端到端車(chē)輛驗證

簡(jiǎn)介

未來(lái)的汽車(chē)將會(huì )帶動(dòng)眾多技術(shù)的融合。電氣化、傳感器、連接性、云計算、大數據和  AI，它們在自動(dòng)駕駛汽車(chē)、車(chē)輛與萬(wàn)物 (V2X) 通信以及信息娛樂(lè )電子設備的功能安全及其駕駛輔助功能方面都有著(zhù)緊密的聯(lián)系。

此外，這些車(chē)輛是終極的系統體系之體系。在最低層，我們擁有單獨的傳感器和集成電路。它們在車(chē)輛的各個(gè)子系統中交互，而這些子系統則構成了車(chē)輛本身。但整個(gè)體系并未止步于此：車(chē)輛不過(guò)是總體車(chē)載環(huán)境的一部分，該環(huán)境還包括其他車(chē)輛、行人、基礎設施，甚至云。

圖 1. 車(chē)輛是系統體系之系統體系。

這使得汽車(chē)系統的驗證成為一項艱巨的任務(wù)。毫不夸張地說(shuō)，需要檢驗的場(chǎng)景數量多達數百萬(wàn)個(gè)，而且每個(gè)場(chǎng)景都有不同的變型。例如，在一個(gè)場(chǎng)景中，可能有汽車(chē)正在接近人行橫道上的行人。但這可能發(fā)生在一天中的不同時(shí)間，具有不同的天氣、不同的行人服裝和不同的種族類(lèi)型。實(shí)際上，所有這些因素共同構成了一個(gè)憑借手動(dòng)物理方法絕對無(wú)法完成的驗證項目。

在 2016 年巴黎車(chē)展上，豐田首席執行官 Akio Toyoda 曾提醒人們，“汽車(chē)驗證需要 142 億英里的測試”。在 2014 年的一篇文章《自主駕駛》(Autonomous Driving) 中，Roland Berger 指出，“設計驗證即便不是成本最高的部分，也是一個(gè)非常重要的部分”。麥肯錫報告《機器人何時(shí)上路》(When Will the Robots Hit the Road) 中則告誡人們，盡管硬件創(chuàng )新將會(huì )成果卓著(zhù)，但軟件仍會(huì )是一個(gè)關(guān)鍵的瓶頸”。任何人如果不能充分認識到汽車(chē)設計的艱難卓絕，危險隨時(shí)可能一觸即發(fā)。在這個(gè)行業(yè)里，只有做好充分準備，才不會(huì )讓一些艱苦繁重的工作弄得措手不及。

汽車(chē)設計的復雜性本來(lái)已經(jīng)足夠高了，安全和保障問(wèn)題則讓它變得更加復雜，因為這是一個(gè)生命攸關(guān)的問(wèn)題。隨著(zhù) ISO 26262 等標準以及即將出臺的旨在定義測試場(chǎng)景的 SOTIF（預期功能的安全性）標準的日趨成熟，各種認證層出不窮。在安全方面，供應商絕對不能敷衍塞責；他們必須證明安全性。

除了上述所有需求之外，盡快將具備成本競爭力的產(chǎn)品推向市場(chǎng)，是另一項常見(jiàn)的挑戰。這一問(wèn)題迫切需要能夠改善此流程的可管理性的驗證工具。要讓一輛新車(chē)能夠快速、高效地上路，必須綜合運用現實(shí)場(chǎng)景建模、硬件加速仿真和機電驗證。

三個(gè)汽車(chē)組件

要讓自動(dòng)駕駛汽車(chē)行之有效，其系統必須執行三項任務(wù)：

? 感知：車(chē)輛必須能夠感知其周邊環(huán)境。此外，為保證正確的操作，還必須感知許多內部條件。

? 計算：必須評估這些傳感器的輸出，以便做出決策。

? 執行：這些決策必須控制車(chē)輛的某個(gè)部分或其操作的某個(gè)方面。

任何綜合驗證過(guò)程都需要包含上述所有三個(gè)元素。由于沒(méi)有時(shí)間使用試錯法，通過(guò)物理樣機研究來(lái)查找問(wèn)題，因此上述要求構成了一項嚴峻的挑戰。而且，我們肯定無(wú)法在真實(shí)的物理車(chē)輛中進(jìn)行完備的安全和保障測試。要執行全面的驗證作業(yè)，我們唯一的途徑是對整個(gè)系統，包括環(huán)境和車(chē)輛進(jìn)行虛擬化。

這意味著(zhù)我們需要工具來(lái)執行以下任務(wù)：

? 驗證真實(shí)的環(huán)境條件和響應這些條件的傳感器輸出。

? 考慮到傳感器輸入，驗證執行決策計算的電路。

? 做出經(jīng)過(guò)計算的決策，并將其應用于這些決策所控制的機械系統的虛擬化版本。

為驅動(dòng)環(huán)境建模

Siemens Tass 部門(mén)的 PreScan 工具可執行第一項任務(wù)。它能廣泛地對車(chē)輛基礎設施（例如道路或路段、橋梁和十字路口等）、實(shí)體對象（例如樹(shù)木、建筑物和交通標志等）、其他車(chē)輛和行人以及天氣條件進(jìn)行建模。它還擁有一個(gè)綜合的已建模傳感器庫，其中包括攝像頭、雷達、激光雷達、超聲波傳感器、紅外傳感器、V2X 通信和 GPS。

這些元素協(xié)同工作，以允許對現實(shí)道路條件進(jìn)行建模，并針對一天中的時(shí)間、天氣、車(chē)輛或行人服裝的顏色、行人特征及其他多種可用來(lái)測試這些場(chǎng)景的方法提供模型變型。這些虛擬場(chǎng)景共同產(chǎn)生各種車(chē)輛傳感器在對場(chǎng)景做出反應時(shí)所生成的信號。然后可使用這些信號來(lái)測試負責響應傳感器的集成電路。

圖 2. Siemens Tass 小組的 PreScan 工具能夠對廣泛的真實(shí)場(chǎng)景進(jìn)行建模。

…未完待續…

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