，支持高级别自动驾驶系统测试验证。
在一些实施方式中，测试用车通过与被测车辆的通信连接，获取被测车辆的行驶状态，以及当所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件时，调整行驶状态，以远离所述被测车辆，防止发生碰撞。
在一些实施方式中，测试用车可以为真实的车辆，对被测车辆性能的测试结果更准确，通过防止被测车辆与真实的测试用车碰撞，降低了自动驾驶测试的代价，防止测试用车损坏影响测试进度。测试用车为模拟的车辆时，本申请实施例也能够防止被测车辆与模拟的测试用车碰撞，防止测试用车损坏影响测试进度，例如可以减少或者避免花费在更换、维修、组装测试用车的时间。
请结合上述实施例参阅图8，图8是本申请另一实施例提供的一种车辆系统的安全测试方法，即自动驾驶测试方法的流程示意图。
所述自动驾驶测试方法用于测试用车。所述测试方法包括步骤S210至步骤S240。
S210、接收测试指令。
S220、根据所述测试指令在交通场景中运动。
S230、获取所述交通场景中被测车辆的行驶状态，其中，所述被测车辆能够基于对所述测试用车的观测数据和预设的自动驾驶算法在所述交通场景中自主运动。
S240、当所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件时，调整行驶状态，以远离所述被测车辆。
本申请实施例提供的自动驾驶测试方法的具体原理和实现方式均与前述实 施例的自动驾驶测试方法类似，此处不再赘述。
请结合上述实施例参阅图9，图9是本申请另一实施例提供的一种车辆系统的安全测试方法，即自动驾驶测试方法的流程示意图。
所述自动驾驶测试方法用于被测车辆。所述测试方法包括步骤S310至步骤S330。
S310、基于对交通场景中测试用车的观测数据和预设的自动驾驶算法在所述交通场景中自主运动。
S320、获取所述被测车辆的行驶状态。
S330、将所述被测车辆的行驶状态发送给自动驾驶测试装置，以使所述自动驾驶测试装置在所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件时，控制所述测试用车调整行驶状态，以使所述测试用车远离所述被测车辆。
本申请实施例提供的自动驾驶测试方法的具体原理和实现方式均与前述实施例的自动驾驶测试方法类似，此处不再赘述。
请结合上述实施例参阅图10，图10是本申请又一实施例提供的一种车辆系统的安全测试方法，即自动驾驶测试方法的流程示意图。
所述自动驾驶测试方法用于路侧设备，所述测试方法包括步骤S410至步骤S440。
S410、获取预设的测试指令。
S420、将所述测试指令发送给测试用车，所述测试指令用于指示所述测试用车在交通场景中运动。
S430、获取所述交通场景中被测车辆的行驶状态，其中，所述被测车辆能够基于对所述测试用车的观测数据和预设的自动驾驶算法在所述交通场景中自主运动。
S440、当所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件时，向所述测试用车发送控制指令，所述控制指令用于控制所述测试用车调整行驶状态，以使所述测试用车远离所述被测车辆。
本申请实施例提供的自动驾驶测试方法的具体原理和实现方式均与前述实施例的自动驾驶测试方法类似，此处不再赘述。
请结合上述实施例参阅图11，图11是本申请实施例提供的自动驾驶测试 装置500的示意性框图。
其中，自动驾驶测试装置500可以设置在测试用车上，当然也可以设置在被测车辆上，或者也可以设置在路侧设备(Road Side Unit，RSU)或者终端设备上。自动驾驶测试装置设置在测试用车上时，能够更快更实时更准确的控制测试用车调整轨迹。
该自动驾驶测试装置500包括一个或多个处理器501，一个或多个处理器501单独地或共同地工作，用于执行前述的自动驾驶测试方法。
示例性的，自动驾驶测试装置500还包括存储器502。
示例性的，处理器501和存储器502通过总线503连接，该总线503比如为I2C(Inter-integrated Circuit)总线。
具体地，处理器501可以是微控制单元(Micro-controller Unit，MCU)、中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)或数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)等。
具体地，存储器502可以是Flash芯片、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)磁盘、光盘、U盘或移动硬盘等。
其中，所述处理器501用于运行存储在存储器502中的计算机程序，并在执行所述计算机程序时实现前述的自动驾驶测试方法。
本申请实施例提供的自动驾驶测试装置500的具体原理和实现方式均与前述实施例的自动驾驶测试方法类似，此处不再赘述。
请结合上述实施例参阅图12，图12是本申请实施例提供的车辆600的示意性框图。车辆600可以作为测试用车辆。
车辆600包括车辆平台610，该车辆600还包括一个或多个处理器601，一个或多个处理器601单独地或共同地工作，用于执行前述的用于测试用车的自动驾驶测试方法的步骤。
