央廣網深圳1月5日消息（記者黃倩 通訊員刁雯蕙）記者5日從中國科學院深圳先進技術研究院（以下簡稱“深圳先進院”）獲悉，該院汽車電子中心自動駕駛團隊近期通過了深圳市交通運輸委聯席會議的專家綜合評審，并于5日獲得了由深圳市交通警察大隊頒發的深圳市乘用車自動駕駛開放道路測試牌照。這是在中科院體系內及廣東省高校與科研機構中獲得的首個自動駕駛路測牌照。

　　自動駕駛路測牌照（自動駕駛團隊供圖）

　　“獲得公開道路測試牌照后，我們的自動駕駛車輛將按計劃在深圳市交委劃定的19個市內公開區域中進行智能網聯汽車公開道路測試”，深圳先進院汽車電子中心主任李慧云研究員表示。

　　據了解，針對當前自動駕駛測試方法中的不足，團隊在開發測試的過程中并行自主研發了國內首個自動駕駛整車在環測試系統，用于精準模擬真實的駕駛環境及數據收集。目前該系統可完成一周累計測試里程達100公里的復雜場景測試，系統功能至少迭代一次�！白詣玉{駛整車在環測試系統由動力在環測試臺架和自動駕駛數據收集分析系統組成。在真實測試過程中，臺架模擬的準確性保證了自動駕駛系統數據的真實性，而自動駕駛系統數據的真實性又提高了臺架數學物理模型對真實環境模擬的準確度。兩套系統緊密配合，可大幅提高自動駕駛系統測試效率�！崩罨墼票硎�。

　　自動駕駛整車在環測試系統（自動駕駛團隊供圖）

　　把道路“搬”進實驗室 讓自動駕駛“跑”起來

　　2016年，深圳先進院汽車電子中心團隊開始研發自動駕駛技術，進行了感知、決策、規劃、控制、線控底盤等關鍵技術模塊的自主研發。在開發測試的過程中，針對當前自動駕駛測試方法中的不足，團隊提出自主研發臺架測試系統的計劃，于2018年推出第一套臺架測試系統。

　　傳統的測試方法中，自動駕駛車輛通過在真實道路環境中，持續地對各類場景進行反復和連續測試，基于測試數據，尤其針對可能導致事故的場景數據，對自動駕駛系統進行進一步的改進和完善，然而該類重要場景發生機率過低，數據難以收集；另一方面，現有的模擬測試方法中，除了進行功能性測試外，缺乏路面實際響應，道路測試極端場景情況再現困難，這是制約智能網聯汽車產業快速發展的瓶頸。

　　“在自動駕駛系統的開發測試過程中，我們面臨的最大困難就是系統集成測試時需要進行的場地測試，由于場地、資金和任務周期的限制，長時間的道路測試周期長、效率低�！崩罨墼票硎�，團隊自主研發的動力在環測試臺架，能夠將不同天氣、路況下的路面摩擦、風阻、坡阻等不同工況，用測功機簡單方便地再現，通過采用帶路面負載模擬的整車在環實驗臺，能夠避免虛擬仿真中車輛運動學或動力學模型失真帶來的問題，使測試結果更接近真實路測結果。

　　“與實際道路的測試方法不同，我們現在把道路‘搬’進了實驗室，讓自動駕駛車輛‘跑’起來”， 深圳先進院汽車電子中心黨少博表示，臺架能夠加速研發迭代，助力代替進口測試設備，降低自動駕駛車企及第三方測試場的測試成本與測試場建設成本。

　　據了解，團隊研發的測試臺架以《深圳市智能網聯汽車自動駕駛功能測試規程》為參照標準，將進一步豐富和完善臺架測試系統的測試場景，保證其能滿足各地標準。

　　深圳先進院汽車電子中心自動駕駛團隊（自動駕駛團隊供圖）

　　數據回溯，讓測試結果更精準

　　自動駕駛車輛在實驗室“跑”起來的同時，如何在眾多數據中快速提取有效的場景進行復現，抓出千分之一的錯誤，找到系統運行的失效邊界，對驗證測試結果的準確性以及系統的可靠性尤為重要。

　　對此，團隊自行搭建了一套自動駕駛系統數據采集分析系統，該系統由自動駕駛的實時狀態存儲系統和數據離線處理系統組成，既能保證自動駕駛狀態數據的準確全面記錄，又能豐富臺架測試的場景庫元素。

　　“與傳統車企關注車輛的電氣和機械性能不同，我們的數據采集和分析側重于自動駕駛感知決策，規劃控制等核心算法的測試與優化�！秉h少博表示，自動駕駛系統數據采集分析系統能夠快速分析路測中的關鍵場景，及自動駕駛狀態故障，同時，結合動力在環測試臺架對自動駕駛感知控制算法進行快速地測試與升級。

　　據了解，該數據系統已經進行了傳感器數據處理、場景建模、場景提取、場景重生成等核心模塊的開發、部署和性能測試，目前已經升級到第三個大的版本。

　　2020年7月，團隊的自動駕駛方案在深圳智能網聯交通測試示范區完成了10個項目共計36個場景、120次測試，并順利完成測試車輛整體運行穩定性的1000公里道路測試階段；2020年8月，團隊向深圳市政府提交“公開道路測試牌照”申請，并通過了專家評審會；2020年12月，深圳市交通運輸委員會聯席會議聯合審核團隊的申請，下發自動駕駛道路測試通知書，并獲得深圳市交通警察大隊頒發的公開道路測試牌照。

　　下一步，團隊將依然圍繞自動駕駛技術，虛擬仿真測試技術，動力在環測試臺架，以及車聯網組成的技術框架，進一步提高核心算法的效能，同時與多方展開合作，建立基于測試臺架的測試標準和流程，推動自動駕駛產業的發展。目前，團隊已完成相關技術孵化，成立了測試公司，專注于提供智能網聯汽車的測試臺架裝備的系統解決方案。