智能車聯：2021年北京市自動駕駛車輛道路測試報告（40頁）.pdf

《智能車聯：2021年北京市自動駕駛車輛道路測試報告（40頁）.pdf》由會員分享，可在線閱讀，更多相關《智能車聯：2021年北京市自動駕駛車輛道路測試報告（40頁）.pdf（40頁珍藏版）》請在三個皮匠報告上搜索。

1、北京市自動駕駛車輛道路測試報告 （2021年）編制 中關村智通智能交通產業聯盟 北京智能車聯產業創新中心指導 北京市自動駕駛測試管理聯席工作小組/ 3北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 2021致廣大而盡精微一、自動駕駛已從關鍵技術驗證階段進入產品和商業模式驗證階段自 2017 年底，北京市首發自動駕駛道路測試政策以來，全國各地開放測試道路長度超過 5000公里，公開報道的自動駕駛車輛道路測試里程累計近千萬公里。從限制性道路測試到全時、全域道路測試，從普通道路測試到無人化（二階段）、夜間專項技術測試，從技術測試到載人（三階段）試運營測試，北京市自動駕駛近五年的實踐表明，自動駕駛產業已經從關鍵技

2、術驗證階段進入到產品和商業模式驗證階段。2021 年，工業和信息化部、公安部、交通運輸部聯合發布智能網聯汽車道路測試與示范應用管理規范（試行），支持自動駕駛技術示范應用。公安部啟動道路交通安全法修訂工作，為自動駕駛的規?；逃迷O立了法律環境。 8 月，工業和信息化部發布了關于加強智能網聯汽車生產企業及產品準入管理的意見，從加強汽車數據安全、網絡安全、軟件在線升級、功能安全、產品安全管理以及企業保障措施等多方面提出要求，推動智能網聯汽車產業高質量發展。交通運輸部發布交通運輸領域新型基礎設施建設行動方案 (20212025 年 )，推動交通運輸領域新型基礎設施建設。11 月，交通運輸部發布了交通運

3、輸部辦公廳關于組織開展自動駕駛和智能航運先導應用試點的通知，聚焦自動駕駛、智能航運技術發展與應用，促進新一代信息技術與交通運輸深度融合。 全國各地也紛紛展開智能網聯汽車自動駕駛產品化落地的嘗試與探索，北京、廣州、上海已經開始構建體系化的政策和標準，為自動駕駛產品化落地與商業化運營提供依據。二、產業化落地應用示范進入深水區，政策、監管、示范規模、基礎設施、場景、產品、商業模式等需要再升級在自動駕駛道路技術測試階段，相關政策、環境、管理等都可以在不涉及核心關鍵問題中找到折中方案。在自動駕駛產品和商業模式的驗證階段，產業化落地應用示范進入深水區，在政策上將很難找到上位法的支撐和中間地帶，在監管上將遇

4、到許多棘手且很難預測的新問題。面向人設計的道路基礎設施需要做數字化改造和自動駕駛的適配，場景與運營規模需要能證明產品和商業模式的真正價值，產品需要考慮運營安全，面向場景進行設計和實現，云端脫困需要可靠的網絡，需要路、云、網、圖產業鏈生態的全面支持。這個階段，需要更為突破的先行先試的政策、更具智慧的監管、規?；瘏^域級且具備數字化的道路基礎設施、高價值的場景、安全可靠的產品、可行的商業模式和較為完整的產業生態支撐等。這個階段不會一蹴而就。按照業內共識，這一階段還需要三到五年時間。一旦突破，自動駕駛產業將迎來高速發展。i北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 2021 4 /北京市自動駕駛車輛道路測試報

5、告 / 2021ii三、推進自動駕駛技術評價體系向自動駕駛產品與服務評價體系的轉變，是實現高級別自動駕駛、無人駕駛的關鍵隨著高級別自動駕駛、無人駕駛示范的逐步深入，示范的場景、范圍、產品形態越來越多樣，部署規模越來越大，混行交通環境下小概率事件的發生也成為必然，道路交通安全事故和事件的發生難以避免，管理難度越來越大。在這些必然的事故和事件中，有自動駕駛技術的長尾問題，但還有很多是因運營測試帶來的新問題。長尾問題通過技術不斷迭代，道路基礎設施、交通管理環境的改善，會逐步收斂。運營測試的新問題，其實質是自動駕駛產品與服務測試及管理模式帶來的問題。要最終實現高級別自動駕駛、無人駕駛的產業落地，自動駕

6、駛道路測試需要從原來道路技術測試的技術評價體系向產品與服務評價體系轉變。需要建立自動駕駛產品與服務運營安全評價體系、風險辨識和預警預報機制，從車、路、人、企、管五個方面來保障示范運營安全運行。在車端，要進一步解決駕駛安全、信息安全、便捷性和舒適性的問題，更為重要的是要解決車與運營安全相關的問題；加強車與乘客的交互能力，車輛的冗余設計和最小風險管理，行車安全策略梳理和風險預控。在企業端，要建立規?；\營測試安全管理的制度、組織、支撐系統，并形成最佳實踐等等?；仡欉^去，從2018 年：未來交通之路，從現在開始、2019 年：砥礪奮進，不負韶華、2020 年：征途漫漫，唯有奮斗到現在，北京市自動駕駛

