硬件在環測試的案例
汽車高精度衛星導航硬件在環HiL測試怎么做？
挑戰一
衛星導航硬件在環GNSS HiL
在各種可能的條件和變化下驗證自動駕駛和車聯網功能對汽車開發領域提出了重大挑戰。例如，自動緊急制動 (AEB) 和自適應巡航控制 (ACC) 之類的功能，甚至是在高速公路自動駕駛條件下的全自動功能，都需要在多種場景和車輛配置下，對車輛進行大量的功能性和非功能性的驗證和優化。
目前，ADAS 和 AD 驗證主要采用兩種方法：在公共道路或試驗場上進行駕駛測試和基于硬件在環 (HiL)或者整車在環ViL的測試。
圖1：自動駕駛汽車的硬件在環HiL和整車在環ViL測試平臺
挑戰二
高精度衛星導航
GNSS市場在很多因素的驅動下正在快速發展，由于車聯網市場、無人駕駛的出現，車載導航的要求也在不斷增加，從最初的標準定位SPS（Standard Positioning System）需求，發展到現在的高精度定位PPS（Precise Positioning System）需求。
展開 基于PXI和StarSim的含雙饋發電機組的功率硬件在環仿真測試平臺
五、總結
在該項目中，清華大學智能電網運行與優化實驗室與上海遠寬能源科技有限公司共同合作完成了功率硬件在環平臺的設計工作，實時仿真器采用NI公司的PXI硬件和上海遠寬能源科技有限公司的StarSim電磁暫態仿真軟件加以實現。通過有功實驗和電壓不對稱實驗測試雙饋發電機組接入功率硬件在環平臺的可行性。為后續更多設備的測試和實驗提供了平臺設計基礎。
DNV GL和ContiOcean上海匯舸啟動船用廢氣凈化系統硬件在環（HIL）測試合作
“我們很高興為致力于在海事行業提供高質量和可靠洗滌塔的上海匯舸提供HIL測試服務。 通過利用基于模擬器的測試而不是實際系統的物理測試，使得數字孿生技術得以現實應用。利用標準的HIL測試工作，我們還可以為洗滌塔供應商的服務工程師和船上船員提供量身定制的數字化培訓模擬器。”DNV GL大中華區技術中心總經理陸福凱/Mr.FalkRothe表示。
“國際海事組織的法規旨在限制船舶運營中有害物質排放到空氣和水中。 為應對這一要求，許多船東選擇安裝洗滌塔，繼而降低船上安裝洗滌塔過程中帶來的風險對他們來說尤其重要，因為國內的洗滌塔供應商常常面臨著證明其產品集成到船上系統的功能性的挑戰，HIL測試是確保高質量控制系統的一個非常好的途徑，并有利于各方。”DNV GL認證業務商務經理陳建新先生表示。
與ContiOcean上海匯舸在HIL測試方面的合作涵蓋了一系列船舶，雙方都期待著在這個項目和未來的長期開展友好的合作。
關于HiL（硬件在環）測試
采用硬件在環（HIL）技術對控制系統軟件進行驗證和測試將減少軟件帶來的問題，從而實現更安全，更可靠的自動化系統和更短的調試時間。到目前為止，我們只對洗滌塔進行Scheme B測試，這需要整個系統在船上進行測試。但是，船東/船廠在海上試航期間將對順利按時交付有著巨大壓力。 這就是為什么他們希望提前進行模擬測試的原因。HIL測試將在FAT（工廠驗收測試）期間進行，該工具也可用于培訓船員。任何控制系統都可以進行HIL測試，例如洗滌塔，選擇性催化還原系統（SCR），LNG雙燃料，能源管理系統，壓載水處理系統等。
通過在供應商的場所將模擬器連接到目標控制系統來執行洗滌塔 HIL測試，從而可以在受控環境中進行測試。HIL仿真器通過模擬必要的執行器，動態反應和各類傳感器，充當控制系統的虛擬控制目標。
展開 淺析駕駛輔助系統硬件在環仿真技術
對智能汽車的駕駛輔助系統提升安全性能的需求不斷提高，多傳感器信息融合是駕駛輔助系統的應用趨勢，硬件在環仿真測試平臺能對駕駛輔助系統安全性進行深度測試。通過分析汽車典型駕駛輔助系統主要傳感器構成和傳感器仿真特點，介紹先進的駕駛輔助系統硬件在環仿真測試平臺構架。根據未來汽車多傳感器融合環境感知發展趨勢，總結未來自動駕駛汽車硬件在環仿真測試評價技術存在的挑戰和發展方向，為行業應用提供參考。
