01引言

場(chǎng)景是智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)安全測(cè)試技術(shù)的基礎(chǔ)，是開(kāi)展安全測(cè)試評(píng)估的重要前提。為了確保智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)產(chǎn)品測(cè)試驗(yàn)證結(jié)果具備足夠的覆蓋度，需要構(gòu)建基于場(chǎng)景的測(cè)試評(píng)估體系，對(duì)系統(tǒng)及其功能進(jìn)行全面評(píng)估，從而系統(tǒng)、客觀地反映車(chē)輛產(chǎn)品的安全狀況。

2021年7月，工業(yè)和信息化部發(fā)布《關(guān)于加強(qiáng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)生產(chǎn)企業(yè)及產(chǎn)品準(zhǔn)入管理的意見(jiàn)》，2023年11月，工業(yè)和信息化部、公安部、住房和城鄉(xiāng)建設(shè)部、交通運(yùn)輸部四部委聯(lián)合發(fā)布《關(guān)于開(kāi)展智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)準(zhǔn)入和上路通行試點(diǎn)工作的通知》，明確智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)產(chǎn)品應(yīng)符合模擬仿真、封閉場(chǎng)地、實(shí)際道路等測(cè)試驗(yàn)證要求，并對(duì)測(cè)試場(chǎng)景的覆蓋度提出了相關(guān)要求，以有效地驗(yàn)證自動(dòng)駕駛系統(tǒng)安全。

2025年2月，工業(yè)和信息化部、市場(chǎng)監(jiān)管總局聯(lián)合發(fā)布了《關(guān)于進(jìn)一步加強(qiáng)智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)產(chǎn)品準(zhǔn)入、召回及軟件在線(xiàn)升級(jí)管理的通知》，提出針對(duì)系統(tǒng)邊界和安全響應(yīng)、控制策略、人機(jī)交互等方面，通過(guò)模擬仿真、封閉場(chǎng)地、實(shí)際道路等測(cè)試方法開(kāi)展充分測(cè)試，確保智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)產(chǎn)品滿(mǎn)足安全要求。

隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)駕駛自動(dòng)化功能的快速迭代，測(cè)試場(chǎng)景的覆蓋度評(píng)估已成為保障系統(tǒng)安全驗(yàn)證的核心環(huán)節(jié)。對(duì)此，本文系統(tǒng)研究了基于智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)功能與設(shè)計(jì)運(yùn)行條件（ODC）的測(cè)試場(chǎng)景覆蓋度分析方法，并構(gòu)建測(cè)試場(chǎng)景覆蓋度量化評(píng)價(jià)體系，為實(shí)現(xiàn)高效、全面的駕駛自動(dòng)化功能測(cè)試提供支持和實(shí)踐參考。

02測(cè)試場(chǎng)景覆蓋度分析框架

為保證搭載駕駛自動(dòng)化系統(tǒng)的智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)產(chǎn)品的功能和性能得到充分測(cè)試驗(yàn)證，基于系統(tǒng)功能定義及ODC分析測(cè)試場(chǎng)景覆蓋度，確認(rèn)測(cè)試用例集合的全面性與有效性。針對(duì)駕駛自動(dòng)化系統(tǒng)的安全要求，其測(cè)試場(chǎng)景覆蓋度分析可基于以下分層維度展開(kāi)：

動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)執(zhí)行

特性：與系統(tǒng)設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍（以下簡(jiǎn)稱(chēng)ODD）強(qiáng)關(guān)聯(lián)，例如道路、目標(biāo)物、天氣環(huán)境等。

分析路徑：需獨(dú)立構(gòu)建測(cè)試場(chǎng)景庫(kù)，通過(guò)ODD要素組合驗(yàn)證功能邊界。

動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)后援與人機(jī)交互

特性：以安全要求為導(dǎo)向，例如系統(tǒng)控制策略和提示信息。

分析路徑：可合并為一類(lèi)，基于預(yù)設(shè)安全標(biāo)準(zhǔn)設(shè)計(jì)測(cè)試用例并評(píng)估覆蓋度。

2.1 動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)執(zhí)行能力

基于系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)執(zhí)行能力驗(yàn)證，其測(cè)試場(chǎng)景覆蓋度分析流程主要包括“ODD元素覆蓋度分析”和“功能測(cè)試用例覆蓋度分析”兩條路徑，分析流程如圖1所示。

