一种导航驾驶辅助系统道路通行场景下的测评系统及方法

技术领域

本发明涉及智能辅助驾驶技术测评领域，具体涉及一种导航驾驶辅助系统道路通行场景下的测评系统及方法。

背景技术

随着智能驾驶领域技术的不断更新迭代，搭载基于高精度地图和(或)导航地图的支持，可在结构化道路(例如国家高速公路)范围内实现点对点通行的一类驾驶辅助系统的汽车产品正在受到消费者的青睐与追捧。为了能够给消费者提供更良好的驾驶体验，一些汽车企业正在研发能够在城市道路场景中进行点对点通行的驾驶辅助系统。

当前对智能汽车的驾驶辅助技术系统的测试，一般均是利用假人或者其他柔性目标物来模拟，虽然能够起到一定的作用，但是实际的道路情况远比模拟情况要复杂，并且单单放置在测试区域的假人对道路上的行人的模拟程度也有限，并不能真实测试出辅助驾驶技术的优劣，从而对行车安全造成非常大的安全隐患。由于城市道路场景复杂，道路交通参与者多样，并且公开道路测试中很难保证测试评价的一致性和可重复性，所以迫切需要一种能够在城市公开道路场景中对L2级驾驶辅助系统进行准确测试与评价的方法。

发明内容

本发明意在提供一种导航驾驶辅助系统道路通行场景下的测评系统及方法，以对汽车搭载的导航驾驶辅助系统的功能进行准确评价分析。

为达到上述目的，本发明采用如下技术方案：一种导航驾驶辅助系统道路通行场景下的测评系统，包括互相连接的数据采集模块、数据处理模块、评估模块和反馈模块；

数据采集模块，用于采集测试车辆和周围环境车辆的运行数据、道路数据以及其他数据，形成评估数据集合，并将评估数据集合发送至数据处理模块；

数据处理模块，用于对采集到的数据进行预处理，清洗残缺或者错误的数据得到有效数据集合，并将有效数据集合发送至评估模块进行导航驾驶辅助系统的功能测试评估；

评估模块内还存储有多个用于测评导航驾驶辅助系统功能的评估策略，所述评估模块根据所述评估策略分别对测试车辆开展导航驾驶辅助系统在实际道路通行场景下的功能测试，并针对测试车辆的通行表现对导航驾驶辅助系统的功能好坏进行评价得到评估报告；

反馈模块，用于将所述评估模块得出的评估报告实时反馈给测试人员。

本方案的原理及优点是：实际应用时，通过采用实际道路为测试场景，从测试环境上保证测试的真实可靠性，能够使测试过程的各类场景均为实际驾驶过程中可能会遇到的实际情况，从而从基础数据层面保证了测试结果的精准度，再通过采用不同的驾驶策略以及测试车辆在不同场景下的具体通行表现，根据系统功能完成情况和完成对应场景时的自动驾驶级别对导航驾驶辅助系统的功能好坏进行评价，然后根据实际测试情况给予导航辅助驾驶系统的评价等级，从而准确评估出测试车辆搭载的导航驾驶辅助系统功能的优劣情况。相比于现有技术，本方案的优点在于取消了传统测试方法中采用专用试车场以及柔性目标物的策略，从而提高了测试场景以及测试数据的真实性，并且对不同场景下的通行情况进行了细致的划分，通过系统的介入以及驾驶等级的不同对辅助系统的功能进行准确评估，从而极大程度提高了驾驶辅助系统功能评估的准确性，进而保障了车辆在驾驶辅助系统控制驾驶下的安全性和舒适性。

优选的，作为一种改进，数据采集模块包括环境感知单元、摄像头单元、惯导设备单元和定位单元；所述环境感知单元，包括分别设置于车头、车尾和车顶的雷达，用于探测测试车辆与周围环境车辆的相对位置和相对速度等信息；所述摄像头单元，包括分别设置于车顶前方、车顶后方、车身侧方和驾驶舱内的摄像头，用于采集测试车辆周围环境车辆、交通标志、驾驶人员动作、仪表数据、自动驾驶等级和系统预警提示等信息；所述惯导设备单元，设置于车身尾部，用于测量测试车辆在测试过程中的整车动态客观数据；所述定位单元，包括设置于车顶的GPS定位设备，用于通过测试车辆的实际位置变化速率来测量测试车辆的实际速度。

