1.6 车联网测试场

在美国及欧洲，允许正在开发的智能汽车上路行驶正成为一种普遍现象。美国内华达、加利福尼亚、佛罗里达及密歇根州为谷歌、特斯拉等正在开发的无人驾驶汽车发放了公路试验牌照，谷歌无人驾驶汽车已经行驶超过290万km，实现了零事故。美国交通部开展的Safety Pilot Model Deployment共组织了2836辆车，花了两年的时间在公共道路参加了实证测试，这也是有史以来最大规模的智能网联汽车测试活动。欧洲方面，德国向宝马发放了许可证，西班牙也允许无人驾驶汽车上路行驶。在国内，2011年一汽红旗HQ3无人驾驶车完成从长沙至武汉286km的路测；2015年12月百度无人驾驶汽车完成北京开放高速路的自动驾驶测试；长安汽车公司也于2016年6月成功完成2000km超级无人驾驶测试。这意味着中国的智能网联和无人驾驶汽车从国家战略高度正式进入实际操作阶段。

智能网联汽车特别是无人驾驶汽车是无法逆转的发展趋势，但都有一大批关键技术需要突破，更为重要的是缺少能够对这些关键技术进行反复验证和测试的公共测试平台，以避免在实际环境中给交通留下隐患。主要体现在以下几方面。

（1）智能网联汽车对基础设施的适应性

在现阶段，环境对智能汽车的要求相当苛刻。考虑到行人数量和其他障碍物，现有的城市环境可能都达不到自动驾驶汽车的要求。此外，智能汽车面临的一个挑战是城市的基础设施建设，比如车道的宽度、停车场的改进等。如何将智能网联汽车融入现有的交通系统中来，还是一个不小的难题。因此，智能网联汽车需要一个基础设施的测试平台，特别是能够模仿中国社会的各种自然环境和道路状况，为智能网联汽车的研发提供原始测试数据。

（2）智能网联汽车与普通汽车的适应性

未来相当长一段时间，智能网联汽车与普通汽车将会在共同的基础设施中共存，普通汽车的驾驶行为多种多样，这些将会对智能网联汽车产生重要影响。在正式上路之前，需要有一个公共的测试平台，在确保安全的前提下，分析不同驾驶行为对智能网联汽车的影响，以及智能网联汽车对不同驾驶行为的适应性。

（3）智能网联汽车的安全性

现有的智能网联汽车引发了公众对于驾驶人员隐私泄露的担忧。此前，美国政府审计局在一次调查中无意间发现了汽车制造商操控了用户的信息，由此引发了用户信息泄露的担忧。近年来，苹果手机可以监控用户地理位置的内幕曝光后，许多人开始担心今后无人驾驶汽车制造商、无人驾驶系统供应商以及卫星导航服务提供商，有可能不当存储乃至使用无人驾驶汽车用户的行驶数据，使用户行踪等个人隐私无法得到应有的保障。

对于依赖人工智能以及互联网的智能网联汽车来说，安全问题不解决，也难以得到消费者信赖。一旦汽车上网之后会碰到两个突出的问题：首先，汽车上网后就可以远程被黑客控制，黑客甚至不用接触到你的汽车；随之而来的第二个问题是，一旦有一辆车被黑客攻破，就有可能通过网络把被黑的汽车数量迅速放大。

除了黑客问题外，智能网联汽车本身的可靠性也值得重视，当海量的用户接入这个系统的时候，如何保证这个系统的稳定就是个很重要的问题，尤其是当客户接入量从万级增加到几十万级甚至几百万级的时候，一定会遇到性能瓶颈，对整个智能网联汽车的系统来说，数量迅速增长所隐含的威胁是非常大的。

因此需要一个公共平台，对于智能网联汽车的隐私保护、网络安全和市场渗透率等进行综合检验。该服务平台需要能够为智能网联汽车提供一个测试环境，能够模拟各种基础设施和各种驾驶行为。同时，该服务平台将发展成为一个智能网联汽车的测试基地，利用测试过程积累的大数据，制定智能网联汽车的相关测试规范，为智能网联汽车提供测试保障。

美国、欧盟、日本等在很早就开始布局智能网联汽车并耕耘多年，为推动技术进步和商业化应用，欧、美、日都已经建设有公共服务平台，比如封闭试验场、示范区等。在智能网联汽车特别是无人汽车正式上路之前，先要进行合规性测试。只有测试得到认可之后，才能进入社会道路开展实证测试。

