智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)輔助駕駛系統典型測試場(chǎng)景庫與測試平臺的數據資源中心逐漸形成了完善的理論體系，如數據采集規范、數據處理流程、特征提取方法、場(chǎng)景數據庫結構規范、測試用例數據格式、駕駛場(chǎng)景虛擬仿真測試方法等，下面由小編為您詳細介紹!

　　虛擬場(chǎng)景數據庫的構建

　　可擴展性:場(chǎng)景的關(guān)鍵元素包括靜態(tài)元素、動(dòng)態(tài)元素和駕駛員行為元素。元素的不同排列、組合和遍歷值更豐富地擴展了虛擬場(chǎng)景庫的邊界，使得虛擬場(chǎng)景庫的數量成比例地增加。例如，相同的測試場(chǎng)景可以通過(guò)改變天氣條件、照明條件以及交通參與者的數量和位置來(lái)擴展更豐富的測試用例。

　　虛擬場(chǎng)景數據庫的特點(diǎn):虛擬場(chǎng)景數據庫具有無(wú)限性、可擴展性、批量性和自動(dòng)化的特點(diǎn)。

　　批量:使用虛擬仿真工具鏈開(kāi)發(fā)標準的駕駛場(chǎng)景數據接口，可以實(shí)現測試用例的批量導入和建模，使用高性能仿真服務(wù)器，可以實(shí)現批量仿真測試，節省時(shí)間和人力成本。

　　智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)輔助駕駛系統測試平臺的虛擬場(chǎng)景數據庫:駕駛場(chǎng)景數據是智能聯(lián)網(wǎng)車(chē)輛R&D和測試的基礎數據資源，是評價(jià)智能聯(lián)網(wǎng)車(chē)輛功能安全性的重要“案例庫”和“問(wèn)題集”，是重新定義智能車(chē)輛等級的關(guān)鍵數據基礎。駕駛場(chǎng)景測試用例主要通過(guò)虛擬仿真環(huán)境和工具鏈進(jìn)行再現，因此虛擬場(chǎng)景數據庫的構建是連接場(chǎng)景數據和場(chǎng)景應用的關(guān)鍵橋梁。

　　無(wú)限:虛擬場(chǎng)景數據庫主要通過(guò)虛擬仿真建模從測試用例中獲取。測試用例來(lái)自功能場(chǎng)景和邏輯場(chǎng)景。由于場(chǎng)景參數分布的連續性和場(chǎng)景元素排列組合的多樣性，測試用例不可能窮舉。隨著(zhù)場(chǎng)景的積累，虛擬場(chǎng)景數據庫不斷豐富，虛擬場(chǎng)景數據庫是無(wú)限的。

　　自動(dòng)化:自動(dòng)化測試是虛擬場(chǎng)景數據庫的另一個(gè)特點(diǎn)。測試用例的評估規則將被寫(xiě)入數據庫。模擬測試完成后，將根據被測對象的性能自動(dòng)給出綜合評價(jià)結果和指標。

　　虛擬場(chǎng)景數據庫建設:場(chǎng)景數據格式、虛擬仿真工具鏈和測試用例評估系統是虛擬場(chǎng)景數據庫建設的主要環(huán)節。首先，測試用例需要被定義為標準數據格式。目前國際通用的數據格式有OpenDrive、OpenScenario等。同時(shí)，數據資源中心正在積極開(kāi)發(fā)符合中國駕駛場(chǎng)景特點(diǎn)的分層場(chǎng)景數據格式，以滿(mǎn)足各種工具鏈的接口要求;虛擬仿真工具鏈是建立虛擬場(chǎng)景庫的關(guān)鍵。

　　目前，國內外有10多種虛擬仿真工具，可以實(shí)現駕駛場(chǎng)景的靜態(tài)/動(dòng)態(tài)特征建模、環(huán)境渲染和實(shí)時(shí)仿真，極大地豐富了虛擬場(chǎng)景庫的應用模式和應用領(lǐng)域。選擇合適的工具鏈是構建典型的、通用的、有代表性的虛擬場(chǎng)景庫的重要環(huán)節。虛擬測試用例評估系統的構建是場(chǎng)景數據應用的重中之重。數據資源中心從法規、功能安全性、算法有效性等方面綜合提出了自動(dòng)駕駛虛擬仿真測試評估系統。增強了駕駛場(chǎng)景支持智能網(wǎng)絡(luò )化車(chē)輛開(kāi)發(fā)和測試的現實(shí)意義。

