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智能汽车测试技术:环境感知系统的测试技术与方法(五、案例二:基于虚拟仿真环境的硬件模组测试)

2025-06-27 11:54

智能汽车是汽车、电子、信息通信、道路交通运输等行业深度融合的新型产业形态。当前, 我国智能汽车产业进入快车道, 技术创新日益活跃, 新型应用蓬勃发展, 产业规模不断扩大,而相应的测试技术体系也在不断完善, 推动产业进步。本书首先立足于整体现状对智能汽车测试体系架构进行综述, 并针对测试技术的发展趋势和整个核心技术进行详细描述;然后, 针对测试体系中每一测试过程的概念、核心思想、关键技术、测试方法、发展趋势等进行详细描述。

本书可供智能汽车设计人员及测试人员阅读使用, 也可供车辆工程专业及相关专业师生阅读参考。

本文是《智能汽车测试技术》系列文章第五篇,上四篇:

智能汽车测试技术:环境感知系统的测试技术与方法(四、案例一:基于封闭场地环境的感知系统测试)

智能汽车测试技术:环境感知系统的测试技术与方法(三、数据生成模型介绍)

智能汽车测试技术:环境感知系统的测试技术与方法(二、测试技术框架及各类感知环境介绍)

智能汽车测试技术:环境感知系统的测试技术与方法(一、需求分析及系统介绍)

