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1.3 智能网联汽车的测试与评价

随着机械技术、传感器技术、控制技术、通信技术的不断发展和融合,未来的汽车势必会越来越智能化和网络化,但同时也会越来越复杂,传统的汽车测试评价方法和工具已经不能很好地满足智能网联汽车的需要,需要在传统的汽车测评技术基础上提炼创新,为智能网联汽车开发高精度、可靠、综合性的测试系统,为研发人员和生产测试人员带来灵活和便利,那传统的汽车测评技术是怎样的?未来的智能网联汽车测评技术又会是怎样呢?

1.3.1 传统汽车测评技术

为了保证车辆在道路上的安全行驶,车辆在出厂前需要经过多项测试,只有这些测试都达标后,车辆才能够被核准上路。传统的检测项目主要包括汽车的整车性能测试、发动机测试、底盘测试、电控系统测试等。汽车整车性能检测包括动力性、经济性、制动性、操纵稳定性、车轮侧滑量、前照灯以及尾气等内容的检测。

1. 汽车动力性能检测

汽车的动力性能是指汽车在良好的路面上直线行驶时,由汽车受到的纵向外力决定的、所能达到的平均行驶速度。从获得尽可能高的平均行驶速度的观点出发,汽车的动力性能主要由3方面的指标来评定,即汽车的最高车速、汽车的加速时间和汽车能爬上的最大坡度。汽车动力性能可在道路或台架上进行试验。道路试验主要是测定最高车速、加速能力和最大爬坡度等评价参数;台架试验可测量汽车的驱动力和各种阻力。在室内检测汽车动力性能时,采用驱动轮输出功率或驱动力作为诊断参数,必须在底盘测功试验台上进行。

汽车动力性能试验使用的设备主要是底盘测功机(也叫底盘测功试验台,或转鼓试验台),是一种不解体检测汽车性能的室内检测设备。汽车底盘测功机具有以下几项功能:底盘输出功率测试;最高车速测试;加速、滑行测试;车速、里程表校验;油耗测试;高速下制动性能检测;后桥差速锁试验;在用汽车多工况排放污染物测试以及汽车技术状况检测、故障诊断等。能够检测反映汽车动力性能的一些指标,如驱动轮输出功率、驱动力、滑行距离、最高车速、加速能力、爬坡能力、传动系传动效率等。底盘测功机采用滚筒替代路面,用加载的方法模拟道路阻力,用飞轮模拟汽车的惯性,以便用室内试验方法代替道路试验。底盘测功机可以快速、准确地检测汽车动力性能、燃油经济性并对整车性能进行诊断,广泛用于汽车设计、制造、维修和检测部门。

2. 汽车燃料经济性检测

通常用汽车燃料消耗量对汽车的燃料经济性进行评价,通过试验测定所消耗燃料的容积或质量。燃料经济性评价指标用单位行驶里程(如100km)的燃料消耗量来表示。按照试验方法的不同,燃料经济性试验可分为等速行驶燃料消耗量试验、加速行驶燃料消耗量试验、多工况燃料消耗量试验、限定条件下的平均使用燃料消耗量和不限定条件下的平均使用燃料消耗量试验等。按照试验时对各种因素的控制程度进行分类,又可分为不控制的道路试验、控制的道路试验、道路上的循环试验和底盘测功机上的循环试验。燃料消耗量可以通过道路试验和室内模拟道路试验来测定。

在燃料消耗量测定的试验中主要测量车速、距离、时间和燃料消耗量等参数。通过道路试验测量燃料消耗量时,车速、距离和时间的测量采用第五轮仪(简称五轮仪)或非接触式车速仪;在室内模拟道路试验测量燃料消耗量时,则采用底盘测功机来模拟汽车行驶时的道路。燃料消耗量的检测仪器均使用油耗仪,它可以测量某一段时间间隔或某一里程内,流体通过管道的总体积或总重量。

3. 汽车制动性能检测

汽车制动性能是指汽车行驶时,能在短距离内停车且维持行驶方向的稳定和下长坡时维持一定车速,以及保证汽车长时间停驻坡道的能力。制动性能的好坏可以通过其评价参数和检测标准的比较加以评价。评价参数主要包括汽车制动力、制动距离、制动减速度、制动协调时间以及制动时的方向稳定性。汽车制动性能检测分为台架检测和路试检测。现行汽车制动性能的检测标准按GB 7258—2017《机动车运行安全技术条件》中的相关规定执行。只要检测指标符合检测标准,则认为汽车制动性能合格。

4. 汽车操纵稳定性检测

汽车操纵稳定性分为两个方面:一是操纵性,指的是汽车能够确切地响应驾驶人转向指令的能力;二是稳定性,指的是汽车受到外界扰动后恢复原来运动状态的能力。两者很难截然分开,稳定性的好坏可直接影响操纵性的好坏,反之亦然。因此,把两者统称为操纵稳定性。我国GB/T 6323—2014《汽车操纵稳定性试验方法》和QC/T 480—1999《汽车操纵稳定性指标限值与评价方法》中规定汽车操纵稳定性试验包括:稳态回转试验、转向瞬态响应试验、转向瞬态转向试验、转向回正性试验、转向轻便性试验、蛇形试验等。常用的汽车操纵稳定性试验仪器有:陀螺仪、光束水准车轮定位仪、车辆动态测试仪、力矩及转角仪、五轮仪及磁带机等。另外,前轮侧滑对汽车的操纵稳定性影响较大。侧滑量太大会引起很多不良后果,包括汽车行驶方向不稳、转向沉重、增加轮胎磨损、加大燃油消耗,甚至会导致交通事故。因此侧滑检测也是必不可少的检测项目之一,可以通过滑板试验台进行检测。国家标准规定,机动车转向轮的横向侧滑量,使用侧滑试验台检测时,应在(-5~5)m/km之间。

