王銀亭 吳長水

關(guān)鍵詞：主動(dòng)安全；高級(jí)輔助駕駛；評(píng)價(jià)方法；裕度與不確定度（QMU）

在國家行動(dòng)綱領(lǐng)《中國制造2025》的引領(lǐng)下，智慧城市是未來發(fā)展的重點(diǎn)領(lǐng)域，具備高級(jí)輔助駕駛的汽車是智慧城市中的重要角色，為保證城市交通安全，汽車在進(jìn)入市場前要經(jīng)過嚴(yán)格的測試與評(píng)價(jià)[1-2]。當(dāng)前，全球?qū)τ诟呒?jí)輔助駕駛系統(tǒng)的評(píng)價(jià)還未形成統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)體系。J.B.Kim等提出了基于攝像頭（單目或雙目）的測試評(píng)價(jià)方法，此外還提出了綜合場景以及場景連續(xù)生成的方法[3]。D.T.Son等提出了基于仿真的高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)與自動(dòng)駕駛技術(shù)開發(fā)的測試評(píng)價(jià)與驗(yàn)證框架，其中評(píng)估輔助駕駛系統(tǒng)的性能指標(biāo)可以根據(jù)不同的測試工況進(jìn)行調(diào)整[4]。H.Braun等提出了在仿真模型的基礎(chǔ)之上對車輛進(jìn)行安全分析與評(píng)價(jià)的新概念，通過量化不同評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的聯(lián)系，積分臨界測量沖突風(fēng)險(xiǎn)與碰撞風(fēng)險(xiǎn)，模糊與缺失知識(shí)的處理來提高臨界評(píng)估的質(zhì)量，基于最大熵原理生成一個(gè)完整的安全駕駛模型，通過分析車輛運(yùn)動(dòng)數(shù)據(jù)探尋出駕駛情況的臨界性，進(jìn)而確定車輛的安全性[5]。

國內(nèi)研究人員將評(píng)價(jià)方法分為定性評(píng)價(jià)方法與定量評(píng)價(jià)方法。定性評(píng)價(jià)普遍采用專家經(jīng)驗(yàn)法，聚集相關(guān)領(lǐng)域的專家，通過自身的知識(shí)經(jīng)驗(yàn)積累和觀察評(píng)價(jià)目標(biāo)的表現(xiàn)與狀態(tài)，歸納總結(jié)出非量化的評(píng)價(jià)結(jié)果。定量評(píng)價(jià)是結(jié)合數(shù)學(xué)方法，采集和處理測試數(shù)據(jù)，最后以精準(zhǔn)的數(shù)值體現(xiàn)評(píng)價(jià)對象全部信息的方法，包括獨(dú)立指標(biāo)評(píng)價(jià)和聯(lián)合指標(biāo)評(píng)價(jià)[6]。朱冰[7-8]等提出了基于自然駕駛數(shù)據(jù)對具有高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)的汽車安全性進(jìn)行評(píng)價(jià)的方法，通過分析車輛的自然駕駛數(shù)據(jù)提出高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)的安全性評(píng)價(jià)指標(biāo)—場景風(fēng)險(xiǎn)系數(shù)，以此實(shí)現(xiàn)邏輯場景層面的輔助駕駛系統(tǒng)安全性的定量評(píng)價(jià)。魏子茹[9]等使用層次分析法和基于層次相關(guān)性的客觀賦權(quán)法來確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重，并且將灰色關(guān)聯(lián)理論評(píng)價(jià)方法與模糊綜合評(píng)價(jià)方法結(jié)合，以此實(shí)現(xiàn)高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)車輛綜合性的定量評(píng)價(jià)，減少了主觀意識(shí)的參與，提高了評(píng)價(jià)結(jié)果的客觀性。李茹[10]等提出了一種熵值法與序關(guān)系分析法相結(jié)合來確定測試評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重的方法，同時(shí)使用模糊評(píng)價(jià)方法對輔助駕駛車輛進(jìn)行綜合性的定量評(píng)價(jià)，解決了評(píng)價(jià)過程計(jì)算量大、復(fù)雜度高、普遍適用性低等問題。

