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简介：这份PDF是IVISTA中国智能汽车指数体系下智能行车指数的导航智能驾驶系统（高速公路）试验规程2023版，由中国汽车工程研究院发布，面向智能驾驶系统研发、测试验证与标准合规人员，用于解决高速公路场景下导航智能驾驶系统缺乏统一测试评价依据的问题。文档系统规定了试验场地与环境条件、惯性坐标系等术语定义、规范性引用文件，以及试验方法与附录中的场景设计、数据采集和性能评估流程，并引用GB 5768系列、GB/T 40429-2021、ISO 21448等标准，适合从事自动驾驶测试、法规认证与功能安全评估的读者对照实施。资源包共1个PDF文件，约4.76MB，内容完整、目录清晰，便于按章节检索查阅。已有276人学习下载，可作为高速公路导航智能驾驶系统测试方案设计与合规验证的实用参考。

1. 从一份“看起来像说明书”的规程说起

第一次翻到《导航智能驾驶系统（高速公路）试验规程》时，多数人的反应是：这不就是一份排版规整的测试说明书吗？目录五章加三个附录，术语、场地、设备、方法一路排下来，读着读着就困了。但真正做过智能行车指数相关项目的人会告诉你，这份文档的价值恰恰藏在“说明书”的外壳里——它把一套高速公路导航智能驾驶系统的测试，从场地怎么选、目标物怎么摆、速度线怎么定，到每个场景什么时候算结束、数据什么时候开始记，全部钉死成了可复现的流程。对正在做毕设或课程设计的人来说，它是一份现成的方案骨架；对要交付测试方案的从业者来说，它是一份可以直接对照落地的验收清单。这一篇就按“需求—设计—实现—验收”的顺序，把这份规程拆成一套能照着搭起来的完整方案。

2. 试验需求与总体设计：三类试验、两条速度线与一套坐标系

2.1 先立住需求：这套规程到底在测什么

导航智能驾驶系统（NP）的定义很关键：它有导航地图或高精地图支持，能在高速公路、快速路、城市道路范围内实现包括主干路、匝道、路口在内的点对点通行。注意“点对点”三个字，它意味着被测对象不是单一的 ACC 或 LKA，而是一整套从入口到出口连续工作的系统。所以测试需求不能停留在“能不能跟车”这种单点功能上，而要覆盖系统在高速公路全流程中的表现。

规程把试验拆成三块：封闭场地试验、开放道路试验、模拟仿真试验。这个三分法不是拍脑袋，而是对应三种不同的验证目的。封闭场地解决“边界在哪”——用可控的目标物和固定场景，把系统的响应能力压到极限；开放道路解决“真实路况下稳不稳”——在真实交通流里跑规定场景，每种工况至少完成 3 次；模拟仿真解决“覆盖度够不够”——基础场景验证仿真与实车一致性，场景泛化做高覆盖度和危险边缘测试。三块合起来，才构成一个完整的证据链。

对做方案的人来说，这个结构可以直接借用：场地试验给确定性结论，道路试验给统计性结论，仿真给覆盖性结论。三者缺一，答辩时很容易被问住“你怎么证明这个结论不是偶然”。

2.2 速度线设计：合格线、企业申报线、优秀线怎么用

规程里最容易被忽略、但设计上最巧的一点，是封闭场地试验的速度线规则。它设了三条线：合格线 60km/h、企业申报线（厂商自报速度）、优秀线 120km/h。然后按企业申报速度落在哪个区间，决定实际测哪条线：

这套规则的设计意图很清楚：既不允许厂商用低速度“躺过”，也给了高能力系统展示空间，同时用“未通过降级重测”保证每个场景至少有一个兜底结论。做毕设时如果只测一个速度，结论会非常单薄；照这个三段式设计，哪怕设备有限，也能把“能力边界”讲清楚。

2.3 坐标系与数据基准：所有结论的地基

规程明确采用 ISO 8855 的惯性坐标系：X 轴指车辆前方，Y 轴指驾驶员左侧，Z 轴向上，右手坐标系，绕轴顺时针旋转对应侧倾、俯仰、横摆角，左舵右舵统一。这个细节看着枯燥，但它是所有数据对齐的前提。封闭场地要求动态数据采样不低于 100Hz，主车与目标物用 DGPS 时间同步，速度精度 0.1km/h、位置精度 0.03m；开放道路放宽到 50Hz，视频不低于 1920×1080、30fps，距离精度 0.1m。

