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          精品課第30講|張帆:仿真測試是汽車安全性最基本的保障工具

          作者: 來源:中國汽車報網 時間:2020/09/27 08:55

          “我們希望從一個閉環可控的范圍,逐步擴展到車路協同,到智慧大腦,逐步形成一個完善的物理信息系統升級,從而把仿真這項汽車行業的傳統技術,隨著5G的應用,擴展到更大、更廣闊的領域。”

            9月25日晚,在《中國汽車報》與廣州智能網聯汽車示范區運營中心聯合推出的“2020智能網聯汽車精品課”第30講中,當家移動綠色互聯網技術集團有限公司(51WORLD)車輛與交通事業部總經理張帆如是說。他以“汽車自動駕駛仿真技術”為主題,詳細分析了汽車自動駕駛仿真技術的必要性和實際應用,以及當前所面臨的重要機遇和挑戰。

            ?以仿真減少新技術應用風險

            為何仿真測試如此重要?張帆介紹道,根據國際自動機工程師學會(SAE)的自動駕駛分級標準,從L3開始AI將替代駕駛員成為駕駛責任主體,車輛將面對復雜的交通、環境與數據;車輛具備更強也更復雜的感知、決策、通訊與計算能力,對駕駛的安全性提出更高要求,“仿真測試是針對安全性的一個最基本的保障工具。”

            張帆具體解釋道,車輛面臨多方面風險,例如算法、復雜環境、功能失效、人機交互等;未來5~10年自動駕駛技術的進步會要求車輛有不斷測試更新的能力;車型開發將從基于功能的測試轉向基于場景的測試,自動駕駛行為存在未知的潛在風險,而仿真測試可以使之更快顯露出來。

            此外,針對高速代駕(HWC)、高速擁堵(TJC)、自動泊車(AVP)等自動駕駛功能,各車企規劃2020~2025年間落地。“由于汽車產品研發的技術準備有前置性特點,當前正是開發與測試能力的關鍵構建期,迫切需要仿真能力以減少未來新技術應用對產品安全帶來的風險挑戰。”張帆指出,通過仿真,可減少樣車數量,規避開發風險,控制開發周期。

            事實上,仿真并不是一個新事物。張帆介紹,我國從60年代開始使用仿真工具,而在汽車領域,從70年代開始應用商業化仿真軟件,例如機械仿真、動力學仿真、熱力學仿真,到90年代進行電器仿真,2010年左右升級到傳感器仿真,目前是環境場景仿真、交通流仿真。

            具體到汽車自動駕駛仿真系統,可分為傳感器/ V2X 通訊仿真、車輛動力學仿真、環境與場景庫仿真、交通流與智能體仿真、感知決策訓練與系統測試評價、XiL在環測試。

            ?仿真與實測互為補充

            據了解,仿真測試的開發流程與應用包括:功能需求、系統架構及性能指標定義;軟硬件安全功能冗余設計;智駕域控制器軟、硬件設計;定位、感知融合、控制及決策規劃算法開發;系統標定與評價。

            “仿真測試與實測驗證互為補充,缺一不可。”張帆指出,以設計運行區域(ODD)為例,L3擁有廣泛的運行工況,不太可能一一實測,這時可借助仿真測試找到車輛運行邊界,而后指導實測,以驗證車輛是否在真實情況下滿足了設計功能。

            那么,仿真如何接入自動駕駛系統?“有兩種軟件在環的方式。一是決策控制閉環測試,將虛擬環境感知到的真值傳給算法,算法引導車輛控制,將信號傳給車輛動力學,形成閉環響應,從而完成測試案例的虛擬運算。二是感知決策控制閉環測試,帶感知的物理信號傳給感知的算法,感知到融合,定位到決策規劃,再到控制,這是一個更全面的帶感知決策的方式。”他說。

            據介紹,將仿真接入自動駕駛系統后,整體的仿真測試流程分為三步,一是數據的處理和編輯,這是一個實驗設置編輯的過程;二是仿真運行,這是一個計算的過程;三是評價報告,這是一個分析的過程。

            ?傳感器仿真是重中之重

            雖然仿真測試的工作流程看似簡單,但還有不少需要注意的地方。“傳感器仿真是重中之重。”張帆強調,主要分三步,一是建模和參數的標定,二是建立不同的傳感器模型,三是對整個傳感器性能的評價。

            以攝像頭為例,首先是建模,基于環境物體的幾何空間信息構建對象的三維模型,并根據物體的真實材質與紋理,通過計算機圖形學對三維模型添加顏色與光學屬性等。其次是標定,使用車輛常用的攝像頭在實驗室做色彩還原標定。之后進行攝像頭在環測試。

            再看激光雷達仿真,其思路是參照真實激光雷達的掃描方式,模擬每一條真實雷達射線的發射,與場景中所有物體求交。“當有攝像頭仿真和激光雷達仿真時,可將兩個數據同時輸出,做一些融合性的感知算法的訓練和檢測。”他說。

            除了上述傳感器的仿真外,還需要對靜態場景進行仿真和還原,用OpenDRIVE地圖處理編輯工具鏈,有實際采集真實測試場高精地圖和使用工具制作純虛擬地圖兩種方式。

            動態場景則比較復雜。動態場景數據來源有四種:道路傳感器、車載傳感器、無人機/高點、駕駛模擬器,之后進行數據處理,保證大量數據能以自動化的方式進入仿真系統。具體來看,動態場景的構建方法有三種,一是基于真實案例數據構建,二是基于微觀交通仿真系統構建,三是基于真實案例數據的泛化構建。

