交通系统已逐步进入人机共驾、人机混驾的智能网联交通时代。自动驾驶需要合理应对各类复杂交通环境，否则会产生巨大安全风险。由于交通事故是极小概率事件，获得具有统计学意义的事故率需要超过100亿公里的大规模长周期测试。传统实车道路测试无法满足自动驾驶测试需求，亟需开发新型虚拟测试技术。课题组面向自动驾驶测试需求，突破了场景智能化生成、加速测试理论、高精度背景交通流模拟、驾驶能力评价、自主可控测试工具链构建等全栈技术，研发了场景高覆盖、测试可加速、工具可协同、评价可互信的自动驾驶仿真服务系统（SAAS），研发了面向全国高校及研发企业的自动驾驶测试公共服务平台OnSite（OnSite.com.cn）。

1.自动驾驶测试评价技术模块

测试评价系统的研发主要面向四大任务，（1）场景分析与自动化建模（iScenario），研究提取自然驾驶关键参数，实现场景的自动化建模与分析，在此基础上利用AI和本体论等方法自动化生成新场景；（2）复杂交通流自动化生成（iTraffic），研究面向自动驾驶安全性测试需求，自动化模拟生成连续式、对抗式双向交互测试场景；（3）场景测试优化（iOptimizer），针对测试场景参数组合爆炸问题，根据场景关键参数分布特征对分布进行加速，模型确认后计算加速比，提升自动驾驶场景测试速度和效率；（4）测试结果分析与评价（iEvaluation），针对自动驾驶安全性、拟人化、交互社会性等多维评价需求，基于海量人类自然驾驶大数据，构建自动驾驶“驾驶能力”评价指标体系。最终力求实现场景自动加载，背景交通可信，加速效果显著，评价体系全面的测试服务系统。自动驾驶测试服务系统与自动驾驶测试工具链深度协同，可满足各类自动驾驶技术的测试评价需求。

自动驾驶测试服务系统

自动驾驶测试工具链

2.OnSite自动驾驶测试公共服务平台

        基于上述创新成果，成功研发了可服务不同交通体系、功能完备、普适性强、具备加速测试功能的OnSite自动驾驶测试公共服务平台（onsite.com.cn)。平台以教学中心、场景中心、工具中心、服务中心、比赛中心等五大中心为载体，积极服务国家级测试示范区建设，为自动驾驶技术提供方法普适、标准统一的测试服务。依托OnSite平台比赛中心，成功举办两届自动驾驶算法挑战赛, 吸引全国 80 余所高校400支团队参与，收集2000余版次的算法提交作品，共计完成220万次场景的仿真测试。OnSite平台提供的场景生成、仿真、加速测试等新工具使参赛队伍的算法研究整体水平快速提升，促进了交通工程领域仿真模拟和数据科学融合新研究范式的形成，为推动我国自动驾驶技术发展提供了新思路、新途径。

OnSite平台发展规划

科研课题

1. 国家自然科学基金（52302502）：人机混驾冲突场景下考虑主动交互的CAV协同决策方法研究，2024-2026.
   

2. 国家自然科学基金重点项目（52232015）：自动驾驶在线测试理论与共性关键技术测评，2023-2027.

3. 国家自然科学基金重点项目（U1764261）：智能汽车路径规划与自主决策理论及关键技术，2018-2021

4. 国家自然科学基金（52172391）：面向自动驾驶决策规划的测试场景生成与测评方法研究，2022-2025

5. 国家重点研发计划子课题（2021YFB2501202-4）：“自动驾驶多维度加速测试技术”，2022.1-2025.1，

6. 国家重点研发计划子课题（2018YFB1600805）：IVIS加速测试与泛化能力提升，2019-2022

7. 中央高校学科交叉重点项目（2022-5-ZD-02）：人机混驾群集智能理论与方法，2022-2024.

8. 华为公司：故障注入加速测试技术，2022-2023

9. 上汽集团：面向智能驾驶SIL/HIL仿真测试的场景加速方法研究，2019-2021

10. 之江实验室：复杂交通环境下“自动驾驶能力”评价技术,2021-2022

11. 宇通汽车：驾驶行为特征挖掘与纵向控制算法研发，2019-2020.

12. 华为公司：智能汽车仿真测试创新实验室，2019-2021

13. 腾讯公司：自然驾驶交通场景自动提取与分类研究，2019-2020

14. 德国大陆：自动驾驶安全性测试场景自动提取与场景重构研究，2019-2020

15. 华为公司：智能汽车危险工况测试技术研究（二期），2019-2020

16. 51VR公司：自动驾驶测试典型危险工况仿真技术，2018-2019

17. PTV公司：智能汽车虚拟测试与人工智能训练方法研究，2017-2018

18. 上海国际汽车城：智能汽车自我学习与人工智能训练系统，2017-2018

19. 上海国际汽车城：智能汽车驾驶场景库分析与加速测试方法，2017-2018