智能网联汽车整车综合测试 课件全套 项目1-5　智能网联汽车整车测试与评价方法 -智能网联汽车整车信息安全测试

智能网联汽车的测试目录测试定义与内容一测试行业标准三

整车测试技术现状二河南交通职业技术学院HENANCOLLEGEOFTRANSPORTATION一、测试定义与内容（一）智能网联汽车测试定义智能网联汽车测试是指智能网联汽车环境感知系统、线控底盘系统、智能座舱系统、智能驾驶系统、车路协同系统、车载网络技术、仿真测试技术、功能测试与评价技术等领域的测试评价、整车交付、维护维修等相关工作。智能网联汽车测试能够解决智能网联汽车各系统部件测试、系统集成测试、硬件在环仿真测试、V2X通信测试、功能测试与评价等工作中较常见技术问题。河南交通职业技术学院HENANCOLLEGEOFTRANSPORTATION（二）智能网联汽车测试目的河南交通职业技术学院HENANCOLLEGEOFTRANSPORTATION验证系统功能是否正常；检测系统性能是否达标；发现并修复系统缺陷；优化系统性能。（三）智能网联汽车测试技术现状河南交通职业技术学院HENANCOLLEGEOFTRANSPORTATION国际上，自动驾驶测评体系目前有诸如ALFUS无人系统自动化等级评测框架、Pegasus项目，联合国世界车辆法规协调论坛（UN/WP29）智能网联汽车工作组（GRVA）也在积极研究探寻合理的测评体系；国内方面，有北京理工大学无人驾驶车辆评测模型、吉林大学自动驾驶汽车综合测评方法等测评方法。以上自动驾驶测评体系中，尚未有一个科学、全面的测试评价体系。（二）智能网联汽车测试内容智能网联汽车测试涉及环境感知、线控底盘、智能座舱、智能驾驶、车路协同、车载网络、仿真测试等技术领域，包括状态监测、功能验证、记录分析等。测试内容智能网联汽车测试旨在全面评估汽车性能与安全性，通过技术评价确保车辆在实际使用中达到最佳效果，同时解决测试中的常见技术问题。测试技术作用河南交通职业技术学院HENANCOLLEGEOFTRANSPORTATION河南交通职业技术学院HENANCOLLEGEOFTRANSPORTATION（二）智能网联汽车测试内容1.传感器部件级测试级测试针对车辆摄像头、雷达、IMU、GNSS等感知系统部件进行品质检测、通信检测、安装和标定，及对出现故障的部件进行更换。测试内容2.线控底盘执行器测试通过电子手段测试智能网联汽车油门、制动、方向盘等执行系统部件的标定与性能，编写测试报告与改进方案，并更换故障部件。

3.环境感知系统精度测试对智能网联汽车环境感知系统或多传感器融合系统的精度进行全方位测试，编写测试报告与改进方案，确保系统高精度运行。河南交通职业技术学院HENANCOLLEGEOFTRANSPORTATION（二）智能网联汽车测试内容测试内容4.硬件在环仿真测试模拟真实道路环境，对智能网联汽车计算平台进行各种任务测试，如目标检测、追踪、车道线检测等，并编写测试报告与改进方案。5.V2X通信测试针对V2X技术多种应用通信场景进行测试，包括车对车、车对基础设施等，编写测试报告与改进方案，确保车路协同系统稳定运行。

6.功能测试与评价对智能网联汽车各项主动安全功能及舒适类功能进行全面测试，编写测试报告与改进方案，确保功能完整性与整车安全性。二、整车测试技术现状（一）测试示范区与试点城市河南交通职业技术学院HENANCOLLEGEOFTRANSPORTATION华东、华南、华北、西北、东北、西南、中部及其他地区等地均设有国家级智能网联测试区，涵盖了各种道路类型，配备了先进测试设备和系统。截至2025年年底，全国已建立50多个国家级智能网联测试示范区，为智能网联汽车的全面测试提供了先进的基础设施和平台。国家级智能网联测试区示范区分布与特性1．国家级智能网联测试示范区（一）测试示范区与试点城市(2)双智试点:即智慧城市基础设施与智能网联汽车协同发展试点，旨在加强智慧城市基础设施建设，实现不同等级智能网联汽车在特定场景下的示范应用。河南交通职业技术学院HENANCOLLEGEOFTRANSPORTATION青岛、海口、十堰、宜昌。重庆、深圳、厦门、南京、济南、成都、合肥、沧州、芜湖、淄博。北京、上海、广州、武汉、长沙、无锡。第一批试点城市（2021年5月确立）第二批试点城市（2021年12月确立）2023-2024年增补试点城市（二）测试道路与里程全国共开放自动驾驶示范道路超过3.5万公里，覆盖了城市、郊区、高速等多种场景，为智能网联汽车的测试提供了丰富的环境。截至2025年年底，我国智能网联汽车累计测试里程已突破2亿公里，充分展示了我国在智能网联汽车领域的技术实力和测试规模。通过丰富的道路和测试里程，我国智能网联汽车在测试阶段表现出高度的活跃度和成熟度，为未来的商业化应用奠定了坚实基础。自动驾驶示范道路概况测试里程与实力展示活跃度与成熟度展现河南交通职业技术学院HENANCOLLEGEOFTRANSPORTATION（三）技术进展与设备部署技术进展技术端取得了显著进展，高精地图、激光雷达、车载AI芯片等关键技术取得重大突破，为智能网联汽车的商业化应用提供了有力支持。智能化路测单元是自动驾驶技术测试的关键部分，能实时监测道路环境等信息，为自动驾驶汽车测试提供数据支持，提高安全性和可靠性。各地已部署超过8700套智能化路测单元，为智能网联汽车的测试提供了重要数据支持和安全保障，推动自动驾驶技术的发展。设备部署部署规模与数据支持河南交通职业技术学院HENANCOLLEGEOFTRANSPORTATION政策推动与规划政府高度重视智能网联汽车发展，通过《中国制造2025》和《交通强国建设纲要》等政策文件规划了发展方向和目标。行业标准完善行业标准日趋完善，政策对智能汽车发展重视；五部门联合发布智能网联汽车“车路云一体化”应用试点城市名单，共包括20个城市（联合体）。试点城市名单概览名单涵盖了华东、华南、华中、华北等地区的主要城市；具体城市包括杭州、武汉、广州、北京等，展现出了我国智能汽车产业的强大实力。010203（四）政策支持与标准制定河南交通职业技术学院HENANCOLLEGEOFTRANSPORTATION三、智能网联汽车测试行业标准智能网联汽车测试行业标准智能网联汽车安全标准汽车检测维修标准电动汽车部件标准电动汽车标准河南交通职业技术学院HENANCOLLEGEOFTRANSPORTATION智能网联汽车测试行业标准智能网联汽车测试行业标准河南交通职业技术学院HENANCOLLEGEOFTRANSPORTATION序号电动汽车标准1GB/T19596《电动汽车术语》2GB/T38117《电动汽车产品使用说明－应急救援》3GB/T38283《电动汽车灾害事故应急救援指南》智能网联汽车测试行业标准河南交通职业技术学院HENANCOLLEGEOFTRANSPORTATION序号电动汽车部件标准1GB/T18488.1《电动汽车用驱动电机系统第1部分：技术条件》2GB/T18488.2《电动汽车用驱动电机系统第2部分：试验方法》3GB/T29307《电动汽车用驱动电机系统可靠性试验方法》4GB/T24347《电动汽车DC/DC变换器》5GB/T39086《电动汽车用电池管理系统功能安全要求及试验方法》6GB/T40432《电动汽车用传导式车载充电机》智能网联汽车测试行业标准河南交通职业技术学院HENANCOLLEGEOFTRANSPORTATION序号汽车检测维修标准1GB/T5624《汽车维修术语》2GB7258《机动车运行安全技术条件》3GB38900《机动车安全技术检验项目和方法》4GB/T3798《汽车大修竣工出厂技术条件》5GB/T18344《汽车维护、检测、诊断技术规范》6GB/T15746《汽车修理质量检查评定方法》智能网联汽车测试行业标准河南交通职业技术学院HENANCOLLEGEOFTRANSPORTATION序号智能网联汽车安全标准1GB/T41798-2022《智能网联汽车自动驾驶功能场地试验方法及要求》2GB/T43766-2024《智能网联汽车运行安全测试技术要求》3GB/T43758.1-2024《智能网联汽车运行安全测试环境技术条件第1部分：公共道路》4GB/T40429-2021《汽车驾驶自动化分级》谢谢聆听2025.03任务1-2智能网联汽车测试评价目录评价基础一评价方法三评价内容二评价技术基础四一、评价基础（一）评价定义与目的

