自動駕駛汽車感知測試
關(guān)注創(chuàng)建者：匿名 創(chuàng)建時間：2021-09-24
自動駕駛汽車感知測試的視頻教程
自動駕駛感知仿真與驗證之毫米波雷達
適用人群：自動駕駛相關(guān)（汽車整車廠，傳感器供應(yīng)商等）行業(yè)人士 無人駕駛雷達天線設(shè)計流程與場景動態(tài)模擬【已結(jié)束】 直播時間：2019-12-19 20:00 如今，無人駕駛/自動駕駛正在迅速發(fā)展，在自動駕駛中最關(guān)鍵的雷達感知領(lǐng)域涉及多種雷達形式，如激光雷達、攝像頭、微波雷達等。
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仿真技術(shù)之自動駕駛感知視界-ANSYS傳感器仿真（攝像頭和激光雷達）
ANSYS自動駕駛系列Webinar，結(jié)合自動駕駛系統(tǒng)的研發(fā)講述ANSYS工具如何助力自動駕駛的開發(fā)驗證，本期重點為ANSYS自動駕駛解決方案之傳感器仿真（攝像頭和激光雷達）。
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自動駕駛汽車感知測試的實例教程
來源 |
智駕社
仿真模型使用戶能夠利用預(yù)定義輸入或?qū)崟r反饋，對基于索尼HDR成像器的感知系統(tǒng)進行可靠的、基于場景的測試，從而提高ADAS和AV應(yīng)用的準確性、可靠性和安全性。
為了最大限度地減少道路測試，協(xié)同仿真會將圖像輸入到先進的片上軟件感知系統(tǒng)中。與此同時，仿真環(huán)境中還集成了用于控制發(fā)動機管理和變速箱等功能的電子控制單元，以測試其性能。這種方法可確保從傳感器到處理芯片的整個仿真流程準確可靠。
索尼半導(dǎo)體解決方案公司汽車業(yè)務(wù)部總經(jīng)理Tomoki Seita表示：“完全自動駕駛的實現(xiàn)，需要依靠OEM廠商與Ansys等領(lǐng)先的技術(shù)提供商合作，以提高用于驗證自動駕駛系統(tǒng)的集成工具的準確性。通過此次合作，客戶可以使用高度可重現(xiàn)、高預(yù)測準確性的仿真，充滿信心地對其系統(tǒng)進行驗證。這尤其有利于OEM廠商和一級供應(yīng)商，他們可以運行實際攝像頭仿真來驗證識別算法和車輛控制軟件?！?此外，AVxcelerate平臺與許多客戶特定的仿真工具鏈兼容，包括開源仿真器或其他商業(yè)仿真器，其具有高度可擴展性，并支持云端使用，以提高算力和廣泛的可訪問性。該工作流程使設(shè)計人員能夠生成逼真的圖像，以便在組裝傳感器之前評估性能，或生成大規(guī)模的虛擬訓(xùn)練數(shù)據(jù)集。
Ansys產(chǎn)品高級副總裁Shane Emswiler表示：“滿足安全合規(guī)性是我們OEM廠商客戶的首要任務(wù)，但由于需要測試的場景數(shù)量眾多，實現(xiàn)這一目標十分困難。Ansys提供一系列多物理場仿真解決方案，以提高自動駕駛汽車的安全性和可靠性，同時加速研發(fā)流程。利用AVxcelerate Sensors，用戶可以在高保真度虛擬環(huán)境中復(fù)現(xiàn)道路決策，這可以提高預(yù)測準確性，并改變企業(yè)設(shè)計和測試自動駕駛汽車的方式?！?/span>
展開 車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域隨著物聯(lián)網(wǎng)與交通運輸領(lǐng)域的深度融合蓬勃發(fā)展．隨著深度學(xué)習(xí)的進步,車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的自動駕駛技術(shù)得到了突破性的發(fā)展,并有演化成一場新的汽車工業(yè)革命的趨勢．無論是特斯拉、蔚來等新型車企,還是福特、寶馬等傳統(tǒng)車企都陸續(xù)拿到了自動駕駛路測牌照,著眼于研發(fā)深度自動駕駛技術(shù)．迅猛發(fā)展的深度自動駕駛技術(shù)正逐漸成為車聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的主要支撐技術(shù)之一,正在改變未來的交通和出行方式．