先進駕駛員輔助系統（ADAS）可以協助駕駛員提高行車安全性和駕駛舒適性，被認為是提升出行效率、解決交通事故頻發問題的有效措施。駕駛輔助系統依靠傳感器采集車輛行駛四周的環境，并根據環境目標威脅而作出橫向、縱向控制，可有效降低道路交通事故發生的概率。傳統的場地測試是以假人、假車、環境模擬器等測試設備構建有限測試場景，測試決策控制算法的合理性和控制算法與車輛匹配的優劣。駕駛輔助系統連續感知、決策、執行，全天候持續運行，傳統測試評價手段已難有效覆蓋自動駕駛新特征。智能駕駛輔助系統在開發的過程中，每一階段功能和性能的測試評價將通過多樣化的試驗結果相互組合印證，需要進行實車道路測試、公開道路測試，功能安全測試、信息安全測試、仿真測試等，硬件在環仿真測試平臺是智能網聯汽車“V”型開發過程中不可缺少的工具鏈。
駕駛輔助系統功能及傳感器原理
駕駛輔助系統構成和原理
汽車駕駛輔助系統的構成和系統原理，如圖1所示。目前，駕駛輔助系統主要裝備毫米波雷達、攝像頭、360°環視系統、超聲波雷達，實現自動泊車（APA）、自適應巡航（ACC）、緊急制動（AEB）、盲區監測（BSD）、車道保持輔助（LKA）、交通擁堵輔助（TJA）等功能，而激光雷達主要是在更高級別的自動駕駛汽車上裝備。
展開 
汽車硬件在環（HIL）之車身電子測試解析
測試軟件與工具鏈
仿真軟件：MATLAB/Simulink（建模）、dSPACE TargetLink（代碼生成）、vEOS（實時仿真平臺）；
自動化測試工具：LabVIEW（腳本編寫）、CANoe（總線分析與測試用例管理）；
故障注入工具：使用軟件直接修改仿真模型參數（如將車窗電機阻力設為異常值），或通過硬件板卡強制注入短路 / 開路信號。
四、車身電子 HIL 測試的行業應用案例
BCM 測試優化：
問題：實車測試中發現冬季低溫下車窗升降卡頓，排查耗時 2 個月；
HIL 方案：在臺架中模擬 - 25℃環境，注入玻璃導軌結冰導致的摩擦阻力模型，發現 BCM 未啟用低溫模式下的電機扭矩補償策略，48 小時內定位問題并優化參數。
新能源汽車燈光節能測試：
需求：降低電動車夜間燈光功耗以延長續航；
HIL 方案：通過仿真不同路況（城市道路、高速）的照明需求，優化大燈亮度動態調節邏輯，最終實現功耗降低 12%，同時滿足 ECE R123 燈光標準。
五、慧通測控汽車硬件在環車身電子測試設備
車窗升降耐久測試設備：可用于車身電子中車窗控制系統的測試，通過模擬車窗的反復升降動作，檢測車窗電機、控制器以及相關機械部件的耐久性，確保車窗系統在長期使用過程中的可靠性。
連接器類測試設備：汽車車身電子系統中有大量連接器，該公司的全自動插拔力試驗機可模擬實際使用環境中連接器的插拔過程，精確測量插拔力、插拔次數、接觸電阻等關鍵參數，以評估連接器的可靠性、耐用性和穩定性，可用于車身電子系統中連接器的耐久性測試，模擬不同路況下的插拔操作，為汽車廠商提供改進設計和材料選擇的依據。
展開 自動駕駛 | Ansys AVxcelerate Sensors利用NI-RDMA進行硬件在環（HiL）測試
HiL測試中出現的任何問題，都可以通過在此階段負責控制特定功能的電子控制單元（ECU）或嵌入式系統來解決。
由于感知算法的復雜性，我們無法依靠以理論分析為主的傳統驗證方法來驗證，也無法依賴像OTA攝像頭和顯示器硬件在環等已顯示出局限性的測試方式。相反，感知算法必須根據大量合成仿真數據進行測試。此時，就需要通過仿真進行直接數據注入，以確保注入數據在傳輸過程中保持質量，同時還無需用攝像頭進行監控校準。
通過仿真進行直接數據注入可提高工作臺測試的準確性
