ADAS/AD的案例
康謀分享 | 如何應對ADAS/AD海量數(shù)據(jù)處理挑戰(zhàn)？
這個方案示例突出了構建魯棒的ADAS/AD數(shù)據(jù)處理流程所涉及的眾多云服務，并強調了應對各種技術復雜性的必要性。此外，還必須解決諸如組織輸入數(shù)據(jù)、確保數(shù)據(jù)格式兼容性以及管理和監(jiān)控數(shù)據(jù)格式變化等挑戰(zhàn)。
例如，隨著ADAS/AD系統(tǒng)的發(fā)展，添加更多傳感器以及管理不同車輛配置的需求成為數(shù)據(jù)處理流程中的關鍵考慮因素。如果不加以妥善處理，這些因素可能會導致不正確的數(shù)據(jù)處理，最終得到錯誤的結果。
上圖列出的是構建此數(shù)據(jù)處理流程的預計工作量和成本細目，該處理流程可標記12種駕駛場景、提取駕駛參數(shù)，并支持可視化大型文件（≥ 10TB）。
三、總結
總之，解決上述的這些問題需要付出大量的努力。顯而易見的是，選擇預先搭建好的數(shù)據(jù)處理流程將擁有更低的開銷。此后，便可以將節(jié)省的時間和成本分配給開發(fā)OEM和Tier1產品的關鍵方面。
展開 ADAS/ADS 整車下線標定解決方案
概述
駕駛員輔助系統(tǒng)(ADAS)近幾年在汽車市場的滲透率越來越高，典型的ADAS系統(tǒng)包括ACC、LDW、LKA、AEB等主動安全功能。2020年4月1日交通部《營運車輛自動緊急制動系統(tǒng)性能要求和測試規(guī)程》(JT/T1242-2019) 發(fā)布，要求營運車輛集成AEB系統(tǒng)。ADAS是復雜的機電系統(tǒng)，且與安全強相關。在整車生產環(huán)節(jié)，由于安裝誤差的存在會導致車輛ADAS系統(tǒng)性能下降甚至功能喪失。所以整車生產過程中需要對車輛進行標定以糾正ADAS系統(tǒng)的安裝誤差，從而保證其質量和安全性。
經(jīng)緯恒潤依托多年的ADAS/ADS產品開發(fā)配套經(jīng)驗和整車EOL系統(tǒng)開發(fā)經(jīng)驗，開發(fā)了 ADAS/ADS標定系統(tǒng)。方案可覆蓋前視攝像頭標定、毫米波雷達標定、環(huán)視攝像頭標定等。支持的車型可以從1R1V車輛到 5R1V。系統(tǒng)支持全自動標定，極大的提高了標定效率和標定質量。
展開 康謀分享 | AD/ADAS的性能概覽：在AD/ADAS的開發(fā)與驗證中“大海撈針”！
為此，康謀在本文將為您詳細介紹IVEX的智能概覽功能，助力AD/ADAS的開發(fā)與驗證！
一、AD/ADAS性能概覽的重要性
為了開發(fā)、演進、測試和驗證自動駕駛（AD）功能或自動駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS），各大企業(yè)都在生成數(shù)千小時的包含仿真或真實世界的駕駛數(shù)據(jù)日志。那么，如何才能知道自身的AD/ADAS系統(tǒng)是否始終按要求運行？是否朝著更好的表現(xiàn)發(fā)展？
對“脫離”AD/ADAS模式的情況進行分析是一種常見的方法。這有助于了解系統(tǒng)失敗的“原因”，而后可對表現(xiàn)不佳的地方進行分組，提供一個概覽以確定糾正這些失敗的優(yōu)先順序。然而，“脫離”分析僅涵蓋“已知”的不當行為，對于邊緣/極端情況該如何處理？更重要的是，對于險些發(fā)生的事故如何處理？
