智能电动汽车试验学 课件 第十三章 辅助驾驶与自动驾驶试验

第十三章辅助驾驶与自动驾驶试验导读智能汽车战略试验体系关键，提升研发效率，加速产品推广，推动产业创新。技术发展驾驶辅助普及，自动驾驶融入生活，本章介绍试验技术与方法。学习目标

学习目标掌握车道保持、自适应巡航、紧急制动系统设计与试验。

学习目标了解交通信号、行人、非机动车、周边车辆识别与响应试验。车道保持辅助系统设计及试验：车道保持辅助系统设计

车道保持辅助系统设计系统包括车道偏离预警与居中控制模块，利用摄像头采集数据，处理图像，判断车辆位置，实现预警与自动调整。

系统功能具备车道线识别、偏离预警及主动转向干预，通过声光报警提醒驾驶员，自动调节车辆速度与方向，保持车道中心行驶。车道保持辅助系统设计及试验：车道保持辅助系统设计车道保持辅助系统设计分析

系统结构设计摄像头采集车道信息，控制器结合EPS调整转向，EPS提供路感反馈，自动调控防止偏道。软件架构设计数据处理模块滤波校准，逻辑计算模块识别行为评估状态，PID扭矩控制器计算控制量，EPS执行转向扭矩控制。车道保持辅助系统设计及试验：车道保持辅助系统设计系统建模与仿真

系统环境搭建在Pre-scan中构建1500m长的双车道沥青路，车道宽3.5m，线宽20cm，使用AudiA8Sedan车头中心的车道线传感器，通过MATLAB/Simulink生成车辆动力学与传感器模型。

系统模块搭建设计包含预警与居中控制的车道保持系统，预警模块在车辆距车道线0.3m内启动，处理传感器数据，确保车辆不偏离车道。

系统仿真分析以20m/s车速进行LKA仿真测试，验证预警与居中控制功能，当车辆偏移超1.3m时预警，居中控制使车辆速度降至17m/s，偏差小于0.45m时恢复至20m/s，符合国标要求。车道保持辅助系统设计及试验：车道保持辅助系统设计控制系统硬件和软件程序设计

硬件设计系统含主控、电源、摄像头、电机驱动、SCI串口模块，MC9S12XS128单片机为核心，处理摄像头数据，控制电机与蜂鸣器，与PC端通信。

软件程序设计上电初始化后，处理摄像头数据，滤波、二值化、找车道线，开启LKA时，偏航则蜂鸣报警，PID控制调整方向，摄像头监控车道，闭环控制车速方向，实现车道居中。车道保持辅助系统设计及试验：车道保持辅助系统设计功能实验验证

01车道保持辅助系统设计及试验完成模型制作调试，测试前轮转向幅度与系统感知灵敏度，验证响应速度，优化PID参数。

02实验结果分析横向偏离6cm时系统激活，5秒后偏离距离趋近0，车辆稳定沿中心线行驶，结果符合设计目标。车道保持辅助系统设计及试验：车道保持辅助系统主观评价方法

LKA系统设计构建用户视角的LKA系统主观评价指标，涵盖人机交互、车道偏离预警、车道保持辅助，确保用户体验。

评价方法构建结合技术特点与功能，设计评价内容与方法，发现并解决用户体验问题，提升LKA系统接受度与使用程度。车道保持辅助系统设计及试验：车道保持辅助系统主观评价方法评分依据

评价方法采用十分制，基于用户体验，划分不可接受至非常满意四级，对应分数1至10，详述于表13-1与13-2。

评分依据设六种评分标准，每种针对四级用户感受，分数区间明确，如表13-2展示，覆盖从几乎没有任何体验到经常达到期望的场景。车道保持辅助系统设计及试验：车道保持辅助系统主观评价方法

评价指标从人机交互、车道偏离预警、车道保持辅助三个维度设计18项评价指标，各指标对应评分依据，说明见表13-2。车道保持辅助系统设计及试验：车道保持辅助系统主观评价方法人机交互维度评价内容和方法