优选的，作为一种改进，评估策略包括用于测试在导航驾驶辅助系统辅助下测试车辆直行通过交通路口的城市路口直行通行场景评估策略、用于测试在导航驾驶辅助系统辅助下测试车辆左转通过交通路口的城市路口左转通行场景评估策略和用于测试在导航驾驶辅助系统辅助下测试车辆右转通过交通路口的城市路口右转通行场景评估策略。

优选的，作为一种改进，评估模块根据系统功能完成情况和完成对应场景时的自动驾驶级别对导航驾驶辅助系统的功能好坏进行评价，然后根据实际测试情况给予导航辅助驾驶系统的评价等级。

优选的，作为一种改进，评价等级包括优秀、中等和较差。

优选的，作为一种改进，评估策略中包括多个用于评估不同通行情况下导航驾驶辅助系统功能表现的道路通行评估场景，所述道路通行评估场景包括多种交通信号灯组合、多条测试车辆通行路径以及目标车辆干扰路径。

优选的，作为一种改进，摄像头单元还能通过采集测试车辆周围的其他干扰因素图像，辅助所述环境感知单元排除鬼影目标。

优选的，作为一种改进，驾驶舱内的摄像头还用于拍摄采集测试车辆中控大屏的导航驾驶辅助系统运行情况及系统预警提示信息。

优选的，作为一种改进，评估策略还包括用于评价测试车辆发生碰撞事故的评估方法，根据测试车辆与目标车辆发生不同程度等级的碰撞来分类评估导航驾驶辅助系统的功能好坏。

本方案还提供了一种导航驾驶辅助系统道路通行场景下的测评方法，包括以下步骤：

步骤S1，启动测试车辆后开启导航驾驶辅助系统并按照预设的评估策略运行在实际道路通行场景下，并使其通过不同场景下的交通路口；

步骤S2，采集测试车辆和周围环境车辆的运行数据、道路数据以及其他数据，并根据系统功能完成情况和完成对应场景时的自动驾驶级别对导航驾驶辅助系统的功能好坏进行评价；

步骤S3，将得出的导航驾驶辅助系统的评估报告实时反馈给测试人员。

附图说明

图1为本发明一种导航驾驶辅助系统道路通行场景下的测评系统实施例一的结构示意图。

图2为本发明一种导航驾驶辅助系统道路通行场景下的测评系统实施例一测试车辆的示意图。

图3为本发明一种导航驾驶辅助系统道路通行场景下的测评系统实施例一测试场景A的示意图。

图4为本发明一种导航驾驶辅助系统道路通行场景下的测评系统实施例一测试场景B的示意图。

图5为本发明一种导航驾驶辅助系统道路通行场景下的测评系统实施例一测试场景C的示意图。

图6为本发明一种导航驾驶辅助系统道路通行场景下的测评系统实施例一测试场景D的示意图。

图7为本发明一种导航驾驶辅助系统道路通行场景下的测评系统实施例一测试场景E的示意图。

图8为本发明一种导航驾驶辅助系统道路通行场景下的测评系统实施例一测试场景F的示意图。

图9为本发明一种导航驾驶辅助系统道路通行场景下的测评系统实施例一测试场景G的示意图。

图10为本发明一种导航驾驶辅助系统道路通行场景下的测评方法实施例一的流程示意图。

具体实施方式

下面通过具体实施方式进一步详细说明：

说明书附图中的标记包括：数据采集模块1、数据处理模块2、评估模块3、反馈模块4。

实施例一：

本实施例基本如附图1所示：一种导航驾驶辅助系统道路通行场景下的测评系统，包括互相连接的数据采集模块1、数据处理模块2、评估模块3和反馈模块4；

数据采集模块1，用于采集测试车辆和周围环境车辆的运行数据、道路数据以及其他数据，形成评估数据集合，并将评估数据集合发送至数据处理模块2；具体的，其他数据包括行人、周围环境车辆和其他路障干扰物体；

