从「应试」到「实战」:智能驾驶测试如何跑在风险前面? |
发布时间:2025-04-17 09:33:46 | 浏览次数: |
但过去三年,全球因智能驾驶系统误判引发的交通事故增长320%,维修费用平均单次超3万元,保险理赔纠纷激增。当技术从实验室走向消费端,用户支付的每一分钱背后,都该有一张由系统性测试编织的安全网。 什么是客观测试? 最直观的理解就是将一台“客观真实”的车辆置于“客观真实”的道路上,搭建一个“客观真实”存在的危险情况,验证这台“客观真实”的车辆真实的表现如何。例如下面这个情况,身为聪明的驾驶员的你一定能反应过来吧(bushi)? 世界上有非常多的专业组织和机构来对这些客观场景进行归纳提取,按照类事故的发生率,造成的损失来提取最有“价值”的问题优先攻克(如下图),从而形成对车辆所具备“智能化”能力的客观评价。 然而对于车辆的智能驾驶等级越来越高,场景提取的速度跟不上我们所面对的问题(例如最近某车企高速上发生的事故,就是很典型的没有被提取出的场景形式),因此很多的企业跳出了“应试教育”,开展了更加全面和复杂的客观场景测试,以做到“先发制人”。 (已经提取场景图示) (身为老司机的你是被害者还是不小心吓到了别人呢) (测迅已完成的测试场景) 从标准化的法规测试,到极端工况的极限挑战;从高频事故场景的精准复现,到突发‘鬼探头’的主动防御——测迅构建了覆盖多种场景的智能驾驶验证体系。 (我们经常看到的右转盲区出现电瓶车场景) (装满了你的快递的三轮车场景) 但是!!!最新的欧洲NCAP 2026标准主动安全部分,已经把这个场景从被测试车辆和目标物的速度70vs80km/h提升到了140vs150km/h,现有的测试装备完全无法满足。请问又如何应对? 如何测试“无法满足”的风险? 除了面对150km/h的高速要求、还有我们意想不到的更多场景发生,如:面对暴雨中的逆行三轮车、隧道内的GPS失效、突然窜出的“鬼探头”……如何测试这些“不存在的风险”也是智能驾驶需要面对的难题。 而测迅的整车交通环境在环测试系统VTEHIL (Vehicle, Traffic, Environment, Hardware-in-the-loop),正是为了解决这一矛盾而生——在实验室内,用可控的方式复刻“不可控”的真实世界。 (VTEHIL高速测试场景) 智能驾驶技术的快速发展,正在重新定义人与车的关系。从标准场景测试到复杂环境模拟,每一次技术突破都意味着更安全的道路、更从容的出行。测迅以系统性安全测试为基石,为行业树立"安全先行"的技术标尺,不仅能满足您对标准测试的需求,对于未知的场景,您构想的任何场景,我们都能提供方便有效的客观测试服务——因为真正的智能,永远建立在对生命的敬畏之上。 |
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