1.6.1 美国密歇根大学Mcity

Mcity是由美国密歇根大学主导、密歇根州交通部支持建立的无人驾驶虚拟之城，位于美国密歇根州安娜堡市，占地32英亩（约合12.9m2），斥资1000万美元，于2015年正式投入运营，是世界上第一座针对测试无人驾驶汽车、V2V/V2I车联网技术而打造的模拟小镇，其构造如图1-22所示。它经过环境变量控制设计，提供一种放大系数。在这里，多种道路突发状况可以集中地发生，因此，每公里的测试路程能够代表真实环境中10km、100km甚至1000km的驾驶。

1. Mcity试验区域构成

Mcity试验区域由高速试验区和低速试验区两部分组成。

（1）高速试验区：有按照美国法规标准修建的高速公路路段，该路段设有护栏、防撞垫、防撞墙、入口以及出口匝道，可用来测试车辆进入和驶出高速路的情况，以及汇入和汇出队列的情况。

（2）低速试验区：有多条道路可供选择，可用来模拟城市街区、郊区街道、郊区干线和乡村道路等。

2. Mcity路面及道路元素

Mcity由多种路面和道路元素构成。它包含水泥、柏油、仿真砖等铺装路面，还有泥土、碎石等非铺装路面。在试验区内，随处可见交通标志、车道线、信号灯、人行横道、指示牌、减速带等道路元素，也包括生活中不那么常见的隧道、环岛、交通管制、施工区等道路元素。在城市场景中，它有可移动的房屋外墙，墙体材料均取自于真实建筑，如玻璃、砖、木头、铝乙烯等，用于模拟传感器对于不同材料的不同反馈。它还有多种停车位可供测试，如侧方停车、倒车入库和斜对角停车等。在市中心区域，也包含邮箱、消防栓、候车椅、计时码表等自动驾驶车辆在真实世界中会遇到的道路元素。

3. city场景构成

Mcity可以模拟真实世界中的各类场景。除了日常行车中的多车道行驶，通过有信号灯、无信号灯、有行人的路口，通过斜坡、环岛、高速路等场景，还特别设计了一些用于测试传感器和整车控制算法的场景。例如试验场内有人造树荫区域、地下隧道等场景，用于测试传感器信号被削弱、遮蔽和延迟对于自动驾驶的影响；有金属架桥、测试雷达与图像处理算法的应对能力；有正南北、正东西方向的道路用于测试全球定位系统（GPS）的精度；有机械控制的假人用于测试车辆对于突然出现的行人的反应；有可工作的铁路道口，包含警示灯、闸门和轨道灯；有贯穿整个测试场的照明设施，配有不同的发光源；有故意做旧的道路标牌用来测试图像处理系统等。以上这些都是真实生活中自动驾驶车辆会遇到的场景，Mcity均有所准备。

Mcity最值得借鉴的便是柔性化设计理念。它的道路都是无固定标线的，可以随时更改车道布置。它的多种交通元素是可以移动的，包括建筑外墙、假人等。它的交通标志也是可以随时根据实验要求进行更换的。而且，它还预留了巨大、平整的沥青路面区域用于设计和布置已有场地中未包含的场景，例如大型停车场等。这样可以极大地方便测试者布置他们需要的场景，而且大大降低了后期升级成本。

1.6.2 瑞典AstaZero

Astazero是欧洲现有最大的智能汽车测试场，总部位于瑞典。于2014年由政府以及诸多企业和行业学会出资组建，瑞典SP技术研究所和查尔姆斯理工大学运营。总面积200万m2，其中铺装路面25万m2，可承受轴重13T、满载60T的货车。

