摘要
无人驾驶与智能网联汽车是全球汽车产业转型升级的核心方向，但其安全冗余不足仍是制约规模化落地的关键瓶颈。复杂交通环境与极端工况对无人驾驶系统的环境感知、决策规划及控制执行能力提出严苛挑战。当前无人驾驶汽车测试体系涵盖虚拟仿真测试、封闭场地实车测试及开放道路测试三大环节，其中虚拟测试因覆盖场景广、成本可控、风险低等优势，成为验证系统可靠性的核心环节。本文基于无人驾驶汽车运行风险特征，系统梳理虚拟测试场景模型层开发的核心原则，明确场景构建的关键技术要点，为提升虚拟仿真测试的有效性与置信度提供技术支撑，对推动无人驾驶系统迭代优化具有重要工程价值。
引言
无人驾驶技术已成为全球汽车与交通领域的研发焦点，美、德、日等发达国家早在 2018 年便发布《自动驾驶安全框架》《德国自动驾驶法案》等政策法规，推动技术落地与测试规范建设。我国在《汽车产业中长期发展规划（2017-2025 年）》中明确将无人驾驶技术列为重点攻关方向，北京、上海、广州等 10 余个城市已建成国家级无人驾驶封闭试验场，并开放超千公里测试道路。然而，开放道路测试中的安全事故频发（如 2018 年 Uber 自动驾驶车辆致命碰撞事故、2021 年特斯拉 Autopilot 系统致人伤亡事件），暴露出无人驾驶系统在复杂场景下的鲁棒性不足。
学界普遍认为，当前无人驾驶系统尚未具备完全开放道路测试的技术冗余，需通过虚拟测试构建 “亿级场景库”，实现对极端、边缘场景的全覆盖验证。基于场景的测试技术（Scenario-Based Testing）作为无人驾驶系统验证的核心方法，其场景构建的合理性与完整性直接决定测试效果。因此，深入分析虚拟测试场景构建的关键技术，成为突破无人驾驶安全验证瓶颈的核心议题。
1 无人驾驶汽车运行风险特征与分类
1.1 风险定义与本质属性
依据 ISO 21448（预期功能安全）标准，无人驾驶汽车道路交通风险定义为：在特定交通系统边界内，因环境感知偏差、决策逻辑缺陷或控制执行误差，导致车辆无法满足预期功能，进而引发人身伤亡或财产损失的可能性。其本质属性体现在两方面：
客观性：道路几何特征（如急弯、陡坡）、极端天气（如暴雨、团雾）、交通参与者行为（如行人横穿、车辆加塞）等干扰因素客观存在，无法完全规避；
随机性：风险触发条件（如干扰因素出现时序、强度）具有不确定性，且不同因素耦合（如暴雨 + 逆光 + 行人横穿）会导致风险概率呈非线性增长。
1.2 风险分类体系
基于风险来源，可将无人驾驶汽车运行风险划分为两类：
1.2.1 环境与交通风险
道路环境风险：含道路几何参数（如平面线形、纵坡、路面附着系数）、基础设施状态（如交通标志磨损、信号灯故障）；
气象环境风险：含能见度干扰（雾、霾、沙尘）、路面状态干扰（雨、雪、冰）、极端温度（-30℃以下低温、60℃以上高温）；
交通参与者风险：含机动车违规行为（随意变道、超速）、非机动车 / 行人无序行为（闯红灯、横穿马路）、突发障碍物（抛洒物、动物闯入）。
1.2.2 系统功能风险
感知层风险：激光雷达点云噪声、摄像头逆光过曝、毫米波雷达多目标误识别；
决策层风险：复杂交叉口冲突点判断失误、极端场景下决策逻辑空白（如无保护左转 + 行人横穿）；
控制层风险：执行器响应延迟（如制动滞后）、底盘控制精度不足（如湿滑路面侧滑）。
1.3 典型场景风险解析
1.3.1 城市道路场景
核心风险点包括：交叉口无保护转向（如左转车与对向直行车冲突）、环岛多车流交织、非机动车 “鬼探头”（如从大型车辆盲区穿出）、道路施工区域临时改道。数据显示，城市道路交叉口事故占比达 45%，其中 70% 与场景感知不完整相关。
1.3.2 山区公路场景
受道路线形限制（最小平曲线半径≤25m）、视距不足（凸形竖曲线视距≤50m）、基础设施薄弱（无护栏、标志缺失）影响，易出现坠崖、碰撞山体等风险；且山区暴雨易引发落石、滑坡，进一步加剧风险。
1.3.3 高速公路场景
高车速（≥100km/h）导致决策响应窗口缩短（如前车急刹时，安全制动距离需≥150m），主要风险包括：多车道连续变道、大型车辆尾流干扰、团雾突发能见度骤降（≤50m）、隧道出入口光适应干扰。
2 无人驾驶汽车虚拟测试场景模型层开发原则
2.1 场景要素体系构建
基于 ISO 34502（道路车辆 — 自动驾驶系统 — 场景描述与分类）标准，虚拟测试场景需包含五大核心要素，各要素的参数化定义如表 1 所示：
要素类别 | 核心参数 | 参数取值范围示例 |
气候要素 | 能见度、路面附着系数、风速 | 能见度：5m（浓雾）~5000m（晴天） |
交通要素 | 车辆数量、行人密度、运动速度 / 轨迹 | 车辆速度：0km/h（静止）~120km/h |
交通设施要素 | 道路等级、车道数、标志标线类型 | 车道数：2 车道（乡村路）~8 车道（高速） |
信息通信要素 | 通信延迟、定位精度、丢包率 | 定位精度：1m（GNSS）~0.1m（RTK） |
电磁环境要素 | 电磁干扰强度、频率范围 | 干扰强度：20dBμV/m~100dBμV/m |
2.2 道路场景参数化开发规范
