《智能网联汽车自然驾驶场景采集道路选取方法及要求》编制说明

《智能网联汽车自然驾驶场景采集道路选取方法及要求》编制说明

一、工作简况

1.1任务来源

《智能网联汽车自然驾驶场景采集道路选取方法及要求》团体标准是由中国汽车工程学会

批准立项，文件号中汽学标【2022】145号，任务号为2022-73。本标准由中国智能网联汽车产业

创新联盟提出，中国第一汽车股份有限公司、国汽（北京）智能网联汽车研究院有限公司等单

位起草。

1.2编制背景与目标

基于场景的测试已成为智能汽车研发的关键环节，场景是智能网联汽车产品开发的“燃

料”，是支撑智能网联汽车测试评价的核心要素与关键资源。场景数据的主要来源为道路自然

驾驶数据，为满足高等级自动化水平智能网联汽车测试对于场景的需求，自然驾驶场景数据采

集应遵循全面覆盖、重点采集的原则，而我国不同地区的道路条件、路网分布、气候条件、交

通环境、驾驶员驾驶习惯以及地形分布等因素差异较大，对采集区域及道路有效选取提出了较

高的要求，但目前国内针对智能网联汽车自然驾驶场景采集没有较全面有效的方法与指导。

秉承团标先行、按需制定、注重实用、服务产业的原则，由中国第一汽车股份有限公司与

国汽（北京）智能网联汽车研究院有限公司联合牵头，组织各机构及企业共同研究智能网联汽

车自然驾驶场景采集道路选取方法及要求，并制定团体标准。

本标准立足于智能网联汽车数据采集与应用的需求，对采集道路的选取提供方法、提出要

求。同时制定研究该团体标准是符合《国家车联网产业标准体系建设指南(智能网联汽车)》整

体规划和产业发展需求。此标准有利于各企业有针对性的进行场景采集，提高采集效率。

本标准的研究与制定也能够为各企业开发自动驾驶技术、优化车辆功能以及其他领域的商

业应用提供有效支撑。

本标准发布后仍将持续迭代，适时修订，并为后期相关国家标准的制定奠定基础。

1.3主要工作过程

1.3.1预研阶段

（1）2022年3月30日中国第一汽车股份有限公司与国汽（北京）智能网联汽车研究院有限

公司对标准内容进行了梳理，进行技术方案研究。

（2）2022年4月8日由中国第一汽车股份有限公司完成标准框架内容，国汽（北京）智能网

联汽车研究院有限公司针对框架内容提出修改意见。

（3）2022年6月10日由中国第一汽车股份有限公司完成相关意见的修改与补充，并且召开

会议（线上），对框架内容进行讨论。

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1.3.2立项阶段

（1）2022年8月10日，参加团体标准立项评审。

（2）2022年9月22日《智能网联汽车自然驾驶场景采集道路选取方法及要求》团体标准通

过了立项初步审查，列入2022年第四批中国汽车工程学会标准制修订项目计划。

1.3.3编制阶段

（1）2022年9月，相关参与单位加入标准制定工作组。

（2）2022年10月26日，召开了标准编写启动会（线上），征求各单位对标准制定的意见和

建议，并进行了标准各章节编写任务的分工。

（3）2022年11月16日，完成了标准初版稿件，并召开了第二次会议（线上），对其进行讨

论，根据讨论形成修改意见，各单位按照意见进行初稿的修改。

（4）2022年12月28日，完成了标准第二版稿件，并召开了第三次会议（线上），对其进行

讨论，根据讨论形成修改意见，各单位按照意见进行初稿的修改。

（5）2023年7月7日，完成了标准第三版稿件，广泛征求参与单位意见。

（6）2023年8月3日，完成了标准第四版稿件，并召开了第四次会议（线上）进行讨论。

