汽车行业智能驾驶与无人驾驶技术方案

汽车行业智能驾驶与无人驾驶技术方案TOC\o"1-2"\h\u9965第一章智能驾驶技术概述 238871.1智能驾驶技术发展背景 2270471.2智能驾驶技术发展趋势 214965第二章智能感知技术 365502.1感知系统组成 3289292.1.1激光雷达 341042.1.2摄像头 3307312.1.3毫米波雷达 345892.1.4超声波传感器 4109942.2感知算法与数据处理 4221622.2.1图像处理算法 4121802.2.2深度学习算法 443762.2.3数据融合算法 4262112.3感知系统在智能驾驶中的应用 4314112.3.1自动驾驶 4153872.3.2紧急制动 530782.3.3车道保持 5292632.3.4自动泊车 5179262.3.5车距控制 523839第三章智能决策与规划 5121073.1决策系统架构 5183873.2决策算法与策略 642953.3行驶路径规划 632568第四章自动驾驶执行系统 654194.1驾驶执行系统构成 6143174.2驾驶执行系统控制策略 7185694.3驾驶执行系统安全性与可靠性 730718第五章无人驾驶技术概述 886925.1无人驾驶技术发展背景 898605.2无人驾驶技术发展趋势 820267第六章无人驾驶感知技术 9146306.1无人驾驶感知系统组成 9313786.2感知算法与数据处理 9303766.3感知系统在无人驾驶中的应用 1017928第七章无人驾驶决策与规划 10161107.1决策系统架构 10187817.2决策算法与策略 1131007.3行驶路径规划 116510第八章无人驾驶执行系统 12158048.1无人驾驶执行系统构成 12177178.2无人驾驶执行系统控制策略 1215538.3无人驾驶执行系统安全性与可靠性 1324658第九章智能驾驶与无人驾驶测试与验证 13212499.1测试方法与标准 13119859.1.1测试方法 1359419.1.2测试标准 14256659.2测试平台与工具 14157169.2.1测试平台 14144209.2.2测试工具 1479169.3测试结果分析 14260109.3.1功能测试结果分析 15246059.3.2功能测试结果分析 1528499.3.3安全性测试结果分析 15265899.3.4环境适应性测试结果分析 1528667第十章智能驾驶与无人驾驶产业发展 15553410.1产业链分析 152456110.2市场规模与预测 151220910.3政策法规与标准体系建设 15第一章智能驾驶技术概述1.1智能驾驶技术发展背景科技的飞速发展，汽车行业正面临着前所未有的变革。智能驾驶技术作为当今汽车产业的热点话题，其发展背景主要体现在以下几个方面：国家政策的支持。我国高度重视智能汽车产业的发展，出台了一系列政策鼓励企业研发智能驾驶技术，推动产业升级。市场需求的变化。消费者对汽车安全、舒适、环保等方面的需求不断提高，智能驾驶技术可以有效满足这些需求，提高汽车的整体功能。技术的不断进步。人工智能、大数据、云计算等技术的快速发展，为智能驾驶技术的实现提供了有力支持。产业链的日益完善。智能驾驶技术的研发涉及多个领域，包括硬件、软件、网络、测试等，产业链的不断完善为智能驾驶技术的商业化奠定了基础。1.2智能驾驶技术发展趋势智能驾驶技术发展趋势主要体现在以下几个方面：（1）感知技术的升级。传感器、摄像头等硬件设备的功能提升，智能驾驶技术将能够更加准确地感知周边环境，提高行驶安全性。（2）决策与控制技术的优化。通过深度学习、神经网络等人工智能技术，智能驾驶系统将具备更强的决策与控制能力，实现更高效、更安全的驾驶。（3）车联网技术的融合。智能驾驶技术将与车联网技术相结合，实现车辆与车辆、车辆与基础设施之间的信息交互，提高道路利用率，降低交通。