自动驾驶技术是全球汽车与交通工程领域的最新发展方向，开展开放道路测试是自动驾驶产业测试及示范应用的必经流程。如何确保自动驾驶车辆在复杂道路交通环境测试中的安全性，如何开展有效监管，是摆在交通管理部门面前的难题。通过对自动驾驶开放测试道路的适驾性评估与过程监管等交通安全管理关键技术的研究，有望创新大数据背景下的交通管理手段，完善测试流程与监管体系。
图1 自动驾驶开放道路测试
近日，上海市科委重点支持的项目《面向自动驾驶开放道路测试的交通安全管理关键技术研究及应用》通过了专家组的综合绩效评价（图2）。上海市公安局联合同济大学、上海淞泓智能汽车科技有限公司、上海电科智能系统股份有限公司等单位，围绕课题开展了长达四年的科技攻关。研究了道路交通多源数据解析与融合技术，形成了基于多源数据的自动驾驶测试场景库，突破了自动驾驶车辆决策控制模型、交叉口和路段运行设计域构建技术，编制了上海城市智慧道路的建设标准，搭建了智能网联测试环境，创建了自动驾驶开放道路测试管理与监管体系。研究成果丰硕，其中场景库构建、车辆安全决策控制模型标定、运行设计域构建技术已达到国际领先水平，意味着自动驾驶交通安全管理体系已构筑完善，自动驾驶开放道路测试进入了新的阶段。
图2 项目综合绩效评价会圆满召开
测试场景的多样性、覆盖度、典型性是保证自动驾驶测试有效性的前提。研究团队基于海量交通事故数据、自动驾驶事故数据、自然驾驶数据、航拍/监控视频数据等多源数据，构建了机-机，机-非，人-车三类专题场景库，开发了自动驾驶场景管理系统（图3）。场景库的丰富程度达到国际领先水平，有效支撑了自动驾驶车辆测试场景选取，并形成以上海为支点，辐射多地、多企业的态势，成果进一步应用于通用、英特尔、宝马、华为等龙头企业关键技术研发。
图3 事故场景生成三阶段和自动驾驶场景管理系统
为提升自动驾驶车辆安全、效率、舒适性，研究团队系统地构建了复杂道路交通环境下的自动驾驶车辆决策控制模型。国际首次考虑复杂道路线形构建了连续速度模型，预测结果的均方误差比断面速度模型低65%；基于自然驾驶数据构建了拟人化跟驰控制算法，速度均方根百分比误差比传统跟驰模型减少了3.30%-8.57%；基于自然驾驶数据标定了四类典型风险场景的责任敏感安全模型，时间综合TTC分别减少78.9%、46.2%、82.2%、85.0%。研究成果被纳入中国智能交通产业联盟2019年发布的《自动驾驶车辆决策的安全保障技术要求》（图4），且成为国际电气和电子工程师协会（IEEE）制定的IEEE 2846的核心内容，为国际标准法规的制定贡献出“中国智慧”。
针对道路适驾性评估与优化方面，研究团队确定了面向自动驾驶的交叉口、路段运行设计域，国际首次量化了面向自动驾驶的4种控制交叉口、4种路段关键设计指标，解决了面向自动驾驶的交叉口、路段关键设计指标的取值问题。研究成果支撑了团体标准《智慧道路建设技术指南》（图5）的编制，为上海市面向智能网联技术的道路智慧化改造提供了依据，该标准还于2022年纳入上海市地方标准。
图4《自动驾驶车辆决策的安全保障技术要求》 图5《智慧道路建设技术指南》
为推进上海建设具有全球影响力的科技创新中心，指导智能网联汽车开展道路测试工作，2018年起上海市就开始积极探索智能网联汽车道路测试管理办法的制定。在研究团队的支持下，历经《上海市智能网联汽车道路测试管理办法（试行）》、《上海市智能网联汽车道路测试和示范应用管理办法（试行）》的迭代升级，2021年11月1日《上海市智能网联汽车测试与示范实施办法》正式实施。同步研究团队研发了“自动驾驶车辆开放道路测试申请流程信息化管理系统——上海市智能网联汽车道路测试数据采集与运行监测平台”（图6）。目前，在实施办法的指导下，已核发716张智能网联汽车测试及示范应用牌照，累计开放道路926条，里程已超过2000公里，划分风险等级的可测试场景超过15000个，开放道路长度和场景丰富度位居全国第一。
图6 上海市智能网联汽车道路测试数据采集与运行监测平台
围绕项目任务，研究团队累计在国内外学术期刊Accid. Anal. Prev.、Transp. Res. Pt. C、中国公路学报，及会议等共发表论文72篇，申请发明专利14项、软件著作权9项，制定管理办法与标准5项，研发新产品1项，研发评估平台与管理系统4套。研究成果有效地支撑了上海市自动驾驶开放道路测试及示范运营工作，推动了自动驾驶车辆相关产业的发展。
行稳致远，进而有为。随着数字化时代的到来，自动驾驶为提升交通安全与效率提供了新的解决方案，是各国必争的战略高地。自动驾驶开放道路测试面临的不仅是科研技术发展的全新挑战，更是破局、落子的重大机遇。在国家交通强国建设等顶层设计的战略统筹下，相信未来面向自动驾驶开放道路测试的交通安全管理关键技术会有更大突破。路虽远行则可至，事虽难做则可成。
供稿：朱晓蕾