（7）2023年9月9日，基于会议讨论内容，完成了标准第五版稿件。

（8）2023年10月-11月，根据各单位意见及验证情况，完成征求意见稿。

1.4主要参加单位和工作组成员

为确保标准先进性、可行性、科学性，中国汽车工程学会公开征集了参与标准编制的意向

单位，并成立了标准编制工作组。

标准编制工作由中国第一汽车股份有限公司与国汽（北京）智能网联汽车研究院有限公司

联合牵头，中汽院智能网联科技有限公司、中汽智联技术有限公司、北京四维图新科技股份有

限公司、北京赛目科技股份有限公司、苏州英特模汽车科技有限公司、阿里巴巴（中国）有限

公司、北京百度智行科技有限公司、一汽-大众汽车有限公司、中汽创智科技有限公司、中国汽

车技术研究中心有限公司、阿里云（计算）有限公司、广州泽尔测试技术有限公司等单位共同

参与了标准的编制工作。

二、标准编制原则和主要内容

2.1标准编制原则

本标准依据《中华人民共和国标准法》、《标准化工作导则第1部分：标准化文件的结

构和起草规则》（GB/T1.1-2020）及《中国汽车工程学会标准（CSAE）制修订管理办法》等进

行编制。

2.1.1通用性原则

本标准提出的方法及要求汇聚了智能网联汽车开发生产制造商、地图生产商、测试机构等

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单位的意见和建议，具备较强的行业通用性。

2.1.2指导性原则

本标准提出的方法及要求能够指导行业相关单位或组织机构能够规范地、严谨地进行自然

驾驶场景采集道路的选取，对相关流程标准化具有指导意义。

2.1.3协调性原则

本标准提出的方法与目前国外场景库及场景数据相关标准研究中的方法协调统一、互不交

叉，仅作为一种更全面、准确度更高、更高效的方法为其他标准提供基础与补充。

2.1.4兼容性原则

本标准提出的自然驾驶场景采集道路选择的方法及要求充分考虑了标准的适用场景，包括

固定路线、小范围、特定区域、广泛区域的道路高效选取，具有普遍实用性。

2.2标准主要内容

标准规定了自然驾驶场景采集道路选择的方法及要求，共分为八部分，包括适用范围、规

范性引用文件、术语和定义、选择方法、输出要求、附录以及参考文献，主要包括以下内容：

（1）适用范围

该文件适用于以乘用车为载体、以智能网联汽车开发为目的自然驾驶场景采集工作，不限

数据处理算法和方法，明确流程和输出的方案达到的目标做出要求，同时提供了一些基础方法

作为参考。

（2）选择方法

采集区域及道路选择应包括分解智能网联功能、基于智能驾驶功能的设计运行域推导量化

指标、划分评估时空区域、构建评估矩阵、数据准备、区域选取、路径规划六部分。

（3）输出要求

最终区域选择和路径规划结果应满足全要素、短里程、覆盖产品设计运行域边界、脱敏、

脱密、宜执行等多维度要求。

（4）附录

在附录中对功能分解、基于设计运行域推导量化指标、指标量化方式及数据来源、图像信

息提取方法、文字类信息提取方法、区域选择求解方法、路段数据集、路径规划方法等项目提

供参考。

2.3关键技术问题说明

2.3.1区域选择方法

本标准使用的区域选择方法可以看作“背包问题”来求解，考虑穷举法的计算时间复杂度

和空间复杂度，在区域和特征评估指标较少时，可以使用穷举法选择最佳组合，在区域和特征

评估指标较多时，可使用贪心算法或动态规划算法进行规划求解，某些情况下贪心算法并非最

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优算法，但可作为判断最优方案的下限，可以使用其他算法进行替代。