7、車輛道路測試年度報告進入第四個年頭，2021 年是自動駕駛產業發展的關鍵年，也是自動駕駛產品和商業模式驗證的元年。向未來，致廣大而盡精微。北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 2021 / 5北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 2021目錄北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 2021致廣大而盡精微一、概述1.1 政策持續落地1.2 標準完善升級 1.3 測試環境建設情況 1.4 道路測試與試運營測試情況 1.5 道路測試安全情況二、封閉試驗場測試情況2.1 測試概況 2.2 基礎功能測試2.3 試運營驗證測試2.4 關鍵場景還原測試三、道路測試3.1 測試概況 3.2 試運營測試載人測試 3.3

8、 道路測試關鍵脫離情況 3.4 車輛道路測試交通安全 北京智能車聯產業創新中心介紹北京市自動駕駛道路測試大事記（2021 年）i1112456610141516162021273437iii 1 /北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 20211.1政策持續落地北京市自動駕駛測試管理聯席工作小組持續貫徹“安全第一、有序創新”的工作原則，進一步落實北京市自動駕駛車輛道路測試管理實施細則（試行），深化專項技術測試和載人試運營測試。2021 年，北京市有 1 家企業 10 輛自動駕駛車輛進入無人化專項技術測試第二階段，開放道路測試里程累計 75933 公里，其中傳統駕駛位與車內其他駕駛位命令來源率為

9、0。有 43 車依據 T/CMAX116-01自動駕駛車輛道路測試能力評估內容與方法技術標準完成夜間測試技術評測，取得了北京市自動駕駛測試管理聯席工作小組意見。北京市自動駕駛載人試運營測試規?；七M，具備載人測試資質的車輛達到 124 輛，累計載人測試里程超過 251 萬公里。2021 年 4 月，北京成立了智能網聯汽車政策先行區，開展自動駕駛出行服務的收費運營，推進自動駕駛車輛商業化運營機制的先行先試。1.2標準完善升級在北京市交通委員會、北京市公安局公安交通管理局、北京市經濟和信息化局、北京市科學技術委員會、中關村科技園區管理委員會等部門支持和推動下， 北京市已經建立一整套較為完備的自動駕

10、駛車輛技術測試評價標準體系，涵蓋了封閉試驗場地、仿真測試平臺、自動駕駛車輛技術評價、測試道路要求、數據采集要求等多個方面。中關村標準化學會認定北京市多項自動駕駛相關團體標準為“中關村標準”。系列團體標準經過多年實踐驗證，為自動駕駛產業提供科學支撐。隨著技術水平、產業需求、政策環境的持續迭代，標準也將不斷升級。后續北京市將推動現有成熟的測試標準向產品級標準轉化，為智能網聯汽車的產品化和規?；渴鸷粚嵒A。中國合格評定國家認可委員會（CNAS）給予北京市團體標準充分認可，其中 T/MAX 116-01-2020自動駕駛車輛道路測試能力評估內容與方法、T/CMAX 210012020服務型電動自動行

11、駛輪式車道路測試能力評估內容與方法、T/CMAX118-2019場（廠）內專用自動駕駛純電動小型巴士技術規范三項團體標準正式被 CNAS 采信。2020 年，中國合格評定國家認可委員會（CNAS）依據此授予北京智能車聯產業創新中心（以下簡稱北京智能車聯）為 CNAS 認可實驗室。 2021 年，北京市市場監督管理局授予北京智能車聯中國計量認證（CMA）資質，持續助力北京市科學有序推進智能汽車服務。公安部道路交通安全研究中心牽頭與北京智能車聯共同開展了智能網聯汽車道路測試和示范應用宣傳告知規范研制工作，規定了智能網聯汽車測試人員、交通參與者、社會公眾告知提示的標準要求。一、概述/ 2北京市自動駕

12、駛車輛道路測試報告 / 20211.3測試環境建設情況2021 年，北京市加大力度推進自動駕駛車輛道路測試環境建設，新開放大興區、通州區兩個行政區 27條測試道路，增開順義區 51 條測試道路。截至 2021 年底，北京市累計開放北京經濟技術開發區、海淀區、順義區、房山區、通州區、大興區 6 個區 278 條 1027.88 公里自動駕駛道路，測試道路長度較 2020年底（4 區 200 條 699.58 公里）增加 46.9%。在原有通用技術測試的基礎上，北京市推進專項技術測試的道路交通環境支撐。開放 3 個區（北京經濟技術開發區、海淀區、順義區）82 條 423.26 公里無人化專項技術測