数据处理模块2，用于对采集到的数据进行预处理，清洗残缺或者错误的数据得到有效数据集合，并将有效数据集合发送至评估模块3进行导航驾驶辅助系统的功能测试评估；

评估模块3内还存储有多个用于测评导航驾驶辅助系统功能的评估策略，所述评估模块3根据所述评估策略分别对测试车辆开展导航驾驶辅助系统在实际道路通行场景下的功能测试，并针对测试车辆的通行表现对导航驾驶辅助系统的功能好坏进行评价得到评估报告；具体的，评估模块3根据系统功能完成情况和完成对应场景时的自动驾驶级别对导航驾驶辅助系统的功能好坏进行评价，然后根据实际测试情况给予导航辅助驾驶系统的评价等级，其中，自动驾驶级别包括L0级、L1级和L2级，评价等级包括优秀、中等和较差；

反馈模块4，用于将所述评估模块3得出的评估报告实时反馈给测试人员。

如附图2所示，数据采集模块1包括环境感知单元、摄像头单元、惯导设备单元和定位单元；环境感知单元，包括安装在测试车辆前、后方的毫米波雷达，以及安装在测试车辆顶部的激光雷达，用于探测测试车辆与周围环境车辆的相对位置和相对速度等信息；

摄像头单元，包括分别安装于测试车辆车顶前方、车顶后方、车身侧方和驾驶舱内的摄像头，其中，车顶前方、车顶后方的摄像头主要用来拍摄测试车辆周围的其他干扰因素图像，从而辅助环境感知单元排除鬼影目标；车身侧方的摄像头主要用于采集实线、导流线等交通标志，用来判断测试车辆是否存在车辆穿越实线等违反交规的行为；驾驶舱内的摄像头主要用于拍摄驾驶人员驾驶动作、拍摄测试车辆仪表盘及中控大屏的导航驾驶辅助系统运行情况及系统预警提示信息、自动驾驶等级情况及系统预警提示情况等；

惯导设备单元，包括安装于测试车辆尾部的惯导设备，用于测量测试车辆在测试过程中的整车动态客观数据，包括侧向加速度，纵向减速度等信息；

定位单元，包括安装于测试车辆顶部的GPS定位设备，用于通过测试车辆的实际位置变化速率来测量测试车辆的实际速度；

数据采集模块1通过安装在测试车辆内部的数据采集设备实时获取上述各单元采集到的数据。

评估策略包括城市路口直行通行场景评估策略、城市路口左转通行场景评估策略和城市路口右转通行场景评估策略，具体的，

一)城市路口直行通行场景评估策略

如附图3所示，测试场景A为十字路口，其中测试车辆通行车道以及对向车道均为红灯，测试车辆左右两侧的车道直行为绿灯。

测试方法：测试车辆开启L2级驾驶辅助功能行驶于城市道路内，根据导航信息指引驶入附图3的场景，并根据交通信号灯直行通过路口，测试车辆通过路口后，踩下制动踏板，功能退出，试验结束。

评价方法：

优秀：测试车辆能够准确识别交通灯信号，并以L2级自动驾驶等级(由系统操作)通过直行路口，则该导航驾驶辅助系统的功能评价为优秀；

中等：测试车辆能够准确识别交通灯信号，并以L0或L1级自动驾驶等级通过直行路口(即导航驾驶辅助系统向驾驶员发出接管请求，请求驾驶员以人为接管的方式对测试车辆进行操作)，则该导航驾驶辅助系统的功能评价为中等；

较差：测试车辆不能准确识别交通灯信号或红灯时通过路口且未发出接管预警，或在测试车辆穿越停止线后由驾驶员踩下制动踏板人为接管停车，则该导航驾驶辅助系统的功能评价为较差。

如附图4所示，测试场景B为十字路口，其中测试车辆通行车道以及对向车道均为绿灯，测试车辆左右两侧的车道直行均为红灯，测试车辆右侧有车辆右转通行。

测试方法：测试车辆开启L2级驾驶辅助功能行驶于城市道路内，根据导航信息指引驶入附图4的场景，并根据交通信号灯直行通过路口，测试车辆通过路口后，踩下制动踏板，功能退出，试验结束。

评价方法：

优秀：测试车辆能够准确识别交通灯信号及右侧目标车辆，并以L2级自动驾驶等级(由系统操作)通过直行路口并在交汇区域避免与目标车辆发生碰撞，则该导航驾驶辅助系统的功能评价为优秀；

中等：测试车辆能够准确识别交通灯信号及右侧目标车辆，并以L0或L1级自动驾驶等级通过直行路口(即导航驾驶辅助系统向驾驶员发出接管请求，请求驾驶员以人为接管的方式对测试车辆进行操作)并在交汇区域避免与目标车辆发生碰撞，则该导航驾驶辅助系统的功能评价为中等；