2.3.2路径规划方法

将路径规划方法优化为在确定了各个兴趣点位置后，从起点出发，遍历所有兴趣点，获得

路径总长度最小的旅行商（TSP）问题。常见的TSP算法包含了分支限界法、模拟退火算法、蚁群

算法、禁忌搜索算法、回溯法等，本标准中使用禁忌搜索算法作为求解参考。

2.4标准主要内容的论据

本标准考虑了设计运行域的覆盖，以最短采集路径为目标，基于场景分层理论提出了一套

自然驾驶场景采集区域及道路选取方法。主要包括：道路选取依据，选取指标分类，数据获取

要求，数据结构化要求，采集区域及道路选取方法等。该方法以数据结构化和综合规划求解为

手段，可以广泛应用于自然驾驶场景相关的自然环境信息、道路交通信息、路网信息等数据采

集工作。

2.5标准工作基础

标准编写组主要起草单位具有较完备的场景库建设能力，在标准起草过程中协同工作，发

挥各单位优势及所长。编写组成员曾参与国际标准ISO34501（道路车辆-自动驾驶系统测试场

景-词汇）、ISO34502（道路车辆-自动驾驶系统测试场景-基于场景的安全评估框架）、ISO

34503（道路车辆-自动驾驶系统测试场景-设计运行范围规范）、ISO34504（道路车辆-自动驾

驶系统测试场景-场景分类）、ISO34505（道路车辆-自动驾驶系统测试场景-场景评价及测试

用例生成）等相关标准的研究、制定工作。同时，编写组对ASAM-openX相关标准规范、场景库

国家标准及团体标准等进行了研究工作。

三、主要试验验证情况

在2023年10月至11月期间，中国第一汽车股份有限公司、国汽（北京）智能网联汽车研究院

有限公司和北京四维图新科技股份有限公司合作建立了一个样例数据集，并采用标准文稿提供

的方法建立了计算模型，旨在实现城市选择以及道路选取的目的，最终成功的通过编程实现了

多点路径的规划求解，并通过地图可视化展示了结果，主要验证步骤及结果如下所述。

3.1量化指标

基于ODD的推导的量化指标共计23个，集合如公式（1）所示。

人均，道路复杂度，隧道密度，桥梁密度，高速公路路网密度，

퐺퐷푃

二级公路路网密度，城区交通拥堵系数，城市范围内通行的高速，

一级公路路网密度，乘用车参与概率，事故，公路客运车辆车参与概率，

퐸푂=…（1）

公路货运车辆车参与概率，动物参与概率，摩托车、三轮车参与概率，

人均道路拥有面积最少，降雨，푃푀2.5，

{푃푀10，降雪，风速，低温，高温}

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3.2区域选择

3.2.1评估区域划分

评估区域为32个省市自治区直辖市，其默认的时间颗粒度为月度。其中1月数据样例如公式

（2）所示，评估矩阵如表1所示。

퐴={安徽省−1月，北京市−1月，…，重庆市−1月}…………（2）

表1评估矩阵-1月

城市范围公路客运公路货运摩托车_三人均道路

人均道路复隧道桥梁高速公路二级公路城区交通一级公路乘用车参动物参

空间时间内通行的事故车辆车参运车辆车轮车参与拥有面积降雨PM2.5PM10降雪风速低温高温

GDP杂度密度密度路网密度路网密度拥堵系数路网密度与概率与概率

高速与概率参与概率概率最少

安徽省1月0.130.20.080.210.250.130.570.330.220.330.540.340.410.080.160.120.040.6700.510.270.510.42

北京市1月10.510.310.140.460.410.550.780.690.30.110.070.030.010.010.860.010.3900.730.530.610.34

福建省1月0.510.740.830.170.310.150.380.220.070.320.330.180.240.030.610.220.240.1600.460.170.350.56

甘肃省1月00.460.160.070.070.030.080.2200.120.110.20.080.520.40.3200.330.080.70.40.670.34

广东省1月0.50.470.2110.350.180.2810.4911110.120.390.590.170.26000.220.330.61

广西壮族

1月0.10.560.30.330.170.090.320.220.040.240.140.310.160.370.750.20.220.2600.460.110.320.58

自治区

贵州省1月0.050.670.530.10.250.070.350.220.050.210.290.40.050.530.570.540.020.1700.4600.470.42

海南省1月0.180.290.040.020.180.090.230.220.090.050.070.050.030.0510.370.070.15000.530.230.66

河北省1月0.170.330.140.110.260.180.160.220.240.320.190.190.480.410.060.290.010.7400.680.370.610.34

河南省1月0.160.190.090.20.290.260.4700.150.460.240.640.290.390.130.510.0110.010.590.340.560.39

黑龙江省1月0.160.2200.030.070.040.940.330.040.190.130.140.050.530.090.510.020.280.0110.4410

湖北省1月0.30.490.190.250.250.20.530.330.240.480.380.410.220.250.290.410.030.7400.4900.510.44

湖南省1月0.20.50.140.390.230.110.480.220.060.370.30.450.150.40.520.40.080.6400.4600.440.46

吉林省1月0.30.310.060.040.120.080.780.110.090.10.160.120.050.360.20.5600.360.0310.330.860.12

江苏省1月0.770.010.050.60.330.360.580.3310.670.520.650.320.030.30.040.040.5100.570.450.510.42

江西省1月0.130.450.110.280.270.110.430.110.130.180.150.230.150.250.570.290.210.3600.4600.440.47