本申请实施例提供的车辆600的具体原理和实现方式均与前述实施例的用于测试用车自动驾驶测试方法类似，此处不再赘述。
请结合上述实施例参阅图13，图13是本申请实施例提供的车辆700的示意性框图。
车辆700包括车辆平台710，该车辆700还包括一个或多个处理器701，一 个或多个处理器701单独地或共同地工作，用于执行前述的用于被测车辆的自动驾驶测试方法的步骤。
本申请实施例提供的车辆700的具体原理和实现方式均与前述实施例的用于被测车辆的自动驾驶测试方法类似，此处不再赘述。
请结合上述实施例参阅图14，图14是本申请实施例提供的路侧设备800的示意性框图。
路侧设备800包括一个或多个处理器801，一个或多个处理器801单独地或共同地工作，用于执行前述的用于路侧设备的自动驾驶测试方法的步骤。
本申请实施例提供的路侧设备800的具体原理和实现方式均与前述实施例的用于路侧设备的自动驾驶测试方法类似，此处不再赘述。
请结合上述实施例参阅图15，图15是本申请实施例提供的自动驾驶测试系统900的示意性框图。
自动驾驶测试系统900包括：
测试用车910，用于在交通场景中运动；
被测车辆920，所述被测车辆920能够基于对所述测试用车910的观测数据和预设的自动驾驶算法在所述交通场景中自主运动；
前述的自动驾驶测试装置500。
在一些实施方式中，自动驾驶测试装置500可以设置在测试用车910上。
本申请实施例提供的自动驾驶测试系统900的具体原理和实现方式均与前述实施例的自动驾驶测试方法类似，此处不再赘述。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现上述实施例提供的自动驾驶测试方法的步骤。
应当理解，在此本申请中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。
还应当理解，在本申请和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。
以上所述，仅为本申请的具体实施方式，但本申请的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本申请揭露的技术范围内，可轻易想到 各种等效的修改或替换，这些修改或替换都应涵盖在本申请的保护范围之内。因此，本申请的保护范围应以权利要求的保护范围为准。

Claims (52)

  1. 一种自动驾驶测试方法，其特征在于，所述测试方法包括：
    将预设的测试指令发送给测试用车，所述测试指令用于指示所述测试用车在交通场景中运动；
    获取所述交通场景中被测车辆的行驶状态，其中，所述被测车辆能够基于对所述测试用车的观测数据和预设的自动驾驶算法在所述交通场景中自主运动；
    当所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件时，控制所述测试用车调整行驶状态，以使所述测试用车远离所述被测车辆。
  2. 根据权利要求1所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述被测车辆的行驶状态是否满足所述行驶状态条件，是根据一个采样周期得到的所述被测车辆的行驶状态确定的，或者是根据多个采样周期得到的所述被测车辆的行驶状态的变化趋势确定的。
  3. 根据权利要求1所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述被测车辆的行驶状态包括以下至少一种：
    所述被测车辆的运动参数、所述被测车辆对所述交通场景的观测信息、所述被测车辆的控制信息、所述被测车辆与所述交通场景中其余物体的相对运动关系。
  4. 根据权利要求1-3中任一项所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述被测车辆的行驶状态是否满足所述行驶状态条件，是根据所述被测车辆与所述测试用车的相对位置关系确定的。
  5. 根据权利要求1-3中任一项所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述被测车辆的行驶状态是否满足所述行驶状态条件，是根据预设类型的评价指标确定的，所述评价指标是根据所述被测车辆的行驶状态确定的。
  6. 根据权利要求5所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述评价指标是根据所述被测车辆与所述测试用车的相对位置关系和相对速度确定的。
  7. 根据权利要求6所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述预设类型的评价指标包括：根据所述被测车辆与所述测试用车的相对位置关系和相对速度确定的碰撞时间和/或碰撞临界减速度；
    其中，所述碰撞时间根据以下时间确定：所述被测车辆与所述测试用车维持所述相对速度时，从所述相对位置关系起至发生碰撞的时间；所述碰撞临界减速度根据以下减速度确定：所述被测车辆与所述测试用车刚好避免碰撞时，所述被测车辆所需的减速度或所述测试用车所需的减速度。
  8. 根据权利要求5所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述预设类型的评价指标包括：
