無(wú)人駕駛汽車(chē)測(cè)試方案的深入思考

　　本文是作者在TRC國(guó)際交通大會(huì)上的報(bào)告節(jié)選，探討了無(wú)人車(chē)存在的一些問(wèn)題及其測(cè)試方法。

　　1.為什么要進(jìn)行無(wú)人車(chē)測(cè)試

　　首先考慮到的原因是避免事故。

　　最近關(guān)于特斯拉汽車(chē)自動(dòng)模式導(dǎo)致的一起致命車(chē)禍將熱衷于無(wú)人車(chē)的粉絲的激情迅速拉到冰點(diǎn)。

　　下圖是CBS電視臺(tái)給出的交警初步報(bào)告，直路飛速行駛的Tesla毫無(wú)減速攔腰撞到了一輛白色重卡的拖車(chē)，比頭圖

　　給出的示例還要慘烈，駕駛艙當(dāng)時(shí)被削平，前進(jìn)數(shù)十米后離開(kāi)路面，撞擊數(shù)個(gè)圍欄，旋轉(zhuǎn)后停下。駕駛員當(dāng)場(chǎng)斃命

　　，只剩那個(gè)手持的播放器還穩(wěn)健地播放著哈利波特。就像文章開(kāi)頭所說(shuō)的，駕駛員溜號(hào)了，而傳感器中的攝像頭其

　　實(shí)看到了一個(gè)大白板而已，毫米波安裝太低而超聲檢測(cè)距離太近，然后就有了Tesla官方博客所說(shuō)的“Mobileye把卡

　　車(chē)當(dāng)成了藍(lán)天白云，毫米波把卡車(chē)當(dāng)成了路牌，發(fā)生了嚴(yán)重事故，被NHTSA調(diào)查（可能會(huì)召回）?！?/p>

　?。▓D中紅車(chē)是特斯拉，藍(lán)車(chē)是大卡車(chē)）

　　那么Google無(wú)人車(chē)的情況是不是要好一些呢？好像情況也不太樂(lè)觀。

　　以下是美國(guó)加州DMV公布的自2014年10月以來(lái)發(fā)生的15起無(wú)人車(chē)事故，其中12起是Google公司的無(wú)人車(chē)引起的。

　　最近一次發(fā)生在山景城，一輛Google無(wú)人車(chē)為了避免與前方障礙物發(fā)生相撞，變道時(shí)與后方的一輛公家車(chē)相撞。

　　Nissan May 10， 2016

　　Google April 28， 2016

　　Google April 7， 2016

　　Google February 14， 2016

　　Cruise Automation January 8， 2016

　　Google November 2， 2015

　　Google August 20， 2015

　　Google July 1， 2015

　　Google June 18， 2015

　　Google June 4， 2015

　　Google May 30， 2015

　　Google April 27， 2015

　　Google April 7， 2015

　　Google February 26， 2015

　　Delphi October 14， 2014

　　其次是保證極端條件下無(wú)人車(chē)傳感器的可靠性。

　　我們知道無(wú)人車(chē)最重要的三種類(lèi)型的傳感器分別為：3D激光雷達(dá)，毫米波，視覺(jué)傳感器。但是這些傳感器在雨天、

　　霧天、冰雪天氣或者夜間其性能將大打折扣，無(wú)法精確感知周?chē)h(huán)境中的動(dòng)態(tài)和靜態(tài)物體，是無(wú)法保證車(chē)輛行駛安

　　全的。

　　最后一個(gè)原因是防止駭客攻擊將是無(wú)人車(chē)永遠(yuǎn)面臨的課題。

　　Jonathan Petit， principal scientist at software security company Security Innovation， discovered that a laser

　　pointer could interfere with the laser ranging （Lidar） systems that most self-driving cars rely on to navigate.

　　The Lidar system creates a 3D map and allow the car to ‘see’ potential hazards by bouncing a laser beam

　　off obstacles.

　　Jonathan Petit認(rèn)為一根激光筆就可以干擾無(wú)人車(chē)的激光測(cè)距系統(tǒng)。他和Path的Steven shladover博士分析了無(wú)

　　人車(chē)潛在的被攻擊風(fēng)險(xiǎn)，列出了12種無(wú)人車(chē)可能被攻擊的對(duì)象。

　　2.可以從現(xiàn)有傳統(tǒng)的汽車(chē)測(cè)試經(jīng)驗(yàn)中學(xué)到什么？

　　2.1現(xiàn)有的汽車(chē)室內(nèi)臺(tái)架測(cè)試是怎么做的？

　　傳統(tǒng)的汽車(chē)室內(nèi)檢測(cè)是在室內(nèi)臺(tái)架上模擬道路行駛條件，讓汽車(chē)的車(chē)輪行駛在自由滾筒上，通過(guò)反力制動(dòng)方式

