专题 | 智能网联汽车驾驶场景数据库研究及应用（一） ——虚拟场景数据库篇

自2015年开展驾驶场景数据采集与分析研究以来，中国汽车技术研究中心数据资源中心不断积累自然驾驶场景资源。目前，它已经收集了超过32万公里的自然驾驶里程数据，覆盖了北京、天津和上海等重点城市。运营条件覆盖高速公路、城市、农村、停车场等重点区域，环境覆盖晴天、雨天、雪天。雾霾等各种天气条件涵盖了典型场景、角落场景、事故场景等多种类型，已建成中国特色领先的驾驶场景数据库。经过多年的经验积累，数据资源中心逐步形成了数据采集标准、数据处理流程、特征提取方法、场景数据库结构标准、测试用例数据格式、驾驶场景虚拟仿真测试方法等综合理论体系。

为了充分利用数据资源中心现有驾驶场景数据的应用价值，满足企业在智能网联汽车开发和验证方面的需求，解决行业在本地化功能安全评估方面的痛点，数据资源中心计划在驾驶场景数据建设方面积累技术，从数据收集、处理和分析虚拟仿真和评估系统等多个层面将对“智能网联汽车驾驶场景数据库的研究与应用”进行专题报告，为行业提供切实可行的技术支持。专题报告将分为8期，本期重点介绍虚拟场景数据库建设的总体思路和最新成果。

主题1：虚拟场景数据库的构建

虚拟场景数据库：驾驶场景数据是智能网联汽车开发和测试的基础数据资源。它是评估智能网联汽车功能安全性的重要“案例库”和“练习集”，是重新定义智能汽车水平的关键数据基础。驾驶场景测试用例主要通过虚拟仿真环境和工具链进行复制，因此建立虚拟场景数据库是连接场景数据和场景应用的关键桥梁。

虚拟场景数据库的特点：虚拟场景数据库具有无限性、可扩展性、批量生产和自动化的特点。

无限：虚拟场景数据库主要通过测试用例的虚拟仿真建模来获得。测试用例来自功能和逻辑场景。由于场景参数分布的连续性以及场景元素排列和组合的多样性，测试用例不可能是详尽的。随着场景数量的不断积累，虚拟场景数据库也在不断丰富，而虚拟场景数据库也是无限的。

可伸缩性：构成场景的关键元素包括静态元素、动态元素和驾驶员行为元素。元素的不同排列、组合和遍历值丰富了虚拟场景库的边界，导致虚拟场景库数量成比例增加。例如，相同的测试场景可以通过改变天气条件、照明条件、交通参与者的数量和位置来扩展更多样化的测试用例。

批量生产：通过利用虚拟仿真工具链开发标准驾驶场景数据接口，可以实现测试用例的批量导入和建模，并使用高性能仿真服务器实现模拟测试的批量生产，节省时间和人力成本。

自动化：实现自动化测试的能力是虚拟场景数据库的另一个特点。测试用例的评估规则将被写入数据库。模拟测试完成后，将结合测试对象的性能，自动提供综合评估结果和指标。

虚拟场景数据库的构建：场景数据的格式、虚拟仿真工具链和测试用例评估系统是构建虚拟场景数据库中的主要环节。首先需要将测试用例定义为标准数据格式。目前，国际通用的数据格式包括OpenDrive和OpenScenario，数据资源中心正在积极开发符合中国驾驶场景特点的分层场景数据格式，以满足各种工具链的接口要求；

虚拟仿真工具链是构建虚拟场景库的关键。目前，国内外已有10多种虚拟仿真工具可以实现静态/动态特征建模、环境渲染和驾驶场景实时仿真，极大地丰富了虚拟场景库的应用模式和领域。选择合适的工具链是构建典型、通用、有代表性的虚拟场景库的重要步骤。构建虚拟测试用例的评估系统是场景数据应用的首要任务。数据资源中心从监管要求、功能安全性、算法有效性等多个方面全面提出了自动驾驶虚拟仿真测试评估体系，增强了驾驶场景支持智能网联汽车开发测试的现实意义。

虚拟场景数据库分类：数据资源中心将模拟场景分为四类：自然驾驶场景、危险工况场景、法律法规场景和参数重构场景，包括不同自然条件、道路类型、交通参与者的多种类型的虚拟模拟测试案例，以及环境类型。

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自然驾驶模拟场景-经过充分测试的场景

自然驾驶模拟场景来自数据中心收集的驾驶场景数据库和企业的道路测试场景。自然驾驶模拟场景能够很好地反映测试的随机性、复杂性和典型的区域特征。目前，数据中心已经收集了32万公里的自然驾驶场景数据，并通过成熟的场景划分方法生成了数千个典型测试案例。基于测试用例数据每日更新的构建机制，不断丰富和完善自然驾驶模拟场景库。

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危险工况模拟场景-必要的测试场景

危险工况模拟场景主要包括三类模拟场景：恶劣天气环境、复杂道路交通和典型交通事故。数据资源中心通过对大量自然驾驶场景数据库的参数化统计分析，提取不同影响因素下的危险场景测试案例，包括天气、光线、地理地形、交通拥堵、道路结构、特殊障碍物等因素导致的高风险场景案例。此外，数据资源中心分析和输入这些危险条件数据，并构建模拟场景，将危险条件场景参数化，以扩展和生成更极端和边缘的场景。

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标准和监管模拟场景-基本测试场景

标准和监管测试场景是自动驾驶功能在开发和认证阶段需要满足的基本场景。数据中心一直在密切关注自动驾驶政策的发展趋势。基于ISO、NHTSA、ENCAP、CNCAP等多个标准和评估程序，构建了20多个标准模拟测试场景，支持AEB、ACC、LKA、APA等各种自动驾驶功能的模拟验证，并整合了标准场景的自动化测试流程。

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参数重组模拟场景-补充测试场景

参数重组仿真场景的目的是将现有仿真场景参数化，完成仿真场景的随机生成或自动重组，从而补充大量未知的测试场景，有效覆盖自动驾驶功能测试的盲点。参数重组的模拟场景可以是监管场景、自然场景和危险场景。通过设置不同交通要素的参数，可以重新组织监管场景；使用参数随机生成算法可以重新组织自然场景；对于危险场景的重构，数据资源中心通过自动化测试搜索边缘场景，计算边缘场景的参数权重，并以高权重扩展高风险因素参数的范围，可以实现更危险的模拟测试场景的自动化生成。

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