郭堉說，自動駕駛測試有三大部分：傳感器采集道路數(shù)據(jù)信息;數(shù)字孿生與仿真測試;硬件在環(huán)HIL。其中，數(shù)字孿生與仿真測試最為關(guān)鍵。

文︱立厷

圖︱NI

如果沒記錯，早在2015年，大陸集團(tuán)(Continental)就提出以無事故“零愿景(Vision Zero)”為目標(biāo)最終實(shí)現(xiàn)自動駕駛;2017年，博世(Bosch)將“零事故、零排放、零擔(dān)憂”的“三零愿景”作為未來核心目標(biāo);同年6月，采埃孚(ZF)再次強(qiáng)調(diào)以“零愿景”戰(zhàn)略打造汽車行業(yè)歷經(jīng)百年的領(lǐng)先供應(yīng)商。不用說，“零愿景”都是由Tier 1推動的。

汽車“零愿景”

今天，消費(fèi)者對自動駕駛的興趣日益濃厚，主機(jī)廠和Tier 1都在積極布局自動駕駛技術(shù)，ADAS也已成為技術(shù)攻關(guān)的關(guān)鍵，技術(shù)的迭代需要不斷測試，如何加快測試速度、節(jié)約測試成本越來越受到關(guān)注。

自動駕駛測試挑戰(zhàn)很多

電動汽車多了三電：電池、電機(jī)、電控，少了發(fā)動機(jī)、變速箱和底盤，應(yīng)該說比傳統(tǒng)汽車的結(jié)構(gòu)簡單了，但是動力系統(tǒng)以外的各種功能卻比之前復(fù)雜很多。特別是要實(shí)現(xiàn)自動駕駛，從L2到L3，再到更高級別的L4，所需要測試的場景數(shù)量呈幾何倍數(shù)增長，讓汽車系統(tǒng)復(fù)雜性陡然增加，給自動駕駛測試帶來了最大挑戰(zhàn)。與此同時(shí)，測試需求更是瞬息之間千變?nèi)f化，留給專業(yè)人員的測試時(shí)間越來越緊迫。

挑戰(zhàn)測試機(jī)構(gòu)的趨勢

在自動駕駛驗(yàn)證測試流程中，獲取真實(shí)場景非常關(guān)鍵，必須利用道路采集的真實(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)重構(gòu)，包括使用數(shù)字孿生技術(shù)手段重建完整的高保真度道路駕駛場景，再通過平臺及完整的軟件工具鏈對數(shù)據(jù)進(jìn)行硬件仿真測試，最后還要生態(tài)圈攜手克服測試挑戰(zhàn)。

在成本方面，電動汽車功能越來越多，價(jià)格卻逐年下降，對測試成本也有很大影響。隨著汽車復(fù)雜度的增加，汽車測試成本隨之增加，如果不改變傳統(tǒng)測試策略，可能難以達(dá)到預(yù)期的盈利目標(biāo)。

系統(tǒng)復(fù)雜度、測試成本和整車價(jià)格的關(guān)系

因此，我們必須采用新的測試方法，改變傳統(tǒng)汽車的測試思路，例如對ADAS使用全新的技術(shù)框架，找到一個新的測試方法。

省錢神器仿真測試

NI(美國國家儀器)資深汽車行業(yè)客戶經(jīng)理郭堉表示，最常見的汽車研發(fā)測試和驗(yàn)證流程是一個V字型，左邊是設(shè)計(jì)環(huán)節(jié)，從最底層系統(tǒng)部署到每一個子部件研發(fā)，主要依賴于軟件，包括原型驗(yàn)證環(huán)節(jié);右邊是從部件測試上升到整車級，如NVH(噪聲、振動與聲振粗糙度)可靠性測試。以往是把更多精力放在右邊測試環(huán)節(jié)，尤其是整車測試。隨著ADAS技術(shù)的不斷完善，我們更需要的是左邊，測試需求向左移，用更多軟件測試來提高測試效率。

汽車研發(fā)測試和驗(yàn)證流程

5月份對測試總監(jiān)、測試主管做的問卷調(diào)查顯示，目前所有測試手段還是基于硬件測試或真實(shí)道路測試。對于仿真測試，很多客戶驗(yàn)證出來的數(shù)據(jù)不是特別可靠，但未來共同的需求是通過仿真測試來加快測試進(jìn)程。