标准驱动：为行业法规与技术规范的制定提供科学依据用户信户：建立透明、可追溯的评价体系，增强市场认可度

0304性能优化：通过数据反馈改进算法与系统设计，提升运行效率

安全保障：验证车辆在极端场景下的风险应对能力，降低事故概率0102评价目的概念：基于统一标准与原则，对智能网联汽车在复杂道路环境中的性能、安全性及适用性进行系统性评估（二）评价原则及标准评价应遵循客观性、公正性、科学性、全面性和可重复性的原则。客观性要求评价结果不应受到个人主观因素的影响，而是基于客观事实和数据指标明确定义测试对象的核心性能参数方法规范统一测试流程与场景设计

数据严谨标准化采集、处理与分析工具可量化结果转化为数值/等级，便于横向对比

评价标准二、评价内容（一）安全性评价安全性是智能网联汽车测试与评价的首要指标

安全带预紧、安全气囊触发逻辑

碰撞后电池断电、车门自动解锁

驾驶辅助系统：安全距离保持、紧急制动响应

电气系统：故障自诊断与冗余控制底盘：稳定性、制动性、转向可靠性

车身：驾驶视野、安全结构强度（碰撞吸能设计）基础安全性能主动安全能力被动安全保护（二）效率评价在智能网联汽车的测试与评价体系中，效率评价重点聚焦于车辆的燃油经济性、排放性能和驾驶性能这三大关键方面核心关注点严格评估车辆的排放性能，对于减少汽车尾气对大气环境的污染，改善空气质量具有重要意义，契合当下环保要求排放性能考量重点考察车辆在加速、刹车、转弯等基本操作时的性能表现评估车辆在不同路况下的行驶能力驾驶性能分析收集车辆在不同行驶条件下的油耗数据，来全面衡量车辆的燃油经济性燃油经济性评估（三）舒适性评价考量车内各部件的位置安排是否符合人体工程学原理，操作便捷，让驾乘者在车内活动自如，减少疲劳感内部空间利用检查座椅的设计是否贴合人体曲线，提供良好的支撑，减少长时间乘坐带来的压力点座椅舒适度分析车辆在行驶过程中降噪效果，评估车辆所采用的隔音材料和降噪技术是否有效降低车内噪音水平噪音控制考察车辆的空气净化系统能否有效过滤空气中的污染物、异味和过敏原，保持车内空气清新空气质量（四）其他特性评价评估车辆传感器对周围环境信息的精准感知与识别能力考察车辆的智能决策系统，能否依据感知信息快速、合理地做出行驶决策，如路径规划、速度调整等智能性评价01关注车辆制造过程中是否使用环保、可回收的可持续材料，减少对环境的资源消耗与污染衡量车辆在使用过程中的能源消耗情况，以及尾气排放对环境的影响程度，鼓励采用新能源与节能技术环保性评价02评估车辆是否能适应不同地区、不同用户的多样化驾驶习惯，提供个性化的驾驶体验考察车辆的人机交互系统是否便捷、自然，符合用户的使用习惯和心理预期，增强用户与车辆的互动体验人文适应性评价03除安全性、效率、舒适性外，智能网联汽车的智能性、环保性、人文适应性等特性，对其综合品质与市场竞争力至关重要，也是全面评价不可或缺的部分三、评价方法（一）基于仿真技术的评价基于仿真技术的评价，是借助构建仿真环境，对智能网联汽车在多样道路及交通场景下的性能展开评估的方法。可在实验室条件下模拟各类实际工况来测试车辆仿真技术评价的概念节省资源：节省大量时间、空间和成本，无需在实际复杂环境中进行高成本测试

降低风险：有效降低实际测试中可能出现的车辆损坏、人员安全等风险仿真技术评价的优势（二）基于实车测试的评价核心定义

在实际道路环境（城市道路、高速公路、山区等）中对智能网联汽车进行测试

直接验证车辆在真实交通场景中的动态性能与可靠性

关键指标：行驶速度、加速度、制动距离、障碍物响应时间

多源数据融合：车载传感器、路侧设备及云端协同记录多样化道路类型：覆盖城市、高速、山区等典型场景

极端条件测试：如拥堵、夜间、恶劣天气等边界工况

量化评估：安全性、交通适应性、能耗等核心指标建模分析

长周期验证：重复测试确保结果稳定性和一致性

测试流程场景选择性能分析数据采集（三）用户满意度评价核心定义通过收集用户对智能网联汽车的实际使用反馈，评估其在驾驶体验、功能实用性、舒适性等方面的满意度多渠道反馈：线上+线下

