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智能网联汽车"中国标准ICV场景库建设及应用服务平台发布会”成功召开

10月26日上午,2023年中国汽车工程学会年会暨展览会期间,国家智能网联汽车创新中心(以下简称“创新中心”)在北京召开了科技成果发布会,围绕“中国标准ICV场景库建设及应用服务平台”正式对外发布。“中国标准ICV场景库建设及应用服务平台”由创新中心与北京车网科技发展有限公司(以下简称“北京车网”)集中双方优势力量,将5年来探索形成的场景库建设成果、开发工具链、应用服务体系进行有效整合,打造国内领先的场景库及应用服务平台,以满足高级别自动驾驶需求。此外,发布会邀请了来自高校、企业的6位资深专家做主题演讲,深入分享了高级别自动驾驶场景库建设现状、场景生态闭环、企业场景应用、场景未来发展趋势等方面的最新进展,旨在与领域同行共同探索场景库建设面临的挑战,加快智能网联汽车的大规模落地。

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国家智能网联汽车创新中心 郑继虎

创新中心常务副主任郑继虎作发布会致辞并表示,推动高级别自动驾驶技术商业落地已经成为行业共识,其关键环节——场景库研究已经在全球范围内取得初步成就,但是在不同级别自动驾驶需求时依然呈现出诸多现实问题。此次平台发布,将在支持ADAS技术开发与测试的基础上,发布面向高级别自动驾驶功能开发和测试的专项应用场景,尤其是针对L3+产品的责任划分和测试验证方面需求,汇集多模态基础数据,提取关键场景,实现数据闭环,服务于产品工程化落地。最后,郑总呼吁行业各界同仁参与到场景库的建设、开发与应用中。希望在大家的共同努力下,建立世界一流的智能网联汽车场景数据平台,打造行业数据自循环生态体系,助力中国智能网联汽车车路云一体化发展。

同济大学 朱西产

作为智能网联汽车场景库建设的资深专家,同济大学朱西产教授分析了自动驾驶安全的长尾场景—“未知的不安全场景”可能是由自动驾驶算法不足而无法全覆盖,以及当前出现L2+智能驾驶系统“算力高成本与用户体验不成正比,用户不为高算力买单”等问题。面向高级别自动驾驶的落地需求,朱教授提出了自动驾驶场景库建设思路:一个联盟+两个创新方法+三类接管场景,即探索AI算法依赖开放数据集+场景库数据集打通“三支柱”法(试验场测试“保真度”和AI渲染仿真测试“置信度”)+做好自动驾驶ODD边界、危险场景安全裕度不足、危险场景环境感知置信度不足三类接管。

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北京车网科技发展有限公司 孙宁

随着北京市高级别自动驾驶示范区建设的有序推进,示范区专项运营平台北京车网科技发展有限公司积累了海量多样的智能网联汽车产业数据资源。北京车网总经理孙宁在本次发布活动介绍了北京车网在数据价值挖掘方面的创新探索与成果经验。孙宁表示,随着示范区云控平台功能的逐步完善,北京车网已累计接入PB级自动驾驶车端感知、路侧感知、信号控制、出行服务等六大类二百余项数据。本次发布会上,北京车网正式发布了城市级挑战性场景数据集及仿真场景库,有效弥补基于里程的测试方法的局限性,为提高自动驾驶系统开发效率、增强场景模拟仿真水平提供北京参考。

国汽(北京)智能网联汽车研究院有限公司 徐月云

创新中心智能事业部总经理徐月云表示,在场景库建设方面,创新中心全力打造多层级多模态场景建设体系。整个体系首先是基础场景体系,以满足高级别自动驾驶需求为导向,确立自动驾驶不同阶段的场景建设流程与规范;其次是场景闭环体系,以场景数据为基础,落实场景驱动的数据闭环应用实践;最后是场景生态体系,以车路云一体化建设为目标,实现场景库建设方、示范区、场景应用企业等多方行业机构的场景库共建共享。

另外,徐月云表示,“中国标准ICV场景库建设及应用服务平台”已融合创新中心5年来的场景成果,包括基础场景功能库、安全测试专项场景库、创新中心全栈自研的“采、存、传、算、析、用”一栈式的全流程技术方案。目前已实现各种在环测试,欢迎业内同行前来试用。

北京中机车辆司法鉴定中心 李晓虎(代讲)

北京中机车辆司法鉴定中心李晓虎针对车辆事故场景研究展开汇报。李晓虎表示,中汽中心针对中国交通事故进行基础性研究工作,为汽车主被动安全技术的研发、测试、验证提供数据支撑。其中,中汽中心依据事故诱因、碰撞形态、ISO标准进行了事故工况场景分类,进一步形成CIDAS事故工况场景库(PCM)。同时,依据C-NCAP、E-NCAP等标准工况场景进行场景匹配,并通过场景聚类及泛化进行专项场景研究工作,通过搭建在线仿真测试平台进行相关场景遍历化、批量化虚拟测试,评估功能安全系统的事故避免能力并找出不可避免场景。

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一汽智能网联院 张正龙

一汽智能网联院软硬件集成与测试部仿真测试主任张正龙分享了中国一汽在自动驾驶场景库建设及应用。赵主任介绍了场景的定义、表达、分类,并详细说明了一汽在场景库方面的建设方法:基于标准法规场景、专家经验场景等采用业内通用的“GSN”分解法正向开发,基于实车数据提取自然驾驶场景的数据回灌逆向开发。他强调,数据清洗、场景标注、场景提取、场景转换、场景分类、场景管理等不可忽略。截至目前,一汽也基于场景数据完成了各种在环测试,加速智能网联汽车的落地。

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北京汽车研究总院有限公司 张静宜

北京汽车研究总院有限公司智能驾驶部软件开发科科长张静宜分享了北汽基于数据驱动的高级别智能驾驶仿真应用探索和思考。他认为,L2仿真测试主要测试在设定条件下某一功能的完成度及安全性,而L3仿真测试需要综合考虑车辆在完成自动驾驶时的安全性及接管条件,需要测试更复杂的工况及更综合的驾驶功能。因此,北汽在场景设计原则上,更多满足ADS相关功能的激活条件,和系统的ODD相适应,并且在ODD范围内尽可能包含更多的道路交通条件。未来,北汽也会持续完善模拟仿真测试能力,支持准入试点工作的开展。

“中国标准ICV场景库建设及应用服务平台”已顺利发布,但是智能网联汽车场景库建设工作任重道远。未来,创新中心仍将场景数据资源作为中心的第一资源、数据应用能力作为中心的第一能力,继续携手行业各方力量,凝聚多方智慧,在前期研究基础上,继续深入场景探索。

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