辽宁省1月0.370.320.110.070.210.20.580.220.210.510.190.250.450.30.160.520.010.500.960.390.820.19

内蒙古自

1月0.490.230.010.030.040.020.620.110.040.220.120.110.180.870.180.130.010.250.390.870.50.770.2

治区

宁夏回族

1月0.210.220.0200.180.090.470.330.200.050.030.020.120.32000.370.010.750.250.70.29

自治区

青海省1月0.170.580.080.010.030.020.350.1100.020.030.020.010.590.270.3600.220.040.790.40.790.32

山东省1月0.450.120.020.320.280.260.520.220.490.480.530.410.340.430.090.040.010.6800.710.610.580.37

山西省1月0.110.460.290.030.250.170.350.110.120.140.190.110.150.120.040.420.010.8400.640.330.680.34

陕西省1月0.270.570.440.170.190.0710.560.060.150.210.240.130.160.170.440.010.8400.590.010.560.37

上海市1月0.9800.410.24110.320.670.630.410.020.080.8900.0510.170.390000.460.44

四川省1月0.1410.190.480.10.050.570.670.050.620.310.450.0910.450.460.020.4800.670.020.460.47

天津市1月0.970.020.060.030.760.4300.330.760.170.210.040.070.0200.620.010.6400.470.530.60.32

西藏自治

1月0.070.840.050000.220000000.660.090.490.010.110.020.750.470.650.42

区

新疆维吾

1月0.150.430.010.040.020.020.2000.170.190.120.070.560.240.120.030.770.370.660.220.680.24

尔自治区

云南省1月0.040.90.240.110.10.050.410.560.020.210.210.260.060.90.740.520.020.1100.520.270.460.58

浙江省1月0.620.6510.580.30.160.270.330.480.520.610.370.360.010.190.330.210.3600.460.270.470.44

重庆市1月0.320.740.510.20.270.160.680.560.070.130.180.240.120.110.450.550.050.5400.4600.40.47

3.2.2量化指标季候性分析

对量化指标进行季候性分析，其中季候性指标包括：降雨、PM2.5、PM10、降雪、风速、低

温、高温。非季候性指标包括：人均GDP、道路复杂度、隧道密度、桥梁密度、高速公路路网密

度、二级公路路网密度、城区交通拥堵系数、城市范围内通行的高速、一级公路路网密度、乘用

车参与概率、事故公路客运车辆车参与概率、公路货运车辆车参与概率、动物参与概率、摩托车

_三轮车参与概率、人均道路拥有面积最少。

3.2.3区域选取结果

通过贪心算法寻找当前采集区域的最优解，得到被选择的区域及选择该区域的代表性量化指

标如表2所示。

表2区域选择结果

位置代表性量化指标

云南省-12月道路复杂度、动物参与概率、摩托车_三轮车参与概率

天津市-6月人均GDP、二级公路路网密度、一级公路路网密度、PM2.5

桥梁密度、高速公路路网密度、城市范围内通行的高速、乘用车

广东省-6月参与概率、事故、公路客运车辆车参与概率、公路货运车辆车参

与概率、人均道路拥有面积最少、降雨、高温

新疆维吾尔自治区-4月PM10

浙江省-9月隧道密度

黑龙江省-2月城区交通拥堵系数、降雪、风速、低温

5/8

3.3路径规划

3.3.1路段数据

以广东省-6月为样例，筛选部分道路进行计算，被选道路的起点和终点经纬度如表3所示，其

中经纬度数据为GPS采集经纬度转化为bd09ll经纬度。

表3部分路段数据

节点节点

道路名称起点经度起点纬度终点经度终点纬度

编号编号

广州市南沙区凤凰大道0113.532922.819941113.555922.72349

广州市荔湾区多宝路2113.239823.121723113.237823.123

佛山市禅城区汾江中路4113.11523.027955113.116523.01752

广州市南沙区黄阁南路6113.509422.798617113.537722.78839

广州市白云区广从公路8113.366723.329829113.315423.24294

广州市越秀区先烈中路10113.30923.1497911113.313723.15231

广州市番禺区亚运大道12113.397122.9416913113.494922.96011

广州市黄埔区金洲北路14113.423423.0800915113.421323.07856

广州市花都区广花一级公路16113.25123.2804617113.257223.26224

广州市海珠区工业大道中18113.282623.0784319113.269123.09056

3.3.2路径规划

设置迭代次数为1000，初始解为随机生成的乱序节点，禁忌表长度为10，生成的距离邻接矩

阵如下表4所示。

表4行驶距离邻接矩阵

节点012345678910111213141516171819

00149251E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+100

11E+1000652661E+100684111E+100151151E+100843791E+100663911E+100362241E+100511341E+100828091E+100583231E+100

21E+1001E+10004081E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+100

3534141E+1001E+1000236191E+100521411E+100283711E+10096621E+100306601E+100250881E+100206941E+10083821E+100

41E+1001E+1001E+1001E+100018931E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+100