较差：测试车辆不能准确识别交通灯信号或红灯时通过路口且未发出接管预警或未识别到右侧目标车辆，或在测试车辆穿越停止线后由驾驶员踩下制动踏板人为接管停车，或测试车辆即将与右侧目标车辆发生碰撞由驾驶员踩下制动踏板人为接管停车，则该导航驾驶辅助系统的功能评价为较差。

如附图5所示，测试场景C为十字路口，其中测试车辆通行车道以及对向车道均为绿灯，测试车辆左右两侧的车道直行均为红灯，测试车辆对向车道有车辆左转通行。

测试方法：测试车辆开启L2级驾驶辅助功能行驶于城市道路内，根据导航信息指引驶入附图5的场景，并根据交通信号灯直行通过路口，测试车辆通过路口后，踩下制动踏板，功能退出，试验结束。

评价方法：

优秀：测试车辆能够准确识别交通灯信号及对向目标车辆，并以L2级自动驾驶等级(由系统操作)通过直行路口并在交汇区域避免与目标车辆发生碰撞，则该导航驾驶辅助系统的功能评价为优秀。

中等：测试车辆能够准确识别交通灯信号及对向目标车辆，并以L0或L1级自动驾驶等级通过直行路口(即导航驾驶辅助系统向驾驶员发出接管请求，请求驾驶员以人为接管的方式对测试车辆进行操作)并在交汇区域避免与目标车辆发生碰撞，则该导航驾驶辅助系统的功能评价为中等。

较差：测试车辆不能准确识别交通灯信号或红灯时通过路口且未发出接管预警或未识别到对向目标车辆，或在测试车辆穿越停止线后由驾驶员踩下制动踏板人为接管停车，或测试车辆即将与对向目标车辆发生碰撞由驾驶员踩下制动踏板人为接管停车，则该导航驾驶辅助系统的功能评价为较差。

二)城市路口左转通行场景评估策略

如附图6所示，测试场景D为十字路口，其中测试车辆通行车道以及对向车道均为绿灯，测试车辆左右两侧的车道直行均为红灯，测试车辆在路口左转且对向车道有车辆直行。

测试方法：测试车辆开启L2级驾驶辅助功能行驶于城市道路内，根据导航信息指引驶入附图6的场景，并根据交通信号灯左转通过路口，测试车辆通过左转路口后，踩下制动踏板，功能退出，试验结束。

评价方法：

优秀：测试车辆能够准确识别交通灯信号及对向目标车辆，并以L2级自动驾驶等级(由系统操作)通过左转路口并在交汇区域避免与目标车辆发生碰撞，则该导航驾驶辅助系统的功能评价为优秀；

中等：测试车辆能够准确识别交通灯信号及对向目标车辆，并以L0或L1级自动驾驶等级通过左转路口(即导航驾驶辅助系统向驾驶员发出接管请求，请求驾驶员以人为接管的方式对测试车辆进行操作)并在交汇区域避免与目标车辆发生碰撞，则该导航驾驶辅助系统的功能评价为中等；

较差：测试车辆不能准确识别交通灯信号或左转交通灯为红灯时通过路口且未发出接管报警或未识别到对向目标车辆，或左转交通灯为红灯时测试车辆穿越停止线后由驾驶员踩下制动踏板人为接管停车，或测试车辆即将与对向目标车辆发生碰撞由驾驶员踩下制动踏板人为接管停车，则该导航驾驶辅助系统的功能评价为较差。

如附图7所示，测试场景E为十字路口，其中测试车辆通行车道以及对向车道均为绿灯，测试车辆左右两侧的车道直行均为红灯，测试车辆在路口左转且对向车道有车辆右转。

测试方法：测试车辆开启L2级驾驶辅助功能行驶于城市道路内，根据导航信息指引驶入附图7的场景，并根据交通信号灯左转通过路口，测试车辆通过左转路口后，踩下制动踏板，功能退出，试验结束。

评价方法：

优秀：测试车辆能够准确识别交通灯信号及对向目标车辆，并以L2级自动驾驶等级(由系统操作)通过左转路口并在交汇区域避免与目标车辆发生碰撞，则该导航驾驶辅助系统的功能评价为优秀；