目标用户覆盖：不同驾驶习惯、年龄、使用场景的多样化

维度指标：驾驶体验、智能化功能、舒适性、安全性、交互界面等

量表与开放问题结合：定量评分+定性意见收集统计建模：满意度评分分布、关键问题聚类分析

需求洞察：提炼用户痛点和改进建议评价流程问卷设计数据分析数据收集四、评价技术规程一、背景与目标行业需求：市场快速扩张，消费者对“智能化、网联化”需求激增

行业需求01建立独立、公正、权威的测评体系，推动技术升级与用户选车决策

核心目标02二、版本演进与更新亮点

版本发布时间核心内容C-ICAP1.02022.12聚焦安全、效率与舒适性：

•基础行车辅助（AEB、车道保持）

•泊车辅助（基础泊车、记忆泊车）C-ICAP1.12023.07新增智慧座舱单元：

•智能交互、智能护航、智慧服务

•分项星级评价（行车/泊车/座舱）C-ICAP20242024.07新增复杂场景测试：

•行车辅助：目标物纵向移动（模拟行人危险）

•泊车辅助：行人/自行车干扰测试三、核心更新与评价体系新增测试场景与要求行车辅助：目标物纵向移动：模拟行人闯入机动车道，测试车辆的紧急刹停能力泊车辅助：平行车位行人干扰：车位旁自行车动态干扰泊车路径（刹停于车位中线）评定规则：必测项（基础安全）+增测项（高阶功能）综合得分率结果展示：星级（1~5星）+得分构成说明+选装包信息透明化真实性：模拟复杂道路环境（行人/施工/事故突发场景）精准性：通过高精度传感器与标准化流程确保结果客观可信动态迭代：随技术发展更新场景，保持行业前瞻性星级评价体系测评技术原则谢谢聆听2025.03任务2-1自动驾驶仿真软件目录仿真软件意义仿真软件分类二一一、仿真软件意义（一）提高测试效率与安全性快速发现问题迭代优化提高测试效率缩短研发周期迭代与优化加速更高安全性不危及人员安全极端工况测试危险工况测试降低测试风险虚拟环境测试无需大量实际道路实验全面测试智能网联汽车开发人员优势复杂交通环境多样天气状况道路建设模拟交通情况模拟测试场景丰富（二）降低成本硬件投入减少仿真测试无需大量硬件设备传感器控制器降低硬件投入成本短时间内完成大量测试场景节省测试时间和人力资源节省测试时间与资源（四）促进智能网联汽车技术快速发展准确评估系统性能和安全性推动技术落地应用为智能网联汽车技术研发提供支持加速技术快速发展促进技术研发加速推动技术落地（三）提升测试覆盖率与深度仿真测试优势测试分析深入深入测试智能网联汽车性能发现潜在问题并进行优化测试场景覆盖广泛模拟复杂交通环境模拟意外事件确保测试场景广泛覆盖二、仿真软件分类（一）CarSim软件CarSim整车动力学仿真软件内建大量车辆数学模型丰富的经验参数，快速使用免去繁杂的建模和调参过程CarSim的仿真能力运行速度比实时快10倍仿真车辆对驾驶员控制、3D路面及空气动力学输入的响应

模拟结果高度逼近真实车辆Carsim的主要应用预测和仿真汽车的操纵稳定性、制动性、平顺性、动力性和经济性CARSIM：专注高精度车辆动力学仿真，运算高效，常用于底盘和控制系统开发；优势：计算效率极高，实时性优异，非常适用于HIL（硬件在环）测试（一）CarSim软件CarSim是专门针对车辆动力学的仿真软件，可以方便灵活的定义试验环境和试验过程，详细的定义整车各系统的特性参数和特性文件（一）CarSim软件适用于以下车型的建模仿真：轿车、轻型货车、轻型多用途运输车及SUV可实现与simulink的相互调用可分析车辆的动力性、燃油经济性、操纵稳定性、制动性及平顺性可实现用户自定义变量的仿真结果输出可以通过软件如MATLAB，Excel等进行绘图和分析提供多种车型的建模数据库能以图形曲线及三维动画形式观察仿真的结果，包括图形化数据管理界面，车辆模型求解器，绘图工具，三维动画回放工具，功率谱分析模块，程序稳定可靠友好的图形用户界面，可快速方便实现建模仿真CarSim软件可以扩展为CarSimRT，CarSimRT是实时车辆模型，提供与一些硬件实时系统的接口，可联合进行HIL仿真先进的事件处理技术，实现复杂工况的仿真12345109876主要功能（二）CarMaker软件产品系列CarMaker：小型乘用车TruckMaker：多轴车辆（8×8驱动形式）MotorcycleMaker：摩托车应用与优势ADAS仿真：丰富场景模板集成能力：第三方软件联合仿真HIL测试：硬件接口支持CarMaker核心功能车辆本体模型：发动机、底盘、悬架等场景生成工具：IPGRoad、IPGTraffic、IPGManeuverIPGDriver：先进驾驶员模型，复杂工况仿真客户群体整车制造商：大众、宝马、保时捷等零部件供应商：博世等功能覆盖V开发流程支持：MIL、SILHIL测试：ECU、子系统总成、网络接入CarMaker：覆盖MIL/SIL/HIL/VIL全流程整车测试平台，环境真实感强且传感器模型丰富优势：开放灵活的API接口和Python脚本支持，使其能无缝对接各类控制器（二）CarMaker功能性模块集成功能IPGDriver先进可自学习驾驶员模型复杂工况仿真（上坡起步、入库泊车等）

自适应驾驶策略（动力特性、道路摩擦系数等）IPGRoad多车道/十字路口模拟路障生成（锥形、圆柱形灯）道路几何/路面状况自定义IPGTraffic交通对象模型（车辆、行人、路标等）真实交通环境仿真第三方软件集成（ADAMS、AVLCruise、rFpro等）HIL测试支持（ECU/传感器接口）

