自动避障灵敏度试验

检测项目

静态障碍物识别率：评估系统对静止不动的各类障碍物的准确探测与识别能力。

动态障碍物跟踪精度：衡量系统对移动障碍物的运动轨迹、速度进行连续跟踪和预测的准确度。

最小探测距离：测定系统能够稳定、可靠地探测到正前方障碍物的最近距离。

横向探测宽度：评估系统在车辆或设备行进方向两侧的有效障碍物探测范围宽度。

障碍物分类准确率：测试系统区分行人、车辆、锥桶、动物等不同类型障碍物的正确率。

虚警与漏报率：统计在无危险场景下误触发警报（虚警）及在有危险时未发出警报（漏报）的发生频率。

响应延迟时间：测量从传感器探测到障碍物到系统核心控制器发出避障指令之间的时间间隔。

多目标处理能力：检验系统在复杂场景下同时处理多个障碍物信息并分别做出正确响应的能力。

极端尺寸障碍物检测：评估系统对极小（如路缘石）或极大（如墙壁）障碍物的探测灵敏度。

系统失效模式检测：设计特定场景以测试在传感器部分失效或受干扰时，系统的降级处理与安全响应机制。

检测范围

乘用车与商用车：涵盖L2-L4级自动驾驶汽车、卡车的自动紧急制动（AEB）及转向避障系统。

服务与配送机器人：包括酒店服务机器人、餐厅送餐机器人、仓库AGV/AMR等室内外移动平台。

无人机与飞行器：针对消费级与工业级无人机在自主飞行过程中的空中与地面障碍物规避能力。

智能扫地机器人：测试其对家庭环境中家具、宠物、电线等常见障碍物的识别与绕行能力。

特种作业车辆：如无人驾驶矿卡、港口集装箱运输车、农业机械等在特定作业环境下的避障性能。

低速无人接驳车：在园区、景区等封闭或半封闭道路上运行的无人驾驶接驳车的避障系统。

智能轮椅与助行器：评估辅助移动设备在室内外复杂人行环境中的自主安全导航能力。

工业机械臂与协作机器人：测试其在动态工作环境中感知并避开人员、其他设备的安全避撞功能。

水下自主航行器（AUV）：检验其在海洋环境中对礁石、潜艇、养殖网箱等障碍物的探测与规避能力。

新兴个人移动设备：如平衡车、电动滑板车等具备辅助避障功能的智能代步工具。

检测方法

实车场地测试法：在封闭测试场搭建标准化场景，使用真实车辆和软目标进行实际行驶测试。

台架模拟测试法：在实验室台架上，通过模拟传感器信号注入，验证控制算法的决策与响应逻辑。

硬件在环（HIL）仿真：将真实的避障系统控制器接入虚拟仿真环境，进行大量可重复的极端场景测试。

软件在环（SIL）仿真：在纯软件环境中，对感知、决策、控制全算法链进行快速迭代验证与灵敏度分析。

标准障碍物测试法：使用Euro-NCAP等标准规定的假人、车辆目标进行碰撞预警与自动紧急制动测试。

自然驾驶数据回灌法：采集真实道路数据，将其中的障碍物信息回灌至系统，评估其在真实场景下的表现。

阶梯逼近法：逐步减小测试车辆与静止或移动目标之间的相对速度或距离，直至系统触发避障，确定阈值。

传感器干扰测试法：在测试环境中引入强光、雨雾、电磁干扰等，评估系统在干扰下的避障性能衰减情况。

边缘案例场景测试法：专门设计如“鬼探头”、部分遮挡、不规则形状障碍物等罕见但危险的场景进行测试。

纵向与横向综合测试法：不仅测试正前方的避障，还综合测试侧向切入、交叉路口等复杂方向的避障灵敏度。

检测仪器设备

高精度差分GPS/RTK系统：用于实时厘米级定位，精确测量被测车辆与障碍物之间的相对位置与速度。

惯性测量单元（IMU）：提供车辆的高频姿态、加速度和角速度数据，用于分析避障动作的平顺性与稳定性。

车载数据记录仪：同步记录CAN总线信号、传感器原始数据、控制器决策输出等所有测试过程数据。

可编程软体目标车/平台：能够按预定轨迹和速度移动，模拟真实交通参与者的动态行为。

标准测试假人与目标物：包括成人/儿童行人假人、自行车假人、车辆后部目标等标准化碰撞测试目标。

高速摄像机与动作捕捉系统：从第三方视角记录整个避障过程，用于事后进行毫米级轨迹分析和时间标定。

雷达/激光雷达目标模拟器：在实验室环境中，精确模拟生成雷达点云或激光雷达回波信号，用于传感器性能测试。

视频注入测试设备：向视觉感知系统（摄像头）注入预先录制或虚拟生成的图像/视频流，测试其识别算法。

数据同步与触发系统：确保所有测试设备（GPS， IMU， 摄像机， 记录仪）的时间戳严格同步，并由统一事件触发。

环境模拟设备：包括人造雨雾发生装置、强光模拟灯、电磁干扰发生器等，用于创造复杂的测试环境条件。

检测流程

线上咨询或者拨打咨询电话;

获取样品信息和检测项目;

支付检测费用并签署委托书;

开展实验，获取相关数据资料;

出具检测报告。