如今，高分辨率傳感器為HiL工作臺帶來了技術限制，而這一挑戰，與通過HDMI或DisplayPort將合成視頻數據傳輸到HiL工作臺的傳統方法有關。這些端口造成了全高清分辨率和數據傳輸限制，無法滿足自動駕駛環境對實時響應率的需求。
基于仿真原始信號的直接數據注入，則提供了一種可行的解決方案，可實現在HiL工作臺上測試感知功能。用于測試攝像頭芯片的傳統HiL技術，例如OTA攝像頭捕捉技術，不允許工程師保存真實攝像頭圖像的高動態或對其進行仿真，尤其是針對夜間駕駛等場景。由于缺少高動態范圍，攝像頭的圖像信號處理（ISP）無法得到適當的激勵，因此來自芯片的反向信道數據無法整合到仿真循環中。
利用直接數據注入，可對傳感器的環境和硬件/光學方面進行全面仿真，而且僅將原始信號注入到處理硬件和軟件的最后部分，這樣可實現更準確的HiL工作臺測試和AV感知驗證。利用原始數據注入，芯片及其圖像信號處理器（ISP）會受到相關數據的激勵。這樣，整體行為與現實一致，并且可以在仿真循環中考慮反向信道數據。這意味著可以使用其原始系列固件對ECU進行測試，而無需在測試前將其設置為特殊的“HiL模式”。
展開 案例分享 | 福特運用Adams Real Time減少物理樣機
福特公司傳統的變速箱標定方法包含對整車樣機進行物理測試，并制定了大量的測試計劃，既耗時又昂貴。通過與MSC軟件公司及其咨詢團隊合作，福特開發了硬件在環測試流程，以減少物理樣機的需求。
硬件在環測試 (HiL)
福特一直是Adams車輛動力學模型的長期用戶。隨著2017年Adams Real Time（RT）的發布，福特公司發現了一個機會，可以在開發周期中，進一步順勢利用現有的Adams知識庫進行車輛測試和標定。
MSC和福特一起，在HIL測試環境中實現了物理組件和Adams實時模型的結合，以評估多個車輛平臺的換檔品質。對于每個測試設置，將發動機和變速箱物理樣機與車輛的Adams虛擬模型連接。實施過程包括三個階段：
用于實時分析的模型轉換。
利用現有的Adams車輛模型，創建相應的能夠滿足實時平臺/硬件要求的Adams實時模型。
模型設置。
模型準備好集成到測試臺中，這項工作包括創建I / O通道、調整RT解算器設置和生成FMU，符合FMI協同仿真標準的模型表示方法。
展開 案例 | 運用ADAMS實時減少物理樣機
福特公司傳統的變速箱標定方法包含對整車樣機進行物理測試，并制定了大量的測試計劃，既耗時又昂貴。通過與MSC軟件公司及其咨詢團隊合作，福特開發了硬件在環測試流程，以減少物理樣機的需求。
硬件在環測試 (HiL)
福特一直是 Adams 車輛動力學模型的長期用戶。隨著2017 年 Adams Real Time（RT）的發布，福特公司發現了一個機會，可以在開發周期中，進一步順勢利用現有的 Adams 知識庫進行車輛測試和標定。
MSC 和福特一起，在 HIL 測試環境中實現了物理組件和 Adams 實時模型的結合，以評估多個車輛平臺的換檔質品質。對于每個測試設置，將發動機和變速箱物理樣機與車輛的 Adams 虛擬模型連接。
實施過程包括三個階段：
-用于實時分析的模型轉換
利用現有的 Adams 車輛模型，創建相應的能夠滿足
實時平臺 / 硬件要求的 Adams 實時模型。
-模型設置
模型準備好集成到測試臺中，這項工作包括創建 I/O 通道、調整 RT 解算器設置和生成 FMU，符合FMI 協同仿真標準的模型表示方法。
-與 HIL 測試臺集成
FMU 隨后被移植到 HIL 平臺上，并在執行硬件調整之前對模型進行校準以測試數據。
由于實時 Adams 模型是從福特內部已經用于汽車開發的現有汽車模型中得出的，因此模型開發的開銷很小。從現有的全保真 Adams 模型生成實時模型涉及多種模型降階策略。
