车辆测试场地路管理

一、车辆测试场地路管理

车辆测试场地路管理：确保安全与有效性

在现代的汽车工业中，车辆测试场地路管理是一个至关重要的环节。它不仅仅关乎汽车制造商的安全与有效性，也关系到消费者的安全和使用体验。为了确保车辆在测试中得到准确可靠的数据，并为最终的产品质量提供保证，科学有效的测试场地路管理是至关重要的。

安全是第一要务

在车辆测试场地路管理中，安全始终是最重要的考虑因素之一。没有安全，就没有有效的测试。为了确保测试过程中的安全，测试场地必须符合相关的法规和标准，例如国家标准GB XXXX。这些标准规定了测试场地的规划、设计和管理要求，以及各种测试设施的安全性能指标。

除了基本符合法规和标准外，测试场地还应该考虑现代汽车测试的特殊需求。例如，对于电动汽车的测试，测试场地需要提供适当的充电设施和安全防护措施。同时，对于自动驾驶汽车的测试，测试场地需要具备特殊的道路布局和交通管控设施，以模拟真实交通场景，保证测试效果的真实性。

此外，在测试场地的管理过程中，安全教育和培训也是必不可少的。所有参与测试的人员都应该接受全面的安全培训，了解测试场地的规章制度和紧急情况处理流程。只有通过全员的安全意识提高，才能够确保测试过程的安全可控。

有效性与精确度

除了安全性，车辆测试场地路管理还要关注测试的有效性和精确度。只有在科学合理的测试环境中，才能够获得准确可靠的测试数据。

首先，测试场地应该有合适的路况和路面质量。这是因为车辆在不同路况下的性能表现是需要详细测试的，例如悬挂系统的舒适性、刹车系统的稳定性等。不同的路面质量和路况设置可以帮助测试人员全面评估车辆的性能。

其次，测试场地应该提供多样化的测试环境。这意味着测试道路应该设置不同的弯道、爬坡、下坡等元素，以及模拟不同类型的交通场景，如城市道路、高速公路等。通过模拟真实生活中的各种驾驶情况，可以更好地评估车辆在不同场景下的性能和安全性。

此外，测试场地还应具备先进的测试设备和技术。例如，车辆测试中常用的设备有测功机、测力器、加速度计等。这些设备可以提供详细的测试数据，帮助分析车辆的性能，并为产品改进提供有力依据。

测试场地路管理的挑战与解决方案

车辆测试场地路管理并非没有挑战。以下是一些常见的挑战以及相应的解决方案：

• 1. 基础设施投入不足：有些地方的测试场地基础设施并不完善，例如道路质量差、设备老旧等。解决这个问题需要政府和企业共同努力，加大投入，建设更先进的测试场地。
• 2. 资源管理不合理：测试场地需要耗费大量资源，包括人力、设备等。如何合理管理这些资源是一个挑战。通过科学的管理方法，合理规划资源的使用，可以提高测试效率。
• 3. 数据分析和利用不足：测试场地生成的大量数据需要进行有效的分析和利用。建立起完善的数据管理系统，运用数据分析技术，可以更好地发现问题和优化产品。
• 4. 国际标准缺乏统一性：不同国家和地区的标准可能存在差异，这给国际化的汽车制造和测试带来了一定的困扰。推动国际标准的统一化是一个重要的解决方案。

总之，车辆测试场地路管理是确保汽车安全与有效性的重要环节。通过科学合理的管理，充分考虑安全和有效性的要求，能够提高测试的质量和效率，为汽车制造商和消费者带来更好的产品和使用体验。

二、双非车辆研究生，搞无人驾驶控制还是测试好？

不要搞测试，工程开发上都是有成熟工具做测试的，真正能参与评价体系建设的也就天津汽研重庆气研，OEM和Tier 1的测试岗能做什么取决于买了什么测试工具链。你在学生阶段就搞了测试，实际工作中基本也就只能搞测试了，尤其是你的双非背景，大概率不能再转控制岗。

控制算法岗和测试岗的工资差一倍也不奇怪，而且测试岗的竞争其实也很激烈，很多学校硬件条件不足，导师都是安排做仿真和测试评价的课题；还有一些做传统汽车电子部件仿真测试的也很容易转到智能驾驶测试岗，总体来说测试岗门槛还是低。