　　虛擬場(chǎng)景數據庫分類(lèi):數據資源中心將模擬場(chǎng)景分為自然駕駛場(chǎng)景、危險工況場(chǎng)景、法律規范場(chǎng)景、參數重組場(chǎng)景四類(lèi)，包括不同的自然條件(天氣、光線(xiàn)等)，)，不同的道路類(lèi)型(路況、車(chē)道線(xiàn)等，)，不同的交通參與者(車(chē)輛、行人等)，)，以及不同的環(huán)境類(lèi)型(高速、小區、商場(chǎng)、小區等。

　　標準與法規模擬場(chǎng)景—基本測試場(chǎng)景

　　標準和法規測試場(chǎng)景是自動(dòng)駕駛儀功能在開(kāi)發(fā)和認證階段需要滿(mǎn)足的基本場(chǎng)景。數據中心一直遵循自動(dòng)駕駛儀政策的發(fā)展趨勢，建立了基于ISO、NHTSA、ENCAP、CNCAP等標準和評估程序的20多個(gè)標準模擬測試場(chǎng)景，支持AEB、ACC、LKA、APA等各種自動(dòng)駕駛儀功能的模擬驗證，并貫穿標準場(chǎng)景的自動(dòng)測試過(guò)程。

　　自然駕駛模擬場(chǎng)景—全測試場(chǎng)景

　　自然駕駛模擬場(chǎng)景來(lái)自數據中心采集的駕駛場(chǎng)景數據庫和企業(yè)的路試場(chǎng)景。自然駕駛模擬場(chǎng)景能夠很好地反映測試的隨機性、復雜性和典型區域特征。目前，數據中心已經(jīng)收集了32萬(wàn)公里的自然駕駛場(chǎng)景數據，通過(guò)成熟的場(chǎng)景劃分方法已經(jīng)生成了數千個(gè)典型測試案例?；诿咳崭聹y試用例數據的構建機制，自然駕駛模擬場(chǎng)景數據庫不斷豐富和完善。

　　參數重組模擬場(chǎng)景-補充測試場(chǎng)景

　　參數重構仿真場(chǎng)景的目的是對現有的仿真場(chǎng)景進(jìn)行參數化，完成仿真場(chǎng)景的隨機生成或自動(dòng)重構，以補充未知工況下的大量測試場(chǎng)景，有效覆蓋自動(dòng)駕駛功能測試的盲區。參數重構的模擬場(chǎng)景可以是監管場(chǎng)景、自然場(chǎng)景和危險場(chǎng)景。通過(guò)不同交通要素的參數設置，可以對監管場(chǎng)景進(jìn)行重組;使用參數隨機生成算法可以重組自然場(chǎng)景;針對危險場(chǎng)景的重組，數據資源中心通過(guò)自動(dòng)化測試搜索邊緣場(chǎng)景，計算邊緣場(chǎng)景的參數權重，并以高權重擴展風(fēng)險因子參數的范圍，可以實(shí)現更危險的模擬測試場(chǎng)景的自動(dòng)生成。

　　危險工況模擬場(chǎng)景—必要測試場(chǎng)景

　　危險工況模擬場(chǎng)景主要涵蓋惡劣天氣環(huán)境、復雜道路交通和典型交通事故三種模擬場(chǎng)景，數據資源中心從大量自然駕駛場(chǎng)景數據庫中，通過(guò)場(chǎng)景的參數化統計分析，提取不同影響因素下的危險工況測試案例，包括天氣光線(xiàn)、地理地形、交通擁堵、道路結構、特殊障礙物等因素造成的脆弱危險場(chǎng)景案例。此外，數據資源中心分析并輸入這些危險工況數據，并構建模擬場(chǎng)景，以便將危險工況場(chǎng)景參數化，用于更極端和邊緣場(chǎng)景的擴展生成。

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