對于此用例，需要在實時模型中包含板簧。先前存在的基于梁的板簧模型對于實時分析而言過于復雜，因此將其替換為具有等效特性的五桿模型。在梁式板簧模型上進行了懸架子系統仿真，以獲得彈簧特性的目標值。
展開 Adams Real Time 硬件在環解決方案
將車輛動力學模型與底盤穩定性控制器、視覺/距離傳感器或駕駛模擬器（例如 VI-Grade公司的Dim駕駛模擬器）之類的硬件元件進行仿真和測試時，車輛動力學模型的是先決條件。長期以來，MSC Adams 一直是汽車行業頗受青睞的車輛動力學仿真軟件。
如今，借助 Adams Real Time，從 SIL（軟件在環）到 HIL（硬件在環）、ADAS（高級駕駛員輔助系統）應用程序，分析人員都可以重復使用同一個高逼真度離線仿真基礎模型。這種單一工具/單一模型方法不僅有效提高車輛開發效率，縮短開發周期，還可以消除易出錯的不同動力學仿真軟件之間的模型轉換工作，節省數萬美元的成本。
Adams Real Time 出現之前…
在 Adams Real Time 出現之前，Adams Car 用戶需要將 Adams 模型轉換成第三方模型，然后才能進行硬件在環（HIL）仿真和測試。這一工作流程存在三個缺點：
1. 必須使用兩種不同的工具來創建兩組不同的車輛全尺寸模型；
2. 無法將降階的第三方模型轉換回最初的 Adams 模型；
3. 在某些第三方模型中無法對組件/拓撲結構進行修改。
Adams Real Time 出現之后！
Adams Real Time 出現之后，工程師們便可將同一個 Adams 模型同時用于高逼真度仿真和實時分析。將兩套模型合二為一，可大幅減少進行模型轉換所需的工作量，從而改善了一致性，并且提高了不同部門之間的工作流程效率。
借助 Adams，以下創新工作就可以運用 Adams Real Time 的強大功能，并在 ADAS 仿真中大顯身手：
1.
展開 自動駕駛軟硬件在環系統仿真方案及實踐
來源 | 自動駕駛測試驗證技術創新論壇
自動駕駛軟硬件在環系統仿真方案及實踐
來源 |
自動駕駛測試驗證技術創新論壇
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新聞 | MSC公司Adams Real Time提供硬件在環仿真解決方案
Adams Real Time允許用戶通過SimWB將Adams模型與硬件控制器或駕駛模擬器進行集成。
· Adams Real Time積分器
這個新版本為Adams 解算器提供了一個新的固定步長積分器。固定步長功能的目的是確保在給定的時間內完成固定的工作量，以滿足Linux實時操作系統（RTOS）的要求。
該功能可在任何環境中運作，包括非RTOS場景，例如，用戶可通過該功能進行預判斷，確定一項給定分析是否適合于實時模擬以及模擬結果是否符合要求。利用Adams 解算器與Concurrent平臺的相互兼容性，用戶能夠進行實時模擬。
· 本地輪胎解算器
默認情況下，Adams輪胎模型是由Adams 解算器進行求解計算。在新版本中，PAC2002提供選項以便內部計算輪胎方程，替代Adams 解算器中進行的計算。特別是對于具有高級瞬態或帶動力學選項的輪胎，本地輪胎解算器能夠降低Adams解算器的工作量以及中央處理器（CPU）的運算時間，同時提高模擬速度。
· FMI聯合仿真直接模式和多線程并行
在新版本中，以FMI為基礎的聯合仿真增加了新的“直接”通信功能。該功能能夠改善在聯合仿真期間主次FMU之間的通信性能。通過在Adams Controls Plant Export對話框中設置，即可用于Adams聯合仿真。
Adams 解算器的內存共享多線程技術（SMP）增強了聯合仿真性能，對于高保真度的Adams模型的效果尤其顯著。
“Adams 實時仿真的主要價值定位是，保持在同一建模環境的能力，從高保真度的脫機模型向軟件在環（SiL）的轉變，同時同樣的模型的實時仿真版本可以應用于硬件在環（HiL）、駕駛模擬器、高級駕駛員輔助系統（ADAS）等。