13、試道路；開放 2 個區（海淀區、順義區）31 條 190.92 公里特殊天氣（夜間、雨天、霧天、雪天）測試道路。2021 年 7 月，北京市發展改革委員會支持建設了車路協同自動駕駛北京市工程研究中心?！爸腔鄣穆?”與“聰明的車”齊頭并進，推動人工智能 + 自動駕駛產業的快速發展。表 1 國家標準制定情況表 2 國際標準制定情況 3 /北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 2021圖 1 北京市測試道路開放情況北京經濟技術開發區及大興區順義區房山區海淀區通州區/ 4北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 20211.4道路測試與試運營測試情況道路測試情況1至 2021 年 12 月 31 日，有 16

14、 家測試主體（含 8 家互聯網測試主體，7 家主機廠、1 家地圖廠商）共計170 輛車，參與北京市自動駕駛車輛通用技術測試。有 1 家廠商 10 輛車進入無人化測試第 2 階段，主駕和車內其他駕駛位接管率為 0。有 124 輛車開展了載人測試，有 43 輛車獲得夜間測試通知書。表 3北京市測試牌照發放與道路測試里程情況注 1：本文所涉及的 2021 年道路測試數據暫未納入北京市智能網聯汽車政策先行區測試數據。 5 /北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 2021圖 3 首鋼封閉園區無人化的載人試運營示范情況2021 年 1 月開始，蘿卜運力與首鋼園區合作開展封閉園區內的無人化測試，并于 5 月

15、1 日起在首鋼園區內開展無人化的載人試運營示范。首鋼園區內無人化的載人示范里程達到 63409.94 公里，載客數量達到17433 人次。圖 2 北京市開放道路載人測試情況試運營情況2021 年，北京市自動駕駛道路測試試運營測試進入規?；A段，取得北京市自動駕駛測試管理聯席工作小組意見的載人測試車輛達到 124 輛，其中有 43 輛已經進入載人測試三階段2，76 輛為二階段，5 輛為一階段。截至 2021 年底，北京市自動駕駛載人測試道路里程 251 萬公里，超過 30 萬人次參與載人試運營測試，服務模式已經初見端倪。其中部分企業已開始在全國多個城市復制部署服務，技術與模式的可復制性與可遷移性

16、也將逐步得到驗證。注 2：根據北京市自動駕駛車輛道路測試管理實施細則（試行）規定，載人測試一階段測試需要配備測試駕駛員及工程師，測試志愿者僅限于招募與測試主體簽訂勞動或者勞務合同的人員；載人測試二階段需要配備測試駕駛員及工程師，測試志愿者可向社會招募；載人測試三階段需要配備測試駕駛員，在載人測試志愿者書面同意的前提下可以不配備測試工程師，測試志愿者可面向社會招募。1.5道路測試安全情況自動駕駛汽車應用的首要任務就是減少交通傷亡，提高道路交通安全。需要正視的是，自動駕駛不等于 0事故，在人類駕駛汽車與自動駕駛汽車混行的很長時間里，交通事故依然是無法杜絕的。截至 2021 年底，北京市備案 7 起

17、道路測試交通事故。從事故原因來看，有 4 起為安全員不規范操作造成，3 起為社會車輛違反交通規則造成。/ 6北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 2021圖 4 亦莊基地測試服務概況2.1測試概況2021 年度，作為交通運輸部認定的自動駕駛封閉場地測試基地，國家智能汽車與智慧交通（京冀）示范區亦莊基地（以下簡稱亦莊基地），為 20 余家國內外測試主體、科研院所、高等院校提供了測試服務，測試服務時長 3100 余小時，其中自動駕駛測試主體服務時長約 1800 小時，科技計劃與產業服務支持約1000 小時，自動駕駛系統及測試裝備研發驗證約 300 小時。封閉試驗場內全年測試里程近 5.54 萬公里，

18、累計測試里程近 26 萬公里。隨著北京市自動駕駛政策的深化與自動駕駛關鍵技術的突破，自動駕駛車輛測試逐漸從封閉試驗場技術驗證階段轉向開放道路測試，再到規?；囘\營階段。從北京市封閉試驗場測試情況來看，2019 年至 2021 年，在封閉試驗場內持續開展自動駕駛車輛測試的測試主體有所減少，整體測試里程與時長出現降低趨勢。首先，由于部分測試主體已經進入開放道路測試與規?；囘\營測試階段，對封閉試驗場內基礎性關鍵技術評價的測試需求降低；其次，隨著技術迭代和產業升級，部分測試主體不再持續開展自動駕駛相關技術的測試驗證 。二、封閉試驗場測試情況 7 /北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 2021在北京市

19、自動駕駛測試管理聯席工作小組、北京市科學技術委員會、中關村科技園區管理委員會的支持下，亦莊基地持續開展“星火計劃”，為企業、科研院所、高等院校提供優惠測試服務，單元區域測試特惠服務測試場地成本低至百元級。在北京市科學技術委員會、中關村科技園區管理委員會的指導下，繼續開展“X 計劃”，組織北京市高校相關專業學生進入亦莊基地科研實習，每年向符合條件的高?？蒲许椖刻峁﹥擅庖粶p專業測試服務。截至 2021 年底，通過“星火計劃”和“X 計劃”，北京智能車聯已為中國信息通信研究院等 10 余家測試主體、高校、科研團隊提供了千余小時的優惠服務，節約研發資金達數千萬元。圖 5 2021 年亦莊基地內開展的測

