《車路協(xié)同智能路側(cè)決策系統(tǒng)測試評價規(guī)范》

T/CSAExx-2022T/CHTSxx-2022

車路協(xié)同智能路側(cè)決策系統(tǒng)測試評價規(guī)范

1范圍

本文件規(guī)定了車路協(xié)同智能路側(cè)決策系統(tǒng)測試評價規(guī)范的總體要求以及感知數(shù)據(jù)測試、應(yīng)用復(fù)雜

度評價、應(yīng)用效果評價、應(yīng)用綜合評價的技術(shù)要求。

本文件適用于新建、改（擴）建城市道路及公路的車路協(xié)同智能路側(cè)決策系統(tǒng)的應(yīng)用測試評價。

2規(guī)范性引用文件

下列文件中的內(nèi)容通過文中的規(guī)范性引用而構(gòu)成本文件必不可少的條款。其中，注日期的引用文件，

僅該日期對應(yīng)的版本適用于本文件；不注日期的引用文件，其最新版本（包括所有的修改單）適用于本

文件。

GB/T40429-2021汽車駕駛自動化分級

T/CASE290—2022車路協(xié)同智能路側(cè)決策系統(tǒng)總體架構(gòu)及應(yīng)用

3術(shù)語和定義

T/CASE290—2022中界定的以及下列術(shù)語和定義適用于本文件。

3.1

交通管控類應(yīng)用trafficcontrolapplications

基于車路協(xié)同智能路側(cè)決策系統(tǒng)，針對交通系統(tǒng)管控優(yōu)化，可提供道路限速、車道功能變化、信號

配時方案等決策信息的應(yīng)用。

3.2

駕駛輔助類應(yīng)用drivingassistanceapplications

基于車路協(xié)同智能路側(cè)決策系統(tǒng)，針對網(wǎng)聯(lián)車輛或網(wǎng)聯(lián)自動駕駛車輛的行駛，可提供建議車速、

建議車道、建議軌跡點等決策信息的應(yīng)用。

3.3

直連設(shè)備directlyconnecteddevices

能夠通過有線接口或無線技術(shù)直接連接到計算機或其他設(shè)備進(jìn)行通信和數(shù)據(jù)傳輸?shù)脑O(shè)備。

4縮略語

下列縮略語適用于本文件。

ID：身份標(biāo)識號碼（IdentityDocument）

OBU：車載單元（On-BoardUnit）

RSM：路側(cè)單元消息（RoadSideMessage）

RSU：路側(cè)單元（RoadSideUnit）

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RTK：實時動態(tài)測量技術(shù)(RealTimeKinematic）

TTC：碰撞時間（TimeToCollision）

5總體要求

5.1總體框架

圖1測試評價規(guī)范總體框架圖

車路協(xié)同智能路側(cè)決策系統(tǒng)測試評價規(guī)范總體框架如圖1所示，基于T/CSAE290-2022中協(xié)同決策

應(yīng)用功能分類，選取交通管控類應(yīng)用、駕駛輔助類應(yīng)用為評價對象，分為測試階段與評價階段，測試階

段針對評價階段的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)進(jìn)行感知數(shù)據(jù)測試，評價階段分應(yīng)用類型進(jìn)行應(yīng)用復(fù)雜度評價、應(yīng)用效果評

價、最后進(jìn)行應(yīng)用綜合評價。

5.2評價對象

本文件的評價對象分為交通管控類應(yīng)用、駕駛輔助類應(yīng)用，具體如下：

a）交通管控類應(yīng)用評價典型場景包括施工區(qū)預(yù)警、主線可變限速、匝道控制、動態(tài)專用道管控、

特殊車輛優(yōu)先通行、動態(tài)車道功能管控、單點信號優(yōu)化、干線信號協(xié)調(diào)，其他交通管控類應(yīng)用

可參考其評價方法；

b）駕駛輔助類應(yīng)用評價典型場景包括路側(cè)碰撞預(yù)警、路徑誘導(dǎo)、綠波車速引導(dǎo)、快速車道選擇、

路側(cè)協(xié)作式行駛、路側(cè)協(xié)作式換道、路側(cè)協(xié)作式匯入、路側(cè)協(xié)作式交叉口通行、路側(cè)協(xié)作式車

輛“脫困”、車輛編隊駕駛引導(dǎo)，其他駕駛輔助類應(yīng)用可參考其評價方法。

5.3感知數(shù)據(jù)測試

感知數(shù)據(jù)測試應(yīng)包括測試指標(biāo)的釋義、所需數(shù)據(jù)、測試方法，應(yīng)滿足第6章的要求。

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5.4應(yīng)用復(fù)雜度評價

應(yīng)用復(fù)雜度評價應(yīng)包括交通管控類應(yīng)用場景、駕駛輔助類應(yīng)用場景，具體如下：

a）交通管控類應(yīng)用場景的應(yīng)用復(fù)雜度評價內(nèi)容應(yīng)滿足7.1的要求；

b）駕駛輔助類應(yīng)用場景的應(yīng)用復(fù)雜度評價內(nèi)容應(yīng)滿足7.2的要求；

c）應(yīng)用復(fù)雜度評價應(yīng)從交通環(huán)境復(fù)雜度、決策制定復(fù)雜度兩方面選取指標(biāo)，具體評價指標(biāo)宜參考

表1。

表1應(yīng)用復(fù)雜度評價分應(yīng)用場景評價指標(biāo)

應(yīng)用場景選取維度評價指標(biāo)

