本文是作者在TRC国际交通大会上的报告节选，探讨了无人车存在的一些问题及其测试方法。
最近关于特斯拉汽车自动模式导致的一起致命车祸将热衷于无人车的粉丝的激情迅速拉到冰点。
下图是CBS电视台给出的交警初步报告，直路飞速行驶的Tesla毫无减速拦腰撞到了一辆白色重卡的拖车，比头图
给出的示例还要惨烈，驾驶舱当时被削平，前进数十米后离开路面，撞击数个围栏，旋转后停下。驾驶员当场毙命
，只剩那个手持的播放器还稳健地播放着哈利波特。就像文章开头所说的，驾驶员溜号了，而传感器中的摄像头其
实看到了一个大白板而已，毫米波安装太低而超声检测距离太近，然后就有了Tesla官方博客所说的“Mobileye把卡
车当成了蓝天白云，毫米波把卡车当成了路牌，发生了严重事故，被NHTSA调查（可能会召回）。”
以下是美国加州DMV公布的自2014年10月以来发生的15起无人车事故，其中12起是Google公司的无人车引起的。
最近一次发生在山景城，一辆Google无人车为了尽最大可能避免与前方障碍物发生相撞，变道时与后方的一辆公家车相撞。
我们知道无人车最重要的三种类型的传感器分别为：3D激光雷达，毫米波，视觉传感器。但是这些传感器在雨天、
雾天、冰雪天气或者夜间其性能将大打折扣，无法精确感知周围环境中的动态和静态物体，是没办法保证车辆行驶安
传统的汽车室内检测是在室内台架上模拟道路行驶条件，让汽车的车轮行驶在自由滚筒上，通过反力制动方式
检测车辆的制动力，还可以模拟车辆的运行工况检测车辆的排放和油耗性能。在汽车室内检测设备中有两项伟
大的发明，一个是反力式制动实验台、另外一个是测功机。前者可以将汽车制动毂上的制动力转换为电机定子
与转子之间的扭力。后者可以将汽车发动机的输出功率转换为电涡流制动器输出的力矩和滚筒速度，实现W=F*V
的测量。这两项发明从60年代问世以来，在整个世界各地应用推广，成为汽车检测的利器，也使得汽车检测由”眼观、
耳听、鼻嗅、手摸“式的人工测量变成高效科学的机器化测量。汽车室内检测快速缩短了过去必须在道路进行的道
无人车竞赛是世界各国进行无人车技术测试的一种重要手段，比较知名的无人竞赛有：美国国防部高级研究计
划局（DARPA）举办的“GRAND Challenge”比赛，德国军方组织欧洲陆地机器人竞赛和中国国家自然基金委组织的“未
来挑战”无人驾驶车比赛。无人车竞赛主要是通过设置一些程序化的比赛项目和比赛路线，让无人车自主完成过交叉
口，避撞行人，超车，指定位置停车，过立交桥等任务，记分规则为将不同项目计不同的分值，达成目标则得分，
失败不得分甚至扣分，然后除以总时间，以此进行排序。这些任务涉及到了环境感知，路径规划，高精度定位，自
主决策等多层次的任务。无人车竞赛这样的形式促进了参赛方不断地进行技术积累，超越自我，同时也提供了一个同
台献技、交流合作的平台，同时还是一个无人车人才培养的平台，随着无人车竞赛的难度不断加大，无人车新技术
在无人车实验中，Google公司最热衷于道路试验，因为道路试验最真实，最可靠，遇到的一切场景将是无人车未来
必须面临的场景。因此Google公司进行了约170万英里的无人驾驶道路试验，在各种道路上来测试，包括高速公路，
城市拥挤道路，旧金山的九曲十八弯，沙漠道路，大学校园，可以说能想象到的道路都进行了测试，目前Google公司
统计的无人车事故率为每10万英里0.6起，已经很接近人类的记录，即每10万英里0.3起。
美国兰德公司是一家全球知名的顾问公司，经常给美国国会提供全球各国军事实力对比报告。这一次兰德公司针对无人、车的应用前景也发布了一份将近300页的白皮书。在该白皮书中提出了三个问题：
其事故率低于某个指标，这只是提供了一个下界，并不能说明无人车100%精确或者故障不会发生）
（无人车至少要无故障地行驶多少公里才能证明其事故率的精度是可信的，比如：10万英里的事故率是0.3，那么第二
该报告指出：1）达到1.09死亡人数/1亿英里的事故率，需要测试12.5年（365天40mile的速度无间断测量）；2）事故率精度达到95%，上下20%方差，需要测试400年；3）以95%的概率，第二类假设80%可能性的前提下，无人车的性能超过人工驾驶性能的20%，需要测试500年。
兰德公司指出：道路试验无法测试出无人车的潜在危险，一定要进行方法上的创新，从无人车各个部件和软件的源头设计测试规则，才可能正真的保证无人车这项技术，可以为人类造福，才能管控无人车不但演变过程中存在的风险。
在现有的测试基础上，我们提出了一种多层次的无人车测试框架，将无人车的测试分为5个层次，分别为：1、元功能测试；2、封闭环境中极端条件下测试；3、基于虚拟现实和硬件在换仿线、用户培训和应用技能测试
接口中，通过判断无人车在不同道路环境条件下的动作执行正确率来评估无人车的智能将是一件很有趣的事情。同时，利用该项技术能在无人车机器人与老司机之间展开一场人机大战，将一种综合的，不可以定量化的比赛搬到室内。更可怕的事实是这辆无人车将偷师老司机，通过深度学习来训练自己。还有一个优点是，该办法能够进行测试环境的语义压缩，在道路试验中，80%的道路是平坦的，笔直的，10%是有惊无险的，只有10%是挑战无人车智能的，在虚拟的测试环境中，是可以对这20%的环境和条件进行压缩出现的，因此其挑战性更大。好比天上一日，地下一年。
VR的测试后，还要防止“秀才纸上谈兵，光说不练”的尴尬，是骡子是马，需要出来遛一遛。通过前期的测试结果，设计一定算法，抽取一定的实际道路样本对无人车弱项来测试，这样才能保证其“实践能力”。
电子化、智能化改造用于网联汽车和无人车的测试。整个试验场具有以下5个特点：
-LTE、LTE-V，Wi-Fi，DSRC，EUHT）的全覆盖；2） 自建地面高精度定位基站，定位精度30cm，可实现全试验场无死区全覆盖；3） 建设有便利的交通设施（龙门架、相机、检测线圈、交叉口、交通标志、光纤网络）；
4） 多种不同形式的路面（0.1-0.9不同附着系数路面）和道路形式（高速环道、入口并线） 全部电子化的设施管理。
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