5. 汽车发动机检测

汽车发动机综合性能检测包括发动机功率检测、气缸密封性检测、点火系统检测、燃料供给系统检测、润滑系统检测、冷却系统检测和异向检测。进行发动机测试时,通常在专用的发动机试验台架上进行,测试时通过一些专用的连接装置将发动机固定到试验台架上并接上所需的电、气、水、油以及一些设备后进行。发动机测试中常用设备有测功器、油耗仪、控制发动机节气门的执行机构以及各种转速、温度、压力测量传感器和二次仪表,还有用于各种流体测量的流量仪等。现代先进的试验台架一般都将常用的设备和测量仪器、仪表集成在一个控制台上,利用计算机和控制软件对发动机的工况进行控制和处理。

6. 底盘检测技术

汽车底盘包括传动系、行驶系、转向系和制动系。汽车底盘的技术状况直接关系到汽车行驶的操纵稳定性和安全性,同时还影响发动机的动力传递和燃油消耗。汽车的底盘检测主要包括传动系游动角度检测、车轮定位检测、转向盘自由行程和转向阻力检测、车轮平衡度检测和悬架装置检测等。常用的检测设备有:汽车底盘测功试验台、传动系游动角度检测仪、四轮定位仪、侧滑试验台、制动试验台、车轮动平衡仪、悬架和转向系检测仪、悬架装置检测台等。

7. 电控系统测试

汽车电子产业的兴起,不仅给汽车工业的技术创新和持续发展注入了新的生机和活力,也为电子信息产业提供了新的动力和发展空间,促进了汽车工业和电子信息产业的共同发展。随着电子信息技术在汽车中的应用范围不断扩大,电子化、信息化和智能化成为汽车工业发展的必然趋势,这为汽车电子产业的发展提供了广阔空间。同时,也对车辆电控系统的检测提出了新的要求。车辆的电控系统包括发动机、底盘、车身的电子控制,例如电子燃油喷射系统、制动防抱死控制(Anti-lock Braking System,ABS)、防滑控制、牵引力控制、电子控制悬架以及电子动力转向等。下面以制动防抱死控制系统和CAN总线测试说明现存的电控系统测试方法。

(1)ABS性能测试

ABS是车辆制动时防止车轮抱死的一种装置,ABS可以提高汽车制动过程中的操纵稳定性,缩短制动距离。随着以微处理器为核心的电子技术出现,ABS产品的性能和可靠性有了重大突破。

全面评价ABS的性能主要是依据其性能评价指标,目前对ABS性能的评价在国内外尚无统一的标准作为依据,国外汽车ABS的评价方法主要为道路试验法,较权威的是欧洲的ECER13法规。我国GB/T 13594—2003《机动车和挂车防抱制动性能和试验方法》也是参照欧洲ECER13制定的。GB 12676—2014《商用车辆和挂车制动系统技术要求及试验方法》是目前我国对汽车ABS性能检测的主要技术依据。

汽车ABS是制动液压控制装置,其设计和具体规范不能导致制动失效或损害它的功能、性能、用途和强度,必须满足安装在汽车上的环境要求;ABS必须能满足前后轮对称制动或前后轮对角制动系统,具体类型根据车型而定;ABS接收传感器信号后,能独立控制4个车轮(或后轮低选控制)的制动轮缸的液压;ABS正常工作,受控车轮不抱死,其性能要求符合GB/T 13594—2003《机动车和挂车防抱制动性能和试验方法》。

现存的ABS检测方法主要包括自我诊断系统、仪表检测和实车检测3种。自我诊断系统是通过控制器中的监视电路监测发生故障的部位,并将检测结果传输到显示部分,以故障码的形式显示给驾驶人;仪表检测主要是指利用仪表测量ABS控制器的插脚,根据有关故障诊断编码来确定故障的部位。实车检测指实车道路试验,主要通过直线行驶制动试验、转向行驶制动试验和强化试验,检测相关数据,进而直观地对ABS进行综合客观的评价。

(2)CAN总线测试

由于CAN总线具有可靠性高、实时性好、成本合理等优点,已在汽车、工业测控与工业自动化等领域得到广泛的应用。在CAN总线开发流程中,需要对所开发的CAN总线节点和总线系统进行验证与确认,既要检查所开发的CAN总线节点设备是否符合设计规范,又要检查集成后的CAN总线系统是否满足初始需求。

CAN总线测试可以分为单节点测试和总线系统集成测试两部分。在系统集成之前,需要对单个节点设备进行测试,用以确定节点工作正确并且不会干扰总线的正常通信。总线系统集成测试则是将各个节点都连接起来形成完整的CAN网络,对集成后的系统进行测试以验证整个系统运行的完整性和正确性,以及系统的通信鲁棒性、电气鲁棒性以及系统的容错自恢复功能等。

