中文摘要：

开展无人驾驶车辆智能测试标准与环境设计的研究是推动和规范无人驾驶车辆相关技术发展的一项重要工作，但现阶段对该内容的研究重视程度远远不够。本项目遵循"以科学任务带动科学问题研究"的指导思想，开展无人驾驶车辆测试环境的设计规范及其智能性测试标准和评价规则、方法的研究，主要包括研究无人驾驶车辆智能驾驶行为相关的动静态分层分项测试内容；根据高速公路、城市道路、乡村道路不同驾驶环境的特点，设计与改造面向多种测试任务的无人驾驶车辆智能测试环境；研究与无人驾驶车辆自主驾驶与智能导航相关的智能性测试方法与技术；建立面向视听觉认知计算的无人驾驶车辆综合测试标准与定性定量评价体系。本项目研究以规范和推动2010年及未来无人驾驶车辆比赛与技术发展为主要科学任务，科学、客观、准确地考核无人驾驶车辆平台及相关研究的阶段性成果，确保"视听觉信息的认认知计算"重大研究计划总体目标的实现。

结论摘要：

在“视听觉信息的认知计算”重大研究计划支持下，无人驾驶车辆智能测试标准与环境设计的研究起到推动和规范国内富有特点的无人车技术发展的重要作用。通过每年举办“中国智能车未来挑战赛”（IVFC）来集中测评年度研究成果、促进和保证重大研究计划总体目标实现。本课题组结合IVFC规则裁判组的工作，开展了测试环境的设计规范、智能测试标准、评价规则和方法的研究。在保证比赛顺利开展的基础上，还取得了丰富的研究成果。针对“测什么”“在什么环境下测”“采用什么方法测”等问题，项目组开展了针对性研究。在测试内容研究方面，结合无人驾驶车辆功能分析和驾驶行为分析，确定其层级的考核功能，进行基础测试、场地测试、道路测试和综合测试等测试任务划分和复杂度计算方法，形成了无人驾驶车辆智能测试内容与合格标准，以及IVFC适用的参数资格测评规范。在测试环境设计与改造方面，参考车辆动力学和城市道路工程设计规范，在长安大学汽车试验场进行智能测试环境设计论证，随后设计每年IVFC比赛环境。研究了主成分分析等方法在影响因素指标选取，并进行典型交通环境复杂程度评估，最后形成了智能测试环境条件要求规范。在测试方法与技术方面，研究了智能测试的数据采集技术、测试任务格式设计与自动生成软件以及人机结合的评估方法，形成系列测评规范表格文档和统计程序，在历届比赛中得到应用，形成智能测试标准技术报告。在测试标准与评价体系方面，提出无人驾驶车辆自主能力等级评估模型和智能测试评价体系。通过设计不同复杂程度测试任务集合，设定评价指标体系，采用人工赋值、AHP和熵权组合等测评指标权重计算方法，使之更加客观合理。采用模糊综合和Topsis综合方法对测试任务完成程度进行综合评估，得到其智能测评结论。此外，将无人车智能测试的自顶向下分解与自底向上集成的复杂网络特性等性质引入到定量研究与定性分析相互转化的云模型中，提出反映无人驾驶车辆智能测试细化考核指标节点网络拓扑信息的局部度量，并以网络拓扑为主线，从基本指标节点、考点测试、4S模式评估（Safety、Smartness、Smoothness、Speed）和低中高三级智能评估这四个不同粒度和层级上进行分析与评定，形成评估方法创新。课题组发表SCI高水平论文12篇，EI论文58篇，申请发明专利33项，形成4份技术报告和一份智能测试评价标准，一个智能测试与评价软件平台，培养硕士17名、博士15名。