人机交互维度评估用户手册、图标识别、交互方式、操作便捷性、车道线识别显示、接管车辆、脱手报警敏感度。

用户手册手册需清晰介绍LKA与LDW功能，便于理解用途、开关方法、工作条件及退出条件。

图标识别和位置图标应清晰易懂，便于区分ADAS功能，位置利于驾驶中辨识。

交互方式提醒须直观清晰，避免过度频繁，确保信息传达有效。车道保持辅助系统设计及试验：车道保持辅助系统主观评价方法

操作便捷性功能开关易于操作，图标显示明确，助于判断系统状态。

车道线识别和显示能力系统需快速准确识别各类车道线，适应不同光线与车速，实时仪表显示。

驾驶员接管车辆系统应自动退出，修改图标，直观提醒，响应驾驶员接管意图。

脱手报警敏感度报警设计应符合用户习惯，可个性化调整，报警时间合理，方式直观。车道保持辅助系统设计及试验：车道保持辅助系统主观评价方法车道偏离预警维度评价内容和方法车道偏离预警维度评估预警能力、方式、漏报、误报、时机，确保LKA系统直弯道预警有效，预警方式引人注意，避免不当报警，报警时机恰当。预警能力检查直道、弯道偏移时的报警功能，验证LKA系统预警能力全面性。预警方式评估声音、视觉、震动预警的有效性，确认预警方式吸引驾驶员注意力且强度适宜。车道保持辅助系统设计及试验：车道保持辅助系统主观评价方法漏报警分析车辆偏离趋势未报警的情况，确保LKA系统在必要时触发预警。误报警评判无偏离或回归车道中心时的错误报警，保证LKA系统报警准确性。报警时机检验报警是否及时，在车辆接近干预临界线时启动，避免过早或过晚报警。车道保持辅助系统设计及试验：车道保持辅助系统主观评价方法车道保持辅助维度评价内容和方法

车道保持辅助维度评价纠偏能力、时机、误纠偏、漏纠偏、舒适性和安全性，涵盖直道与弯道性能。

纠偏能力评估LKA系统在直道和弯道中主动转向干预能力，确保车辆稳定于车道内，评分依据车辆状态与位置。

纠偏时机考察LKA介入时机，确保在“最早干预线”与“最迟干预线”间适时启动，避免过早或过晚。车道保持辅助系统设计及试验：车道保持辅助系统主观评价方法

误纠偏检查非工作条件下LKA系统是否错误激活，如低速、双闪或转向灯开启时。

漏纠偏确认LKA在必要时是否有效响应，防止系统遗漏纠偏动作。

舒适性衡量LKA使用时的驾驶与乘坐舒适度，关注纠偏力矩的柔和与顺畅。

安全性评估LKA操作的安全感，防止方向盘大幅摆动影响车身稳定。车道保持辅助系统设计及试验：车道保持辅助系统试验车道保持辅助系统设计符合GB/T39323-2020标准，专为M1类汽车设计，其他车型可参考使用。车道保持辅助系统试验明确系统性能要求，规定试验条件与方法，确保辅助功能准确可靠。车道保持辅助系统设计及试验：车道保持辅助系统试验系统要求

LKA系统一般要求系统需识别车辆与车道边线相对位置，辅助保持车道内行驶，具车道偏离抑制或居中控制功能。

LKA系统性能要求车道偏离抑制不超0.4m，居中控制不偏离，纵向减速度≤3m/s²，车速减少≤5m/s，横向加速度≤3m/s²，变化率≤5m/s，70~120km/h正常运行。车道保持辅助系统设计及试验：车道保持辅助系统试验试验条件

环境要求能见度超1km，风速≤5m/s，气温-20℃~45℃，照度≥500lx，避免阳光直射。

道路要求平坦干燥，沥青或混凝土面，摩擦系数>0.8，长度满足试验，边线合规，颜色白黄，线型实虚，无影响感应缺陷。车道保持辅助系统设计及试验：车道保持辅助系统试验试验方法

