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一文详解自动驾驶的运行设计域（ODD）|
自动驾驶系列

2021年4月30日，SAE发布了第四版J3016《驾驶自动化分级》，这是即2014年1月16日、2016年9月30日、2018年6月15日之后，J3016的又一次迭代更新。

2021年7月，ISO发布了ISO 22737《预定路线的低速自动驾驶（LSAD）性能要求、系统要求和性能测试规范》。

本系列将详细解读自动驾驶ODD、DDT、DDT fallback、OEDR、低速自动驾驶和自动驾驶分级。

全文7000字，预计阅读18分钟

文 | 吴冬升

一文详解自动驾驶的运行设计域（ODD）|
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基本概念

自动驾驶需要在地球上各个国家地区都能正确工作。因此要求综合考虑各种不同类型的道路、道路标记、交通标志等，以及环境问题，如天气状况。确保自动驾驶汽车在其预定的运行环境中表现充分，是整个自动驾驶系统验证的关键部分。运营设计域ODD（Operational Design Domain）一词的原始定义来自SAE J3016中的定义。

SAE J3016 将 ODD 定义为"特定驾驶自动化系统或其功能专门设计的运行条件，包括但不限于环境、地理和时间限制，和/或某些交通或道路特征的存在或缺失。"[1]

简单来说，ODD就是要定义好在哪些工况下是能够自动驾驶的，脱离了这些工况，自动驾驶就不能保证工作。任何一台自动驾驶车辆，都必须有一定限定的工况。而这个工况可以很宽泛，也可以很精准，并决定了自动驾驶车辆能胜任什么样的场景。比如，一台车的自动驾驶系统只能在高速上使用，它可以自动保持车道、自动超车、自动跟车、自动让行、自动通过ETC、自动上下匝道等，但到了城市里就无法完全自动驾驶。同时，要确保自动驾驶测试和验证是完整的，至少需要确保ODD所有方面已经通过确保系统安全运行，或通过确保系统能够识别超出ODD 的范围。

在工信部发布的《GBT 汽车驾驶自动化分级》推荐性国家标准中，ODD是设计时确定的驾驶自动化功能的本车状态和外部环境。运行设计条件ODC（Operational Design Condition）是设计运行时确定的驾驶自动化功能可以正常工作的条件，包括ODD、驾驶员状态以及其他必要条件。[2]

动态驾驶任务DDT（Dynamic Driving Task）是在道路交通中运行车辆所需的所有实时运行和策略功能，不包括行程安排和目的地和航路点选择等战略功能。

动态驾驶任务接管DDT fallback（Dynamic Driving Task fallback）是在相同情况下，用户对实施DDT或达到最低风险条件的响应（1）在发生DDT性能相关系统故障后，或（2）在ODD退出时，或ADS对达到最低风险条件的响应。

目标和事件检测与响应OEDR（Object and Event Detection and Response）是DDT的子任务，包括监控驾驶环境（检测，识别和分类对象和事件，并准备按需要做出响应），并对这些对象和事件执行适当的响应（即根据需要完成DDT和/或DDT接管）。

低速自动驾驶LSAD（Lowspeed Automated Driving）是最大速度为8.89米/秒（32公里/小时）的自动驾驶系统，将被用于最后一英里的运输、商业区的运输、商业或机场、港口、大学校园区以及其他低速环境的应用。[3]

自动驾驶分级或类别（Levels or Categories of Driving Automation）是基于驾驶自动化系统功能，由该功能和（人工）用户（如有）之间DDT和DDT fallback执行中的角色划分决定。驾驶自动化系统功能部件的制造商确定该功能的要求、ODD及运行特性，包括驾驶自动化水平。