交通環(huán)境復(fù)雜度車型復(fù)雜度

交通環(huán)境復(fù)雜度弱勢交通參與者復(fù)雜度

交通環(huán)境復(fù)雜度交通量復(fù)雜度

交通環(huán)境復(fù)雜度車頭時距復(fù)雜度

交通環(huán)境復(fù)雜度行駛速度變化復(fù)雜度

交通管控類

決策制定復(fù)雜度混合流車輛滲透率復(fù)雜度

決策制定復(fù)雜度交通流平均速度復(fù)雜度

決策制定復(fù)雜度速度協(xié)調(diào)性

決策制定復(fù)雜度決策響應(yīng)時長

決策制定復(fù)雜度指令聯(lián)動等級

交通環(huán)境復(fù)雜度車型復(fù)雜度

交通環(huán)境復(fù)雜度弱勢交通參與者復(fù)雜度

決策制定復(fù)雜度自動駕駛車車輛滲透率復(fù)雜度

駕駛輔助類決策制定復(fù)雜度交通流平均速度復(fù)雜度

決策制定復(fù)雜度速度協(xié)調(diào)性

決策制定復(fù)雜度決策響應(yīng)時長

決策制定復(fù)雜度指令聯(lián)動等級

5.5應(yīng)用效果評價

應(yīng)用效果評價應(yīng)包括交通管控類應(yīng)用場景、駕駛輔助類應(yīng)用場景的應(yīng)用效果評價內(nèi)容，具體如下：

a）交通管控類應(yīng)用場景的應(yīng)用效果評價內(nèi)容應(yīng)滿足8.1的要求；

b）駕駛輔助類應(yīng)用場景的應(yīng)用效果評價內(nèi)容應(yīng)滿足8.2的要求；

c）應(yīng)用效果評價應(yīng)從特定性、安全性、效率性、環(huán)保性、舒適性多方面選取指標(biāo)，具體評價指標(biāo)

宜參考表2。

表2應(yīng)用效果評價分應(yīng)用場景評價指標(biāo)

應(yīng)用場景評價指標(biāo)

服務(wù)率

特定評價指標(biāo)

穩(wěn)定性

碰撞時間

交通管控類

安全評價指標(biāo)沖突時間

違章率

效率評價指標(biāo)車輛延誤標(biāo)準(zhǔn)差

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表3（續(xù)）應(yīng)用效果評價分應(yīng)用場景評價指標(biāo)

應(yīng)用場景評價指標(biāo)

路口車輛通行量

效率評價指標(biāo)路段平均速度

交通管控類緊急車輛速度

單車碳排放

環(huán)保評價指標(biāo)

道路碳排放

特定評價指標(biāo)人工干預(yù)程度

安全評價指標(biāo)車輛沖突時間

車輛延誤標(biāo)準(zhǔn)差

效率評價指標(biāo)路口車輛通行量

駕駛輔助類

路段平均速度

加車速標(biāo)準(zhǔn)差

舒適評價指標(biāo)最大加速度

平均加速度

5.6應(yīng)用綜合評價

應(yīng)用綜合評價應(yīng)滿足第9章的要求。

6感知數(shù)據(jù)測試

6.1測試方法及工具

測試工具應(yīng)包括路側(cè)通信設(shè)備、RTK真值車，數(shù)據(jù)傳輸鏈路如圖2，具體測試方法如下：

a）待測系統(tǒng)及路側(cè)通信設(shè)備同時部署于測試區(qū)，進(jìn)行數(shù)據(jù)采集及傳輸，待測系統(tǒng)將感知數(shù)據(jù)上傳

進(jìn)行數(shù)據(jù)測試，同時傳輸感知數(shù)據(jù)至路側(cè)RSU，RSU通過廣播RSM消息至OBU；

b）RTK真值車行駛在測試范圍內(nèi)，采集車輛軌跡數(shù)據(jù)；

c）數(shù)據(jù)采集結(jié)束后，可通過直連設(shè)備上傳RTK數(shù)據(jù)及RSM數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)測試。

圖2數(shù)據(jù)鏈路圖

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6.2測試指標(biāo)

6.2.1系統(tǒng)時延測試

6.2.1.1界定和構(gòu)成

系統(tǒng)時延為從傳感器檢測到事件發(fā)生到OBU接收數(shù)據(jù)的時長。

6.2.1.2所需數(shù)據(jù)

測試所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括RSM數(shù)據(jù)。

6.2.1.3測試方法

系統(tǒng)時延測試方法如下：

a）收集待測系統(tǒng)在采樣時間內(nèi)生成的全部交通參與者感知消息幀的時間戳，記錄系統(tǒng)內(nèi)傳感器

曝光時間記為T0，輸出感知融合后的數(shù)據(jù)時間記為T1，OBU接收到數(shù)據(jù)的時間記為T2；

b）系統(tǒng)時延為T2-T0。

6.2.1.4指標(biāo)要求

參考相關(guān)實驗及產(chǎn)業(yè)調(diào)研，系統(tǒng)時延應(yīng)不大于200ms。

6.2.2感知頻率測試

6.2.2.1界定和構(gòu)成

感知頻率為相鄰兩消息幀的時間差。

6.2.2.2所需數(shù)據(jù)

測試所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括RSM數(shù)據(jù)。

6.2.2.3測試方法

感知頻率測試方法如下：

a）收集待測系統(tǒng)在采樣時間內(nèi)生成的全部交通參與者感知消息幀的時間戳，對相鄰兩幀的時間

進(jìn)行差分，計算瞬時采樣時間間隔；

b）計算瞬時采樣時間間隔的中位數(shù)的倒數(shù)作為系統(tǒng)的頻率，其與目標(biāo)頻率的差值為頻率偏差。

6.2.2.4指標(biāo)要求

參考相關(guān)實驗及產(chǎn)業(yè)調(diào)研，感知頻率應(yīng)不小于1hz。

6.2.3召回率/準(zhǔn)確率測試

6.2.3.1界定和構(gòu)成

召回率/準(zhǔn)確率為融合多種感知數(shù)據(jù)對不同交通參與者類型的識別準(zhǔn)確程度。

6.2.3.2所需數(shù)據(jù)

測試所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括感知數(shù)據(jù)、真值目標(biāo)數(shù)據(jù)。

6.2.3.3測試方法

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召回率及準(zhǔn)確率測試方法如下：

a)基于所設(shè)定采樣時間，收集待測系統(tǒng)在采樣時間內(nèi)生成的全部交通參與者感知消息幀，構(gòu)建預(yù)