直道车道偏离抑制试验车辆以(70+2)km/h速度直线行驶，以(0.4+0.2)m/s偏离速度测试，需符合系统要求。

弯道车道偏离抑制试验在直道接弯道S3上，车辆以(70±2)km/h速度行驶至少5s，测试左、右弯道，无人为干预转向。

车道居中控制试验同样在图13-8所示道路上，曲率变化率不超过4×10^-5m^-2，车辆以(70±2)km/h速度行驶至少5s，测试左、右弯道，无人为干预转向。自适应巡航控制系统设计及试验ACC系统设计基于驾驶员指令、车距信息，实现自动调节，减轻驾驶负担，反馈系统状态。试验验证通过实车测试，验证ACC系统性能，确保安全可靠，提升驾驶体验。自适应巡航控制系统设计及试验

定速巡航模式前方无目标物时，ACC系统进入定速巡航模式，实际车速保持在设定车速±1km/h内。

稳态跟随模式驾驶员以稳态跟车为主，期望车距误差与相对车速在误差范围内，对跟踪误差敏感度随车距和车速变化，期望加速度平稳变化以保证纵向舒适性和燃油经济性。

接近前车模式定速巡航时前方有慢速车辆进入有效距离，ACC转入接近前车模式，以恒定减速度减速，过渡到稳态跟随模式。

急加速模式前车急加速时，因无追尾危险，驾驶员容忍较大跟踪误差，对渐增车距变化不敏感，车辆进入急加速模式。

急减速模式当前车急减速时，因存在追尾风险，驾驶员反应敏感谨慎，对跟踪误差容忍度降低，对车距变化高度警觉，车辆随即进入急减速模式。

避撞模式强减速模式制动不足，实际距离小于最小安全距离时，ACC系统进入紧急避撞模式，施加最大制动力直至停车以确保行车安全。自适应巡航控制系统设计及试验：ACC控制模式实车检验试验设计与目的

试验目的：检验多控制模式及切换策略与实际工况符合性、自车加减速是否符合期望轨迹，验证ACC系统在不同工况下跟踪与舒适性能的平衡。设计两组试验工况：机场道路高速试验（稳态跟随、急加速、强减速、定速巡航模式）和低速市区工况试验（接近前车、稳态跟随、强减速模式）。自适应巡航控制系统设计及试验：ACC控制模式实车检验控制模式与试验结果分析

控制模式定义定义1-6为：定速巡航、稳态跟随、接近前车、急加速、急减速、避撞模式。图13-9d和图13-10d解析图中展示六种控制模式，对应不同驾驶情境，实车检验ACC系统性能。自适应巡航控制系统设计及试验：ACC控制模式实车检验高速试验过程与结果

ACC控制模式初始阶段，自车65km/h匀速跟随，前车减速至40km/h，自车拖滑减速度-0.3m/s2，车距略小不影响安全，70s后同步至40km/h。

急加速跟随模式94s起，系统急加速跟随，加速度限0.5m/s2，平衡舒适与油耗，跟踪性能稍降，依前车动态切换模式。

紧急制动与巡航前车124s急减速离道，自车紧急制动减速度-1.5m/s2，前车切出后，自控50km/h巡航，全程多模式控制，误差与相对车速适驾。自适应巡航控制系统设计及试验：ACC控制模式实车检验低速市区工况试验过程

ACC接近模式自车减速至40km/h，稳定跟随前车，保持期望车距，确保行车安全。

紧急情况响应前车急停，系统瞬切强减速模式，制动减速度达-4m/s2，维持安全车距，提升跟车安全。

系统舒适性与可靠性过渡区设计减少模式切换，提高驾驶舒适度和系统稳定性，增强行车安全。自适应巡航控制系统设计及试验：自适应巡航控制系统试验自适应巡航控制系统设计2007年实施GB/T20608-2006，详述ACC性能、人机交互、故障诊断及弯道适应。自适应巡航控制系统试验最新替代标准正公开征求意见，关注性能验证与实际应用效果。自适应巡航控制系统设计及试验：自适应巡航控制系统试验