上述研究的評(píng)價(jià)方法大都是從單個(gè)高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)的角度出發(fā)，缺乏對高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)種類多樣化的總體考慮，以及多個(gè)系統(tǒng)單個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)之間的橫向?qū)Ρ?。為解決上述問題，本文將裕度與不確定性量化（quantificationofmarginsanduncertainties，QMU）的評(píng)估方法引用至高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)主動(dòng)安全性的評(píng)價(jià)體系中，總結(jié)得出適用于高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)主動(dòng)安全性的評(píng)價(jià)方法，并采用序關(guān)系分析法（G1）確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重系數(shù)，利用模糊綜合評(píng)價(jià)方法對單指標(biāo)評(píng)價(jià)結(jié)果進(jìn)行綜合，從而得到客觀、量化的綜合性評(píng)價(jià)結(jié)果。

1基于QMU的高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)主動(dòng)安全性評(píng)價(jià)方法

裕度與不確定性量化（QMU）是一種將不確定性考慮在內(nèi)并通過裕度與性能通道閾值為關(guān)鍵要素的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估方法，主要對系統(tǒng)工作之前的可靠性進(jìn)行評(píng)估，具備多源信息融合的能力，適用于數(shù)據(jù)不足、知識(shí)缺乏情況下的高風(fēng)險(xiǎn)復(fù)雜系統(tǒng)的可靠性評(píng)估[11]。其評(píng)估流程分為3個(gè)部分：首先通過建立系統(tǒng)的失效模型獲得失效指標(biāo)，組成觀測清單；其次使用模型預(yù)測，實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)，以及專家判斷建立性能通道；最后進(jìn)行不確定性源分析并對其進(jìn)行量化得到置信因子。QMU的基本定義是一個(gè)廣義概念，具體操作流程由所評(píng)估的具體系統(tǒng)性能決定[12-13]。

本文在結(jié)合QMU基本工作原理后，提出了高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)主動(dòng)安全性評(píng)價(jià)方法，其評(píng)估框架包括：結(jié)合具體測試用例建立評(píng)價(jià)指標(biāo)觀測清單；獲取各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)性能通道的閾值；計(jì)算各個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)比率；綜合各個(gè)指標(biāo)的評(píng)價(jià)比率對高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)的主動(dòng)安全性進(jìn)行評(píng)估。具體評(píng)價(jià)流程如圖1所示。

1.1評(píng)價(jià)指標(biāo)觀測清單

評(píng)價(jià)指標(biāo)觀測清單的正確建立保證了評(píng)價(jià)結(jié)果的準(zhǔn)確性，需考慮多方面因素后對評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行選取，再利用序關(guān)系分析法確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重，最終得到測試評(píng)價(jià)的指標(biāo)清單。評(píng)價(jià)指標(biāo)觀測清單建立流程如圖1所示：

1）選取評(píng)價(jià)指標(biāo)

根據(jù)測試需求提取出測試評(píng)價(jià)目標(biāo)以及滿足測試需求的測試場景，由相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜页浞址治鲈u(píng)價(jià)目標(biāo)與測試場景，再結(jié)合新車碰撞測試（newcarassessmentprogram，NCAP）法規(guī)制定評(píng)價(jià)指標(biāo)清單。具體的評(píng)價(jià)指標(biāo)清單則根據(jù)具體的測試需求與評(píng)價(jià)目標(biāo)進(jìn)行改變。

2）確定指標(biāo)權(quán)重

根據(jù)相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜覍χ笜?biāo)體系的主觀經(jīng)驗(yàn)與建議[14]將評(píng)價(jià)指標(biāo)依據(jù)重要性進(jìn)行排序，即

1.2評(píng)價(jià)指標(biāo)性能通道

建立性能通道的方法一般分為3種，即基于實(shí)車測試數(shù)據(jù)的方法、基于模型預(yù)測的方法、基于專家判斷的方法[15]。模型預(yù)測方法需對模型進(jìn)行驗(yàn)證與確認(rèn)，增加了計(jì)算的復(fù)雜度，并不適合工程應(yīng)用?；趯＜遗袛嗟姆椒ㄔ黾恿似髽I(yè)評(píng)價(jià)成本，基于實(shí)車測試數(shù)據(jù)的方法具有高真實(shí)性的特點(diǎn)且測試數(shù)據(jù)可循環(huán)利用，故本文選擇基于實(shí)車測試數(shù)據(jù)的方法來建立評(píng)價(jià)指標(biāo)的性能通道。