例如，由于一個錯誤檢測或者說“幽靈檢測”，白色的自車認為它將與車輛1發(fā)生碰撞，因此決定執(zhí)行變道操作，如圖1所示。幸運的是，由于自車的左車道是空的，該操作是可行的，否則就可能會由于自車的急剎車而導致與車輛4發(fā)生追尾事故。
圖1 追尾未遂
這種更深入、更有成效的分析也與ISO 21448（SOTIF）所提出的過程相匹配，以識別在某些不利觸發(fā)條件下系統(tǒng)可能會表現(xiàn)出的局限性、弱點與干擾，而這些都可能導致事故或相關意外事件的發(fā)生。
如果能夠提供AD/ADAS系統(tǒng)性能的概覽，工程師就可以迅速在結構化分析中定位所有相關的事件或條件，例如：
（1）數(shù)據(jù)日志中出現(xiàn)了哪些未遂事故？
（2）系統(tǒng)在哪一個操作域（OD）表現(xiàn)不佳，原因是什么？
（3）開發(fā)是否正朝著更好的表現(xiàn)方向發(fā)展？
（4）是否應該修改功能需求，以便流暢且充分地與現(xiàn)實世界交互？
（5）功能是否滿足了指定的需求？
展開 案例分享 | Humanetics和Foretellix聯(lián)合為ADAS和ADS搭建虛擬和物理測試流程
這項新的聯(lián)合產品結合了自動駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)和自動駕駛系統(tǒng)(ADS)的物理和虛擬測試。這將有助于OEM和Tier1應對ADAS和ADS日益增長的復雜性，降低開發(fā)和驗證成本，同時加速各類規(guī)范和非規(guī)范性的測試，以確保安全和合規(guī)性。
在發(fā)布的Humanetics和Foretellix的視頻中，兩家公司展示了用于測試驗證ADAS的驗證方案。該方案首先在Foretellix的驗證平臺Foretfiy上使用了M-SDL定義，M-SDL是Foretellix發(fā)明的一種開源可衡量場景的描述語言。然后，F(xiàn)oretify采用此抽象場景，自動創(chuàng)建了數(shù)千個有意義的測試，且這些測試可以兼容不同的測試平臺（例如模擬器、HIL、試驗臺架）。在演示過程中，一組具體測試數(shù)據(jù)發(fā)送到了Humanetics UFO Base（仿生機器人）控制軟件，然后通過使用UFO基礎腳本（.ubs）轉換數(shù)據(jù)，Humanetics 測試機器人（UFO，駕駛機器人）可以在試驗場上執(zhí)行這些測試。一旦開始測試，測試中的數(shù)據(jù)即被發(fā)送回Foretify場景分析面板，以進行KPI和覆蓋驅動分析，與虛擬測試的相關性以及在不同模擬器上的進一步迭代——以提供測試過程進度的可視化和可量化的覆蓋率狀態(tài)。
今年5月，這兩家合作公司計劃在位于北加州康科德的美國汽車協(xié)會GoMentum Station舉行聯(lián)合活動。該活動將包括聯(lián)合工具鏈的現(xiàn)場演示，工具鏈包括Foretellix的Foretify驗證和驗證平臺及其統(tǒng)一的覆蓋率驅動驗證的儀表板，可與Humanetics 測試機器人(UFO，駕駛機器人)聯(lián)合使用。
展開 
一文介紹特斯拉AD/ADAS緊急制動安全分析案例
從案例中也可清晰了解到IVEX安全分析平臺在AD/ADAS數(shù)據(jù)解析中的三大優(yōu)勢：
（1）異常行為快速定位
（2）多維度場景重建
（3）系統(tǒng)決策溯因分析
康謀分享 | 確保AD/ADAS系統(tǒng)的安全：避免數(shù)據(jù)泛濫的關鍵！
