自動駕駛汽車的實(shí)現(xiàn)越來越成為可能。行業(yè)專家預(yù)測，到2060年，我們道路上大約四分之三的車輛將完全自主駕駛。在英國，政府雄心勃勃地希望該國在自動駕駛汽車領(lǐng)域發(fā)揮主導(dǎo)作用，并相信未來17年英國工業(yè)將價(jià)值280億英鎊。因此，已經(jīng)創(chuàng)建了測試實(shí)踐規(guī)則，并且不斷的嘗試著試驗(yàn)。

然而，為了使AVs的愿景成為現(xiàn)實(shí)，OEM和Tier 1供應(yīng)商正在應(yīng)用尖端技術(shù)來解決當(dāng)今計(jì)算機(jī)、工程、軟件開發(fā)和算法設(shè)計(jì)中的一些重大問題。對于測試工程師來說，同樣的創(chuàng)新被證明是極具挑戰(zhàn)性的。這意味著要針對所有新想法的未知因素進(jìn)行測試:未知的規(guī)則、未知的技術(shù)、未知的體系結(jié)構(gòu)，甚至是由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建的未知算法，而不是由軟件工程師開發(fā)的逐行代碼。

算法是一個(gè)黑盒子

自動駕駛汽車成為現(xiàn)實(shí)的唯一途徑是通過機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。車輛可能會遇到無數(shù)種可能的情況；然而，將算法硬編碼成功地處理所有問題是不現(xiàn)實(shí)的。相反，大量的數(shù)據(jù)集和人類對駕駛場景的反應(yīng)一起被記錄下來，然后將這些輸入到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。

總的來說，這使測試工程師的工作更加困難。算法現(xiàn)在是一個(gè)黑盒子，這需要更廣泛的測試，因?yàn)槟涣私鉁y試場景的代碼。相反，為了確保算法正常運(yùn)行，工程師需要針對幾乎所有可能的場景進(jìn)行測試。

此外，隨著訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的變化，一切都需要重新測試。因?yàn)榇a是動態(tài)的，并且隨著數(shù)據(jù)集的更新而演進(jìn)，你沒有能力隔離代碼的部分。

測試組織沒有更多的時(shí)間來運(yùn)行這些測試。汽車公司為競相將產(chǎn)品推向市場，也縮短了測試時(shí)間。為了解決這個(gè)問題，測試工程師轉(zhuǎn)向機(jī)器學(xué)習(xí)來定義測試用例，使他們在有限的測試時(shí)間內(nèi)獲得最大的測試覆蓋率。他們甚至使用它來識別包含錯(cuò)誤的代碼段。

測試組織通過將機(jī)器學(xué)習(xí)與可以遠(yuǎn)程控制和配置的軟件定義測試機(jī)架相結(jié)合的方式來有效地最大化這一點(diǎn)。這使世界各地的團(tuán)隊(duì)能夠每周七天、每天24小時(shí)地運(yùn)行測試并訪問相同的測試資源。

汽車競爭架構(gòu)

隨著技術(shù)的發(fā)展和成本的競爭，設(shè)計(jì)工程師不斷更新自主系統(tǒng)，包括新的和不同的傳感器類型。更復(fù)雜的是，隨著5G無線電技術(shù)的推出，云計(jì)算將滿足海量數(shù)據(jù)流對帶寬的需求。

這為測試工程師創(chuàng)造了更靈活的需求，沒有人知道將來會有多少傳感器安裝在自動駕駛汽車上。測試系統(tǒng)必須適應(yīng)變化，這樣才能添加更多的攝像頭或雷達(dá)傳感器，并采用新的傳感器類型，如激光雷達(dá)。

選擇現(xiàn)成的測試體系結(jié)構(gòu)處理這些不斷變化的車輛拓?fù)?。通過一個(gè)平臺的系統(tǒng)，新功能很容易集成到現(xiàn)有的系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，測試供應(yīng)商把新技術(shù)和I/O集成到市場上。

合作推動創(chuàng)新

汽車公司不再僅僅是機(jī)械和電氣工程方面的專家。他們現(xiàn)在需要成為雷達(dá)、機(jī)器視覺、馬達(dá)控制、電池化學(xué)、大數(shù)據(jù)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)方面的專家。因此，行業(yè)需要跨汽車供應(yīng)商、OEM、集成商、政府和測試供應(yīng)商協(xié)作，提出有參考價(jià)值的解決方案。

然而，合作也帶來了挑戰(zhàn)。例如，OEM何時(shí)以及是否對整車安全負(fù)有法律責(zé)任，對供應(yīng)商所做的測試有多少信任，以及需要重做多少測試。在法律責(zé)任之外，即使供應(yīng)商在法律上有過錯(cuò)，OEM廠商也會擔(dān)心質(zhì)量和品牌形象。再次提出一個(gè)問題，到底需要進(jìn)行多少冗余測試?

車輛架構(gòu)在不斷發(fā)展和變化，迫使測試工程師適應(yīng)新的I/O和最適合每種架構(gòu)的測試技術(shù)。

本文由National Instruments的運(yùn)輸解決方案營銷經(jīng)理Doug Farrell撰寫，汽車測試網(wǎng)翻譯。