仿真測試問卷調(diào)查

之所以目前還不能達(dá)到未來的目標(biāo)，主要有以下難點(diǎn)：

缺少高保真度的模型和場景，無法媲美真實(shí)采集的道路狀況，或保證ADAS在路面和場景中跑的結(jié)果一樣。

目前很多廠商之間的鏈路沒有打通，工程師需要做很多這方面的工作，測試流程和工具鏈需要重新學(xué)習(xí)，需要學(xué)習(xí)不同廠商不同硬件。

沒有出臺非常明確的法規(guī)，特別是中國，現(xiàn)在的場景庫很多都是歐美來的，急需搭建中國自己的高保真仿真庫。

典型ADAS測試驗(yàn)證工作流程中左邊是動態(tài)數(shù)據(jù)，需要用一套系統(tǒng)把它錄制下來，錄制越真實(shí)，數(shù)據(jù)可靠性越高。錄制的數(shù)據(jù)首先要打標(biāo)簽，之后對數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)。這里要用到數(shù)字孿生技術(shù)，通過軟件把數(shù)據(jù)重構(gòu)為一個可靠性比較高的虛擬場景。另外，還需要管理數(shù)據(jù)，然后再進(jìn)行測試。最后對數(shù)據(jù)和高保真場景一起進(jìn)行硬件在環(huán)(HIL)仿真。

從復(fù)雜到連接的ADAS/AD雙V模型工作流

郭堉說，自動駕駛測試有三大部分：傳感器采集道路數(shù)據(jù)信息;數(shù)字孿生與仿真測試;硬件在環(huán)HIL。其中，數(shù)字孿生與仿真測試最為關(guān)鍵。

數(shù)字孿生為什么這么火?

我們來看看走在自動駕駛領(lǐng)域前沿的公司都是如何做測試的。Waymo每天要做2000萬英里虛擬測試，至今為止，已經(jīng)做了超過150億英里測試，但是在真實(shí)道路上的路測只有2000萬英里。通過數(shù)據(jù)對比可以看出，虛擬測試占比高達(dá)約99.9%。因此，仿真測試數(shù)據(jù)可靠性非常重要，如何保證數(shù)據(jù)是真實(shí)的，可以跟真實(shí)道路匹配，且給傳感器一個真實(shí)的反饋，這是一個挑戰(zhàn)。

Waymo一天內(nèi)獲得100多年經(jīng)驗(yàn)

首先，通過激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、攝像頭、IMU和GPS等采集道路數(shù)據(jù)。將采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行融合。這個過程的難點(diǎn)在于數(shù)據(jù)同步。NI基于PXI的采集系統(tǒng)，一個傳感器對應(yīng)一個板卡，可確保數(shù)據(jù)同步。測試系統(tǒng)的集成度高，可擴(kuò)展性強(qiáng)，還能滿足未來車上安裝更多傳感器、攝像頭的測試需求。

下一步是數(shù)字孿生與仿真測試。數(shù)字孿生技術(shù)是建立虛擬場景庫的利器，旨在解決前面提到的建立場景庫的問題。數(shù)字孿生指的是將真實(shí)的場景一比一地放在虛擬環(huán)境中，生成一個孿生系統(tǒng)。

monoDrive實(shí)到虛流水線

monoDrive是NI今年收購的公司，monoDrive的數(shù)據(jù)有助于實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)重構(gòu)和孿生。有一段視頻可以看到孿生的效果，上面是在美國奧斯汀實(shí)際錄制的場景，下面是monoDrive的數(shù)字孿生，它重構(gòu)了一個非常高保真度的場景，對面來車等都可以還原出來，比手工費(fèi)時(shí)費(fèi)力創(chuàng)建這樣的場景提高了效率，而且效果非常真實(shí)。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，還原度非常高。這一點(diǎn)，目前只有monoDrive軟件可以做到。

數(shù)字孿生與仿真測試需要關(guān)注的核心要素包括：對傳感器和環(huán)境的高精度仿真基于真實(shí)道路場景構(gòu)建數(shù)字孿生場景;對汽車動力學(xué)模型的仿真;基于云的測試方法滿足高數(shù)據(jù)量的測試環(huán)境。

具體講，不僅是道路狀態(tài)，天氣環(huán)境也可以仿真出來，包括影響傳感器反射條件的路面積水狀況、路燈、垃圾筒表面的參數(shù)、反射系數(shù)的實(shí)時(shí)表現(xiàn)，甚至日落黃昏都可以快速創(chuàng)建出本地場景，以便驗(yàn)證和快速迭代ADAS算法。

記錄道路信息只是仿真還不夠，還要用軟件平臺采集道路實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，這是實(shí)車錄制情況下需要用的。目前特斯拉都是用攝像頭，但現(xiàn)在絕大部分主機(jī)廠會有毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等傳感器，目前算力可以支持12路攝像頭，甚至是高清攝像頭，所以對錄制會有很多挑戰(zhàn)，其中包括很多硬件接口。

