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NI針對自動化和定制化的測試需求提出兩種平臺化方案

MEMS ? 來源:未知 ? 作者:胡薇 ? 2018-08-16 17:07 ? 次閱讀

NI平臺化方法的優勢

據麥姆斯咨詢介紹,美國國家儀器(National Instruments,簡稱NI),作為一家專注于測試、測量、自動化解決方案的領先企業。在自動駕駛的領域里,NI服務于汽車產業鏈上的各芯片廠、零部件廠、主機廠,為它們在自動駕駛研發過程中,提供產線測試和實驗室輔助驗證的解決方案。儀器是測試最重要的媒介和手段。NI針對自動化和定制化的測試需求,提出了兩種平臺化方案,一個是虛擬儀器,第二個是圖形化軟件。平臺化的核心概念是允許用戶做自定制,然后基于模塊化硬件來提高系統的重用性。凡是使用過NI儀器的用戶,都知道NI儀器是沒有界面的,所有界面都是客戶自定制的界面。NI所提供的儀器也沒有主機,而是由一個個模塊和一個個網卡組成,所有儀器就像自動駕駛系統一樣,可拆分成為感知、決策、執行三個部分。儀器主要承擔輸入輸出和計算兩個部分,其中NI提供的是輸入輸出,計算部分利用商用計算機平臺,統一整合起來就可以實現集成化的方法(如圖1)。

圖1 平臺化方法的優勢NI在自動駕駛領域的解決方案從2017年開始,在公司戰略層面上,NI定義了新的發展方向,未來將關注的四個行業方向分別是(圖2):半導體、汽車、航空航天、科研院所。這四個方向里面,除了平臺之外,更進一步需要積累針對于行業的實際方案。

圖2 NI汽車解決方案

自動駕駛測試驗證的目的是什么?

主要是驗證系統高可靠性以確保自動駕駛的安全性。絕對安全是一個非常遙遠的概念,要證明自動駕駛比人工駕駛更安全,最基礎的手段就是進行大量的路測數據比對。對人工駕駛而言,即便是常規的安全性測試門檻也很高。根據美國交通部統計數據,全美所有司機一年駕駛里程大概3萬億英里,一年內美國發生的傷害事故大概2300萬起,致命死亡事故大概32000起。這意味著在人工駕駛的情況下,發生一例死亡事故的平均駕駛里程是1億英里。那么要證明自動駕駛比人工駕駛更安全,路測的基礎里程應該是多少?在今年4月,NI在首爾舉辦的一場活動中,梅賽德斯奔馳的測試人員透露,到現在為止他們在44款項目上,總共做了900萬英里的路測。截止2018年3月,Waymo自動駕駛的路測里程超500萬英里。這個數據和我們要達到的一個駕駛員平均1億英里的安全行駛里程還有很大差距,所以純粹用路測來驗證安全性,其成本和負擔非常大(圖3)。

圖3 驗證無人駕駛的安全性需要大量的測試

NI提供的方法,將作為路測的輔助,實現在軟件、硬件、零部件和臺架的平臺上通過硬件在環(HIL)安全性驗證。講到硬件在環,基本的核心概念就是把車輛抽象為一個模型,包括動力總成、底盤、剎車、ADAS。傳統的做法,是將這些都通過參數化的方法進行配置和仿真,把真實的控制器和可靈活配置的場景模擬器進行互聯,從而替代一部分路測功能。而NI在傳統硬件在環測試上添加了新的功能,使ADAS能夠在硬件在環領域進行驗證。ADAS的測試對象,主要包括雷達、攝像頭、激光雷達、ADAS以及后端的節點(圖4)。

圖4 主要的ADAS測試對象

NI針對雷達、攝像頭、V2X的硬件在環測試(1)雷達毫米波雷達探測的原理和蝙蝠、海豚很像,是通過微波在空間反射時間的延遲判斷距離,通過反射波形的頻移判斷對象是在接近還是在遠離。所以在仿真驗證的平臺上,同樣可以通過高效、高速的硬件在微波傳輸的時間內,利用軟件實現對雷達發射波頻譜的頻移以及時間疊加,讓雷達誤以為是一個真實目標。NI現在的仿真測試,可以實現的主要參數指標為(圖5):目標距離4米到500米,距離分辨率可達0.1米,速度分辨率可達0.1公里/小時。這些參數指標滿足現在市場主流的需求。

圖5 NI汽車雷達測試系統

主要參數指標成功案例:在2017年的上海汽車展上,NI汽車雷達測試系統(VRTS)已經成功發布。中國汽車技術研究中心(簡稱中汽研),在NI的平臺上通過回波模擬的方法,驗證了自動駕駛開發階段的場景以及安全性指標。在這個平臺上目前可實現三種常見場景的仿真測試(圖6),分別是ACC(自適應巡航)、FCW(前方碰撞預警)相關標準中定義的場景以及C-NCAP 2018版中AEB(自動緊急制動)定義的典型場景。