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ODD案例

（1）ISO 22737中定义的LSAD ODD

每个LSAD系统都应由制造商定义其ODD。一个LSAD ODD的限制系统应至少指定以下属性：

a) 低速：LSAD系统的速度应等于或小于8.89米/秒或32公里/小时；

b) 适用范围：例如，受限通道或专用道路（公共或私人），或行人/自行车道，或限制所有或某些特定类别机动车进入的区域。限制通行的道路可以通过车道标记或速度限制或物理分界来指定；

c) 预定义路线：在LSAD系统运行之前，在LSAD系统内定义的路线。LSAD系统只能在预定路线上运行。预定路线应由相关的利益相关者共同确定（例如，地方当局、服务提供商、制造商等）。调度员应确认与预定路线的任何偏差不会导致危险情况；

d) 应用区域的照明条件；

e) 天气状况；

f) 路况；

g) 存在或不存在VRU；

h) 可行驶区域内可能存在静态障碍物；

i) 网联要求等。

LSAD系统或调度员应根据当前的ODD条件（例如雾天条件、夜间照明条件），在ODD属性预定值的范围内为指定的应用选择操作值（对于LSAD系统驾驶的车辆）。例如，调度员或LSAD系统可以决定将雨天的最大允许速度限制为低于晴天的速度。

（2）B款车型的L3级ODD [4]

a) 地理限制：地理ODD包括地理围栏的边界和这些边界内区域所有适用的交通规则。只能在有限的高速公路上激活和运行，与来往车辆有连续的结构隔离，没有交叉路口和环岛。这种道路类型的特点是行人和自行车出现的概率很小。对这些激活条件的遵守将由车载传感器检测，例如摄像头监测交通标志，并且还将通过高清地图提供的信息进行保证。考虑到法律要求等各种因素，L3级ADS被设计为在0至85mph（136.79 km/h）的速度下运行；

b) 环境限制：自动驾驶车辆持续监测环境ODD，以确保在所有条件下安全运行。例如，车辆的速度将根据一天中的时间、光线条件、路面摩擦系数太小（例如路面上有雪或冰）或风太强而调整；

c) 人类驾驶员的限制：驾驶员必须系好安全带坐好，并保持清醒等。

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（3）A款车型的L3级ODD

a) 行驶在高速公路上，或者带有中央隔离带和护栏的两车道以上机动车专用公路上；

b) 所在车道和周边车道的车间距离在较近也就是说在堵车状态下；

c) 车的行驶速度不超过60km/h；

d) 在传感器可检测到的范围内没有信号灯，也没有行人和骑自行车的人等。

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NHTSA ODD分类框架

NHTSA在《A Framework for Automated Driving System Testable Cases and Scenarios》中采用六大要素构建设计运行域，包括基础设施、驾驶操作限制、周边物体、互联、环境条件、区域。[5]

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（1）基础设施

道路类型：分隔公路、不分隔公路、主干道、城市、农村、停车场、多车道、单车道、高载客量车辆（HOV）车道、入口/出口匝道、紧急疏散路线、单向、转弯专用车道、私家路、双向车道、交叉口（信号灯、掉头、四向/双向停车、环岛、合并车道、转弯专用车道、人行横道、收费广场、铁路穿越）（FHWA，2012年）。

道路表面：沥青、混凝土、混合料、格栅、砖、泥土、砾石、刮过的道路、部分堵塞、减速带、坑洼、草地（Gibbons，1999）。

道路边缘：标记线、临时标记线、路肩（铺砌或砾石）、路肩（草）、混凝土护栏、格栅、栏杆、路缘、锥体（Sage，2016）。

道路几何：直线、弯道、山丘、侧峰、拐角（常规、死角）、负障碍物、车道宽度（Huang，2010）。

（2）驾驶操作限制

速度限制：最低和最高限速（绝对、相对于限速、相对于周围交通）（Elpern Waxman，2016）。

交通条件：最小交通量、正常交通量、保险杠到保险杠/高峰时间交通量、交通条件变化（事故、应急车辆、施工、封闭道路、特殊事件）（加利福尼亚大学道路计划，2016年）。

（3）周边物体

标志标牌：标志（例如，停车、让行、行人、铁路、学校区域等）、交通信号（闪光、学校区域、消防部门区域等）、人行横道、铁路交叉口、停止的公共汽车、施工标志、急救信号、遇险信号、道路用户信号、手势信号（FHWA，2012）。

