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特斯拉事故频发背后,自动驾驶测试能帮什么忙?

花茶晶晶 来源:电子发烧友网 作者:黄晶晶 2021-08-04 17:08 次阅读

电子发烧友网报道(文/黄晶晶)近日,在第九届EEVIA年度中国电子ICT媒体论坛暨2021产业和技术展望研讨会上,NI资深汽车行业客户经理郭堉分享了“平台化测试方案应对无限自动驾驶测试场景”的演讲。

自动驾驶的现状与挑战


我们知道汽车行业的三大愿意是零事故、零排放、零损耗。郭堉表示,我们的半导体技术起到非常关键的作用,例如激光雷达等感知技术帮助我们实现L2到L4级的自动驾驶。

目前自动驾驶主要有四个趋势,一是电子电气结构,从原来的传感器都有ECU,到现在用中央域控制器进行处理,这个会带来很多的新挑战。二是目前的汽车法规不是特别完善,我们的场景库拾建也不完善,这会给新的测试需求带来挑战。三是软件定义汽车,例如特斯拉的OTA技术,通过软件的投入和测试会显得非常重要。四是AI深度学习,部署在ADAS里的算法通过真实的道路场景去不断优化这些算法,从而提升安全性,令消费者拥有更好的自动驾驶体验。

郭堉解析,在这个V字型汽车测试研发和验证流程中,左边是设计环节,从最底层系统的要求,慢慢部署到每一个子部件的研发,左边主要依赖于软件,包括原型验证的环节。右边是从部件的测试,再上升到整车级的,比如NVH可靠性的测试。但以往都是更多精力投入在右边的测试环节,尤其是整车测试,但是我们随着ADAS技术的不断完善,更需要的是左边,也就是测试需求向左移,我们需要更多进行软件测试,提高测试效率。



由此带来的测试挑战在于测试的复杂度日益增加,自动化测试硬件和软件需要不断迭代更新,包括提供完整的工具链。另外,测试开发流程的效率需要加强。因为今后汽车会向消费电子的模式去发展,就需要快速的验证平台,最大化测试效率。此外,还有更多的仿真。我们需要很多真实的场景不断地训练算法,如果部署很多车队,让它去跑真实的道路,要花费的成本和时间无法想象,因此我们就需要构建一个高保真度的软件测试环境,去训练AI的算法,识别目标物,从而达到避障和主动驾驶的功能等。

自动驾驶验证测试流程


数字孪生与仿真测试

目前99.9%的测试都是通过仿真进行,那么仿真测试的数据可靠性就非常重要,怎么保证数据是真实的,可以跟真实的道路匹配,并且给传感器一个真实的反馈。

NI在今年正式宣布收购了monoDrive公司,可以通过monoDrive的数据进行数据重构和孪生。郭堉分析,在实际效果中,我们看到,下图是在美国奥斯汀实际录制的场景,我们通过monoDrive进行数字孪生,重构为一个非常高保真度的场景,比如对面来车,可以还原出来,monoDrive可以把树叶、栏杆、地面上的标志图形完整地复现出来。目前只有monoDrive这个软件可以做到。

 

另外不仅是道路的状态,monoDrive也可以仿真天气状况,包括路面积水,路面积水状况会影响我们反射的条件,这些反射条件会影响到传感器的功能。monoDrive软件甚至可以把路灯、垃圾筒表面、日落黄昏的参数系数、反射系数实时仿真出来。

道路信息记录, 传感器数据采集

NI也用软件平台做道路实时数据的记录,目前很多算力可以支持12路摄像头,甚至是高清摄像头,只有这些数据都是同步被记录下来,才是真实有效的。而对录制的要求会有很多的挑战,其中包括很多硬件接口。此外,我们面对的数据量是非常大的,NI提供了PXI平台,硬件上具有丰富的接口,不仅支持摄像头接口,还有车载以太网等,能够保存所有数据,支持上传云端,可进行数据压缩、数据管理、数据回放等。



数据回放与硬件在环(HIL)

一般来说,测试对象是ECU里面的控制或算法,那就需要去模仿外围的设备,让ECU以为连接的是真实的电机。郭堉解析,NI提供包括FPGA板卡这样的硬件,用软件导入模型,部署到FPGA里面,FPGA板卡提供纳秒级的运算。编辑到系统里面可以达到毫秒级的运算,就可以跑车辆动力学模型,真实的反馈车辆在虚拟场景中如何运转。然后连到DUT,这就是用AI完整的链路和平台,包括软件去实现的一个框架。

NI的软硬件平台可以做到从研发开始到最后的生产部署,都用同样的工具链去实现,对于一个工程师来讲,就不需要去学习各种厂商不同的接口,学习各种厂商的硬件平台的操作,学习新的软件。用NI的平台就可以实现整个从研发到部署的流程。



如今,NI携手合作伙伴建立起强大的生态圈,合作伙伴包括云端的AWS、微软云等等,以及众多的集成商伙伴。在汽车行业的生态链中,NI不仅基于自己的硬件和软件进行测试,也支持友商的接口,以开放的姿态,连接不同友商,不同协议,不同厂商的场景仿真软件,一起携手为客户提供交钥匙的解决方案。

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