<p>為確保AD/ADAS系統(tǒng)的安全性，各大車企通常需要<strong>收集、處理和分析</strong>來自于攝像頭、激光雷達等傳感器的數(shù)據(jù)，以找出提高系統(tǒng)安全性和性能的方法。然而在數(shù)據(jù)收集過程中，不可避免地會出現(xiàn)<strong>大量無價值數(shù)據(jù)</strong>，造成<strong>數(shù)據(jù)泛濫</strong>的情況，進而影響數(shù)據(jù)的分析處理進程。為此，本文將為大家分享如何通過<strong>合適的指標</strong>及<strong>分析工具</strong>，實現(xiàn)<strong>數(shù)據(jù)的高效管理、解讀和正確分析</strong>，以避免數(shù)據(jù)泛濫的不利影響！</p><h2>一、現(xiàn)有問題</h2><p>對于汽車制造商來說，確保AD/ADAS系統(tǒng)的安全性通常需要<strong>收集大量數(shù)據(jù)。</strong>為了開發(fā)、驗證和改進自動駕駛系統(tǒng)，流程通常是相同的：在各種條件下反復進行駕駛測試，累積大量里程。</p><p>這些來自不同來源（攝像頭、GPS、激光雷達、仿真等）的駕駛日志隨后會被處理和分析，以找出提高系統(tǒng)安全性和性能的方法。由于涉及<strong>大量傳感器</strong>、<strong>眾多不同的使用場景</strong>以及<strong>大量的行駛里程</strong>，需要<strong>處理的信息量</strong>會迅速呈<strong>指數(shù)級增長。</strong></p><p>面對如此大量待處理的信息，很容易讓人感到不知所措。收集到的很多內容可能<strong>毫無用處</strong>（設想開車行駛的數(shù)千公里卻什么有趣的事情都沒發(fā)生），而且在這個過程中，一些信息可能會<strong>丟失或損壞</strong>。此外，僅收集數(shù)據(jù)是不夠的。這些數(shù)據(jù)需要被<strong>管理、解讀和正確分析</strong>。數(shù)據(jù)池越大，這個過程就越痛苦和昂貴。
展開 知行科技宋煒瑾：安全集成應對ADAS/AD系統(tǒng)開發(fā)新挑戰(zhàn)
來源 | 首屆焉知智車年會
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知行科技系統(tǒng)安全總監(jiān)宋煒瑾
在【首屆焉知智車
年會】上，知行科技系統(tǒng)安全總監(jiān)宋煒瑾以“安全集成-積極應對智能駕駛領域的新挑戰(zhàn)”為主題，介紹了知行科技的自動駕駛前裝方案，分享了開發(fā)過程中的一些心得和體驗，特別是滿足開發(fā)效率及安全需求的系統(tǒng)集成。
專攻自動駕駛前裝
宋煒瑾首先介紹了知行科技的基本情況，公司是一家專注于提供自動駕駛領域前裝方案的系統(tǒng)供應商，愿景是希望成為中國汽車制造商最信賴的一個智能駕駛合作伙伴。
公司的業(yè)務方向主要是兩部分，一個是產品開發(fā)，即自動駕駛的量產產品，主要是智能前置攝像頭，以及自動駕駛的域控制器。另一個是提供系統(tǒng)解決方案的合作開發(fā)服務，為主機廠以及一些合作伙伴提供對應L1到L4自動駕駛的工程方案和功能安全服務。
據(jù)介紹，知行科技成立于2016年年底，2018年與知名視覺算法供應商Mobileye達成戰(zhàn)略合作，目前的產品當中所使用的視覺感知芯片來自于Mobileye。同年，知行科技贏得了L2第一個量產項目，7月份，有了自己的制造工廠；2018年9月與TUV南德達成戰(zhàn)略合作。
