无人驾驶车辆认知能力测试及验证环境设计与实现

围绕"视听觉信息的认知计算"重大研究计划和本课题组在研的"无人驾驶车辆智能行为综合测试环境设计与测评体系研究（90920304）"重点项目的研究目标，面向真实环境设计无人驾驶车辆认知能力测试内容和测试方法，并建立完善的测试标准。按照无人驾驶车辆的功能模块和智能水平的发展规律探讨无人驾驶车辆认知能力的层次关系，设计层次性、标准化、模块化的测试内容。依据测试内容的层次性，设计分层次的测试环境，研究未知、多层次测试验证环境的具体实现方法。针对具体测试，研究多平台多传感器、应答式等多种交互测试方法和程序化的测试规范。构建无人驾驶车辆认知能力测试标准体系框架，以规范智能车辆未来挑战赛，使未来比赛测试内容、测试环境和测试方法的设计变得有标准可依，有规律可循，从而更好地引导和推进"视听觉信息的认知计算"重大研究计划关键技术的发展。

围绕“视听觉信息的认知计算”重大研究计划和本课题组于2013年底结题的“无人驾驶车辆智能行为综合测试环境设计与测评体系研究（90920304）”重点项目的研究目标，有针对地开展了真实环境下无人驾驶车辆认知能力的测试内容、测试环境、测试方法、测试标准的研究。基于信息加工理论研究了无人驾驶车辆行为表现和认知能力的层次关系，提出了无人驾驶车辆分阶段、分层次测试内容，研究了模块化、标准化的测试内容设计方法。通过设计不同信息的任务文件实现不同难易程度的测试内容。从而使无人驾驶车辆的测试更好地适应我国无人驾驶车辆的发展水平。从静态和动态两个方面对城市交通环境进行归类，开展了有人驾驶行为与无人驾驶智能行为刺激感知研究。基于一阶图形熵理论建立了城市交通环境复杂度的计算模型，分析了典型测试环境的复杂度。基于环境要素解析模型和多层次设计方法，通过设计不同难度的路网文件、动态交互等构建了复杂测试环境。综合利用跟驰无人驾驶车辆的测试车辆、惯导系统、毫米波雷达、摄像机等装置提出了非接触式无人驾驶车辆行驶状态测试方法和应答式交互测试方法，通过采集无人驾驶车辆全过程数据和中间输出结果，为无人驾驶车辆测评提供了依据。. 项目组在已结题的重点项目基础上，进一步完善了无人驾驶车辆认知能力标准化测试内容设计方法和认知能力环境设计标准等方面的研究，并在2012年和2013年“中国智能车未来挑战赛”设计及评测任务中进行了实践。