20、試服務情況（部分）C-V2X 關鍵技術大規?；ヂ摶ネ☉脺y試C-V2X 關鍵技術及應用場景第二階段標準測試驗證智能網聯電動微公交測試項目T/ITS 標準驗證自動駕駛車輛決策安全保障系統測試規程中國信息通信研究院中國信息通信研究院交通運輸部公路科學研究所英特爾中國研究院/ 8北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 2021自動駕駛方案成本降低隨著自動駕駛硬件國產化與配置方案升級，封閉試驗場內開展測試的車輛出現自動駕駛方案成本降低趨勢。封閉試驗場內某測試主體不同時期自動駕駛車輛的主要傳感器信息如表 4。2018 年車輛使用 128 線束或 64 線束的 velodyne 激光雷達，而 64 線束 ve

21、lodyne 激光雷達售價高達 50 余萬元人民幣；2019至 2020 年，部分自動駕駛車輛開始使用 40 線束禾塞激光雷達；2021 年，40 線束禾塞激光雷達成為自動駕駛車輛主要配置。據公開數據報道，百度與極狐合作的 Apollo Moon 車輛與自動駕駛套件整車成本已降至 48 萬元。圖 6封閉試驗場內自動駕駛支持量產化車型表 4 不同階段自動駕駛傳感器信息自動駕駛車輛支持量產化車型增加2021 年，封閉試驗場內自動駕駛車輛支持量產化的車型不斷增多，如百度與一汽紅旗合作的 Apollo 紅旗 E-HS3、百度與極狐合作的 Apollo Moon。自動駕駛車輛的車型量產化，能夠減少自動駕

22、駛測試主體對已有車型的改裝費用，降低生產成本，提升自動駕駛車輛的硬件可靠性。 9 /北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 2021全息交通場景庫探索為了更好地適應自動駕駛技術發展，北京智能車聯積極推動新測試技術的研發，初步構建基于真實世界交通場景的全息交通場景庫（以下簡稱場景庫）。當前自動駕駛車輛測試存在交通場景密度較低、類型單一、邊界場景缺乏、評價維度單一等問題，場景庫從自然駕駛場景、事故場景、自動駕駛關鍵場景、標準法規場景、仿真模擬器場景等多個層面構建人類駕駛場景庫、自動駕駛場景庫、標準法規場景庫等多樣化的子場景庫，以滿足當前及未來自動駕駛產品全生命周期的測試與評價，為產品標準制定提供支持，

23、共同促進自動駕駛技術發展和落地。 虛實結合測試探索與實踐在測試技術創新方面，北京市科學技術委員會支持北京智能車聯組織開展虛實結合測試技術研發。自動駕駛行業龍頭企業如百度等積極參與技術驗證，目前，虛實結合技術已經在相關自動駕駛車型上得到了驗證。通過虛實結合自動駕駛測試技術研究與系統研發，結合全息交通場景庫，建立包含邊緣用例的測試場景庫，將真實世界元素和虛擬目標聯動起來，通過在真實場地內虛擬注入交通目標，實現可重復的低成本危險場景測試以及復雜場景測試，解決實際封閉試驗場存在動態測試場景單一、多變量空間難于實現、高風險測試場景損毀風險大、測試效率較低等問題，以及傳統模擬仿真測試無法驗證自動駕駛系統的

24、感知、控制層測試需求等問題，為自動駕駛安全測試提供新的快速測試技術與方法。 圖 7 虛實結合測試系統/ 10北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 20212.2基礎功能測試自動駕駛車輛在進入開放道路測試前，須在封閉試驗場內經過嚴格的系統級測試與整車測試，充分驗證系統與車輛的穩定性和對典型交通場景解決能力，并經專家評估合格后，方可進入開放道路測試。2.2.1系統級測試感知功能是自動駕駛車輛安全運行的必要前提，目標物及交通環境的感知能力在一定程度上反映了車輛行駛安全上限。當前，在北京市開展測試的測試主體基本上采用了激光雷達 + 毫米波雷達 + 攝像頭的感知方案。感知功能測試，主要包括兒童感知盲區測試

25、、交通目標物感知距離測試、交通目標物感知類別測試等。下面以兒童感知盲區測試、前向最大感知距離測試為例對本年度車輛感知情況進行說明。兒童感知盲區測試2021 年，封閉試驗場內測試的車輛在前、后、左、右四個方向對模擬兒童的最小感知距離分別達到0m、0.15m、0.3m 與 0.28m。從 2020 年開始部分自動駕駛車輛在前格柵部分配置有低線束激光雷達，有效降低了車輛在前方的盲區；另外，隨著感知方案的升級與算法的優化，自動駕駛車輛在其他方向的感知盲區也在逐年降低。圖 8 2019 至 2021 年封閉試驗場內兒童感知盲區最優方案對比 11 /北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 2021最大感知距離

