ADAS仿真測試的案例
設計仿真 | 高級駕駛員輔助系統(ADAS) XIL測試
隨著人們對ADAS產品的廣泛關注，各大主機廠和供應商紛紛建立自己的ADAS開發團隊和推出ADAS產品。根據汽車電子開發的V流程，產品在推向市場之前，要進行SIL、MIL、HIL和VIL等仿真驗證，在保證產品的功能的可靠性和性能的穩定性的同時，減少產品的研發費用和縮短產品的研發周期。
在SIL/MIL仿真測試中，需要仿真工具能夠集成客戶多樣化的算法平臺，如C++，simulink等；在HIL仿真測試中，需要仿真工具的仿真速度能夠滿足實時性要求；在VIL仿真測試中，需要仿真工具能夠模擬虛擬的測試場地等。
在傳感器仿真測試方面，需要仿真工具能夠仿真Camera，Lidar，Radar和超聲波等不同的傳感器類型，同是能夠模擬不同等級的傳感器信號，以滿足不同用戶測試不同算法的需求。
在整個測試閉環中，還需要仿真工具能夠集成不同的車輛動力學軟件的同時，能夠和自動化測試軟件無縫集成，從而滿足用戶的自動化測試需求。
汽車高級駕駛員輔助系統的開發和測試領域：
基于VTD的智能駕駛仿真測試系統，采用VTD軟件作為場景搭建和仿真的工具，將VTD軟件布置在高性能圖形工作站中。基于VTD的ROD工具來搭建測試的道路系統，基于ScenarioEditor工具來創建動態的交通，同時根據用戶的被測系統在VTD軟件中來配置不同的傳感器類型及仿真等級。該系統可以滿足用戶的如下需求：
? 進行控制算法的SIL/MIL/HIL測試；
?進行感知+控制算法的SIL/MIL/HIL測試；
?進行基于視頻暗箱/視頻注入的圖像識別算法測試；
?進行基于回波模擬/點云的Radar識別算法的測試；
?進行基于Objectlist和激光雷達點云識別算法的測試；
?進行多傳感器在環同時測試；
?進行基于worldsim的自動化測試。
展開 趨勢 | 電車 & 越野運輸車的ADAS和自動駕駛測試解決方案
如果要適應這種情況，仿真是一種更快、更安全的方法來訓練電車和駕駛員。同時，面向
相機、LiDAR和RADAR的傳感器仿真技術在汽車工業中也占有重要的地位，正在幫助電車進行物體檢測和距離計算。
隨著無軌電車的到來，它們需要能夠與其他車輛連接，并且其ADAS功能（如自適應巡航控制ACC）需要能夠避免與其他車輛發生碰撞，同時保持更安全的距離。
圖 1: 基于VTD的電車城市環境仿真
城市中對自動駕駛電車的需求日益增加，這給行業帶來了對ADAS系統進行快速驗證和確認的壓力，而仿真是當今唯一真正可行的解決方案。圖1展示了最近添加到Virtual Test Drive（VTD）軟件中的功能，以模擬各種電車環境場景以及周圍的行人、交通、動物和景觀物體。
這些行業需要非常大的車輛系統，因此在操作這些大型車輛時始終會出現盲點，駕駛員無法對其周圍環境進行360度觀察，同時，越野環境中大量的灰塵也降低了駕駛員看到的可見度。為了克服這些局限性，傳感器起著至關重要的作用，尤其是當車輛自主運行效率成倍增加時，傳感器可以減少致命事故的發生。
圖2: 基于VTD的自動垃圾車越野環境仿真
自動駕駛的有軌電車和越野汽車將具有更好的安全性與舒適性，并能減少在危險場所工作的人員數量。但是，對于這些車輛的開發和測試還需要大量的測試資源，由于存在未知或未發現的現象，可能會發生許多事故，如果沒有仿真軟件，這將是一個緩慢的過程。創建一個真實世界的副本仿真環境，ADAS系統內部的傳感器仿真等技術將有助于克服這些挑戰。
Virtual Test Drive (VTD)，是用于模擬ADAS系統和自動駕駛汽車的完整工具鏈，憑借我們歷經考驗且值得信賴的解決方案，引領著這兩個領域的前進方向。
展開 用于ADAS HiL測試的虛擬環境
來源 |
自動駕駛測試驗證技術創新論壇
從數據采集到回放驗證：ADTF 適配 ROS2 的 ADAS 測試實踐
不僅能看畫面，對組件持續迭代開發后，還能讓測試與技術負責人更直觀地判斷數據質量、時間節奏和回放狀態。
2、 ADAS 數據分析流程
基于上述方案，我們梳理出ADAS項目中數據采集與處理的典型流程，全程圍繞“可復用、可復現”核心目標，打通從路測到問題復核的全鏈路，具體分為四個階段：
（1）階段1：路測采集
車輛在真實道路采集圖像與相關數據，沉淀為 ROSBAG 數據包。
（2）階段2：離線回放
在 ADTF 環境中，通過 ros2bag_image_replay 讀取指定圖像主題，按回放節奏輸出標準視頻流。
（3）階段3：可視化觀察
demo_qt_video_display 負責窗口展示，同時疊加關鍵回放信息，幫助測試工程師快速判斷當前狀態。
（4）階段4：問題定位與復核