（三）VTD软件

VTD软件仿真场景传感器仿真04道路环境建模01天气和环境模拟03交通场景建模02高精度实时画面渲染05场景仿真管理06主要功能VTD的仿真流程主要由路网搭建，动态场景配置，仿真运行三个步骤组成。VTD：模块化的专业虚拟交通场景仿真平台，擅长构建和运行复杂道路交通环境优势：模块化程度极高，擅长生成连续、长里程的极端复杂交通流（四）PreScan软件PreScan可在开环、闭环以及离线和在线模式下运行是一种开放型软件平台主要分为四个步骤：搭建场景、添加传感器、添加控制系统、运行仿真。PreScan：基于MATLAB/Simulink的ADAS/自动驾驶物理仿真平台，摄像头、雷达等传感器建模是其强项。优势：与Simulink生态无缝深度绑定，非常适合控制算法工程师进行MIL/SIL早期快速原型验证（五）百度Apollo平台12一方面用来支撑内部Apollo系统的开发和迭代一方面为Apollo生态的开发者提供基于云端的决策系统仿真服务。百度Apollo平台：开源自动驾驶研发平台，其仿真服务支持云端每日百万公里级大规模算法测试（六）Vissim软件VISSIM软件的主要特点如下：整合多种交通方式可以模拟车辆的驾驶行为提供路网、控制和车辆三个核心组成部分软件的功能性多样，开放程度好提供大量随机的选择可能性，充分反映交通运行的真实性Vissim：微观交通流仿真软件，精细模拟城市及郊区中车辆驾驶行为与行人交互优势：在信号灯配时优化、匝道控制、公交优先策略及交通流拥堵分析方面不可替代（七）MATLAB软件MATLAB自动驾驶工具箱的主要功能用户可以设计和测试视觉感知系统、激光和雷达感知系统、传感器融合、路径规划以及车辆控制器。提供了可视化工具，用于传感器覆盖、检测和跟踪的鸟瞰图，以用于视频、激光雷达和地图的显示工具箱允许导入和使用高清实时地图数据OpenDRIVE道路网络。为辅助驾驶系统ADAS和自动驾驶系提供了设计、模拟和测试的算法和工具。MATLAB：通用数值计算与科学分析平台，其Simulink提供图形化的多域动态系统建模与仿真环境；优势：算法开发的基石，数据处理与图标绘制能力一流。谢谢聆听2025.03任务2-2自动驾驶仿真软件目录仿真测试云平台一软件应用二一、仿真测试云平台（一）仿真测试云平台中汽数据研发的自动驾驶仿真测试云平台，集成车辆动力学三维环境、交通模型与多传感器仿真定义01多模型融合：车辆动力学、高精地图、Matlab/Simulink接口全场景覆盖：道路、交通标志、动态参与者（车/人/障碍物）核心功能02高效研发：降低实车测试成本，加速算法迭代安全验证：虚拟环境模拟高风险场景（如避障、换道）平台价值031.智能网联汽车开发2.自动驾驶算法测试应用领域04（一）ADChauffeur仿真测试云平台

自动驾驶仿真实验是智能汽车技术发展的必由之路。降低研发成本降低实车实验危险能够打破制约智能化网联化汽车发展屏障有力的提高研发效率提高社会安全性仿真实验作用二、软件应用（一）系统登录打开支撑软件打开ADChaufferur仿真平台图2-2-1支撑软件图2-2-2仿真软件登录界面（一）系统登录登录后界面提供三个核心功能：1.测试车辆2.场景库3.快速测试选择相应功能（二）车辆设置1.支持选择预设车辆或自定义新建（点击“+”号）2.支持传感器灵活添加（雷达、摄像头等）（1）车辆配置1.位置、方向、分辨率、视场角等参数自定义2.完成配置后保存车辆模型（命名存储）（2）添加传感器（二）车辆设置1.位置、方向、分辨率、视场角等参数自定义2.完成配置后保存车辆模型（命名存储）（3）传感器参数调整（三）场景构建左键选择“直线道路”→

右键生成曲线道路点击“测试场景库”→“+”新建场景

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保存后进入编辑界面。地图编辑器入口添加道路0201图2-2-7测试场景库图2-2-8直线道路编辑（三）场景构建

人行横道：菜单栏直接添加增宽车道：拖拽车道边线调整宽度。新增车道：点击“增加车道”生成（图2-2-9）设置道路添加人行道0403图2-2-9增加车道图2-2-10添加人行道（三）场景构建机动车/行人：通过“Scenario编辑器”设置行为逻辑信号灯、标志牌：从右下模型库选择

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右键放置

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调整位置/属性添加模型对象添加道路参与者0605图2-2-11信号灯添加图2-2-12道路参与者添加（四）仿真测试快速测试选择测试图2-2-13快速测试图2-2-14运行测试（四）仿真测试运行main程序

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右键选择“运行main”接入算法（图2-2-15）接入算法查看虚拟仿真结果（图2-2-16）虚拟仿真测试效果图2-2-15算法接入图2-3-16仿真运行避障换道谢谢聆听2025.03任务一、车道保持辅助功能测试目录车道保持辅助概述一车道保持辅助测试方法三车道保持辅助测试环境二

一、车道保持辅助测试概述（一）车道保持辅助的意义1.汽车保有量激增vs车道拥挤2.生活节奏快、夜间疲劳驾驶增加行车难度3.驾驶者水平参差（新手/特殊场景）城市交通事故高发难题截止到2021年底，我国的机动车保有量为3.90亿辆，与2020年相比增加了1800万辆；汽车的保有量也达到了2.97亿辆，较去年增涨了1600多万辆。人为引起的交通事故占事故总数的95.3%；2021年全国道路交通事故统计中，超过15万起是由三年及以下驾龄的驾驶员导致的。车道偏离是引发的交通事故的一个重要原因，且驾驶员是造成交通事故的主要原因。（一）车道保持辅助的意义1.目标：通过传感器+算法实现自动车道保持2.价值：提升安全性、效率与驾驶体验车辆横向驾驶辅助技术应运而生ADAS的包括车道偏离预警系统（LaneDepartureWarning,LDW）和车道保持辅助系统（LaneKeepingAssistanceSystem,LKAS）。（二）车道保持技术发展研究起步较早1999年，日本三菱公司成功研制出了车道保持辅助系统。2012年，福特汽车采用EyeQ处理器实现了车道保持辅助功能，同时降低了控制器冗余度。2018年，福特公司采用MobileyeEyeQ1视频处理器，实现了车道保持辅助功能的更新。日本汽车公司研究起步较晚清华大学李克强团队基于自主开发的主动安全试验THASV平台，进行了车道保持辅助系统的研究；国防科技大学无人驾驶车辆团队开发的车道保持辅助系统。国内企业开发了一系列的Apollo自动驾驶开发套件，2019年2月21日华为正式发布“自动驾驶移动网络”系列化解决方案，助力5G时代车联网建设，该方案以更精细化的无线资源管理能力和超强的计算能力为特征，可实现场景化的自动化控制。Apollo（二）车道保持技术界定模块功能核心要素传感器系统环境感知（车道线、车身位置）摄像头控制系统路径规划、决策生成、指令下发算法精度与实时性人机交互系统状态提示、指令接收交互逻辑与用户体验系统组成车道保持辅助技术主要由视觉感知模块、车辆状态感知模块、域控制器、预警装置和执行机构五部分组成。