2.2.1 城市道路模型
依据《城市道路工程设计规范》（CJJ 37-2012），按道路等级差异化设定参数：
主干路：设计时速 50-60km/h，车道宽度 3.5-3.75m，交叉口信号灯配时周期 60-120s；
次干路：设计时速 40-50km/h，车道宽度 3.25-3.5m，可设置机非隔离带（宽度 1.5-2m）；
支路：设计时速 30-40km/h，车道宽度 3-3.25m，交叉口采用停车让行或减速让行控制。
2.2.2 高速公路模型
参考《公路工程技术标准》（JTG B01-2014），关键参数包括：设计时速 100-120km/h，车道宽度 3.75m，路肩宽度 2.5m，最小平曲线半径 650m（120km/h 工况），最大纵坡 3%。
2.3 动态场景参数化开发要点
2.3.1 跟驰场景
基于 IDM（智能驾驶员模型），设定核心参数：
跟驰安全距离：与车速正相关，公式为
干扰车行为：包含匀速（±5km/h 波动）、急加速（≥2m/s²）、急减速（≤-3m/s²）。
2.3.2 超车场景
需定义超车触发条件（如跟驰时间＞30s、相对车速差＞10km/h）、超车路径（横向偏移量≤1.5m/s）、对向车干扰（如对向车距≤500m 时的避撞决策）。
2.4 场景覆盖性原则
需满足 “三维覆盖”：
工况维度：覆盖加速、减速、转向、制动等基础工况，及复合工况（如转向 + 制动、加速 + 转向）；
风险维度：覆盖低风险（正常天气 + 有序交通）、中风险（小雨 + 轻度拥堵）、高风险（暴雨 + 违规变道）；
系统维度：覆盖感知层（如传感器噪声）、决策层（如路径规划）、控制层（如执行器延迟）的故障注入场景。
3 无人驾驶汽车虚拟测试场景仿真构建关键技术
3.1 静态场景建模技术
3.1.1 基础建模工具
道路建模：采用 OpenDRIVE 标准，通过 PreScan、RoadRunner 构建三维道路模型，支持道路线形（直线、圆曲线、缓和曲线）、附属设施（护栏、路灯）的参数化生成；
环境建模：利用 Unity、Unreal Engine 构建植被、建筑、交通标志等静态元素，通过材质贴图（如路面磨损纹理、标志反光效果）提升真实度。
3.1.2 高精度地图导入
支持导入 HD Map（精度≤0.1m），包含车道线、停止线、交通标志位置等语义信息，实现虚拟场景与真实道路的精准映射。
3.2 动态场景生成技术
3.2.1 数据驱动生成
基于真实路测数据（如 Waymo Open Dataset、百度 Apollo Dataset），通过以下步骤生成场景：
数据清洗：去除噪声数据（如传感器误识别）、补全缺失数据（如 GPS 信号丢失）；
场景重构：提取交通参与者轨迹、环境参数，通过插值算法生成连续场景；
场景变异：对关键参数（如车速、距离）进行 ±20% 扰动，生成边缘场景。
3.2.2 规则驱动生成
基于专家知识定义场景生成规则，例如：
交叉口场景：触发条件为 “行人闯红灯 + 右转车辆”，生成参数含行人横穿速度（1-2m/s）、车辆右转速度（10-15km/h）、冲突时间窗口（0.5-1s）；
极端天气场景：触发条件为 “暴雨（能见度 50m）+ 高速行驶（100km/h）”，生成参数含路面附着系数（0.3-0.5）、雨刷工作频率（10-15 次 /min）。
3.3 仿真平台应用技术
以行业主流的 SCANeRstudio 平台为例，关键应用步骤如下：
场景搭建：通过 Scenario Editor 定义道路网络、交通流、环境参数，支持导入 OpenDRIVE 道路模型与 FBX 格式静态模型；
传感器配置：模拟激光雷达（如 Velodyne VLP-16，点云密度 300 点 /㎡）、摄像头（分辨率 1920×1080，帧率 30fps）、毫米波雷达（探测距离 200m，角度分辨率 1°）；
仿真运行：设置仿真步长（≤10ms），记录车辆轨迹、传感器数据、决策指令等关键数据；
结果分析：通过 Analysis Tool 计算安全指标（如最小碰撞时间 TTC、车头时距 THW），评估系统性能。
3.4 场景验证与优化技术
3.4.1 有效性验证
通过 “虚实对比” 验证场景真实性：将虚拟场景中传感器数据（如摄像头图像、雷达点云）与真实路测数据对比，误差需满足：
距离测量误差≤5%；
目标识别准确率≥95%；
环境参数（如光照强度）偏差≤10%。
3.4.2 冗余优化
基于场景重要度排序（如高风险场景权重＞低风险场景），通过贪心算法剔除重复场景，确保场景库在覆盖核心风险的前提下，规模可控（一般≤10 万条核心场景）。
4 结语
虚拟测试场景构建是无人驾驶系统安全验证的核心环节，其技术要点体现在三方面：一是基于风险分析明确场景要素，实现 “全风险覆盖”；二是通过参数化建模，确保场景的可复现与可调控；三是结合数据驱动与规则驱动，提升场景生成的效率与多样性。未来需进一步突破 “场景 - 故障” 映射技术（如基于场景自动注入系统故障）、跨平台场景适配技术（如统一场景描述标准），推动虚拟测试与封闭测试、开放测试的协同，为无人驾驶汽车规模化落地提供更可靠的安全保障。