測值樣本空間，對齊時間戳，提取RTK真值數(shù)據(jù)中的全部交通參與者感知消息幀，構(gòu)建真實值

樣本空間；

b)在以一定距離閾值為關(guān)聯(lián)條件下時，召回率為系統(tǒng)正確識別到的目標(biāo)數(shù)或事件數(shù)與實際正樣本

總數(shù)之比，準(zhǔn)確率為系統(tǒng)正確識別到的目標(biāo)數(shù)或事件數(shù)與識別到的正樣本總數(shù)之比。

6.2.3.4指標(biāo)要求

參考相關(guān)實驗及產(chǎn)業(yè)調(diào)研，機動車召回率應(yīng)不小于95%，準(zhǔn)確率應(yīng)不小于90%；非機動車召回率應(yīng)

不小于90%，準(zhǔn)確率應(yīng)不小于85%；行人召回率應(yīng)不小于90%，準(zhǔn)確率應(yīng)不小于85%。

6.2.4定位精度測試

6.2.4.1界定和構(gòu)成

定位精度為測量結(jié)果與實際位置之間的誤差大小。

6.2.4.2所需數(shù)據(jù)

測試所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括RSM數(shù)據(jù)、RTK數(shù)據(jù)。

6.2.4.3測試方法

不同橫向、縱向定位精度測試方法如下：

a)從待測系統(tǒng)實時輸出的每幀交通參與者感知信息中，提取真值車的軌跡數(shù)據(jù)以及每幀所對應(yīng)的

位置，人工對齊時間戳，并按照不同距離（0m-50m、50m-100m、100m-150m）進(jìn)行測試數(shù)據(jù)提

取，對比并分析測試結(jié)果；

b)將測試數(shù)據(jù)，進(jìn)行橫縱向（傳感器感知方向為縱向，垂直于傳感器感知方向為橫向）拆解比較，

橫向誤差為感知算法（橫向）數(shù)據(jù)與真值（橫向）數(shù)據(jù)之差；縱向誤差為感知算法（縱向）數(shù)

據(jù)與真值（縱向）之差。

6.2.4.4指標(biāo)要求

參考相關(guān)實驗及產(chǎn)業(yè)調(diào)研，具體指標(biāo)要求如表4。

表4定位精度指標(biāo)要求

測試指標(biāo)

距離

橫向定位精度縱向定位精度

0m-50m不大于80cm不大于150cm

50m-100m不大于100cm不大于150cm

100m-150m不大于150cm不大于150cm

6.2.5速度偏差測試

6.2.5.1界定和構(gòu)成

速度偏差值為測量速度與實際速度之間的差異。

6.2.5.2所需數(shù)據(jù)

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測試所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括RSM數(shù)據(jù)、RTK數(shù)據(jù)。

6.2.5.3測試方法

速度偏差值測試方法如下：

a)從待測系統(tǒng)實時輸出的每幀交通參與者感知信息中，提取真值車的軌跡數(shù)據(jù)以及每幀所對應(yīng)的

速度，人工對齊時間戳，基于軌跡數(shù)據(jù)中的時間戳，提取RTK真值數(shù)據(jù)輸出的連續(xù)速度信息；

b)計算對應(yīng)點的速度誤差，取均值即為速度偏差值。

6.2.5.4指標(biāo)要求

參考相關(guān)實驗及產(chǎn)業(yè)調(diào)研，機動車速度偏差值應(yīng)小于3.6km/h，非機動車及行人應(yīng)小于1.4km/h。

6.2.6航向角偏差測試

6.2.6.1界定和構(gòu)成

航向角偏差值為測量的航向角與實際航向角之間的差異。

6.2.6.2所需數(shù)據(jù)

測試所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括RSM數(shù)據(jù)、RTK數(shù)據(jù)。

6.2.6.3測試方法

不同航向角偏差值測試方法如下：

a)從待測系統(tǒng)實時輸出的每幀交通參與者感知信息中，提取真值車的軌跡數(shù)據(jù)以及每幀所對應(yīng)的

航向，人工對齊時間戳，基于軌跡數(shù)據(jù)中的時間戳，提取RTK真值數(shù)據(jù)輸出的連續(xù)航向角信

息；

b)計算對應(yīng)點的航向角誤差，取均值即為航向角偏差。

6.2.6.4指標(biāo)要求

參考相關(guān)實驗及產(chǎn)業(yè)調(diào)研，航向角偏差值應(yīng)小于5度。

6.2.7目標(biāo)跟蹤準(zhǔn)確率測試

6.2.7.1界定和構(gòu)成

目標(biāo)跟蹤準(zhǔn)確率為準(zhǔn)確地跟蹤目標(biāo)的能力。

6.2.7.2所需數(shù)據(jù)

測試所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括RSM數(shù)據(jù)。

6.2.7.3測試方法

不同目標(biāo)跟蹤準(zhǔn)確率測試方法如下：

a)基于所設(shè)定采樣時間，開啟待測系統(tǒng)，收集待測系統(tǒng)在采樣時間內(nèi)生成的全部交通參與者感知

消息幀，統(tǒng)計待測系統(tǒng)所生成全部交通參與者ID數(shù)量，記為M；

b)針對待測系統(tǒng)所生成全部交通參與者ID，統(tǒng)計其起始出現(xiàn)位置與消失位置落在檢測區(qū)域邊沿

處的數(shù)量，記為N，軌跡跟蹤成功率為N/M×100%。

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6.2.7.4指標(biāo)要求

參考相關(guān)實驗及產(chǎn)業(yè)調(diào)研，在無遮擋情況下，機動車目標(biāo)跟蹤準(zhǔn)確率應(yīng)不小于95%，非機動車目標(biāo)

跟蹤準(zhǔn)確率應(yīng)不小于90%，行人目標(biāo)跟蹤準(zhǔn)確率應(yīng)不小于85%。

7應(yīng)用復(fù)雜度評價

7.1交通管控類應(yīng)用

7.1.1評價指標(biāo)

7.1.1.1車型復(fù)雜度

7.1.1.1.1界定和構(gòu)成

交通管控指令下達(dá)后，管控范圍內(nèi)存在不同車型對測試車輛速度的影響，具體車型可分為轎車、面

包車、卡車/貨車、大巴/公交車。

7.1.1.1.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括在交通管控范圍內(nèi)的感知數(shù)據(jù)（含車型、車速）、測試車輛數(shù)據(jù)（車速）。

