2023上海市科学技术奖揭晓：自动驾驶汽车虚实融合测评关键技术获一等奖

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自动驾驶技术发展迅猛，但现有的测试方法已无法满足其日益复杂的需要。为此，一个名为“自动驾驶汽车虚实结合测试的关键技术和相关设备”的新项目应运而生，给行业带来了颠覆性的变革。

现有测试困境

在复杂的道路环境中，传统的测试方式在全面评估自动驾驶车辆时存在缺陷，其安全性的保障并不完善。尤其在山区等路况复杂的地区，现有的测试方法已经暴露出不足。再者，当前的测试主要关注人机结合系统的智能化水平，然而实际收集的数据和模拟测试场景相对有限，无法满足多样化的测试要求。

目前，路采数据的运用范围较窄，而且普及度不足。此外，仿真工具在构建场景时，遇到交通状况复杂多变时显得力不从心。所以，自动驾驶车辆在实际操作中，仍存在不少潜在隐患，而这些隐患难以得到全面检验。

全息采集革新

i-Tester这款全息采集设备极其关键。它有效打破了海外大型企业的市场独占，自2023年起正式投入应用。该设备不仅提升了数据搜集的效率和稳定性，还能应对多种车型，无论是私家车还是重型卡车，都能高效完成数据搜集工作。

观察具体案例，我们发现i-Tester收集的数据在质量和数量上都有了显著提升。这一改进为后续场景的构建和测试打下了坚实的基础，同时也极大地推动了自动驾驶测试技术的进步。

场景生成升级

分析车辆行驶和互动情况后，我们采用了深度学习技术，创建了众多复杂场景。这些场景包括恶劣天气和事故等，大大增强了测试的全面性。例如，我们模拟了暴雨、浓雾等极端天气，以便更全面地评估自动驾驶车辆的性能。

构建多样化的复杂场景，有助于更真实地模拟道路情况。这样做能让自动驾驶车辆在多种环境中接受全面测试。这样操作，可以提前发现并处理潜在问题，从而增强其在真实道路上的适应性和安全保障。

加速测试利器

为了在各种场合快速高效地进行测试，我们团队开发了一套自适应搜索的加速测试方法。该方法通过智能算法精选出重要测试环节，其测试速度比传统手段提高了1000倍，且在全球范围内处于领先水平。这一技术大幅缩短了测试所需的时间。

以某自动驾驶企业为例，采用该技术后，原本需要数月才能完成的测试过程，现在只需短短几天就能完成，大大提高了产品的研发和更新速度。

虚实交互提升

自动驾驶测试正逐步采用虚拟与现实融合的方式进行，我们团队成功研发了单体主动避撞等技术和模型，提升了模拟车辆与模拟人之间的互动操控。智能伴随系统可实现对多辆模拟车辆或多个模拟人的协同操控，其测试效果与实际车辆测试的相似度超过95%。

实际测试结果显示，无论是封闭测试场地还是模拟的城市道路，这些技术都能有效提升测试的逼真性和精确性。这有助于确保自动驾驶系统在复杂环境中的稳定运行。

测试优化创新

针对OTA更新迅速和传统测试效率低的问题，我们团队提出了一种结合虚拟与实体的全生命周期测试优化方案。此外，我们创新性地引入了“三维融合”的评价方法。借助车辆与云平台的结合以及数据闭环测试技术，我们保障了数据安全与测试的连贯性，有效减少了产品更新所需的时间。

这款知名的自动驾驶产品采用了这些技术，成功将更新周期从之前的18个月大幅缩短到3个月，这样一来，它的市场竞争力得到了快速提升。

这些技术变革给自动驾驶汽车的试验带来了空前的转变。对于自动驾驶试验领域未来可能出现的创新，大家有何见解？欢迎在评论区分享你的看法。记得点赞并转发这篇文章！

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