当前，世界各国对智能网联技术发展的支持不仅在政策研究、技术研发等方面，更是斥资建设智能网联汽车测试示范区，用以推动行业发展，引导标准规范制定。本文针对自动驾驶汽车道路测试相关内容进行了梳理，仅供参考。
自动驾驶汽车测试方法、测试内容有哪些？测试目的是什么？
自动驾驶汽车测试方法主要包括软件在环（SIL）、硬件在环（HIL）、车辆在环（VIL）等方法；测试内容主要包括传感器、执行器、算法、人机界面测试以及封闭场地、公共道路测试等内容；测试目的是从功能、性能、安全、稳定和鲁棒性等方面来验证自动驾驶系统的合理性、安全性和稳定性。
自动驾驶汽车开展公共道路测试面临哪些挑战？
一是复杂道路环境带来的挑战，我国道路环境和交通构成相对复杂、机动车驾驶人驾驶行为多样化，自动驾驶汽车如何正确识别并做出准确响应是面临的挑战之一；二是自动驾驶汽车和人工驾驶汽车混行带来的挑战，自动驾驶汽车如何正确感知其他车辆，正确识别外界声光信号，及时向外界发出声光信号，实现与人工驾驶汽车的有效协同并行，也是面临的挑战之一。
自动驾驶汽车测试场景构建有哪些架构和维度？
自动驾驶汽车测试场景架构的确定是构建自动驾驶测试场景的前提。从测试场景层次架构角度来讲，包括道路拓扑结构（像障碍物、车道线等）、交通流以及动态情景等三部分。从测试场景三维架构角度来讲，测试场景是行驶场地和驾驶情景的组合，在环境的影响下，由不同场景（高速公路、乡村道路、城市道路等）与驾驶任务、驾驶模式、驾驶速度等一同构成。
针对传统测试场景构建方法存在的效率低、适应差、规划程度弱等问题，可以从以下维度出发，构建符合我国典型道路交通情景的测试场景：一是借鉴我国机动车驾驶人考试制度与方法、道路交通通行原则与法律法规在实施过程中的成功经验，从安全驾驶技能、安全驾驶意识等角度构建基于机动车驾驶人考试的测试场景；二是结合重特大道路交通事故深度调查，以及对我国典型道路交通违法行为深入分析，从道路交通法律法规、事故和违法行为诱因、交通参与类型等角度，构建基于交通事故与违法情景的测试场景；三是基于我国典型道路环境、道路类型、典型交通流、典型天气及光照等条件，通过道路设计、交通流仿真分析、实际道路交通场景采集分析等方法，构建基于道路交通情景的测试场景。
自动驾驶汽车实车在环测试是什么？能起到什么作用？
自动驾驶汽车实车在环测试是借助虚拟现实数据生成、传输与交互技术，模拟自动驾驶汽车在真实道路环境行驶，并通过概率分布的危险场景强化模拟方法，通过测试案例动态自适应，实现自适应加速测试，从而在保证测试结果准确性的基础上，大幅节约测试时间和成本；同时，通过实车在环测试一方面给虚拟测试提供了验证结果，另一方面为实际道路测试提供了较为真实的参考数据，具有积极推动意义。
什么是自动驾驶汽车的预期功能安全？
自动驾驶汽车安全可分为主动安全、功能安全、预期功能安全和信息安全。其中，功能安全主要关注由于系统、硬件或软件失效而导致的危害；预期功能安全则主要关注系统部件无故障情况下，由于感知或系统执行不符合预期而产生的危害。
不符合预期情况产生的主要原因有以下几方面：一是道路条件、周边事物、环境天气等诸多因素会对自动驾驶系统产生干扰，导致系统不能准确可靠地开展环境识别、驾驶决策及运动控制；二是目标使用场景考虑不周全，导致系统不能准确识别环境要素；三是功能决策逻辑不合理，导致系统决策失误；四是V2X预警交互信息传输不准确，导致自动驾驶汽车交互通信错误；五是执行器响应能力不足，导致运动控制偏离预期。
什么是自动驾驶汽车退出机制？如何测试？
自动驾驶汽车退出机制指自动驾驶系统当发生故障或无法安全运行时应能够通过某种方式提示驾驶人进行接管或自动进入最小风险状态。