圖1 DDT執(zhí)行-測(cè)試場(chǎng)景覆蓋度分析流程

（1）ODD元素覆蓋度分析：ODD邊界條件與場(chǎng)景列表映射（即圖中①），針對(duì)ODD元素和功能場(chǎng)景元素匹配度，開(kāi)展定性分析。若場(chǎng)景列表中場(chǎng)景元素可以全量覆蓋ODD，則ODD元素覆蓋度滿(mǎn)足要求；若場(chǎng)景列表中場(chǎng)景元素?zé)o法全量覆蓋ODD，則ODD元素覆蓋度不滿(mǎn)足要求。

（2）功能測(cè)試用例覆蓋度分析：功能描述與場(chǎng)景列表映射（即圖中②），針對(duì)系統(tǒng)的目標(biāo)和事件探測(cè)與響應(yīng)能力，結(jié)合系統(tǒng)ODD邊界和功能邊界的安全響應(yīng)措施，面向系統(tǒng)安全要求與測(cè)試用例的匹配度，開(kāi)展定性分析。

○若具備相應(yīng)測(cè)試用例，則進(jìn)入下一步定量分析，判斷參數(shù)組合是否滿(mǎn)足“關(guān)鍵參數(shù)充分泛化”的原則。如是，則功能測(cè)試用例覆蓋度滿(mǎn)足要求；如不是，則功能測(cè)試用例覆蓋度不滿(mǎn)足要求。

○若不具備相應(yīng)測(cè)試用例，則功能測(cè)試用例覆蓋度不滿(mǎn)足要求。

針對(duì)（1）和（2）中覆蓋度不滿(mǎn)足的情況，需要進(jìn)一步補(bǔ)充設(shè)計(jì)測(cè)試用例。

2.2 動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)后援和人機(jī)交互能力

基于系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)后援和人機(jī)交互能力驗(yàn)證，其測(cè)試場(chǎng)景覆蓋度分析流程如圖2所示。

圖2 DDT后援&HMI-測(cè)試場(chǎng)景覆蓋度分析流程

（1）根據(jù)系統(tǒng)安全要求描述，分解得到功能觸發(fā)條件與相應(yīng)的系統(tǒng)策略，其中系統(tǒng)策略包括“系統(tǒng)執(zhí)行的控制策略”和“對(duì)駕駛員的信息提示”兩方面；

（2）將安全要求與場(chǎng)景列表進(jìn)行映射，針對(duì)“觸發(fā)條件和系統(tǒng)策略”與測(cè)試用例的匹配度，開(kāi)展定性分析。

○若具備相應(yīng)測(cè)試用例，則測(cè)試場(chǎng)景覆蓋度滿(mǎn)足要求；

○若不具備相應(yīng)測(cè)試用例，則測(cè)試場(chǎng)景覆蓋度不滿(mǎn)足要求。

針對(duì)（2）中覆蓋度不滿(mǎn)足的情況，需要結(jié)合（1）的分析結(jié)果，進(jìn)一步補(bǔ)充設(shè)計(jì)測(cè)試用例。

03測(cè)試場(chǎng)景要素參數(shù)組合

針對(duì)2.1動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)執(zhí)行能力中“功能測(cè)試用例覆蓋度分析”階段，本文提出一種場(chǎng)景要素參數(shù)組合方法，為測(cè)試用例的定性/定量分析和補(bǔ)充設(shè)計(jì)提供參考。場(chǎng)景要素參數(shù)組合分析思路如圖3所示。

圖3 測(cè)試場(chǎng)景要素參數(shù)組合分析流程

首先，基于系統(tǒng)不同功能的功能需求和安全要求，篩選與待測(cè)功能強(qiáng)相關(guān)的ODD元素作為關(guān)鍵場(chǎng)景要素，通過(guò)測(cè)試矩陣的形式，得到功能測(cè)試場(chǎng)景；其次，定義場(chǎng)景要素關(guān)鍵參數(shù)（關(guān)鍵因子），即對(duì)安全要求影響較大的參數(shù)，并確定場(chǎng)景要素類(lèi)型和屬性，在系統(tǒng)設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍內(nèi)取值并進(jìn)行排列組合，泛化形成具體測(cè)試場(chǎng)景。

