智能網聯汽車輔助駕駛系統典型測試場景庫與測試平臺的數據資源中心逐漸形成了完善的理論體系，如數據采集規范、數據處理流程、特征提取方法、場景數據庫結構規范、測試用例數據格式、駕駛場景虛擬仿真測試方法等，下面由小編為您詳細介紹!

　　虛擬場景數據庫的構建

　　可擴展性:場景的關鍵元素包括靜態元素、動態元素和駕駛員行為元素。元素的不同排列、組合和遍歷值更豐富地擴展了虛擬場景庫的邊界，使得虛擬場景庫的數量成比例地增加。例如，相同的測試場景可以通過改變天氣條件、照明條件以及交通參與者的數量和位置來擴展更豐富的測試用例。

　　虛擬場景數據庫的特點:虛擬場景數據庫具有無限性、可擴展性、批量性和自動化的特點。

　　批量:使用虛擬仿真工具鏈開發標準的駕駛場景數據接口，可以實現測試用例的批量導入和建模，使用高性能仿真服務器，可以實現批量仿真測試，節省時間和人力成本。

　　智能網聯汽車輔助駕駛系統測試平臺的虛擬場景數據庫:駕駛場景數據是智能聯網車輛R&D和測試的基礎數據資源，是評價智能聯網車輛功能安全性的重要“案例庫”和“問題集”，是重新定義智能車輛等級的關鍵數據基礎。駕駛場景測試用例主要通過虛擬仿真環境和工具鏈進行再現，因此虛擬場景數據庫的構建是連接場景數據和場景應用的關鍵橋梁。

　　無限:虛擬場景數據庫主要通過虛擬仿真建模從測試用例中獲取。測試用例來自功能場景和邏輯場景。由于場景參數分布的連續性和場景元素排列組合的多樣性，測試用例不可能窮舉。隨著場景的積累，虛擬場景數據庫不斷豐富，虛擬場景數據庫是無限的。

　　自動化:自動化測試是虛擬場景數據庫的另一個特點。測試用例的評估規則將被寫入數據庫。模擬測試完成后，將根據被測對象的性能自動給出綜合評價結果和指標。

　　虛擬場景數據庫建設:場景數據格式、虛擬仿真工具鏈和測試用例評估系統是虛擬場景數據庫建設的主要環節。首先，測試用例需要被定義為標準數據格式。目前國際通用的數據格式有OpenDrive、OpenScenario等。同時，數據資源中心正在積極開發符合中國駕駛場景特點的分層場景數據格式，以滿足各種工具鏈的接口要求;虛擬仿真工具鏈是建立虛擬場景庫的關鍵。

　　目前，國內外有10多種虛擬仿真工具，可以實現駕駛場景的靜態/動態特征建模、環境渲染和實時仿真，極大地豐富了虛擬場景庫的應用模式和應用領域。選擇合適的工具鏈是構建典型的、通用的、有代表性的虛擬場景庫的重要環節。虛擬測試用例評估系統的構建是場景數據應用的重中之重。數據資源中心從法規、功能安全性、算法有效性等方面綜合提出了自動駕駛虛擬仿真測試評估系統。增強了駕駛場景支持智能網絡化車輛開發和測試的現實意義。

　　虛擬場景數據庫分類:數據資源中心將模擬場景分為自然駕駛場景、危險工況場景、法律規范場景、參數重組場景四類，包括不同的自然條件(天氣、光線等)，)，不同的道路類型(路況、車道線等，)，不同的交通參與者(車輛、行人等)，)，以及不同的環境類型(高速、小區、商場、小區等。

　　標準與法規模擬場景—基本測試場景

　　標準和法規測試場景是自動駕駛儀功能在開發和認證階段需要滿足的基本場景。數據中心一直遵循自動駕駛儀政策的發展趨勢，建立了基于ISO、NHTSA、ENCAP、CNCAP等標準和評估程序的20多個標準模擬測試場景，支持AEB、ACC、LKA、APA等各種自動駕駛儀功能的模擬驗證，并貫穿標準場景的自動測試過程。

　　自然駕駛模擬場景—全測試場景

　　自然駕駛模擬場景來自數據中心采集的駕駛場景數據庫和企業的路試場景。自然駕駛模擬場景能夠很好地反映測試的隨機性、復雜性和典型區域特征。目前，數據中心已經收集了32萬公里的自然駕駛場景數據，通過成熟的場景劃分方法已經生成了數千個典型測試案例?；诿咳崭聹y試用例數據的構建機制，自然駕駛模擬場景數據庫不斷豐富和完善。

　　參數重組模擬場景-補充測試場景

　　參數重構仿真場景的目的是對現有的仿真場景進行參數化，完成仿真場景的隨機生成或自動重構，以補充未知工況下的大量測試場景，有效覆蓋自動駕駛功能測試的盲區。參數重構的模擬場景可以是監管場景、自然場景和危險場景。通過不同交通要素的參數設置，可以對監管場景進行重組;使用參數隨機生成算法可以重組自然場景;針對危險場景的重組，數據資源中心通過自動化測試搜索邊緣場景，計算邊緣場景的參數權重，并以高權重擴展風險因子參數的范圍，可以實現更危險的模擬測試場景的自動生成。

　　危險工況模擬場景—必要測試場景

　　危險工況模擬場景主要涵蓋惡劣天氣環境、復雜道路交通和典型交通事故三種模擬場景，數據資源中心從大量自然駕駛場景數據庫中，通過場景的參數化統計分析，提取不同影響因素下的危險工況測試案例，包括天氣光線、地理地形、交通擁堵、道路結構、特殊障礙物等因素造成的脆弱危險場景案例。此外，數據資源中心分析并輸入這些危險工況數據，并構建模擬場景，以便將危險工況場景參數化，用于更極端和邊緣場景的擴展生成。

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