（4）自动驾驶级别的提升。智能驾驶技术将逐步实现从辅助驾驶到部分自动驾驶、再到完全自动驾驶的跨越，为用户提供更加便捷、舒适的出行体验。（5）法律法规的完善。智能驾驶技术的商业化推广，相关法律法规将逐步完善，为智能驾驶技术的应用提供法律保障。（6）产业链的整合。智能驾驶技术的研发与推广将带动产业链上下游企业的整合，形成具有竞争力的产业生态。（7）国际合作与竞争。智能驾驶技术将成为各国竞相发展的重点领域，国际合作与竞争将日益激烈。我国企业应抓住机遇，积极参与国际竞争，推动我国智能驾驶技术的发展。第二章智能感知技术2.1感知系统组成智能驾驶系统中的感知系统主要由多种传感器、数据处理单元和执行单元组成。传感器主要包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等，它们负责收集车辆周边环境信息。数据处理单元则对传感器收集到的数据进行处理和分析，提取出对驾驶决策有用的信息。执行单元根据数据处理单元的输出结果，对车辆进行相应的控制操作。2.1.1激光雷达激光雷达是一种通过发射激光脉冲并测量反射信号的时间差来确定目标距离的传感器。它具有高分辨率、高精度和抗干扰能力强等特点，能够实现对周围环境的精确扫描，为智能驾驶系统提供丰富的空间信息。2.1.2摄像头摄像头作为感知系统的重要组成部分，主要负责获取车辆周边的图像信息。通过图像处理算法，可以从摄像头获取的图像中识别出车道线、交通标志、行人、车辆等目标，为智能驾驶系统提供视觉支持。2.1.3毫米波雷达毫米波雷达是一种利用电磁波在毫米波段进行探测的传感器，具有穿透力强、抗干扰能力强、探测距离远等特点。它主要用于检测前方车辆、障碍物和行人等目标，为智能驾驶系统提供距离和速度信息。2.1.4超声波传感器超声波传感器是一种利用超声波在空气中传播的特性进行探测的传感器。它具有成本低、体积小、安装方便等优点，常用于检测车辆周围的障碍物和行人，为智能驾驶系统提供辅助信息。2.2感知算法与数据处理感知算法与数据处理是智能驾驶系统的核心部分，主要负责对传感器收集到的数据进行处理和分析，提取出有用的信息。以下介绍几种常见的感知算法与数据处理方法：2.2.1图像处理算法图像处理算法主要包括边缘检测、目标检测、语义分割等。边缘检测算法用于检测图像中的边缘信息，从而确定车道线、道路边界等；目标检测算法用于识别图像中的车辆、行人等目标；语义分割算法则将图像中的像素分为不同的类别，如道路、车辆、行人等。2.2.2深度学习算法深度学习算法在感知系统中发挥着重要作用，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等。CNN在图像处理领域表现突出，可以用于图像分类、目标检测等任务；RNN则具有处理时序数据的能力，可以用于车辆轨迹预测等任务。2.2.3数据融合算法数据融合算法是将不同传感器收集到的数据进行整合和处理，以提高感知系统的功能。常见的数据融合算法包括卡尔曼滤波、粒子滤波等。卡尔曼滤波是一种线性、高斯假设下的最优估计算法，适用于连续状态估计；粒子滤波则是一种基于蒙特卡洛方法的非线性、非高斯估计算法，适用于复杂环境下的状态估计。2.3感知系统在智能驾驶中的应用感知系统在智能驾驶中的应用广泛，以下列举几个典型场景：2.3.1自动驾驶在自动驾驶领域，感知系统负责收集车辆周边环境信息，识别车道线、交通标志、车辆、行人等目标，为自动驾驶系统提供决策依据。2.3.2紧急制动当感知系统检测到前方存在碰撞风险时，会及时发出紧急制动信号，使车辆迅速减速，避免发生。2.3.3车道保持感知系统通过识别车道线，为车辆提供车道保持功能，使车辆在行驶过程中保持在车道内。2.3.4自动泊车感知系统可以检测车辆周围的障碍物和车位，为自动泊车系统提供空间信息，实现车辆的自动泊车功能。