测试环境测试环境要求：平坦干燥沥青或混凝土路面，温度-20℃～40℃，水平能见度大于1km。自适应巡航控制系统设计及试验：自适应巡航控制系统试验自动停车能力测试

01适用系统和测试目标物选择测试限于FSRA系统，目标车需配测试目标物A，置于尾部，确保RCS<2m²或反射率<目标物A的20%。

02初始条件目标车Vstopping速度直线行，车宽1.4-2.0m，本车稳定跟随，保持τmin时距，横向偏移<0.5m。

03测试方法及结果判定目标车减速至静止，若本车在ACC作用下安全停车，测试通过。自适应巡航控制系统设计及试验：自适应巡航控制系统试验目标探测距离测试

车辆参考平面矩形平面，宽同车，高0.9m，离地0.2m，分左L、中C、右R区，d0至dmax检测反射信号。测试目标物选择位置dmax用A目标，d0、d1、d2用B目标，d2距车前75m。测试方法及结果判定动态测试目标探测距离，补充静态，目标出现，最大响应时间≤2s。自适应巡航控制系统设计及试验：自适应巡航控制系统试验目标识别测试

初始条件两辆同型车以Vvehicle_start同向前行，间距3.5m±0.25m，宽1.4m至2.0m；本车稳定跟行，车间时距τmax(Vvehicle_start)，速超Vvehicle_end，横偏<0.5m。测试方法及结果判定目标车速升至Vvehicle_end，若本车ACC控态下超相邻前车，测试通过。Vvehicle_start=Vvehicle_end–3m/s，Vvehicle_end默认27m/s或降级22m/s。自适应巡航控制系统设计及试验：自适应巡航控制系统试验弯道能力测试

场景设计结合ACC系统传感器视野与道路几何参数，设计弯道能力测试场景，根据不同预测方法和感知方式，针对性测试。

弯道测试场地选用圆环或足够长的弯道路段，半径400-500m，测试方向双向，对车道线、护栏无特定要求。

测试目标物选择目标A装于目标车尾部中间，离地0.6m±0.1m，其余表面RCS≤2m2，反射率≤目标A的20%。

测试方法及结果判定本车跟随目标车同车道行驶，横向偏移±0.5m，依据公式(13-2)设定初始速度，目标车减速时，本车应在车间时距低于2/3*τ前开始减速。自动紧急制动系统设计及试验：汽车自动紧急制动系统工作原理AEB系统工作原理

自动紧急制动系统通过车载感知单元实时探测前方目标，处理信息判断碰撞风险，必要时自动紧急制动，有效避免追尾和前向碰撞。

工作流程感知单元采集信息，系统处理融合判断，存在风险时先预警，驾驶员无响应则自动制动。自动紧急制动系统设计及试验：汽车自动紧急制动系统工作原理车辆状态与感知单元车辆运动状态采集单元采集加速踏板开度等底盘数据；车辆感知单元由摄像头等传感器组成，自动紧急制动系统多采用毫米波雷达和摄像头方案。AEB决策与控制单元AEB决策单元融合处理感知数据并判断有效目标物，控制单元依据决策和车辆运动状态数据运算安全控制模型并执行控制策略。制动执行与预警信号制动执行单元根据控制单元指令执行制动操作，传输制动信号；FCW预警信号由独立预警模块通过声、光或振动发出，提醒驾驶员碰撞风险。自动紧急制动系统设计及试验：C-NCAP中关于AEB相关评价标准解析