Astazero可以根据测试环境的不同而进行各种不同领域方面的相关研究，并且可以提供多种测试条件及服务：

● 开发、测试及验证新的交通安全技术方案。

● 提供开发方法和测试设备。

● 提供完整的测试场地合作方案。

● 提供先期测试或早期技术研究开发所需的测试场地仿真。

● 针对客户面临的问题提供解决方案。

● 提供演示设备，为客户产品发布、会议召开和公司活动提供便利

AstaZero试车场由五个区域组成：

（1）多车道测试区域。

（2）由四个街区组成的城市区域。

（3）高速道路测试区域。

（4）农郊道路。

（5）主试验中心，通过不同区域的组合可以模拟几乎全部的道路交通模式及交通状况。

测试场地使用Wi-Fi全覆盖，同时可为各种设施提供电力及光纤信号。Astazero现阶段可用的模拟物品包括：假人模型以及大型的动物、可远程控制的气球车、道路护栏与交通标志等，在第二阶段还会加入隧道、大雾发生器和雨水发生器等。

Astazero的五个不同测试区域包含了大量的测试场景，如：车道变换，侧向超车，十字路口交汇，全无照明和局部照明，高速变道，高速避障，高速定位与导航，紧急隐蔽障碍物，单调的环境，规避车辆、自行车和行人，行车碰撞，横穿道路等场景。

基于以上多场景多区域的工况设置，AstaZero的测试内容基本涵盖面较全。包括了车辆动力学测试、驾驶员行为测试、V2V&V2I功能测试、功能可靠性测试和通信技术测试。Astazero同样具备了很强的柔性化设计，比如试车场的照明设备可控可调节（开关、明暗）；拥有气球车、行驶机器人等移动障碍物，可变的交通标识，可变车道数和车道宽，调整的自由度较大。

1.6.3 美国弗吉尼亚Smart Road

弗吉尼亚智能道路项目始于20世纪80年代，是由弗吉尼亚交通运输部出资，交由弗吉尼亚理工大学交通学院负责运营和管理。它是一条长5.7mi（约合9.17km）的限制进入的高速公路，目前已经建成了2.2mi双车道公路。迄今为止，在这条智能道路上进行的研究项目已经超过1800项，同时Smart Road也是美国北部唯一一条能够在交通领域提供如此广泛测试环境的试验道路。

1. Smart Road道路情况

Smart Road包含12种不同路面，14个路段，其中包括一个开放的等级摩擦路面，还有为被淹没路面测试而设计的地势较低的路面（Zero-crown Pavement）。Smart Road的每条测试道路中都安装有传感器，可用于检测湿度、温度、应变、振动等环境因素，同时还可以进行动态称重。

2. Smart Road天气模拟系统

Smart Road最具特色的是它的天气模拟系统。如图1-23所示，试车场中75个天气塔可以产生雨、雪和雾。它有一个500000加仑（约合1892.7m3）的水箱为水塔供应水，这个水塔可以在舒适的温度和风的环境下在0.5mi的道路范围内产生特定的天气。这套系统可以产生雨量为0.8～2.5ft/h的下雨天气；能见度在10～300ft范围内变化的雾天；及厚达4ft/h的大雪天气。

3. Smart Road还有照明系统、连接系统和能见度检测系统

（1）试车场配有可变照明来研究照明技术对可见度的影响。它复制了95%的国家公路照明系统，采用了变极间距设计。光源有多个灯具头可用，包括发光二极管（LED）模块。额外的塔安装在便携式基地根据需要允许其他环境的模拟，例如人行横道。整条道路上共装有39个架空光塔。

（2）为网络连接需要，7个路边无线设备以约为2000ft的间距被安装在智能试车场道路上。整个网络可以集成数据收集系统和道路特征控制系统。这些设备可用于帮助车辆、基础设施和设备之间的连接，使得相关的信息可以在它们之间传递。试车场道路上还提供两个移动路边设备站点。

（3）能见度测试系统包括两个路段（静态和动态），用于测试路面标记和其他对象的可见性。一种便携式天气系统可以在这些环境中创建各种可视情况。路面标线可配置模拟任何道路条件。过去的路面标记的研究包括：紫外线反射的标记，反光混合物的标记，三维标记，安装质量对标志可见性的影响等。其他视觉对象已被用于研究行人（有生命和无生命的）、标牌和测试目标。

弗吉尼亚理工大学交通学院（VTTI）设置了控制室为公路研究安排时间，并提供全天24小时监控。控制中心可以通过监控摄像机直接或间接观测到路上交通和驾驶员的表现，控制室也作为511弗吉尼亚数据质量保证/质量控制（QA/QC）中心。控制室内的调度员可以操纵照明和所有天气系统，可以控制访问此类设施。VTTI拥有一些实验室来辅助研究目标，这些实验室包括驱动接口开发、眼睛扫视数据研究、照明研究、事故分析、事故数据库分析、路面研究和交通仿真等。