    所述被测车辆处于所述行驶状态时，所述被测车辆与所述测试用车碰撞的概率。
  9. 根据权利要求1-4中任一项所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述被测车辆的行驶状态是否满足所述行驶状态条件，是根据获取到的所述被测车辆的行驶状态和所述被测车辆的预期行驶状态确定的，所述预期行驶状态根据所述测试指令确定。
  10. 根据权利要求9所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，若获取到的所述被测车辆的行驶状态和所述被测车辆的预期行驶状态不符，确定所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件。
  11. 根据权利要求9或10所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，若所述测试用车按照所述测试指令在所述被测车辆所在车道的前方减速，所述被测车辆的预期行驶状态包括负的纵向加速度和/或非零的横向加速度。
  12. 根据权利要求10所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，若所述测试用车按照所述测试指令在所述被测车辆的前方减速，所述被测车辆的预期行驶状态包括：所述被测车辆搭载的提示模块输出第一提示信息。
  13. 根据权利要求10所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，若所述测试用车按照所述测试指令在所述被测车辆的左前方或右前方驶入所述被测车辆当前的车道，所述被测车辆的预期行驶状态包括：负的纵向加速度和/或非零的横向加速度。
  14. 根据权利要求9或10所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，若所述测试用车按照所述测试指令在所述被测车辆所在车道的前方减速，所述被测车辆的预期行驶状态包括以下至少一种：所述被测车辆观测的所述测试用车的加速度为负、所述被测车辆观测的所述测试用车与所述被测车辆的相对距离减小、 用于控制所述被测车辆减速和/或变道的控制信息。
  15. 根据权利要求9或10所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述被测车辆的行驶状态包括所述被测车辆的执行系统的状态；所述被测车辆的执行系统包括以下至少一种：制动系统、转向系统、驱动系统。
  16. 根据权利要求15所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，若所述测试用车按照所述测试指令在所述被测车辆所在车道的前方减速，所述被测车辆的预期行驶状态包括以下至少一种：所述制动系统制动、所述转向系统转向、所述驱动系统减油门。
  17. 根据权利要求15所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，若所述测试用车按照所述测试指令在所述被测车辆的左前方或右前方驶入所述被测车辆当前的车道，所述被测车辆的预期行驶状态包括以下至少一种：所述制动系统制动、所述转向系统转向、所述驱动系统减油门。
  18. 根据权利要求1-4中任一项所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述被测车辆的行驶状态是否满足所述行驶状态条件，是根据所述被测车辆对所述交通场景的观测信息与所述测试用车对所述交通场景的观测信息是否一致确定的。
  19. 根据权利要求1-18中任一项所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述控制所述测试用车调整行驶状态，包括：
    控制所述测试用车调整纵向行驶状态和/或横向行驶状态；和/或
    控制所述测试用车的多个模块单独运动以避免与所述被测车辆碰撞。
  20. 根据权利要求1-18中任一项所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述测试指令用于指示所述测试用车在所述交通场景中以预设的测试轨迹和/或速度运动。
  21. 根据权利要求20所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述控制所述测试用车调整行驶状态，包括：
    根据所述测试指令指示的测试轨迹和/或速度，以及所述被测车辆的行驶状态，控制所述测试用车调整所述测试轨迹和/或速度。
  22. 根据权利要求21所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，若所述测试用车按照所述测试轨迹在所述被测车辆所在车道的前方行驶时所述被测车辆的 行驶状态不满足所述行驶状态条件，控制所述测试用车加速和/或变道。
