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公共服务平台
       深圳智能网联交通测试示范区面向智能网联汽车和车路协同系统的研发、示范以及应用,构建数据存储与分析平台、自动驾驶仿真测试平台、信息安全测试评价与服务平台、V2X网联化测试认证服务平台以及前沿科技与共享技术研究平台。该五平台涵盖了V模式开发流程中左侧部分产业需求,并与封闭场地整车测试、公共道路测试一同构成了完整的智能网联汽车开发与测试的V模式体系。上述5个公共服务平台的总体架构及相互关系如图所示。

三区五平台.png


        五大公共服务平台相对独立,同时又有机联系。各平台可以单独服务于智能网联汽车研发与测试的需要,同时也可以相互打通,从多方面支持智能网联汽车的开发、测试与验证工作,同时也能够为相关研究提供基础条件。共性基础数据存储与分析平台具有重要地位,通过开展数据采集和分析工作,形成相应的数据库,为智能网联汽车自动驾驶能力测试、V2X网联通信能力测试、信息安全能力测试提供测试依据和测试场景。前沿科技与共性技术研究平台瞄准自动驾驶前瞻技术、先进测试技术与车路协同前瞻技术建立相应的研究平台,为智能网联汽车自动驾驶能力测试、V2X网联通信能力测试、信息安全能力测试等公共服务平台提供理论和方法支持,并力争形成为智能网联汽车技术与产业发展方向提供前瞻指引的研究成果。以下对各平台功能做进一步说明。
1)共性基础数据存储与分析平台
        车辆行驶数据与场景数据是智能网联汽车测试的基础。
        通过大规模自然驾驶数据采集、交通事故研究、标准法规标准整理以及测试评价反馈数据构成原始数据库;根据数据类型归纳整理为车端数据、路端数据以及通讯数据,并基于非均匀采样机理在原始数据库的基础上依据应用场景分类、道路交通离散概率及驾驶员行为连续概率分布模型等参数构建共性基础数据库,包含道路特征,车辆运动参数边界、驾驶员行为收敛模型等数据。
共性基础数据平台信息作为车辆智能化性能测试的输入,支撑自动驾驶仿真测试平台测试需求;同时提供路端信息和通讯信息作为车辆网联化性能测试的输入,支撑V2X网联测试认证平台的测试需求。进一步,通过自动驾驶综合测试平台、V2X网联测试认证平台、信息安全测试评价平台进行测试后产生的相关测试数据以重新进入数据存储与分析平台,不断扩充平台数据集。
2)自动驾驶仿真测试平台
       仿真测试是自动驾驶系统开发过程中必不可少的环节。
       自动驾驶仿真测试平台通过虚拟仿真及硬件在环手段,实现在海量场景下对自动驾驶的感知、决策、控制部件及系统性能的测试。
首先,平台将基于共性基础数据平台的输入,采用道路交通及车辆运动参数等信息构建基础场景,基于基础场景在大规模真实驾驶中的概率分布模型模拟无穷现实场景,从而创建测试场景数据集以及测试评价标准。
       基于测试场景,自动驾驶综合测试平台利用虚拟仿真的快捷性和在环仿真的可重复性,测试智能网联汽车部件及系统在理想环境下的性能边界,快速发现系统错误进行修改并确定性能极限。利用封闭场地进行整车在环测试和驾驶员在环测试,获得智能网联汽车的主客观评价。最后通过公共道路测试对智能网联汽车和智能路侧设备进行真实上路测评。
3)V2X网联测试认证平台
V2X网联测试认证是智能网联交通系统通信测试的核心内容。
V2X网联测试认证平台基于共性数据平台的输入,重点研究:
n  V2X智能车路系统认证需求;
n  V2X智能车路系统多维度评价方法;
n  基于异构多源的V2X车路协同运行安全性和系统适应性的集成测试与综合评估的时空同步性。
        采用3种以上的通信方式(DSRC、LTE-V以及5G、光纤、wifi等)以及边缘云计算功能(应用管理、用户位置服务、QoS服务、用户身份识别和车辆管理控制)对智能网联汽车V2X功能(交叉路口碰撞预警、盲区/变道预警、碰撞预警、异常车辆预警、紧急制动预警、限速预警、前方拥堵提醒、弱势交通参与者碰撞预警),路侧设施V2X功能(道路交通全息信息感知、交通流量采集、交通信号控制、交通运行状态监测、交通发布诱导道路交通状况发布)以及交通控制设备V2X功能(紧急车辆信号优先通过、绿波限速带、潮汐道路切换、道路临时限行、空闲交叉路口交通灯自适应切换)进行测试评价。综合汽车、交通、公安等相关产品研发企业和测试认证机构的测试与评价方法,梳理现有认证体系和认证标准的差异性,探索新型产品的测试验证标准制定、测试规程和环境建设,力争构建跨领域、跨行业、跨部门的综合认证体系。
4)信息安全测试评价平台
       信息安全测试评价是确保智能网联交通系统安全性的关键。
       信息安全测试评价平台基于数据存储平台的输入,并根据自动驾驶综合测试平台和V2X网联测试认证平台的测试情况,针对车辆在不同的行驶状态和不同的网络环境开展信息安全测试,针对不同的信息资产和攻击手段,测试评估车辆信息安全防护等级;采用人工智能和大数据分析等技术手段,对车联网系统的车端、路端、云端的风险点进行搜索,并采用不同攻防手段,帮助企业提高系统的防护能力;并且从硬件、软件、网络、应用、数据等不同纬度,面向智能网联汽车和智能车路协同系统的应用场景和技术特性,剪裁信息安全测试指标,提高测试的针对性和可操作性。
5)前沿科技与共性技术研究平台
       智能网联交通系统技术仍在快速发展、迭代、演进,对相关的前沿科技与共性技术开展研究尤为重要。
前沿科技与共性技术研究平台将重点开展先进测试技术以及车路协同前瞻技术两方面研究,先进测试技术拟对场景生成和场景库构建、行为意图识别算法、复杂路面状态识别、场景理解能力测试评价等重点课题开展研究;车路协同前瞻技术拟对多源异构传感器数据融合精准时空匹配方法开展研究,实现车载感知系统和路侧感知系统数据在本地动态地图上的实时精准匹配。未来对该平台做进一步扩展,研究面向异构传感器系统的高保真环境模拟技术、智能网联汽车加速及柔性测试技术、基于6G的V2X通讯、车路协同全息感知等前沿技术开展探索。