1. 研究目的与意义（文献综述）

自动驾驶电动汽车是利用车载传感器来感知车辆的自身状态和周围环境，并根据感知到所获得的路径、车辆位置和障碍物的信息，通过自动的操纵执行机构来控制车辆的速度和转向的集导航、控制与决策、环境感知、交互等多项功能于一体的综合的智能系统。

在1950年至1960年代末，国外的科学家们开始探索使用电缆等方式实现车辆的自动控制，测试的重点是在已知的简单的高速公路环境车辆的基本控制能力。到了1970至1980年末，各研究单位开始将重心放在了基于视觉的自动驾驶车辆导航方式的研究，侧重于基本原理和车辆的速度测试。在此时车体的速度还比较低，所以实验中更注重考察其算法的有效性。2000年，自动驾驶车辆开始快速发展，这一时期的评估重点为系统调试，主要测试一些功能性指标和物理性指标，例如在欧洲，采用机器视觉和雷达技术，对汽车距离预警，车道线跟踪等多项技术做出了评价。2000年后，自动驾驶车辆在美国军方无人战争的迫切需求和全球汽车电子方面的巨大潜力市场的驱动下，在军用和民用领域均处于迅猛发展的阶段，其测试考核的方法也由单项测试向着复杂综合能力测试发展，出现了未知路径跟踪测试、感知辅助的路径跟踪测试和感知规划测试等前沿测试技术。近年来，美国国家标准与技术研究院试图建立一个框架alfus用来测试评价智能系统的自主水平等级，智能系统的自主水平由人工独立度、环境复杂度和任务复杂度来共同确定。

国内自动驾驶车辆的评价开始于研究单位为主的单方评价，伴随着自动驾驶车辆单项技术的研究过程。最开始的测试和评价工作主要包含在自动驾驶车辆的研发过程中，表现在研发中的系统调试、鉴定阶段性功能和性能展示上。伴随着此项技术的成熟，国内首次举办了中国智能车未来挑战赛，第一次采用了第三方评价技术，打破了过去自行研发和测试的自动驾驶车辆研制模式。不过其评价方式依旧有所不足，因为在自动驾驶汽车比赛过程中，不能简单地用车辆完成比赛所用时间来进行排序，这没有考虑其完成任务的质量，也没有进行自动驾驶车辆的智能水平等级划分，评价结果缺乏科学性和准确性，没有考虑自动驾驶车辆自身、形式环境、人为干预等因素的影响，没有指出其具体哪项指标的不足和以后需要改进的方向。近年，国内的自动驾驶车辆评估体系已经取得了长足的进步，但是其各级指标的评价结果是依据专家决策法得到的，结果缺乏科学性和准确性，自动驾驶车辆真正上路行驶所需要的测评系统的建立还在探索发现中。

2. 研究的基本内容与方案

本篇论文以无人驾驶电动汽车的环境适应性为研究和分析的对象，开展理论和试验研究。根据自动驾驶电动汽车自主行驶能力和安全舒适要求，对封闭和开放测试区的sae3-4级自动驾驶电动汽车高速公路环境的要素进行分析，确定运行工况，建立自动驾驶电动汽车在高速公路的环境复杂度评估模型，并对于自动驾驶电动汽车编队下的车辆做出能力评估，探讨二者的环境适应性评价方法。论文所含目标如下：

（1）了解自动驾驶电动汽车自主驾驶能力及安全舒适型要求。

（2）熟悉sae3-4级自动驾驶电动汽车特点。

3. 研究计划与安排

第1-3周：方案构思、文件检索、完成开题报告、外文翻译、开题答辩

第4-6周：采集数据、分析数据、建立模型

第7-9周：验证模型的正确性、分析模型和指标

4. 参考文献（12篇以上）

《山区高速公路营运性驾驶员驾驶适应性对策研究》

《基于驾驶负荷的山区高速公路长大下坡路段安全性评价模型》

《基于鱼群效应的无人驾驶车辆编队算法研究》