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仿真測試!揭秘零愿景下的自動駕駛測試新趨勢

  2021年07月22日  

  提起自動駕駛測試的挑戰,你腦中浮現的是什么?汽車系統復雜性增加、測試需求變化非???、測試時間被壓縮……NI資深汽車行業客戶經理郭堉在EEVIA第九屆年度中國電子ICT媒體論壇暨2021產業和技術展望研討會上如是說。

  這是否也是你的答案?

NI資深汽車行業客戶經理郭堉現場演講

  消費者對自動駕駛興趣日益濃厚,車廠和tier1廠商都在積極布局自動駕駛技術。隨著自動駕駛話題熱度的攀升,如何加快測試速度以及節約測試成本等問題也成為人們關注的重點,這也是我們今天要探討的重點。

  郭堉表示:“從L2到L3再到更高級別的L4,所需要測試的場景數量呈幾何倍數的增長,復雜性也隨之增加。這正是自動駕駛測試挑戰大的根源?!?/P>

  眾所周知,電動汽車功能越來越多,價格卻逐年下降,這對測試成本會有什么影響?先來看下汽車系統復雜度、測試成本和整車價格之間的關系。

  如上圖所示,隨著汽車復雜度的增加,汽車測試的成本隨之增加,但電動車/新能源汽車的價格逐漸下降。如果不改變傳統的測試策略,可能會達不到預期的盈利目標。

自動駕駛測試省錢神器—仿真測試

  自動駕駛領域,走在行業前沿的公司都是如何做測試的呢?我們可以看下Waymo的方法,Waymo每天要做2000萬英里的虛擬測試,至今為止,已經做了超過150億英里的測試,但是在真實道路上的路測只有2000萬英里。通過數據對比可以看出,虛擬測試占比高達約99.9%。

  自動駕駛測試大致可以分為三大部分:道路信息,傳感器數據采集;數字孿生與仿真測試;硬件在環HIL。其中,數字孿生與仿真測試是最核心的。

道路信息,傳感器數據采集

  首先,通過傳感器、攝像頭等在道路上進行數據采集。將激光雷達、毫米波雷達、攝像頭、IMU和GPS采集到的數據,進行融合。這個過程中難點在于數據的同步。NI以PXI為基礎的采集系統,一個傳感器對應一個板卡,確保了了數據同步的問題。同時,測試系統的集成度高,可擴展性強,還能應對未來車上安裝更多傳感器/攝像頭的測試需求。

數字孿生與仿真測試

  我們前面提到了汽車測試需要建立場景庫的問題,數字孿生技術就是建立虛擬場景庫的利器。數字孿生指的是把真實的場景一比一的放在虛擬環境中,生成一個孿生系統。

  我們通過monoDrive的工具進行數字孿生,重構一個高保真度的場景。monoDrive可以把樹葉、欄桿、地面上的標志圖形完整地復現出來,還原度非常高。

  如上視頻, 畫面上方的圖是汽車在路上真實跑的場景,畫面下方的圖是還原出來的虛擬場景。

  再來總結下,數字孿生與仿真測試需要關注的核心要素:

  對傳感器和環境高精度的仿真
  基于真實的道路場景構建數字孿生場景
  對汽車動力學模型的仿真
  基于云的測試方法幫助應對高數據量的測試環境

硬件在環HIL

  硬件在環HIL仿真技術可以使用NI PXI實時控制器運行仿真模型來模擬受控對象的運行狀態,配合NI FPGA模塊可適應更高動態特性及更高精度的模型應用需求。NI硬件在環測試平臺具有開放的軟硬件技術架構,可以減少工程師的開發時間、成本和風險。

迷惑?NI大咖為什么總說平臺化方案

  似乎汽車所有的測試階段,NI大咖給出的解決方案都是平臺化方案。比如,剛才提到四種道路場景:第一是純仿真的實驗;第二是通過錄制下來的數據進行開環的回放;第三是硬件在環的仿真;第四是道路測試。

  事實上,一個平臺方案的核心是PXI。這些測試都可以用基于同一個PXI平臺的測試系統來應對,從而達到節省測試成本,保證數據同步的目的。

  向汽車行業零事故、零排放、零損耗的“零愿景”邁進,ADAS是技術攻關的關鍵,測試技術更是要與時俱進面對不斷迭代的需求。

  NI既是測試領域的模范生,更是連接者。正如郭堉所說,自動駕駛測試不是一家測試公司能獨立完成的工作,而是需要生態圈內很多廠商的協作。NI開放的平臺,使得NI能夠作為一個連接者的角色,連接合作伙伴,共同推動自動駕駛落地。

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