展開 RVS—面向目標硬件的軟件性能測試工具
其顯著特點如下：
? 一種通用的解決方案，能夠復用在不同的工程當中
? 收集和輸出數據簡單和快速
? 巨大的數據儲存能力
? RTBx將檢測點代碼尺寸和執行時間開銷降到了較低
? 直接與用戶目標硬件的TTL或LVDS等I/O接口相連
? 長達數天的連續數據存儲能力
? 展示目標硬件針腳狀態
應用案例
AR 眼鏡硬件可靠性測試方法
AR 眼鏡作為集成了光學、電子、傳感器等復雜硬件的智能設備，其硬件可靠性直接影響產品使用壽命和用戶體驗。硬件可靠性測試需針對 AR 眼鏡特殊結構和使用場景，從機械強度、環境適應、電池性能、傳感器精度等方面展開系統性驗證，以下為具體測試方法與要點。
一、機械可靠性測試：抵御日常物理沖擊
（一）跌落測試：模擬意外掉落場景
測試場景設計：
分別從 0.5 米（口袋滑落）、1 米（正常握持掉落）、1.5 米（站立高度掉落）三個高度，將 AR 眼鏡以不同姿態（正面、側面、背面、眼鏡腿朝下）跌落至水泥地、木質地板、瓷磚地面等不同材質表面，每個高度和姿態組合測試 3 次。
關鍵檢測點：
外觀檢查：鏡片是否開裂、鏡框是否變形、接縫處是否松動；
功能驗證：光學顯示是否正常（如有無暗斑、圖像偏移）、傳感器功能是否失靈（如陀螺儀數據異常）、按鍵與接口是否卡頓或損壞。
（二）擠壓測試：驗證結構抗壓能力
測試方法：
使用壓力測試機對 AR 眼鏡施加線性壓力，壓力范圍根據產品設計目標設定（如消費級產品通常測試 50-100N 壓力，工業級產品需達 200N 以上），保持壓力 30 秒后緩慢釋放，重復測試 5 次。
重點評估：
鏡框與鏡片的形變程度，是否出現不可逆變形；
內部光學元件（如光波導鏡片、投影模塊）是否因擠壓移位，導致顯示異常。
（三）振動測試：模擬運動中的機械應力
測試參數：
通過振動臺施加 5-2000Hz 頻率范圍的正弦或隨機振動，振幅根據使用場景設定（如跑步場景模擬 5-50Hz 低頻振動，工業場景需覆蓋全頻段），持續測試 4-8 小時。
展開 【干貨分享】為什么硬件測試如此重要？？？
為什么要寫一篇關于硬件測試的文章？
硬件測試是電子產品開發過程很重要一環，產品在設計階段很多潛在的問題只看表面是看不出來的，各模塊電路必須有針對性的測試才能將問題扼殺在搖籃里。因此，硬件測試工作顯得尤其重要。
硬件測試工作從什么階段開始？
我們一般認為硬件測試是產品研發后期階段要做的，其實不然，在項目開始階段，相關測試人員就應該參與到對產品的可測試性、測試方案等等的評估中來。并且產品硬件測試會伴隨整個產品研發周期。
對于測試，我們一般會進行功能測試、電源測試、信號測試、關鍵元器件測試、環境測試、EMC測試、機械相關的測試、特殊的設備還會進行鹽霧試驗、硫化試驗。整機結構還會進行：跌落試驗、擠壓、扭曲等等。本文主要將重點主要放在硬件相關的測試上。
測試準備工作
硬件測試前期準備工作包括：
測試用硬件版本
確保測試所用硬件平臺為項目最新調整過的版本。
測試用軟件版本
確保測試所用固件為項目最新調整過的版本。
測試工具
硬件測試一般需要可調電源、示波器、數字萬用表、電子負載、電流鉗等等。
功能測試
功能測試主要是針對產品實現具體功能進行初步的測試。
舉個例子，比如產品某些接口具備短路保護功能，那么我們要考慮如何對產品進行短路測試，包括接口上哪些信號需要做短路測試？對電源還是地做短路？
再舉個栗子，比如某個產品具備揚聲器播放功能，那么我們要考慮如何對揚聲器驅動電路進行測試？包括產品要求具備的音頻分貝值、揚聲器驅動電路所用功放的類型及其驅動功率的測試等等。
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