賽目科技Safety Pro工具可泛化千萬(wàn)個(gè)已知危險(xiǎn)場(chǎng)景和未知危險(xiǎn)場(chǎng)景，確保場(chǎng)景覆蓋度能支撐安全驗(yàn)證需求

在測(cè)試場(chǎng)景設(shè)計(jì)過(guò)程中，為驗(yàn)證智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)產(chǎn)品在系統(tǒng)ODD和功能邊界范圍內(nèi)的動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)執(zhí)行能力，以及探測(cè)和響應(yīng)系統(tǒng)邊界的能力，建議考慮以下幾點(diǎn)開(kāi)展測(cè)試用例設(shè)計(jì)：

（1）針對(duì)系統(tǒng)ODD邊界和功能邊界測(cè)試，場(chǎng)景的設(shè)計(jì)應(yīng)考慮待測(cè)系統(tǒng)對(duì)外部環(huán)境條件變化或場(chǎng)景要素狀態(tài)變化的響應(yīng)能力，從而驗(yàn)證系統(tǒng)達(dá)到ODD邊界或功能邊界時(shí)的控制策略。

（2）針對(duì)目標(biāo)物的識(shí)別測(cè)試，由于道路結(jié)構(gòu)對(duì)于系統(tǒng)的決策及控制策略有關(guān)鍵影響，因此為全面驗(yàn)證系統(tǒng)對(duì)其他道路使用者行為的響應(yīng)能力，應(yīng)基于不同道路結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)典型工況，結(jié)合交通參與者關(guān)鍵屬性，即“ODD要素+目標(biāo)物行為”的測(cè)試矩陣進(jìn)行綜合場(chǎng)景構(gòu)建。對(duì)于目標(biāo)物位置和行為的基礎(chǔ)分類(lèi)示例如表1所示。

（3）針對(duì)關(guān)鍵因子選取，若關(guān)鍵場(chǎng)景要素類(lèi)型中包含目標(biāo)物層級(jí)，則對(duì)應(yīng)的要素屬性還應(yīng)考慮行為特征參數(shù)取值，明確各要素間的相關(guān)性影響。

表1 目標(biāo)物要素關(guān)鍵屬性示例

基于上述方法論，以車(chē)道保持功能為例，按照“系統(tǒng)功能→關(guān)鍵場(chǎng)景要素→關(guān)鍵因子”的順序展開(kāi)分析。

根據(jù)車(chē)道保持功能定義與ODD，確定關(guān)鍵場(chǎng)景要素為道路幾何、車(chē)道線(xiàn)或道路邊緣類(lèi)型、交通參與者的狀態(tài)和行為，具體如表2所示。

表2 功能關(guān)鍵場(chǎng)景要素映射表

將測(cè)試場(chǎng)景中對(duì)安全要求影響較大的參數(shù)定義為關(guān)鍵因子，并確定場(chǎng)景要素關(guān)鍵參數(shù)取值范圍。

針對(duì)無(wú)目標(biāo)車(chē)干擾類(lèi)測(cè)試，主要基于道路要素設(shè)計(jì)場(chǎng)景，以彎道無(wú)目標(biāo)車(chē)試驗(yàn)場(chǎng)景為例，選取彎道曲率半徑、彎道長(zhǎng)度、車(chē)道線(xiàn)類(lèi)型、車(chē)道線(xiàn)丟失情況、車(chē)道線(xiàn)丟失長(zhǎng)度等參數(shù)作為關(guān)鍵因子；

針對(duì)目標(biāo)車(chē)輛干擾類(lèi)測(cè)試，主要基于道路要素和交通參與者要素綜合構(gòu)建場(chǎng)景，以前方目標(biāo)車(chē)輛干擾試驗(yàn)為例，選取目標(biāo)車(chē)輛類(lèi)型、目標(biāo)車(chē)輛初始速度、目標(biāo)車(chē)輛（轉(zhuǎn)向）橫向偏置距離、目標(biāo)車(chē)輛轉(zhuǎn)向/切出動(dòng)作持續(xù)時(shí)間等參數(shù)作為關(guān)鍵因子，測(cè)試矩陣如表3所示。