中等：测试车辆能够准确识别交通灯信号及对向目标车辆，并以L0或L1级自动驾驶等级通过左转路口(即导航驾驶辅助系统向驾驶员发出接管请求，请求驾驶员以人为接管的方式对测试车辆进行操作)并在交汇区域避免与目标车辆发生碰撞，则该导航驾驶辅助系统的功能评价为中等；

较差：测试车辆不能准确识别交通灯信号或左转交通灯为红灯时通过路口且未发出接管报警或未识别到对向目标车辆，或左转交通灯为红灯时测试车辆穿越停止线后由驾驶员踩下制动踏板人为接管停车，或测试车辆即将与对向目标车辆发生碰撞由驾驶员踩下制动踏板人为接管停车，则该导航驾驶辅助系统的功能评价为较差。

三)城市路口右转通行场景评估策略

如附图8所示，测试场景F为十字路口，其中测试车辆通行车道以及对向车道均为红灯，测试车辆左右两侧的车道直行为绿灯，测试车辆在路口右转通行，测试车辆的左侧有车辆直行。

测试方法：测试车辆开启L2级驾驶辅助功能行驶于城市道路内，根据导航信息指引驶入附图8的场景，并根据交通信号灯右转通过路口，测试车辆通过右转路口后，踩下制动踏板，功能退出，试验结束。

评价方法：

优秀：测试车辆能够准确识别交通灯信号及左侧目标车辆，并以L2级自动驾驶等级(由系统操作)通过右转路口并在交汇区域避免与目标车辆发生碰撞，则该导航驾驶辅助系统的功能评价为优秀；

中等：测试车辆能够准确识别交通灯信号及左侧目标车辆，并以L0或L1级自动驾驶等级通过右转路口(即导航驾驶辅助系统向驾驶员发出接管请求，请求驾驶员以人为接管的方式对测试车辆进行操作)并在交汇区域避免与目标车辆发生碰撞，则该导航驾驶辅助系统的功能评价为中等；

较差：测试车辆不能准确识别交通灯信号或右转交通灯为红灯时通过路口且未发出接管预警或未识别到左侧目标车辆，或右转交通灯为红灯时测试车辆穿越停止线后由驾驶员踩下制动踏板人为接管停车，或测试车辆即将与左侧目标车辆发生碰撞由驾驶员踩下制动踏板人为接管停车，则该导航驾驶辅助系统的功能评价为较差。

如附图9所示，测试场景G为十字路口，其中测试车辆通行车道以及对向车道均为绿灯，测试车辆左右两侧的车道直行均为红灯，测试车辆右转且测试车辆的对向车道有车辆左转。

测试方法：测试车辆开启L2级驾驶辅助功能行驶于城市道路内，根据导航信息指引驶入附图9的场景，并根据交通信号灯右转通过路口，测试车辆通过右转路口后，踩下制动踏板，功能退出，试验结束。

评价方法：

优秀：测试车辆能够准确识别交通灯信号及对向目标车辆，并以L2级自动驾驶等级(由系统操作)通过右转路口并在交汇区域避免与目标车辆发生碰撞，则该导航驾驶辅助系统的功能评价为优秀；

中等：测试车辆能够准确识别交通灯信号及对向目标车辆，并以L0或L1级自动驾驶等级通过右转路口(即导航驾驶辅助系统向驾驶员发出接管请求，请求驾驶员以人为接管的方式对测试车辆进行操作)并在交汇区域避免与目标车辆发生碰撞，则该导航驾驶辅助系统的功能评价为中等。

较差：测试车辆不能准确识别交通灯信号或右转交通灯为红灯时通过路口且未发出接管预警或未识别到对向目标车辆，或右转交通灯为红灯时测试车辆穿越停止线后由驾驶员踩下制动踏板人为接管停车，或测试车辆即将与对向目标车辆发生碰撞由驾驶员踩下制动踏板人为接管停车，则该导航驾驶辅助系统的功能评价为较差。

