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研究報告
行業研究 | 如何打造智能網聯軟件在環(SIL)測試驗證新平臺
最后更新:2022-11-04 瀏覽:175次

隨著自動駕駛等級的提高,汽車系統復雜性急劇增加,傳統基于里程的實車道路測試已無法適應自動駕駛汽車日趨增加的測試需求,如何快速完成對自動駕駛汽車功能測試驗證已成為行業內亟待解決的問題。目前基于場景的測試方法已成為行業共識,而虛擬仿真測試技術通過集成相關模型及軟硬件,可對自動駕駛系統進行高效、安全、低成本、可重復性測試,故基于場景的虛擬仿真測試技術成為了自動駕駛汽車測試驗證的重要關鍵一環。

在汽車V流程開發環節中,SIL(Software in Loop)軟件在環測試應用于自動駕駛系統算法開發階段,被測算法基于SIL仿真工具鏈構建虛擬仿真測試環境。SIL仿真工具鏈主要包括場景仿真軟件、車輛動力學軟件、自動化測試軟件、通訊接口模型、數據轉換模型等。首先將虛擬場景中的關鍵環境信息發送給被測算法,被測算法基于內部功能邏輯進行計算,輸出車輛控制信息至車輛動力學軟件,車輛動力學軟件通過計算將位置、姿態信息反饋回虛擬測試場景中顯示,從而形成測試閉環,在自動化測試工具中編寫測試用例,依托標準法規中的評價指標驗證自動駕駛功能邏輯的有效性。


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一套完整的SIL仿真工具鏈集成環境構建主要包含如下幾方面工作:

1.虛擬測試場景構建

構建虛擬試驗環境是進行軟件在環測試的基礎,其為被測控制算法的運行提供真實道路行駛的狀態,根據道路測試時的智能網聯汽車行駛條件,軟件在環測試的試驗環境應包括氣象環境、道路環境、動態環境、交通流環境。

氣象環境:包括環境溫度濕度、光照條件、天氣情況等信息。

道路環境:包括道路形狀、路面情況、交通標志、交通表現和障礙物等信息。

動態環境:包括動態指示設施及通信環境信息。動態指示設施包含交通信號、可變交通標志和交通警察等;通信環境信息主要為車輛之間變化的通信狀況。動態環境要素的真實性決定了仿真結果的可信度。

交通流環境:包含宏觀交通流環境和微觀交通流環境。宏觀交通流環境表示一段道路內在一定時間內的整體交通情況;微觀交通流環境表示被測車輛周圍的車輛位置及其對應運動狀態。

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2.車輛動力學模型參數配置

市場主流動力學軟件可基于車輛總成特性建模,可以在車型開發前期還沒有結構數據時,利用軟件數據庫建立基礎車輛動力學模型并設置仿真工況。在數據庫里有各種懸架、轉向系統的樣例模板并允許建立各種組件、車輛及測試結果的庫文件,能夠迅速地在所做的不同車型、不用工況仿真之間切換,對比仿真結果并作相應的修改,以便在產品設計初期更好地優化產品設計的性能。

3.傳感器模型開發

在對算法進行SIL仿真測試中,通過運用激光雷達、攝像頭、毫米波雷達和超聲波雷達等不同的傳感器,主動感知周圍的環境。通過收集數據、進行靜態和動態的物體辨別、探測和追蹤,并結合導航儀等地圖數據,進行系統的運算和分析,從而預先讓駕駛者察覺到可能發生的危險,有效增加汽車行駛的安全性和智能舒適性。

在ADAS傳感器感知方面,從環境場景中獲取傳感器前端的光、電、聲信號,到數字信號處理后得到的飛行時間、多普勒頻移等原始信號,最后經過感知算法和目標跟蹤得到的目標列表信號,最后傳給控制算法。

在傳感器仿真時,可從原始數據模型和傳感器目標列表模型兩方面分別構建傳感器仿真模型,滿足不同應用場景測試需求。

原始數據模型:可以輸出不同的物理效果,主要用于部件及原始信號處理開發與測試;

目標列表模型:生成的目標列表信號與傳感器物理特性無關,容易配置參數,主要用于快速原型/概念驗證。

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4.自動化測試與評價

根據被測算法的功能定義、測試規范及接口信息等,梳理測試功能點,結合自然駕駛場景數據、標準法規等生成的虛擬測試場景編寫相關測試用例?;贗SO、C-NCAP、E-NCAP等權威測試評價規程完成被測算法的功能評測。

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隨著智能駕駛仿真技術不斷應用升級,智能駕駛功能測試必將越來越復雜,SIL軟件在環測試憑借高效便捷的優勢,可極大地提升測試效率,在功能設計開發初期盡早發現系統缺陷,縮短開發周期。中汽數據有限公司基于多年來的虛擬仿真工程經驗已為國內多家車企提供了從場景庫構建-仿真平臺集成-仿真驗證MIL/SIL全鏈條完整的智能網聯汽車仿真方案。在MIL/SIL仿真驗證方面提供了多類型傳感器仿真模型開發、仿真平臺閉環調試及多維度仿真測試評價等工作,實現對自動駕駛功能高效、快速的閉環仿真測試。(文/智能數據室)

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