  23. 根据权利要求1-22中任一项所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，在所述当所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件时，控制所述测试用车调整行驶状态，以使所述测试用车远离所述被测车辆之后，所述方法还包括：
    将所述预设的测试指令再次发送给测试用车，以使所述测试用车根据所述测试指令在所述交通场景中运动。
  24. 根据权利要求23所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，再次发送的所述测试指令，用于指示所述测试用车重新执行所述测试指令对应的测试轨迹。
  25. 根据权利要求23所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述方法还包括：
    当所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件时，输出第二提示信息。
  26. 根据权利要求25所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述将所述预设的测试指令再次发送给测试用车，包括：
    响应于用户根据所述第二提示信息的操作，将所述预设的测试指令再次发送给测试用车。
  27. 根据权利要求1-26中任一项所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，在所述当所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件时，控制所述测试用车调整行驶状态，以使所述测试用车远离所述被测车辆之后，所述方法还包括：
    控制所述测试用车停车，和/或
    控制所述被测车辆停车。
  28. 根据权利要求1-27中任一项所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述方法还包括：
    根据所述被测车辆的行驶状态，控制所述被测车辆执行紧急刹车或避让动作。
  29. 根据权利要求1-28中任一项所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述测试用车包括环境传感器，所述获取所述交通场景中被测车辆的行驶状态， 包括：
    通过所述测试用车的环境传感器获取所述交通场景中的影像信息，根据所述影像信息确定所述被测车辆的行驶状态。
  30. 根据权利要求29所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述测试用车通过云台设备搭载所述环境传感器，所述方法还包括：
    根据所述被测车辆的行驶状态控制所述云台调整姿态，以使所述被测车辆处于所述环境传感器的感知范围内。
  31. 根据权利要求1-28中任一项所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述被测车辆包括第一通信模块，所述测试用车包括第二通信模块，所述测试用车能够通过所述第一通信模块、所述第二通信模块与所述被测车辆通信连接；所述获取所述交通场景中被测车辆的行驶状态，包括：
    通过与所述被测车辆的通信连接，获取所述被测车辆发送的所述被测车辆的行驶状态。
  32. 根据权利要求1-28中任一项所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述交通场景设置有路侧设备，所述路侧设备用于获取所述被测车辆的行驶状态，所述测试用车包括第二通信模块，所述路侧设备包括第三通信模块，所述测试用车能够通过所述第二通信模块、所述第三通信模块与所述路侧设备通信连接；所述获取所述交通场景中被测车辆的行驶状态，包括：
    通过与所述路侧设备的通信连接，获取所述路侧设备获取的所述被测车辆的行驶状态。
  33. 根据权利要求1-32中任一项所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述预设的测试指令是通过与所述交通场景中的路侧设备之间的通信连接，从所述路侧设备获取的。
  34. 一种自动驾驶测试方法，其特征在于，用于测试用车，所述测试方法包括：
    接收测试指令；
    根据所述测试指令在交通场景中运动；
    获取所述交通场景中被测车辆的行驶状态，其中，所述被测车辆能够基于对所述测试用车的观测数据和预设的自动驾驶算法在所述交通场景中自主运动；
    当所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件时，调整行驶状态，以远离所述被测车辆。
  35. 根据权利要求34所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述被测车辆的行驶状态是否满足所述行驶状态条件，是根据一个采样周期得到的所述被测车辆的行驶状态确定的，或者是根据多个采样周期得到的所述被测车辆的行驶状态的变化趋势确定的。
  36. 根据权利要求34所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述被测车辆的行驶状态包括以下至少一种：