　　檢測(cè)車(chē)輛的制動(dòng)力，還可以模擬車(chē)輛的運(yùn)行工況檢測(cè)車(chē)輛的排放和油耗性能。在汽車(chē)室內(nèi)檢測(cè)設(shè)備中有兩項(xiàng)偉

　　大的發(fā)明，一個(gè)是反力式制動(dòng)實(shí)驗(yàn)臺(tái)、另外一個(gè)是測(cè)功機(jī)。前者可以將汽車(chē)制動(dòng)轂上的制動(dòng)力轉(zhuǎn)換為電機(jī)定子

　　與轉(zhuǎn)子之間的扭力。后者可以將汽車(chē)發(fā)動(dòng)機(jī)的輸出功率轉(zhuǎn)換為電渦流制動(dòng)器輸出的力矩和滾筒速度，實(shí)現(xiàn)W=F*V

　　的測(cè)量。這兩項(xiàng)發(fā)明從60年代問(wèn)世以來(lái)，在全世界各地應(yīng)用推廣，成為汽車(chē)檢測(cè)的利器，也使得汽車(chē)檢測(cè)由”眼觀、

　　耳聽(tīng)、鼻嗅、手摸“式的人工測(cè)量變成高效科學(xué)的機(jī)器化測(cè)量。汽車(chē)室內(nèi)檢測(cè)大大縮短了過(guò)去必須在道路進(jìn)行的道

　　路試驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)了檢測(cè)的流水化和自動(dòng)化，提高了效率，保證了汽車(chē)的安全性能。

　　2.2 現(xiàn)有的無(wú)人車(chē)競(jìng)賽是如何進(jìn)行無(wú)人車(chē)測(cè)試的？

　　無(wú)人車(chē)競(jìng)賽是世界各國(guó)進(jìn)行無(wú)人車(chē)技術(shù)測(cè)試的一種重要手段，比較知名的無(wú)人競(jìng)賽有：美國(guó)國(guó)防部高級(jí)研究計(jì)

　　劃局（DARPA）舉辦的“GRAND Challenge”比賽，德國(guó)軍方組織歐洲陸地機(jī)器人競(jìng)賽和中國(guó)國(guó)家自然基金委組織的“未

　　來(lái)挑戰(zhàn)”無(wú)人駕駛車(chē)比賽。無(wú)人車(chē)競(jìng)賽主要是通過(guò)設(shè)置一些程序化的比賽項(xiàng)目和比賽路線，讓無(wú)人車(chē)自主完成過(guò)交叉

　　口，避撞行人，超車(chē)，指定位置停車(chē)，過(guò)立交橋等任務(wù)，記分規(guī)則為將不同項(xiàng)目計(jì)不同的分值，完成任務(wù)則得分，

　　失敗不得分甚至扣分，然后除以總時(shí)間，以此進(jìn)行排序。這些任務(wù)涉及到了環(huán)境感知，路徑規(guī)劃，高精度定位，自

　　主決策等多層次的任務(wù)。無(wú)人車(chē)競(jìng)賽這種方式促進(jìn)了參賽方不斷地進(jìn)行技術(shù)積累，超越自我，同時(shí)也提供了一個(gè)同

　　臺(tái)獻(xiàn)技、交流合作的平臺(tái)，同時(shí)還是一個(gè)無(wú)人車(chē)人才培養(yǎng)的平臺(tái)，隨著無(wú)人車(chē)競(jìng)賽的難度不斷加大，無(wú)人車(chē)新技術(shù)

　　也不斷涌現(xiàn)，讓無(wú)人車(chē)朝著商用化的目標(biāo)一步步邁進(jìn)。

　　2.3無(wú)人車(chē)道路試驗(yàn)

　　在無(wú)人車(chē)實(shí)驗(yàn)中，Google公司最熱衷于道路試驗(yàn)，因?yàn)榈缆吩囼?yàn)最真實(shí)，最可靠，遇到的一切場(chǎng)景將是無(wú)人車(chē)未來(lái)

　　必須面臨的場(chǎng)景。因此Google公司進(jìn)行了約170萬(wàn)英里的無(wú)人駕駛道路試驗(yàn)，在各種道路上進(jìn)行測(cè)試，包括高速公路，

　　城市擁擠道路，舊金山的九曲十八彎，沙漠道路，大學(xué)校園，可以說(shuō)能想象到的道路都進(jìn)行了測(cè)試，目前Google公司

　　統(tǒng)計(jì)的無(wú)人車(chē)事故率為每10萬(wàn)英里0.6起，已經(jīng)非常接近人類(lèi)的記錄，即每10萬(wàn)英里0.3起。