不论是单节点测试还是系统集成测试,测试的内容按照通信层次的不同都可分为以下几点:

1)物理层测试,验证CAN节点及CAN总线网络在电路设计、物理电平特性等方面的性能,保证节点能够正确接入总线。

2)数据链路层测试,测试单个节点的数据链路层参数,确保CAN网络集成后总线通信性能的一致性。

3)应用层测试,包括应用层协议的测试、网络管理功能测试和故障诊断测试等方面的内容。通过此测试检测每个CAN节点是否按照系统的CAN总线通信规范实现了应用层协议,是否实现了相应的诊断功能,以及CAN网络集成后的网络管理功能是否达到了要求。

另外,我国常用的关于车辆测试的标准如下。

1)国际电工委员会发布的标准规范IEC 61508《电气/电子/可编程电子安全相关系统的功能安全》。

2)GB/T 20438—2017《电气/电子/可编程电子安全相关系统的功能安全》。

3)标准ISO 26262,是从IEC61508派生出来的,适用于汽车行业中特定的电气器件、电子设备、可编程电子器件等专门用于汽车领域的部件,旨在提高汽车电子、电气产品功能安全的国际标准。

4)GB/T 12534—1990《汽车道路试验方法通则》,规定了汽车道路试验方法中通用的试验条件和试验车辆的准备工作,适用于各类汽车。

5)GB 7258—2017《机动车运行安全技术条件》,是我国机动车技术管理最基本的技术性法规,是交通管理部门新车注册登记和在用车定期检验、事故车检验等安全技术检验的主要依据,同时也是我国机动车新车定型强制性检验、新车出厂检验及进口机动车检验的重要技术依据之一。

6)GB/T 12534—1990《汽车道路试验方法通则》。

7)GB/T 12544—2012《汽车最高车速试验方法》。

8)GB/T 12547—2009《汽车最低稳定车速试验方法》。

9)GB/T 12539—2018《汽车爬陡坡试验方法》。

10)GB/T 12537—1990《汽车牵引性能试验方法》。

11)GB/T 12545.1—2008《汽车燃料消耗量试验方法 第1部分:乘用车燃料消耗量试验方法》。

12)GB/T 12545.2—2001《商用车辆燃料消耗量试验方法》。

13)GB/T 19233—2020《轻型汽车燃料消耗量试验方法》。

14)GB 12676—2014《商用车辆和挂车制动系统技术要求及试验方法》。

15)GB/T 13594—2003《机动车和挂车防抱制动性能和试验方法》

16)GB/T 4970—2009《汽车平顺性试验方法》。

1.3.2 智能网联汽车测评技术

1. 智能网联汽车测试方法

传统的汽车测试方法不能满足智能网联汽车的开发和认证需求,需要开发新的测试评价方法体系以及支撑工具平台,为研发人员和生产测试人员带来灵活和便利。当前智能网联汽车的测试内容可以分为虚拟仿真测试、封闭场地测试和开放道路测试。

总体上,虚拟仿真测试是加速自动驾驶研发过程和保证安全的核心环节,封闭场地测试是自动驾驶研发过程的有效验证手段,真实道路测试是检测自动驾驶系统性能的必要环节,也是实现自动驾驶商业部署的前置条件。

(1)虚拟仿真测试

针对智能网联汽车自动驾驶功能的虚拟仿真测试,典型的测试流程包括:测试需求分析、测试资源配置、接口定义、设计测试用例、执行测试、出具测试报告以及形成评价结论等主要环节。

1)测试需求分析:针对自动驾驶功能,规范对应的测试对象、测试项目、测试方法、测试资源配置、接口规范、数据存储、评价方案和结果展示的具体要求,确定虚拟仿真任务的输入(如虚拟仿真测试对象的数学模型、驾驶自动化系统指标、自动驾驶功能要求以及相应文档);确定虚拟仿真任务的输出(如仿真数据、仿真结果分析以及相应文档),指导测试工作的开展。

2)测试资源配置:根据自动驾驶功能确定虚拟仿真测试所需资源,如人员需求、人员的责任、仿真模型要求、场地要求、设备需求等;对虚拟仿真系统进行参数设置:包括车辆模型配置、静态场景配置、动态场景配置、传感器模拟配置、控制器配置等主要过程。

3)接口定义:根据虚拟仿真测试对象确定用软件或者实物来实现驾驶自动化系统的各部分,确定仿真系统各部分之间的接口关系,匹配各子系统和单元间接口,包括车辆模型、环境模型、传感器模型,执行器和控制器之间的接口等。

4)设计测试用例:根据自动驾驶功能设计测试用例,确定测试方案,确定虚拟仿真测试平台依据的测试规则,先基础后进阶高级增加测试场景,制定通过条件。

5)执行测试:虚拟仿真测试包括单一场景输入测试和路网连续里程测试,通过单一场景输入测试后进行路网连续里程测试。当发现某测试场景结果为不通过时,可终止单项测试或者重启虚拟仿真测试流程。

6)出具测试报告:通过软件进行自动化测试结果的数据处理,并根据规范生成测试报告,报告应包括测试对象、测试人员、测试时间、测试结果和测试数据等内容。

7)形成评价结论:测试结果应比对标准值和历史数据,形成评价结果的评分。

(2)封闭场地测试

封闭场地测试用例围绕五大应用场景建设:高速/环路、市内运行、城际/郊区、泊车/取车、封闭园区。封闭场地测试场景和测试用例设计原则上充分考虑场景的典型性、危险性以及对法律法规的符合性。测试车辆应在不进行软硬件变更的条件下通过所有规定的测试用例,验证产品驾驶自动化系统、人机交互功能的合规性和安全性。

