目标自动驾驶量产,德系三强如何做测试验证?

发布者:清新微笑最新更新时间:2019-02-21 来源: 盖世汽车关键字:自动驾驶  测试 手机看文章 扫描二维码
随时随地手机看文章

作为德系汽车三强,奥迪、宝马、奔驰在自动驾驶研发方面一直保持着稳健的作风,产品化进程也丝毫没有放松。在2018年量产了全球首款高速拥堵路况L3自动驾驶后,奥迪透露要在2021年将支持城市环境复杂道路状况的自动驾驶产品推向市场;宝马集团计划2021年量产具备L3自动驾驶功能的车型;奔驰想在2021年后完成城市 L4自动驾驶车辆的大规模部署。 

SOP前的量产研发工作正在紧锣密鼓地展开。和概念验证阶段的工作不同,实现90%的安全相对容易,但是无限接近100%安全的过程,就变得极具挑战。在自动驾驶汽车量产上路之前,测试验证是确保安全的前提。德系三强在自动驾驶测试验证上的态度和实践,或许可以给我们带来一些启发。 

测试验证不是收尾工程,而是量产研发的重要组成部分 

自动驾驶是一个全新的领域,行业内还没有形成成熟的正向研发流程。目前业内普遍做法是基于经典的软件开发V模型(如下图)进行自动驾驶产品的量产研发。V模型左侧是产品设计开发,右侧为测试验证,左右两侧共同组成了产品量产研发的完整过程。 

透过V模型我们可以看到,测试验证不是产品定型后的收尾工作,而是关联到每个阶段质量把控的重要环节,开发和测试同时进行,可以缩短开发周期,快速开发出满足需求的产品。理想状态下,在产品设计和功能安全定义时,就该对要做哪些测试验证心中有数。


自动驾驶,自动驾驶量产时间,自动驾驶测试验证

△ISO26262功能安全V模型(来源:ISO 26262) 

值得注意的是,自动驾驶是一个复杂的大系统,测试验证工作也随之变得复杂起来。并且,自动驾驶测试验证不仅要评测产品功能,也要保证整个产品开发过程符合功能安全。目前ISO26262 也已经将功能安全的相关工作部署到了V模型中,来确保自动驾驶产品足够安全可靠。 

奔驰在一份公开材料中,用一页内容专门介绍了自动驾驶测试验证的复杂流程,以及如何保证批量生产的一致性和可靠性。 

为了让自动驾驶汽车保持相同的安全质量,每个模块、功能、子系统、系统集合,都要进行充分的验证测试。梅赛德斯-奔驰在单个模块(比如激光雷达传感器、计算单元,以及执行器)开发时就启动了测试验证工作。经过试验台、硬件在环(HIL)、模拟仿真等方法来验证单个模块、子系统的性能和鲁棒性。 

顺利通过上述步骤,梅赛德斯-奔驰才会把不同模块和不同模块构成的子系统部署到可以自动控制的车上做进一步的测试。这些车不会直接进入真实的交通环境,它们会经历实验室、测试道、模拟仿真环境验证之后,才会进入路测环节。 

自动驾驶产品的软件和硬件的测试验证会分开进行,并且各自会经历不同级别的测试验证,最后整合到一起。以软件为例,原始代码本身一定要满足严格的质量需要,多数源代码会被标准化写入汽车控制器。不同方面的软件行为和功能可以在虚拟仿真环境中或者在硬件在环测试台测试。通过对软件的持续测试,研发人员让软件行为更加安全,并且富有弹性。 

测试验证要平衡准确性、经济性和安全性 

据彭博社2018年5月的一篇文章统计,大众集团在自动驾驶和电动车研发的投入为84亿美元,戴姆勒集团每年在自动驾驶的预算为9亿美元,宝马集团在自动驾驶方向的年支出为6.3亿美元。虽然三大集团没有公布自动驾驶测试验证的预算,但可以预测,随着SOP时间节点的临近,越来越多的投入将会用于测试验证。

只需做一个粗略的统计,你就会发现德系三强重金投入的原因。自动驾驶测试验证成本将是一笔庞大的支出,包括但不限于以下费用:实验室建设费用、基础设施成本、员工成本、车辆成本、工程支出、能源成本、测试场地租赁成本、路测牌照申请成本、保险支出、数据挖掘成本,以及最贵的时间成本。 