性能通道是以10臺(tái)不同類型搭載不同駕駛輔助系統(tǒng)的真實(shí)車輛的測試數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行構(gòu)建，相同類型車輛同一指標(biāo)構(gòu)建出一個(gè)性能通道即該指標(biāo)的閾值；同一評(píng)價(jià)指標(biāo)，不同類型的測試車輛所搭建的性能通道不同；同類型的車輛，不同指標(biāo)所搭建的性能通道不同。某指標(biāo)的閾值范圍可代表多個(gè)高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)某一性能水平的上下限。不同駕駛輔助系統(tǒng)的相同指標(biāo)在同一閾值內(nèi)進(jìn)行比較，開發(fā)者便可直接看出系統(tǒng)之間是否存在差距以及存在差距的評(píng)價(jià)指標(biāo)及性能。

1.2.1測試設(shè)備及數(shù)據(jù)采集平臺(tái)搭建。

測試設(shè)備及數(shù)據(jù)采集平臺(tái)主要由全球目標(biāo)車輛（globalvehicletarget，GVT）與測試車輛（vehicleundertest，VUT）2部分組成，如圖2所示。全球目標(biāo)車輛的滑板底盤配有RTKGNSS模塊，VUT配有駕駛機(jī)器人和RT3005GG高精度慣性導(dǎo)航系統(tǒng)。其中駕駛機(jī)器人可記錄方向盤轉(zhuǎn)角、測試車行駛路徑等信息，RT3005GG慣性器件可記錄車輛的位置、速度、加速度、航向角、俯仰角以及橫滾角等信息，最后將記錄的數(shù)據(jù)匯總至上位機(jī)，便于測試人員對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)控以及測試數(shù)據(jù)的保存下載。

參考國內(nèi)真實(shí)道路駕駛場景以及中國新車評(píng)價(jià)規(guī)程（China-newcarassessmentprogram，C-NCAP）、歐洲新車安全評(píng)鑒協(xié)會(huì)（Europeannewcarassessmentprogrammer，E-NCAP）管理規(guī)則提取出適用于國內(nèi)道路的典型邏輯場景[16]，并利用封閉場地設(shè)備以及實(shí)車數(shù)據(jù)采集平臺(tái)對典型邏輯場景進(jìn)行復(fù)現(xiàn)。

將邏輯場景中的連續(xù)參數(shù)離散化生成具體的測試場景用例，再利用測試設(shè)備及數(shù)據(jù)采集平臺(tái)對同類型搭載著不同高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)的汽車進(jìn)行遍歷測試。在測試數(shù)據(jù)采集過程中，目標(biāo)車按照設(shè)定的路徑行駛，測試車則由監(jiān)控員控制駕駛機(jī)器人行駛或者按照個(gè)人駕駛習(xí)慣行駛。

為保證測試數(shù)據(jù)的有效性，每個(gè)測試用例至少測試2次，若2次測試數(shù)據(jù)值均在允許的誤差范圍內(nèi)，則取這2次數(shù)據(jù)值的平均值；若2次測試數(shù)據(jù)值相差較大則進(jìn)行第3次與第4次測試，若第3次、第4次的測試結(jié)果與第1次或者第2次的測試結(jié)果在允許的誤差范圍內(nèi)則取其3次測試結(jié)果平均值。以此類推，取多次相近的測試數(shù)據(jù)值進(jìn)行平均值計(jì)算，作為該測試用例的最終結(jié)果。

1.2.2指標(biāo)數(shù)據(jù)分析。

通過測試數(shù)據(jù)采集平臺(tái)所測得的數(shù)據(jù)對其進(jìn)行統(tǒng)計(jì)學(xué)分析同一評(píng)價(jià)指標(biāo)在不同種類的輔助駕駛系統(tǒng)測試下會(huì)得到不同的數(shù)值，將各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行分類作為統(tǒng)計(jì)學(xué)分析的數(shù)據(jù)樣本。通過求取樣本數(shù)據(jù)的平均值、方差以及標(biāo)準(zhǔn)差來剔除樣本中的異常值[17]，從而得到樣本數(shù)據(jù)的閾值，即性能通道上下限的數(shù)值。

1.3模糊綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)比率

以QMU的計(jì)算原理為基礎(chǔ)，將測試車評(píng)價(jià)指標(biāo)的測試數(shù)據(jù)中位值與其性能通道下限值的差值作為裕度（M），則