我一般会把这张精度表直接抄进方案的数据采集章节，因为它同时回答了三个问题：采什么、采多快、准到什么程度。很多方案翻车就翻在“数据采了但精度不够”，事后没法证明试验有效性。

3. 封闭场地试验设计：场景库、目标物与结束条件

3.1 场景库怎么搭：从静止前车到目标车切入

附录 A 给出的封闭场地场景是一套很典型的场景库骨架，至少包含：前方乘用车静止、前方乘用车静止且目标车斜置、前方乘用车静止（弯道）、乘用车目标车切入、交通锥避撞、前方防撞缓冲车静止。每个场景都配了场景描述、试验方法、结束条件、有效性要求四段式结构，这个模板本身就可以直接套用到自己的方案里。

以“前方乘用车静止”为例，流程是：目标车静止放在主车车道前方，主车激活 HNP，以设定速度 VSV（GPS 速度）在直道巡航，速度稳定后逐渐接近目标车。结束条件三条：不碰撞且制动到 0 或系统转向避让；发生碰撞；TTC=2.0s 时主车未制动、驾驶员为避免碰撞主动偏出。有效性要求一条：主车与目标车间距 250m 时开始记录有效数据。

这三条结束条件值得细看。第一条是“通过”，第二条是“失败”，第三条其实是“系统没反应、人被迫接管”，它把“系统失效”和“碰撞”区分开了，评价时能给出更细的结论。做方案时如果只写“碰撞即失败”，会丢掉大量中间状态的信息。

3.2 目标物选型：柔性目标与真实车的分工

规程对目标物做了明确分工。乘用车目标物可以是批量生产的 M1 类乘用车，也可以是表面特征参数能代表 M1 类且适应传感器系统的柔性目标物，参照 ISO 19206-3；交通锥按 GB/T 24720 和 GB 5768.4，推荐 90cm×45cm；防撞缓冲车目标物给出了详细尺寸：总车长 7000±50mm、总车宽 2050±50mm、总车高 2850±50mm、轴距 3850±50mm，缓冲垫长 1000±20mm、宽 2050±50mm、高 1000±20mm。

但有一个例外：乘用车目标车切入场景里，TV1 必须用真实汽车目标物，车长 475–500cm、最宽处 178–193cm，颜色不限。原因不难推：切入场景对目标的侧面轮廓、雷达反射特性要求高，柔性目标在横向运动中的表现可能失真。这个“大部分用柔性、关键场景用真车”的取舍，是成本与保真度之间的平衡，写进方案里能体现你对目标物选型有判断，而不是照抄。

3.3 切入轨迹：六段曲线加一段直线的参数化

目标车切入是封闭场地里参数最复杂的场景。规程把切入轨迹拆成 6 段曲线加 1 段直线：曲线段 1 从 R1 到 R2、角度 α，曲线段 2 是半径 R2 的圆弧、角度 β，曲线段 3 从 R2 回到 R1、角度 γ，然后直线段 L，再对称地走曲线段 4、5、6。表 A.2 给了 39 组参数，按主车速度 60–120km/h、目标车速度 15–65km/h 组合。

触发条件写得很具体：目标车横向距离达到 0.375m 的时刻，主车与目标车 TTC=2.0s。有效性要求四条：目标车速度误差不超过 ±1km/h；切入开始时刻纵向距离实际值与规定值误差不超过 5%；相邻车道稳定行驶时横向偏差不超过 ±0.1m；切入后稳定行驶横向偏差不超过 ±0.1m。

这组参数如果要做成可执行的测试脚本，核心是把轨迹参数转成目标车的运动控制指令。下面是一段示意性的参数组织方式，不是规程原文，而是我处理这类表格时常用的结构：

# 切入轨迹参数组织示例：每行对应表 A.2 的一组工况 # 字段顺序：主车速度, 目标车速度, R1, R2, alpha, beta, gamma, L cutin_cases = [ (60, 15, 1500, 15, 4.00, 10.00, 4.00, 5.2), (60, 35, 1500, 80, 2.20, 4.50, 2.20, 7.2), (60, 50, 1500, 200, 1.20, 3.60, 1.20, 8.8), # ... 其余工况按表 A.2 补齐 ] def build_trajectory(case): vsv, vtv, r1, r2, alpha, beta, gamma, straight = case # 曲线段 1：R1 -> R2，角度 alpha # 曲线段 2：半径 R2 圆弧，角度 beta # 曲线段 3：R2 -> R1，角度 gamma # 直线段：长度 straight # 曲线段 4-6：与 1-3 对称 return {"vsv": vsv, "vtv": vtv, "segments": 7}