2.3.5车距控制感知系统通过检测前方车辆的距离和速度，为自适应巡航控制系统提供车距控制信息，实现车辆与前车的安全距离保持。第三章智能决策与规划3.1决策系统架构智能驾驶与无人驾驶技术中的决策系统架构是保证车辆在复杂环境中安全、高效行驶的关键。决策系统架构主要包括感知层、决策层和执行层三个层次。（1）感知层：感知层负责收集车辆周围环境信息，包括雷达、摄像头、激光雷达等多种传感器数据。这些数据经过预处理后，为决策层提供实时、准确的环境信息。（2）决策层：决策层是决策系统的核心部分，主要负责对感知层提供的数据进行分析和处理，合适的行驶策略。决策层分为以下几个模块：环境建模：根据感知层数据，构建车辆周围环境的数字模型，为后续决策提供基础信息。行驶意图识别：分析驾驶员或自动驾驶系统的行驶意图，为路径规划提供依据。行驶策略：根据环境模型和行驶意图，合适的行驶策略。行驶策略评估：对的行驶策略进行评估，保证其安全性和有效性。（3）执行层：执行层负责将决策层的行驶策略转化为实际操作，包括车辆动力、制动、转向等系统的控制。3.2决策算法与策略决策算法与策略是决策系统中的关键技术，主要包括以下几种：（1）基于规则的决策算法：通过预设一系列规则，根据当前环境信息和行驶意图，行驶策略。这种算法简单易实现，但难以应对复杂多变的驾驶环境。（2）基于机器学习的决策算法：通过训练大量驾驶数据，使决策系统具备自适应能力，能够根据实际环境调整行驶策略。这类算法包括深度学习、强化学习等。（3）基于多目标优化的决策策略：在保证安全性的前提下，考虑行驶效率、舒适性等因素，最优行驶策略。这类策略需要解决多目标优化问题，通常采用遗传算法、粒子群算法等方法。3.3行驶路径规划行驶路径规划是智能驾驶与无人驾驶技术中的关键环节，其主要任务是根据车辆当前状态、周围环境信息和行驶意图，为车辆规划一条安全、高效的行驶路径。行驶路径规划主要包括以下步骤：（1）环境地图构建：根据感知层数据，构建车辆周围环境的数字地图，包括道路、障碍物、交通标志等信息。（2）路径搜索：在环境地图中，根据行驶策略和行驶意图，搜索出一条满足条件的行驶路径。常用的路径搜索算法有Dijkstra算法、A算法等。（3）路径平滑处理：对搜索出的行驶路径进行平滑处理，使其更适合车辆行驶。路径平滑处理方法包括贝塞尔曲线、B样条曲线等。（4）路径跟踪控制：根据规划出的行驶路径，通过执行层对车辆进行实时控制，保证车辆按照规划路径行驶。行驶路径规划在智能驾驶与无人驾驶技术中具有重要意义，它直接关系到车辆行驶的安全性和效率。技术的不断发展，行驶路径规划算法和策略将不断完善，为智能驾驶与无人驾驶技术的普及和应用提供有力支持。第四章自动驾驶执行系统4.1驾驶执行系统构成自动驾驶执行系统是智能驾驶与无人驾驶技术的核心组成部分，其主要由以下几个关键部分构成：（1）感知层：通过激光雷达、摄像头、毫米波雷达等传感器收集车辆周边环境信息，实现对周边环境的感知。（2）决策层：根据感知层收集的信息，进行数据融合和决策处理，行驶策略和路径规划。（3）执行层：根据决策层的指令，通过驱动电机、转向系统、制动系统等执行机构实现对车辆的精确控制。（4）监控层：实时监控自动驾驶执行系统的运行状态，保证系统安全可靠。4.2驾驶执行系统控制策略驾驶执行系统控制策略主要包括以下几个方面：（1）纵向控制策略：负责控制车辆的加速度和减速度，实现与前车的距离保持、速度匹配等功能。（2）横向控制策略：负责控制车辆的行驶轨迹，实现车道保持、车道变更等功能。（3）综合控制策略：将纵向和横向控制策略相结合，实现车辆在复杂环境下的自适应行驶。（4）紧急控制策略：在遇到突发情况时，迅速做出反应，保证车辆安全。4.3驾驶执行系统安全性与可靠性驾驶执行系统的安全性与可靠性是自动驾驶技术的关键指标，以下措施有助于提高系统的安全性与可靠性：（1）多传感器融合：通过多种传感器的数据融合，提高环境感知的准确性，减少单一传感器的局限性。