　　2.4 蘭德公司對(duì)無(wú)人車(chē)的質(zhì)疑

　　美國(guó)蘭德公司是一家全球知名的顧問(wèn)公司，經(jīng)常給美國(guó)國(guó)會(huì)提供全球各國(guó)軍事實(shí)力對(duì)比報(bào)告。這一次蘭德公司針對(duì)無(wú)人、車(chē)的應(yīng)用前景也發(fā)布了一份將近300頁(yè)的白皮書(shū)。在該白皮書(shū)中提出了三個(gè)問(wèn)題：

　　1）How many miles would autonomous vehicles have to be driven without failure to demonstrate that their

　　failure rate is below some benchmark？This provides a lower bound on the miles that are needed.However，

　　autonomous vehicles will not be perfect and failureswill occur.（無(wú)人車(chē)至少要無(wú)故障地行駛多少公里才能證明

　　其事故率低于某個(gè)指標(biāo)，這只是提供了一個(gè)下界，并不能說(shuō)明無(wú)人車(chē)100%精確或者故障不會(huì)發(fā)生）

　　2）How many miles would autonomous vehicles have to be driven to demonstrate their failure rate to a

　　particular degree of precision？

　?。o(wú)人車(chē)至少要無(wú)故障地行駛多少公里才能證明其事故率的精度是可信的，比如：10萬(wàn)英里的事故率是0.3，那么第二

　　個(gè)10萬(wàn)英里會(huì)不會(huì)還是0.3？第100個(gè)呢？）

　　3）How many miles would autonomous vehicles have to be driven to demonstrate that their failure rate is

　　statisticallysignificantly lower than the human driver failure rate？（無(wú)人車(chē)至少要無(wú)故障地行駛多少公里才能證明

　　其在統(tǒng)計(jì)意義上是比人工駕駛安全的呢？）

　　蘭德公司通過(guò)簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)分析進(jìn)行了估算，結(jié)論如下：

　　該報(bào)告指出：1）達(dá)到1.09死亡人數(shù)/1億英里的事故率，需要測(cè)試12.5年（365天40mile的速度無(wú)間斷測(cè)量）；2）事故率精度達(dá)到95%，上下20%方差，需要測(cè)試400年；3）以95%的概率，第二類(lèi)假設(shè)80%可能性的前提下，無(wú)人車(chē)的性能超過(guò)人工駕駛性能的20%，需要測(cè)試500年。

　　蘭德公司指出：道路試驗(yàn)無(wú)法測(cè)試出無(wú)人車(chē)的潛在危險(xiǎn)，必須進(jìn)行方法上的創(chuàng)新，從無(wú)人車(chē)各個(gè)部件和軟件的源頭設(shè)計(jì)測(cè)試規(guī)則，才能保證無(wú)人車(chē)這項(xiàng)技術(shù)，可以為人類(lèi)造福，才能管控?zé)o人車(chē)不但演變過(guò)程中存在的風(fēng)險(xiǎn)。

　　3.關(guān)于無(wú)人車(chē)測(cè)試方法的設(shè)想

　　3.1一種多層次的無(wú)人車(chē)測(cè)試框架

　　在現(xiàn)有的測(cè)試基礎(chǔ)上，我們提出了一種多層次的無(wú)人車(chē)測(cè)試框架，將無(wú)人車(chē)的測(cè)試分為5個(gè)層次，分別為：1、元功能測(cè)試；2、封閉環(huán)境中極端條件下測(cè)試；3、基于虛擬現(xiàn)實(shí)和硬件在換仿真測(cè)試；4、隨機(jī)道路抽取測(cè)試；5、用戶培訓(xùn)和應(yīng)用技能測(cè)試

　　3.2元功能測(cè)試

　　元功能是指無(wú)人車(chē)的功能分解后，不能再進(jìn)行分解的功能。包括無(wú)人車(chē)的定位功能，環(huán)境識(shí)別功能，動(dòng)作執(zhí)行功能，

　　速度控制公路，路徑規(guī)劃，綜合決策功能等，任何一項(xiàng)功能判斷其是否為元功能，則首先判斷其是否能被分解。

　　3.3封閉環(huán)境中極端條件下測(cè)試

　　極端條件下測(cè)試是對(duì)無(wú)人車(chē)各項(xiàng)綜合功能的極限測(cè)試，是測(cè)試95%常態(tài)以外很少出現(xiàn)，但是又是致命的極端條件下的測(cè)試，包括各種惡劣天氣，惡劣光線條件、惡意交通行為干擾等等，這類(lèi)測(cè)試是保證無(wú)人車(chē)可靠性能的關(guān)鍵。