以城市道路场景中交通标志识别及响应测试为例,说明自动驾驶功能封闭场地测试场景、测试方法及通过标准:

1)测试场景设置。测试道路为至少包含一条车道的长直道,并于该路段上应设置各类交通标志牌,测试车辆对于标志牌的识别能力并做出相应执行。

2)测试方法。

①测试车辆在自动驾驶模式下,在距离限速标志100m前达到限速标志所示速度的1.2倍,并匀速沿车道中间驶向限速标志。

②测试车辆在自动驾驶模式下,规划路口掉头任务。

③识别禁止掉头标志牌,测试车辆在自动驾驶模式下,规划直行行驶任务。

④识别前方禁止通行标志牌,测试车辆在自动驾驶模式下,规划直行行驶任务。

⑤识别前方停车让行标志牌。

3)通过标准。

①测试车辆到达限速标志时,车速不高于限速标志所示速度。

②不违反交通标牌所示。

(3)实际道路测试

企业在获取实际道路测试牌照后,方可进行实际道路测试。

1)测试时长和里程要求。根据不同的自动驾驶运行区域,如高速公路、城市快速路、城市道路等,实际道路测试应同时设定一定的测试时长和测试里程要求,测试涵盖自动驾驶必备功能。

2)通过标准。智能网联汽车实际道路测试国际范围内暂无可借鉴的成熟的法规、标准、评价规程等。根据全国汽车标准化技术委员会(简称汽标委)智能网联汽车分标委“自动驾驶功能实际道路测试标准化需求研究”项目组的研究成果,实际道路测试拟采用主客观评价相结合的方式,以安全(本车和其他交通参与者的安全)、及时(本车执行动作是否及时)、准确(本车执行相关驾驶行为是否精准)、顺畅(本车执行动作是否连贯、通畅)为通过原则,测试人员结合车辆测试表现调整通过系数。

2. 智能网联汽车评价指标

安全是汽车智能化的基本前提,也是自动驾驶的基本要求;在保障安全的前提下,用户体验的好坏也是消费者是否接受智能网联汽车的重要方面。在一定程度上,安全和体验可以代表智能网联汽车的综合性能。

智能网联汽车基于车辆的智能化网联化配置,可以有效保障车内乘员及其他道路使用者的生命安全,还可以带来更加舒适的驾乘体验。同时,配置还可以间接地反映出智能网联汽车产品的关键零部件水平,反映该系统处理复杂使用场景的能力上限。

因此,本书对智能网联汽车产品的评价从安全、体验两大性能维度进行,并以配置维度作为辅助评价。

(1)安全评价

安全评价基于连续性测试场景,从驾乘人员状态监控、自车操作、设计运行域(Operation-al Design Domain,ODD)、事件探测及响应(Object and Event Detection and Response,OEDR)以及失效响应五个方面进行评价。

1)驾乘人员状态监控是指对驾驶人(L3级自动驾驶时为动态驾驶任务后援用户)的接管能力和乘客的安全行为进行监控。

2)自车操作是指相应测试场景下需要执行的驾驶任务及执行驾驶任务的性能指标,驾驶任务包括纵向操作如加速、减速,横向操作如变道、超车等,自车性能包括报警TTC(Time-To-Collision)、跟停距离,可区分同一场景下不同自动驾驶车辆的安全能力。

3)ODD是指自动驾驶系统的测试运行范围,包括道路、天气条件和交通情况等。

4)OEDR是指相应测试场景下自动驾驶系统需要探测的物体或者事件以及做出的响应,如对行人横穿和动物穿行的探测及响应。

5)失效响应是指相应测试场景下自动驾驶系统失效的响应模式,失效原因主要包括:传感器失效、超出ODD等,响应模式主要包括人工操作接管、车道内停车和靠边停车等。

安全部分的连续测试场景设计,通过虚拟仿真、封闭场地和实际道路进行测试,满足该测试场景的测试规程即视为该场景通过。具体的评价打分方法如下:从驾乘人员状态监控、自车操作、ODD、OEDR以及失效响应这五个方面对自动驾驶系统的安全能力进行评价打分。主要根据实现的难易程度进行打分,如高速变道得分高于跟车得分,高速夜间通行得分高于白天通行得分。不同应用场景所需的安全具体指标项不同,如相对于高速场景,城区场景下自动驾驶的复杂度更高,对行人、两轮车的探测和响应能力要求较高,实际评价时对不同的运行范围进行分别评价。最终,累加通过场景的具体指标得分并归一化处理即得到智能网联汽车产品安全的得分。