其中：Smax、Smin分別為某輛搭載輔助駕駛系統(tǒng)車輛觀測參數(shù)測試的上限值、下限值，Ymin為性能通道的下限值。

其評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)波動(dòng)區(qū)間的半寬度作為不確定度（U），則

指標(biāo)評(píng)價(jià)比率CF與常量1組成高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)的評(píng)價(jià)依據(jù)。若CF<1，則代表該評(píng)價(jià)指標(biāo)波動(dòng)范圍漂移至性能通道閾值下限以外，此結(jié)果表明：該項(xiàng)指標(biāo)需重點(diǎn)關(guān)注并且該指標(biāo)在具備輔助駕駛系統(tǒng)車輛上所反應(yīng)的單項(xiàng)功能尚不完善，有待進(jìn)一步調(diào)整；相反若CF>1則代表該項(xiàng)指標(biāo)處于正常的閾值范圍之內(nèi)，該指標(biāo)在具備輔助駕駛系統(tǒng)車輛上所能體現(xiàn)的單項(xiàng)功能可通過。

搭載不同高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)的同類型車輛，相同的單指標(biāo)之間也可進(jìn)行對比。不同的高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)的單指標(biāo)所代入的指標(biāo)閾值相同，故其比值可表示性能強(qiáng)弱。例如：A、B兩車的相同指標(biāo)所得到的單指標(biāo)比率分別為CFA與CFB，若CFA的比率大于CFB的比率，則反映出A車系統(tǒng)在該指標(biāo)上的性能強(qiáng)于B車系統(tǒng)，反之，則B車系統(tǒng)的性能強(qiáng)于A車系統(tǒng)，由此可對多個(gè)高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)的單指標(biāo)性能進(jìn)行橫向?qū)Ρ取?/p>

基于QMU計(jì)算原理，結(jié)合NCAP法規(guī)評(píng)分規(guī)則，假設(shè)每個(gè)指標(biāo)都處于理想的最佳狀態(tài)，按照上述綜合比率計(jì)算方法可得出綜合比率結(jié)果為T=6，同理假設(shè)每個(gè)指標(biāo)比率不通過，則綜合比率結(jié)果無限接近于零。參考Euro-NCAP評(píng)分體系將其平均分為5檔：0～1.2為基本達(dá)標(biāo)，1.2～2.4為及格，2.4～3.6為良好，3.6～4.8為較優(yōu)，4.8～6.0為最優(yōu)。

2高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)主動(dòng)安全性評(píng)價(jià)方法驗(yàn)證

評(píng)價(jià)高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)主動(dòng)安全性所需的測試評(píng)價(jià)內(nèi)容包括自動(dòng)緊急制動(dòng)（autonomousemergencybraking，AEB）功能、前向碰撞預(yù)警（forwardcollisionwarning，F(xiàn)CW）功能、車道保持輔助（lanekeepingassist，LKA）功能、車道偏離預(yù)警（lanedeparturewarning，LDW）功能，如表2所示，其中，測試項(xiàng)目包括前車靜止（cartocarstationary，CCRs）、前車慢行（cartocarmoving，CCRm）、前車制動(dòng)（cartocarbraking，CCRb）、車輛碰撞近端行人（car-to-pedestriannearsideadult，CPNA）、車輛碰撞遠(yuǎn)端行人（car-to-pedestrianfarsideadult，CPFA）。

以上測試項(xiàng)目都需使用基于場景的測試方法[18]以及封閉場地測試設(shè)備對搭載輔助駕駛系統(tǒng)的車輛進(jìn)行測試。根據(jù)NCAP法規(guī)，自動(dòng)緊急制動(dòng)（AEB）是高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)中一項(xiàng)經(jīng)典的主動(dòng)安全功能，CCRm（用以測試車輛最高速度）以及CPFA（用以測試車輛最高速度）可涵蓋到AEB的全部測試工況點(diǎn)，故本文以CCRm、CPFA為例對此方法進(jìn)行計(jì)算驗(yàn)證，具體測試用例參數(shù)如表3所示，該車輛部分參數(shù)如表4所示。