7.1.1.1.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通量接近的情況下，對比當(dāng)周圍存在不同車型的情況下測試車輛的

平均行駛速度。

7.1.1.2弱勢交通參與者復(fù)雜度

7.1.1.2.1界定和構(gòu)成

交通管控指令下達(dá)后，管控范圍內(nèi)存在不同弱勢交通參與者及其行為對車輛速度的影響，弱勢交通

參與者分為行人、自行車/電動車/滑板車、摩托車、三輪車/老年人代步車。

7.1.1.2.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括在交通管控范圍內(nèi)的感知數(shù)據(jù)（含弱勢交通參與者類型、軌跡數(shù)據(jù)）、測試車輛數(shù)

據(jù)（車速）。

7.1.1.2.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通量接近的情況下，對比當(dāng)周圍存在不同弱勢交通參與者且參與者

有不同行為的情況下測試車輛的平均行駛速度。

7.1.1.3交通量復(fù)雜度

7.1.1.3.1界定和構(gòu)成

交通管控指令下達(dá)后，管控范圍內(nèi)周圍存在不同交通量對車輛速度的影響，包括車輛數(shù)量、弱勢交

通參與者數(shù)量。

7.1.1.3.2所需數(shù)據(jù)

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包括在交通管控范圍內(nèi)的感知數(shù)據(jù)（含車輛及弱勢交通參與者數(shù)量）、測試車輛數(shù)據(jù)（車速）。

7.1.1.3.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，對比當(dāng)周圍存在不同數(shù)量的車輛和弱勢交通參與者的情況下測試車輛

的平均行駛速度。

7.1.1.4車頭時距復(fù)雜度

7.1.1.4.1界定和構(gòu)成

交通管控指令下達(dá)后，管控范圍內(nèi)周圍車輛存在不同車頭時距對車輛速度的影響，車頭時距為兩車

之間的距離。

7.1.1.4.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括在交通管控范圍內(nèi)感知數(shù)據(jù)（含車輛車頭時距）、測試車輛數(shù)據(jù)（車速）。

7.1.1.4.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，對比當(dāng)周圍車輛以不同時距行駛時測試車輛的平均行駛速度。

7.1.1.5行駛速度變化復(fù)雜度

7.1.1.5.1界定和構(gòu)成

交通管控指令下達(dá)后，管控范圍內(nèi)周圍車輛存在不同行駛速度變化對車輛速度的影響。

7.1.1.5.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括在交通管控范圍內(nèi)感知數(shù)據(jù)（含車輛行駛速度）、測試車輛數(shù)據(jù)（車速）。

7.1.1.5.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通量接近的情況下，對比當(dāng)周圍車輛行駛速度發(fā)生變化時測試車輛

的速度變化率。

7.1.1.6混合流車輛滲透率復(fù)雜度

7.1.1.6.1界定和構(gòu)成

交通管控指令下達(dá)后，管控范圍內(nèi)存在不同混合流車輛滲透率對車輛速度的影響，混合流車輛滲透

率指自動駕駛車輛、網(wǎng)聯(lián)車輛、普通車輛占所有車輛的比例。

7.1.1.6.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括在交通管控范圍內(nèi)感知數(shù)據(jù)（含車輛類型及數(shù)量）、測試車輛數(shù)據(jù)（車速）。

7.1.1.6.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通量接近的情況下，對比分析混合交通流中不同車輛滲透率情況下

測試車輛的平均行駛速度。

7.1.1.7交通流平均速度復(fù)雜度

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7.1.1.7.1界定和構(gòu)成

交通管控指令下達(dá)后，管控范圍內(nèi)周圍車輛以不同平均速度行駛時對車輛速度的影響。

7.1.1.7.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括在交通管控范圍內(nèi)的感知數(shù)據(jù)（含車輛平均速度）、測試車輛數(shù)據(jù)（車速）。

7.1.1.7.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通量接近的情況下，對比當(dāng)周圍車輛以不同平均速度行駛時測試車

輛的平均行駛速度。

7.1.1.8速度協(xié)調(diào)性

7.1.1.8.1界定和構(gòu)成

交通管控指令下達(dá)后，管控范圍內(nèi)周圍車輛與測試車輛存在不同車輛速度時對測試車輛速度的影

響。

7.1.1.8.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括在交通管控范圍內(nèi)的感知數(shù)據(jù)（含車速、車型）、測試車輛數(shù)據(jù)（車速）。

7.1.1.8.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通量接近的情況下，對比測試車輛速度與周圍一定范圍內(nèi)的其他車

輛平均速度。

7.1.1.9決策響應(yīng)時長

7.1.1.9.1界定和構(gòu)成

車輛與道路基礎(chǔ)設(shè)施之間的交通管控協(xié)同決策難度和復(fù)雜程度。

7.1.1.9.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括在交通管控范圍內(nèi)的感知數(shù)據(jù)、決策信息等。

7.1.1.9.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通量接近的情況下，分析相同測評環(huán)境下，決策過程的復(fù)雜度，記

錄系統(tǒng)接收感知融合后數(shù)據(jù)記為T3，輸出決策信息時間記為T5，決策響應(yīng)時長為T5-T3。

7.1.1.10指令聯(lián)動等級

7.1.1.10.1界定和構(gòu)成

車輛與道路基礎(chǔ)設(shè)施之間的協(xié)同程度和指令聯(lián)動。

7.1.1.10.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括在交通管控范圍內(nèi)的感知數(shù)據(jù)、決策信息等。

7.1.1.10.3評價方法

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評價方法為選定同一區(qū)域，在交通量接近的情況下，分析自動駕駛等級、網(wǎng)聯(lián)情況、路側(cè)智能設(shè)施