（2）冗余设计：在关键部件采用冗余设计，当某一部件出现故障时，其他部件能够接管其功能，保证系统正常运行。（3）故障诊断与处理：实时监测系统运行状态，发觉故障时及时进行诊断和处理，防止故障扩大。（4）系统自检与维护：定期进行系统自检和维护，保证系统始终保持良好的工作状态。（5）严格的标准与规范：遵循国家和行业的相关标准与规范，保证系统的安全性与可靠性。通过以上措施，驾驶执行系统能够在复杂多变的环境中实现安全、可靠的自动驾驶。第五章无人驾驶技术概述5.1无人驾驶技术发展背景无人驾驶技术作为当今世界汽车产业的前沿领域，其发展背景源于多方面的需求和技术的进步。我国经济的快速发展，汽车已经成为人们日常生活的重要交通工具，然而由此带来的交通安全问题也日益凸显。无人驾驶技术通过消除驾驶员的人为失误，有望大幅降低交通的发生率。能源和环境问题也推动了无人驾驶技术的发展。传统燃油汽车在能源消耗和环境污染方面存在较大问题，而无人驾驶技术配合新能源汽车，有望实现低碳环保的出行方式。我国高度重视无人驾驶技术的研究与应用，出台了一系列政策支持无人驾驶技术的发展。在全球范围内，各国也在积极推动无人驾驶技术的研发，以抢占未来汽车产业的制高点。5.2无人驾驶技术发展趋势无人驾驶技术的发展趋势体现在以下几个方面：（1）感知与定位技术的提升。感知与定位技术是无人驾驶技术的基础，目前主要依赖激光雷达、摄像头、毫米波雷达等设备。未来，传感器技术的进步，无人驾驶车辆将具备更强大的环境感知能力，实现更精准的定位。（2）智能决策与控制技术的优化。无人驾驶车辆需要根据环境信息进行决策和控制，目前主要采用深度学习、强化学习等人工智能技术。未来，智能决策与控制技术将继续优化，提高无人驾驶车辆的行驶安全性和舒适性。（3）车联网技术的融合。车联网技术可以实现车辆与车辆、车辆与基础设施之间的信息交换，为无人驾驶提供重要的辅助信息。未来，无人驾驶车辆将充分利用车联网技术，实现更高效的协同行驶。（4）无人驾驶车辆的商业化应用。无人驾驶技术的成熟，其商业化应用将逐步展开。在公共交通、物流运输、环卫清洁等领域，无人驾驶车辆将发挥重要作用，助力产业升级。（5）法律法规的完善。无人驾驶技术的广泛应用需要相应的法律法规保障。未来，各国将进一步完善无人驾驶相关法律法规，为无人驾驶技术的推广提供法治保障。，第六章无人驾驶感知技术6.1无人驾驶感知系统组成无人驾驶感知系统是无人驾驶汽车的核心组成部分，主要负责对车辆周围环境进行感知和识别。无人驾驶感知系统主要由以下几部分组成：（1）传感器：传感器是无人驾驶感知系统的前端，包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达、超声波传感器等。各类传感器相互配合，共同完成对车辆周围环境的感知。（2）数据处理单元：数据处理单元负责对传感器采集到的数据进行预处理、融合和解析。预处理主要包括数据清洗、数据同步等；融合是指将不同传感器的数据进行整合，以获得更全面的环境信息；解析则是将融合后的数据转化为可识别的物体和场景。（3）感知算法：感知算法是无人驾驶感知系统的核心，主要包括目标检测、识别、跟踪、分类等。感知算法通过对数据处理单元输出的数据进行处理，实现对车辆周围环境的实时感知。6.2感知算法与数据处理感知算法与数据处理在无人驾驶感知系统中具有重要地位，以下对两者进行简要介绍：（1）感知算法：感知算法主要包括以下几种：目标检测：用于检测车辆周围环境中的目标物体，如车辆、行人、障碍物等。目标识别：对检测到的目标进行分类，如车辆、行人、交通标志等。目标跟踪：对检测到的目标进行实时跟踪，以获取其运动状态。场景理解：对车辆周围环境进行解析，识别道路、车道线、交通信号等。（2）数据处理：数据处理主要包括以下几方面：数据预处理：对原始数据进行清洗、同步等操作，以提高数据质量。