視覺感知模塊是自動駕駛進行環(huán)境感知的重要組件,也是車輛進行智能決策的重要基礎(chǔ)．自動駕駛領(lǐng)域的重要企業(yè)特斯拉更是將視覺感知模塊作為其駕駛系統(tǒng)的唯一環(huán)境感知模塊．因此,自動駕駛系統(tǒng)視覺感知模塊的安全性是自動駕駛系統(tǒng)正常工作的關(guān)鍵．雖然視覺感知模塊的表現(xiàn)隨著深度視覺技術(shù)的發(fā)展穩(wěn)步提升,但是其從駕駛環(huán)境中感知到的特征語義難被理解、決策過程無法解釋．如何對自動駕駛系統(tǒng)視覺感知模塊的安全性進行充分測試,已經(jīng)成為了一個迫在眉睫、亟待解決的問題．
誠然,圍繞深度學(xué)習(xí)可解釋性方面的工作有了一定的突破,但是距離分析清楚自動駕駛視覺感知模塊的錯誤傳導(dǎo)機理還有較遠的距離．近年來,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑盒攻擊方法的進步,啟發(fā)大家提出了一些基于場景搜索的自動駕駛視覺感知模塊安全性測試技術(shù)．這些場景驅(qū)動的測試方法利用黑盒測試的思路,為駕駛系統(tǒng)提供盡可能多的駕駛場景數(shù)據(jù),觀察自動駕駛系統(tǒng)的輸出與測試預(yù)言(TestOracle)之間的差異,進而分析自動駕駛系統(tǒng)視覺感知模塊的安全性．
展開 毫米波雷達目標模擬過程中，會需要模擬各不同角度上的目標，由于目標模擬器不方便進行移動，無法模擬出相對測試環(huán)境的絕對角度，所以一般還會采用旋轉(zhuǎn)云臺搭載被測毫米波雷達，進行雷達與目標模擬器之間相對角度的模擬。
圖5 毫米波雷達目標模擬微波暗箱結(jié)構(gòu)示意圖
■ 總結(jié)：感知傳感器模擬仿真方案多樣性、實用性強
從上面的介紹不難看出，自動駕駛主要感知傳感器的實物仿真環(huán)境構(gòu)建，都是基于工作原理，靈活運用傳感器感知介質(zhì)特性，在標準環(huán)境下，進行的模擬目標匹配的信號再造。針對與同一類型的感知傳感器，其實物仿真環(huán)境的構(gòu)建方式其實并非是唯一的，只要環(huán)境中相對潔凈，未引入其他影響感知傳感器識別目標的噪聲，并能準確有效的對該類型傳感器可感知目標進行模擬，那這就是一個成功的環(huán)境構(gòu)建方案。所以在不同模擬仿真測試系統(tǒng)應(yīng)用時，可以結(jié)合不同的測試需求，對傳感器實物仿真構(gòu)建方法進行選擇。
從自動駕駛模擬仿真測試產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求角度出發(fā)，目前可以實現(xiàn)的感知傳感器環(huán)境構(gòu)建方案還相對較少，后續(xù)自動駕駛整車級模擬仿真測試環(huán)境中，必定需要多類型感知傳感器融合仿真測試環(huán)境。這對感知傳感器實物仿真測試環(huán)境構(gòu)建提出了更高的要求，也期待有更多更優(yōu)先的構(gòu)建方法和創(chuàng)新型構(gòu)想被提出。
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作者：北斗
文章來源：汽車測試網(wǎng)
