一文讀懂自動駕駛運行設計域ODD

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在自動駕駛技術發展如此迅速的今天，很多量產車上已經配備了多種的輔助駕駛功能，例如自適應巡航ACC、緊急制動AEB、車道居中保持LKA等等，很多的車主也都體驗到了技術帶給駕駛的改變。另一方面，由于現在的自動駕駛技術還處于發展階段，無法保證自動駕駛車在任何天氣條件下和任何道路環境中都可以安全行駛的。因此，要根據該系統的能力來提前設定好ODD，通過限制行駛環境和行駛方法，將有可能發生的事故防范于未然。

什么是運營設計域ODD？

首先，我們需要了解何為ODD設計？運營設計域ODD（Operational Design Domain）一詞的原始定義來自SAE J3016中，描述為：

特定駕駛自動化系統或其功能專門設計的運行條件，包括但不限于環境、地理和時間限制，和/或某些交通或道路特征的存在或缺失。

簡單來說，ODD就是要定義好在哪些工況下是能夠自動駕駛的，脫離了這些工況，自動駕駛就不能保證工作。任何一臺自動駕駛車輛，都必須有一定限定的工況。而這個工況可以很寬泛，也可以很精準，并決定了自動駕駛車輛能勝任什么樣的場景。比如，一臺車的自動駕駛系統只能在高速上使用，它可以自動保持車道、自動超車、自動跟車、自動讓行、自動通過ETC、自動上下匝道等，但到了城市里就無法完全自動駕駛。同時，要確保自動駕駛測試和驗證是完整的，至少需要確保ODD所有方面已經通過確保系統安全運行，或通過確保系統能夠識別超出ODD 的范圍。

因此，自動駕駛系統在啟動時需要判斷當前所處的環境，如是否黑夜，天氣狀況等等，從而判斷能否啟動該自動駕駛功能。在運行時需要識別是否超出該ODD，從而判斷該自動駕駛系統能否安全運行。同時，在定義自動駕駛系統的設計運行條件時，需要明確自動駕駛系統能夠安全啟動和運行的外部環境條件。

ODD的分類框架

那么，如何對自動駕駛領域的ODD進行設計與分類呢？這方面，NHTSA給出了很好的分類標準，在《A Framework for Automated Driving System Testable Cases and Scenarios》中采用六大要素構建設計運行域，分為基礎設施Physical Infrastructure、駕駛操作限制Operational Constraints、周邊物體Objects、互聯Connectivity、環境條件Environmental Conditions和區域Zones。

通過對于這六大要素的劃分，可以較為清晰地定義出自動駕駛系統可以運行的工況及范圍。

在國內，由中國智能網聯汽車產業創新聯盟預期功能安全工作組發起，清華大學與國汽（北京）智能網聯汽車研究院有限公司牽頭編制的《智能網聯汽車預期功能安全場景庫建設報告》，也為自動駕駛ODD的設計提供了很好的參考。

其中，對智能駕駛現有感知技術、定位技術、決策方法、控制方法、人機交互、通信技術等進行了調研與局限性分析，得出對應的智能駕駛預期功能安全測試需求；并基于以上測試需求，設計了面向智能駕駛預期功能安全測試的“7層架構”格式的虛擬場景框架。

在該框架中，綜合考慮了現有智能駕駛系統設備功能局限、算法缺陷以及人員誤用等問題，并參考Pegasus項目，覆蓋了傳統智能網聯汽車道路、交通設施、道路和設施臨時改變、交通參與者、氣候環境、通信信息這六層結構，為適應預期功能安全場景測試需求，在已有基礎上增加了智慧交通設備，如路側傳感器、路側通信設備、路側信息處理單元等元素，更加清晰定義了場景分類時的參考標準。

ODD的邊界如何測試？

既然ODD的劃分標準與框架都有相關的標準可以清晰定義，那么在對ODD場景進行分類之后，如何去測試這些ODD的邊界來判斷現有的自動駕駛系統是否合格達標呢？

我們知道，自動駕駛汽車的開發滿足V字開發模型，在V字開發模型中，涉及的測試方法主要包括軟件在環（SIL，即software-in-loop）、硬件在環（HIL，即hardware-in-loop）、車輛在環（VIL，即vehicle-in-loop），再到最后的整車場地、道路測試等方法，涵蓋了從零部件到系統再到整車的全鏈條驗證。在測試內容方面，主要包括傳感器、執行器、算法、人機界面測試以及整車功能等內容。

首先是在環測試，借助虛擬現實數據生成、傳輸與交互技術，模擬自動駕駛汽車在真實道路環境行駛，并通過概率分布的危險場景強化模擬方法，進行的自適應加速測試。通過在環測試，可以在大幅節約測試時間和成本的同時，給虛擬測試提供了驗證結果，并為實際道路測試提供了較為真實的參考數據。

其次是場地測試，結合工業和信息化部、公安部、交通運輸部等三部委共同發布的《智能網聯汽車道路測試管理規范（試行）》，“考試項目”設置可以包含以下幾個方面：一是基本交通管理設施檢測與響應能力測試；二是前方車道內動靜態目標（機動車、非機動車、行人、障礙物等）識別與響應能力測試；三是遵守規則行車能力測試，測試內容應包含超車、并道、通過交叉口等內容；四是安全接管與應急制動能力測試，測試內容應包含靠邊停車與起步、應急車道內停車、人工接管等內容；五是綜合能力測試，綜合考察自動駕駛汽車對交通語言認知能力、安全文明駕駛能力、復雜環境通行能力、多參與對象協同行駛能力、網聯通訊能力等內容。

通過合理設計及嚴格執行的測試流程，才能保證自動駕駛ODD的邊界準確性，為自動駕駛在實際使用的過程中安全做出保障。

總結

總的來說，ODD的場景分類給予非L5級別的自動駕駛非常明確的場景定義以及測試標準，可以極大程度上保障駕駛員在使用這些自動駕駛功能時的安全性，而根據不同場景的業務需求進行合理地ODD設計以及測試已經成為了所有自動駕駛企業們著重關注的目標。在未來，隨著自動駕駛技術的不斷普及以及量產，對于安全性的關注將越來越高，保障自動駕駛功能在ODD范圍內的穩定運行成為了所有車企們的共同研究課題。

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