表3 邏輯場(chǎng)景要素參數(shù)組合示例

04測(cè)試場(chǎng)景覆蓋度量化評(píng)價(jià)方法

在第二章測(cè)試場(chǎng)景覆蓋度分析框架基礎(chǔ)上，本小節(jié)提出一種“層次分析法+加權(quán)求和法”的覆蓋度評(píng)價(jià)流程，如圖4所示。內(nèi)容主要包括：覆蓋度指標(biāo)分層、指標(biāo)層權(quán)重分配、單一指標(biāo)計(jì)算、綜合覆蓋度評(píng)估、場(chǎng)景覆蓋度評(píng)級(jí)等步驟，將覆蓋度從主觀分析描述轉(zhuǎn)化為可直觀呈現(xiàn)的量化指標(biāo)，為測(cè)試場(chǎng)景集的動(dòng)態(tài)優(yōu)化及合規(guī)性認(rèn)證提供可量化的決策依據(jù)與實(shí)踐參考。

圖4 場(chǎng)景覆蓋度評(píng)價(jià)流程圖

（1）定義評(píng)語(yǔ)集：建立覆蓋度評(píng)語(yǔ)V={優(yōu)，良，中，差} 共4個(gè)等級(jí)用于單一指標(biāo)和綜合結(jié)果評(píng)級(jí)。

（2）覆蓋度指標(biāo)分層：對(duì)測(cè)試場(chǎng)景覆蓋度建立層次分析模型，建立指標(biāo)集S={A，B , … ,n}。

（3）指標(biāo)層權(quán)重分配：構(gòu)建指標(biāo)矩陣，確定權(quán)重集W={W?，W? , … ,W?}。

（4）單一指標(biāo)計(jì)算：量化單一指標(biāo)覆蓋度，對(duì)于單一指標(biāo)分別計(jì)算其覆蓋程度。

（5）綜合覆蓋度評(píng)估：將單一指標(biāo)的覆蓋度按照權(quán)重分配合并，得到最終整體量化覆蓋度指標(biāo)。

4.1 覆蓋度評(píng)價(jià)分級(jí)

評(píng)語(yǔ)集是對(duì)各個(gè)指標(biāo)做出的評(píng)價(jià)結(jié)果所組成的集合，用于最后的評(píng)級(jí)。本文對(duì)覆蓋度進(jìn)行以下四個(gè)等級(jí)劃分，如表4所示。

表4 覆蓋度評(píng)價(jià)等級(jí)

4.2 確定指標(biāo)權(quán)值

模糊層次分析法（Fuzzy analytic hierarchy process，F(xiàn)AHP）是在傳統(tǒng)層次分析法（AHP）基礎(chǔ)上，結(jié)合模糊集理論發(fā)展而來(lái)的一種多準(zhǔn)則決策方法，它能夠有效處理決策問(wèn)題中的不確定性和模糊性，廣泛應(yīng)用于學(xué)術(shù)研究和實(shí)際決策中。由于測(cè)試場(chǎng)景覆蓋度評(píng)估也是一個(gè)多指標(biāo)、多因素的評(píng)價(jià)問(wèn)題，因此可以借鑒FAHP的思想來(lái)評(píng)估各個(gè)指標(biāo)的重要性，進(jìn)行指標(biāo)權(quán)重的分配與驗(yàn)證，具體流程如圖5所示。

圖5 FAHP分析流程圖

1、層次模型與指標(biāo)體系

將指標(biāo)體系劃分為S（目標(biāo)層）和A/B（指標(biāo)層）兩層，建立指標(biāo)集S={A，B}，如圖6所示。

圖6 場(chǎng)景覆蓋度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系層次結(jié)構(gòu)

2、模糊互補(bǔ)判斷矩陣

模糊層次分析法中，對(duì)同一層級(jí)的評(píng)價(jià)指標(biāo)兩兩比較判斷時(shí)，采用一個(gè)因素比另一個(gè)因素的重要程度來(lái)定量表示?？梢罁?jù)表5中0.1~0.9標(biāo)度法進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)度，得到模糊互補(bǔ)判斷矩陣

