本课题由上海交通大学和上汽大众汽车有限公司联合承担。

秘书处于2023年5月8日组织来自上海机动车检测中心、上汽研发总院、友道智途、赛可智能、华域股份共5名资深工程技术人员，采用腾讯视频会议方式，对该课题进行了结题验收评审。

项目组围绕封闭园区最后一公里道路智能驾驶和自主泊车，基于数据挖掘方法的自然交通流数据分析，研究搭建了11大类66个功能场景并泛化出558个具体的场景，从安全性、舒适性、驾驶性能、标准性四个维度搭建了智能驾驶车辆自动化测试评价体系框架。搭建完成一套完善的自动化评测系统。结合仿真数据与评测体系，通过数据清洗、计算评测，最终将评测报告通过Web端显示。结合场景库、自动化工具链、评测体系，在实车测试方面对本课题进行了扩展。项目开发形成的一整套面向智能驾驶车辆的最后一公里泊车场景的自动化评测体系、仿真测试工具链和自动化测试技术，部分成果已在上汽大众内部转化，经过实车对HAD/ADAS智能驾驶车辆进行的大量主客观测试表明，该评价体系可以提高测试效率和准确性，降低测试成本。项目研制过程中共同申请受理国家发明专利2项，共同发表学术论文4篇。

经专家评定，综合得分72.1分，同意验收。

自动驾驶评测体系要素