ISO 246502024 道路车辆-恶劣天气条件下自动驾驶传感器-清洁系统效率评估标准立项发展报告

道路车辆——恶劣天气条件下自动驾驶传感器——清洁系统效率评估标准立项发展报告StandardizationDevelopmentReport：Roadvehicles—Sensorsforautomateddrivingunderadverseweatherconditions—Assessmentofthecleaningsystemefficiency摘要随着全球汽车产业向高级别自动驾驶（L3级及以上）快速演进，传感器（如摄像头、激光雷达、雷达）的感知可靠性已成为决定车辆安全性与功能落地的关键瓶颈。在恶劣天气条件（如雨、雪、雾、泥泞）下，传感器表面极易受到污染，导致感知性能急剧下降。为应对这一行业痛点，ISO24650：2024《道路车辆——恶劣天气条件下自动驾驶传感器——清洁系统效率评估》国际标准应运而生。本报告系统梳理了该标准的立项背景、技术范畴、核心测试方法与评估指标。报告深入分析了该标准在填补全球自动驾驶传感器清洁系统评估空白方面的重大意义，详细介绍了制定周期与主要技术分歧的解决过程，并对主导起草单位之一的德国汽车工业协会（VDA）及其技术贡献进行了全面阐述。结论指出，ISO24650的发布不仅为OEM（原始设备制造商）和Tier1供应商提供了统一的合规性测试框架，也直接推动了车辆在复杂环境下的运行安全边界。未来，该标准有望与ISO21448（预期功能安全）及ISO26262（道路车辆功能安全）形成互补，共同构建自动驾驶系统的完整验证体系。关键词自动驾驶；恶劣天气；传感器清洁；清洁系统效率；ISO24650：2024；国际标准；功能安全；道路车辆Keywords：AutomatedDriving；AdverseWeather；SensorCleaning；CleaningSystemEfficiency；ISO24650：2024；InternationalStandard；FunctionalSafety；RoadVehicles正文1.引言当前，全球自动驾驶技术正处于从试验验证向商业化应用过渡的关键时期。传感器作为车辆的“眼睛”，其数据的准确性与实时性是决策系统正确运行的基础。实际道路行驶中，车辆不可避免地会遇到雨、雪、雾、扬尘、飞溅泥水等恶劣环境，这些污染物会在传感器表面形成遮挡层，直接导致激光雷达点云缺失、摄像头图像模糊或雷达信号衰减。尽管ISO21448（预期功能安全）已提出需考虑传感器性能极限导致的危害，但针对“如何量化清洁系统在恶劣天气下恢复传感器性能的能力”这一具体问题，国际标准领域长期存在空白。各大车企和零部件供应商各自采用内部测试标准，导致评估结果缺乏可比性与互认性。在此背景下，ISO/TC22/SC33/WG16工作组启动了ISO24650的制定工作，旨在建立一套全球统一的、可重复的、公正的清洁系统效率评估方法。该标准于2024年9月10日正式发布，标志着自动驾驶环境适应性标准化工作取得了里程碑式的进展。2.标准范围与技术内容ISO24650：2024标准主要规定了针对安装在道路车辆上、用于自动驾驶功能的传感器（包括但不限于摄像头、激光雷达、雷达、红外传感器）的清洁系统的效率评估方法。该标准的核心在于提供一套标准化的实验室测试流程和度量指标，而非规定清洁系统的具体设计。2.1适用与不适用范围*适用对象：本标准适用于所有旨在去除或减少传感器表面污染物（液体、固体或半固体）的清洁系统，包括但不限于高压喷水系统、喷气系统、雨刮器组合系统、超声波清洁系统以及疏水/亲水涂层的辅助系统。*不适用对象：本标准不涉及清洁系统本身的耐久性评估、长周期可靠性测试以及清洁液的化学成分安全要求。同时，它不评估传感器本身的物理性能，而是评估“清洁系统恢复传感器性能的效率”。2.2核心评估方法该标准定义了严谨的测试环境与步骤：1.污染模拟：标准规定了标准的污染介质，如ISO12103-1标准规定的ISO12103-1A2粉尘（用于模拟尘土）、特定盐雾浓度（用于模拟冬季融雪盐环境）、以及人工模拟的雨/雪场景。2.基准性能测量：在清洁、无污染的基准条件下，测量传感器的关键性能指标（如摄像头调制传递函数MTF、激光雷达的反射率与探测距离、雷达的信噪比）。3.污染后性能测量：在施加标准污染物后，再次测量传感器性能，记录性能衰减率。4.清洁动作：激活指定的清洁循环（如一次喷水、单个雨刮循环）。5.效率计算：通过公式\(Efficiency=\frac{Performance_{after}-Performance_{polluted}}{Performance_{clean}-Performance_{polluted}}\times100\%\)计算清洁效率。6.多次循环测试：标准要求进行多轮污染-清洁循环，以评估系统的一致性与可重复性。2.3主要技术指标*单一循环效率：评估单次清洁动作的瞬时恢复能力。*总恢复时间：清洁动作启动到传感器性能恢复到阈值水平所需的时间，这对实时功能安全至关重要。