基于交通数据的验证策略
收集大量的实际交通数据，包括车辆行驶轨迹、速度、交通信号灯状态、行人行为等信息。利用这些数据对 L3 级别自动驾驶系统进行训练和验证，确保系统能够在各种真实的交通场景中安全行驶。 在实际交通数据验证中，L3 级别自动驾驶系统能够准确识别交通信号灯、行人、其他车辆等交通元素，并根据交通规则做出合理的决策。例如，在遇到红灯时，系统会自动停车等待；在遇到行人过马路时，系统会减速让行。 基于交通数据的验证策略可以帮助 L3 级别自动驾驶系统更好地适应真实的交通环境，提高系统的安全性和可靠性。
根据 L3 级别自动驾驶的功能要求，设计一系列的测试用例，对系统的各个功能模块进行验证。例如，对自动巡航、车道保持、自动变道、自动泊车等功能分别进行测试。 在功能设计验证中，L3 级别自动驾驶系统的各个功能模块都表现出了较高的性能。例如，自动巡航功能能够在设定的速度范围内稳定行驶，误差不超过 ±2km/h；车道保持功能能够准确识别车道线，并保持车辆在车道内行驶，偏离幅度不超过 ±0.1 米。 基于功能设计的验证策略可以确保 L3 级别自动驾驶系统的各个功能模块都能够正常工作，为系统的整体性能提供保障。
模仿人类驾驶员的行为和决策过程，对 L3 级别自动驾驶系统进行验证。通过比较自动驾驶系统和人类驾驶员在相同场景下的表现，评估系统的安全性和合理性。 在人类类似验证中，发现 L3 级别自动驾驶系统在某些情况下的决策与人类驾驶员有所不同。例如，在遇到紧急情况时，人类驾驶员可能会采取更加激进的制动措施，而自动驾驶系统则会更加谨慎地考虑各种因素，做出相对保守的决策。 基于人类类似的验证策略可以帮助发现自动驾驶系统与人类驾驶员之间的差异，为系统的优化提供参考。
