本文是作者在TRC国际交通大会上的陈述节选，讨论了无人车存在的一些问题及其测验办法。
最近关于特斯拉轿车主动办法导致的一同丧命事端将热衷于无人车的粉丝的热情敏捷拉到冰点。
下图是CBS电视台给出的交警开端陈述，直路飞速行进的Tesla毫无减速拦腰撞到了一辆白色重卡的拖车，比头图
给出的示例还要惨烈，驾驭舱其时被削平，行进数十米后脱离路面，碰击数个围栏，旋转后停下。驾驭员当场毙命
，只剩那个手持的播放器还稳健地播放着哈利波特。就像文章最初所说的，驾驭员溜号了，而传感器中的摄像头其
实看到了一个大白板罢了，毫米波装置太低而超声检测间隔太近，然后就有了Tesla官方博客所说的“Mobileye把卡
车当成了蓝天白云，毫米波把货车当成了路牌，产生了严重事端，被NHTSA查询（或许会召回）。”
以下是美国加州DMV发布的自2014年10月以来产生的15起无人车事端，其间12起是Google公司的无人车引起的。
最近一次产生在山景城，一辆Google无人车为了避免与前方障碍物产生相撞，变道时与后方的一辆公家车相撞。
咱们知道无人车最重要的三种类型的传感器分别为：3D激光雷达，毫米波，视觉传感器。可是这些传感器在雨天、
雾天、冰雪气候或许夜间其功用将大打折扣，无法准确感知周围环境中的动态和静态物体，是无法保证车辆行进安
传统的轿车室内检测是在室内台架上模仿路途行进条件，让轿车的车轮行进在自在滚筒上，经过反力制动办法
检测车辆的制动力，还能够模仿车辆的运转工况检测车辆的排放和油耗功用。在轿车室内检测设备中有两项伟
大的创造，一个是反力式制动实验台、别的一个是测功机。前者能够将轿车制动毂上的制动力转换为电机定子
与转子之间的扭力。后者能够将轿车发动机的输出功率转换为电涡流制动器输出的力矩和滚筒速度，完结W=F*V
的丈量。这两项创造从60年代面世以来，在全国际各地运用推行，成为轿车检测的利器，也使得轿车检测由”眼观、
耳听、鼻嗅、手摸“式的人工丈量变成高效科学的机器化丈量。轿车室内检测大大缩短了曩昔有必要在路途进行的道
无人车竞赛是国际各国进行无人车技能测验的一种重要手法，比较闻名的无人竞赛有：美国国防部高档研讨计
划局（DARPA）举行的“GRAND Challenge”竞赛，德国军方安排欧洲陆地机器人竞赛和我国国家天然基金委安排的“未
来应战”无人驾驭车竞赛。无人车竞赛首要是经过设置一些程序化的竞赛项目和竞赛路途，让无人车自主完结过穿插
口，避撞行人，超车，指定方位泊车，过立交桥等使命，记分规矩为将不同项目计不同的分值，完结使命则得分，
失利不得分乃至扣分，然后除以总时刻，以此进行排序。这些使命触及到了环境感知，途径规划，高精度定位，自
主决议方案等多层次的使命。无人车竞赛这种办法促进了参赛方不断地进行技能堆集，超越自我，一起也供给了一个同
台献技、沟通协作的渠道，一起仍是一个无人车人才培养的渠道，跟着无人车竞赛的难度不断加大，无人车新技能
在无人车实验中，Google公司最热衷于路途实验，由于路途实验最实在，最牢靠，遇到的悉数场景将是无人车未来
有必要面对的场景。因而Google公司进行了约170万英里的无人驾驭路途实验，在各种路途上进行测验，包含高速公路，
城市拥堵路途，旧金山的九曲十八弯，沙漠路途，大学校园，能够说能幻想到的路途都进行了测验，现在Google公司
计算的无人车事端率为每10万英里0.6起，现已十分挨近人类的记载，即每10万英里0.3起。