C-NCAPAEB测试概述C-NCAP为汽车安全性能试验提供要求、方法及标准，2021法规AEB测试含车辆追尾、行人、二轮车自动紧急制动系统测试。

AEBCCR测试要求AEBCCR测试分CCRs（前车静止）和CCRm（汽车慢行）场景，两种场景分别有自动紧急制动和前碰撞预警要求。

AEBVRU_Ped测试要求AEBVRU_Ped测试分为CPFA（车辆碰撞远端成年行人）、CPNA（车辆碰撞近端成年行人）和CPLA（车辆碰撞纵向成年行人）。

AEBVRU_TW测试要求AEBVRU_TW测试分为CBNA（车辆碰撞近端自行车）、CSFA（车辆碰撞远端踏板式摩托车）、CBLA（车辆碰撞纵向行驶自行车）三个主要场景。自动紧急制动系统设计及试验：系统运行平台设计实车AEB系统数据处理实车AEB系统需处理摄像头和毫米波雷达数据，通过深度学习算法获取目标种类、方位，计算运动速度和方向，通过CAN接口整理雷达数据确定碰撞可能目标。目标数据融合与决策融合摄像头与毫米波雷达数据，判断是否制动并估算TTC时间，发送目标属性给协处理器以获取解析车辆底盘数据。协处理器制动信息计算协处理器根据目标物的运动参数和自车运动参数进行计算和给出车辆制动信息，以及自动紧急制动介入的时间。自动紧急制动系统设计及试验：车身传感器选择毫米波雷达的选择

毫米波雷达应用24GHz与77GHz雷达用于ADAS，77GHz雷达在探测距离、角度、精度及高速性能上优势显著。

雷达特性对比77GHz雷达探测可达200m，角度集中，体积小，识别精度至厘米级，适用速度高达250km/h。自动紧急制动系统设计及试验：车身传感器选择前视摄像头的选择

摄像头功能捕获环境图像，提供道路标志、交通信号、行人车辆信息，支持自动紧急制动系统，关键于辅助驾驶。

摄像头参数选用6mm焦距，50°视场角，90m探测距离，30fps帧率，全局快门，MIPI接口，优化体积，早识别目标，缩短制动时间。自动紧急制动系统设计及试验：自动紧急制动系统试验试验执行

01自动紧急制动系统设计参照GB/T39901-2021与GB/T38186-2019标准，涵盖乘用车与商用车，确保系统性能符合规范。

02自动紧急制动系统试验在良好路面与特定环境下测试，包括静止、移动与制动目标条件下预警与启动，及驾驶员干预性能，确保系统安全有效。自动紧急制动系统设计及试验：自动紧急制动系统试验试验结果判定

01预警和启动试验结果要求乘用车预警最迟在紧急制动前1.0s激活两种报警，商用车气压制动车预警最迟在紧急制动前1.4s触发一种报警，0.8s触发两种报警，确保不发生碰撞。

02驾驶员干预性能试验结果要求系统响应可被驾驶员主动动作中断，AEB系统在探测到可能碰撞时自动施加制动力，降低速度，避免碰撞或减少对弱势交通参与者伤害。交通信号识别和响应设计及试验

交通信号识别关键感知技术，准确快速检测，支撑决策控制。

响应设计试验无人驾驶系统验证，确保安全高效行驶。交通信号识别和响应设计及试验：交通信号检测与识别系统设计与实现交通信号检测与识别系统需求概述

无人驾驶环境感知环境感知为规划决策基础，分内外部环境，外部含道路、行人、障碍，内部含加速度、方向。

交通信号检测识别设计模块实现实时在线检测，利用摄像头获取图像，同时支持本地离线检测，无需网络调用摄像头。交通信号识别和响应设计及试验：交通信号检测与识别系统设计与实现

交通信号检测与识别系统功能设计无人驾驶感知平台中，交通信号检测与识别功能通过摄像头获取信号，经深度学习模型检测识别后传输至显示模块展示。交通信号识别和响应设计及试验：交通信号检测与识别系统设计与实现交通信号检测与识别系统界面设计

系统界面设计顶部显示系统名与登录，左侧设功能菜单，右侧含操作与展示区，基于无人驾驶感知平台。

系统功能模块左侧主功能含交通信号、物体检测、语义分割，配以基础设置，用户可选在线或离线模式，系统调用模型分析图像数据。交通信号识别和响应设计及试验：交通信号检测与识别系统设计与实现交通信号检测与识别系统功能测试评价