二、车道保持辅助测试环境（一）试验场地及试验环境1.环境：风速＜3m/s、-20℃＜温度＜40℃、水平能见度范围大于1km2.路面：干燥沥青/混凝土，车道标线标识清晰3.无干扰物：避免传感器误判基础条件（一）试验场地及试验环境（1）测试路线应是足够长的以便车辆保持最小速度（至少20m/s）允许车辆以最低的出发率驶离车道。（2）车道标线的宽度将在0.1m~0.3m的范围，按照类似高速公路的应用规则。（3）车道相对于车道标线中心的宽度应在3.4米至3.9米的范围内。测试路段应满足以下条件（一）试验场地及试验环境

测试车辆质量应配置完整的车辆的（包括润滑剂，冷却液，洗涤液，燃料，备用轮，灭火器，标准备件，轴承座和标准工具包等），驾驶员和测试设备的总质量不得超过150公斤。一旦测试程序开始，不得进行任何改动。测试车辆应满足以下条件（一）试验场地及试验环境（1）测试路段的车道宽度为3.75m，应符合GB5768.3要求。（2）测试路段应干燥平坦，有足够长度，以满足自车以较低的偏离速度离开车道时测试速度（20m/s）的需要。测试场景应满足以下条件三、车道保持功能测试方法

（一）直道车道偏离抑制试验第1类直道车道偏离抑制试验试验道路应为符合要求的一段长直道。试验中，试验车辆在车道内沿直线行驶，待试验车辆达到并以（70±2)km/h的恒定车速行驶后，使试验车辆以（0.4土0.2)m/s的偏离速度向左或右进行偏离，如图所示。（一）直道车道偏离测试判定试验过程应满足车道偏离抑制功能应确保车道偏离不超过车道边线外侧0.4m；若8次测试都成功，则直道车道偏离抑制功能测试合格。（二）弯道车道偏离抑制试验弯道车道偏离抑制试验道路为一段直道连接一段弯道，其中弯道的长度应保证车辆能够行驶5s以上。弯道分为定曲率部分和变曲率部分，定曲率部分的曲率为2×10-3m-1（半径≤500m）；变曲率部分为直道和定曲率部分弯道的连接段，其曲率随弯道长度从0线性增加到2×10-3m-1，曲率变化率dc/ds不超过4×10-5m-2。（二）弯道车道偏离抑制实验测试判定试验车辆在车道中心区域内沿直线行驶，等待试验车辆达到并以（70土2)km/h的恒定车速行驶后，车辆从直道进入弯道并在弯道内行驶至少5s的时间。试验包括一次左弯道试验和一次右弯道试验，试验过程中应满足车道偏离抑制功能应确保车道偏离不超过车道边线外侧0.4m。感谢聆听2025.04任务一、自适应巡航系统功能测试目录自适应巡航系统概述一自适应巡航系统测试方法三自适应巡航系统测试环境二

一、自适应巡航系统测试概述（一）自适应巡航技术ACC自适应巡航系统是一种使车辆的巡航控制系统能够调整速度以适应交通状况的汽车功能，是传统巡航控制系统的延伸，主要是对车辆纵向运动进行控制。纵向控制：定速巡航、跟车、自动制动提升安全：降低17%追尾概率提高效率：道路通行率提升40%节能：油耗降低28.9%

工况局限：多研究直线行驶，弯道/坡道控制不足需优化：目标识别、弯道自适应等实际场景适应性功能挑战（二）自适应巡航技术发展起源：1970年代美国EATON预研，日本三菱首创PDC系统阶段1（90年代初）阶段2（90年代末）阶段3（21世纪初）基础定速巡航，仅支持车速、车距跟踪启-停巡航（SG），实现低速跟车、自动启停多目标优化功能：燃油经济性、安全性、舒适性、复杂场景适应（弯道/十字路口）目标：减疲劳、提安全、促畅通（三）自适应巡航系统构成摄像头毫米波雷达（主流）激光雷达超声波传感器红外传感器功能：数据处理+决策判断控制算法

上层控制器：期望参数计算

下层控制器：执行量计算节气门开度控制主动制动力控制低速挡位控制显示内容：系统状态；设定车速；时距设定（横杠数量表示）状态指示灯关闭：无显示待机：白灰色激活：绿色信息感知系统决策单元（ECU核心人机交界面（HMI）控制单元

二、自适应巡航系统测试环境（一）试验场地及试验环境环境：-20℃＜温度＜40℃、水平能见度范围大于1km（符合车规T-ITS0002-2014）路面：干燥沥青/混凝土，车道标线标识清晰无干扰物：避免传感器误判基础条件（一）试验场地及试验环境测试车辆应满足以下条件目标车辆的宽度范围是：1.4m-2.2m；自车运行在车距控制模式下，稳定地跟随目标车行驶三、自适应巡航测试方法

（一）探测距离测试探测距离测试①车辆参考平面为一矩形，宽度与本车宽度相当，高0.9m，离地0.2m，他是在综合考虑车体不同位置截面积以及叫车高度限制的基础上确定的。d1和dmax参考平面被划分成3列。列L和R每个的宽度有0.5m，如图所示②测试时，保障位置d0、d1、d2、dmax的车辆的参考平面内并且具有一定的横向位置偏移的反射体被探测到；③在dmax距离处采用测试目标A，在d0，d1和d2距离处采用测试对象B；（一）探测距离测试测试判定④探测距离测试应该在动态条件下进行，静态测试也可以作为补充选择；⑤检测持续时间最长不宜超过测试目标设置后2秒。当上述条件得到满足后，测试合格。（二）目标识别测试目标识别能力试验①两辆同型号车辆在自车前方同向行驶，两车纵向中心线之间的距离为3.5m（上下浮动0.25m），车宽在1.4m-2m之间（符合车规T-ITS0002-2014）如图所示。②本车在车间距控制模式下稳态跟随其中一辆前车行驶（该车即为目标车辆），车间时距为τmax（vvehicle_start），设定车速大于Vvehicle_end。本车的纵向中心线相对于目标车辆的纵向中心线的横向位移应小于0.5米，如图所示。（一）测试流程测试判定③目标车辆加速到Vvehicle_end；注：如果车辆不能达到此速度，则应使用Vvehicle_end=22m/s（〜80km/h）④如果目标车辆在ACC控制下超过相邻车道中的前方车辆如图3-2-8所示，则成功实现了该测试。感谢聆听2025.04任务3-3盲区监测系统性能测试目录盲区监测技术概述一盲区监测测试方法三盲区监测测试环境二一、盲区监测技术概述（一）盲区导致的车祸和损失01交通事故现状02盲区事故占比中国：机动车3.95亿辆，汽车3.02亿辆全球第一30%的交通事故由盲区导致