2.1評(píng)價(jià)指標(biāo)觀測清單

中國新車評(píng)價(jià)規(guī)程（C-NCAP）與歐洲新車測試評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)（E-NCAP）在ADAS主動(dòng)安全性方面是行業(yè)內(nèi)最認(rèn)可的評(píng)價(jià)規(guī)則。本次測試在選取評(píng)價(jià)指標(biāo)時(shí)，充分參考以上2部法規(guī)中對測試評(píng)價(jià)指標(biāo)的描述規(guī)定、中國真實(shí)的道路特點(diǎn)以及專家實(shí)際的測試評(píng)價(jià)經(jīng)驗(yàn)。

基于上述高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)主動(dòng)安全性評(píng)價(jià)方法中評(píng)價(jià)指標(biāo)觀測清單的建立流程，本次評(píng)價(jià)實(shí)例中評(píng)價(jià)指標(biāo)包括：測試車車速（vVUT）；測試車縱向加速度（aVUT）；目標(biāo)物與測試車的最短相對距離（DVUT-GVT）；測試車的橫擺角速度（ωVUT）。結(jié)合AEB領(lǐng)域?qū)＜医ㄗh[19-20]與具體測試用例，該測試評(píng)價(jià)指標(biāo)的重要性為利用理性賦值法[21]對其重要性之比賦值為：

將上式代入式（3）與式（4）計(jì)算得到各個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)權(quán)重，如表5所示。

2.2評(píng)價(jià)結(jié)果

將其測試數(shù)據(jù)代入式（5）—式（9）中，得到的評(píng)價(jià)指標(biāo)參數(shù)數(shù)據(jù)結(jié)果如表6所示。單指標(biāo)評(píng)價(jià)比率分別為3.6601、2.6704、1.7678、1.8192，將單指標(biāo)的評(píng)價(jià)比率以及權(quán)重代入式（10）中，得到測試場景下的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果為T=2.702。根據(jù)本文所制定的評(píng)分規(guī)則可總結(jié)出該輔助駕駛系統(tǒng)的AEB功能綜合表現(xiàn)良好。

3結(jié)論

本文將基于結(jié)合裕量與不確定度（QMU）的評(píng)估原理與高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)的主動(dòng)安全性評(píng)價(jià)相結(jié)合，得出基于QMU的高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)主動(dòng)安全性的評(píng)價(jià)體系以及評(píng)價(jià)流程。文中詳細(xì)描述了在高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)主動(dòng)安全性的評(píng)價(jià)體系中，建立評(píng)價(jià)指標(biāo)觀測清單，創(chuàng)建評(píng)價(jià)指標(biāo)性能通道和計(jì)算綜合評(píng)價(jià)比率的方法。該方法量化了輔助駕駛系統(tǒng)主動(dòng)安全性的縱向評(píng)價(jià)結(jié)果，測試車車速、加速度、與目標(biāo)車的距離、方向盤轉(zhuǎn)角速度的評(píng)價(jià)結(jié)果分別為3.6601、2.6704、1.7678、1.8192，綜合結(jié)果為2.702。對于同類型搭載不同高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)的汽車，利用單指標(biāo)的評(píng)價(jià)比率可對其單項(xiàng)功能進(jìn)行橫向?qū)Ρ?，依?jù)綜合指標(biāo)評(píng)價(jià)比率可對其整體能力進(jìn)行橫向?qū)Ρ龋欣陂_發(fā)者了解多種高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)之間的差距，彌補(bǔ)自身開發(fā)的不足。

本文在基于QMU高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)主動(dòng)安全性評(píng)估方法中，利用序關(guān)系分析法來確定評(píng)價(jià)指標(biāo)的權(quán)重矩陣，使用模糊綜合評(píng)價(jià)方法得到評(píng)價(jià)矩陣，再將二者相結(jié)合得到最終的綜合評(píng)價(jià)結(jié)果，減少了評(píng)價(jià)流程中主觀意識(shí)的參與度，使評(píng)價(jià)結(jié)果更具有參考性，并提高了整個(gè)評(píng)價(jià)體系的客觀性。

本文采用基于場景測試的方法，利用封閉測試場地的設(shè)備復(fù)現(xiàn)前車慢行（CCRm）和成人（Ped）的邏輯測試場景，驗(yàn)證了該評(píng)價(jià)方法的可行性與有效性，為自動(dòng)駕駛汽車后續(xù)的綜合性能評(píng)價(jià)提供理論依據(jù)以及數(shù)據(jù)支撐，從而促進(jìn)整個(gè)自動(dòng)駕駛汽車行業(yè)技術(shù)的快速發(fā)展。