建议即使导师安排你去搞测试评价也尽量往外推，当然别弄僵了。

如果能搞控制也尽量不要去搞纯执行层控制，如果有可能的话，定位在Behavior Layer和Motion Planning，会很有未来。

三、新西兰路试全攻略：如何高效安排您的车辆测试

在新西兰，进行车辆路试是车辆上路前必不可少的一步。无论您是新车主还是想要更换车辆的资深驾驶者，了解如何正确安排路试都是至关重要的。本文将为您提供一份详细的指南，帮助您顺利通过路试，确保您的车辆符合安全标准和合规要求。

一、准备工作

在安排路试之前，您需要做好一系列的准备工作，以确保测试的顺利进行。以下是一些关键步骤：

• 确保您的车辆已进行全面检查，包括刹车、灯光、轮胎和油液等关键部件。
• 确认所有必要的文件齐全，例如车辆登记、保险单和维修记录。
• 熟悉新西兰道路法规与驾驶登录程序，以防路测试官提出问题时您无法回答。

二、选择合适的路试地点

选择一个合适的路试地点是确保测试顺利的另一个关键因素。新西兰的路试通常在特定的测试中心进行，您可以考虑以下几点：

• 选择离您居住地点相对较近的测试中心，减少交通时间。
• 查看测试中心的评价和反馈，这可以帮助您选择信誉较好的机构。
• 提前了解该中心的工作时间和预约流程。

三、预约测试时间

一旦您做好准备并选择了测试地点，接下来就是预约路试。这里有几个小贴士：

• 大多数测试中心允许在线预约，确保在预约过程中提供准确的信息。
• 建议选择早晨的时间段进行测试，这个时候道路较为空旷，您可以减轻一定的紧张感。
• 提前一周预约，以确保您可以选择到合适的时间。

四、测试当天准备

在路试的当天，确保您做足充分的准备：

• 提前到达测试中心，留出足够的时间办理手续。
• 确保您的车辆在测试前没有任何问题，尤其是刹车和灯光的功能。
• 携带所有需要的文件和资料，例如提前准备好的保险单、登记文件及其他相关证明。

五、了解正式测试流程

参与路试前，了解一定的测试流程也很有必要。通常情况下，路试会包括以下几个环节：

• 车辆外部检查：测试官会首先检查您的车辆外观是否干净，灯光是否正常。
• 驾驶席检查：确保安全带、后视镜和仪表盘等设备功能正常。
• 实际驾驶测试：这部分测试您的驾驶技能，包括转弯、加速、刹车等。
• 路测结束后的反馈：测试结束后，测试官会给予反馈，说明通过与否及需要改进的地方。

六、通过路试后的步骤

恭喜您如果成功通过了路试，那么接下来您要做的事情包括：

• 及时领取您的合格证书，这在今后的使用中会起到证明作用。
• 根据当地法律要求，进行车辆的正式注册与上路许可。
• 如果您有改装或者特殊需求，请立即向相关机构咨询，确保一切合规。

总结

安排新西兰的车辆路试并不复杂，但它需要认真准备。遵循上述步骤，无论是选择测试地点、预约时间还是准备测试当天的事宜，都将帮助您顺利通过路试。同时，了解相关法规和流程也能大大减少可能的错误和麻烦。

感谢您看完这篇文章，希望这份指南能帮助您更轻松地安排和通过车辆路试，从而顺利地享受在新西兰驾驶的乐趣。

四、车辆工程学生想往智能汽车方向发展，路应该怎么走？

你好童鞋，很高兴你这么快关注到就业的问题，想必你是个爱学爱问的棒童鞋。

不过你的问题描述不太明确一点：你是想做哪个领域？看起来是专业领域开发？

以下是宏观描述：

汽车行业从2018年起进入到负增长状态，2019年延续，2020年在疫情影响下，继续负增长。因此就业行情的确走弱，尤其是2020年的新闻：一汽大众招聘减少车辆工程的offer，更多需求计算机专业。因此我建议你：

1、方向：面向新能源汽车市场，电动汽车，以及车联网领域；传统机械的童鞋要抓紧学习计算机工程，给自己赋能，时间效率很重要；

2、特色：现在是很内卷化，需要你有个性化的技能，才能更好地就业~~所以建议你最好是保研，然后多出来的时间去搞搞特色或者个性化技能

3、副业：在学习时要培养自己搞钱的意识，知乎大V，粉丝过万，以后也可以写在简历里面，就会offer收不停

4、多活跃：多参加些社会活动，参加你关注领域的行业活动，关些垂直网站

五、985车辆工程想往无人驾驶，智能车，车联网方向发展，大学期间应该具体自学哪些课程and知识?