2023年数据：25.5万起事故，6.27万人死亡，直接损失11.8亿元。中国交通安全现状25.5万2023年事故起数6万+死亡人数11.8亿直接经济损失(元)数据来源:《中国统计年鉴2024》、世界卫生组织《2023年全球道路安全现状报告》（二）盲区引发事故的分类三种主要场景1.内轮差盲区事故：汽车拐弯时，内轮差导致视野遮挡

2.变道盲区事故

：

变道时盲区遮挡近距离车辆

3.复杂路段盲区事故：

山路、障碍物等遮挡后视镜视野

数据支持：

美国盲区事故占比20%；中国占比更高（30%）

（三）盲区检测技术的重要性

安装高效盲区监测系统（如实时图像显示）

解决方案

减少30%以上盲区事故

提升驾驶安全性与道路通行效率

技术价值结合AI与传感器技术，实现精准预警未来趋势重要性（四）盲区监测技术分类扩大视野类盲区监测技术警告类盲区监测技术（五）盲区监测系统技术盲区监测系统结构盲区监测系统工作流程（六）盲区的定义盲区范围：需覆盖图中阴影区域，报警触发条件为盲区内出现车辆或行人

关键定位点：

A点：汽车后方30米

B点：车后3米

C线：后视镜附近（95%眼椭圆处）

F/K线：汽车左/右外缘，距车身0.5米

G/L线：左/右侧3米处

H/M线：左/右侧6米处工信部标准二、盲区监测测试环境车道保持辅助测试环境水平、干燥、高附着力的混凝土或沥青路面路面条件全程清晰观测目标，无遮挡干扰可视性要求

环境温度：-20℃~40℃温度范围三、盲区监测测试方法（一）目标车辆识别试验

试验车辆速度：40±2km/h（匀速）目标车辆（摩托车）速度：55±5km/h横向距离：20m~3.5m（与试验车辆中心线）

目标车辆从侧后方驶入盲区监测范围系统应在目标车辆前缘穿过C线前发出警告成功标准：报警时间不晚于目标车辆前缘穿过C线01场景02测试结束条件（二）直线道路双目标车辆超越实验

双目标车辆从相邻车道接近并超越试验车辆

初始纵向距离：>11m1.目标在A线后时不报警

2.任一目标进入盲区时，报警不晚于穿过B线后300ms试验车辆速度：50±2km/h双目标车辆速度：60±2km/h横向距离：1.5±0.3m01场景02测试结束条件谢谢聆听2026.01任务三、碰撞预警功能测试目录碰撞预警技术概述一碰撞预警测试方法三碰撞预警测试环境二一、碰撞预警技术概述（一）碰撞预警的重要意义驾驶员因素90%+事故占比84.3%不良行为占比未按规定让行10.1%纵向间距不足9.5%超速行驶9.2%措施不当9.2%主要事故形态74.6%碰撞事故55.5%正碰/侧碰19.1%追尾碰撞碰撞预警系统核心价值提前预警1秒避免90%碰撞AEB系统38%减少追尾事故高速道路53%减少伤害性碰撞驾驶行为改善跟驰车头时距增加+0.37s变道时距增加+0.34s驾驶员接受度86.7%事故频数下降跟驰安全事件↓16.0%变道安全事件↓23.7%速度分布离散性显著降低核心结论：基于中国道路交通事故数据，驾驶员主观因素占比超90%。碰撞预警系统通过提前1秒预警，可有效避免90%的碰撞事故，显著降低交通事故率与伤亡风险，是提升道路交通安全的关键技术保障。（二）碰撞预警的主要技术分类毫米波雷达技术胡彬：基于多假设跟踪（MHT）模型，计算碰撞时间（TTC）多传感器融合

贾蕴发等：激光+超声波测距，保护行人及车辆ChangBR：模糊方法融合异质数据，改进NHTSA算法

车路协同技术杨澜等：DSRC+4G通信，构建高速公路车辆防碰撞事故预警模型驾驶行为自适应算法胡均平等：根据驾驶员行为动态调整预警阈值双重扩展卡尔曼滤波游忍：高速扇形预警模型

单目视觉技术黄慧玲等：梯度方向直方图+SVM检测，卡尔曼滤波跟踪，HMM风险评估（三）前向碰撞预警技术的工作原理传感器：毫米波雷达、摄像头、激光雷达信号处理：CAN总线传输，车机系统逻辑判断

系统组成1.传感器实时检测前方车辆距离、速度2.融合车速、车距数据，计算碰撞风险（TTC）3.触发报警规则：声/光预警或自动制动

工作流程二、碰撞预警测试环境（一）碰撞预警技术测试环境1.路面条件:水平、干燥混凝土/沥青路面，附着能力良好。

车道宽度：3.75m，水平能见度>1km。

2.环境参数:

温度：20℃~45℃，风速<5m/s3.车辆参数:SV(测试车）与TV（目标车）速度误差保持在±1km/h，行人速度误差保持在

±2km/h车道中心线偏差≤车身宽度20%三、碰撞预警测试方法（一）直线道路行驶SV静止工况测试TV沿车道中心线匀速驶向静止SV，初始距离150m，车速72km/h。场景01SV发出报警信号，或两车相距40m未报警。

测试结束条件02（二）直线道路SV低速行驶工况测试在图SV以32km/h低速行驶，TV以72km/h接近，初始距离150m。场景01当SV发出报警信号或两车相距20m且SV未报警。测试结束条件02（三）弯道行驶SV低速工况测试SV以10km/h低速行驶，TV以50km/h接近，初始距离130m。场景01当SV发出报警信号时或两车相距10m且SV未发出报警信号。测试结束条件02（四）倒车静止工况测试SV倒车速度8km/h，初始距离5m，报警触发距离≤1.5mTV静止工况01行人位于SV倒车路径，触发逻辑同上行人静止工况02谢谢聆听2026.01交通标志和标线的识别与响应测试目录交通标交通标志和标线概述一识别与响应测试方法三识别与响应测试环境二一、交通标志和标线概述（一）交通环境复杂度简单道路，高速行驶车辆，有收费站高速公路非结构化，障碍物多，动态元素少乡村公路结构化复杂，标志/标线密集，动态元素多城市道路（二）交通标志分类警告标志禁令标志指示标志指路标志（三）交通标线分类

二、识别与响应测试环境（一）通标志和标线的识别与响应测试环境

试验场地要求路面材质：混凝土/沥青，附着力良好标志标线：符合国家标准（GB5768）车道宽度：1.60km/h路段：3.5m~3.75m2.60km/h路段：3.0m~3.5m路口设施：符合GB14886、GB14887标准（如信号灯、标志牌）环境要求：自动驾驶激活条件：具备必要的道路数据和设施支持试验设备要求