　　3.4基于虛擬現(xiàn)實(shí)和硬件在環(huán)仿真測(cè)試

　　道路試驗(yàn)雖然可以測(cè)試無(wú)人車(chē)在商用環(huán)境中的性能，但是其費(fèi)時(shí)、費(fèi)力，而且并不能窮舉所有的道路環(huán)境情況和交通事件。如果采用虛擬現(xiàn)實(shí)技術(shù)將道路環(huán)境和交通事件錄制在數(shù)據(jù)庫(kù)中，采用回放的方式輸入到無(wú)人車(chē)的傳感器接口中，通過(guò)判斷無(wú)人車(chē)在不同道路環(huán)境條件下的動(dòng)作執(zhí)行正確率來(lái)評(píng)估無(wú)人車(chē)的智能將是一件非常有趣的事情。同時(shí)，利用該項(xiàng)技術(shù)可以在無(wú)人車(chē)機(jī)器人與老司機(jī)之間展開(kāi)一場(chǎng)人機(jī)大戰(zhàn)，將一種綜合的，不可以定量化的比賽搬到室內(nèi)。更可怕的事實(shí)是這輛無(wú)人車(chē)將偷師老司機(jī)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)來(lái)訓(xùn)練自己。還有一個(gè)優(yōu)點(diǎn)是，該方法可以進(jìn)行測(cè)試環(huán)境的語(yǔ)義壓縮，在道路試驗(yàn)中，80%的道路是平坦的，筆直的，10%是有驚無(wú)險(xiǎn)的，只有10%是挑戰(zhàn)無(wú)人車(chē)智能的，在虛擬的測(cè)試環(huán)境中，是可以對(duì)這20%的環(huán)境和條件進(jìn)行壓縮出現(xiàn)的，因此其挑戰(zhàn)性更大。好比天上一日，地下一年。

　　3.5隨機(jī)道路抽取測(cè)試

　　在完成基于VR的測(cè)試后，還要防止“秀才紙上談兵，光說(shuō)不練”的尷尬，是騾子是馬，需要出來(lái)遛一遛。通過(guò)前期的測(cè)試結(jié)果，設(shè)計(jì)一定算法，抽取一定的實(shí)際道路樣本對(duì)無(wú)人車(chē)弱項(xiàng)進(jìn)行測(cè)試，這樣才能保證其“實(shí)踐能力”。

　　3.6用戶培訓(xùn)和應(yīng)用技能測(cè)試

　　在完成無(wú)人車(chē)自身測(cè)試的基礎(chǔ)上，還需要進(jìn)行無(wú)人車(chē)用戶的專(zhuān)門(mén)培訓(xùn)和測(cè)試，這樣才能保證用戶在緊急事件發(fā)生的情況下從容應(yīng)對(duì)。

　　4.已完成的工作

　　4.1網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)與無(wú)人車(chē)綜合測(cè)試試驗(yàn)場(chǎng)

　　在長(zhǎng)安大學(xué)趙祥模教授的帶領(lǐng)下，本課題組已完成了全國(guó)高校唯一的人車(chē)路環(huán)境綜合測(cè)試場(chǎng)的電子化、智能化改造用于網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)和無(wú)人車(chē)的測(cè)試。整個(gè)試驗(yàn)場(chǎng)具有以下5個(gè)特點(diǎn)：

　　1） 5種無(wú)線網(wǎng)絡(luò)（4G-LTE、LTE-V，Wi-Fi，DSRC，EUHT）的全覆蓋；

　　2） 自建地面高精度定位基站，定位精度30cm，可實(shí)現(xiàn)全試驗(yàn)場(chǎng)無(wú)死區(qū)全覆蓋；

　　3） 建設(shè)有便利的交通設(shè)施（龍門(mén)架、相機(jī)、檢測(cè)線圈、交叉口信號(hào)控制系統(tǒng)、交通標(biāo)志、光纖網(wǎng)絡(luò)）；

　　4） 多種不同形式的路面（0.1-0.9不同附著系數(shù)路面）和道路形式（高速環(huán)道、入口并線、交叉口）；

　　5） 全部電子化的設(shè)施管理。

　　4.2網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)與無(wú)人車(chē)開(kāi)發(fā)

　　開(kāi)發(fā)了3輛無(wú)人車(chē)，2輛全自動(dòng)無(wú)人汽車(chē)。

　　長(zhǎng)安大學(xué)趙祥模教授課題組開(kāi)發(fā)的無(wú)人車(chē)暢游長(zhǎng)大校園！http://v.youku.com/v_show/id_XMTY0NDI3MjQ0OA==.html

　　5.結(jié)論