自动驾驶汽车场景测试与评估体系：研究现状、挑战及趋势

范博; 周重位; 张思楠; 杨军; 陈艳艳; 李同飞

交通信息与安全 ›› 2025, Vol. 43 ›› Issue (6) : 11 -20.

范博, 周重位, 张思楠, 杨军, 陈艳艳, 李同飞

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摘要

随着自动驾驶技术加速向规模化测试与商业化应用过渡，构建系统性的测试场景与评价指标体系已成为保障其安全落地的核心前提。本文对自动驾驶汽车测试场景构建与评价指标体系的研究现状、面临挑战及未来趋势进行了综述。发现在面对车路云一体化架构与动态混合交通流带来的复杂性，传统“里程-失效”统计模式已难以满足全链条性能评估需求。在测试场景体系方面，概述了测试范式向“场景驱动”演变的历程，总结了基于ISO 34501标准及PEGASUS六层模型的场景语义描述方法与主流生成技术，并指出当前体系主要存在长尾与边缘场景覆盖不足、标准规范碎片化严重、多维量化标准缺失，以及过分局限于单车智能封闭设计而忽视车辆无线通信技术（vehicle-to-everything,V2X）网联协同要素等问题。在测试指标体系方面，从竞赛型、封闭场地-仿真结合型及理论研究型3个维度对现有评价指标体系进行了归纳，指出当前指标体系在评估自动驾驶汽车利用V2X协同信息的能力方面存在不足、指标覆盖广度有限、评价维度与流程高度离散，以及客观交互体验量化指标缺失等问题。针对上述挑战，下一代测试体系需重点聚焦于以下研究路径：(1)构建通用的场景描述语言与数据共享框架，确立衡量场景风险关键性与真实性的统一量化基准；(2)构建涵盖从标称到长尾边界的分层递进场景体系以实现全域工况覆盖；(3)建立融合通信时延、系统韧性与社会伦理的综合评价指标以完善多维量化基准；(4)引入世界模型与生成式AI技术，结合因果推理机制模拟高风险极端工况并推演未知失效场景，以深度验证系统的泛化能力。