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无人驾驶车辆在夜间无信号灯交叉口的测试方案1

无人驾驶车辆在夜间无信号灯交叉口的测试方案

摘要

本报告系统阐述了无人驾驶车辆在夜间无信号灯交叉口环境下的测试方案设计。随

着自动驾驶技术的快速发展，夜间无信号灯交叉口作为城市交通系统中的高风险场景，

已成为检验自动驾驶系统安全性和可靠性的关键测试环境。本方案基于多传感器融合

感知、深度学习决策控制和高精度定位等核心技术，构建了一套完整的测试评价体系。

方案包括虚拟仿真测试、封闭场地测试和公开道路测试三个阶段，设计了涵盖不同光照

条件、交通流量和天气状况的测试用例库。通过量化评价指标体系，对无人驾驶系统的

感知准确性、决策合理性和控制稳定性进行全面评估。研究表明，该测试方案能够有效

验证无人驾驶车辆在复杂夜间环境下的运行能力，为自动驾驶技术的商业化应用提供

重要参考。方案还充分考虑了测试过程中的安全风险，提出了相应的保障措施和应急预

案，确保测试活动的安全可控。

引言与背景

1.1研究背景与意义

随着人工智能、传感器技术和车联网技术的快速发展，自动驾驶汽车正从实验室走

向实际道路测试和商业化应用。根据中国汽车工业协会发布的《智能网联汽车产业发展

报告》，预计到2025年，中国智能网联汽车市场规模将达到万亿元级别。然而，自动驾

驶技术在复杂交通环境下的安全性和可靠性仍是制约其大规模应用的关键因素。

夜间无信号灯交叉口作为城市交通系统中的典型高风险场景，具有光照条件差、交

通参与者行为复杂、视线受阻等特点。据统计，约40%的交通事故发生在夜间，而无

信号灯交叉口的交通事故率又比普通路段高出35倍。因此，开展无人驾驶车辆在夜间

无信号灯交叉口的测试研究，对于提升自动驾驶系统的环境适应能力和安全性能具有

重要意义。

1.2国内外研究现状

在国际上，美国、德国等发达国家已建立了较为完善的自动驾驶测试评价体系。美

国NHTSA发布的《自动驾驶系统联邦指南》明确要求对自动驾驶系统进行多场景测

试，特别是夜间和恶劣天气条件下的测试。德国联邦公路研究所(BASt)则建立了包含

16个关键测试场景的自动驾驶测试数据库，其中夜间无信号灯交叉口被列为重点测试

场景。

国内方面，工信部、公安部和交通运输部联合发布的《智能网联汽车道路测试管理

规范》要求对自动驾驶系统进行多维度测试评价。清华大学、同济大学等高校开展了自

无人驾驶车辆在夜间无信号灯交叉口的测试方案2

动驾驶测试场景库建设研究，但针对夜间无信号灯交叉口的专项测试方案仍不完善。百

度、小马智行等企业也在积极开展相关测试，但缺乏系统化的测试标准和方法。

1.3研究目标与内容

本研究旨在构建一套科学、系统、可操作的无人驾驶车辆夜间无信号灯交叉口测试

方案，主要研究内容包括：(1)分析夜间无信号灯交叉口的交通特征和风险因素；(2)建

立多层次的测试评价体系；(3)设计覆盖各种典型情况的测试用例；(4)开发量化评价指

标和测试工具；(5)提出测试安全保障措施和应急预案。通过本方案的实施，将有效提

升无人驾驶系统在复杂夜间环境下的适应能力，为自动驾驶技术的安全应用提供技术

支撑。

研究项目概述

2.1项目定位与范围

本项目聚焦于L4级自动驾驶系统在夜间无信号灯交叉口的测试评价，重点解决光

照不足、视觉受限条件下的感知决策难题。项目范围包括城市道路和郊区道路的各类无

信号灯交叉口，涵盖T型路口、十字路口、环岛等不同类型。测试对象为配备激光雷

达、毫米波雷达、摄像头等多传感器的自动驾驶车辆，测试环境包括晴朗、小雨、雾霾

等不同天气条件。

2.2核心问题识别

通过前期调研和案例分析，本项目重点解决以下核心问题：(1)夜间低照度环境下

的目标检测与跟踪精度问题；(2)无信号灯交叉口交通参与者意图预测问题；(3)复杂交

互场景下的决策规划合理性问题；(4)紧急情况下的应急响应能力问题；(5)多传感器融

合感知的可靠性问题。这些问题的解决对于提升自动驾驶系统的整体性能至关重要。

2.3创新点与特色

本项目的创新点主要体现在：(1)构建了首个针对夜间无信号灯交叉口的专项测试

场景库；(2)提出了基于多源数据融合的测试评价方法；(3)开发了可量化的安全性能评

价指标体系；(4)建立了虚实结合