26、測試2021 年，封閉試驗場內測試的自動駕駛車輛在前方方向對機動車輛、成人、兒童、自行車、錐桶的最大感知距離達到 274.4m、151m、127m、125m、100m，自動駕駛車輛對交通目標物的感知距離基本呈逐年上升趨勢。根據對聯合國自動車道保持系統（ALKS）相關要求的解讀，城市工況下（60km/h以內），車輛至少需要提前 46m 感知到前方交通目標，以保證行車安全；從 2021 年在封閉試驗場內測試情況來看，自動駕駛車輛最優方案在前向對上述典型交通目標物的感知距離均不少于 100m，高于相關法規的要求。圖 92019 至 2021 年封閉試驗場前向最大感知距離最優方案對比圖 10 2019

27、 至 2021 年企業 A/B 的測試車輛在前向對機動車感知距離變化隨著自動駕駛車輛配置與算法的升級，自動駕駛車輛整體的性能也在不斷優化，但不同測試主體的車輛之間仍存在差距。/ 12北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 20212.2.2整車測試可靠性與專項測試自動駕駛車輛在進入開放道路前，需要通過大量試驗驗證系統的可靠性和穩定性。北京市自動駕駛車輛道路測試管理實施細則（試行）規定測試主體首批申請的測試車輛或新增超出“三同原則”3的測試車輛，應在封閉試驗場內完成同批次累計不少于 5000 公里的自動駕駛測試。自動駕駛車輛在半載、滿載等不同工況下，通過完成封閉試驗場內布設的道路交通場景測試，加速暴

28、露設備、系統、車輛存在的問題?；谧匀获{駛環境的自動駕駛性能加速測試方案，2021 年度亦莊基地內自動駕駛車輛平均每行駛 1km遇到的場景數量由 2020 年的 30.2 個增加至 38.5 個，測試效率進一步提升。同時，根據測試主體所選的評估分級，開展以專項為單位逐個場景的測試，充分驗證車輛在每個場景下的自動駕駛能力。2019 年至 2021 年，封閉試驗場內自動駕駛車輛在各專項場景的通過率如圖 11 所示。圖 11 2019 至 2021 年各專項場景測試通過率2021 年，封閉試驗場內自動駕駛車輛在交通標線、交通信號燈、曲線行駛、直角彎道以及變更車道等 13個專項通過率達到 100%；場

29、景通過率總體呈上升趨勢，自動駕駛車輛在安全應對交通標志、交通信號燈、起步等場景的穩定性上不斷提升。注 3: 依據北京市自動駕駛車輛道路測試管理實施細則（試行），“三同原則”指車輛型號、自動駕駛系統、系統配置一致的原則。 13 /北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 2021綜合能力評估測試綜合能力評估測試以路線的方式將對應等級的專項測試場景進行隨機串聯，對自動駕駛車輛連續執行動態駕駛任務的能力、穩定性進行評估。2021 年度，封閉試驗場內進行了二十余次綜合能力評估，為測試主體發現問題六十余項。根據 2019 年至 2021 年封閉試驗場綜合能力評估數據，平均每次綜合能力評估發現自動駕駛車輛問題的

30、數量呈逐年降低趨勢。圖 132021 年綜合能力評估主要問題占比圖 122019 至 2021 年封閉試驗場單車綜合能力評估發現問題數量相對變化2021 年，綜合能力評估發現的主要問題包括車輛精度不夠（含衛星定位精度）、未正確使用轉向燈、變道策略不合理等。/ 14北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 20212.3試運營驗證測試隨著自動駕駛技術的不斷完善，測試主體進入規?；囘\營階段。在進入開放道路測試前，部分測試主體在封閉試驗場內開展了試運營驗證測試，驗證其產品功能的安全性和運營場景的有效性。2021 年度，測試主體在封閉試驗場內開展了無人巴士與無人配送輪式車試運營驗證測試。測試場景主要分為兩

31、類，第一類為基礎功能場景測試，第二類為運營類場景測試，不同產品需要進行差異化的針對性測試，如針對無人巴士的測試場景主要包括定點接駁、乘客人機交互等，而無人配送車測試場景主要包括貨物配送、遠程操控等。圖 14 試運營驗證測試情況根據 2021 年亦莊基地試運營驗證測試情況來看，在實際道路運行中，無人巴士與配送車將會面臨：（1）如何在緊急制動時保障乘客或貨物安全；（2）如何在夏季或冬季保障車內溫度等環境的舒適性；（3）如何匹配乘客與貨物信息，保障配送安全等。亦莊基地將在后續的工作中，不斷的豐富、細化運營服務類測試，以保障大規模試運營測試的開展。 15 /北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 2021