（i，j=1,2，…，n），其中r??為對(duì)角線(xiàn)上的元素，均為0.5，表示因素i與其自身相比同等重要，且r?? + r??=1。

表5 0.1~0.9標(biāo)度法

針對(duì)測(cè)試場(chǎng)景覆蓋度評(píng)價(jià)指標(biāo)層，根據(jù)以下權(quán)重分配原則，綜合考量構(gòu)建模糊互補(bǔ)矩陣，如公式（1）所示。

○安全關(guān)鍵性：哪個(gè)指標(biāo)下覆蓋的場(chǎng)景對(duì)安全更關(guān)鍵，則權(quán)重更高；

○分析成本：哪個(gè)指標(biāo)分析過(guò)程中考慮的因素更多，則權(quán)重更高；

○專(zhuān)家經(jīng)驗(yàn)：基于領(lǐng)域知識(shí)判斷哪個(gè)指標(biāo)更能代表“真實(shí)覆蓋”，則權(quán)重更高。

公式（1）

3、權(quán)重向量

基于公式（1）的模糊互補(bǔ)判斷矩陣，可計(jì)算得到指標(biāo)層的權(quán)重向量，確定權(quán)重集W={W?，W? }。A的權(quán)重為W?，B的權(quán)重為W?，且W?+W?=1。權(quán)重公式如（2）所示。

公式（2）

式中，W ? 為因素 ? 的權(quán)重。

由公式（2）可計(jì)算得到指標(biāo)層的權(quán)重集W={0.35，0.65 }，即W?=0.35，W?=0.65。

4、一致性檢驗(yàn)

為判斷根據(jù)公式（2）求得的權(quán)重值是否合理，利用模糊判斷矩陣的相容性指標(biāo)進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，其表達(dá)式如公式（3）所示。若相容性指標(biāo)值小于特定閾值α（一般取α=0.1），則可認(rèn)為判斷矩陣為滿(mǎn)意一致矩陣。α越小，表明決策者對(duì)模糊判斷矩陣的一致性要求越高。

公式（3）

公式（4）

公式（5）

式中：

Ι(R,W) ——判斷矩陣R與其特征矩陣W的相容性；

W?? ——特征矩陣元素；

W ——判斷矩陣R的特征矩陣。

根據(jù)公式（4）~（5）可構(gòu)建模糊互補(bǔ)判斷矩陣R的特征矩陣

由公式（3）可進(jìn)一步計(jì)算得到判斷矩陣與特征矩陣的相容度為 Ι(R,W) =0.075<0.1，因此可認(rèn)為將權(quán)重集W={0.35，0.65 }作為指標(biāo)層A和B的權(quán)重分配是合理的。

4.3覆蓋度評(píng)級(jí)

基于4.2中提出的場(chǎng)景覆蓋度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，本小節(jié)針對(duì)指標(biāo)A“ODD元素覆蓋度”和指標(biāo)B“功能測(cè)試用例覆蓋度”，采用百分制評(píng)分法對(duì)單一路徑進(jìn)行獨(dú)立量化評(píng)估。

4.3.1 ODD元素覆蓋度評(píng)級(jí)

參考GB/T 45312-2025《智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē) 自動(dòng)駕駛系統(tǒng)設(shè)計(jì)運(yùn)行條件》中關(guān)于ODD元素的分級(jí)規(guī)范，依據(jù)產(chǎn)品設(shè)計(jì)運(yùn)行條件的描述，對(duì)測(cè)試場(chǎng)景集中各場(chǎng)景元素進(jìn)行映射與匹配分析，并基于公式（6）和（7）分別計(jì)算各元素層級(jí)下的覆蓋度及整體ODD元素總覆蓋度。在此基礎(chǔ)上，可進(jìn)一步結(jié)合表1對(duì)計(jì)算結(jié)果實(shí)施二次分級(jí)評(píng)定，從而更直觀地反映ODD元素的覆蓋水平。

公式（6）

公式（7）

ODD元素覆蓋度評(píng)價(jià)矩陣如表6所示。

表6 ODD元素覆蓋度評(píng)價(jià)

4.3.2 功能測(cè)試用例覆蓋度評(píng)級(jí)