视频分辨率：≥1920×1080像素

运动状态采样频率：≥50Hz

速度精度：≤0.1km/h

位置精度：横向/纵向≤0.1m

加速度精度：≤0.1m/s²三、识别与响应测试方法（一）限速标志测试1.长直道+限速标志组2.标志间距≥100m，解除与恢复标志在同一平面测试场景1.过标志时车速≤限速值2.限速区间内车速≥限速值的0.75倍3.解除限速后200m内恢复速度通过条件（二）弯道标志测试1.直道+弯道组合（弯道长度需满足车辆行驶≥5s）2.最小弯道半径根据选择测试场景1.乘用车：弯道内车速≥限速值的0.75倍2.商用车：弯道内车速≥限速值的0.5倍通过条件（三）车让行标志测试丁字路口+停车让行线测试场景通过条件车辆类型停车距离要求启动时间要求乘用车≤2m≤3s商用车≤4m≤5s（四）机动车信号灯测试机动车信号灯：十字路口+红灯,限速40km/h，转弯半径≥15m测试场景1.红灯停车不越线，绿灯启动时间：乘用车≤3s，商用车≤5s2.方向灯测试需完成3次直行、左转、右转（各1次绿灯+1次变红灯）通过条件（五）方向指示灯测试方向指示灯：十字路口+直行/左转/右转灯随机测试绿灯保持和绿灯转红灯场景测试场景1.红灯停车不越线，绿灯启动时间：乘用车≤3s，商用车≤5s2.方向灯测试需完成3次直行、左转、右转（各1次绿灯+1次变红灯）通过条件谢谢2025.04任务四、障碍物识别与响应测试目录真实道路交通环境障碍物概述一障碍物识别与响应测试环境二障碍物识别与测试方法三

一、

交通环境障碍物概述（一）障碍物识别测试方法仿真测试

实车测试虚拟环境快速验证算法真实道路环境全面检测系统低成本覆盖千级场景高精度验证关键场景无法完全模拟物理特性存在安全风险和成本限制（二）障碍物分类静态障碍物：施工标志/故障车1.动态障碍物：行人、自行车变道车辆（预设速度梯度）2.不规则障碍物：掉落物/动物/漂浮物

障碍物的类型1.微型：测试传感器精度（如石块/井盖）2.常规：主流场景（轿车/摩托车/行人）3.巨型：特殊场景（卡车/施工区域）障碍物的大小1.规则几何体：立方体（交通锥）、圆柱体（桩桶）2.不规则物体：树枝/建筑废料3.柔性物体：充气模型/织物（模拟真实碰撞缓冲）障碍物的形状1.空间分布：前/后/左/右/上/下（如天桥限高、坑洼路面）2.运动轨迹：横穿（行人）、切入（变道车辆）、倒车（后方障碍）

障碍物的位置1.静止场景：施工区域/停车占道（速度误差≤±2km/h）2.动态场景：20-120km/h速度梯度验证（目标车辆速度控制精度±2km/h）3.变速场景：±5m/s²加减速突变（模拟紧急制动或加速切入）障碍物的速度二、障碍物识别与响应测试环境（一）施验场地与施验环境

试验场地要求路面材质：混凝土/沥青，附着力良好标志标线：符合国家标准（GB5768）车道宽度：1.60km/h路段：3.5m~3.75m2.60km/h路段：3.0m~3.5m路口设施：符合GB14886、GB14887标准（如信号灯、标志牌）环境要求：自动驾驶激活条件：具备必要的道路数据和设施支持试验设备要求

视频分辨率：≥1920×1080像素

运动状态采样频率：≥50Hz

速度精度：≤0.1km/h

位置精度：横向/纵向≤0.1m

加速度精度：≤0.1m/s²（二）试验通过条件（1）骑轧车道实线。（2）不按路段规定行驶速度行驶。（3）违反车道导向标线行驶。（4）未按规定使用灯光。（5）与道路基础设施发生碰撞试验没通过

试验通过条件为按照规定的相关试验方法进行3次试验且3次均符合其设计运行条件的通过要求。试验通过三、障碍物识别与测试方法（一）无信号灯路口右侧存在直行车辆试验场景：双向单车道十字路口，右侧驶入关键参数：限速40km/h，预碰目标车从撞时间4.5-5.5s，目标车速20km/h匀速通过要求：试验车让行且无碰撞，正常驶入车道右侧驶入车辆避让（二）无信号灯路口左侧存在直行车辆试验场景：目标车从左侧外侧车道直行进入路口关键参数：转弯半径≥15m，限速40km/h判定标准：试验车主动减速或停车避让左侧直行车辆避让（三）施工车道试验场景：单向双车道，外侧车道施工（交通锥+标志）通过要求：1.可换道：自主绕行障碍物

2.不可换道：停车报警，无碰撞施工车道绕行（四）静止车辆占用部分车道试验场景：静止车横向占用1-1.2m，夹角≤30°判定标准：1.自主绕行或保持安全距离停车2.无碰撞且系统提示符合逻辑静止车辆占用车道（五）行人通过人行横道线试验场景：行人（成人/儿童假人）以5-6.5km/h横穿关键参数：预碰撞时间3.5-4.5s，限速40km/h通过要求：无碰撞，停车后启动时间≤3s（乘用车）行人横穿人行道（六）自行车同车道骑行试验场景：自行车以10-20km/h同车道骑行判定标准：1.绕行或跟随（5s后自行车离开车道）2.加速恢复行驶，无碰撞自行车同车道骑行（七）前方车辆切入测试场景：试验道路为至少包含单向双车道的长直道，中间车道线为白色虚线。目标车辆以预设速度匀速行驶。判定标准：当试验车辆达到Vmax的85%以上且两车预碰撞时间首次达到预设时间区间，目标车辆由外侧车道开始切入内侧车道并完成换道，完成换道时间不大于3s，且目标车辆在切入过程中和切入完成后其纵向速度均等于预设速度。前方车辆切入试验虚拟仿真测试（补充场景）工具：PanSim平台，依据GB/T41798-2022场景：施工车道限速40km/h，自主换道验证判定标准：1.可自主变道成功换道即通过

2.不可变道停车报警即通过实验要求：至少3次重复测试验证流程与标准谢谢2025.03任务四、交叉路口通行响应测试——汇报人袁留奎目录交叉路口通行响应测试概述一交叉路口通行响应测试方法三交叉路口通行响应测试环境二

一、通行响应测试概述（一）交叉路口通行响应测试概述定义重要性效率与安全：直接影响交通系统运行效率及事故发生率。挑战：交通拥堵、能源浪费、事故高发核心区域：两条及以上道路交汇处，交通流（机动车、非机动车、行人）交织、冲突或转换方向。功能：交通网络“关节”，连接不同方向道路，保障人流、车流、物流流通。（一）交叉路口通行响应测试概述双向垂直交叉，复杂车流与人流交互。