因此,很多人将自动驾驶比作一场马拉松,要在这场马拉松中最后抵达终点,不仅要以安全为目标,让不同的测试验证方法更好地服务产品研发,而且要精打细算花好每一分钱。 

仿真测试可以节约时间,而且相比不成熟的产品直接开启自动驾驶模式上路测试,要更加安全。 

模拟器可以非常方便地“制造”测试验证场景,因此你不用到物理世界中“追逐”不同的天气(比如雨雪、光照等变化)。模拟仿真环境可以大大节约时间成本,宝马在一份资料中介绍,利用模拟仿真,每天测试验证的场景数量可以达到两百万个。


自动驾驶,自动驾驶量产时间,自动驾驶测试验证

△梅赛德斯奔驰利用仿真软件进行测试验证,可以设置不同光照和交通参与者的情况(来源:奔驰公开资料) 

对环境感知系统测试验证时,为了确保仿真测试结果的真实性和有效性,需要对传感器、交通环境、不同交通环境中传感器的表现分别建模。奥迪全资自动驾驶公司Autonomous Intelligent Driving的自动驾驶模拟仿真测试合作方是以色列公司Cognata,后者的产品特色之一,就是重建了世界各地的城市交通模型。 

随着建立的仿真模型越来越逼近真实的物理模型,建模的技术难度和投入成本都在不断增加。并且,建模要求工程师对传感器本身有非常深刻的理解,但是激光雷达等自动驾驶必备传感器还在研发过程中,因此对传感器建模来说又增加了不小的难度。 

并且,仿真环境与真实环境相比,永远存在Gap。不少业内人士认为,传感器表现对真实环境的依赖很强,如果以量产为目标,最理想的测试验证环境是真实的物理环境。 

奥迪工程师在向媒体开放展示A8自动驾驶功能时,特地强调在真实环境测试验证感知系统的重要性,只有在真实路测时,你才能确定在大雨天、在光影变化的隧道里、在路面水塘反光或者是阳光直射的下午3点,环境感知系统一样有效、可靠。同时,自动驾驶产品要针对不同的交通环境,开展本土化研发。奥迪官方曾表示,在奥迪A8自动驾驶功能完美进入不同市场之前,要进行至少6个月的真实路测,来验证软件系统在不同交通环境中足够安全可靠。

自动驾驶测试验证需要的新能力——大数据挖掘 

自动驾驶测试验证中,传感器采集大量的环境数据,测试验证涉及的数据量飙升。这些数据会被存储起来,更好地服务自动驾驶软件算法的开发工作。因此,主机厂必须具备分析、管理、运营数据的能力,并且要避免数据垃圾,努力缩短数据分析的时间。


自动驾驶,自动驾驶量产时间,自动驾驶测试验证

 

△宝马自动驾驶数据采集和路测车队规划(来源:宝马公开资料) 

在大数据测试验证方面强调最多的是宝马。 

大量有效数据从哪里来?答案是自建数据采集车队。宝马与英特尔和Mobileye联盟从2017年下半年开始,陆续推出了40辆自动驾驶数据采集和路测车。根据宝马的计划,2019年计划部署的汽车数量将达到90辆高度自动驾驶汽车、50辆全自动驾驶汽车,在全球展开自动驾驶测试验证和数据采集工作。


自动驾驶,自动驾驶量产时间,自动驾驶测试验证

△为了更好的检测城市交通环境中可能出现的目标物,宝马升级后的传感器套装将包括44个传感器,每天产生海量数据(来源:宝马公开资料)

这些测试车在世界各地采集环境数据。根据宝马的一份官方资料,每辆宝马高度自动驾驶汽车产生的数据量将达到2TB/h,全自动驾驶汽车每小时产生的数据量更多,将达到40TB/h。 


自动驾驶,自动驾驶量产时间,自动驾驶测试验证

△(上)宝马工程师将测试车上存储数据的硬盘取下后拷贝到服务器中(来源:AutomotoTV)

(下)宝马大数据中心外景(来源:宝马公开资料) 

这些车每天完成测试验证环节后,工程师会将存储数据的硬盘会从测试车上取下,将数据拷贝至研发中心的服务器中。随后,这些存储了数据的服务器随后会被转运到大数据中心。在经过数据质量控制、处理等步骤之后,宝马的大数据工程师完成PB级的数据搜索,通过大数据分析后,为算法开发工程师迭代更新算法提供参考。 

宝马在介绍大数据测试验证的工作时,常常提到的一个词——“大数据驱动”。自动驾驶测试验证涉及的数据量将达到PB级别。为此,宝马在慕尼黑专门自建了全新的大数据中心用于自动驾驶的研发。据介绍,2017年宝马的数据中心规模具备了存储70PB数据能力,目标在2019年达到200PB的能力,并且在之后持续增长。 

