NTU和JTC共同开发智能车测试中心

新加坡国家陆路运输管理局（LTA）、新加坡南洋理工大学（NTU）和JTC共同开发的CETRAN智能车测试中心，是东南亚地区第一个自动驾驶测试中心，它的设计看起来就像一个真正的城市道路网络，包括交通路口、公共汽车站和斑马线。它还可以模拟热带降雨和洪水情况，反映新加坡及周边地区的气候。

新加坡拥有560万人口，面积不到725平方公里，约为纽约市面积的三分之二，是世界上人口第三密集的国家。在今年2月，咨询公司毕马威国际（KPMG International）发布的自动驾驶汽车（AV）准备指数排名中，新加坡击败了包括美国、中国在内的18个国家，名列第二。

该报告从国家层面的政策和立法、技术与创新、基础设施、消费者接受度四个维度进行考量。尽管我国陆续出台了一些政策和立法，在这个表单中仅排名20名。一方面，我们有必要质疑该报告的准确性，另一方面，我们也需要深度了解新加坡在交通上所做得工作。

新加坡自动驾驶政策布局

新加坡将该国定位为部署模拟城市试验台和无人驾驶公交车计划的自动驾驶发展中心。政府态度积极、消费者持拥抱程度、优质的道路和移动网络基础设施，让新加坡位列该榜第二。从2014年起，新加坡就开始了面向交通驾驶的公共政策研究，陆路交通管理局 （LTA）对驾驶数据为依据的事故调查和责任索赔提出了要求；2017年，通过了道路交通法修正案，允许自动驾驶汽车进行公共道路测试。

尽管在汽车电动化程度较低，缺乏科技公司总部、相关专利和投资。但它目前正与荷兰合作制定自动驾驶的国际标准。

2017年11月31，在南阳理工大学开设了自动驾驶的测试与研究卓越中心。其中包括公共汽车站、交通灯摩天大楼、洒雨机……这些都是用于模拟现实测试的。政府基于这个设施来设置新的公路交通规则，预计在2019年初出版。新加坡还宣布，从2022年起，在非客流高峰期和按需通勤时，将无人驾驶巴士投入Punggol、Tengah和Jurong创新园的通勤运营。

英国成立的家电制造商戴森最近宣布将在新加坡开设新工厂，以在2021年建造电动汽车，并将其公司办公室迁至该州。虽然很多研究和开发工作将留在英国。专家Satya Ramamurthy表示，新加坡缺乏传统的汽车制造业可能证明是开发电动汽车和视听设备的优势，因为他们大量使用不同的组件集。相对较少的充电点目前是一个弱点，但电力供应商和其他人正计划安装更多这些设施。

新加坡对私家车征税很重，这也预计会成为一种有效推进自动驾驶的优势。

CETRAN：东南亚地区第一个自动驾驶测试中心

由新加坡国家陆路运输管理局（LTA）、新加坡南洋理工大学（NTU）和JTC共同开发的CETRAN智能车测试中心，是东南亚地区第一个自动驾驶测试中心，它的设计看起来就像一个真正的城市道路网络，包括交通路口、公共汽车站和斑马线。它还可以模拟热带降雨和洪水情况，反映新加坡及周边地区的气候。这样测试中心就可以让自动驾驶汽车在不同的运行环境中体验。

该中心于2017年底开放以来，已有包括麻省理工学院创业公司nuTonomy在内的多家公司在此对其无人驾驶汽车进行恶劣天气测试。近日，有外媒深入报道了这个能模拟热点降雨气候的测试中心。

上图中2区域Rain simulator便是传说中的雨天模拟器，由一个近40米长的薄金属框架组成，分为九个部分。它看起来像一系列空门框，在每个部分的顶部有三个喷嘴，每小时能够释放高达150毫升的水。

热带降雨气候考验智能车的感知能力

负责CETRAN的资深科学家Niels de Boer 说：“所有AV公司都必须在中心测试他们的车辆，然后才能进入公共道路。我们目前还没有看到能够在大雨和洪水条件下正常运行的车载传感器。到目前为止，大多数人都将优越的功能和安全性放在恶劣天气测试之上。”

“热带地区会突然倾盆大雨，经常导致山洪暴发，对AVs提出了特殊的挑战。“在洪水泛滥时检测积水很困难，”Niels de Boer 说。“即使你能探测到水，你也不知道它有多深。”

下雨时，水滴会分别吸收激光雷达和雷达产生的激光束和无线电波，并导致信号衰减。在新加坡南洋理工大学（NTU）开发自动电动公交车的工程师 Gil Jr Opina 说，或者液滴可能会反射这些电波，并错误地将它们识别为车辆路径中的障碍物。

雨也可能让相机收集的图像发生扭曲，并“产生类似于雾或气体遮蔽的效果”，来自麻省理工学院的机器人专家Daniela Rus 补充说，“所有这些感知降级使得难以检测静态和动态障碍物，导致定位和导航不良。”

为了克服这些挑战，开发人员经常寻求软件解决方案。在创建参考地图以帮助车辆导航时，Rus 和她的团队选择“对天气条件变化没有影响的外界环境特征。”这些特征包括高层建筑，交通杆和树干等。“如果它是一座高楼，即使下雨阻碍了一些数据点，你仍然可以从建筑物的其他地方获取信息，”她说。

纠正大雨期间不良的摄像机视觉问题现在有很多方法，Rus的团队将使用深度学习技术训练的除雾和去雾滤波器，应用于实时视频流中。同时，Opina和NTU团队提取车辆各种传感器收集的信息，使用机器学习来校正所获得的任何不良信号，然后调整控制车辆行为的算法。作为响应，智能车可以减慢或改变其数据收集速率。

为了进一步为智能车在各种恶劣天气下制定全面的测试计划，新加坡CETRAN 测试中心希望与海外的其他视听测试中心合作，如密歇根的美国移动中心，瑞典的AstaZero AB和K－City等。

目前已有十个本地和外国公司在新加坡进行自动驾驶试验。新加坡的目标是成为“城市交通解决方案的全球参与者”，并将推动城市“大规模部署自动驾驶汽车”。预计将从2022年开始，新加坡将在三个新市镇开展自动驾驶公共汽车和按需出行巴士服务的试点项目。