道路使用者：车辆类型（轿车、轻型卡车、大型卡车、公共汽车、摩托车、宽载、应急车辆、施工设备、马车/四轮马车）、停车车辆、移动车辆（手动、自动）、行人、自行车手（CA DMV，2016）。

非道路使用者障碍物/物体：动物（如狗、鹿等）、购物车、碎片（如轮胎碎片、垃圾、梯子）、施工设备、行人、自行车手。

（4）互联

车辆：V2V通信（如C-V2X/DSRC、Wi-Fi）、应急车辆。

交通密集信息：众包数据（如Waze）和V2I。

远程车队管理系统：车辆由可执行远程操作的操作中心支持（Aljaafreh等人，2011年）。

设施传感器等：工作区警报、易受伤害的道路使用者、路线和事件管理、GPS、三维高清地图（Ellicipuram，2016）、坑洞位置、天气数据、云端数据等。

（5）环境条件

天气：风、雨、雪、雨夹雪、温度。在高速公路上，小雨或小雪可使平均速度降低3%至13%。大雨会使平均速度降低3%到16%。在大雪中，高速公路的平均速度会下降5%到40%。小雨时自由流速度可降低2%至13%，大雨时可降低6%至17%。雪会导致自由流速度降低5%至64%。降雨期间，速度变化可降低25%（FHWA，2017c）。

天气导致的路面条件：积水、道路被淹、道路结冰、道路积雪。洪水导致车道浸没，积雪和风吹碎屑导致车道阻塞，可能导致通行能力降低。由于危险条件（如大风中的大型卡车）造成的道路封闭和通行限制也会降低道路通行能力（FHWA，2017）。

颗粒物：雾、烟、烟雾、灰尘/污垢、泥。低能见度可导致速度降低10%至12%。雾和强降水以及风吹雪、灰尘和烟雾会缩短能见度距离。低能见度条件会导致速度差异增大，从而增加碰撞风险。每年在雾中发生的车祸超过38700起，每年有600多人在这些车祸中丧生，16300多人受伤（FHWA，2017b）。

光照：白天（太阳：头顶、后照灯和前照灯）、黎明、黄昏、夜晚、路灯、前照灯（常规和远光）、迎面而来的车辆灯光（头顶照明、后照灯和前照灯）（FHWA，2017a）。

（6）区域

地理围栏：中央商务区、校园和退休社区（例如，CityMobil2是固定路线，包括道路上和人行道上的<20 mph路线）。

交通管控区域：可能包括临时车道封闭、动态交通标志、可变限速、临时或不存在的车道标志、人工引导交通、装卸区。

学校区域：动态限速、不稳定的行人和车辆行为（Marshall，2017）。

国家/州：任何法律、监管、执法、侵权或其他考虑因素（例如，跟踪距离、许可等）（Bomey&Zambito，2017）。

干扰区域：隧道、停车场、茂密的树叶、高层建筑和大气条件限制的GPS。

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英国 PAS1883 标准

2020年8月，英国标准协会BSI发布 PAS1883 标准《Operational Design Domain (ODD) taxonomy for an automated driving system (ADS) – Specification》，采用三大要素构建设计运行域，包括景观（区域、可行驶区域、交叉口、特殊结构、固定道路结构、临时道路结构），环境条件（天气、微粒、照明、互联），动态元素（交通、目标车辆）。[6]

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（1）景观

区域：a）地理围栏区；b）交通管理区；c）学校区域；d）国家或区域；e）干扰区，例如茂密的树叶或高层建筑导致的定位信号丢失。

可行驶区域：a）可行驶区域类型；b）可驾驶区域几何结构；c）可行驶区域车道规格；d）可行驶区域标志；e）可驾驶区域边缘；f）可驾驶区域表面。

可行驶区域类型：高速公路、放射状道路（A道路是高密度交通道路，将高速公路连接到分配道路或城市中心）、分配道路（B道路将A道路与次要道路或地方道路连接起来，通常具有低至中等通行能力）、次要道路（次要道路或地方道路为居民区和其他地方发展提供通道）、支路、停车场、共享空间；