    所述被测车辆的运动参数、所述被测车辆对所述交通场景的观测信息、所述被测车辆的控制信息、所述被测车辆与所述交通场景中其余物体的相对运动关系。
  37. 根据权利要求34-36中任一项所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述被测车辆的行驶状态是否满足所述行驶状态条件，是根据所述被测车辆与所述测试用车的相对位置关系确定的。
  38. 根据权利要求34-36中任一项所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述被测车辆的行驶状态是否满足所述行驶状态条件，是根据预设类型的评价指标确定的，所述评价指标是根据所述被测车辆的行驶状态确定的。
  39. 根据权利要求38所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述评价指标是根据所述被测车辆与所述测试用车的相对位置关系和相对速度确定的。
  40. 根据权利要求34-37中任一项所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述被测车辆的行驶状态是否满足所述行驶状态条件，是根据获取到的所述被测车辆的行驶状态和所述被测车辆的预期行驶状态确定的，所述预期行驶状态根据所述测试指令确定。
  41. 根据权利要求34-37中任一项所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述被测车辆的行驶状态是否满足所述行驶状态条件，是根据所述被测车辆对所述交通场景的观测信息与所述测试用车对所述交通场景的观测信息是否一致确定的。
  42. 根据权利要求34-41中任一项所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，所述调整行驶状态，包括：
    调整纵向行驶状态和/或横向行驶状态；和/或
    所述测试用车的多个模块单独运动以避免与所述被测车辆碰撞。
  43. 根据权利要求34-42中任一项所述的自动驾驶测试方法，其特征在于，在所述当所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件时，调整行驶状态，以远离所述被测车辆之后，所述方法还包括：
    重新根据所述测试指令在所述交通场景中运动。
  44. 一种自动驾驶测试方法，其特征在于，用于被测车辆，所述测试方法包括：
    基于对交通场景中测试用车的观测数据和预设的自动驾驶算法在所述交通场景中自主运动；
    获取所述被测车辆的行驶状态；
    将所述被测车辆的行驶状态发送给自动驾驶测试装置，以使所述自动驾驶测试装置在所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件时，控制所述测试用车调整行驶状态，以使所述测试用车远离所述被测车辆。
  45. 一种自动驾驶测试方法，其特征在于，用于路侧设备，所述测试方法包括：
    获取预设的测试指令；
    将所述测试指令发送给测试用车，所述测试指令用于指示所述测试用车在交通场景中运动；
    获取所述交通场景中被测车辆的行驶状态，其中，所述被测车辆能够基于对所述测试用车的观测数据和预设的自动驾驶算法在所述交通场景中自主运动；
    当所述被测车辆的行驶状态不满足预设的行驶状态条件时，向所述测试用车发送控制指令，所述控制指令用于控制所述测试用车调整行驶状态，以使所述测试用车远离所述被测车辆。
  46. 一种自动驾驶测试装置，其特征在于，包括一个或多个处理器，单独地或共同地工作，用于执行权利要求1-33中任一项所述的自动驾驶测试方法的步骤。
  47. 一种车辆，其特征在于，包括：
    车辆平台；
    一个或多个处理器，单独地或共同地工作，用于执行权利要求34-43中任一项所述的自动驾驶测试方法的步骤。
  48. 一种车辆，其特征在于，包括：
    车辆平台；
    一个或多个处理器，单独地或共同地工作，用于执行权利要求44所述的自动驾驶测试方法的步骤。
  49. 一种路侧设备，其特征在于，包括：一个或多个处理器，单独地或共同地工作，用于执行权利要求45所述的自动驾驶测试方法的步骤。
  50. 一种自动驾驶测试系统，其特征在于，包括：
    测试用车，用于在交通场景中运动；
    被测车辆，所述被测车辆能够基于对所述测试用车的观测数据和预设的自动驾驶算法在所述交通场景中自主运动；
    权利要求46所述的自动驾驶测试装置。
  51. 根据权利要求50所述的自动驾驶测试系统，其特征在于，所述自动驾驶测试装置设置在所述测试用车上。
  52. 一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时使所述处理器实现：
    如权利要求1-33中任一项所述的自动驾驶测试方法；和/或
    如权利要求34-43中任一项所述的自动驾驶测试方法；和/或
    如权利要求44所述的自动驾驶测试方法；和/或
    如权利要求45所述的自动驾驶测试方法。
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