的等級，其中自動駕駛等級劃分應(yīng)符合GB/T40429-2021的規(guī)定，路側(cè)智能設(shè)施等級劃分見表5。

表5路側(cè)智能設(shè)施等級表

序號等級說明

1I0無感知能力

2I1可支撐相應(yīng)的數(shù)據(jù)統(tǒng)計、安全預(yù)警及平臺管控類應(yīng)用

3I2可支撐向駕駛員提供實時道路信息、輔助駕駛員進(jìn)行現(xiàn)場決斷類的應(yīng)用

4I3可作為車外傳感器，為自動駕駛系統(tǒng)提供有價值的實時道路信息，支撐自動駕駛

系統(tǒng)進(jìn)行決策類的應(yīng)用

7.1.2量化方法

選取測試車輛為研究對象，計算其與周圍不同車型/弱勢交通參與者的車輛的距離、角度、相對位

置夾角、速度差，以差值為自變量，以上述指標(biāo)評價結(jié)果為因變量，描述多個變量之間的變化規(guī)律，建

立線性回歸方程，見公式(1)，建立應(yīng)用復(fù)雜度評價分析模型，采用加權(quán)求和歸一化的方法來確定應(yīng)用

復(fù)雜度的值，其計算見公式(2)。

Xi=?0+?1?1+?2?2+?+????..............................(1)

式中：

???——所考慮的各個指標(biāo)因素評價結(jié)果；

?0——常數(shù)項；

k——自變量的個數(shù)；

??——自變量k的權(quán)重系數(shù)；

??——第k個自變量的值。

n

∑i=1Wi?Xi

y1=n.......................................(2)

∑i=1Xi

式中：

?1——應(yīng)用復(fù)雜度；

???——所考慮的各個指標(biāo)因素評價結(jié)果；

???——每個指標(biāo)因素的權(quán)重系數(shù)或者權(quán)值。

7.2駕駛輔助類應(yīng)用

7.2.1評價指標(biāo)

7.2.1.1車型復(fù)雜度

7.2.1.1.1界定和構(gòu)成

駕駛輔助信息下發(fā)后，通信范圍內(nèi)存在不同車型對自動駕駛車行駛的影響。

7.2.1.1.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括通信范圍內(nèi)感知數(shù)據(jù)（含車型、車輛軌跡數(shù)據(jù)）、自動駕駛車輛的軌跡數(shù)據(jù)。

7.2.1.1.3評價方法

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評價方法為選定同一區(qū)域，在交通狀況接近的情況下，計算周圍不同類型車輛與自動駕駛車之間的

距離、角度、相對位置夾角、速度差。

7.2.1.2弱勢交通參與者復(fù)雜度

7.2.1.2.1界定和構(gòu)成

駕駛輔助信息下發(fā)后，通信范圍內(nèi)存在不同弱勢交通參與者及其行為對自動駕駛車行駛的影響。

7.2.1.2.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括通信范圍內(nèi)感知數(shù)據(jù)（含弱勢交通參與者類型及軌跡數(shù)據(jù)）、自動駕駛車輛的軌跡

數(shù)據(jù)。

7.2.1.2.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通狀況接近的情況下，計算周圍不同弱勢交通參與者與自動駕駛車

之間的距離、角度、相對位置夾角、速度差。

7.2.1.3自動駕駛車車輛滲透率復(fù)雜度

7.2.1.3.1界定和構(gòu)成

駕駛輔助信息下發(fā)后，通信范圍內(nèi)存在不同自動駕駛車輛滲透率對自動駕駛車行駛的影響，自動駕

駛車輛滲透率為自動駕駛車輛占所有車輛的比例。

7.2.1.3.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括在駕駛輔助范圍內(nèi)的感知數(shù)據(jù)（含車輛類型及數(shù)量）、自動駕駛車輛的軌跡數(shù)據(jù)。

7.2.1.3.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通狀況接近的情況下，統(tǒng)計L1級、L2級、L3級、L4級、L5級的自動

駕駛車輛，汽車駕駛自動化等級應(yīng)符合GB/T40429-2021的規(guī)定，計算自動駕駛車輛占總交通流的比例，

對比分析不同車輛滲透率情況下自動駕駛車輛的平均行駛速度。

7.2.1.4交通流平均速度復(fù)雜度

7.2.1.4.1界定和構(gòu)成

駕駛輔助信息下發(fā)后，通信范圍內(nèi)周圍車輛以不同平均速度行駛時對自動駕駛車行駛的影響。

7.2.1.4.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括在通信范圍內(nèi)的感知數(shù)據(jù)（含車輛軌跡數(shù)據(jù)）、自動駕駛車輛的軌跡數(shù)據(jù)。

7.2.1.4.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通量接近的情況下，周圍車輛以不同車輛平均速度時，計算周圍車

輛與自動駕駛車之間的距離、角度、相對位置夾角、速度差。

7.2.1.5速度協(xié)調(diào)性

7.2.1.5.1界定和構(gòu)成

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駕駛輔助信息下發(fā)后，通信范圍內(nèi)周圍車輛與自動駕駛車輛存在不同車輛速度時，對自動駕駛車輛

速度的影響。

7.2.1.5.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括在通信范圍內(nèi)的感知數(shù)據(jù)（含車輛軌跡數(shù)據(jù)）、自動駕駛車輛軌跡數(shù)據(jù)。

7.2.1.5.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通量接近的情況下，按自動駕駛車輛速度減去周圍一定范圍內(nèi)的其

他車輛平均速度。

7.2.1.6決策響應(yīng)時長

7.2.1.6.1界定和構(gòu)成

評價自動駕駛車輛與道路基礎(chǔ)設(shè)施之間的協(xié)同決策難度和復(fù)雜程度。

7.2.1.6.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括感知數(shù)據(jù)、車輛駕駛意圖數(shù)據(jù)、決策/控制信息等。

7.2.1.6.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通量接近的情況下，分析相同測評環(huán)境下，決策過程的復(fù)雜度，記

錄系統(tǒng)接收車輛駕駛意圖數(shù)據(jù)后記為T4，輸出決策/控制信息時間記為T5，決策響應(yīng)時長為T5-T4。

7.2.1.7指令聯(lián)動等級

7.2.1.7.1界定和構(gòu)成

評價自動駕駛車輛與道路基礎(chǔ)設(shè)施之間的協(xié)同程度和指令聯(lián)動效果。

7.2.1.7.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括感知數(shù)據(jù)、決策/控制信息等。