展開 企業(yè)方面，恩智浦、意法半導(dǎo)體等半導(dǎo)體供應(yīng)商，大陸、德爾福等零部件供應(yīng)商都開發(fā)了相應(yīng)產(chǎn)品；通用汽車宣布將在2017年款凱迪拉克CTS上率先搭載采用DSRC技術(shù)的V2X系統(tǒng)，通過與GPS相結(jié)合，該系統(tǒng)能夠精確獲取周圍300m內(nèi)其他車輛的準確位置和行駛狀況。
3 總結(jié)
感知系統(tǒng)將真實世界的視覺、物理、事件等信息轉(zhuǎn)變成數(shù)字信號，為車輛了解周邊環(huán)境、制定駕駛操作提供了基本保障。本文從傳感器、定位導(dǎo)航、車聯(lián)通信3個技術(shù)方向介紹了感知系統(tǒng)。其中，傳感器技術(shù)能夠及時、快速掌握局部范圍內(nèi)各種人車路信息，有效應(yīng)對周邊突發(fā)事件；導(dǎo)航定位可確定車輛與路網(wǎng)其他單元的位置關(guān)系，提供全局視野，用于規(guī)劃路徑、優(yōu)化駕駛體驗；車聯(lián)通信可使人、車、路信息互聯(lián)共享，實時準確地大范圍、全方位感知環(huán)境信息，有效彌補傳感器感知范圍有限、易受環(huán)境影響，定位導(dǎo)航感知實時性差、感知內(nèi)容有限等缺陷。目前，各大汽車制造商正致力于自動駕駛汽車實用化研發(fā)和商業(yè)化推廣。多種技術(shù)融合的感知系統(tǒng)是實現(xiàn)高等級自動駕駛的關(guān)鍵技術(shù)，很大程度上決定著自動駕駛發(fā)展進程，間接影響著將來自動駕駛汽車的產(chǎn)品標準、試驗測試方法、安全等級評價等產(chǎn)業(yè)市場規(guī)則，以及交通規(guī)劃、車輛及駕駛人管理等社會治理規(guī)則。
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自動駕駛汽車感知測試的最新內(nèi)容
本文原刊登于Ansys.com：《Ansys AVxcelerate Sensors Software Leverages NI-RDMA for Hardware-in-the-loop (HiL) Testing》
作者：Lionel Bennes | Ansys高級產(chǎn)品經(jīng)理
編輯整理：劉宏鯤 | Ansys高級應(yīng)用工程師
原始設(shè)備制造商（OEM）和供應(yīng)商正在潛心研究、不懈努力地推進自動駕駛技術(shù)
當自動駕駛從輔助走向高階，具身智能從實驗室邁向量產(chǎn)賽道，兩大前沿領(lǐng)域的碰撞正重構(gòu)汽車產(chǎn)業(yè)格局。數(shù)據(jù)顯示，2026年智能駕駛商業(yè)化進程將加速推進，L2級輔助駕駛滲透率有望超70%，具身智能更是被業(yè)內(nèi)預(yù)判為萬億級黃金賽道。在這一產(chǎn)業(yè)變革的關(guān)鍵節(jié)點，AUTO TECH China 2026廣州國際自動駕駛與具身智能技術(shù)展覽會即將于11月27日-30日在廣州廣交會展館D區(qū)盛大啟幕，為全球行業(yè)同仁搭建起技術(shù)交流
01 引言
在端到端自動駕駛的研發(fā)競賽中，算法的迭代速度遠超物理世界的測試能力。單純依賴路測不僅成本高昂、周期漫長，更無法窮盡決定系統(tǒng)安全性的關(guān)鍵邊緣場景（Corner Cases）。
因此，硬件在環(huán)（HIL）仿真測試成為唯一的出路。然而，將仿真數(shù)據(jù)閉環(huán)注入域控制器流程中存在諸多技術(shù)難度，特別是高像素相機原始數(shù)據(jù)，如何無損、無延遲地將數(shù)據(jù)灌入對時序和信號要求極為苛刻的域控制器中成為了當前調(diào)試
該合作使OEM廠商和一級供應(yīng)商能夠可靠地評估和驗證 ADAS/AV 功能在各種天氣和照明條件下的性能
主要亮點
Ansys AVxcelerate Sensors?自動駕駛汽車（AV）傳感器仿真軟件，可實現(xiàn)面向基于場景的感知測試的實時多光譜攝像頭仿真