这段代码的重点不在算法，而在把“表格参数”变成“可遍历的工况集合”。实际执行时，目标车的横向控制精度要盯住 ±0.1m，纵向触发要卡在 TTC=2.0s，这两个是试验有效性的硬门槛，参数抄错一位，整组数据就废了。

3.4 弯道与场地条件：容易被跳过的硬约束

弯道场景要求直道接弯道，弯道长度保证车辆至少行驶 5s，分定曲率和变曲率两段，定曲率半径 500m、曲率 0.002 m⁻¹，变曲率段曲率从 0 线性增到 C，变化率不超过 4×10⁻⁵ m⁻²。场地本身要求路面干燥、峰值附着系数大于 0.8、水平平面度小于 1%、长度至少 500m、单车道宽 3.75m、边线白或黄实线虚线。

这些数字在方案里不能只当背景写。比如“附着系数大于 0.8”直接决定制动距离的可比性，如果场地不达标，同样的系统在不同场地测出来的结果没有可比性。我一般会在方案里加一句：场地条件需在试验前实测并记录，作为数据有效性的前置证据。

4. 开放道路与仿真试验：路线设计、工况次数与仿真三种方式

4.1 开放道路：两条路线与“至少 3 次”的统计逻辑

开放道路试验的核心规则是：主车激活 HNP，在规定路线上行驶，当主车与周围环境车参数在规定有效范围内且未发生交通事故，即完成 1 次对应工况，每种工况至少完成 3 次。这个“3 次”不是随便定的，它是最低限度的重复性要求，用来区分“偶然成功”和“稳定表现”。

规程给了两条路线：一条城市内部高速公路，全程约 34 公里，串联多段高速与立交；一条城市间高速公路，全程约 160 公里，在几个收费站与互通之间往返。两条路线的差异本身就是设计：短路线偏城市高速工况密度，长路线偏持续巡航与跨区域场景。做方案时如果只能跑一条，建议选场景密度高的那条，单位时间能覆盖更多工况。

开放道路的设备要求也相应放宽：采样不低于 50Hz，视频 1920×1080、30fps，速度精度 0.1km/h，加速度精度 0.1m/s²，横纵向距离精度 0.1m。记录内容除了车辆运动状态，还要求车外交通视频、车内驾驶员交互视频与音频。这一点常被忽略——开放道路的价值一半在“系统怎么开”，另一半在“人怎么接”，音频记录是判断接管时机的重要证据。

4.2 仿真试验：基础场景与泛化测试的分工

仿真部分的设计思路很清晰：基础场景测试的工况与封闭场地相同，目的是验证仿真结果与实车结果一致；场景泛化测试在封闭场地基础上做高覆盖度和危险边缘测试。规程不限制仿真方式，HIL、SIL、MIL、VIL 或云仿真都可以。

执行方式有三种：见证测试，由厂商或供应商自行开展，官方见证人员审核报告并审查仿真工具；现场测试，官方试验人员到厂商处审核工具并现场开展；第三方测试，由具备资质的第三方机构开展。这三种方式对应不同的信任成本，方案里选哪种，取决于你手上的资源和需要的外部认可度。

一个实操建议：基础场景一致性验证不要贪多，先把封闭场地那几个核心场景在仿真里复现，对比制动触发时刻、减速度曲线、TTC 阈值，偏差在可接受范围内再往泛化走。顺序反了，泛化跑得再多也站不住。

4.3 车辆准备与功能设置：那些决定可比性的开关

车辆准备部分有几条硬要求：试验车为新车，行驶里程不高于 5000km；质量处于整备质量加驾驶员与设备总质量（不超过 200kg）与最大允许总质量之间，试验开始后不改变载荷；使用厂商指定全新原厂轮胎，按推荐冷胎气压，多推荐值取最轻负载气压；燃油不少于油箱容量 90%，封闭场地期间不低于 50%；新能源车按 GB/T 18385 完全充电或按正常运行状态准备，封闭场地期间电量不低于 50%；主动机罩系统在安装设备前关闭。