可驾驶区域几何结构：水平面（直线和曲线）；横切面（分割、不可分割、行人路、边缘障碍物、不同类型的车道）；纵向平面（上坡（正坡度）、下坡（负坡度）、水平面）。

可行驶区域车道规格：车道尺寸、车道标志、车道类型（公交车道、交通车道、自行车道、有轨电车车道、应急车道或其他专用车道）、车道数、行驶方向。

可行驶区域标志：信息标志、监管标志、警告标志。

可驾驶区域边缘：标记线、路肩（铺砌或砾石）、路肩（草）、固体屏障（例如格栅、轨道、路缘、锥体）、临时标记线、没有。

可驾驶区域表面：可行驶区域表面类型（松散（如砾石、泥土、沙子）、分段式（如混凝土板、花岗岩、鹅卵石）、均匀（如沥青））、可驾驶区域表面特征（包括交通和天气造成的损坏，分类为裂缝、坑洞、车辙或隆起）、可行驶区域引起的路面状况（结冰、淹没的道路、海市蜃楼、可行驶区域的积雪、死水、湿路、表面污染）。

交叉口：环形交叉口、交叉口（T型交叉口、Y形交叉口、十字交叉口、交错交叉口、立体交叉口）。

特殊结构：自动访问控制、桥梁、行人过路处、铁路道口、隧道、收费广场。

固定道路结构：建筑物、街灯、街道设施（例如护柱）、植被。

临时道路结构：施工现场绕道、垃圾收集、道路工程、道路标志。

（2）环境条件

天气：风、降雨、降雪。

微粒：海洋（仅沿海地区）、非沉淀水滴或冰晶（即，雾/雾）、沙尘、烟雾和污染、火山灰。

照明：白天、夜间或低环境照明条件、云、人工照明（可能是路灯或迎面而来的车辆灯）。

互联：V2X。

（3）动态元素

交通：实体密度、交通量、流量、实体类型、有特殊车辆（如救护车或警察车辆）。

主题车辆：主题车辆的速度是额外的ODD属性。

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SAE J2980 ODD分类框架

SAE J2980标准中推荐使用六大要素构建运行设计域，包括位置（公路、乡村道路、城市道路、交叉口、土路、越野、停车场、车道、维修车库），道路状况（道路摩擦（干、冰、雪、湿、裂）、坡度、道路宽度），驾驶操作（启动、停车、向前行驶、向后行驶、直行、转弯、避开车道、变道、关闭），车辆状态（滑行、爬行、加速、减速、驻车、停止、碰撞），其他考虑因素（侧风，即将来临的交通，施工区域，事故场景，交通堵塞，行人），其他车辆特征（其他车辆系统的状态：故障代码、拖车、重载、启动关闭/打开、远程车辆启动、其他技术）。[7]

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欧洲PEGASUS项目

欧洲PEGASUS 项目提出了一个具有六个独立层的场景系统描述模型[8]：

a) 道路：几何结构、拓扑，路面质量、边界（路面）；

b) 基础设施：边界（结构），标志牌、信号灯等；

c) 第一层和第二层的临时操纵：道路的临时性设施，如临时封路、道路施工现场等；

d) 目标物：静态、动态、移动，交互、机动；

e) 自然环境：天气、光照等其他环境信息；

f) 数字信息：数字信息，如V2X信息、数字地图信息等。

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END

▎参考文献

[1] SAE J3016. Taxonomy and Definitions for Terms Related to Driving Automation Systems for On-Road Motor Vehicles. 2021,4.

[2] GBT 汽车驾驶自动化分级. 2020.1.

[3] ISO 22737. Intelligent transport systems — Lowspeed automated driving (LSAD) systems for predefined routes — Performance requirements, system requirements and performance test procedures. 2021,7.

[4] BMW L3级智能驾驶系统运行设计领域（ODD）.

[5] NHTSA. A Framework for Automated Driving System Testable Cases and Scenarios. 2018,9.

[6] BSI PAS1883. Operational Design Domain (ODD) taxonomy for an automated driving system (ADS) – Specification. 2020.

[7] SAE J2980. Considerations for ISO 26262 ASIL Hazard Classification. 2018,4.

[8] PEGASUS METHOD.

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