同时，如附图10所示，本方案还提供了一种导航驾驶辅助系统道路通行场景下的测评方法，包括以下步骤：

步骤S1，启动测试车辆后开启导航驾驶辅助系统并按照预设的评估策略运行在实际道路通行场景下，并使其通过不同场景下的交通路口；

步骤S2，采集测试车辆和周围环境车辆的运行数据、道路数据以及其他数据，并根据系统功能完成情况和完成对应场景时的自动驾驶级别对导航驾驶辅助系统的功能好坏进行评价；

步骤S3，将得出的导航驾驶辅助系统的评估报告实时反馈给测试人员。

本实施例的具体实施过程如下：

启动测试车辆，测试车辆开启L2级驾驶辅助功能分别通过预设的多种不同的交通路口，包括测试场景A、测试场景B、测试场景C、测试场景D、测试场景E、测试场景F和测试场景G；通行过程中，由数据采集模块1实时采集相关数据并经过数据处理模块2对数据进行清洗、删除等预处理后得到有效数据集合，并将有效数据集合反馈至评估模块3内，评估模块3根据系统功能完成情况和完成对应场景时的自动驾驶级别对导航驾驶辅助系统的功能好坏进行评价，然后根据实际测试情况给予导航辅助驾驶系统的评价等级

随着自动驾驶辅助系统在汽车上的应用，汽车也正式进入智慧汽车时代，驾驶辅助系统能够最大程度上帮助驾驶员完成日常驾驶操作，从而减轻驾驶员的驾驶强度，提高驾驶员的驾驶体验感。而随着城市道路情况的复杂程度越来越高，驾驶辅助在城市道路通行的安全性也难以得到可靠保障，因此，需要对驾驶辅助系统进行功能测试，目前一般均是将测试车辆开往固定的专用试车场，利用柔性目标物来模拟行人以及车辆来模拟路障开展测试，虽然也能完成测试，但是由于测试场地的固化以及柔性目标物不能完全与真实情况相比，造成车辆各个传感器的数据采集有差异，因此也就导致测试的精准度不能得到保证。

针对上述问题，本方案特地研发了一种在真实的城市道路上开展驾驶辅助系统功能的测试系统，通过在测试车辆上额外安装多个传感器、数据采集设备等，来实时采集道路的相关信息以及测试车辆和周围环境车辆通行的数据，并设计了多种不同的交通通行情况来对驾驶辅助系统的功能进行全方位的测试，根据系统功能完成情况和完成对应场景时的自动驾驶级别对导航驾驶辅助系统的功能好坏进行评价，然后根据实际测试情况给予导航辅助驾驶系统的评价等级，从而准确评估出测试车辆搭载的导航驾驶辅助系统功能的优劣情况，不仅能够实现对驾驶辅助系统的准确评估，同时能够极大程度提升导航驾驶辅助系统评估的一致性、可重复性和可执行性，也进一步提高了导航驾驶辅助系统测试效率，保障了车辆在驾驶辅助系统控制驾驶下的安全性和舒适性。

实施例二：

本实施例基本与实施例一相同，区别在于：增加对于功能测试评价为较差的评价内容，若测试车辆不能准确识别交通灯信号或红灯时通过路口且未发出接管预警或未识别到道路上的目标车辆，从而导致测试车辆与目标车辆发生碰撞，根据碰撞程度的不同又划分为多个不同的评价等级。

具体的，若测试车辆仅是与目标车辆发生轻微擦挂类碰撞事故，则此类情况下由于该碰撞事故不会影响驾驶员或者乘员的安全性，则判定该导航驾驶辅助系统的功能评价为基础差级；

若测试车辆与目标车辆发生较小碰撞事故，且事故碰撞损坏面积占整车的30％以内，同时车内的安全气囊未弹出，且驾驶员或者乘员均未受伤，则判定该导航驾驶辅助系统的功能评价为中等差级；

若测试车辆与目标车辆发生较大碰撞事故，且事故碰撞损坏面积占整车的30％以上，同时车内的安全气囊至少有一个弹出，但是驾驶员或者乘员均未受伤，则判定该导航驾驶辅助系统的功能评价为高等差级；

若测试车辆与目标车辆发生严重碰撞事故，且事故碰撞损坏面积占整车的50％以上，同时车内的安全气囊全部弹出，并且驾驶员或者乘员受到不同程度的人身伤害，则判定该导航驾驶辅助系统的功能评价为危险差级。

考虑到此项测试过程中可能会发生的碰撞事故从而严重威胁驾驶员或者乘员的人身安全，因此将此类碰撞事故下的测试进行多层级划分，根据碰撞的程度以及造成的威胁等级，来分级评判该导航驾驶辅助系统的功能，从而提供更细致、全面的测试评估结果，进一步提高了测试结果的准确性。

以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。