高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶 (AD) 系统代表了汽车行业的重大变革。测试和验证硬件和软件系统是最大的挑战之一,因为自动驾驶汽车必须比人类驾驶员更可靠。人类驾驶员主要用眼睛来识别汽车周围的环境中国机械网okmao.com。相比之下,大多数汽车供应商依赖多种传感器:摄像头、雷达、激光雷达和超声波传感器。
为了开发可靠和稳健的功能,验证融合和感知算法以及整个系统是至关重要的。有多种验证方法可用 [1]。试驾可以验证整个自动驾驶汽车,但很少涉及关键情况,并且相比之下非常昂贵。
软件在环 (SIL) 和硬件在环 (HIL) 模拟使测试具有几乎无限数量参数组合的自动驾驶汽车的关键交通场景成为可能,包括天气条件、镜头效果和传感器的误差模拟。
在模拟中,一切都可以配置,从车辆和传感器到机动,并且可以安全地模拟那里使用的场景。然而,这里最大的挑战之一是实时计算真实的传感器数据。在驾驶员辅助系统的背景下,基于地面实况数据回退到与传感器无关的对象列表通常就足够了。这些数据可以从交通模拟中轻松快速地提取出来,而自主车辆架构则在中央控制单元中处理由各个传感器前端收集的原始数据 [2]。原始传感器数据的计算要复杂得多,因为它基于各个传感器的物理原理。各个传感器的原始数据格式差异很大。
HIL 测试台可以通过记录或人工测试数据对其进行刺激,从而在实验室中测试真实的车辆电气控制单元 (ECU)。下图显示了前置摄像头的开环/闭环 HIL 仿真和原始数据注入的示例设置。
开环/闭环 HIL 和原始数据仿真的示例设置
在这里,相机图像传感器和镜头被 HIL 环境取代。dSPACE 交通和车辆动力学在实时 PC 上进行模拟。此外,实时 PC 连接到车辆网络(CAN、以太网、FlexRay 等)进行总线仿真。
交通模拟的结果被传输到一台强大的计算机,它生成环境的 3D 表示。基于此,计算相应的参数化传感器模型。这些传感器模型可由仿真和测试解决方案提供商提供,例如 dSPACE。或者,可以使用开放式仿真接口 (OSI) 集成来自一级供应商的传感器模型。此外,dSPACE 还支持其他标准,例如用于定义道路的 OpenDrive 和作为场景描述格式的 OpenScenario。
原始传感器数据通过 GPU 的 DisplayPort 接口传输到 dSPACE 环境传感器接口单元。进一步的传感器模型组件在这个基于 FPGA 的平台上执行。然后,传感器数据通过标准或专有接口(如 Maxim GMSL2、TI FPD-Link IV、MIPI A-PHY 或以太网)发送到 ECU。
在开发和测试过程的所有阶段验证基于传感器的 ECU 时,传感器仿真可提高生产力。