帶你走進(jìn)智能駕駛數(shù)據(jù)回灌系統(tǒng)

概述

        在當(dāng)前汽車(chē)系統(tǒng)測(cè)試中，隨著自動(dòng)駕駛（ADS）和高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）的快速發(fā)展，車(chē)輛軟件的復(fù)雜性不斷增加。為了應(yīng)對(duì)上述場(chǎng)景測(cè)試中的復(fù)雜性，經(jīng)緯恒潤(rùn)研發(fā)了OrienLink數(shù)據(jù)回灌模塊（包括開(kāi)環(huán)和閉環(huán)回灌），顯著提升了SiL和HiL測(cè)試可靠性和有效性，特別是在早期研發(fā)階段和冒煙測(cè)試階段。本文重點(diǎn)介紹了目標(biāo)級(jí)開(kāi)環(huán)回灌、閉環(huán)回灌和傳感器級(jí)別開(kāi)環(huán)回灌的應(yīng)用，以及感知閉環(huán)回灌的發(fā)展。

圖1 仿真測(cè)試系統(tǒng)概覽

SiL/HiL測(cè)試痛點(diǎn)及OrienLink數(shù)據(jù)回灌系統(tǒng)介紹

        盡管SiL/HiL測(cè)試具備諸多優(yōu)勢(shì)，但由于依賴(lài)仿真數(shù)據(jù)，確保這些數(shù)據(jù)的真實(shí)性和準(zhǔn)確性成為一項(xiàng)關(guān)鍵挑戰(zhàn)。仿真系統(tǒng)需要對(duì)車(chē)輛動(dòng)力學(xué)、傳感器輸入和環(huán)境條件等大量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)進(jìn)行模擬。然而，仿真與現(xiàn)實(shí)世界之間仍然存在顯著的差距，這種差距可能影響SiL/HiL測(cè)試的可靠性，使得評(píng)估結(jié)果難以準(zhǔn)確反映系統(tǒng)的真實(shí)狀態(tài)。

        為了彌補(bǔ)SiL/HiL測(cè)試中的不足，開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)通常還會(huì)結(jié)合實(shí)車(chē)隨機(jī)測(cè)試和場(chǎng)地測(cè)試進(jìn)行驗(yàn)證。這些測(cè)試方法在真實(shí)環(huán)境中運(yùn)行，能夠提供更精確的結(jié)果。然而，由于這些測(cè)試方法往往耗時(shí)且成本高昂，在早期開(kāi)發(fā)階段和后期冒煙測(cè)試階段的應(yīng)用受到限制。

        為了解決上述問(wèn)題，我們?cè)谄?chē)軟件測(cè)試中引入了基于數(shù)據(jù)的開(kāi)環(huán)/閉環(huán)回灌測(cè)試系統(tǒng)——OrienLink Data Replay Module。閉環(huán)回灌測(cè)試系統(tǒng)通過(guò)實(shí)時(shí)的真實(shí)數(shù)據(jù)反饋和狀態(tài)機(jī)模型優(yōu)化，能夠?qū)崿F(xiàn)車(chē)輛軟件設(shè)計(jì)、測(cè)試與驗(yàn)證的高效循環(huán)[2]。例如，在規(guī)控測(cè)試中，Reactive-Replay方法利用歷史障礙物級(jí)別的感知數(shù)據(jù)對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)調(diào)整和優(yōu)化。閉環(huán)仿真系統(tǒng)能夠在仿真過(guò)程中實(shí)時(shí)調(diào)整車(chē)輛和環(huán)境模型，確保仿真結(jié)果更接近實(shí)際情況。圖2展示了開(kāi)環(huán)回灌結(jié)果與實(shí)際采集結(jié)果的對(duì)比分析報(bào)告，進(jìn)一步驗(yàn)證了該方法的有效性。

圖2 AEB/FCW開(kāi)環(huán)回灌結(jié)果分析

        數(shù)據(jù)回灌系統(tǒng)既可以用于SiL，基于云端的高算力，大存儲(chǔ)做并行仿真，也可以用于HiL測(cè)試，進(jìn)行更真實(shí)的半實(shí)物仿真。同時(shí)，還可以用于多控制器系統(tǒng)聯(lián)合測(cè)試。其整體架構(gòu)如圖3所示。

圖3 數(shù)據(jù)回灌整體架構(gòu)

        OrienLink Data Replay Module的主要特征包括：

    · 支持規(guī)控和感知的開(kāi)環(huán)/閉環(huán)回灌：靈活處理不同類(lèi)型的回灌驗(yàn)證，覆蓋關(guān)鍵系統(tǒng)。

    · 支持場(chǎng)景泛化：通過(guò)約束隨機(jī)驗(yàn)證（CRV）技術(shù)，擴(kuò)展測(cè)試場(chǎng)景，提升驗(yàn)證覆蓋度。

    · 快速集成：能夠快速與HiL系統(tǒng)和云平臺(tái)SiL集成，高精度時(shí)鐘系統(tǒng)確保數(shù)據(jù)同步。

    · 自動(dòng)化測(cè)試評(píng)估：內(nèi)置多年測(cè)試經(jīng)驗(yàn)和準(zhǔn)則，支持快速、自動(dòng)化的測(cè)試評(píng)估。

    · 兼容多種傳感器和總線(xiàn)協(xié)議：適應(yīng)不同系統(tǒng)組件的測(cè)試需求。

    · 支持全流程測(cè)****理系統(tǒng)集成：與測(cè)****理系統(tǒng)和DevOps集成，實(shí)現(xiàn)測(cè)試全過(guò)程的追溯和優(yōu)化。

感知閉環(huán)發(fā)展

        基于AI智能體和視角合成技術(shù)（Novel View Synthesis）的感知閉環(huán)回灌系統(tǒng)代表了下一代仿真系統(tǒng)的發(fā)展方向。該系統(tǒng)通過(guò)加工真實(shí)傳感器采集的場(chǎng)景，并將其實(shí)時(shí)回灌至算法或控制器中，實(shí)現(xiàn)智能體與被測(cè)對(duì)象的實(shí)時(shí)交互閉環(huán)。與此同時(shí)，系統(tǒng)還能泛化各種可能的場(chǎng)景，從而顯著提高測(cè)試驗(yàn)證的覆蓋度。

參考文獻(xiàn)

    · 經(jīng)緯恒潤(rùn)OrienLink 云平臺(tái)介紹：https://zhuanlan.zhihu.com/p/649653378

    · OrienLink 場(chǎng)景泛化算法介紹：https://zhuanlan.zhihu.com/p/700280072

        如需了解更多信息，請(qǐng)點(diǎn)擊鏈接，回看經(jīng)緯恒潤(rùn)8月22日在線(xiàn)研討會(huì)《如何提高仿真測(cè)試的真實(shí)性和覆蓋度》

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