我在北美读硕士期间开始零基础自学无人驾驶与深度学习，用了两年半的时间便拿到了北美奔驰自动驾驶Senior的职位，根据我自学的经验，我认为学习自动驾驶一定要先从大局出发，再找局部深入。这个问题下的有些回答都是让新手们一上来先学一堆工具，或者开始直接上手OpenCV, 抑或者直接开始硬啃autoware/apollo代码，个人认为是不可取的。因为自动驾驶很杂，很大，单车智能从算法层面一般包含着感知、定位、规划、控制几大模块，偏工程一些的岗位基本是仿真和特定的功能开发， 如果上升到多车则还涉及到V2X、协同驾驶等话题，每个模块都work自动驾驶才能玩得转。所以如果要做一个合格的自动驾驶工程师，首先要对整个系统有个大概的了解，同时对这些模块都有了一些理解后，你才能从其中选出一个最感兴趣的模块进行深入研究，成为该领域的专家。个人认为题主想要自学无人驾驶，可以大致分为三大阶段。注：本回答主要针对无人驾驶软件开发方向， 适用于大多数专业，以下提到的大部分课程本人都亲自上过一遍，质量可以保证。

第一阶段： 自动驾驶整体认知与基础知识储备

正如前文所讲，第一阶段首先是要对自动驾驶有个整体的认知，同时夯实自己的基础知识。所以这里我首先强烈推荐Udacity的一个课程（我在这里附上相关的课程代码） ：

Become a Self-Driving Car EngineerGitHub - ndrplz/self-driving-car: Udacity Self-Driving Car Engineer Nanodegree projects.

这个课程虽然略贵，但是把感知、传感器融合、定位、规划和控制系统都cover了，而且每一章节都有相应的编程作业，整体比较硬核，很适合作为开篇。不过这个课程也不是一点基础也不需要，至少对python, C++与线性代数有一定的了解，如果你对这些没有了解，建议并行学习一下相关基础课程，这里我也给出了推荐：

Python课程：

网上有很多各种各样的python课程，我个人认为无论是什么python课程，你都没有必要从头学到尾，只要有个大概的概念，懂得基本用法就好，以后在实战中慢慢提升自己的代码水准。这里推荐一个B站的教程：

求知讲堂2020python+人工智能 99天完整版 学完可就业_哔哩哔哩_bilibili

C++课程：

C++是一门你可能十年也没法真正“学完”的语言，它里面有各种各样花式的用法，入手难度是要大于Python的。所以，我认为在第一阶段懂得配置C++环境，大概了解Cmake机制，知道最基础的用法和一丁点高级用法足以。这里推荐Cousera上北大的课程，这门课讲的很清楚，也没有涉及过多复杂的东西，建议从头到尾上完。

https://www.coursera.org/learn/cpp-chengxu-sheji

线性代数课程：

线性代数基础在自动驾驶里面是至关重要的，这里推荐家喻户晓的MIT老爷子的线性代数课程，强烈建议从头到尾上完。

麻省理工公开课 线性代数 MIT 18.06 Linear Algebra 中英双语字幕_哔哩哔哩_bilibili

看到这里，可能会有小伙伴说，自己基础很差，上面提到的课程都要恶补，应该是什么顺序呢？首先python课程比较简单，基本一周（最多两周）就可以有大概理解了，接下来便可以Udacity的无人驾驶课程+线性代数并行学习，到了后面几章会涉及C++，那个时候可以再开始学习C++课程。

上述几门课程全都学完后，还有两门课程基本也是必学的，一个是深度学习基础，另外一个是ROS开发。自动驾驶许多模块都涉及到深度学习，所以理解深度学习基础知识，会使用基本框架很重要。同时但凡搞Robotics的，都必须会ROS（机器人操作系统），这里我也有推荐课程。

深度学习：

Deep Learning

ROS:

ROS本身只是一门工具，没有必要投入过多时间学习，可以后面通过实战提升，所以我认为在这一阶段把官方tutorial过一遍即可。

ROS/Tutorials - ROS Wiki

第一阶段小结：

如果你的基础较差，这一阶段的学习尤为重要，如果没有这些基础知识的支撑，很难后面提升到一个较高的层次。一般来说这一阶段大概花费6-8个月的时间，但如果你的时间较为紧张，有一定的基础，压缩到4-6个月也是有可能的.