32、圖 15“路口右轉彎 - 非機動車沖突”場景示意圖2.4關鍵場景還原測試在開放道路規?；瘻y試的背景下，測試車輛在開放道路上遇到的場景數量、種類不斷增加，其中應對由于系統故障、策略缺陷、超出設計運行域等原因造成的高風險或事故場景是開放道路測試的關鍵，在封閉試驗場內針對這類場景進行復現測試，即關鍵場景還原測試。封閉試驗場根據關鍵場景交通環境、參與者及其軌跡信息，利用安全、可控的道路環境與模擬交通參與者設施復現關鍵場景，幫助測試主體進一步驗證自動駕駛技術或解決產品功能缺陷。此類測試能夠針對性地提升自動駕駛車輛在關鍵場景中的感知、規劃與控制能力，滿足測試主體定制化的測試需求，提升驗證效率，優化車輛自動

33、駕駛行駛能力；同時能夠完善迭代測試標準，標定、優化標準測試參數，促進產業發展。相對于基礎功能場景測試，關鍵場景測試復雜度更高，交通目標物參與者類型及數量更多，同時目標物運動軌跡更加多樣化，最大程度上復現了開放道路復雜的交通環境。2021 年度，亦莊基地協助測試主體完成“路口右轉彎 - 非機動車沖突”、“路口左轉彎 - 車輛沖突博弈”等百余個關鍵場景的技術驗證。/ 16北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 20213.1測試概況截至 2021 年 12 月，北京市自動駕駛車輛道路測試安全行駛里程累計已超過 3911694 公里，自 2018 年開放自動駕駛道路測試以來，北京市道路測試里程連續 3

34、年保持增長，測試總里程處于全國領先地位，道路測試過程安全可控，未對周邊交通環境產生不良影響，北京市開放道路測試情況開放、透明，測試數據將由第三方服務機構持續對外公布。圖 16北京市開放道路累計測試里程（單位：公里）2021 年，平均每月道路測試里程超過 14 萬公里，測試里程規模連年增長。三、道路測試 17 /北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 2021圖 17北京市道路測試年度測試里程（單位：公里）圖 182019 至 2021 年北京市月度道路測試里程情況（單位：公里）/ 18北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 2021從測試區域來看2021 年，測試主體測試區域覆蓋了北京經濟技術開發區、

35、海淀區、順義區、通州區、大興區 5 個測試區域，其中通州區、大興區為 2021 年新增測試區域。從測試熱度情況來看，測試主體對交通流量較大、交通場景更加豐富的路口及城區測試意愿更大。在當前規?；瘻y試階段，測試主體道路測試需求從技術驗證向試運營場景驗證轉變，未來自動駕駛道路開放應從提高道路長度向增加開放道路場景復雜度，開放高價值示范運營場景轉變，進一步推動自動駕駛試運營規?；吧虡I模式探索。圖 192021 年北京市道路測試熱度概覽（部分）順義區海淀區北京經濟技術開發區及大興區通州區 19 /北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 2021圖 202020 至 2021 年北京市各區域道路測試里程情

36、況及開放道路長度情況從測試里程與道路長度的關系來看，2021 年北京經濟技術開發區開放道路長度占北京市開放道路長度31%，測試里程占總里程的 87%。測試主體在北京經濟技術開發區測試意愿較大，原因在于其開放的道路環境與復雜城市道路交通環境更加匹配，交通流量較大，測試區內覆蓋的場景類型完整，便于開展規?；脑囘\營驗證。從測試道路等級來看目前北京市共開放 720 公里 R3 級測試道路，約占所有開放道路長度的 70%。2021 年，絕大多數測試主體均已達到 T3 級自動駕駛能力，R3 級測試道路測試里程超過 142 萬公里，占比超過 80%。從近兩年測試主體的道路測試情況來看，R3 級測試道路場景

37、與大部分測試主體的道路測試需求相匹配。從測試里程來看，2021 年北京經濟技術開發區承載的道路測試較多，測試規模較大。順義區加大了創新產業開放發展力度，在 2021 年 9 月新增 265 公里開放道路。/ 20北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 2021圖 21 2020 至 2021 年各等級道路測試里程情況及道路長度情況3.2試運營測試載人測試截至 2021 年 12 月，北京市載人測試里程累計超過 251 萬公里，參與載人試運營測試的志愿者超過 30萬人次。根據對北京市載人測試用戶信息統計情況，2021 年女性乘客占 42.3%，比 2020 年提高近兩成；再次乘坐意愿由 2020 年

38、的 96% 進一步提升至 99.5%；隨著規?；淖詣玉{駛載人試運營的開展，大部分用戶對自動駕駛接受程度進一步提高。 圖 22 2021 年北京市載人測試用戶畫像 21 /北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 2021圖 23 2021 年蘿卜運力載人測試用戶滿意度情況調查（部分）3.3道路測試關鍵脫離情況自動駕駛關鍵脫離是指自動駕駛車輛因系統故障、策略缺陷、超出設計運行域等原因，車輛控制權限切換為人類駕駛員的事件。除卻人為接管原因的關鍵脫離場景是反映各家測試主體技術成熟度的指標之一，也是未來自動駕駛技術發展提升的主要導向。2021 年，北京市道路測試自動駕駛關鍵脫離原因更加集中，由于系統異常、