(2)体验评价

体验评价基于实际连续测试场景,从人机交互、舒适体验、通行效率、接管四个方面进行主观和客观评价。

1)人机交互对系统易用性进行主观评价,对报警提示、接管提示、抬头显示、远程控车等具体指标进行客观评价。

2)舒适体验对乘坐安全感受和乘坐舒适感受两方面进行主观评价,对起步、转弯、加速、减速等具体参数要求进行客观评价。

3)通行效率对效率感受方面进行主观评价,采用最小理论通行时间与实际使用时间的比值方式进行客观评价。

4)接管对系统可用性体验进行主观评价,对脱离场景、脱离率、误报警率、漏报警率、被动接管率、平均千米接管次数等进行客观评价。

体验部分的实际连续测试场景设计,通过虚拟仿真、封闭场地和实际道路进行测试。具体的评价打分方法,从人机交互、舒适体验、通行效率和接管这四个方面对自动驾驶系统的体验能力进行评价打分,主要根据实现的难易程度进行打分,最终,累加具体指标的测试得分并归一化即得到智能网联汽车产品体验的得分。

(3)配置评价

智能网联汽车的工作原理,是通过摄像头、激光雷达、毫米波雷达、超声波雷达等车载传感器来感知周围的环境,结合高精度地图或网联等信息,依据所获取的信息进行决策判断、路径规划与控制执行。故配置评价是从感知、高精地图、计算平台和网联四个方面对智能网联汽车产品的关键零部件的数量和性能进行评价。

1)感知体现的是自动驾驶系统对于环境的场景理解能力,从传感器数量、传感器性能这两个指标进行评价。

2)高精地图能够提供准确而详细的道路特征信息,在环境感知辅助、路径决策与规划和高精度定位辅助方面发挥重要作用,主要从数据精度和更新时间上进行评价。

3)计算平台能够体现智能网联汽车实时分析、处理海量数据与进行复杂逻辑运算的能力,通过自动驾驶需要的算力、时延和能耗进行评价。

4)网联通过车辆与其他车辆、道路使用者和道路基础设施进行通信,来减少非视距危险事故同时提高自动驾驶效率,从通信方式、网联数据发送能力和网联数据使用能力进行评价。

具体的,从感知、高精地图、计算平台和网联这四个方面对智能网联汽车产品的配置进行评价打分,打分依据为配置的高低,即关键零部件的数量和性能。最终累加各具体指标的测试得分并归一化即得到智能网联汽车产品配置的得分。

1.3.3 智能网联汽车典型事故案例

尽管智能网联汽车发展非常迅速,在试验及应用的过程中仍然存在非常多的问题,可能导致车辆发生事故或者其他一些未知的危险。本书根据公开资料罗列了自2016年至2021年期间国际范围内发生的较为重大的自动驾驶道路交通事故。

1)2016年1月,京港澳高速河北邯郸段发生一起追尾事故,一辆特斯拉Model S在定速状态下直接撞上一辆正在作业的道路清扫车,驾驶人不幸身亡。证据显示,事故发生时车内没有采取任何紧急制动措施,该事故被确认为全球首例“自动驾驶”致死车祸。

2)2016年5月,美国佛罗里达州,一辆Model S在Autopilot开启状态下,与正在转弯的白色半挂货车发生碰撞,钻进了货车货柜下方,特斯拉驾驶人不幸身亡。这是美国发生的首起Autopilot引发的车祸致死案。据公开资料显示,当时特斯拉的Autopilot因为货车车体反光,摄像头并未识别出对向的货车。

3)2018年3月,佛罗里达州德雷海滩的一名驾驶人在驾驶Model 3时(开启Autopilot后)撞上一辆牵引拖车,当场死亡。NTSB披露的信息显示,车祸发生前8s驾驶人的手并不在转向盘上,且当时Autopilot并未做出响应。

4)2018年3月,美国亚利桑那州坦佩市,一台Uber测试车在自动驾驶模式下撞上正推着自行车横穿马路的白人女性并致其死亡,这是全球首例自动驾驶测试车撞死行人事故。

5)2018年3月,一辆特斯拉SUV Model X在美国加州山景城101高速公路发生严重车祸,汽车高速行驶中撞向高速公路未封闭完全的隔离带,Model X现场起火,后面两车也因车祸追尾,车主不幸在事故中丧生。

6)2019年3月,美国佛罗里达州,一辆特斯拉Model 3以110km/h的速度侧面撞击了一辆正在缓慢穿过马路的白色拖挂货车。此时Model 3处于自动驾驶模式,驾驶人以及Autopilot系统均未做任何回避动作,最终致使车辆钻进货车货柜下方,驾驶人当场死亡。

7)2021年8月,上善若水投资管理公司创始人、美一好品牌管理公司创始人林文钦,驾驶蔚来ES8汽车,在沈海高速涵江段发生交通事故,不幸逝世。随后记录表明,在车辆发生事故时,蔚来ES8的领航辅助(Navigate on Pilot,NOP)为开启状态。

谷歌母公司旗下自动驾驶公司Waymo于2020年11月在官网发表了一份在凤凰城地区的无人驾驶汽车测试报告,该公司表示,自2019年以来,在无人驾驶的测试和实际乘坐的981万km中,发生了18起事故。数据显示,Waymo在凤凰城的车辆大约每行驶55km发生一起小事故,另外有29次事故是在驾驶人的干预下避免的,相当于每33.8万km发生一次事故。

按照加州的法律规定,所有获得加州自动驾驶汽车测试许可的公司都需要将车辆发生事故以及自动驾驶模式被动切出的事件细节报告给加州机动车辆管理局(California Department of Motor Vehicles,DMV)。在这里,自动驾驶模式被动切出事件指的是自动驾驶车辆因故障、环境过于复杂等原因要求驾驶人接管控制权并将控制权转移给驾驶人,或者驾驶人发现自动驾驶车辆故障、失效、有碰撞危险等时主动介入接管车辆控制。