第二阶段： 实战训练+特定模块的进阶知识

到了这一阶段后，你对自动驾驶已经有了一个大概的认知，是时候选择一个特定的领域进行深入了。那么如何选择适合自己的领域呢？个人认为应该尽量抛开专业的限制，从兴趣+前景来选择。拿传统的车辆工程来说，一般课程设置十分广，但是都不深，大多数与自动驾驶最核心的软件开发无关，这个专业恐怕只有在控制方向相对有优势，但这样一来就限制很大了。

选好了你想深入的领域后，接下来就要做一些hands-on的项目，提高自己的实战水平。这一阶段找实战项目的方式有两个：第一个是找到相关领域的老师，在他的组下做项目。在老师底下做项目的好处是一般会有师兄师姐带，能有机会浏览大量的文献，写一定数量的代码，运气好的话还能发一两篇不错的论文，成为你以后拿面试的筹码。第二个是组队参加规模较大、较为正规的智能汽车相关的竞赛，这一种一般对你的工程能力的提升会有较大帮助。

在这一阶段除了多多实战外，还要同时注意增强你在你选择的领域的纵向知识。在这里我列了几个不同方向的优质网课，各位可以参考。

视觉感知方向

这一方向其实是属于计算机视觉的分支，所以对计算机视觉的基础知识要掌握牢固，这里有一个推荐课程讲的比较全，也有详细的编程作业：

https://www.udacity.com/course/introduction-to-computer-vision--ud810

另外OpenCV也要玩的比较熟，推荐LearnOPENCV这个网站，里面有很多免费的OpenCV C++教程：

Getting Started with OpenCV

如果想做3D Lidar，那对PCL库的使用也要较为熟悉。除此之外，做这一方向还需要大量阅读文献与开源代码，对yolo object detection, 经典的图像分割算法， 比较火的vision transformer等等都要有所了解。

定位建图方向

说到定位和建图，一本不得不读的神作就是高博的《SLAM十四讲》，虽然SLAM目前主要还是在室内场景用的较多，但是里面包含了许多任何定位方式都会用到的基础知识，包括基本的相机模型、状态估计、非线性优化、图像特征匹配、滤波器等等。其实无论任何方向，我都强烈刷一遍这本书：

GitHub - gaoxiang12/slambook

另外Cousera有一门网课专门讲比较传统的状态估计与定位（例如GPS+IMU+KF做定位），也是值得一刷：

State Estimation and Localization for Self-Driving Cars

决策规划方向

虽然学术界有很多fancy的文章来用深度学习做决策规划，但是在工业界这一块领域还是rule-based为主，若要走这一块可以上一下cousera的Motion Planning网课，然后多多关注多伦多大佬 Raquel Urtasun（一个长得超级帅的女老师）的文章，她有很多这个方向很前沿的文章。

Motion Planning for Self-Driving Cars

控制系统方向

这个可能是四大模块中我唯一没有怎么涉猎的模块，所以不能给出太多的意见。不过如果做学术想走这块要谨慎，有很多大佬告诉过我，这一块其实已经做的比较成熟了。

仿真方向

有不少工业界的大公司其实都有自己的仿真开发软件，但也有许多公司是基于开源的仿真软件。最近一段时间最流行的一款是CARLA仿真器，它支持自动驾驶全栈系统的开发，有环境渲染、传感器仿真，还可以制造交通流。如果对仿真特别感兴趣的，厚着脸皮推荐一下自己的系列课程：

史上最全Carla教程 |（一）Carla的基本架构GitHub - DerrickXuNu/Learn-Carla

如果想知道如何在CARLA里开发全栈系统，使用联合仿真，甚至开发多车协同，那么强烈推荐我自己刚刚开发的一套基于CARLA-SUMO联合仿真的软件架构——OpenCDA：

GitHub - ucla-mobility/OpenCDA: OpenCDA is a generalized framework for fast developing and testing cooperative driving automation applications as well as autonomous vehicle components under Co-simulation(CARLA-SUMO).