7.2.1.7.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通量接近的情況下，分析統(tǒng)計車輛的自動駕駛等級、路側(cè)設(shè)施感知

等級以及車輛接收到路側(cè)的數(shù)據(jù)情況，路側(cè)設(shè)施感知等級劃分見表5。

7.2.2量化方法

選取自動駕駛車輛為研究對象，計算其與周圍不同車型/弱勢交通參與者的車輛的距離、角度、相

對位置夾角、速度差)。以差值為自變量，以上述指標(biāo)評價結(jié)果為因變量，描述多個變量之間的變化規(guī)

律，建立線性回歸方程，如公式(1)，建立復(fù)雜度評價分析模型，采用加權(quán)求和歸一化的方法來確定應(yīng)

用復(fù)雜度的值，計算見公式(2)。

8應(yīng)用效果評價

8.1交通管控類應(yīng)用評價

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8.1.1特定評價指標(biāo)

8.1.1.1服務(wù)率

8.1.1.1.1界定和構(gòu)成

系統(tǒng)提供服務(wù)的效率和能力。

8.1.1.1.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括回執(zhí)信息。

8.1.1.1.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通狀況接近的情況下，綜合考慮應(yīng)用被觸發(fā)的頻率、單次觸發(fā)平均

服務(wù)對象數(shù)量以及單位時間內(nèi)總體服務(wù)對象數(shù)量來衡量所建設(shè)應(yīng)用的服務(wù)效率。

8.1.1.2穩(wěn)定性

8.1.1.2.1界定和構(gòu)成

系統(tǒng)在長時間運行過程中的穩(wěn)定性和可靠性。

8.1.1.2.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括回執(zhí)信息。

8.1.1.2.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通狀況接近的情況下，綜合考慮應(yīng)用出現(xiàn)錯誤的次數(shù)以及應(yīng)用出現(xiàn)

錯誤帶來的負(fù)面影響的嚴(yán)重程度，應(yīng)用出現(xiàn)錯誤應(yīng)包括應(yīng)用在錯誤的時間被觸發(fā)和應(yīng)用在正確的時間

未被觸發(fā)兩種情況。

8.1.1.3量化方法

服務(wù)率量化中應(yīng)用觸發(fā)頻率和單次觸發(fā)平均服務(wù)對象數(shù)量應(yīng)當(dāng)考慮應(yīng)用所涉及的各類型交通參與

者的流量以及道路交通環(huán)境的影響，單位時間內(nèi)總體服務(wù)對象數(shù)量需要綜合考慮高峰時間和平峰時間，

見公式(3)。

?1=βr??+βs??+βt??..................................(3)

式中：

S1——服務(wù)率指數(shù)；

βr——應(yīng)用被正確觸發(fā)的權(quán)重系數(shù)；

??——應(yīng)用被正確觸發(fā)的頻率；

βs——單次觸發(fā)平均服務(wù)對象的權(quán)重系數(shù)；

??——單次觸發(fā)平均服務(wù)對象比例；

βt——單位時間內(nèi)總體服務(wù)對象的權(quán)重系數(shù)；

??——單位時間內(nèi)總體服務(wù)對象比例。

穩(wěn)定性量化從兩個方面來進(jìn)行綜合評價，其中應(yīng)對安全方面的負(fù)面影響賦予更高權(quán)重，計算見公式

(4)。

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∑β?

?=1?e?·················(4)

2n

式中：

S2——穩(wěn)定性指數(shù)；

??——錯誤次數(shù)；

??——負(fù)面影響系數(shù)；

n——總觸發(fā)次數(shù)。

特定評價指數(shù)量化見公式(5)。

?21=??1?1+??2?2....................................(5)

式中：

y21——特定評價指數(shù)；

??1——服務(wù)率權(quán)重系數(shù)；

?1——服務(wù)率指數(shù)；

??1——穩(wěn)定性權(quán)重系數(shù)；

?1——穩(wěn)定性指數(shù)。

8.1.2安全評價指標(biāo)

8.1.2.1碰撞時間

8.1.2.1.1界定和構(gòu)成

將碰撞時間（TTC）小于2S的沖突定義為嚴(yán)重沖突，將TTC介于2S和6S之間的定義為一般沖突。

8.1.2.1.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括感知數(shù)據(jù)、決策指令。

8.1.2.1.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通狀況接近的情況下，統(tǒng)計行駛路徑存在沖突的車輛，從t時刻開

始至不采取措施而發(fā)生碰撞為止的時刻。

8.1.2.2沖突時間

8.1.2.2.1界定和構(gòu)成

沖突時間指標(biāo)為抵達(dá)沖突點的時間差。

8.1.2.2.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括感知數(shù)據(jù)、決策指令。

8.1.2.2.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通狀況接近的情況下，統(tǒng)計行駛路徑存在沖突的車輛，從t時刻開

始，保持當(dāng)前狀態(tài)不采取措施到達(dá)沖突點的時刻之差。

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8.1.2.3違章率

8.1.2.3.1界定和構(gòu)成

車輛在道路上的違規(guī)行為的頻率和比例。

8.1.2.3.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括感知數(shù)據(jù)、決策指令。

8.1.2.3.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通狀況接近的情況下，統(tǒng)計車輛超速行駛時長/總時長和車均闖紅

燈次數(shù)。

8.1.2.4量化方法

綜合考慮碰撞時長及闖紅燈次數(shù)，計算見公式(6)。

????(???,6)?

?=?????+??+??+??··········(6)

22???6???????

