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智能驾驶车辆试验规定

一、智能驾驶车辆试验概述

智能驾驶车辆试验是验证车辆自动驾驶系统性能、安全性和可靠性的关键环节。通过规范的试验流程和方法，可以确保智能驾驶技术在真实或模拟环境中得到充分测试，为产品上市和应用提供数据支持。本规定旨在明确试验的基本要求、流程和注意事项，保障试验的科学性和有效性。

（一）试验目的

1.评估智能驾驶系统的感知、决策和控制能力。

2.验证系统在不同环境条件下的适应性和稳定性。

3.收集试验数据，为算法优化和系统改进提供依据。

4.确保试验过程符合安全标准，避免潜在风险。

（二）试验适用范围

1.适用于L2-L5级别的自动驾驶车辆。

2.涵盖封闭场地测试和公共道路测试两种场景。

3.适用于新研发的智能驾驶系统及系统升级后的验证。

二、试验准备与条件

试验前的充分准备是确保试验顺利进行的基础。需明确试验目标、环境要求和资源配置。

（一）试验环境要求

1.封闭场地测试：需具备可重复的测试路线和可控的环境因素，如光照、天气等。

2.公共道路测试：需选择交通流量较低、路况稳定的路段，并提前报备相关部门。

3.环境模拟：可使用仿真软件模拟极端天气（如暴雨、大雪）和复杂光照条件（如强逆光）。

（二）试验设备与工具

1.测试车辆：配备完整的智能驾驶硬件（如LiDAR、摄像头、毫米波雷达）。

2.数据采集设备：用于记录传感器数据、控制指令和车辆状态。

3.安全保障设备：包括备用制动系统、紧急停车装置等。

（三）人员要求

1.系统工程师：负责监控试验过程和数据采集。

2.安全员：全程陪同，随时准备接管车辆。

3.记录员：详细记录试验数据及异常情况。

三、试验流程与方法

试验需按标准化流程进行，确保数据的准确性和可重复性。

（一）封闭场地测试

1.路线设计：规划包含直线、弯道、交叉路口等典型场景的测试路线。

2.测试步骤：

(1)系统自检：启动前检查传感器状态和系统参数。

(2)基础功能测试：验证车道保持、自动泊车等核心功能。

(3)异常场景测试：模拟传感器失效、信号干扰等情况，评估系统响应。

(4)数据记录：全程保存高清视频、传感器数据和控制日志。

3.结果分析：根据测试数据评估系统准确率（如车道偏离率2cm）、响应时间（如0.5s）等指标。

（二）公共道路测试

1.路线选择：优先选择交通流量≤20辆/小时的路段。

2.测试步骤：

(1)动态环境适应：测试系统在真实交通流中的交互能力。

(2)极端条件测试：模拟夜间、隧道等低可见度场景。

(3)人车交互测试：验证系统对行人、非机动车的避让逻辑。

3.安全保障：

(1)严格限制测试速度（≤40km/h）。

(2)每次测试时长≤30分钟，每日总时长≤4小时。

(3)随车配备至少2名安全员。

（三）数据管理与评估

1.数据分类：

(1)原始数据：传感器数据、控制信号等。

(2)处理数据：算法输出、状态评估等。

2.评估标准：

(1)功能覆盖率：测试用例占总场景的≥80%。

(2)故障率：系统在测试中需≤0.5次/1000km。

(3)用户接受度：通过问卷调查或模拟交互评估交互流畅度。

四、试验安全与风险控制

安全是智能驾驶试验的首要原则，需制定完善的风险预案。

（一）风险识别

1.传感器故障：如LiDAR受污染导致探测距离缩短。

2.算法误判：如将静止物体识别为移动车辆。

3.外部干扰：如GPS信号被屏蔽导致定位失效。

（二）风险控制措施

1.备用系统：启用传统驾驶模式作为最后一道防线。

2.实时监控：安全员需随时准备接管，响应时间≤3秒。

3.逐步推进：新功能需从封闭场地测试开始，逐步过渡到公共道路。

（三）应急处理流程

1.发现异常时，立即切换至人工驾驶模式。

2.记录故障现象及位置，停止试验并上报分析。

3.每次试验后需提交《试验报告》，包含数据汇总、问题分析和改进建议。

五、试验记录与报告

试验数据需完整归档，为后续优化提供依据。

（一）记录内容

1.试验基本信息：日期、天气、路线长度等。

2.系统状态：传感器参数、算法版本等。

3.异常事件：发生时间、原因、处理措施。

（二）报告格式

1.摘要：试验目的、关键结果、结论。

2.详细数据：传感器数据图表、系统响应曲线。

3.问题分析：列出试验中发现的系统缺陷及改进方向。

（三）数据保存要求

1.原始数据需保存至少3年，格式为ZIP压缩包。

2.报告需存档于电子文档管理系统，便于检索。

三、试验流程与方法

试验需按标准化流程进行，确保数据的准确性和可重复性，以全面评估智能驾驶车辆在不同场景下的性能表现。

(一)封闭场地测试

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