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一文看懂自動駕駛仿真測試

2021-11-02 17:30:47·  來源：汽車行業(yè)洞察  
　
1.自動駕駛仿真測試領域概述1.自動駕駛仿真測試概述自動駕駛汽車在真正商業(yè)化應用前，需要經歷大量的道路測試才能達到商用要求。采用路測來優(yōu)化自動駕駛算法耗費
1.自動駕駛仿真測試領域概述

1.自動駕駛仿真測試概述
自動駕駛汽車在真正商業(yè)化應用前，需要經歷大量的道路測試才能達到商用要求。采用路測來優(yōu)化自動駕駛算法耗費的時間和成本太高，且開放道路測試仍受到法規(guī)限制，極端交通條件和場景復現困難，測試安全存在隱患。
因此，基于場景庫的仿真測試是解決自動駕駛研發(fā)測試挑戰(zhàn)的主要路線。自動駕駛系統測試不同于傳統的汽車整車或零部件試驗，更多的是參照軟件開發(fā)和測試的模型和流程。V模型是廣泛在軟件開發(fā)和測試中使用流程，V模型要求在開發(fā)團隊進行不同階段的開發(fā)同時，測試團隊編制對應的測試用例，并在開發(fā)階段完成后立即進行測試。這就要求在集成測試、系統測試等暫無完整產品樣件的情況下，就開始進行測試。


在自動駕駛系統的開發(fā)過程中，越早發(fā)現問題則修正問題的成本越低。在開發(fā)的早期，就建立起測試驗證的手段，快速高效的發(fā)現和解決開發(fā)過程中的問題，可以有效減低開發(fā)成本、提高開發(fā)效率。
自動駕駛車輛的自動駕駛部分主要由傳感器、控制器和執(zhí)行器構成，駕駛員駕駛車輛在不同的道路、交通和天氣環(huán)境下接受測試。仿真測試就是模擬真實的駕駛環(huán)境進行測試，因此會對照真實世界，搭建模擬場景，也就是仿真測試平臺，一般由交通場景模塊、傳感器模塊、車輛動力學模塊和測試管理模塊構成。如下圖所示：


交通場景模塊用于模擬車輛運行的外部世界；傳感器模塊用于模擬車輛上安裝的各種傳感器，從而獲得交通場景的狀態(tài)；車輛動力學模塊用于模擬車輛本身對自動駕駛算法控制的響應，特別是對加速、制動和轉向的響應。測試管理模塊，負責對以上三個部分組成的仿真測試環(huán)境的管理，保證仿真測試的效果和效率。一方面，對測試流程進行管理，另一方面，對測試數據進行管理。
2.自動駕駛仿真測試流程
完整的自動駕駛仿真測試可以分為仿真工具開發(fā)、仿真工具集成、測試場景開發(fā)和仿真測試執(zhí)行等工作。


仿真工具開發(fā)
由于仿真工具開發(fā)難度較大，且模塊的功能有較明顯分隔，目前仿真工具一般由多家公司提供。比如VTD、PreScan是常用的場景和傳感器模仿真軟件，CarSim是常用的車輛動力學仿真軟件，ECU-TEST是常用的測試管理工具。
仿真工具集成
仿真工具集成包含兩個方面的工作：（1）根據測試需要選擇合適的測試工具并將其集成為完整的仿真測試環(huán)境；（2）將被測算法與仿真測試環(huán)境集成，實現閉環(huán)測試。
測試場景開發(fā)
測試場景開發(fā)工作的一個關鍵問題是：如何保證仿真測試的場景覆蓋度？這需要針對自動駕駛算法的設計運行域詳細而系統的進行測試場景的設計。充分考慮道路、周圍車輛的位置和運動、傳感器感知局限和自車狀態(tài)等等不同方面的影響。在場景設計完成后，需要在仿真環(huán)境下搭建。
仿真測試執(zhí)行
仿真測試執(zhí)行包含兩個方面的工作：（1）對測試場景庫的維護和針對不同算法或功能合適的測試場景進行運行測試；（2）在測試完成后，整理并提供清晰的測試報告，并提供測試結果的統計數據，為算法團隊的改進提供有效支撐。
3.自動駕駛仿真測試方法
基于模型的設計方法的不同階段，分別采用MIL/SIL/PIL/HIL（MIL，Modelin the Loop：模型在環(huán)測試；SIL，Softwarein the Loop：軟件在環(huán)測試；PIL，Processorin the Loop：處理器在環(huán)測試；HIL，Hardwarein the Loop：硬件在環(huán)測試）等測試方法，有效的對嵌入式代碼進行測試和驗證。如果被測對象僅僅是開發(fā)階段的算法，那只使用MIL/SIL就可以；如果被測對象是要在實車使用的控制器，那可能需要一套HIL設備提前進行測試、提前發(fā)現問題。仿真測試常用的工具有的CarSim、CarMaker、VTD和PreScan等等。