功能设置更细：封闭场地跟车时距设最低挡；开放道路设中挡，挡位数为偶数时取中间挡后更高一级；驾驶模式设标准模式；变道积极性有设置则设标准，无设置则用默认；AEB、FCW、LDW、LDP 可设置时，封闭场地设最低挡，开放道路设中挡，偶数挡取中间偏早。

这些开关看着琐碎，但它们直接决定不同车辆之间能不能比。同一辆车，跟车时距从最低挡换到中挡，制动触发点就会变，结论自然不同。方案里最好做一张“功能设置确认表”，试验前逐项打勾，避免中途改设置导致数据作废。

5. 避坑与常见问题：五处最容易翻车的地方

5.1 现象：数据采了，但试验被判无效

原因：有效性要求没对齐。比如前方乘用车静止场景要求主车与目标车间距 250m 时开始记录，弯道场景要求与弯道起始线间距 250m 时开始记录，切入场景要求纵向距离误差不超过 5%、横向偏差不超过 ±0.1m。这些条件不满足，数据再完整也无效。

解决：把每个场景的有效性要求单独列成检查项，试验前由第二个人复核，记录起始时刻的间距、速度、横向偏差，作为数据文件的前置元数据。

5.2 现象：同一场景两次结果差异很大

原因：功能设置或载荷状态中途变了。规程明确要求试验开始后不改变载荷状态，功能设置也有固定规则。实际执行中常见的是电量或油量下降后系统策略变化，或者驾驶员中途调了跟车时距。

解决：试验前锁定设置并拍照留档，封闭场地期间监控油量电量不低于 50%，每轮试验前核对设置表。

5.3 现象：仿真结果和实车对不上，泛化测试白跑

原因：跳过了基础场景一致性验证，直接做泛化。仿真工具的参数标定、传感器模型、车辆动力学模型与实车存在偏差，不先对齐就泛化，结论没有根基。

解决：先复现封闭场地核心场景，对比制动触发时刻、减速度峰值、TTC 阈值，偏差收敛后再进入泛化测试，并把一致性对比结果写进报告。

5.4 现象：开放道路跑了很多次，有效工况不够

原因：有效范围判定不严。规程要求主车与周围环境车参数在规定有效范围内才算完成 1 次，实际跑的时候容易把“接近有效”也算进去，导致每种工况凑不满 3 次有效数据。

解决：车上配一名记录员，按工况逐次判定有效性，无效的当场标记并补跑，不要等回去整理数据时才发现不够。

5.5 现象：目标物被主车传感器“看漏”

原因：柔性目标物的表面特征参数与真实车辆存在差异，某些传感器配置下反射特性不匹配。规程也留了口子：企业认为目标物不能满足主车传感器要求，可联系管理中心。

解决：试验前做目标物感知确认，用主车的感知输出验证目标物能被稳定识别；切入场景坚持用真实汽车目标物，不要图省事全用柔性目标。

6. 验收与答辩：怎么证明这套试验是有效的

验收这件事，很多人习惯最后才想，结果答辩时被问“你怎么证明数据可信”就卡住。我的做法是把验收标准前置到方案设计阶段，每个场景在设计时就写清楚三件事：通过条件、失败条件、有效性条件。规程本身就是这么组织的，照着抄结构不会错。

具体到答辩，我一般会准备一张“证据链对照表”，把每个结论对应到具体证据：

这张表的好处是，评委问任何一个结论，你都能指到具体条款和具体数据文件，而不是泛泛说“我们测过了”。另外两个答辩技巧：一是主动讲清楚“未通过降级重测”的规则，说明你对速度线设计的理解；二是把有效性要求当成亮点讲，因为它证明你知道什么数据能用、什么数据不能用，这比多跑几个场景更能体现工程素养。

血泪经验是，我曾经把试验记录当成事后整理的工作，结果有一次目标车切入的横向偏差超了 0.1m 却没当场发现，整组数据作废，只能重跑。从那以后我每次试验前都强制走一遍“有效性检查清单”，每个场景的起始间距、速度误差、横向偏差当场核对签字，再开始正式记录。这套习惯后来成了我所有测试方案的标准动作。希望这份拆解能帮到你，把规程变成自己方案里能落地、能验收的骨架。

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