加速测试可以使无人驾驶汽车更早地上路

密歇根大学的机动性研究人员报告说，评估自动驾驶汽车的捷径可以使研究人员绕过数百万英里的测试里程，并可能节省99.9％的时间和成本。

根据来自超过2500万英里的真实世界驾驶的数据，Mcity研究人员开发了一种流程，将真实世界的驾驶状况分解为可以重复仿真或测试的组件，从而使机器人车辆面临一系列严峻的驾驶挑战。

研究人员使用称为“加速评估”的过程，获取真实的驾驶数据并指导成千上万的测试情况，这将帮助无人驾驶车辆更快地通过安全测试并更快地进入市场。

这种方法利用了1,000英里的测试，达到了现实世界中300,000到1亿英里的行驶里程，“消除了很多英里的正常行驶活动，仅过滤了自动驾驶汽车需要响应的潜在危险驾驶情况，加快结果。

根据丁肇和彭慧辉进行的研究，自动驾驶汽车的真正安全要求汽车能够识别和处理交通和道路状况，一天中的时间以及其他驾驶员无法预测的动作的变量。研究人员常常会冒着高风险的挑战来挑战自动驾驶汽车，以加快这一过程。

如果致命的撞车事故发生在每1亿英里行驶中仅发生一次，那么这种测试量不足以证明无人驾驶汽车的安全性。

简化流程将比在自然条件下进行测试更快地将无人驾驶汽车投放市场。为了达到80％的基准，即自动驾驶的驾驶员比人类的驾驶员安全90％的信心，测试车辆需要进行110亿英里的计时。

要在城市条件下仅进行200万英里的路程，就需要进行近十年的全天候测试，并且花费数千万美元。

Peng说：“如果不加快测试过程，那将是很多时间和金钱。”“我认为我们的方法可能非常有用。”