39、定位異常等造成的脫離逐漸減少，持續開展規?；牡缆窚y試對加速測試主體技術水平優化有重要意義。2021 年，通過對蘿卜快跑載人測試用戶滿意度調查結果顯示，用戶對當前自動駕駛載人測試車輛整體評價較高。但在規?；囘\營階段，自動駕駛還需重點解決運營模式、運營安全、用戶體驗等試運營場景問題。測試主體應從用戶角度出發，探索 HMI、乘車環境等用戶偏好，進一步提升用戶乘車體驗。/ 22北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 2021表 5 2018 至 2021 年道路測試脫離類別及脫離原因系統檢測到異常發出接管信號引發的接管由于算法模塊策略原因導致的非預期車輛行為引發的接管超出ODD車輛系統無法解決時的接管

40、由于測試需求或人為原因造成的接管 23 /北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 2021關鍵脫離地點分布2021 年，北京市道路測試關鍵脫離超過八成發生在北京經濟技術開發區，其余分布在海淀區、順義區、通州區等測試區域，關鍵脫離情況與各區道路測試開展情況基本匹配。從關鍵脫離地點的分布來看，易發生關鍵脫離的地點主要包括交通流量較大的無左轉信號燈路口，以及雙向兩車道的機非混行道路等，即路權模糊的區域更易引發關鍵脫離。圖 242021 年北京市道路測試關鍵脫離地點分布圖（部分）北京經濟技術開發區通州區海淀區/ 24北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 2021圖 252021 年脫離場景占比情況 關鍵脫離

41、場景分類（從主車駕駛行為角度分類）從關鍵脫離發生的場景4來看，2021 年自動駕駛關鍵脫離主要集中在變道（57%）、路口通行（24%）、直行（15%）三大類場景。與 2020 年關鍵脫離場景相比，直行（2020 年占比 47%）、路口通行（2020年占比 42%）的占比下降，但變道類場景占比大幅度提升。經過長期自動駕駛道路測試，自動駕駛關鍵技術提升顯著，關鍵技術問題得到解決；但在自動駕駛規?；囘\營階段，長尾問題是制約高級別自動駕駛發展的關鍵，即從數據上來看少量的 corner case，造成了較高的關鍵脫離占比。變道脫離場景中，超過八成是由于違停車輛占用車道及施工作業區占用車道造成。不違反交

42、通法規是自動駕駛車輛的設計原則之一，但違停車輛占用車道及道路臨時施工使道路環境臨時發生變化，造成了自動駕駛由于沒有合規的通行路線而請求人類接管。人類在此類場景中通常會臨時越過交通規則約束，如跨實線變道、在直行車道右轉等，在違反交通規則的同時默認一旦發生風險需要承擔相關的法律責任這一事實。自動駕駛車輛目前的設計原則決定了其不可能像人類一樣違反交通規則，但根據目前的數據來看，上述此類問題是影響未來自動駕駛車輛智能性及用戶體驗的一大因素；解決這類問題，需要從路權劃分清晰化、道路管理規范化、自動駕駛設計原則、法律法規豁免、責任認定等多角度出發。注 4：脫離場景劃分參照 T/CMAX 116-01202

43、0 自動駕駛車輛道路測試能力評估內容與方法 25 /北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 2021圖 262021 年脫離原因類型占比直行場景脫離多為鄰車道車輛切入造成。一方面自動駕駛車輛需要加強對高風險場景的感知預測能力，提高行駛安全性；另一方面，部分人類駕駛員的激進行為也對自動駕駛道路測試造成一定的困擾。從造成關鍵脫離的原因分類來看，交通目標占用車道、道路施工、路口博弈、交通目標變道切入是關鍵脫離的主要成因。其中交通目標占用車道與道路施工是前文提到的變道脫離場景的主要原因，而路口博弈和目標切入車道是造成自動駕駛關鍵脫離的重要因素。典型的路口博弈有自動駕駛測試車輛直行或右轉，社會車輛左轉；社會

44、車輛直行或右轉，自動駕駛測試車輛左轉。在人類博弈過程中，決策判斷不僅僅依據駕駛行為上的細微速度變化，還包含駕駛員的眼神、頭部動作、手勢等等肢體行為。這些，需要自動駕駛車輛積累大量的博弈數據，也需要人類駕駛員更為規范的行駛。仿真系統較難模擬出具有真實感的博弈場景，社會車輛或行人的行為按照“劇本”，機械化地沿固定的路線和行駛參數運動或與自動駕駛測試車輛交互。而在實際道路環境中，駕駛員或行人的行為總是與自動駕駛車輛本身的行為息息相關的，雙方在接近的過程中，基于目標車輛的行為，實時調整自身的位置和運動狀態，為自身在交通參與中爭取最大的收益。 在封閉試驗場地，由于場地路口類型受限和背景車輛的數量受限，較