数据融合：将不同传感器的数据进行整合，以获得更全面的环境信息。数据解析：将融合后的数据转化为可识别的物体和场景。6.3感知系统在无人驾驶中的应用无人驾驶感知系统在无人驾驶汽车中具有广泛的应用，以下列举几个典型应用场景：（1）自动驾驶：在自动驾驶模式下，感知系统对车辆周围环境进行实时感知，为车辆提供准确的位置、速度、方向等信息，保证行驶安全。（2）自动泊车：在自动泊车过程中，感知系统负责检测车辆周围的空间，为车辆提供合适的泊车路径。（3）交通信号识别：感知系统可识别交通信号灯、交通标志等，为无人驾驶汽车提供准确的交通信息。（4）车道保持：感知系统通过识别车道线，帮助无人驾驶汽车保持在正确的车道内行驶。（5）前方碰撞预警：感知系统可实时检测前方车辆、行人等目标，提前预警可能发生的碰撞，保证行驶安全。（6）夜视功能：在夜间行驶时，感知系统可利用激光雷达、红外线等传感器，实现对前方环境的清晰感知，提高行驶安全性。通过以上应用，无人驾驶感知系统为无人驾驶汽车提供了强大的环境感知能力，为我国无人驾驶技术的发展奠定了坚实基础。第七章无人驾驶决策与规划7.1决策系统架构无人驾驶决策系统是无人驾驶汽车的核心组成部分，其架构设计直接关系到车辆的行驶安全与效率。决策系统架构主要包括以下几个层面：（1）感知层：该层负责收集车辆周围的环境信息，包括摄像头、雷达、激光雷达等多种传感器数据。感知层为决策系统提供准确、实时的环境信息。（2）数据处理层：该层对感知层收集到的数据进行预处理，包括数据清洗、数据融合、数据降维等。数据处理层为决策系统提供有效、可靠的数据基础。（3）决策层：决策层根据数据处理层提供的数据，结合车辆行驶状态、交通规则等因素，制定出合适的行驶策略。决策层主要包括路径规划、速度控制、避障策略等模块。（4）执行层：执行层负责将决策层的策略转化为具体的车辆控制指令，包括油门、刹车、转向等。执行层保证车辆按照预定的策略安全、稳定地行驶。7.2决策算法与策略无人驾驶决策算法与策略的研究是决策系统设计的核心。以下为几种常见的决策算法与策略：（1）基于规则的决策算法：该算法根据预设的规则对车辆行驶过程中的各种情况进行判断，从而制定出相应的行驶策略。这种算法易于实现，但规则设定较为复杂，且难以应对复杂多变的交通环境。（2）基于机器学习的决策算法：该算法通过学习大量历史数据，自动提取行驶过程中的规律，从而实现智能决策。常见的机器学习方法包括决策树、随机森林、支持向量机等。（3）基于深度学习的决策算法：该算法通过深度神经网络对大量数据进行学习，自动提取特征，实现高级别的决策。深度学习方法在图像识别、语音识别等领域取得了显著成果，也逐渐应用于无人驾驶决策领域。（4）基于强化学习的决策算法：该算法通过不断尝试和调整策略，使车辆在行驶过程中逐渐学会最优决策。强化学习适用于动态环境下的决策问题，具有较好的适应性。7.3行驶路径规划行驶路径规划是无人驾驶决策系统的重要组成部分，其主要任务是根据车辆周围环境、交通规则等因素，为车辆规划出一条安全、高效的行驶路径。以下为几种常见的行驶路径规划方法：（1）基于图的路径规划算法：该算法将行驶环境抽象为图结构，通过搜索图中的最短路径或最优路径实现行驶路径规划。常见的图搜索算法包括Dijkstra算法、A算法等。（2）基于曲线的路径规划算法：该算法通过曲线拟合行驶环境，根据曲线特性规划行驶路径。常见的曲线拟合方法包括贝塞尔曲线、B样条曲线等。（3）基于遗传算法的路径规划算法：该算法通过模拟生物进化过程，不断优化路径规划方案。遗传算法具有较强的全局搜索能力，适用于复杂环境下的路径规划。（4）基于粒子群算法的路径规划算法：该算法通过模拟鸟群觅食行为，实现全局搜索。粒子群算法具有收敛速度快、搜索精度高等优点，适用于实时性要求较高的路径规划问题。第八章无人驾驶执行系统8.1无人驾驶执行系统构成无人驾驶执行系统是无人驾驶汽车的核心部分，其主要功能是根据无人驾驶控制系统的指令，完成车辆的自主行驶任务。