无人驾驶车辆智能行为综合测试环境设计与测评体系研究

本项目根据"视听觉信息的认知计算"重大研究计划的总体目标和研究要求，对无人驾驶车辆在未知环境下的智能行为进行测评体系的研究与综合测试环境设计。首先，针对我国无人驾驶车辆的发展现状，明确我国无人驾驶车辆发展的分阶段测试目标，设计合理的测试内容和测试环境。然后，结合灰盒测试理论，研究多平台多传感器融合测试技术，人工测试与电子测试相配合，结合模糊综合评价与层次分析法等对无人驾驶车辆智能行为进行综合评价。最后选择城市道路、乡村道路、高速公路中基本和共性的测试内容，为2010年比赛设计测试环境、测试方法与技术、以及测试标准和评价体系。在此基础上，建立相对完备的测评体系，提供具有国际领先水平的测评理论、方法与技术，为未来无人驾驶车辆智能行为的评测服务。

本项目根据"视听觉信息的认知计算"重大研究计划的总体目标和要求，围绕如何测试和评价无人驾驶车辆在未知环境中的智能行为这一核心科学问题，开展了测试内容、测试环境、测试方法与技术、测试标准与评价体系的设计与应用研究。. 对有人驾驶行为和无人驾驶车辆智能行为进行对比分析，结合视听觉认知计算关键技术，研究了无人驾驶车辆基本的智能行为；分析了无人驾驶车辆智能行为测试内容的层次性，确定了分层次的测试内容。分析了城市道路、高速公路、乡村道路等真实交通环境的类型特征，研究了交通环境特征与无人驾驶车辆智能行为的相互关系，确定了道路、交通信号、障碍物、天气、光照等基本交通环境要素及其组成，建立了测试环境要素解析组合模型；针对分层次的测试内容，选择对应的环境要素，根据不同复杂度要素的组合，设计了多层次的测试环境。研究了多平台多传感器自动化测试技术，集成搭建了无人驾驶车辆移动测评平台，自动获得被测无人驾驶车辆位置、速度、航向等行驶参数；研究了无线图像传输技术，建立了移动图像监控系统，对无人驾驶车辆测试比赛全过程进行实时监控；研究了无人驾驶车辆听觉测试技术与系统，并进行了展示。采用可拓层次分析法与模糊综合评价法相结合的方法对无人驾驶车辆智能行为进行评价；克服了层次分析法在解决专家经验判断的模糊性问题及判断矩阵一致性方面的不足，有效避免了层次分析法中大量试算工作，能够合理地计算出无人驾驶车辆智能行为各个指标的权重，其量化结果能较好地反映实际情况，且可方便地转化成具体的得分数，便于结果的直观评价。提出的测试与评价体系在2010年、2011年、2012年和2013年四届“中国智能车未来挑战赛”设计及评测任务实践中得到了成功应用。. 比之于国内外其他无人驾驶车辆的测评系统，本项目的测评体系更加科学与完善：系统地包括了测试内容、测试环境、测试方法以及评价方法的各个方面；能评测无人驾驶车辆的单项和总体性能指标；在评测过程中综合考虑了无人驾驶车辆的智能行为及完成任务的质量和时间；提出的测评体系能够科学准确地评价无人驾驶车辆的关键技术与能力。项目研究成果对我国无人驾驶车辆技术的发展起到重要的推动作用。