5575591E+100225961E+1001E+1000551101E+100503141E+100298361E+100348111E+100388631E+100406501E+100223551E+100

61E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+100034051E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+100

765861E+100559261E+100615121E+1001E+1000758651E+100568121E+100266451E+100410981E+100732301E+100487441E+100

81E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1000168071E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+100

9628421E+100171261E+100386181E+100620821E+1001E+1000140021E+100406011E+100305891E+100116671E+100214191E+100

101E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+10007501E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+100

11514381E+100105471E+100310871E+100507431E+100246221E+1001E+1000292621E+100191851E+100208181E+100116961E+100

121E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1000105161E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+100

13229521E+100400431E+100470031E+100265221E+100565331E+100388641E+1001E+1000211671E+100573481E+100328611E+100

141E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+10004501E+1001E+1001E+1001E+100

15354081E+100247001E+100394721E+100389781E+100383841E+100207151E+100213671E+1001E+1000391991E+100182201E+100

161E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+100019951E+1001E+100

17665841E+100176701E+100380131E+100653111E+100171091E+100172551E+100438301E+100358671E+1001E+1000219501E+100

181E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+1001E+10002103

19477611E+10056881E+100208011E+100464881E+100315091E+100101351E+100250071E+100200651E+100245901E+1001E+1000

分别将路段起点设置为起点节点，得到的最优解和最优解的行驶距离如表5所示。其中，选

取节点0作为起始节点的行驶路径最短，为305246.0m。其对应的最优解

[0,1,8,9,16,17,10,11,4,5,18,19,2,3,14,15,12,13,6,7]为路径规划结果，行驶路径默认返回起

点，基于该规划结果使用导航API搜索，建立导航路径，该规划结果的示意图如图1所示。

表5路径规划结果

起点最短行驶距离（m）行驶路径

0305246.0[0,1,8,9,16,17,10,11,4,5,18,19,2,3,14,15,12,13,6,7]

2433320.0[2,3,0,1,18,19,16,17,10,11,12,13,14,15,6,7,8,9,4,5]

4417782.0[4,5,2,3,12,13,10,11,16,17,8,9,14,15,6,7,18,19,0,1]

6360916.0[6,7,14,15,18,19,10,11,16,17,8,9,2,3,0,1,4,5,12,13]

8381022.0[8,9,2,3,16,17,4,5,14,15,18,19,10,11,6,7,12,13,0,1]

10433373.0[10,11,18,19,14,15,0,1,4,5,2,3,6,7,16,17,8,9,12,13]

12423032.0[12,13,2,3,16,17,8,9,18,19,14,15,6,7,10,11,0,1,4,5]

6/8

14398976.0[14,15,18,19,2,3,8,9,12,13,4,5,10,11,6,7,0,1,16,17]

16407834.0[16,17,8,9,10,11,14,15,4,5,2,3,6,7,18,19,0,1,12,13]

18457577.0[18,19,4,5,0,1,14,15,10,11,16,17,12,13,2,3,6,7,8,9]

图1路径规划结果

四、标准中涉及专利的情况

本标准不涉及专利问题。

五、预期达到的社会效益、对产业发展的作用的情况

本标准的编制，提出了自然驾驶场景采集道路选取方法及要求，为采集方案的制定提出了

新思路，该方法采取数据加模型输出结果的方式，本标准的推出有利于推动全数字化流程的自

然驾驶场景库建设工作。推动我国智能网联汽车场景数据的资源共享和结果互认，有利于营造

智能网联汽车产业协同创新发展的生态环境。

六、与国际、国外标准的对比情况

针对自然驾驶场景采集道路选取方法及要求，总体来说国际上还没有形成相关的标准。

七、标准在体系中的位置，与现行法律、法规、规章及相关标准，特别是强制性标准的协调性