首先，面向系統(tǒng)功能和安全要求，篩選與待測(cè)功能強(qiáng)相關(guān)的ODD元素作為關(guān)鍵場(chǎng)景要素，通過(guò)測(cè)試矩陣的形式，得到功能測(cè)試場(chǎng)景（參考集合），對(duì)測(cè)試用例（輸入集合）的匹配度開(kāi)展定性分析，本階段可定義為“功能關(guān)鍵場(chǎng)景覆蓋度”。

功能關(guān)鍵場(chǎng)景覆蓋度評(píng)價(jià)矩陣如表7所示。

表7 功能關(guān)鍵場(chǎng)景覆蓋度評(píng)價(jià)

其次，基于上一步篩選的關(guān)鍵場(chǎng)景要素及其屬性，定義場(chǎng)景要素關(guān)鍵參數(shù)（關(guān)鍵因子），即對(duì)安全要求影響較大的參數(shù)，結(jié)合系統(tǒng)設(shè)計(jì)運(yùn)行范圍對(duì)功能關(guān)鍵測(cè)試場(chǎng)景中關(guān)鍵參數(shù)覆蓋程度開(kāi)展定量分析，本階段可定義為“關(guān)鍵因子覆蓋度”。

關(guān)鍵因子覆蓋度評(píng)價(jià)矩陣如表8所示。

表8 關(guān)鍵因子覆蓋度評(píng)價(jià)

4.3.3 綜合覆蓋度評(píng)級(jí)

為量化不同指標(biāo)對(duì)整體場(chǎng)景覆蓋的貢獻(xiàn)度，需采用加權(quán)求和模型進(jìn)行綜合評(píng)估。該方法的核心思想是：通過(guò)單一指標(biāo)評(píng)分結(jié)果，再結(jié)合指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行加權(quán)求和，得到綜合評(píng)分，從而實(shí)現(xiàn)對(duì)多路徑協(xié)同覆蓋效果的客觀量化。測(cè)試場(chǎng)景綜合覆蓋度計(jì)算方法如公式（8）所示。

公式（8）

式中：

S總——測(cè)試場(chǎng)景綜合覆蓋度；

W? ——因素 i 的權(quán)重，且∑W?=1；

A ——ODD元素覆蓋度；

B? ——功能關(guān)鍵場(chǎng)景覆蓋度；

B? ——關(guān)鍵因子覆蓋度。

05結(jié)語(yǔ)

本篇文章系統(tǒng)性構(gòu)建了智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)測(cè)試場(chǎng)景覆蓋度解析框架，通過(guò)“動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)執(zhí)行”“動(dòng)態(tài)駕駛?cè)蝿?wù)后援與人機(jī)交互”雙層分析架構(gòu)，明確了覆蓋度評(píng)估的核心路徑。針對(duì)功能驗(yàn)證環(huán)節(jié)，提出基于功能邏輯樹(shù)的三級(jí)映射模型——分解系統(tǒng)功能需求、提取關(guān)鍵場(chǎng)景要素、構(gòu)建參數(shù)組合矩陣，并以車(chē)道保持功能為實(shí)證對(duì)象完成場(chǎng)景參數(shù)空間建模。此外，針對(duì)覆蓋度分析框架進(jìn)一步采用線(xiàn)性加權(quán)合成模型將多維覆蓋度指標(biāo)整合為統(tǒng)一的綜合覆蓋度指數(shù)，實(shí)現(xiàn)了對(duì)測(cè)試場(chǎng)景集的量化評(píng)價(jià)。該體系還支持權(quán)重動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制及評(píng)估路徑擴(kuò)展，能夠靈活適應(yīng)測(cè)試策略迭代需求。

本文研究成果為智能網(wǎng)聯(lián)汽車(chē)測(cè)試場(chǎng)景庫(kù)建設(shè)與優(yōu)化提供了理論支撐與方法論框架，對(duì)推動(dòng)駕駛自動(dòng)化系統(tǒng)安全驗(yàn)證的規(guī)范化發(fā)展具有重要實(shí)踐意義。未來(lái)，賽目科技還將面向不同等級(jí)駕駛自動(dòng)化系統(tǒng)功能的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，持續(xù)橫向擴(kuò)展測(cè)試場(chǎng)景集范圍，形成支撐型式認(rèn)證與技術(shù)準(zhǔn)入的測(cè)試基準(zhǔn)。