综上所述，Smart Road的天气模拟系统和照明调节系统在国外现有的智能车试车场中处于先进水平，为国内智能网联试车场的建设提供了良好的参考。

1.6.4 英国MIRA——City Circuit

City Circuit是由英国著名传统试车场MIRA测试中心的城市道路改建而成，也开始为智能网联车辆提供测试服务。MIRA试车场是世界上最大、综合性最高、独立的试车场。该试车场坐落在英国腹地米德兰，占地750英亩，共24个环路全长超过95km。该试车场分为9个区域，可分别用于传统车辆测试以及智能交通和网联车辆的测试。可以在一个完全重复试验并且安全的“现实版实验室”环境下进行开发和ITS方案评价，用于车辆硬件在环测试。

（1）City Circuit可以提供一个可控的城市和非城市环境，由铺装路面构成。主要交通环境有：2km长的圆形跑道，300m长的多车道高速度，多种路面条件，网状的十字路口，城市道路标识，双向的交通流，可定制的交通信号灯，可安装的人行道等。

（2）City Circuit试车场最大的特色在于其无线通信和访问权限限制，具体如下：

● 建设专用的GSM/GPRS网络，带有独立的供电和信道分配。

● 提供WiFi接入网络。

● 根据欧盟标准ETSI CAM建立ITS G5/IEEE 802.11p基础设施，其中5.9GHz用于V2X服务。

（3）City Circuit在跟踪定位以及监控方面：

● 提供差分基准站RTK-GPS。

● 提供一种稳定的4G NOW无线网络。

● 在主交叉路口按车流方向放置摄像头，提供高精度的3D交通行为抓拍。

（4）City Circuit还拥有一个中心系统可用于监控和控制所有的城市环道基础设施：

1）基础设施控制：

● 入口栅栏的开启与闭合。

● 交通灯按需控制。

2）无线网络结构：

● 专用的GSM/GPRS网张。

● 可扩展的Vodafone（英国电信企业）3G网络。

● 3个受控的IEEE 802.11a/b/g/n/（Wi-Fi）接入点。

● 一个ITS G5基础设施点并提供ETSI CAM支持。

● 即将完成2个ITS G5交通信号灯控制（支持ETSI DEMN、MAP和SPaT）。

综上所述，该试车场能够提供基本的智能网联汽车的V2V和V2I测试服务，交通场景较为丰富。

1.6.5 其他测试场

美国还拥有其他多个试车场，主要有位于加州的GoMentum Station试车场和Castle Air Force Base试车场，以及位于密歇根的Willow Run试车场。

GoMentum Station试车场建于2014年，由康特拉科斯塔交通管理局运营，总面积达850万m2，拥有32km铺装的公路和街道，其中约11km用作车辆高速测试。其涵盖的场景主要包括：建筑楼、街道、十字路口以及结构化和非结构化道路；两条727m的隧道进行车辆通信测试及定位测试；高速公路、立交桥、高架桥下通道；不同的地形特征如丘陵、坡道等；铁路及交叉路口；不同类型的停车位（垂直、水平和斜向）的停车场。总体来说，该试车场提供的场景基本能够覆盖城市日常工况，满足车联网和无人驾驶测试需求。

Castle Air Force Base试车场建于2011年，由谷歌运营，总面积为24.3万m2，试车场内全部为铺装路面，主要涵盖了郊区和半城市半街区的街道、支路和停车标识、交通指示灯、交通环岛等场景，且车辆的运行时速不能超过25mi/h。该试车场最大的特点是具备雨天模拟功能。综上，该试车场可用于简单的无人驾驶车辆的测试。

位于密歇根的Willow Run某种程度上是Mcity的2.0版本，计划于2018年完工，总面积为120万km2，由密歇根州政府、联邦政府以及其他利益相关者出资运营，该试车场规划了类似于Astazero的多个测试区域，主要场景有天然坑洞、复杂的十字路口、人行天桥和桥梁道路、高速道路、三层立交桥、雨雪路面等，计划建成一个功能完备、场景齐全的试车场。