2019年3月，獲取了L4物流車項目；2020年第三季度，開始提供L2量產產品。2020年9月，再獲新的L2量產項目，這兩個項目之間的區(qū)別是，第一個項目采用第一代平臺，第二個項目是第二代平臺，第二代平臺提升在于應對新法規(guī)的橫穿馬路識別要求
展開 康謀分享 | 直面AD/ADAS快速開發(fā)挑戰(zhàn)：IVEX自動駕駛場景管理及分析平臺！
<p>過去十年，<strong>自動駕駛和高級駕駛輔助系統(tǒng) (AD/ADAS) 軟件和硬件的開發(fā)</strong>成為了各大汽車公司的主要投資目標之一。各大汽車公司對 AD/ADAS 持續(xù)不斷的投資加快了 AD/ADAS 組件的開發(fā)周期，但也揭示了目前需要解決的<strong>重大挑戰(zhàn)——如何快速了解開發(fā) AD/ADAS 組件中的車輛行為，以便進行改進！</strong></p><h2>一、方案背景</h2><p>由于 AD/ADAS 的運行環(huán)境很復雜，從仿真到真實駕駛，<strong>任何 AD/ADAS 組件的每次更改都需要根據(jù)大量場景進行驗證。</strong>然而，場景數(shù)量龐大且每天都在增長，<strong>傳統(tǒng)的機器人開發(fā)支持工具（如 RVIZ）無法滿足我們的需求。</strong>例如，RVIZ只允許我們實時檢查車輛的行為，<strong>很難快速跳轉到任何特定事件。</strong></p><p>為此，<strong>康謀推出IVEX自動駕駛場景管理及分析平臺</strong>來克服這一難題。IVEX是一個基于云的平臺，包含許多功能來支持 AD/ADAS 的驗證和開發(fā)。</p><p><strong>下文康謀將為您分享在AD/ADAS開發(fā)中使用IVEX的經(jīng)驗。
展開 自動駕駛 - 科技定義未來汽車新架構
3.2 標桿車ADAS/ADS系統(tǒng)架構示例
1）老款E級車（BMW 7系 -2009款）：ADAS系統(tǒng)配置有14個ECU，半導體平均BOM成本為618美元。
圖3. BMW 7系 -2009款
2）更先進一代E級車（BMW 7系 -2015款）：E/E架構發(fā)生變化，新增了融合ECU，并且使用了以太網(wǎng)通訊，然而半導體平均BOM成本卻下降了10%。
圖4. BMW 7系 -2015款
3）2018款AudiA8 系統(tǒng)架構：已經(jīng)開始使用ADAS域控制器。
圖5. AudiA8 - 2018款
4）202X年某自動駕駛車輛系統(tǒng)架構預測：該系統(tǒng)架構采用了MPU、雙域控制器以及V2X通訊技術。
圖6. XX車 - 202X款
3.3 典型ADAS/ADS系統(tǒng)架構需求
該系統(tǒng)架構需求是基于BMW、Volvo、Nissan等標桿公司的現(xiàn)有自動駕駛車輛平臺的ADAS/ADS系統(tǒng)架構的總結分析；
表3. ADAS/AD系統(tǒng)架構需求
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自動駕駛路線圖的影響
到2020年，自動駕駛的ADAS/AD系統(tǒng)架構將出現(xiàn)在許多OEM的路線圖上；
1）軟件成本大約占ADAS系統(tǒng)總成本的45%（高端車）
在A8和Model S上，每個ADAS模塊（不包括超聲波傳感器）的軟件平均價值分別為90美元和77美元，高于其他車型的平均值。
表4.