OpenCDA里自带感知、定位、规划、控制、V2X、协同变道、车队行驶的算法以及十几个测试场景，可以说搞懂了OpenCDA就等于搞懂了如何在CARLA仿真器里做完整的自动驾驶系统开发与场景测试。

其他的数学课程

无论你选择了自动驾驶哪个领域作为你的主攻方向, 这几門数学都是强烈建议上一下的。一个是凸优化， 另一个是概率课程。

斯坦福 凸优化 (Stanford EE364, Convex Optimization)【英】_哔哩哔哩_bilibilihttps://www.coursera.org/specializations/probabilistic-graphical-models

第二阶段小结

这一阶段的核心在于提高你的上手能力，增加你在自动驾驶某一特定领域的知识深度, 一般来说需要大概一年的时间来做项目。

第三阶段 分水岭——找工向（实习+刷题）vs 读博向（Paper+暑研）

到了这一阶段，你大概已经进入了大三时期，这个时候你已经掌握了基础知识，并且实际做了些项目，此时最好做出个选择，是毕业后直接进入工业界工作，还是去读博深造，因为两者将会决定你接下来的两年该怎么过。

如果你是找工向，那从现在开始就要准备申请实习，同时加强自己的代码能力。有一点要记住，无论你是什么专业，只要选择自动驾驶软件开发方向，你都要按照CS学生的标准要求自己，所以刷题准备面试很重要！在开始刷题之前，基础的算法与数据结构一定要上，另外很多公司爱问并行相关的内容，也一定要记得上一下，这里推荐两门相关课程：

https://www.coursera.org/specializations/data-structures-algorithmsUdacity CS344: Intro to Parallel Programming

LEETCODE怎么刷我只有一个建议：尽量用C++完成所有的题目，因为搞自动驾驶十分看重你C++的技能。其他的方面我就不给予建议了，网上有很多教程。在你刷题的同时也可以开始找实习了，优先找内推，其次海投。

如果你铁了心想去读博，那么要首先了解一个残酷的现实：现在自动驾驶方向博士申请十分惨烈，我在申请博士时已经有了三年大厂工作经验，6篇论文，本硕背景也比较正统，还有一定的connection, 依旧是有许多拒信。现在申请博士各方面指标的重要排序是：Connection >> Paper > >其他指标。所以针对这一点，你在这一阶段要尽最大的努力找到去大牛实验室做研究的机会，好好表现自己，争取发出论文，就算大牛不留你下来，也愿意给你写推荐信，这个真的是至关重要。

总结

总结一下，我个人认为想成为一个优秀的自动驾驶软件开发工程师，需要满足以下几点：

• 对自动驾驶的核心模块有全面的了解
• 拥有良好的编程能力（尤其是C++与python)
• 有着不错的数学基础
• 在自己的擅长领域(例如决策规划、感知）有深度研究与开发经历
• 保持一颗热爱学习、无畏直前的赤子之心

祝题主和各位想入行的小伙伴们一切顺利！

六、2021车辆工程考研，智能网联与电驱动、无人驾驶，这两个方向哪个就业前景、薪资待遇更好些？

目前智能网联和无人驾驶风头正劲，和这两个比电驱动算是比较一般的了，不过也得看个人机遇，不过无人驾驶肯定是比电驱动的工资好一些，同等价值岗位的话

七、985车辆硕士，毫末智行定位算法开发岗和上海机动车检测中心智能驾驶测试岗，怎么选？

上检好像是上汽乘用车河对岸那个单位吧？不太了解

读研期间做过两年硬件在环测试，也就是HIL，hardware in the loop，所以有一定了解。HIL测试就是控制器开发完成之后做验证。直接去路试，一是成本比较高，包括时间成本，资金成本，二也有风险，特别是底盘，动力相关的控制器。

HIL一般用博世的etas，dspace或者ni的设备，很多年前了，现在可能有别的厂家设备。HIL的关键是模型，车辆模型，环境道路模型，驾驶员模型等。设备只是跑这些模型的载体，设备也会配备各种外设板卡，包括adc/dac，io，pwm，can等与真实控制器交互。模型一般由Matlab/Simulink开发，由工具生成C代码和可执行文件，下载到设备中运行。

涉及到的知识主要包括汽车理论，汽车动力学等。所以一般水平不够都是买模型，调参数。

毫末是长城的吧，不知道敬业福严不严格，上检有没有敬业福不太了解。