利用AVxcelerate Sensors和索尼的高動態(tài)范圍（HDR）圖像傳感器模型，OEM廠商可以測試高級駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS
摘 要：無人駕駛和智能網(wǎng)聯(lián)汽車是汽車行業(yè)未來的發(fā)展方向，但迄今為止無人駕駛的安全問題始終沒能完全解決。復(fù)雜的道路條件和交通環(huán)境對于無人駕駛的挑戰(zhàn)非常大。無人駕駛汽車在上路前必須經(jīng)過不同場景的適應(yīng)性測試，主要包括虛擬仿真測試、封閉場地測試和路測，但當前各個環(huán)節(jié)都存在一些明顯的短板。文章通過梳理無人駕駛汽車虛擬測試場景模型層開發(fā)的原則，提出了一系列在搭建仿真場景時需要注意的關(guān)鍵問題，對于提高無人駕駛汽車仿真測試的有效性具有一定的借鑒價值和現(xiàn)實意義
隨著智能駕駛技術(shù)的普遍應(yīng)用，智能駕駛相關(guān)的測試測量方法也隨之發(fā)展。特別是模擬仿真測試領(lǐng)域，在智能駕駛產(chǎn)品開發(fā)過程中的應(yīng)用越來越廣泛。而無論是自動駕駛（AD）還是高級輔助駕駛系統(tǒng)（ADAS），都是依靠高精度攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等感知傳感器對車輛周邊環(huán)境進行感知識別來實現(xiàn)的。那么在自動駕駛系統(tǒng)模擬仿真測試實施過程中，系統(tǒng)中感知傳感器是如何進行實物仿真測試驗證的呢。
本文對自動駕駛系統(tǒng)中感知傳感器實物仿真測試環(huán)境構(gòu)建的原理及其相關(guān)方案進行介紹
在自動駕駛技術(shù)發(fā)展中，V2X仿真作為車路協(xié)同的必不可少的一環(huán)，其重要性得到越來越多的關(guān)注。 V2X仿真不僅僅需要在通信層面進行仿真測試，更需要在復(fù)雜的交通環(huán)境中測試。而在V2X的整個行業(yè)中，不同的角色所關(guān)注和測試的數(shù)據(jù)連和功況也不同。基建制造商，電信運營商，OBU制造商，算法提供商所考慮的點側(cè)重不同。 本期直播內(nèi)容重點將聚集在交通，重在梳理不同需求下仿真的實現(xiàn)方式套路，及其局限性。包括使用Opti
作者 | Ammie
真實駕駛場景中，通過觀察和互動，使智能駕駛汽車能夠積累知識并應(yīng)對不可預(yù)測的情況。我們將智駕汽車的這種對世界運作方式稱為“常規(guī)認知”，它使智能汽車能夠找到自己的方向。對周邊環(huán)境目標的觀察也使自車能夠?qū)W習(xí)并遵守規(guī)則。機器學(xué)習(xí)中的一個類似概念是一種稱為模仿學(xué)習(xí)的方法，它允許模型學(xué)習(xí)模仿人類在給定任務(wù)中的行為。
Wayve作為最先發(fā)布最先進的端到端模型的公司
例如，開發(fā)者可以通過模擬各種復(fù)雜的道路場景來測試自動駕駛汽車的感知和決策能力，以及交互的實時性和可靠性等。其次，虛擬仿真測試還可以用于自動駕駛汽車的安全測試。通過模擬各種異常情況和故障場景，可以幫助開發(fā)者發(fā)現(xiàn)潛在的安全隱患并進行修復(fù)。此外，虛擬仿真測試還可以用于新技術(shù)的評估和比較，例如不同感知傳感器和算法的性能評估等。
現(xiàn)在自動駕駛車輛傳感器的布置五花八門，各家有各家的方案。
那假設(shè)我有一個傳感器配置的車輛，我現(xiàn)在去采集了很多感知場景的數(shù)據(jù)，
這些數(shù)據(jù)這樣能變現(xiàn)呢？是否有公司需要數(shù)據(jù)來訓(xùn)練算法呢？我的傳感器布局可能和需求方的不一樣，那我的數(shù)據(jù)他可以用來訓(xùn)練他的算法嗎？