随着测试验证需求不断涌现,未来OEM需要更多懂得大数据的服务商来帮助主机厂建立云平台和数据中心。并且,自动驾驶产品的一大特点是在落地后持续学习进步,对大数据的使用与分析将贯穿量产产品的生命周期。 

小结 

从德系三强的分享中,我们看到了前瞻创新和产业研发之间的不同。当我们以“研发安全、可靠的自动驾驶产品”为目标时,就需要用系统工程的思维来看待量产研发和测试验证。量产研发涉及的大数据采集、处理、分析流程,不仅事关技术,也依赖量产项目的经验积累,以及持久的人力资金投入。 

自动驾驶量产不是一件容易的事,为安全兑现量产承诺的每一分努力,都不奢侈。

亮道智能是一家新型自动驾驶智能化测评服务提供商,面向行业提供高级自动驾驶(L3&L4)量产落地的智能化评测服务,技术路径基于激光雷达。新型自动驾驶智能化测评围绕传感器智能化展开,是一门全新课题。目前市场上的主要需求是自动驾驶汽车量产开发V流程中的环境感知系统测试验证,这也是亮道智能的关注方向。 

在2019年上海车展(4月16日-4月25日)上,亮道智能将展示自动驾驶的新型智能化测评服务,您将看到亮道智能服务于测试验证的多项能力。亮道智能的展位位于6.2H 零部件馆,届时欢迎媒体朋友和行业小伙伴到现场参观交流。


关键字:自动驾驶  测试 引用地址:目标自动驾驶量产,德系三强如何做测试验证?