式中：

y22——安全指數(shù)；

???????——系統(tǒng)中TTC最小值；

6——一般沖突閾值；

??——沖突時長變化量的權(quán)重系數(shù)；

??——沖突時長變化量；

??——碰撞風(fēng)險時長變化量的權(quán)重系數(shù)；

??——碰撞風(fēng)險時長變化量；

???——違章提醒次數(shù)的權(quán)重系數(shù)；

??——違章提醒次數(shù)；

?——總違章次數(shù)。

8.1.3效率評價指標(biāo)

8.1.3.1車輛延誤標(biāo)準(zhǔn)差

8.1.3.1.1界定和構(gòu)成

從每個車輛個體效率的角度，評價交通管控控制方案對交通流的影響。

8.1.3.1.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括感知數(shù)據(jù)、決策指令。

8.1.3.1.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通狀況接近的情況下，統(tǒng)計車輛行駛在交通管控應(yīng)用作用下的行程

時間及車均延誤。

8.1.3.2路口車輛通行量

8.1.3.2.1界定和構(gòu)成

16

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從路口整體效率的角度，評價交通管控控制方案對交通流的影響。

8.1.3.2.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括感知數(shù)據(jù)、決策指令。

8.1.3.2.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通狀況接近的情況下，統(tǒng)計采用單點信號優(yōu)化措施后范圍內(nèi)所有交

通參與者的平均延誤及在綠燈有效時間內(nèi)車輛的通行狀況。

8.1.3.3路段平均速度

8.1.3.3.1界定和構(gòu)成

從路段通暢程度的角度，評價交通管控控制方案對交通流的影響。

8.1.3.3.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括感知數(shù)據(jù)、決策指令。

8.1.3.3.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通狀況接近的情況下，統(tǒng)計采用干線協(xié)調(diào)優(yōu)化措施后協(xié)調(diào)優(yōu)化范圍

內(nèi)所有交通參與者的平均延誤、優(yōu)化前后路口的協(xié)調(diào)情況及車輛不停車通過兩個相鄰的協(xié)調(diào)交叉口次

數(shù)。

8.1.3.4緊急車輛速度

8.1.3.4.1界定和構(gòu)成

從特殊車輛優(yōu)先的角度，評價交通管控控制方案對交通流的影響。

8.1.3.4.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括感知數(shù)據(jù)、決策指令。

8.1.3.4.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通狀況接近的情況下，采用優(yōu)先管控措施后，統(tǒng)計優(yōu)先車輛節(jié)省通

行時間及分析對社會車輛的影響。

8.1.3.5量化方法

在有緊急車輛出現(xiàn)的場景下，對緊急車輛在平均速度計算時賦予更高權(quán)重，計算見公式(錯誤!未找

到引用源。)。

???

?23=?????(??)+??+??············(7)

?0????

式中：

?23——效率指數(shù)；

???——車輛延誤標(biāo)準(zhǔn)差的權(quán)重系數(shù)；

??(??)——車輛延誤標(biāo)準(zhǔn)差；

??—實際車輛通行量的權(quán)重系數(shù)；

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?—實際車輛通行量；

?0——路口儲備通行能力；

??——緊急車輛加權(quán)平均速度的權(quán)重系數(shù)；

?——考慮緊急車輛的加權(quán)平均速度；

????——道路限速。

8.1.4環(huán)保評價指標(biāo)

8.1.4.1單車碳排放

8.1.4.1.1界定和構(gòu)成

單車碳排放為單個車輛在行駛過程中產(chǎn)生的碳排放量。

8.1.4.1.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)包括感知數(shù)據(jù)、決策指令、單車碳排放數(shù)據(jù)。

8.1.4.1.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通狀況接近的情況下，針對單車優(yōu)化的交通管控應(yīng)用，計算單車優(yōu)

化前后的碳排放。

8.1.4.2道路碳排放

8.1.4.2.1界定和構(gòu)成

道路碳排放為路段或路口中各類車輛在行駛過程中產(chǎn)生的總碳排放量。

8.1.4.2.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括感知數(shù)據(jù)、決策指令、道路碳排放數(shù)據(jù)。

8.1.4.2.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通狀況接近的情況下，針對整體優(yōu)化的交通管控類應(yīng)用，從路側(cè)計

算車輛的碳排放。

8.1.4.3量化方法

根據(jù)車輛的軌跡數(shù)據(jù)，結(jié)合車輛類型、油耗及排放模型進(jìn)行計算，見公式(8)。

1?0

?24=∑??·················(8)

????

式中：

?24——環(huán)保/舒適指數(shù)；

?——車輛數(shù)；

?0——標(biāo)準(zhǔn)排放量；

???——實際排放量。

注：單車標(biāo)準(zhǔn)排放量應(yīng)參考自由流下的標(biāo)準(zhǔn)排放量，單車實際排放量可通過加裝車載碳條實現(xiàn)數(shù)據(jù)

采集，道路碳排放得分為單車得分的平均值。

8.2駕駛輔助類應(yīng)用評價

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8.2.1特定評價指標(biāo)

8.2.1.1人工干預(yù)程度

8.2.1.1.1界定和構(gòu)成

人工干預(yù)程度為自動駕駛車輛系統(tǒng)在運行過程中駕駛員的參與程度。

8.2.1.1.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括自動駕駛車輛的軌跡數(shù)據(jù)。

8.2.1.1.3評價方法

基于實測數(shù)據(jù)，通過機器學(xué)習(xí)的方法對駕駛模式進(jìn)行辨別，特征值選擇、數(shù)據(jù)集生成、監(jiān)督分類模

型訓(xùn)練和測試、模型評價等步驟，進(jìn)而基于路側(cè)感知數(shù)據(jù)進(jìn)行駕駛模式的識別，在此基礎(chǔ)上通過速度軌

跡等變化進(jìn)行人工干預(yù)情況的識別。

8.2.1.2量化方法

通過獲取車輛各時刻是否為人工駕駛狀態(tài)，計算車輛人工干預(yù)程度，見公式(錯誤!未找到引用源。)。

∑??

?=1???················(9)

21?

式中：

?21——特定評價指數(shù)；

??——人工干預(yù)時段時長；

??——人工干預(yù)程度系數(shù)；

?——總評價時長范圍。

8.2.2安全評價指標(biāo)

8.2.2.1車輛沖突時間

8.2.2.1.1界定和構(gòu)成

將TTC小于2S的沖突定義為嚴(yán)重沖突，將TTC介于2S和6S之間的定義為一般沖突。

8.2.2.1.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括自動駕駛車輛的軌跡數(shù)據(jù)、決策/控制指令。

8.2.2.1.3評價方法

評價方法見7.3.2.1。

8.2.2.2量化方法

在評價時間范圍內(nèi)，統(tǒng)計車輛出現(xiàn)嚴(yán)重沖突和一般沖突的時間，見公式(10)。

??+??

