Waymo的碰撞避免测试框架（CAT）

Waymo开发了一种名为碰撞避免测试（Collision Avoidance Test, CAT）的测试框架，用于评估其自动驾驶系统Waymo Driver在避免碰撞或潜在危险情况方面的能力，并与人驾驶员进行对比。CAT是一种基于场景的测试框架，其方法论在相关论文中进行了详细披露。

测试基准：NIEON人类驾驶员模型

为了评估Waymo Driver在避免碰撞方面的表现，Waymo将其行为与一个称为NIEON（非干扰、始终关注冲突的人类驾驶员）的参考模型进行对比。NIEON模型代表了一个没有分心和疲劳的人类驾驶员，其表现水平在现实中并不存在，因此是一个高标准基准，用于衡量Waymo Driver的性能。

测试场景的构建

Waymo通过多种数据源构建CAT测试场景，包括：

• 警察数据库：提供真实碰撞数据。
• 公共数据集：涵盖高严重性碰撞事件。
• 专家知识：包括地理数据、区域、驾驶意识和道路类型等信息。
• 实际驾驶数据：Waymo测试车辆在公共道路上持续行驶，收集的数据用于扩展数据库。

这些数据被整合到Waymo碰撞数据库中，几乎涵盖了所有类型的碰撞场景，并可用于开发新的测试场景。由于潜在碰撞情况在不同城市中具有相似性，该数据库可作为所有城市的基准。

测试流程

1. 封闭测试场地：测试场景首先在Waymo的封闭测试场地（如Waymo的测试设施）中进行，并记录以便在模拟环境中重现。
2. 公共道路测试：在公共道路上的测试也会被记录，若发现潜在危险情况，则将其添加到数据库中。
3. 模拟测试：所有场景在模拟环境中进行测试，通过调整速度和其他参数来评估Waymo Driver的行为。对于高度危险的情况（如高速场景），则使用完全合成的模拟环境。
4. 大规模测试：模拟测试使Waymo能够在短时间内（几小时）测试数千个场景，而无需花费数月或数年的时间。

测试结果

Waymo Driver在避免碰撞方面的表现优于NIEON模型，尤其是在涉及潜在严重伤害的碰撞场景中。在Waymo测试场地中进行的模拟真实世界致命碰撞测试中，Waymo Driver避免了更多的碰撞。

CAT的持续发展与应用

Waymo CAT是测试Waymo Driver安全性的方法之一，其设计旨在持续发展，数据不断更新以优化测试场景。该方法可广泛应用于不同车辆平台（如乘用车和卡车）和驾驶环境，为自动驾驶系统的安全性提供可靠保障。