评估自动驾驶（AD）策略性能的关键指标

以下是针对自动驾驶（AD）策略性能评测指标的详细解读，结合其物理意义与工程价值：

核心评测指标分类与含义

1. 安全性指标（Safety）

• 动态碰撞率（Dynamic Collision Ratio, DCR）
  定义：自动驾驶车辆与动态障碍物（如其他车辆、行人）发生碰撞的频率。
  意义：反映策略在动态交通环境中的实时避障能力，例如对切入车辆的响应、路口博弈决策的可靠性。DCR过高可能表明感知延迟或轨迹规划存在缺陷。

• 静态碰撞率（Static Collision Rate, SCR）
  定义：自动驾驶车辆与静态障碍物（如路缘石、隔离墩、违停车辆）发生碰撞的频率。
  意义：衡量静态环境感知精度（如车道线识别、障碍物分类）和路径规划保守性。SCR异常可能暴露地图依赖性或定位漂移问题。

• 总碰撞率（Collision Ratio, CR = DCR + SCR）
  综合作用：直接量化策略的基础安全性，是核心否决性指标（CR过高则系统不可用）。

2. 轨迹一致性指标（Trajectory Fidelity）

• 位置偏离率（Positional Deviation Ratio, PDR）
  定义：自动驾驶车辆实际轨迹与专家轨迹（人类驾驶员参考路径）的横向位置偏差（单位：米/公里）。
  意义：评估路径跟踪能力，例如弯道切线的平滑度、车道居中精度。高PDR可能导致压线或侵入相邻车道。

• 航向偏离率（Heading Deviation Ratio, HDR）
  定义：车辆前进方向与专家轨迹的航向角偏差（单位：度/公里）。
  意义：反映转向控制的拟人化水平，例如变道时的转向速率、弯道中的方向盘微调。高HDR可能引发乘客晕动症。

• 总偏离率（Deviation Ratio, DR = PDR + HDR）
  综合作用：量化策略与人类驾驶习惯的一致性，直接影响用户对系统拟人化程度的感知。

• 平均偏离距离（Average Deviation Distance, ADD）
  定义：在未发生碰撞或严重偏离前，车辆轨迹与专家轨迹的最小平均距离。
  意义：动态衡量短期轨迹跟踪质量，例如紧急避障时的路径优化能力。ADD越小，说明策略对参考轨迹的跟随越紧密。

3. 舒适性指标（Comfort）

• 纵向急动度（Longitudinal Jerk）
  定义：车辆纵向加速度的变化率（单位：m/s³），反映油门/刹车的平顺性。
  意义：急加速或急刹车会导致纵向急动度升高，影响乘客舒适度。例如，频繁的“点头式”制动会显著降低评分。

• 横向急动度（Lateral Jerk）
  定义：车辆横向加速度的变化率（单位：m/s³），反映方向盘转向的平顺性。
  意义：急转向或方向修正过于频繁会增大横向急动度，例如S形车道保持会引发此问题。

指标关联性与工程启示

1. 安全性与轨迹一致性间的权衡

   • 过度追求低DR（严格跟随专家轨迹）可能导致CR上升（例如为躲避障碍物需临时偏离车道）。
   • 工程中需通过代价函数（Cost Function）动态平衡两者，例如在拥堵场景中适当放宽DR以优先避撞。

2. 舒适性指标的敏感性

   • 人类对横向急动度的感知阈值（约0.5 m/s³）低于纵向急动度（约1.2 m/s³），因此横向控制算法需更精细化。

3. ADD的预警价值

   • ADD的突变可提前预警潜在碰撞风险（例如ADD持续增大但未达到碰撞阈值），用于在线调整策略参数。

评测场景的指标差异化

• 城市道路：SCR和横向急动度更关键（静态障碍多、频繁启停）。
• 高速公路：DCR和纵向急动度权重更高（动态博弈复杂、需平稳加减速）。
• 停车场：PDR和ADD主导（狭窄空间内精确轨迹跟踪）。

行业应用案例

• 特斯拉FSD：通过降低SCR（优化静态障碍物识别）提升无图场景通过率，但纵向急动度较高（激进加速策略）。
• 小鹏XNGP：利用ADD指标优化匝道汇入轨迹，在DR不显著增加的前提下降低CR。
• Waymo：横向急动度控制在0.3 m/s³以内，接近人类驾驶员水平（0.2–0.4 m/s³）。

总结

这九项指标构成自动驾驶策略的核心性能三角：

• **安全性（CR）**是底线，决定系统可用性；
• **轨迹一致性（DR/ADD）**影响用户体验与合规性；
• **舒适性（Jerk）**直接关联产品竞争力。
  实际开发中需结合场景动态调整指标权重，并通过数据闭环持续优化策略参数。