AV的更多傳感器和計(jì)算系統(tǒng)

只有這些數(shù)據(jù)都被同步記錄下來，才是真實(shí)有效的。由于數(shù)據(jù)量非常大，NI提供了PXI平臺，可以把所有數(shù)據(jù)保存下來，且支持大量數(shù)據(jù)上云端，也可以上到微軟云等。

ADAS和AD數(shù)據(jù)記錄的挑戰(zhàn)

在硬件方面，該平臺提供了豐富的接口，不僅是攝像頭接口，還有車載以太網(wǎng)等接口。PXI平臺已發(fā)展了很多年，該平臺就是把所有傳感器數(shù)據(jù)無損地保存下來;利用完整的軟件工具鏈還能夠壓縮數(shù)據(jù)，可以做數(shù)據(jù)管理和數(shù)據(jù)回放。

這里要科普一下PXI(面向儀器系統(tǒng)的PCI擴(kuò)展)，它是一種由PXI聯(lián)盟發(fā)布的基于PC的堅(jiān)固的測量和自動化平臺。PXI結(jié)合了PCI的電氣總線特性與CompactPCI的堅(jiān)固性、模塊化及Eurocard機(jī)械封裝的特性，已發(fā)展成適合于試驗(yàn)、測量與數(shù)據(jù)采集場合應(yīng)用的機(jī)械、電氣和軟件規(guī)范。制訂PXI規(guī)范的目的是為了將臺式PC的性能價(jià)格比優(yōu)勢與PCI總線面向儀器領(lǐng)域的必要擴(kuò)展完美結(jié)合起來，形成一種主流的虛擬儀器測試平臺。

在汽車應(yīng)用中，恰恰需要PXI這種高性能、低成本的測量運(yùn)載平臺。用基于一個PXI平臺的測試系統(tǒng)可以滿足純仿真實(shí)驗(yàn)、錄制數(shù)據(jù)開環(huán)回放、硬件在環(huán)仿真及道路測試四種道路場景，節(jié)省測試成本，保證數(shù)據(jù)同步。

基于PXI平臺的車載ADAS記錄

硬件在環(huán)仿真優(yōu)化開發(fā)

什么是HIL?通常要測的對象都是ECU的控制部分或ECU中的算法，因此需要模擬外圍設(shè)備,讓ECU以為連接的是真實(shí)的電機(jī)。比如用軟件導(dǎo)入模型，這些模型是用數(shù)學(xué)方式表達(dá)的。

在硬件在環(huán)仿真階段，可以使用NI PXI實(shí)時(shí)控制器運(yùn)行仿真模型來模擬受控對象的運(yùn)行狀態(tài)，配合NI FPGA模塊可適應(yīng)更高動態(tài)特性及更高精度的模型應(yīng)用需求。NI硬件在環(huán)測試平臺具有開放的軟硬件技術(shù)架構(gòu)，可以減少工程師的開發(fā)時(shí)間、成本和風(fēng)險(xiǎn)。

NI提供的硬件包括FPGA板卡，可以提供納秒級運(yùn)算，實(shí)現(xiàn)電機(jī)模型非?？斓捻憫?yīng)。如果編輯到系統(tǒng)中運(yùn)算可以達(dá)到毫秒級，運(yùn)行車輛動力學(xué)模型，真實(shí)反饋車輛在虛擬場景中的運(yùn)轉(zhuǎn)狀態(tài)。然后連到DUT(在測設(shè)備)，這樣就用AI完整鏈路和平臺軟件實(shí)現(xiàn)了一個框架。

HIL測試：DUT的虛擬現(xiàn)實(shí)

開放平臺助自動駕駛落地

NI產(chǎn)品框架包括模塊化硬件，也就是PXI平臺，提供豐富的接口，包括攝像頭接口、射頻I/O板卡。工程師不需要了解各廠商的不同接口，學(xué)習(xí)各廠商的硬件平臺怎么操作，學(xué)習(xí)新軟件的使用方法。用NI的應(yīng)用軟件結(jié)合硬件就可以用同樣的工具鏈實(shí)現(xiàn)從研發(fā)到最后生產(chǎn)的部署流程。

VeriStand中的模型集成

郭堉指出：“自動駕駛測試不是一家測試公司能獨(dú)立完成的工作，而是需要生態(tài)圈內(nèi)很多廠商的協(xié)作。NI開放的平臺，使得NI能夠作為一個連接者的角色，連接合作伙伴，共同推動自動駕駛落地?！?