十字路口（一）交叉路口通行响应测试概述主干道与支道交汇，支道车辆需安全汇入。

T形路口（一）交叉路口通行响应测试概述绕岛逆时针行驶，需礼让环内车辆。

环形路口（一）交叉路口通行响应测试概述三条以上道路交汇，冲突点多，管理难度大。

多路交叉口（二）交叉路口通行响应测试概述测试维度测试要求技术标准1.交叉路口类型识别1.识别十字/T形/环形/多路等9类路口2.自适应通行策略（转向/汇入/绕行）GB5768-2018标志标线规范2.交通信号响应1.红绿灯状态识别（颜色/箭头/倒计时）2.黄灯启停决策（±0.5s误差）GB14886-2016信号灯控制新要求3.动态交通流协调1.前方车辆跟踪2.冲突预判（提前3s响应）3.协同变道/避让（V2V通信）GB/T41798-2022场地试验方法4.复合场景验证1.多要素协同测试（雨雾+夜间+故障车）2.匝道汇流（限速40km/h，全程≥15km/h）GB5768-2018标志标线规范通过标准：3次测试均满足定位精度（±0.1m）、响应时间（<500ms）、零碰撞/压线违规

二、通行响应测试环境（一）施验场地与施验环境

试验场地要求路面材质：混凝土/沥青，附着力良好标志标线：符合国家标准（GB5768）车道宽度：1.60km/h路段：3.5m~3.75m2.60km/h路段：3.0m~3.5m路口设施：符合GB14886、GB14887标准（如信号灯、标志牌）环境要求：自动驾驶激活条件：具备必要的道路数据和设施支持试验设备要求

视频分辨率：≥1920×1080像素

运动状态采样频率：≥50Hz

速度精度：≤0.1km/h

位置精度：横向/纵向≤0.1m

加速度精度：≤0.1m/s²（二）试验通过条件（1）骑轧车道实线。（2）不按路段规定行驶速度行驶。（3）违反车道导向标线行驶。（4）未按规定使用灯光。（5）与道路基础设施发生碰撞试验没通过

试验通过条件为按照规定的相关试验方法进行3次试验且3次均符合其设计运行条件的通过要求。试验通过三、交叉路口通行响应测试方法（一）环形路口试验1.测试流程目标出口：出口2/3绕行要求：不触发紧急制动环形路口测试2.通过标准：正确出口驶出零碰撞风险路口测试匝道路口测试1.通过标准：

正确车道转换速度合规2.测试流程：右道并入匝道匝道全程≥15km/h路口测试匝道路口测试1.通过标准：

正确车道转换速度合规2.测试流程：右道并入匝道匝道全程≥15km/h谢谢聆听2025.03任务四、自动泊车测试技术——主讲人袁留奎目录自动泊车概述一自动泊车测试方法三自动泊车测试环境二

一、自动泊车测试概述（一）自动泊车发展的需求1.汽车保有量激增vs停车位资源紧张2.紧凑布局、狭窄空间增加泊车难3.驾驶者水平参差（新手/特殊场景）城市停车难题1.目标：通过传感器+算法实现自动/半自动泊车2.价值：提升安全性、效率与驾驶体验

技术应运而生（二）自动泊车技术泊车系统分类技术类型控制主体驾驶员参与度核心技术依赖适用场景自动驾驶等级半自动泊车人机协同（系统控转向）高（控车速/刹车）超声波雷达+摄像头标准大小的侧方/垂直车位L1全自动泊车车辆系统主导中（仅监控）多传感器融合+泊车路径规划标准车位（需清晰标线）L2遥控泊车车外设备（APP/钥匙）低（仅发指令）车联网+短距离控制技术狭窄车位（上下车不便）L2记忆泊车预存路线+车辆系统极低（无需干预）激光雷达+高精地图+路线记忆固定路线（如小区、公司车库）L2+自主代客泊车车辆完全自主无（无需在场）高精地图+V2X+L4级自动驾驶算法封闭/半封闭停车场L4（二）自动泊车技术模块功能核心要素传感器系统环境感知（障碍物、车位）超声波/雷达/摄像头/激光雷达控制系统路径规划、决策生成、指令下发算法精度与实时性人机交互系统状态提示、指令接收交互逻辑与用户体验系统组成

二、自动泊车测试环境（一）试验场地及试验环境1.环境：风速＜7.9m/s、湿度＜95%、无雨雪雾2.路面：水平（坡度＜1%）、干燥沥青/混凝土3.光照：≥100lux4.无干扰物：避免传感器误判基础条件（一）试验场地及试验环境（1）由两辆边界车辆组成且与试验车辆宽度差值在0.15m以内。（2）边界车辆靠近路测边缘线在同一条直线。（3）若停车位包含路沿石，边界车辆侧边缘线与路沿石平行，且路沿石高于地面高度应大于或等与0.15m，路沿石中心线与地面夹角为90°。（4）停车位长度L与停车位宽度B满足，对于车长小于或等于4m的试验车辆，L为试检车辆长度加1m，对于车长大于4m的试验车辆，L为试验车辆长度的1.25倍，B为试检车辆宽度加0.2m。第1类IPAS平行停车位（有路沿石）示意图，第1类IPAS平行停车位（无路沿石）示意图第1类IPAS平行停车位布置应满足以下条件（一）试验场地及试验环境（1）由两辆边界车辆组成且与试验车辆宽度差值在0.15m以内。（2）边界车辆靠近路测边缘线在同一条直线。（3）若停车位包含路沿石，边界车辆侧边缘线与路沿石平行，且路沿石高于地面高度应大于或等与0.15m，路沿石中心线与地面夹角为90°。（4）停车位长度L与停车位宽度B满足，对于车长小于或等于4m的试验车辆，L为试检车辆长度加1m，对于车长大于4m的试验车辆，L为试验车辆长度的1.25倍，B为试检车辆宽度加0.2m。第1类IPAS平行停车位（有路沿石）示意图，第1类IPAS平行停车位（无路沿石）示意图第1类IPAS平行停车位布置应满足以下条件（一）试验场地及试验环境（1）停车位几何形状和尺寸应符合GB5768.3要求。（2）停车位边界线宽度L1为0.1m。（3）以车位线中心线为基准，停车位宽度B为2.5m，停车位长度L为6.0m和试验车辆长度加1.0m的较大值。第2类IPAS平行停车位示意图。第2类IPAS平行停车位布置应满足以下条件（二）试验通过条件判定规则：6组，每组3次重复测试，任一碰撞即失败第1类IPAS测试要求判定规则：8组，每组3次重复测试，任一碰撞即失败第2类IPAS测试要求

三、自动泊车测试方法

（一）测试流程第