自动驾驶测试的场景设置有哪些分类？

自动驾驶测试的场景设置有很多分类。

按测试场景的数据来源分，有自然驾驶数据、危险工况数据、标准法规等来源形成的测试场景。自然驾驶场景里，高速道路有环形、直线、高架桥、下匝道、夜间高速等；城市快速道路有拥堵、通畅、夜间快速路等；农村道路有山间小路、坑洼路面；天气道路包含雪天、雾霾、下雨、高光照等。

危险工况场景中，单车事故场景有转向、掉头、换道、碰撞等；车-二轮车事故场景有自行车直行、碰撞二轮车；车-车辆事故场景有直行碰撞、追尾切入；环境事故有路面积雪、泥泞、山体崩塌等。

标准法规场景，像 NCAP，有 ACC、AEB、LKA、FCW 等。参数重组场景包含 CUT-OUT、CUT-IN、Junction、AEB、ACC、TJA。

按道路结构层次分，有道路基础路网场景、结构化道路场景、静态场景和动态场景等，能满足功能开发不同阶段需求。

按测试场景表征的抽象程度分，有逻辑场景、功能场景、具体场景。

按测试场景的应用方式分，有仿真测试场景和场地测试场景。

按测试场景所包含的要素属性特征角度分，有结构化道路场景、非结构化道路场景、静态场景、动态场景。结构化道路场景类似城市或高速路，有明确标线和规则；非结构化道路场景类似山区，无明确标线和规则；静态场景像停车场，测试停车泊车；动态场景有移动元素，测系统协同能力。

未来，测试场景会更注重多元综合，深度学习和数据融合技术能提高系统对复杂场景适应和鲁棒性。还有确定道路场景及要素，划分静态和动态要素并计算分值来分类，获取驾驶图像让用户选择确定目标场景类型生成分类文件，方便后续统计和优化。