即使是发展较为成熟的驾驶辅助系统,也存在因为技术缺陷导致事故的风险。斯巴鲁在2015年由于汽车驾驶辅助系统存在缺陷在美国召回7.2万辆车,涉及2015年以及2016年款搭载Eyesight驾驶辅助系统的车型。该系统中的自动预碰撞制动部件可能存在故障,加大了碰撞风险。美国国家公路交通安全管理局发布的文件显示,如果警示灯开关失灵,则自动防撞制动部件将无法正常运转,使得汽车无法对路面障碍进行反应。

2015年三菱汽车和东南汽车召回了部分车辆,问题主要在于行车安全智能辅助系统,影响自适应巡航系统(Adaptive Cruise Control,ACC)及前方碰撞预警系统(Forward Collision Mitigation system,FCM)。被召回车辆的ACC/FCM ECU程序设置不完善。试验ACC行驶时,可能将隧道和隔音墙等误识别为前方车辆,自动制动并使车辆减速;启动ACC行驶后,ACC/FCM ECU程序处理发生错误,致使ACC/FCM功能可能被关闭。另外一部分车辆则是由于发动机ECU对节气门阀门开度的学习值设定有问题,存在安全隐患。

另外,智能网联汽车还存在信息安全风险。360公司发布的《2019智能网联汽车信息安全年度报告》中总结了2019年智能网联汽车发生了“十大安全事件”,包括基于通信模组的远程控制劫持攻击、基于生成式对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的自动驾驶算法攻击、特斯拉PKES系统存在中继攻击威胁、特斯拉Model S/X WiFi协议存在缓存区溢出漏洞、共享汽车APP存在漏洞、基于激光雷达的自动驾驶系统安全性存疑、Uber爆出存在账号劫持漏洞、后装汽车防盗系统存在漏洞、丰田汽车服务器遭到入侵、宝马遭受APT攻击。

其中基于通信模组的远程控制劫持攻击能够影响大部分车企。通信模组作为车辆与外界网络连接的第一道防线,如果遭到黑客的破解,将会实现远程开闭车门车窗、起动/关闭发动机等控车操作,威胁到用户的生命财产安全。经过大量研究发现,此类漏洞广泛存在于车企的车联网系统中,亟须引起广大车企的关注。2019年,欧洲和美国相继爆出通过中继攻击的方式对高端品牌车辆实施盗窃的事件。尤其是在英国地区,仅2019年前10个月就有超过14000多起针对PKES系统的盗窃事件,相当于每38min就有一起此类盗窃案件发生。

在2015年,两名黑客在一辆切诺基行驶过程中,通过软件远程向克莱斯勒Uconnect车载系统发送指令并启动了车上的部分功能。他们可以操控的包括降低速度、关闭发动机、突然制动或者让制动失灵。此外,他们还可以控制车上的GPS设备,获取目标车辆的坐标及车速,进而在地图上对车辆的行进路径进行追踪。因此,克莱斯勒在全美召回140万辆存在软件漏洞的汽车。这是全球首例因黑客风险而召回汽车的事件。

在2015年举行的美国拉斯维加斯黑帽信息安全大会上,有两名研究人员公布了特斯拉Model S系统存在的6个重大安全漏洞,并通过其中一个漏洞实现对车辆的控制,以及在低速行驶状态下迫使其熄火。

据彭博社报道,德国权威汽车机构ADAC发布的一份报告显示,宝马汽车公司的“互联驾驶(Connected Drive)”系统存在安全漏洞,黑客利用这一漏洞可在几分钟内无线开启宝马、Mini和劳斯莱斯等品牌汽车的车门。ADAC表示,这一缺陷影响到大约220万辆安装了“互联驾驶”系统的汽车,包括劳斯莱斯幻影、Mini掀背车,而影响最多的是宝马车型,包括i3电动汽车。

通过对这些事件的分析,可总结出当前汽车安全的四大风险:

1)汽车攻击事件快速增长,攻击手段层出不穷。

2)智能网联汽车缺乏异常检测和主动防御机制。

3)数字钥匙成为广泛引起关注的新攻击面。

4)自动驾驶算法和V2X系统将成为新的热点攻击目标。

1.3.4 智能网联汽车测试的意义和必要性

1. 智能网联汽车测试的必要性

随着智能网联汽车的不断深入发展,汽车逐步从独立的机械单元向智能化、网联化的网络节点发展,特别是随着车载辅助系统、车内网、车际网和车云网的迅速发展,汽车系统安全面临新的、更严峻的挑战。据粗略估计,如今一辆典型现代汽车中的电子控制单元(ECU)大约有70个,包括超过1亿行的目标代码指令和近1GB的软件。机械缺陷逐渐减少的同时,电子系统造成的缺陷却正在迅速增加。传动、线控、导航、人机工程学和信息娱乐类技术的进步要求嵌入式系统方法中有严格的质量保证措施。另外,高等级自动驾驶和无人驾驶需要用自动驾驶系统替代驾驶人,这些车辆必须能够证明具备不低于人类驾驶人的驾驶水平和驾驶安全性,这是高等级自动驾驶和无人驾驶车辆进入实际应用的前提和基础。

