车载防撞缓冲车广泛应用于高速公路、城市快速路、道路养护、应急响应及临时封闭车道等场景。它们通常部署在作业区、事故区域、移动养护作业或封闭车道的后方，用于警示来车减速或变道，同时在发生追尾碰撞时提供缓冲吸能。
随着高速公路NOA、自动紧急制动、自动紧急转向和车道级环境理解的不断发展，智能驾驶系统检测、分类、定位和响应防撞垫车辆的能力正成为ADAS和自动驾驶安全验证的重要组成部分。
PRIAUTO车载防撞缓冲车目标物专为ADAS、AEB、NOA、LSS/ELK、作业区感知以及路侧/静态物体识别测试而开发。它为封闭场地验证提供了可控、可重复、可碰撞且可测量的测试目标物。该目标物可模拟真实车载防撞缓冲车的关键外观、几何轮廓、警示标记、后部防撞缓冲结构、箭头板、警示灯及后部视觉特征。
典型应用场景
PRIAUTO车载防撞缓冲垫目标可用于复现典型高风险场景，如高速公路作业区、临时车道封闭、移动养护作业、事故响应区域、匝道分流区及应急车道占用。
测试车辆可在不同速度、相对距离、重叠率、车道标线条件、光照条件及传感器配置下接近目标物，从而在特种车辆及施工区场景中对智能驾驶系统进行系统性评估。
典型测试场景包括：
高速公路NOA接近前方车载防撞缓冲车；
自车车道内静止防撞缓冲车的AEB测试；
施工区尾部检测和变道决策测试；
当目标完全或部分占用自车车道时的避障测试；
夜间、逆光、雨、雾及低光照条件下的感知测试；
对箭头板、反光标记、警示灯和红白相间人字形面板的识别；
摄像头、毫米波雷达、激光雷达及多传感器融合验证；
自动紧急转向、车道保持及道路边界理解测试；
AEB误报和漏报边界条件测试；
封闭场地施工区场景构建和标准化测试规程研究。
产品特点
PRIAUTO卡车载碰撞缓冲垫目标采用模块化、轻量化和可碰撞设计。在保留真实碰撞缓冲车辆的关键视觉特征和空间轮廓的同时，降低了高风险测试中对测试车辆、传感器、保险杠和试验场设备造成损坏的风险。
该目标物可根据测试要求配置不同的尺寸、后部结构、警示灯布局、反光标识、箭头板样式及区域性施工区车辆外观。
关键特征可包括：
黄色道路养护车辆外观；
后部红白相间人字形碰撞缓冲面板；
高位箭头板；
顶部警示灯；
车身反光条；
侧面货箱和车辆轮廓；
后置防撞缓冲垫结构；
尾灯及下部反光标识；
具有代表性的三维工程车辆几何形状；
摄像头、毫米波雷达和激光雷达可识别的传感器特征。
与真实的防撞缓冲车相比，替代目标更适合在封闭场地内进行重复的高风险测试。真实车辆又重又硬，不适合频繁进行AEB、紧急转向和偏置碰撞测试。通过柔软、轻量化和模块化的结构，PRIAUTO目标有助于降低测试风险，同时提高可重复性和效率。
多传感器感知验证
识别车载防撞垫并非简单的图像分类任务。在真实交通环境中，这些车辆通常具有特殊的车身形状、复杂的后部结构、高反光标识、LED箭头板、黄色养护车辆车身以及部分遮挡等特征。
对于摄像头、毫米波雷达和激光雷达系统，防撞缓冲车不同于普通乘用车、标准卡车或常规路侧静态物体。
PRIAUTO卡车载碰撞缓冲垫目标可用于评估：
摄像头识别黄色养护车辆、箭头板、警示灯、红白V形标志板及作业区车辆外观；
毫米波雷达检测目标距离、相对速度、RCS特性和后部结构特征；
激光雷达对三维几何形状、空间边界、后方缓冲结构和障碍物形态的感知；
多传感器融合判断物体类型、车道占用状态、风险等级和避让策略。
借助该目标，OEM厂商、测试实验室和算法团队可以评估智能驾驶系统能否正确识别防撞缓冲车为工作区车辆或高风险静态物体，以及系统能否做出适当的决策，如减速、制动、变道或紧急避让。
中国道路施工区场景的本地化设计
在中国，车载防撞缓冲车广泛应用于高速公路养护、临时封闭车道、应急响应及移动道路作业等场景。这些车辆通常具有亮黄色的养护车身、尾部红白相间的箭头警示板、高位箭头灯、警示灯及反光标识。
这些特征与欧洲、北美、日本和东南亚使用的许多施工区车辆不同。因此，本地化的替代目标设计对于在中国道路条件下验证智能驾驶系统非常重要。
PRIAUTO可根据中国道路作业车辆特征开发防撞缓冲车目标物。该目标物也可根据当地车辆尺寸、警示图案、箭头板配置以及法规或评估要求，针对欧洲、美国、日本、东南亚等地区进行定制。
这使得该目标物不仅能服务于中国智能驾驶验证，还能用于全球施工区感知及自动驾驶安全测试。
智能驾驶安全验证的价值
引入卡车搭载的防撞缓冲垫目标，使得封闭场地测试能够更真实地重现高风险施工区和移动养护场景。对于高速公路NOA和城市NOA系统，防撞缓冲车是必须提前检测并正确处置的重要目标。
如果智能驾驶系统将目标误判为普通车辆，未能识别车道占用，或不理解箭头标志和工作区风险，可能会造成严重的安全隐患。
PRIAUTO 卡车载防撞垫目标物可帮助 OEM、自动驾驶公司、传感器供应商及测试机构实现以下目标：
验证工作区车辆检测能力；
评估系统在高速公路速度下对静止或缓慢移动的防撞缓冲车的响应；
测试AEB、AES、NOA及LSS/ELK系统在作业区场景下的安全边界；
构建施工区、事件响应和临时车道封闭场景库；
支持开发中国特色的路侧及施工区替代目标；
推动路侧/静态物体目标从研发测试走向标准化验证。