车载电子系统验证中自动驾驶系统在城市道路场景的功能测试

城市道路是自动驾驶系统落地的核心场景之一，但其复杂的交通参与者（行人、非机动车、机动车混行）、动态变化的路况（临时施工、突发变道）及多样化的基础设施（信号灯、路牌、斑马线），对系统的感知、决策与执行能力提出了极高要求。车载电子系统验证中，针对城市道路场景的功能测试是确保自动驾驶系统安全可靠的关键环节——它需模拟真实场景下的各类工况，验证系统在复杂交互中的响应逻辑，排查潜在风险，为系统迭代优化提供依据。

城市道路场景对自动驾驶功能测试的独特挑战

城市道路的首要挑战来自“不可预测的交通参与者”：行人可能无视信号灯横穿马路，非机动车可能突然从机动车道切入，快递车可能在路边临时停靠装卸货物——这些行为的随机性远超高速场景，要求自动驾驶系统具备更精准的意图识别能力，而非单纯依赖规则判断。

其次是“动态变化的路况”：城市道路中常见临时施工区域（占用车道、设置路障）、积水或积雪路段（影响车辆抓地力）、前车突然急刹（需快速触发AEB系统），这些场景需要系统在短时间内完成“感知异常-判断风险-执行操作”的闭环，且决策结果得兼顾安全性与舒适性——比如避免急刹导致后车追尾。

最后是“多样化的基础设施交互”：不同城市的信号灯样式（倒计时、箭头灯、全屏灯）、路牌位置（树干遮挡、高空悬挂）及斑马线设计（弯曲斑马线、彩色斑马线），可能导致系统对交通规则的理解偏差——比如老旧小区附近的非标准信号灯，可能被系统误判为广告牌，从而引发闯红灯风险。

感知与决策协同能力的测试重点

感知就像自动驾驶系统的“眼睛”，城市道路测试中要验证多传感器融合的准确性：比如摄像头得准确识别行人的手势（挥手示意车辆礼让），激光雷达要探测到遮挡物后（如停在路边的货车）突然穿出的非机动车，毫米波雷达需区分静态路障与动态车辆——三者的数据融合结果得无偏差，确保系统对周围环境的认知一致。

决策层是系统的“大脑”，测试要验证它在复杂交互中的逻辑合理性：比如当行人与非机动车同时横穿马路时，系统得优先避让行人（依据道路交通安全法）；当左侧车道有车辆急加速变道时，系统要判断是减速让行还是保持原车道（结合后车距离与自身车速）——决策结果得符合人类驾驶员的常规逻辑，避免“机械执行规则”导致危险。

感知与决策的协同性还得验证“延迟容忍度”：城市道路中，传感器数据传输或处理可能存在100-200毫秒的延迟，测试要模拟这种情况，观察系统会不会因延迟导致决策失误——比如原本该刹车的场景因延迟没及时触发，或误判为无需刹车。

行人与非机动车避让功能的测试

行人与非机动车避让是城市道路的高频场景，测试要覆盖“典型与边缘情况”：典型场景比如行人在斑马线正常通行、非机动车在机动车道内骑行；边缘场景比如儿童从停着的车后突然跑出（“鬼探头”）、老人拄拐杖缓慢通过斑马线、外卖车急刹变道取餐。

避让策略的测试得结合“场景上下文”：比如在双向两车道的道路上，行人突然横穿，系统得选择减速停车（而非变道避让，避免与对向车辆碰撞）；在非机动车逆行进入机动车道时，系统得保持安全车距（至少1.5米），并缓慢减速，直到非机动车回到原车道。

还得验证“避让的优先级”：当行人、非机动车与机动车同时出现在危险区域时，系统得按“行人>非机动车>机动车”的顺序避让——比如在路口，行人未通过斑马线时，即使绿灯亮了，系统也得停车等待，不能直接通行。

交通信号灯识别与响应功能的测试

信号灯是城市道路的“规则核心”，测试要验证系统对“多样化信号灯”的识别能力：比如传统全屏红灯（需停车）、箭头红灯（仅禁止对应方向通行）、被树叶遮挡的信号灯（通过部分可见区域识别）、故障闪烁的黄灯（需减速观察）、倒计时绿灯（判断是否能在变灯前通过路口）。

响应逻辑的测试得结合“实际规则”：比如在左转车道遇到箭头红灯时，系统得保持停止，就算对向车道是绿灯；在信号灯与交警手势冲突时（比如信号灯绿灯但交警示意停车），系统得优先响应交警手势（符合交通规则）。

动态响应的测试也很重要：比如系统接近路口时，绿灯突然变黄灯，得根据当前车速和距离路口的距离判断——若车速30km/h、距离路口50米，系统得继续通行（能在变红灯前通过）；若距离80米，得减速停车，避免闯红灯或急刹。

复杂路口的通行策略测试

复杂路口是自动驾驶的“决策难点”，测试要覆盖“典型路口类型”：比如十字交叉路口（判断左转、直行、右转的优先级）、环形路口（判断进入环岛的时机，避让环岛内车辆）、T型路口（注意右侧来车，尤其是无信号灯的情况）、五岔异形路口（识别多个方向的来车与信号灯）。

通行策略的测试得验证“多目标交互”：比如在十字路口左转时，系统得观察对向直行车辆的速度——若对向车速度快（超过50km/h），得等待其通过后再左转；同时得注意右侧非机动车的通行意图，若非机动车要横穿，得停车避让。

突发情况的测试也不能少：比如在路口等待红灯时，后方车辆突然追尾，系统得判断前方有没有空间——若有，就向前移动一点，减少碰撞伤害；若没有，得保持静止，并触发双闪提醒后车。

测试中的场景覆盖与数据验证方法

场景覆盖得“从典型到边缘”：先基于真实城市道路数据构建“典型场景库”（比如早高峰的混行、学校门口的学生过街），覆盖80%的常见工况；再补充“边缘场景”（比如鬼探头、外卖车急刹变道），覆盖低概率但高风险的情况。

动态场景的实时生成能提升测试真实性：比如在实车测试中，通过远程控制其他车辆突然变道，或让测试行人随机横穿马路，模拟真实场景的“不可预测性”，验证系统的实时响应能力。

数据验证得“多维度结合”：比如多传感器数据融合验证（摄像头、激光雷达、毫米波雷达的数据是否一致）、车路协同数据验证（路侧设备发送的施工信息，系统是否及时调整路线）、用户数据回溯（收集真实用户的使用数据，优化未覆盖的场景）。