无人驾驶执行系统主要由以下几部分构成：（1）驱动系统：包括电机、电池、电控等部件，负责为车辆提供驱动力。（2）转向系统：包括转向电机、转向器等部件，负责实现车辆的转向控制。（3）制动系统：包括制动电机、制动器等部件，负责实现车辆的制动控制。（4）灯光系统：包括前照灯、尾灯、转向灯等，负责为车辆提供照明和信号功能。（5）感知系统：包括激光雷达、摄像头、毫米波雷达等，负责实时监测车辆周围环境。（6）控制系统：包括处理器、控制器等，负责对无人驾驶执行系统的各部件进行协调控制。8.2无人驾驶执行系统控制策略无人驾驶执行系统的控制策略主要包括以下几个方面：（1）驱动控制策略：根据车辆速度、加速度、电池状态等因素，对驱动电机进行控制，实现车辆的加速、减速和匀速行驶。（2）转向控制策略：根据车辆行驶路径、前方障碍物、车道线等信息，对转向电机进行控制，实现车辆的转向。（3）制动控制策略：根据车辆速度、前方距离、制动信号等因素，对制动电机进行控制，实现车辆的制动。（4）灯光控制策略：根据车辆行驶状态、周围环境等因素，对灯光系统进行控制，实现车辆的照明和信号功能。（5）感知系统数据处理策略：对感知系统采集到的数据进行处理，提取有用信息，为控制系统提供决策依据。（6）控制系统协调策略：对各执行部件进行协调控制，保证无人驾驶车辆行驶的稳定性和安全性。8.3无人驾驶执行系统安全性与可靠性无人驾驶执行系统的安全性与可靠性是无人驾驶汽车得以广泛应用的关键因素。以下从几个方面对无人驾驶执行系统的安全性与可靠性进行分析：（1）硬件安全：无人驾驶执行系统的硬件部件需要具备较高的安全功能，如驱动电机、电池等部件的防火、防水、防尘等功能。（2）软件安全：无人驾驶执行系统的软件需要具备较强的抗干扰能力，防止外部攻击和内部错误。（3）故障诊断与处理：无人驾驶执行系统应具备故障诊断功能，当系统出现故障时，能够及时发出警报并采取措施进行处理。（4）冗余设计：无人驾驶执行系统应采用冗余设计，保证在某一部件出现故障时，其他部件能够正常工作，保证车辆行驶的安全性。（5）环境适应性：无人驾驶执行系统需要具备较强的环境适应性，能够应对各种道路、气候等复杂环境。（6）系统稳定性：无人驾驶执行系统需要具备良好的稳定性，保证车辆在行驶过程中不会出现失控等现象。通过以上措施，无人驾驶执行系统能够在保证安全性与可靠性的前提下，实现车辆的自主行驶。第九章智能驾驶与无人驾驶测试与验证9.1测试方法与标准9.1.1测试方法智能驾驶与无人驾驶技术的测试方法主要包括模拟测试、实车测试和封闭场地测试三种。（1）模拟测试：通过计算机模拟软件，对智能驾驶与无人驾驶系统进行仿真测试。该方法能够在早期阶段发觉潜在问题，降低开发成本。（2）实车测试：在实车上安装智能驾驶与无人驾驶系统，进行实际道路测试。该方法可以验证系统在实际环境中的功能和稳定性。（3）封闭场地测试：在封闭测试场地内，搭建模拟实际交通环境的场景，对智能驾驶与无人驾驶系统进行测试。该方法有助于在相对安全的环境下，充分验证系统的功能和可靠性。9.1.2测试标准智能驾驶与无人驾驶技术的测试标准主要包括以下几个方面：（1）功能测试：验证智能驾驶与无人驾驶系统各项功能是否满足设计要求。（2）功能测试：测试系统在不同工况下的响应速度、准确性和稳定性。（3）安全性测试：评估系统在各种紧急情况下，是否能够保证乘客和行人的安全。（4）环境适应性测试：验证系统在不同天气、道路和交通环境下的适应性。9.2测试平台与工具9.2.1测试平台智能驾驶与无人驾驶技术的测试平台主要包括以下几种：（1）硬件在环（HIL）测试平台：通过硬件在环仿真，将实际硬件与仿真环境相结合，进行系统测试。（2）软件在环（SIL）测试平台：将仿真软件与实车硬件结合，进行系统测试。（3）实车测试平台：在实车上安装智能驾驶与无人驾驶系统，进行实际道路测试。9.2.2测试工