本课题由同济大学和上汽智能驾驶中心共同承担。

2021年7月16日，基金会秘书处组织协调同济大学、上汽智能驾驶中心、智己汽车、机动车检测中心和捷能等10名人员，通过腾讯视频会议方式，围绕《基于智能优化算法的交通参与者模拟干扰方法研究》（1912）课题进行了中期研究成果技术交流（汇报）会。

本课题围绕为虚拟测试提供高可信度背景交通流模型，开发干扰仿真功能，并优化测试场景生成方法等方面展开，以期望解决智能汽车行业发展的问题和痛点。课题基于同济大学自主研发的TESS NG交通仿真系统，提出面向HAV虚拟测试的交通流注入技术方法，实现典型场景以及干扰场景自动仿真及测试注入；提出两种智能优化算法，通过科学优化选择高风险场景来进行场景复现和典型干扰行为的重复测试，最终形成定制化高收敛速度的测试场景，显著减少所需测试场景数，并构建了一套VTD+SUMO软件在环测试系统。测试所提出的智能优化算法和相应模型，以评估如算法安全性、效率等指标，为智能汽车的上路提供保证。本课题的研究成果已部分应用于上汽的其他项目及实验平台，能够助力上汽确定虚拟测试技术路线，实现从工具到服务系统的全方位跨越。

 

本课题按时间计划完成了各项任务要求，项目总体进展较为顺利，已经形成了一系列的初步研究成果。