面向关键触发条件的智能网联汽车感知系统SOTIF测评研究白皮书

智能网联汽车感知系统SOTIF测评研究白皮书

引言

随着自动驾驶技术的快速发展，智能网联汽车进入市场准入的关键阶段，预期功能安全（SOTIF）测试验证需求进入新阶段。感知系统作为智能网联汽车的“眼睛”，其鲁棒性和可靠性直接影响行驶安全性，但易受恶劣天气和复杂交通环境影响，导致SOTIF问题。深入探究触发条件导致感知系统功能局限的机理，有助于提升安全性。任务组将触发条件分为特殊触发条件（如降雨、特殊目标物）和典型触发条件（如目标物遮挡），分别探索合适的测试方法与测试维度。

第一章 降雨触发条件模拟方法的机器视觉真实度定性对比

本章以降雨为例，对比不同模拟方法的真实度。构建了图像质量和目标检测评价指标，采集了真实降雨和各类模拟降雨图像，定性地对比了不同方法的真实度。结果表明，仿真数字模拟降雨A在机器视觉维度上相对具有较高的真实度。

第二章 场地模拟降雨的模拟有效性定量分析

本章定量分析了场地模拟降雨的综合模拟有效性，并提出了真实度评估方法。通过激光雨滴谱仪采集真实降雨和模拟降雨的微观数据，对比了两者在降雨微观物理分布和下游感知任务影响上的相似性。结果表明，模拟降雨在高速大粒径雨滴的模拟上存在差异，对传感器的影响普遍大于真实降雨。

第三章 常见障碍物实车与仿真感知对标

本章针对特殊目标物类触发条件，选取常见障碍物进行实车与仿真感知对标。结果表明，对于精细化建模的非标障碍物，仿真测试的结论具有一定可信度，但动态障碍物和特殊天气、光照场景的真实性仍存疑。

第四章 典型触发条件下感知系统错误可接受水平研究

本章提出了典型触发条件下感知系统错误可接受水平的判定方法，并以前车切出遇静止前车场景为例进行实验。结果表明，当AEB模型制动效果理想时，感知系统错误均可以被接受；当整体制动效果保守时，感知系统错误时长占比过高会导致碰撞发生。

第五章 总结与展望

本报告重点探索了触发条件相关测试的主要矛盾，并提出了改进方向。未来将从扩大数据样本、完善模拟降雨真实度评价、探究动态障碍物真实性、调整判定条件构建方式和优化测试体系等方面进行改进。