美国兰德公司是一家全球闻名的顾问公司，常常给美国国会供给全球各国军事实力比照陈述。这一次兰德公司针对无人、车的运用远景也发布了一份将近300页的白皮书。在该白皮书中提出了三个问题：
其事端率低于某个方针，这仅仅供给了一个下界，并不能阐明无人车100%准确或许毛病不会产生）
（无人车至少要无毛病地行进多少公里才干证明其事端率的精度是可信的，比方：10万英里的事端率是0.3，那么第二
该陈述指出：1）到达1.09逝世人数/1亿英里的事端率，需求测验12.5年（365天40mile的速度无间断丈量）；2）事端率精度到达95%，上下20%方差，需求测验400年；3）以95%的概率，第二类假定80%或许性的前提下，无人车的功用超越人工驾驭功用的20%，需求测验500年。
兰德公司指出：路途实验无法测验出无人车的潜在危险，有必要进行办法上的立异，从无人车各个部件和软件的源头规划测验规矩，才干保证无人车这项技能，能够为人类谋福，才干管控无人车不光演化进程中存在的危险。
在现有的测验根底上，咱们提出了一种多层次的无人车测验结构，将无人车的测验分为5个层次，分别为：1、元功用测验；2、关闭环境中极点条件下测验；3、依据虚拟现实和硬件在换仿线、用户练习和运用技能测验
元功用是指无人车的功用分化后，不能再进行分化的功用。包含无人车的定位功用，环境辨认功用，动作履行功用，
速度操控公路，途径规划，归纳决议方案功用等，任何一项功用判别其是否为元功用，则首要判别其是否能被分化。
极点条件下测验是对无人车各项归纳功用的极限测验，是测验95%常态以外很少呈现，可是又是丧命的极点条件下的测验，包含各种恶劣气候，恶劣光线条件、歹意交通行为搅扰等等，这类测验是保证无人车牢靠功用的要害。
路途实验尽管能够测验无人车在商用环境中的功用，可是其费时、吃力，并且并不能穷举一切的路途环境状况和交通工作。假如选用虚拟现实技能将路途环境和交通工作录制在数据库中，选用回放的办法输入到无人车的传感器接口中，经过判别无人车在不同路途环境条件下的动作履行正确率来评价无人车的智能将是一件十分风趣的工作。一起，运用该项技能能够在无人车机器人与老司机之间打开一场人机大战，将一种归纳的，不能够定量化的竞赛搬到室内。更可怕的事实是这辆无人车将偷师老司机，经过深度学习来练习自己。还有一个长处是，该办法能够进行测验环境的语义紧缩，在路途实验中，80%的路途是平整的，垂直的，10%是有惊无险的，只要10%是应战无人车智能的，在虚拟的测验环境中，是能够对这20%的环境和条件进行紧缩呈现的，因而其应战性更大。比如天上一日，地下一年。
在完结依据VR的测验后，还要避免“秀才坐而论道，光说不练”的为难，是骡子是马，需求出来遛一遛。经过前期的测验成果，规划必定算法，抽取必定的实践路途样本对无人车弱项进行测验，这样才干保证其“实践才干”。
在完结无人车本身测验的根底上，还需求进行无人车用户的专门练习和测验，这样才干保证用户在紧急工作产生的状况下从容应对。
在长安大学赵祥模教授的带领下，本课题组已完结了全国高校仅有的人车路环境归纳测验场的电子化、智能化改造用于网联轿车和无人车的测验。整个实验场具有以下5个特色：
2） 自建地上高精度定位基站，定位精度30cm，可完结全实验场无死区全掩盖；
3） 建造有便当的交通设备（龙门架、相机、检测线圈、穿插口信号操控体系、交通标志、光纤网络）；
4） 多种不同办法的路面（0.1-0.9不同附着系数路面）和路途办法（高速环道、进口并线） 悉数电子化的设备办理。
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