上一篇:中国自动驾驶测试存在的问题及建议
下一篇:EPC发布第十阶段可靠性测试报告

推荐阅读最新更新时间:2024-07-25 20:22

自动驾驶路线之争:多传感融合才是出路
  近期, 自动驾驶 无疑已经成为科技圈和汽车圈的热点话题,谷歌、百度、苹果及Uber等科技公司,特斯拉、奥迪、奔驰、宝马等主流汽车厂商纷纷投入 自动驾驶 领域。然而,关于 自动驾驶 技术路线之争也一直没有停止过。据了解,在不同技术路线中,所使用到的 传感器 主要有激光雷达、毫米波雷达以及摄像头三类,且各具优缺点。下面就随汽车电子一起来了解一下相关内容吧。      一、主流 传感器 对比   激光雷达:   激光雷达具有高精度、高分辨率的优势,同时具有建立周边3D模型的前景,然而其劣势在于对静止物体如隔离带的探测较弱且目前技术落地成本高昂。由于激光雷达可广泛应用于ADAS系统,例如自适应巡航控制(ACC)、前车碰撞警
[汽车电子]
介入完全自动化驾驶,必须具备三个条件!
近期,一辆自动驾驶汽车在公共道路进行测试时意外致死行人的事件引发了业界和公众对自动驾驶安全的广泛关注。虽然恐惧与担忧并存,但整个汽车行业向智能化、电动化、互联化发展的大趋势已不可逆转。以特斯拉、通用、谷歌为代表的企业正在大力推动自动驾驶产品的研发。 想要实现不需要人类介入的完全自动化驾驶,必须具备三个条件——即车辆完全了解环境,并根据环境变化做出相应动作,同时确保汽车本身安全和信息安全。这其中离不开高级驾驶辅助系统(ADAS)技术的不断演进。 确保驾驶安全是ADAS的重要作用,目前ADAS系统的主要功能是为驾驶人提供车辆工作情形、车外环境变化等相关信息,同时进行分析,预先警告可能发生的危险状况,让驾驶人提早采取相应措
[汽车电子]
苹果公司首次发表自动驾驶汽车研究论文
据外媒报道,苹果公司计算机科研人员在网上发表了一篇研究论文。该论文的主题是关于苹果公司研发的自动驾驶技术能更精准的识别骑自行车的人及行人,并且使用的传感设备更少。 2017年11月17号苹果公司的两位科研人员在独立在线杂志arXiv发表了一篇研究论文,此文具有重要意义。苹果公司科研人员提出了一种新软件检测方法—VoxelNet,可帮助计算机检测三维物体。但苹果公司拒绝对此事置评。 学者们习惯与其它机构的同行自由分享彼此工作。为跟随这一趋势,苹果公司在今年7月为其研究人员创办了苹果机器学习期刊(Apple Machine Learning Journal)。截至目前,苹果公司科研人员尚未公开发表任何关于自动驾驶汽车方面的研究报告
[汽车电子]
变压器变比测试仪测量时需要注意的事项
  变压器变比测试仪是以单片机为核心进行测量计算和自动控制,全中文菜单操作界面,具有显示直观、稳定性好、精度高、测量范围宽且现场不需三相电源等优点的新一代智能化变比测试仪器。   变压器变比测试仪使用时需要注意的事项:   1.在测量中间,人不要触摸试品。   2.如果测试线短路,高低压接反,会熔断保险。保险熔断后,如果进行测量,在显示 正在测量,请等待! 后停住。请关机,更换相同容量的保险,重测。   3.连线要保护接触良好。变压器变比测试仪应良好接地!   4.变压器变比测试仪的工作场所应远离强电场、强磁场、高频设备。供电电源干扰越小越好,宜选用照明线,如果电源干扰还是较大,可以由交流净化电源线仪器充电。交流净化电源的
[测试测量]
益登科技成立声学实验室为合作伙伴提供优质音频测试服务
中国,北京-2021年6月2日-亚洲理想解决方案合作伙伴——益登科技 日前宣布在其深圳办公室建立并启用声学实验室。此声学实验室可以提供标准的音频测试环境,将为益登及其原厂、客户带来更加全面的服务和支持。 此声学实验室采用高标准的实验测试设备,包括音频分析仪、多通道声卡、仿真人头、监听级音箱、声学校准器等等。目前已完工实验室为全消声室(无响室),可以有效避免外界环境的影响,提供稳定低噪声( 10dB)测试环境,可以进行耳机主动降噪(ANC)测试,以及麦克风(包括MEMS麦克风和驻极体麦克风)和扬声器等频响、失真、信噪比等电声指标测试。 益登科技南中国区总经理林松毅表示:“从市场的角度来看,智能语音、智能音响、TWS耳
[模拟电子]
益登科技成立声学实验室为合作伙伴提供优质音频<font color='red'>测试</font>服务
LED照明产品在生产在线测试的可行性与必要性
前言 led因其省电、环保的特性,普遍被认为是下世代的主流照明技术,各厂商各国政府无不看好此项技术,纷纷投入大量资源投资,然而时至今日,led照明相对偏高的价格,让市场的开展始终不如预期。除了价格因素之外,led照明的规格标示不一、参差不齐的质量、无法预期的可靠度等等,也都是led照明市场推广的阻碍。有鉴于此,各led照明标准纷纷出台,对量测手法也多所著墨,如IES LM-79便规范了积分球与分布亮度计等量测方式。然而标准规范的方式往往只考虑了准确性,对使用上的方便性、测试所需花费的时间等等其他因素往往忽略,使得标准所规范的量测方式只能在实验室应用,如积分球与分布亮度计的上下料件便利性,测试所需花费的空间与时间等,均使其在生产在线
[测试测量]
LED照明产品在生产在线<font color='red'>测试</font>的可行性与必要性
NHTSA:将重新定义自动驾驶安全理念
翻译自——EETimes,Egil Juliussen 2020年11月19日,美国国家公路交通安全管理局NHTSA发布了自动驾驶汽车规则制定(ANPRM)的提前通知。这只是制定规则过程的开始,这些规则将决定自动驾驶汽车的表现。也是未来几年整个汽车行业最重要的指导方针之一。NHTSA想要的是什么?我们期望从这个过程中得到什么? ANPRM——“自动驾驶系统安全框架”。这份60多页文件官方版本于2020年12月3日被列入《联邦纪事》。 在描述自动驾驶汽车的硬件和软件时,NHTSA使用了“自动驾驶系统(ADS)”这个术语。在本文也会用“ADS”来代替自动驾驶汽车。 NHTSA ADS 总结 以下是NHTSA对ADS
[汽车电子]
NHTSA:将重新定义<font color='red'>自动驾驶</font>安全理念
如东100MWh重力储能项目首套充放电单元测试成功
近日,中国天楹股份有限公司投资建设的如东100MWh重力储能项目首套充放电单元测试成功,将在储能领域发挥示范引领作用,进一步助力我县形成多层次、多领域协调发展的新能源产业新格局。4日上午,县委书记陈慧宇前往项目现场了解项目建设运行情况,看望节日期间奋斗 ...
[新能源]
小广播
最新汽车电子文章
换一换 更多 相关热搜器件

 
EEWorld订阅号

 
EEWorld服务号

 
汽车开发圈

电子工程世界版权所有 京B2-20211791 京ICP备10001474号-1 电信业务审批[2006]字第258号函 京公网安备 11010802033920号 Copyright © 2005-2024 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved