從「應試」到「實戰」:智能駕駛測試如何跑在風險前面? |
發布時間:2025-04-17 09:33:46 | 瀏覽次數: |
但過去三年,全球因智能駕駛系統誤判引發的交通事故增長320%,維修費用平均單次超3萬元,保險理賠糾紛激增。當技術從實驗室走向消費端,用戶支付的每一分錢背后,都該有一張由系統性測試編織的安全網。 什么是客觀測試? 最直觀的理解就是將一臺“客觀真實”的車輛置于“客觀真實”的道路上,搭建一個“客觀真實”存在的危險情況,驗證這臺“客觀真實”的車輛真實的表現如何。例如下面這個情況,身為聰明的駕駛員的你一定能反應過來吧(bushi)? 世界上有非常多的專業組織和機構來對這些客觀場景進行歸納提取,按照類事故的發生率,造成的損失來提取最有“價值”的問題優先攻克(如下圖),從而形成對車輛所具備“智能化”能力的客觀評價。 然而對于車輛的智能駕駛等級越來越高,場景提取的速度跟不上我們所面對的問題(例如最近某車企高速上發生的事故,就是很典型的沒有被提取出的場景形式),因此很多的企業跳出了“應試教育”,開展了更加全面和復雜的客觀場景測試,以做到“先發制人”。 (已經提取場景圖示) (身為老司機的你是被害者還是不小心嚇到了別人呢) (測迅已完成的測試場景) 從標準化的法規測試,到極端工況的極限挑戰;從高頻事故場景的精準復現,到突發‘鬼探頭’的主動防御——測迅構建了覆蓋多種場景的智能駕駛驗證體系。 (我們經常看到的右轉盲區出現電瓶車場景) (裝滿了你的快遞的三輪車場景) 但是!!!最新的歐洲NCAP 2026標準主動安全部分,已經把這個場景從被測試車輛和目標物的速度70vs80km/h提升到了140vs150km/h,現有的測試裝備完全無法滿足。請問又如何應對? 如何測試“無法滿足”的風險? 除了面對150km/h的高速要求、還有我們意想不到的更多場景發生,如:面對暴雨中的逆行三輪車、隧道內的GPS失效、突然竄出的“鬼探頭”……如何測試這些“不存在的風險”也是智能駕駛需要面對的難題。 而測迅的整車交通環境在環測試系統VTEHIL (Vehicle, Traffic, Environment, Hardware-in-the-loop),正是為了解決這一矛盾而生——在實驗室內,用可控的方式復刻“不可控”的真實世界。 (VTEHIL高速測試場景) 智能駕駛技術的快速發展,正在重新定義人與車的關系。從標準場景測試到復雜環境模擬,每一次技術突破都意味著更安全的道路、更從容的出行。測迅以系統性安全測試為基石,為行業樹立"安全先行"的技術標尺,不僅能滿足您對標準測試的需求,對于未知的場景,您構想的任何場景,我們都能提供方便有效的客觀測試服務——因為真正的智能,永遠建立在對生命的敬畏之上。 |
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