展開 【技術貼】AVL Scenario Designer：面向自動駕駛功能開發(fā)、測試和驗證的場景編輯工具
然而，ADAS/AD功能開發(fā)和驗證往往需要成千上萬的場景來支撐，因此場景編輯成為了一個巨大的挑戰(zhàn)。
▲圖3: OpenSCENARIO場景文件代碼示例
AVL作為ASAM Open X系列標準小組成員之一，從2019年第一季度就參與了Open X系列標準的起草工作，從0.9到1.0、1.1，再到1.2，AVL為Open X系列標準的編制和推廣起到了巨大的推動作用。同時，AVL熟知OpenSCENARIO標準的復雜性，以及采用該標準進行場景編輯的困難之處。因此，AVL開發(fā)了面向ADAS/AD功能開發(fā)和驗證的可視化場景編輯工具——AVL Scenario Designer，該工具是AVL基于場景的ADAS/AD 功能開發(fā)及驗證工具鏈中的一部分。
▲圖4: AVL 基于場景的ADAS/AD開發(fā)流程及工具鏈
▲圖5:AVL Scenario Designer
AVL Scenario Designer充分利用了圖形化編輯的便利性和場景動畫的可讀性，開發(fā)了一款基于OpenSCENARIO 標準的場景編輯器，極大地提高了場景編輯的效率和準確性。
展開 康謀方案 | 基于AI自適應迭代的邊緣場景探索方案
三、結語
憑借最新的自適應DoE功能，aiFab給ADAS/AD驗證帶來了諸多益處：
（1）更快的發(fā)現(xiàn)邊緣案例：找到高風險場景而無需全量的網(wǎng)格測試
（2）更低的資源耗費：專注于特定方向的案例場景
（3）更好的風險覆蓋范圍：提升檢測稀少邊緣關鍵場景的能力
通過將自適應測試集成到aiFab中，aiFab解決方案提高了效率，同時增強了ADAS和自主系統(tǒng)的安全性、性能和信心。
智能駕駛中的底盤控制技術優(yōu)化設計方案
2、縱向加減速VLC（Vehicle Longitudinal Control）位于ADAS/ADS中
加減速控制放入ADAS/ADS的域控制器中，通過ADAS/ADS計算模塊計算出不同的加減速度控制信息，加速度通過正向扭矩輸入給動力控制單元VCU/HCU/EMS，減速度通過負向減速度輸入給制動控制單元ESP/iBooster等。
3、各底盤執(zhí)行器之間無直接交互
各底盤執(zhí)行器之間未建立相應的直接控制或交互能力。如縱向控制信息單元的執(zhí)行情況未與橫向執(zhí)行單元進行直接的信息交互，其轉向控制的執(zhí)行情況并未完全考慮縱向執(zhí)行和控情況。這可能造成車輛在執(zhí)行過程中無法完全將其運動狀態(tài)進行調諧，執(zhí)行結果無法完全確保其執(zhí)行能力具備高有效性。
下一代智能行車系統(tǒng)將逐漸考慮到橫縱向控制的綜合情況，從而將橫縱向控制總體納入到一個控制器中進行調諧。
而VMC （Vehicle Motion Control） 即是業(yè)界俗稱的底盤域控制，其作為整個底盤系統(tǒng)的協(xié)調者，即是將車輛運動控制進行總體把控。一方面承接了與ADAS /ADS的信息交互，另一方面建立了底盤各個執(zhí)行器之間的聯(lián)系，使各子系統(tǒng)能夠產生交互作用。VMC 產品作為一款軟件，理論上它可以集成在某個特定的ECU內，包含加速、減速、轉向的總體控制能力。
圖 與VMC相關的子系統(tǒng)
為應對未來多樣化的駕駛需求：其智能駕駛研發(fā)能力建設中，我們?yōu)槭裁葱枰猇MC呢？
在技術層面，與傳統(tǒng)的機械制動方式相比，線控制動的最主要特點是：
1. 反應更快，能在更短的時間內剎車；
2. 結構更簡單，重量更輕；
3.