智能网联汽车的系统特点主要包括以下几点。

1)车载信息终端集成多种通信与数据I/O硬件,并提供对多种通信协议、数据处理及应用服务的支持,系统非常复杂。

2)系统具有多设备组成性,涉及众多厂商,信息数据流转链路复杂、网络异构且涉及海量信息整合、数据挖掘、大规模数据计算。

3)实时性、可靠性要求:网络节点(车辆)具有高动态性,拓扑变化频繁,且受到的干扰因素较多,包括路边建筑物、天气状况、道路交通状况等。

根据上述特点分析,智能网联汽车在投入使用前必须经过严格的系统评测和质量认证后才可以正式投入使用。

⒉智能网联汽车测试的意义

随着消费者对车辆安全的理解和需求不断提升,智能网联汽车技术的开发与应用也成为汽车企业市场竞争力的重要筹码,能够让更多汽车搭载更加有效减少伤亡、提高效率的智能系统,也更具有现实意义。此时,除了研究智能网联汽车的新功能和算法外,保证智能网联汽车在行驶环境中的可靠与安全已成为其开发最大的难点。只有通过完善的智能网联汽车测试与评价技术,才能够尽早在研发阶段发现问题,挖掘隐藏的功能缺陷及不合理之处,才能够保证智能网联汽车应用的功能完备性及有效性,从而确保产品在炙手可热的市场中的核心竞争力。

(1)保证车辆行驶的安全

智能网联汽车是汽车产业的发展方向,通常来说,智能网联汽车是从驾驶辅助逐步提高自动化到实现自动驾驶的过程。目前驾驶辅助技术的渗透率正在逐渐上升,部分自动驾驶、有限自动驾驶技术也发展迅速,推动汽车向完全自动驾驶乃至无人驾驶方向前进。但是,汽车的首要功能是能够将人或者货物从一个地点运送到另一个地点,车辆的智能化和网联化是为了更好、更有效地实现上述功能,而安全是首先要保证的。通过对智能网联汽车的功能和性能进行测试与评价,可以确保智能网联汽车既能够完成设定好的任务,又能够安全、高效地完成任务,不出现差错,也不会出现由于传统车辆的智能化和网联化而发生额外的危险或事故。确保安全且不会干扰正常的交通环境,是智能网联汽车进入公共道路测试和商业化应用的前提和基础。

智能网联汽车作为一种全新的汽车概念和汽车产品,将会成为汽车生产和汽车市场的主流产品。为了规范智能网联汽车的研究、设计、开发、生产和销售,避免将来可能发生的混乱局面和减少不必要的损失,应该在智能网联汽车出现之初,就抓紧相关标准及评测技术的研究制定工作,通过测试与评价推动智能网联汽车的标准化研究工作。智能网联汽车的标准化研究,应包括如下工作内容:系统功能标准;系统结构标准;质量与可靠性要求技术指标;信息与控制系统数据库技术指标;信息采集、处理与传输标准;导航与定位技术规范;通信技术规范;智能网联汽车应用软件技术规范;安全、舒适性、环保、能耗技术规范;人机界面技术规范;与现行汽车技术规范体系衔接问题等。

(2)推动汽车行业的发展

标准和评测本身对于整个产业来说是一个推动和促进。完善的测评工作首先能够对智能网联汽车进行基本的判断和分类,根据智能网联汽车的定义,确定厂商提供的车辆是否属于智能网联汽车,并根据车辆的智能化和网联化的程度对车辆进行分类。同时,通过测评形成标准,能够促成一些参考架构,使得所有的参与机构能够基于车联网和自动驾驶的标准参考架构来促进和实现生态系统的发展。另外,搭建开放共享的测试评价平台,既能保证各个参与方保持自己独特的自动驾驶和车联网的功能,同时能够满足标准,实现互联互通。

从国家层面来看,智能网联汽车作为一项决定未来经济的创新技术,只有具备成熟的智能网联汽车测试技术与丰富的测试经验,才能保证智能网联汽车系统应用中的安全、稳定和可靠,才能够抓住这新的市场机遇。完善智能网联汽车的评测工作是我国加快工业化与信息化融合和汽车产业转型升级的基础,能够为智能网联汽车的大规模产业化和应用创造条件,促进和实现汽车产业向生态系统的发展,同时推动开放共享的公共平台建设,推动车辆智能化和网联化的开发和研究。

知识链接

虚拟仿真测试介绍

虚拟仿真测试拥有测试场景搭建方便、测试过程无安全隐患、可重复、成本低和效率高的特点。但场景的真实性受模型精度的限制,一般用于算法开发迭代的早期测试。

虚拟仿真测试需要构建动态车市场景,搭建仿真测试平台。测试平台需要通过采集海量的道路数据,才能对算法进行有效的训练和测试验证。采集的测试场景包括典型场景和危险场景,在采集过程中会逐渐显现长尾效应。测试工况类型覆盖有效性和数据格式统一性,将成为技术研究的难点。

百度公司创建了自动驾驶仿真系统(AADS),包括由数据驱动的交通流仿真框架和基于图片渲染的场景图片合成框架,可通过增强现实技术减轻甚至消除仿真场景与真实场景间的差距。另外,该系统还可通过扫描得到的街景图和轨迹数据扩展产生新的驾驶场景。依据该系统,百度公司公布了ApolloCar3D和TrafficPredict两大数据集。