45、難重復再現和模擬大量博弈行為。道路測試階段的博弈場景處置能力對自動駕駛技術提升有較大的意義，未來虛實結合測試需要針對性的開展博弈交互相關的場景測試，以提升測試有效性。/ 26北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 2021關鍵脫離目標分類（從相關交通參與者類型與交通設施類型分類）2021 年關鍵脫離數據顯示，小型客車仍是造成關鍵脫離的主要交通參與者，其次為中大型貨車、特種車輛（施工作業車等）、行人。圖 272021 年主要脫離交通參與者類型圖 282021 年主要脫離交通設施類型在交通設施類型方面，錐桶為測試車輛發生脫離時出現頻次最多的交通設施，自動駕駛仍需加強對錐桶類目標的感知和認知學習，尤其是

46、對多個或多類交通設施組合場景的處置能力。根據 2021 年關鍵脫離場景數據情況，交互博弈場景和邊界場景處理是當前自動駕駛車輛在道路測試階段面臨的主要問題。 27 /北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 20213.4車輛道路測試交通安全與國外不同的是，中國政府在產業發展的過程中積極地承擔了更多的管理與服務的責任。以北京為代表的國內自動駕駛先行城市，針對自動駕駛測試與示范工作持續出臺完善管理政策，建設科學的測試與示范標準，打造健全的管理體系，包括日常管理與服務、事故預防、事故處置等多個層面。3.4.1日常管理與服務為了更好的支持行業技術快速發展，支撐北京市自動駕駛道路測試服務水平提升，有效降低企業

47、負擔，在北京市自動駕駛測試管理聯席工作小組的支持和指導下，北京智能車聯對“北京市自動駕駛車輛道路測試管理與服務平臺”進行了持續的升級和功能拓展，實現了自動駕駛測試數據采集由實體裝置向車云對接的重大轉變。由北京智能車聯制定和開發的“自動駕駛道路測試無線通訊協議”和“智能汽車數據采集虛擬網關”能夠將自動駕駛測試的數據實時、穩定、高效地傳輸給平臺，從而為平臺能夠準確、客觀、公正地記錄自動駕駛車輛在實際道路測試中的行為提供了“基石”，通過對管理數據的溯源、挖掘、分析，為北京市自動駕駛政策的改進與優化提供了數據支撐，保障了自動駕駛車輛道路測試的規范性和安全性，提高了測試企業對交通事故的防范意識和應急手段

48、，為第三方服務機構優化和提升管理與服務水平提供了數據基礎，切實保障自動駕駛車輛道路測試安全可控，加速產業推進。 截至 2021 年底，平臺共發現道路測試隱患 816 次，告知糾正測試問題 518 次，其他問題在管理系統警告后自動糾正，下發整改類通知 10 次 , 道路巡檢（對開放道路標志標線等進行定期檢查）約 10 萬公里，有力地保障自動駕駛道路測試工作安全有序推進。圖 29北京市自動駕駛車輛道路測試管理與服務平臺/ 28北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 20213.4.2事故預防為持續支持自動駕駛產業穩步創新發展，在北京市自動駕駛測試管理聯席工作小組的指導下，北京市組織開展了測試主體安全宣

49、貫、事故模擬演練等道路測試安全事故預防和準備工作，形成快速有效的自動駕駛車輛道路測試交通事故應對機制。安全宣貫北京市采用道路測試安全運行研討會、培訓會等形式，通過開展深度的政策講解、科學的研究分析，解讀“安全第一、有序創新”的測試原則，督導測試主體積極進行安全自查并消除隱患，為構筑車輛道路測試安全體系提供支持。圖 30安全宣貫會議情況圖 31安全演練開展情況事故模擬演練2021 年 2 月初，由市交管局、市交通委、市經信局會同相關單位共同組織了自動駕駛車輛交通事故調查處理的模擬演練，在有人值守的情況下在指定區域內設置了兩種模擬事故場景，然后根據北京市自動駕駛車輛道路測試管理實施細則（試行）的要

50、求，開展對事故的全流程調查處理。此次事故模擬檢驗了自動駕駛車輛向管理與服務平臺回傳數據的有效性和準確性，開展了對事故的全流程調查處理，促進在自動駕駛示范區內形成更加安全、開放的自動駕駛車輛示范運行環境。2021 年 10 月至 12 月，滴滴、北汽、美團、戴姆勒、奧迪、蘿卜運力等多家測試主體在封閉試驗場內開展安全演練工作。安全演練通過模擬交通事故場景及事故處理流程，幫助測試主體工具化和制度化事故處理工作流程，建立高效的交通事故處理應對機制。 29 /北京市自動駕駛車輛道路測試報告 / 2021圖 32 北京市自動駕駛車輛道路交通事故處置程序3.4.3事故處置基于當前自動駕駛產業化進程加速環境下