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特斯拉事故頻發(fā)背后,自動(dòng)駕駛測試能幫什么忙?

花茶晶晶 ? 來源:電子發(fā)燒友網(wǎng) ? 作者:黃晶晶 ? 2021-08-04 17:08 ? 次閱讀

電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文/黃晶晶)近日,在第九屆EEVIA年度中國電子ICT媒體論壇暨2021產(chǎn)業(yè)和技術(shù)展望研討會(huì)上,NI資深汽車行業(yè)客戶經(jīng)理郭堉分享了“平臺(tái)化測試方案應(yīng)對無限自動(dòng)駕駛測試場景”的演講。

自動(dòng)駕駛的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)


我們知道汽車行業(yè)的三大愿意是零事故、零排放、零損耗。郭堉表示,我們的半導(dǎo)體技術(shù)起到非常關(guān)鍵的作用,例如激光雷達(dá)等感知技術(shù)幫助我們實(shí)現(xiàn)L2到L4級的自動(dòng)駕駛。

目前自動(dòng)駕駛主要有四個(gè)趨勢,一是電子電氣結(jié)構(gòu),從原來的傳感器都有ECU,到現(xiàn)在用中央域控制器進(jìn)行處理,這個(gè)會(huì)帶來很多的新挑戰(zhàn)。二是目前的汽車法規(guī)不是特別完善,我們的場景庫拾建也不完善,這會(huì)給新的測試需求帶來挑戰(zhàn)。三是軟件定義汽車,例如特斯拉的OTA技術(shù),通過軟件的投入和測試會(huì)顯得非常重要。四是AI深度學(xué)習(xí),部署在ADAS里的算法通過真實(shí)的道路場景去不斷優(yōu)化這些算法,從而提升安全性,令消費(fèi)者擁有更好的自動(dòng)駕駛體驗(yàn)。

郭堉解析,在這個(gè)V字型汽車測試研發(fā)和驗(yàn)證流程中,左邊是設(shè)計(jì)環(huán)節(jié),從最底層系統(tǒng)的要求,慢慢部署到每一個(gè)子部件的研發(fā),左邊主要依賴于軟件,包括原型驗(yàn)證的環(huán)節(jié)。右邊是從部件的測試,再上升到整車級的,比如NVH可靠性的測試。但以往都是更多精力投入在右邊的測試環(huán)節(jié),尤其是整車測試,但是我們隨著ADAS技術(shù)的不斷完善,更需要的是左邊,也就是測試需求向左移,我們需要更多進(jìn)行軟件測試,提高測試效率。



由此帶來的測試挑戰(zhàn)在于測試的復(fù)雜度日益增加,自動(dòng)化測試硬件和軟件需要不斷迭代更新,包括提供完整的工具鏈。另外,測試開發(fā)流程的效率需要加強(qiáng)。因?yàn)榻窈笃嚂?huì)向消費(fèi)電子的模式去發(fā)展,就需要快速的驗(yàn)證平臺(tái),最大化測試效率。此外,還有更多的仿真。我們需要很多真實(shí)的場景不斷地訓(xùn)練算法,如果部署很多車隊(duì),讓它去跑真實(shí)的道路,要花費(fèi)的成本和時(shí)間無法想象,因此我們就需要構(gòu)建一個(gè)高保真度的軟件測試環(huán)境,去訓(xùn)練AI的算法,識(shí)別目標(biāo)物,從而達(dá)到避障和主動(dòng)駕駛的功能等。

自動(dòng)駕駛驗(yàn)證測試流程


數(shù)字孿生與仿真測試

目前99.9%的測試都是通過仿真進(jìn)行,那么仿真測試的數(shù)據(jù)可靠性就非常重要,怎么保證數(shù)據(jù)是真實(shí)的,可以跟真實(shí)的道路匹配,并且給傳感器一個(gè)真實(shí)的反饋。

NI在今年正式宣布收購了monoDrive公司,可以通過monoDrive的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)重構(gòu)和孿生。郭堉分析,在實(shí)際效果中,我們看到,下圖是在美國奧斯汀實(shí)際錄制的場景,我們通過monoDrive進(jìn)行數(shù)字孿生,重構(gòu)為一個(gè)非常高保真度的場景,比如對面來車,可以還原出來,monoDrive可以把樹葉、欄桿、地面上的標(biāo)志圖形完整地復(fù)現(xiàn)出來。目前只有monoDrive這個(gè)軟件可以做到。

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另外不僅是道路的狀態(tài),monoDrive也可以仿真天氣狀況,包括路面積水,路面積水狀況會(huì)影響我們反射的條件,這些反射條件會(huì)影響到傳感器的功能。monoDrive軟件甚至可以把路燈、垃圾筒表面、日落黃昏的參數(shù)系數(shù)、反射系數(shù)實(shí)時(shí)仿真出來。

道路信息記錄, 傳感器數(shù)據(jù)采集

NI也用軟件平臺(tái)做道路實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的記錄,目前很多算力可以支持12路攝像頭,甚至是高清攝像頭,只有這些數(shù)據(jù)都是同步被記錄下來,才是真實(shí)有效的。而對錄制的要求會(huì)有很多的挑戰(zhàn),其中包括很多硬件接口。此外,我們面對的數(shù)據(jù)量是非常大的,NI提供了PXI平臺(tái),硬件上具有豐富的接口,不僅支持?jǐn)z像頭接口,還有車載以太網(wǎng)等,能夠保存所有數(shù)據(jù),支持上傳云端,可進(jìn)行數(shù)據(jù)壓縮、數(shù)據(jù)管理、數(shù)據(jù)回放等。



數(shù)據(jù)回放與硬件在環(huán)(HIL)

一般來說,測試對象是ECU里面的控制或算法,那就需要去模仿外圍的設(shè)備,讓ECU以為連接的是真實(shí)的電機(jī)。郭堉解析,NI提供包括FPGA板卡這樣的硬件,用軟件導(dǎo)入模型,部署到FPGA里面,F(xiàn)PGA板卡提供納秒級的運(yùn)算。編輯到系統(tǒng)里面可以達(dá)到毫秒級的運(yùn)算,就可以跑車輛動(dòng)力學(xué)模型,真實(shí)的反饋車輛在虛擬場景中如何運(yùn)轉(zhuǎn)。然后連到DUT,這就是用AI完整的鏈路和平臺(tái),包括軟件去實(shí)現(xiàn)的一個(gè)框架。

NI的軟硬件平臺(tái)可以做到從研發(fā)開始到最后的生產(chǎn)部署,都用同樣的工具鏈去實(shí)現(xiàn),對于一個(gè)工程師來講,就不需要去學(xué)習(xí)各種廠商不同的接口,學(xué)習(xí)各種廠商的硬件平臺(tái)的操作,學(xué)習(xí)新的軟件。用NI的平臺(tái)就可以實(shí)現(xiàn)整個(gè)從研發(fā)到部署的流程。



如今,NI攜手合作伙伴建立起強(qiáng)大的生態(tài)圈,合作伙伴包括云端的AWS、微軟云等等,以及眾多的集成商伙伴。在汽車行業(yè)的生態(tài)鏈中,NI不僅基于自己的硬件和軟件進(jìn)行測試,也支持友商的接口,以開放的姿態(tài),連接不同友商,不同協(xié)議,不同廠商的場景仿真軟件,一起攜手為客戶提供交鑰匙的解決方案。

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