本地离线检测选择“本地离线检测”，调用图片或视频，启动检测模型，分析数据，显示信号位置、种类及置信度，置信度近1表示效果佳。

在线交通信号检测选择“在线交通信号检测”，实时采集摄像头数据，传入模型分析，同显信号位置、种类及置信度，高置信度表准确检测。交通信号识别和响应设计及试验：交通信号识别及响应试验

交通信号识别及响应设计GB/T41798-2022规范自动驾驶汽车识别交通信号，涵盖限速、弯道、停车让行、各类信号灯等场景。

试验场景介绍试验涉及限速标志、弯道、停车让行、机动车信号灯等，确保车辆准确识别并响应。交通信号识别和响应设计及试验：交通信号识别及响应试验限速标志识别试验

试验场景长直道含至少一条车道，标志牌间距≥100m，vmax决定试验参数，解除与恢复限速标志同平面。

试验方法车辆以初限速0.75倍以上速度驶向限速标志，测试不同vmax条件下的速度控制。

通过要求车头过限速标志时速≤标志值，限速区间车速≥标志值0.75倍，解除限速后200m车速≥标志值0.75倍。交通信号识别和响应设计及试验：交通信号识别及响应试验弯道识别试验

01试验场景长直道与弯道组合，弯道确保5秒行驶时间，按vmax选参数，设限速牌，最小弯道半径严格规定。

02试验方法依最小弯道半径试验，车辆从直道进弯道再出，速度达标：乘用车0.75倍，商用车0.5倍限速。交通信号识别和响应设计及试验：交通信号识别及响应试验停车让行标志和标线识别试验

试验场景设置含双向两车道的丁字路口，交叉处有停车让行标志和标线。

试验方法车辆驶向停车让行线进行测试。

通过要求乘用车距线≤2m，启动≤3s；商用车距线≤4m，启动≤5s，车不越线。交通信号识别和响应设计及试验：交通信号识别及响应试验机动车信号灯识别试验

试验场景十字路口,双向两车道,设有机动车信号灯,转弯半径≥15m,限速40km/h。试验方法车辆驶向信号灯,绿灯或红灯变换,试验直行、左转、右转,每种情况3次,信号状态各出现1次。通过要求绿灯右转不停,红灯停于线前,车身不越线;绿灯亮后,乘用车3s内启动,商用车5s内启动,前端距线≤2m(乘用车)或≤4m(商用车)。交通信号识别和响应设计及试验：交通信号识别及响应试验方向指示信号灯识别试验

试验场景双向两车道十字路口，设直行、左转、右转信号灯，转弯半径≥15m，限速40km/h。

试验方法车辆驶向信号灯，绿灯持续或在距停止线40-60m处变黄再变红，持续30s后变绿，测试直行、左转、右转各3次。

通过要求绿灯绿灯时，车辆应通过路口不停车，进入对应车道。

通过要求红灯红灯时，车辆停于停止线前，不越线；乘用车距线≤2m，绿灯后启动≤3s；商用车距线≤4m，绿灯后启动≤5s。交通信号识别和响应设计及试验：交通信号识别及响应试验快速路车道信号灯识别试验

试验场景道路含单向两车道，上方设快速路信号灯，图13-22展示布局。试验方法车辆驶向信号灯，邻道绿灯，本道绿红交替，三次试验各状态至少一次。通过要求绿灯具识别功能，绿灯时车辆需顺畅通过，无停驶。通过要求红灯具识别换道功能则变道，否则停红灯前，可提示超设计范围；无识别功能则提前警告。行人与非机动车识别和响应设计及试验：改进的ConvNeXt模型在非机动车及骑行人属性识别中的应用

图像区域与属性识别识别性别、非机动车类别需较大图像区域；识别上衣种类、颜色等需中等区域；识别头盔颜色、车把置物等仅需小区域。

ConvNeXt应用挑战实际应用需识别非机动车及骑行人多尺度多标签属性，ConvNeXt对该任务存在目标属性漏检或误检问题。

改进ConvNeXt模型改进的ConvNeXt模型引入改进的特征金字塔结构、可变形卷积及CBAM，适配监控场景下非机动车及骑行人属性识别任务。行人与非机动车识别和响应设计及试验：实验设计及结果评估数据集与实验环境