1.6.6 测试场的对比及国内发展状况

纵观国内外现有的智能网联汽车试验场地，主要集中在美国、欧盟以及日本等发达国家。各个试验场地大小、功能、场地特征、场景设置及运营模式等方面都不尽相同。例如，场地方面：Mcity占地面积13万m2，而GoMentum Station则达到850万m2，是Mcity的65倍；另外像Smart Road可以模拟雨雾天气以及雪天，而Mcity则没有设置这样的功能。不同试验场地间的具体区别见表1-3。

近几年来我国也开始相关智能网联汽车测试平台的建设工作。2016年6月7日，由工信部批准的国内首个“国家智能网联汽车（上海）试点示范区”封闭测试区正式开园运营，这是国内第一个针对车联网和无人驾驶建立起来的封闭测试区。

国家智能网联汽车（上海）试点示范区封闭测试园区位于上海赛车场东南方向，占地约2km2，现有道路总长度约3.6km。测试区可提供网联类测试和自动驾驶测试。目前，F-Zone可提供50种网联类测试，涵盖安全类、效率类、信息服务类、新能源汽车应用类以及通信能力测试，并可组合成多种自定义场景，如表1-4和图1-24所示。其中，安全类场景包括非机动车横穿预警、道路湿滑预警、前向碰撞预警、超车辅助等；效率类包括自动泊车、前方拥堵提醒、绿波带通行、协作式车队等；信息服务类包括智能停车引导、充电/加油提醒、基于ITS大数据的信息服务等；新能源汽车应用类包括充电地图引导、无线充电等；通信类隧道通行、林荫道通行等。F-Zone提供场景柔性化设计，可组合成多层次、多类型的自定义场景，满足自动驾驶在正常驾驶工况下的行为能力测试、危险工况下的避撞能力测试及退出机制和应对能力测试三方面的测试需求，同时支持低等级自动驾驶中驾驶员误作用应对能力测试。自动驾驶测试场景涵盖行为能力测试、避撞能力测试、退出机制测试。测试设备有驾驶机器人、RT-RANGE、VBOX、四轮定位台等；数据采集设备包括：车载数采、路侧数采、麦克风、摄像头等；基础设施设备包括：球形监控摄像头、微波雷达、道路特征探测摄像头、交通违法检测设备和RFID出入口控制设备。

2015年9月，工信部和浙江省在宁波签署合作推进“基于宽带移动互联网的智能汽车、智慧交通应用示范合作框架协议”，浙江成为工信部首个智能汽车、智慧交通应用示范合作省。以杭州市云栖小镇和桐乡市乌镇为核心区域，建立一个集智能汽车、智慧交通、宽带移动互联网于一体的试验验证示范区。2016年1月27日，工信部和重庆市签署《基于宽带移动互联网的智能汽车与智慧交通应用示范合作框架协议》，将陆续启动多个应用示范项目，助推车联网、移动通信和汽车制造等相关产业发展。希望在2017年之前，打造一个封闭的试验场地，为企业及政府部门提供智能汽车、通信技术、电子信息产品及智慧交通管理等方面的测试服务；从2017年开始，试验由封闭式转变为开放式。开放试验场地计划设在礼嘉至北部新区绕城高速一带，总长为11.5km。1月18日，“智能汽车与智慧交通产业创新示范区”成立发布会在北京经济技术开发区举办。应用示范区以企业为主体，共享创新资源、开放创新平台，发挥京津冀地区智能交通领域产学研用资源优势，协同创新，在智能汽车与智慧交通行业引领和示范，并带动相关产业发展。2017年，北京智能车联产业创新中心在北京经济开发区（亦庄）完成封闭试验场一期及开放试验场公路V2X智慧道路建设工作，面向全球厂商提供服务。

在智能网联汽车迅猛发展的同时，专门的测试场必不可少。但是，当前的试验场大小和道路基础设施都有限，只能够复现有限的交通场景，不能够穷尽所有的交通场景，有些未知的不确定的交通场景将会构成智能网联汽车测试的盲区。因此，还有必要研究建设虚实结合的半实物平台，融合我国特殊交通环境特征，通过虚拟环境和实际道路相结合大幅拓展测试态势，构建各种交通场景，特别是那些极小概率发生的场景，满足智能网联汽车全工况、场景更为全面的测试要求，满足智能驾驶车辆测试评估对不确定因素的要求。