?=1?????················(10)

22?

式中：

y22——安全指數(shù)；

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T/CSAExx-2022T/CHTSxx-2022

??——嚴(yán)重沖突系數(shù)；

??——嚴(yán)重沖突持續(xù)時間；

??——一般沖突系數(shù)；

??——一般沖突持續(xù)時間；

?——總評價時長范圍。

8.2.3效率評價指標(biāo)

8.2.3.1車輛延誤標(biāo)準(zhǔn)差

8.2.3.1.1界定和構(gòu)成

從每個車輛個體效率的角度，評價自動駕駛車輛對交通流的影響。

8.2.3.1.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括感知數(shù)據(jù)、決策/控制指令。

8.2.3.1.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通狀況接近的情況下，統(tǒng)計采用快速車道選擇應(yīng)用作用下的行程時

間及車均延誤。

8.2.3.2路口車輛通行量

8.2.3.2.1界定和構(gòu)成

從路口整體效率的角度，評價自動駕駛車輛對交通流的影響。

8.2.3.2.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括感知數(shù)據(jù)、決策/控制指令。

8.2.3.2.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通狀況接近的情況下，統(tǒng)計采用綠波車速引導(dǎo)后車輛的平均延誤。

8.2.3.3路段平均速度指標(biāo)

8.2.3.3.1界定和構(gòu)成

支持從路段通暢程度的角度，評價自動駕駛車輛對交通流的影響。

8.2.3.3.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括感知數(shù)據(jù)、決策/控制指令。

8.2.3.3.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通狀況接近的情況下，統(tǒng)計采用路徑誘導(dǎo)措施后車輛的平均延誤。

8.2.3.4量化方法

在評價時間范圍內(nèi)，統(tǒng)計車輛延誤即與自由流狀態(tài)下相比車輛實際通過某一區(qū)域多花費的時間，見

公式(11)。

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T/CSAExx-2022T/CHTSxx-2022

tf

y23=·················(11)

tf+td

式中：

?23——效率指數(shù)；

??——自由流時間；

??——車輛延誤。

8.2.4舒適評價指標(biāo)

8.2.4.1加車速標(biāo)準(zhǔn)差

8.2.4.1.1界定和構(gòu)成

車輛在道路上行駛速度的變化程度。

8.2.4.1.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括自動駕駛車輛的軌跡數(shù)據(jù)。

8.2.4.1.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通狀況接近的情況下，統(tǒng)計采用駕駛輔助應(yīng)用下自動駕駛車輛的加

速度標(biāo)準(zhǔn)差。

8.2.4.2最大加速度

8.2.4.2.1界定和構(gòu)成

車輛在單位時間內(nèi)達(dá)到的最大加速度值，評價車輛在加速過程中的最大速度變化率。

8.2.4.2.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括自動駕駛車輛的軌跡數(shù)據(jù)。

8.2.4.2.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通狀況接近的情況下，統(tǒng)計采用駕駛輔助應(yīng)用下自動駕駛車輛行駛

過程中的最大加速度。

8.2.4.3平均加速度

8.2.4.3.1界定和構(gòu)成

車輛在一段時間內(nèi)或一段距離內(nèi)的速度變化情況。

8.2.4.3.2所需數(shù)據(jù)

所需數(shù)據(jù)應(yīng)包括自動駕駛車輛的軌跡數(shù)據(jù)。

8.2.4.3.3評價方法

評價方法為選定同一區(qū)域，在交通狀況接近的情況下，統(tǒng)計采用駕駛輔助應(yīng)用下自動駕駛車輛行駛

過程中的平均加速度。

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T/CSAExx-2022T/CHTSxx-2022

8.2.4.4量化方法

在評價時間范圍內(nèi)，評價車輛行駛舒適度，見公式(錯誤!未找到引用源。)。

???(?)

?24=?????(?)+??(1?)············(12)

????

式中：

y24——舒適指數(shù)；

ksd——車輛加速度標(biāo)準(zhǔn)差的權(quán)重系數(shù)；

??(?)——自動駕駛車輛加速度標(biāo)準(zhǔn)差；

km——實際最大加速度的權(quán)重系數(shù)；

max(a)——自動駕駛車輛實際達(dá)到的最大加速度；

????——自動駕駛車輛理論可達(dá)到的最大加速度。

9應(yīng)用綜合評價

根據(jù)各類別應(yīng)用評價指標(biāo)按權(quán)重求和進(jìn)行交通管控類及駕駛輔助類應(yīng)用綜合評價，各項指標(biāo)權(quán)重

可通過專家打分法和灰色關(guān)聯(lián)度模型確定，應(yīng)用綜合評價公式如(錯誤!未找到引用源。)。

?=?1?1+?2?2················(13)

式中：

?——應(yīng)用綜合評價指數(shù)；

?1——應(yīng)用復(fù)雜度指標(biāo)對應(yīng)的權(quán)重；

?1——應(yīng)用復(fù)雜度評價量化結(jié)果；

?2——應(yīng)用效果指標(biāo)對應(yīng)的權(quán)重；

y2——應(yīng)用效果評價量化結(jié)果。

應(yīng)用效果評價量化見公式(14)。

y2=β21y21+β22y22+β23y23+β24y24···································(14)

式中：

??——應(yīng)用效果評價量化結(jié)果；

?21——特定評價的權(quán)重；

y21——特定評價指數(shù)；

?22——安全評價的權(quán)重；

y22——安全評價指數(shù)；

β23——效率評價指數(shù)；

y23——效率評價指數(shù)；

y24——環(huán)保/舒適評價指數(shù)；

y24——環(huán)保/舒適評價指數(shù)。

_________________________________

22

ICS43.020

CCSR87

團(tuán)體標(biāo)準(zhǔn)

T/CSAExx－20xx

T/CHTSxxxx－2022