展開 智能駕駛中的底盤控制技術優(yōu)化設計方案
2、縱向加減速VLC（Vehicle Longitudinal Control）位于ADAS/ADS中
加減速控制放入ADAS/ADS的域控制器中，通過ADAS/ADS計算模塊計算出不同的加減速度控制信息，加速度通過正向扭矩輸入給動力控制單元VCU/HCU/EMS，減速度通過負向減速度輸入給制動控制單元ESP/iBooster等。
3、各底盤執(zhí)行器之間無直接交互
各底盤執(zhí)行器之間未建立相應的直接控制或交互能力。如縱向控制信息單元的執(zhí)行情況未與橫向執(zhí)行單元進行直接的信息交互，其轉向控制的執(zhí)行情況并未完全考慮縱向執(zhí)行和控情況。這可能造成車輛在執(zhí)行過程中無法完全將其運動狀態(tài)進行調諧，執(zhí)行結果無法完全確保其執(zhí)行能力具備高有效性。
下一代智能行車系統(tǒng)將逐漸考慮到橫縱向控制的綜合情況，從而將橫縱向控制總體納入到一個控制器中進行調諧。
而VMC （Vehicle Motion Control） 即是業(yè)界俗稱的底盤域控制，其作為整個底盤系統(tǒng)的協(xié)調者，即是將車輛運動控制進行總體把控。一方面承接了與ADAS /ADS的信息交互，另一方面建立了底盤各個執(zhí)行器之間的聯(lián)系，使各子系統(tǒng)能夠產生交互作用。VMC 產品作為一款軟件，理論上它可以集成在某個特定的ECU內，包含加速、減速、轉向的總體控制能力。
圖 與VMC相關的子系統(tǒng)
為應對未來多樣化的駕駛需求：其智能駕駛研發(fā)能力建設中，我們?yōu)槭裁葱枰猇MC呢？
在技術層面，與傳統(tǒng)的機械制動方式相比，線控制動的最主要特點是：
1. 反應更快，能在更短的時間內剎車；
2. 結構更簡單，重量更輕；
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展開 英飛凌余辰杰：MCU 在智能駕駛傳感器和域控制器中的應用
總結一下，Safety MCU在ADAS/AD域控制器的作用主要有Safety Computing 和 independent Safety Path。目前集成Safety Island的AI SoC 仍需要Safety MCU來實現(xiàn)系統(tǒng)的功能安全。
AVL SCENIUS? —— 從設計到泛化的全流程ADAS場景測試平臺
行業(yè)挑戰(zhàn)
開發(fā)具有輔助駕駛（ADAS）或自動駕駛（AD）功能的車輛的主要障礙之一是確保ADAS功能在各種規(guī)定的條件和限制下的安全運行。因此大量的測試場景需要管理、準備、記錄，以及在模擬環(huán)境、和測試場景上執(zhí)行。為了處理海量和復雜的ADAS/AD測試場景，工程師需要一個全面和高效的工具鏈，以便于進行場景管理、測試規(guī)劃和風險及測試覆蓋率評估。
為了實現(xiàn)這一目標，我們已經(jīng)創(chuàng)建了AVL SCENIUS?解決方案套件。它是基于場景的ADAS/AD驗證和確認的整體和突破性方法，支持從場景設計到場景管理、測試案例生成、測試分配和結果報告的完整過程。
AVL SCENIUS?
AVL SCENIUS?套件是基于場景的ADAS/AD驗證和確認的整體和突破性解決方案，AVL Scenius 主要由Scenario Designer（場景設計），Scenario Data Manager（場景管理）和Test Case Generator（測試用例生成器）三部分組成，全面支持從場景設計、場景管理、測試案例生成、測試分配和結果報告的完整過程。
AVL SCENIUS? – Scenario Designer
Scenario Designer 是一款先進的圖形化所見即所得的軟件工具，用于輕松創(chuàng)建、導入、編輯和參數(shù)化場景。它完全支持標準化的OpenScenario和OpenDrive標準，及其中定義的Actor，Catalog，Manuva，Events，Trigger等功能。此外，它還可以利用其集成的回放引擎、交通模擬元素和自動路由對您創(chuàng)建的場景進行即時驗證。
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