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自動駕駛汽車的測試評價對象變為 人——車——環境——任務 強耦合的自動駕駛系統，從而導致對其測試和驗證變得極具挑 戰性。傳統的車輛測試手段無法滿足自動駕駛汽車測試與驗證的需求 目前，自動駕駛汽車測試方法主要分為 基于場景的測試方法 和 基于里程的測試方法 從統計學角度出發，要驗證自動駕駛汽車 比人類駕駛更安全，理論上應至少進行99 000 000mile以上的公共道路測試（1mile=1609.344m） 自動駕駛汽車測試的對象包括軟件算法、部件、系統以及整車，具體到不同系統還包括環境感知系統、決策規劃系統和控制執 行系統等。測試方法可以在受控程度不容的各級測試環境內實施，包括SIL、HIL、VIL等，基于虛擬技術的測試環境，以及受 控封閉場地、公共道路等真實測試環境。
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