*残留风险指标：评估清洁后仍可能影响高级驾驶辅助系统（ADAS）功能的细微残留物。3.国际背景与制定历程ISO24650的制定反映了全球汽车行业对“降本增效”与“安全冗余”的双重需求。自2019年启动预研以来，该标准经历了多次关键投票与修改。*2019年-2020年（NP阶段）：由德国和日本牵头，向ISO/TC22提交新工作项目提案（NP）。提案指出，缺乏统一的评估标准导致各OEM研发投入重复，且无法向监管机构证明车辆在恶劣天气下的安全合规。*2021年（WD阶段）：工作组草案形成。主要争议点在于“到底应该用最终清洁效果还是用剩余污染物面积”作为评价指标。国际汽车工程师学会（SAE）与欧洲汽车制造商协会（ACEA）代表进行了激烈讨论，最终决定采用“基于传感器功能输出的效率”作为核心评价尺度，这比单纯测量物理面积更贴近安全目标。*2022年-2023年（CD与DIS阶段）：在委员会草案（CD）和国际标准草案（DIS）阶段，标准引入了“动态测试”要求。否决了单纯的静态污染测试，增加了车辆在风洞中模拟高速行驶时污染物分布情况的测试场景。*2024年：经过最终国际标准草案（FDIS）投票，ISO24650：2024以高赞成率通过，并于9月10日正式出版发行。4.核心技术与创新点ISO24650标准在技术层面实现了多项创新：*功能导向的评估逻辑：摒弃传统的“看起来干净”的主观判断，转而关注传感器“是否能正常工作”。例如，即使摄像头表面仍有水珠，只要其MTF值恢复至安全阈值以上，即认为清洁有效。这种理念与ISO21448中“可用性分析”的理念高度吻合。*多传感器协同评价：标准提供了指导框架，用于评估清洁系统对多个传感器（如激光雷达与摄像头同时位于清洁区域）的协同效果，避免单一传感器清洁后导致系统级感知模型输入不匹配而引发的误判。*恶劣天气分类精细化：将“恶劣天气”细分为小雨、大雨、轻雾、浓雾、雪泥、湿沥青飞溅等若干典型场景，提供了对应的模拟参数，使测试更具针对性。5.标准化效益分析该标准的实施将产生深远的产业影响：*降低开发成本：全球统一的标准将减少车企针对不同区域市场进行的重复测试，供应链企业（如法雷奥、博世）也能根据同一标准设计通用化清洁模块。*提升用户信任：明确的量化指标（如“X次清洁循环后传感器恢复率高于80%”）可作为车辆宣传的背书，增强消费者对自动驾驶功能的信心。*支撑法规认证：随着联合国欧洲经济委员会（UNECE）及中国工信部对L3/L4级自动驾驶准入法规的推进，ISO24650或将成为型式认证中关于“环境适应性”的必要参考依据。介绍修订的企事业单位或标委会在本标准的制定过程中，德国汽车工业协会（VerbandderAutomobilindustrie，简称VDA）扮演了至关重要的角色。作为本标准的核心推动方与主要技术草案起草单位，VDA不仅协调了德国本土的宝马、大众、戴姆勒等整车企业，还整合了博世、大陆集团等顶尖Tier1供应商的行业经验。VDA的贡献与背景：VDA是德国汽车行业最具影响力的全国性行业协会，总部位于柏林，代表了德国汽车全产业链的利益。在国际标准化工作中，VDA通过其下设的“车辆工程与环境（FachbereichFahrzeugtechnikundUmwelt）”专家组，长期主导ISO/TC22/SC33（车辆动力学与底盘）及SC36（安全与ADAS）领域的标准制定。在ISO24650项目中，VDA的具体贡献体现在：1.测试方法的提出：VDA联合德国弗劳恩霍夫应用研究促进协会（Fraunhofer）提出了基于“反射率恢复”的激光雷达清洁效率算法，解决了传统光学评估无法直接适用于激光雷达的难题。2.污染物定义标准化：VDA提供了大量来自德国不同气候区（如巴伐利亚州的雪地环境、鲁尔区的工业尘雾环境）的实际路采数据样本，确保了标准中定义的污染物具有足够的地理代表性和实际意义。3.争议调解：在关于“清洁系统的响应时限”这一关键参数上，VDA作为中立平台，协调了注重安全冗余的车企与关注成本能耗的零部件供应商之间的分歧，最终确定了兼顾性能与效率的平衡阈值。4.推广与教育：VDA在标准发布后，第一时间组织德语、英语双语的技术研讨会，为中小型企业解读条款，加速了标准在全球产业链中的落地。结论ISO24650：2024《道路车辆——恶劣天气条件下自动驾驶传感器——清洁系统效率评估》作为全球首个针对自动驾驶传感器伴侣系统（清洁系统）的技术标准，其发布具有里程碑式的战略意义。它不仅为行业内长期存在的“传感器脏了怎么办”这一工程难题提供了科学的、可量化的实验室解法，更在物理层面与逻辑层面为车辆的预期功能安全提供了强有力的支撑。展望未来，随着该标准的推广与实施，汽车行业将向以下三个方向深入发展：1.标准联动深化：ISO24650将与ISO21448（SOTIF）深度绑定，未来的自动驾驶安全案例（SafetyCase）中，必须包含引用ISO24650测试结果来论证“在污染工况下安全风险可接受”的证据。2.测试数字化与仿真融合：传统的物理台架测试成本高、周期长。基于ISO24650定义的数学模型，开发高保真的传感器污染仿真软件（如IPGCarMaker、MathWorksSimuli