康谋分享 | 在基于场景的AD/ADAS验证过程中，识别挑战性场景！

在自动驾驶（AD）与高级驾驶辅助系统（ADAS）的开发过程中，基于场景的验证方法已成为行业主流。通过模拟真实道路环境中的复杂场景，开发者能够更全面地评估系统的安全性与可靠性。然而，如何从海量场景中精准识别出挑战性场景（Critical Scenarios），即那些对系统性能构成高风险或极端考验的场景，成为验证过程中的核心难题。本文将结合实践经验，系统解析挑战性场景的识别逻辑、技术难点及优化策略。

一、挑战性场景的核心特征与识别逻辑

挑战性场景的本质是“低概率、高风险”，其识别需基于对系统边界条件的深度理解。例如，在高速场景下，ADAS系统对前方障碍物的响应时间需严格控制在毫秒级，而挑战性场景可能涉及障碍物突然出现、光照突变或传感器部分失效等极端情况。

1.1 场景分类的维度拆解

识别挑战性场景需从环境参数、交通参与者行为、系统状态三个维度构建分析框架：

• 环境参数：包括天气（雨、雾、雪）、光照（逆光、夜间）、道路类型（弯道、坡道）等；
• 交通参与者行为：如行人突然横穿、前车急刹、非机动车违规变道；
• 系统状态：传感器故障（如摄像头遮挡）、定位丢失、算法决策延迟。

案例：在暴雨场景中，激光雷达点云密度下降可能导致目标检测失效，此时若前方车辆急刹，系统需在更短时间内触发紧急制动，此类场景即具备挑战性。

1.2 数据驱动的场景挖掘方法

传统方法依赖人工设计测试用例，但覆盖范围有限。数据驱动方法通过分析实车测试或仿真中的异常事件，反向推导挑战性场景。例如：

• 聚类分析：对大量测试数据中的传感器输出、控制指令进行聚类，识别出高频异常模式；
• 因果推理：通过贝叶斯网络分析事件链，定位导致系统失效的关键节点。

工具建议：使用Python的Scikit-learn库进行聚类分析，或通过ROS（Robot Operating System）记录传感器数据并构建因果图。

二、基于场景的验证流程与挑战性场景嵌入

验证流程需贯穿场景生成、仿真测试、实车验证全链条，而挑战性场景的嵌入需兼顾覆盖性与效率。

2.1 场景生成策略

• 自然驾驶数据（NDD）挖掘：从真实道路数据中提取高风险片段，如紧急避让、近距离跟车；
• 组合爆炸问题：环境参数与交通行为的组合可能导致场景数量指数级增长，需通过重要性采样优先测试高风险组合。

优化技巧：使用覆盖算法（如MC/DC）减少冗余场景，或通过遗传算法生成边界场景。

2.2 仿真测试的关键技术

仿真平台需支持高保真物理模型与实时交互，挑战性场景的测试需关注：

• 传感器模型精度：模拟摄像头、雷达在极端环境下的噪声与失真；
• 闭环验证：将系统输出反馈至仿真环境，形成动态交互（如车辆避障后对后续交通流的影响）。

代码示例（基于CARLA仿真平台）：

import carla
# 创建暴雨天气场景
world = client.get_world()
weather = carla.WeatherParameters(
    cloudiness=100.0,  # 完全多云
    precipitation=100.0,  # 暴雨
    sun_altitude_angle=-90.0  # 夜间
)
world.set_weather(weather)
# 添加急刹前车
blueprint_library = world.get_blueprint_library()
vehicle_bp = blueprint_library.find('vehicle.audi.a2')
vehicle = world.spawn_actor(vehicle_bp, spawn_point)
vehicle.apply_control(carla.VehicleControl(brake=1.0))  # 紧急制动

2.3 实车验证的挑战与应对

实车测试需解决可重复性差与安全风险高的问题：

• 测试场地设计：构建包含弯道、坡道、交叉口的封闭测试区，模拟挑战性场景；
• 远程监控：通过V2X技术实时传输车辆状态，必要时接管控制。

三、挑战性场景识别的技术难点与解决方案

3.1 长尾场景覆盖不足

自然驾驶数据中，90%的场景为常规驾驶，而10%的长尾场景（如动物突然闯入）可能引发严重事故。

解决方案：

• 对抗生成网络（GAN）：生成合成长尾场景，补充训练数据；
• 强化学习：训练智能体主动探索系统边界，如通过Q-learning发现未覆盖的决策路径。

3.2 跨域场景迁移

不同地区（如城市与乡村）、不同车型（如乘用车与卡车）的场景特征差异显著。

应对策略：

• 域适应（Domain Adaptation）：通过迁移学习将城市场景模型适配至乡村环境；
• 模块化设计：将感知、规划、控制模块解耦，针对不同场景单独优化。

四、实践建议：从验证到优化的闭环

1. 建立场景库：按风险等级分类存储挑战性场景，支持快速检索与复用；
2. 持续迭代：根据实车测试反馈更新场景库，形成“测试-发现-优化”的闭环；
3. 工具链整合：结合MATLAB/Simulink的模型验证、Prescan的场景生成、dSPACE的HIL测试，构建全流程工具链。

五、未来趋势：AI驱动的场景智能

随着大模型技术的发展，场景识别将向自动化、智能化演进：

• 场景生成大模型：输入自然语言描述（如“暴雨中的十字路口，行人闯红灯”），自动生成仿真场景；
• 实时风险评估：通过在线学习预测当前场景的危险等级，动态调整测试策略。

结语
挑战性场景的识别是AD/ADAS验证的“最后一公里”，其精度直接决定系统的安全性上限。通过数据驱动、仿真优化与实车验证的有机结合，开发者能够更高效地覆盖长尾风险，为自动驾驶的商业化落地奠定坚实基础。