2.自動駕駛仿真測試行業(yè)概況

目前自動駕駛算法測試大約90%通過仿真平臺完成，9%在測試場完成，1%通過實際路測完成。隨著仿真技術水平的提高和應用的普及，行業(yè)旨在達到通過仿真平臺完成99.9％的測試量，封閉場地測試完成 0.09％，最后0.01％到實路上去完成，這樣可以使自動駕駛汽車研發(fā)達到更高效、經濟的狀態(tài)。
目前自動駕駛仿真市場參與主體主要包括：科技公司、車企、自動駕駛解決方案商、仿真軟件企業(yè)、高校及科研機構、智能網聯測試示范區(qū)。由于每個市場主體在自動駕駛仿真方面的技術基礎不同，因此在推動自動駕駛仿真方面的研發(fā)及合作方式呈現不同模式。
科技公司
科技公司在仿真方面起步相對較晚，在汽車功能探索方面經驗較少，但是具備大數據優(yōu)勢，軟件開發(fā)能力強。自動駕駛汽車相比傳統汽車，對軟件的需求更大，科技公司進行仿真軟件的探索，目的是進入市場龐大的汽車行業(yè)，建立更大的數據平臺，形成新的業(yè)務增長點。目前自動駕駛仿真科技公司主要包括騰訊自動駕駛仿真平臺TAD Sim 、百度增強現實的自動駕駛仿真系統AADS 、華為自動駕駛云服務Octopus八爪魚、阿里混合式仿真測試平臺等。
整車企業(yè)
車企自身軟件開發(fā)能力弱，無法獨立完成仿真測試，一般通過和科技公司或者自動駕駛仿真軟件企業(yè)合作，利用后者仿真軟件進行自動駕駛汽車開發(fā)，如上汽與TAD Sim，江淮與Prescan（見下表）。


自動駕駛解決方案商
自動駕駛解決方案商主要針對自身需求研發(fā)定制化仿真軟件，較少對外提供仿真服務，但借助于充足的資金、人才集聚力及自身研發(fā)驅動力，在自動駕駛仿真方面具有很強的創(chuàng)新能力。各領先自動駕駛解決方案商都有自身仿真測試軟件，如Waymo、Cruise、小馬智行、AutoX等。
高校及科研機構
高校及科研機構主要應用自動駕駛仿真軟件進行前瞻性、基礎性研究，但很難形成成熟的商業(yè)化產品。國內從事自動駕駛仿真研究的高校及科研機構主要包括：清華大學、同濟大學、北京航空航天大學、吉林大學、天津大學、 長安大學、南京航空航天大學、武漢理工大學等。
仿真軟件企業(yè)
仿真軟件企業(yè)可分為傳統仿真軟件企業(yè)、初創(chuàng)企業(yè)兩大類。傳統仿真軟件企業(yè)由于技術積累比較深厚，進入自動駕駛仿真具有先天優(yōu)勢，而且合作伙伴較多，二次開發(fā)具有優(yōu)勢。初創(chuàng)企業(yè)由于起步晚，技術積累較弱，國內企業(yè)和國外的差距較大，但依靠雄厚的資金和人才集聚力，創(chuàng)業(yè)公司在自動駕駛仿真軟件研發(fā)方面有望迅速崛 起。在全球主流自動駕駛仿真軟件企業(yè)中，美國和德國占據全球企業(yè)總數一半以上。


參考文獻：
1.自動駕駛虛擬仿真測試介紹: adsimtest的博客
2.《 2020中國自動駕駛仿真藍皮書》
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