注:本文节选自《智能汽车测试技术》,由机械工业出版社于2025年6月份出版



《智能汽车测试技术》目录 

第1 章

导论

1.1 背景与需求/ 001

1.2 基本概念/ 003

1.2.1 测试与评价的基本概念/ 003

1.2.2 产品全生命周期中的测评技术/ 004

1.3 现状与挑战/ 005

1.4 本书章节安排/ 006

第2 章

智能汽车

测评概述

 2.1 测评需求分析/ 009

2.1.1 安全性测试与验证/ 009

2.1.2 智能性测试与评价/ 012

2.2 测试方法论/ 015

2.2.1 安全性测试验证框架/ 015

2.2.2 智能性测试评估框架和体系/ 017

2.3 测试工具链及应用要求/ 023

2.3.1 测试工具链/ 023

2.3.2 测试需求与测试工具的适配性/ 027

2.4 本章小结/ 029

参考文献/ 030

第3 章

智能汽车

测试场景

3.1 场景基本概念/ 031

3.2 场景体系/ 033

3.2.1 场景要素与属性/ 033

3.2.2 场景层级/ 035

3.2.3 场景分类/ 036

3.3 场景生成方法/ 037

3.3.1 基于形式化描述的场景生成方法/ 037

3.3.2 基于驾驶员模型的场景生成方法/ 040

3.3.3 安全关键场景生成方法/ 048

3.4 场景采集与利用/ 051

3.4.1 场景采集技术/ 051

3.4.2 场景库搭建/ 052

3.5 本章小结/ 052

参考文献/ 053

第4 章

环境感知

系统的测试

技术与方法

4.1 环境感知系统测试需求分析/ 055

4.2 环境感知系统介绍/ 057

4.2.1 感知系统/ 057

4.2.2 硬件模组/ 058

4.2.3 认知算法/ 058

4.3 环境感知系统测试技术框架/ 059

4.4 各类感知环境介绍/ 060

4.4.1 封闭场地环境/ 060

4.4.2 道路交通环境/ 064

4.4.3 虚拟仿真环境/ 066

4.5 数据生成模型介绍/ 069

4.5.1 降雨图像生成方法概述/ 070

4.5.2 降雨图像生成模型介绍/ 071

4.5.3 降雨图像生成模型结果/ 075

4.6 具体测试案例/ 076

4.6.1 案例一:基于封闭场地环境的感知系统测试/ 076

4.6.2 案例二:基于虚拟仿真环境的硬件模组测试/ 078

4.6.3 案例三:基于虚拟仿真环境的感知系统测试/ 081

4.6.4 案例四:基于三类感知环境和数据生成模型的

认知算法测试/ 083

4.7 本章小结/ 086

参考文献/ 087

第5 章

决策规划

系统的测试

技术与方法

 5.1 决策规划系统的测试需求与挑战/ 089

5.1.1 测试需求/ 089

5.1.2 测试挑战/ 090

5.2 基于场景的测试技术与方法/ 092

5.2.1 静态试验设计测试方法/ 092

5.2.2 动态试验设计测试方法/ 094

5.3 基于真实里程的测试技术与方法/ 101

5.3.1 开放道路测试技术/ 101

5.3.2 重要度采样加速测试方法/ 103

5.4 基于虚拟里程的测试技术与方法/ 104

5.4.1 虚拟里程测试系统组成框架/ 105

5.4.2 用于虚拟里程测试的NPC 模型生成方法/ 106

5.4.3 用于虚拟里程测试的NPC 模型性能验证/ 113

5.4.4 虚拟里程测试的应用/ 118

5.4.5 小结/ 130

5.5 其他测试技术/ 131

5.5.1 自动化测试技术/ 131

5.5.2 错误注入测试技术/ 139

5.5.3 分布式自动化测试技术/ 152

5.6 本章小结/ 157

参考文献/ 157

第6 章

整车测试

技术与方法

6.1 整车测评需求分析/ 159

6.2 封闭测试场地平台/ 160

6.2.1 封闭测试场/ 160

6.2.2 动态模拟目标物系统/ 162

6.2.3 定位与数据采集系统/ 163

6.3 开放道路测试系统/ 164

6.3.1 测试方案制定/ 165

6.3.2 数据采集与数据闭环系统/ 165

6.4 本章小结/ 166

第7 章

智能汽车

安全性评估

7.1 基于具体场景的安全性评估/ 169

7.1.1 场景瞬时风险评估方法/ 170

7.1.2 多阶段安全评估/ 180

7.1.3 单个测试场景结果外推/ 181

7.2 基于逻辑场景的安全性评估/ 182

7.2.1 评估要求/ 182

7.2.2 面向逻辑场景评价的危险域识别方法/ 183

7.3 针对被测功能的安全性评估/ 192

7.4 本章小结/ 192

参考文献/ 193

第8 章

智能汽车

综合行驶

性能评估

 8.1 测评需求与研究现状/ 195

8.1.1 测评需求/ 195

8.1.2 研究现状/ 195

8.2 测评基本流程/ 197

8.3 典型测试场景矩阵/ 198

8.4 测试方法与流程/ 199

8.4.1 测试方案/ 199

8.4.2 背景车跟驰模型/ 199

8.4.3 测试数据输出/ 201

8.5 评价方法与流程/ 202

8.5.1 评价体系/ 202

8.5.2 评价流程/ 204

8.6 测评示例/ 206

8.7 本章小结/ 209

参考文献/ 209

附 录

附录A 测试工况参数设置/ 210

附录B 背景车跟驰模型/ 212

附录C 归一化方法/ 214

附录D 常见缩写词/ 216


4.6.2 案例二:基于虚拟仿真环境的硬件模组测试

本案例的测试技术框架对应图4-33中序号的连线在数字仿真软件中搭建各类传感器模型和车辆模型,同时还可以在软件中设置并组合不同天气条件,然后经由搭建的虚拟传感器模型采集数据,完成待测感知数据的生成被测对象为某芯片的视觉硬件模组,该模组具备车道线检测车辆检测行人检测和交通灯检测等十余种功能测试包括仿真场景设置车辆模型设置模型数据传输仿真数据回灌及检测算法识别若干步骤,具体如下

(1)搭建测试平台

构建以该芯片为基础的硬件在环虚拟仿真测试平台其架构如图4-34所示。 

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图4 -33 基于虚拟仿真环境的硬件模组测试技术框架

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图4 -34 测试平台架构

仿真场景通过虚拟仿真软件搭建,包括静态场景和动态场景设置静态场景包括道路模型天气模型及交通环境模型等动态场景包括车辆运动参数行人及动物运动参数等

车辆模型设置也通过虚拟仿真软件搭建,主要包括自车动力学模型和视觉传感器模型其中,视觉传感器模型参数设置需要由该芯片内部传感器参数进行标定

模型数据传输环节通过CAN盒将虚拟仿真软件的测试用例信息传输给该芯片

仿真数据回灌注入环节主要任务为虚拟仿真软件将原始视频数据注入数据传输系统(DataTransmissionSystem,DTS),DTS再将数据由RGB格式转化为YUV格式,回灌给该芯片和Matrix⁃Client客户端两部分

检测算法识别主要由该芯片内集成的算法对图像数据进行处理,并通过Matrix⁃Client客户端对感知视频进行录制和回放,以满足数据分析和处理需求

(2)构建测试用例

基于虚拟仿真软件构建相应的测试用例不同触发条件的仿真场景如图4-35~4-38所示

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图4-35 不同环境条件的仿真场景

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图4 -36 不同光照条件的仿真场景

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图4-37 不同目标物特征的仿真场景

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图4-38 不同目标物关系的仿真场景

(3)输出测试结果

低光照时行人横穿马路的测试用例为例,相关参数为,自车自100m处以10m/s速度驶入双向三车道十字路口,同时行人以1.2m/s速度横穿马路对于构建好的测试用例,在虚拟仿真软件中运行仿真测试用例,同时开启设备,运行DTS数据回灌程序与CAN传输程序,最后在客户端录制仿真视频,分析感知数据,仿真测试结束


本书首先立足于整体现状对智能汽车测试体系架构进行综述, 并针对测试技术的发展趋势和整个核心技术进行详细描述;然后, 针对测试体系中每一测试过程的概念、核心思想、关键技术、测试方法、发展趋势等进行详细描述。

本书可供智能汽车设计人员及测试人员阅读使用, 也可供车辆工程专业及相关专业师生阅读参考。

 


作者简介:

陈君毅,2009年毕业于同济大学汽车学院,获工学博士学位,任职于同济大学汽车学院。长期从事自动驾驶汽车测试与评价方向研究工作,先后主持和参与国家级、省部级项目共11项,并与华为、路特斯、上汽大众、蔚来等企业开展了深度校企合作研究。近5年,在国内外学术期刊和国际会议上共发表SCI/EI检索论文近30篇,其中以第一作者或及通讯作者发表的为20余篇;申请发明专利30余项(已授权7项)。担任SAE汽车安全和网络安全技术委员会秘书、功能安全和预期功能安全分委会主席;是自动驾驶测试场景国际标准(ISO3450X)支撑专家组成员,以及CAICV联盟预期功能安全工作组核心成员;担任《汽车工程》和《汽车工程学报》青年编委委员,IEEE Transactions on Intelligent Vehicles、Proceedings of the Institution of Mechanical Engineers, Part D: Journal of Automobile Engineering、《中国公路学报》、《汽车工程》、IEEE Intelligent Transportation Systems Conference、IEEE Intelligent Vehicles Symposium等国内外期刊和国际会议审稿人,曾于多项国际学术会议担任分论坛主席。

版权信息:

智能汽车测试技术 / 陈君毅等著. -- 北京 : 机械工业出版社, 2025. 5. -- (智能汽车关键技术丛书).ISBN 978-7-111-77871-4 Ⅰ. U467 中国国家版本馆CIP数据核字第2025X8D229号

本书由机械工业出版社出版,本文经出版方授权发布。 

来源:汽车测试网

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