数据集构建采集实际交通场景视频，预处理后得10000张图像，涵盖多种环境，用于非机动车及骑行人属性识别。实验环境使用装有NVIDIAGeForce3070GPU和Inteli9-9700kCPU的服务器，运行Ubuntu18.04，采用pytorch1.8框架。训练过程图像统一调整至448x224，八千张为训练集，两千张为测试集，使用Adam优化器，初始学习率0.01，训练至网络收敛。行人与非机动车识别和响应设计及试验：实验设计及结果评估评价指标

评估指标采用准确率、精确率、召回率、F值和平均准确率评估非机动车及骑行人属性识别网络模型性能。

计算方法准确率=正确识别样本/总样本，精确率=真正例/(真正例+假正例)，召回率=真正例/(真正例+假反例)，F值平衡精确率和召回率，平均准确率=所有属性准确度平均。行人与非机动车识别和响应设计及试验：实验设计及结果评估消融实验

实验设计采用ConvNeXt为基准，进行消融实验，每组实验用相同数据集训练，保持超参数一致，评估指标选平均准确率最佳模型。实验结果加入BiFPN和CBAM至ConvNeXt，F1值从83.88%提升至86.87%，显示改进模型在关键属性识别上有效，如“是否佩戴头盔”，提高了精确率和召回率。行人与非机动车识别和响应设计及试验：行人与非机动车识别及响应试验行人识别试验行人过人行横道、沿路行走，测试车辆识别与响应，确保安全距离。非机动车识别试验自行车同车道骑行识别，验证车辆自动调整，保持安全间距。行人与非机动车识别和响应设计及试验：行人与非机动车识别及响应试验行人通过人行横道线识别试验

试验场景需单向双车道长直道，设人行横道及相关标志，限速40km/h，行人沿横道线穿越，试验车外侧车道驶向横道。试验方法车驶向外侧车道人行横道，行人3.5-4.5s预碰撞时间横穿，速度5-6.5km/h，3次试验含成人与儿童假人。通过要求车辆不得碰撞行人，停车后，乘用车启动≤3s，商用车启动≤5s，待行人过车道。行人与非机动车识别和响应设计及试验：行人与非机动车识别及响应试验行人沿道路行走识别试验

试验场景长直道上，行人以5-6.5km/h速度在外侧车道行走，距车道线1-2.5m，试验车辆需驶向行人。试验方法车辆速度≤6.5km/h，持续5s后行人离场，3次试验含成人与儿童假人，车辆绕行或跟随不碰撞。通过要求车辆绕行或跟随，不碰撞行人，跟随时行人离场后加速，可超设计提示，但不强制加速。行人与非机动车识别和响应设计及试验：行人与非机动车识别及响应试验自行车同车道骑行识别试验

试验场景长直道上，自行车在右侧车道线1m至2.5m处以10km/h至20km/h速度骑行，试验车辆需绕行或跟随，不碰撞。

试验方法试验车辆在外侧车道接近自行车，若速度≤20km/h并持续5s，自行车离场，车辆可加速或提示后不加速。

通过要求车辆须绕行或安全跟随，跟随时在自行车离开后加速或在提示后选择不行驶加速，确保安全距离。周边车辆行驶状态识别及响应试验摩托车同车道行驶识别摩托车，保持安全距离，调整车速避免碰撞。前方车辆切入切出监测前车动态，及时减速或加速，确保行车安全。对向车辆借道行驶识别对向借道车辆，提前预警，适时减速避让。目标车辆停-走识别感知前方静止或起步车辆，自动调整车距，平稳跟车。周边车辆行驶状态识别及响应试验：摩托车同车道行驶识别试验

试验场景试验道路为至少单向双车道长直