51VR创建的51Sim-One自动驾驶仿真测试产品提供两种动态场景构建方式:①基于其自研的仿真系统,通过自定义宏观参数构建动态场景;②基于其不断扩充的案例库(包括真实案例和根据真实泛化形成的案例),以及空间、时间触发器,实现主车附近的案例重现和各类危险工况的测试。

Google的Waymo构建了仿真世界Carcraft,包括2万个以上动态场景,例如居民区街道、高速公路、死胡同、停车场等。Waymo通过场景泛化技术构建了更多测试场景,并于2019年8月公布了全场景的无人驾驶汽车路测数据。该数据在多样化的交通环境下采集,包含激光雷达和360°多个摄像头的数据(含标签),实现了激光雷达和摄像头的同步。

仿真测试平台需要通过数学建模的方式将真实世界进行数字化还原和泛化,建立正确、可靠、有效的仿真模型。传感器的仿真有三种类型:①对物理型号进行仿真,即仿真传感器接收到的信号,如摄像头的光学信号、雷达的声波电磁波信号;②对原始信号进行仿真,即仿真数字处理芯片的输入单元;③传感器目标仿真,即传感器检测到的理想目标。现有仿真测试平台的特点多为动力学仿真、ADAS测试、场景仿真和交通流仿真。

小贴士

智能网联汽车发生事故了如何进行责任认定

智能网联汽车发生事故后,责任应该由谁来承担?在现有的汽车社会运作模式下,交通事故的责任认定很简单,驾驶人作为车辆的唯一控制人必须承担交通法规运行下的责任。但是,一旦迈入自动驾驶的智能汽车社会,交通事故认定就成了大问题,因为在这样的模式下,驾驶人对车辆的控制被弱化,车辆操控的主体从人变成了电脑。交通法规不至于去追究电脑的责任,那么交通法规该如何去进行适应性的修改来应对智能汽车的出现,这是自动驾驶汽车所要面临的第一重法律难题。

自动驾驶汽车的法律问题相当复杂,不仅涉及设计、制造、用户、相对方之间的多重法律关系,而且法律关系本身的种类也很复杂,包括合同责任、侵权责任、产品责任等。

(1)合同责任

合同即契约。汽车制造商对自动驾驶汽车用户有质量、安全等承诺,其中形成的关系就是合同关系。如果自动驾驶汽车未能实现制造商对用户的承诺,那么法律后果就是违约责任。

(2)侵权责任

侵权责任的特点在于不需要证明与制造商之间有任何承诺,用户或利害相关的第三人都可以依照侵权责任法要求自动驾驶汽车制造商承担侵权损害的法律责任。侵权责任分析有两级阶梯:首先是对是否构成侵权责任的分析,即侵权责任的构成;其次是侵权责任的承担。

一般侵权责任的构成要素有4个:侵权行为、主观过错、损害事实和因果关系。假设其中损害事实与因果关系都成立,如系自动驾驶车故障直接引起交通事故并造成人身和财产损害,那么需要重点分析的就是行为和过错两项要素。

一个有意思的事实是,真正的无人驾驶汽车应该是没有驾驶人因而也不存在人类驾驶行为的。一辆无人驾驶汽车被人工操控所产生的责任并不是我们要讨论的无人驾驶法律责任而是普通车辆驾驶的法律责任,正如开车谋杀造成目标死亡的交通事故并不成立交通肇事而是成立故意杀人一样。和没有人为驾驶行为对应的事实是用户并不存在主观过错,主观无过错+无驾驶行为决定了用户的乘坐行为不构成侵权,也不用承担侵权责任。

再来拆解无人驾驶汽车的制造行为,至少包括设计、生产制造、维护服务3项独立的具体行为,涉及产品的机械(包括动力系统)和智能控制两个系统。尽管有这些独立行为,但无人驾驶汽车法律责任的承担可以统一归为一类,即产品质量责任。

(3)产品质量责任法律依据

我国多部法律对因产品质量引起的法律责任做了系统的规定。例如,作为民法中最基本的法律,《中华人民共和国民法典》第七篇第四章第一千二百零二条【产品生产者责任】,因产品存在缺陷造成他人损害的,生产者应当承担侵权责任。第一千二百零三条【被侵权人请求损害赔偿的途径和先行赔偿人追偿权】,因产品存在缺陷造成他人损害的,被侵权人可以向产品的生产者请求赔偿,也可以向产品的销售者请求赔偿。产品缺陷由生产者造成的,销售者赔偿后,有权向生产者追偿。因销售者的过错使产品存在缺陷的,生产者赔偿后,有权向销售者追偿。第一千二百零四条【生产者和销售者对有过错第三人的追偿权】,因运输者、仓储者等第三人的过错使产品存在缺陷,造成他人损害的,产品的生产者、销售者赔偿后,有权向第三人追偿。第一千二百零五条【危及他人人身、财产安全的责任承担方式】,因产品缺陷危及他人人身、财产安全的,被侵权人有权请求生产者、销售者承担停止侵害、排除妨碍、消除危险等侵权责任。与此同时,在《侵权责任法》《产品质量法》《消费者权益保护法》等法律中也同样对产品质量引起的法律责任做了系统的规定。 DhTSEvCiTyQs+atBtwUkhw7wcFBmuZ79sgmlRPLcW/MZbG1VsP0bzkAC8MlopZLX

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