            除了靜態和動態場景,還有規模化場景的云仿真測試。張帆介紹道,云端仿真架構分為四層,最底層是服務于存儲和計算的硬件服務層;之上是數據層,放置有地圖數據、場景數據、報告數據等;再往上是服務層,可以進行大數據處理服務、可視化渲染服務等;最上層是應用層,進行數據準備、仿真運行和測試評價。

            “仿真的本質是數學模型的計算,這就必須考慮精度問題,關鍵在于其能否代表真實系統。” 張帆表示,仿真系統的可信性可以通過校核與驗證加以測量,通過確認來正式地加以認證,這個過程就是仿真系統的校核、驗證與確認,即VV&A。VV&A有6條指導規范,分別是相對正確的原則、必要不充分原則、全局性原則、創造性原則、良好計劃和記錄原則、數據正確性原則。

            從實際應用來看,在仿真環境中,可以進行真實案例還原、基于駕駛員行為的多車互動測試、行為預測與風險評估研究。

            ?數字孿生測試進入測試場

            未來前景方面,在張帆看來,國家發改委、工信部、科技部等11部門于今年2月聯合發布的《智能汽車創新發展戰略》(以下簡稱《戰略》)為仿真技術提供了很大發展機會。

            《戰略》中提出要突破關鍵基礎技術,例如復雜環境感知、智能決策控制、人機交互及人機共駕、車路交互等,而虛擬仿真顯然是研發的必備實驗工具之一。《戰略》提出完善測試評價技術,并提及“重點研發虛擬仿真、軟硬件結合仿真”,這意味著,虛擬仿真也是一個評價工具,最明確的應用就是智能汽車的驗證測試評價。《戰略》還提出“開展關鍵軟硬件功能性、可靠性、安全性認證”,這樣一來,企業“自評估”+“報備”+“第三方技術檢驗”成為虛擬仿真測試的剛需驅動。

            當前,5G、車聯網等技術方興未艾,一些大型測試場已經開始部署數字孿生測試技術,即在實車測試場景中對測試進行全過程信號虛擬注入,以整車在環方式將車輛實時狀態數據實時反饋到虛擬場景控制器,從而實現自動駕駛車輛在真實道路上進行虛擬場景測試。

            “數字孿生測試將仿真從計算機,從系統的硬件在環帶到了測試場,帶到了一個更大、更廣闊的領域。不久的將來,或許是今年或明年,仿真將從在環測試逐步走向運營監控;范圍會更大,從實驗室走向測試場,從測試場走向開放道路;智能化程度更高,從單車仿真走向多車交互,從多車交互走向車路協同云控。”張帆表示。

            他還指出,我國要實現“制造強國”,必須擁有自主可控的工業軟件,而計算機仿真技術是我國智能制造技術鏈的根基之一。

            ?精彩問答

            在講座之后,張帆還與網友進行了問答互動。記者擷取精華,以饗讀者。

            Q:目前仿真技術最高可用于什么級別的自動駕駛?

            A:從L3到L5,仿真可以支持所有級別的自動駕駛開發和測試。自動駕駛的仿真,除了包含對車輛自身技術的仿真外,還有運行環境的仿真,例如社會車輛、行人行為、建筑物、天氣等。一個完整的仿真平臺,需要有場景仿真、交通流仿真、傳感器仿真,以及對車輛測試在環能力的兼容,對車輛算法的并行計算與加速能力的技術。仿真平臺需要有較為容易接入自動駕駛平臺的能力,形成基于測試的閉環,以支持車輛的持續迭代開發和優化。

            我們認為,自動駕駛的仿真是一項共性技術,除了支持自動駕駛的各級別研發外,未來還會應用在車路協同的交通仿真、無人機仿真、機器人通用技術仿真等多個領域。

            Q:仿真技術在自動駕駛的安全標準制定方面可以起到哪些作用?

            A:安全包含三方面:車輛安全、交通安全和信息安全,而仿真都可以起到幫助和測試指導作用。仿真技術可以解決那些在測試場和真實道路環境下無法測試的案例及場景,是安全標準測試制定中的一個必要選項,也是真實測試的互補選項。

            Q:仿真技術還存在哪些不足之處和待解難題?

            A:難點主要有三方面。一是如何保證仿真場景的真實性?我們認為,需要虛擬空間與真實場地的數字映射,如果對虛擬仿真和真實測試進行貫通性管理,形成數字孿生的開發體系,可以很好地保證仿真的真實性。

            二是仿真場景的標準化問題。我們在定義標準時需要兼顧測試的目標、環境和效率,目前主流的場景標準有:基于功能的測試描述、基于場景的測試描述、基于真實世界危險案例的測試描述。

            三是數據接口的統一與工具接口的互通化問題。目前很多算法采用不同的語言和運行環境,同時智能硬件通訊和設備接口、傳輸方式也產生了很大差異,相當于我們沒有統一的數據結構標準和通用的通訊標準,這樣一來,一些測試工具無法接入不同的測試數據和硬件。這會對未來測試造成較大困擾。

            總體來講,仿真技術是自主研發的通用型基礎工具,我們相信,隨著國家重點項目支持,隨著全行業對自動駕駛技術和仿真的不斷投入,以及工程人員的技術創新實踐,以上難點都會在未來迎刃而解。

            編輯:齊萌


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