圖6 基于VRTS實現的測試場景

NI與中汽研合作,根據中國交通事故數據庫,未來也將在中國道路上的常見事故數據加載到這樣一個平臺上,以針對常見事故進行仿真和驗證。這里有幾個問題需要解決——場景怎么去加載?仿真是否和真實路況場景一樣逼真?NI的解決辦法主要是通過和第三方的場景建設軟件進行互聯,譬如和兩家比較主流的場景軟件公司合作,分別是PreScan和Carmaker。NI可以做到從場景仿真軟件上提取要在硬件上仿真的對象坐標,通過回波模擬器將實際信號和場景實時互聯,然后發射到真實的雷達上,來實現仿真。

圖7 第三方場景軟件互聯

如圖7,為NI在2017年初在辦公室內做的一個演示,展示了互聯的實現過程。仿真展示的左側是場景和動力學模型的仿真環境,演示仿真了一輛車在高速軋道上并道并跟隨前車ACC的場景。這是一個雷達的交互界面,雷達所探測到的實時目標會在這個界面上進行顯示。右側演示仿真了真實的雷達在前面,后面有回波模擬器的路況場景。當這個場景運行起來以后,這輛車開始做自主尋道,然后做軋道并道和跟車。這個場景的構建是在場景模擬器里面直接構建的,從場景模擬器里面對象的坐標到提取到一個真實的回波模擬,再產生雷達的實時回波,最后被真實的雷達探測到,這兩邊的數據是同步的。所以就能在零部件階段驗證雷達傳感器以及雷達算法,在一個并道場景中的表現。(2)攝像頭NI針對攝像頭自定制的協議,采用自定制的卡來實現和測試與主機的互聯。由于可以做自定制,所以適用于不同相機的傳輸協議的用戶定制(圖8)。比如,NI與法雷奧合作的案例,在歐洲和中國對法雷奧相機的數據轉換生產性測試和研發互聯就用到了這種解決方案。

圖8 攝像頭

測試(3)V2X2017年,國家無線電檢測中心在天津車檢院做了一個仿真測試:仿真了兩輛車在90度直角障礙物遮擋的情況下,測試V2X最遠通信距離能夠達到多少?以及在彎道、直道高速的情況下,車車通信協議上連接距離是多少?到現在為止大家還停留在用仿真器做V2X通信的階段,但是NI已經儲備了將V2X連接到硬件在環的能力。NI會提供一些模塊,用來模擬車載節點,以實現車和車之間的數據通信。包括NI會對一些V2X模塊的一致性等做測試。比如,NI在德國的一個案例(圖9),在V2X的研發階段用了V2X節點做算法開發。

圖9 V2X HIL

測試傳感器融合硬件在環的解決方案以上分別提到了雷達、攝像頭、V2X的測試,最后回到融合的話題。在實際路況上,對象同步性是顯而易見的,當真實道路上出現一個人,攝像頭、雷達、V2X看到這個人一定是同步的。但是在仿真測試的環境下,要通過視覺場景、雷達回波模擬器、射頻發射節點三個不同源頭去模擬真實路況的場景。

圖10 基于PXI平臺實現融合測試需求

實現三者的同步技術,保證仿真和實際路況盡可能接近,是一個關鍵挑戰和趨勢。得益于本文開頭所講的虛擬化儀器平臺(圖10),通過在同一臺主機上實現三個對象的仿真,在有必要的情況下通過交互,能夠實現毫秒及亞毫秒級的數據同步,來保證和驗證融合算法的時候仿真對象是真實的。這是到目前為止最全的一種傳感器融合硬件在環的解決方案。去年,NI在美國和上海分別做了一次演示。

圖11 傳感器融合硬件在環測試如圖11,左上角是毫米波雷達仿真,左下角是一個攝像頭仿真,右上角是激光雷達仿真,右下角是第三視角界面。三個仿真是完全同步的,所以在進行超車動作時,三種傳感器的感知融合很統一。

汽車雷達產線測試

從實驗室到生產線,除了整車廠研發驗證之外,NI在國內外給很多的傳感器供應商產線做質量測試,以及針對汽車雷達的車規測試(圖12)。在高低溫環境里測試雷達功能來驗證它是否符合車規,以及在EMI、EMC場景下怎么來驗證雷達。甚至針對匹配車型的測試,將雷達裝在了某一個特定的材料上面。涂料、形狀、金屬會對雷達產生怎樣的影響,NI都做了深入的研究。

圖12 汽車雷達產線測試

結語

2017年7月全球首款實現Level-3(SAE)級別自動駕駛的量產車奧迪A8成功發布,而在成功之前對其自動駕駛技術安全可靠的驗證,結合了路測和硬件在環兩種技術,而NI正是其中硬件在環技術的供應方。由此可見,基于NI平臺化方法,加上合作伙伴的集成模塊和軟件,NI能幫助汽車廠商實現從傳統的車身動力總成到最新的涵蓋智能化、網聯化和電氣化的智能汽車測試項,且能為廠商/研究機構提供從實驗室研發到量產測試的全方位解決方案。

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原文標題:NI推出基于平臺化方法的新一代智能汽車測試技術

文章出處:【微信號:MEMSensor,微信公眾號:MEMS】歡迎添加關注!文章轉載請注明出處。

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