當出現感知異常、時序偏差或場景復現問題時，團隊可以基于同一條回放鏈路重復驗證，而不是每次重新搭環境。
這條流程看上去不復雜，但它解決了一個關鍵問題： 把“單次調試”變成“可重復驗證”。 對于 ADAS 項目來說，這一步往往就是效率分水嶺。
3、方案特點
當項目進入多角色協同、批量驗證階段時，團隊通常會更加關注：流程是否規范、組件是否可復用、聯調是否可控、回放與分析是否可持續運營。在這樣的背景下，ADTF 提供了一種工程化補位：在保留 ROS2 生態靈活性的同時，提升整條數據鏈路的穩定性和效率。
具體表現為：
（1）降低協同摩擦：算法、測試、平臺團隊圍繞同一回放入口協作，溝通成本下降。
（2）提升復現效率：問題場景可重復回放，減少“這次有、下次沒”的隨機性。
（3）增強工程可控性：通過組件化設計，后續擴展新傳感器或新話題時改造更平滑。
展開 
AVL SCENIUS? —— 從設計到泛化的全流程ADAS場景測試平臺
行業挑戰
開發具有輔助駕駛（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，以及在模擬環境、和測試場景上執行。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、測試規劃和風險及測試覆蓋率評估。
為了實現這一目標，我們已經創建了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，用于輕松創建、導入、編輯和參數化場景。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建的場景進行即時驗證。
展開 案例分享 | Humanetics和Foretellix聯合為ADAS和ADS搭建虛擬和物理測試流程
2021年3月16日，位于美國密歇根州法明頓希爾斯的主動安全測試設備與服務供應商Humanetics，和位于以色列特拉維夫的自動駕駛系統驗證與驗證（V&V）平臺供應商Foretellix，共同演示了一套工具鏈，其可以建立虛擬和物理測試之間的關聯性。在發布的Humanetics和Foretellix的演示視頻中，將于今年5月在北加州的美國汽車協會GoMentum Station進行現場直播。
這項新的聯合產品結合了自動駕駛輔助系統(ADAS)和自動駕駛系統(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，降低開發和驗證成本，同時加速各類規范和非規范性的測試，以確保安全和合規性。
在發布的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發明的一種開源可衡量場景的描述語言。然后，Foretify采用此抽象場景，自動創建了數千個有意義的測試，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，一組具體測試數據發送到了Humanetics UFO Base（仿生機器人）控制軟件，然后通過使用UFO基礎腳本（.ubs）轉換數據，Humanetics 測試機器人（UFO，駕駛機器人）可以在試驗場上執行這些測試。一旦開始測試，測試中的數據即被發送回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。
展開 客戶案例 | Ansys攜手Cognata，在Microsoft Azure上實現穩健的ADAS/AV傳感器測試
Ansys與Cognata和微軟在基于Web的平臺上開展合作，使用戶能夠在模擬真實條件的虛擬環境中測試和驗證ADAS/AV汽車傳感器
主要亮點
Ansys AVxcelerate Sensors?仿真軟件將增強由Cognata管理并在Microsoft Azure上運行的自動駕駛感知中心（ADPH）平臺，并提供高保真度雷達和電磁（EM）波傳播仿真功能
該平臺由AMD EPYC?中央處理單元（CPU）和Radeon? PRO圖形處理單元（GPU）提供支持，用于機器學習推斷和可視化工作負載
ADPH擁有制造商認證的虛擬傳感器模型庫，包括熱成像攝像頭、雷達和激光雷達系統
近期，Ansys宣布AVxcelerate Sensors可通過Cognata的自動駕駛感知中心（ADPH）進行訪問。ADPH平臺基于Microsoft Azure和第4代AMD EPYC?處理器及Radeon? PRO GPU運行。ADPH使原始設備制造商（OEM）能夠輕松訪問制造商認證的基于Web的傳感器模型，從而利用集成虛擬孿生技術的高保真度仿真平臺，對高級駕駛輔助系統（ADAS）和自動駕駛汽車（AV）功能進行協同測試和驗證。
ADPH使OEM廠商和傳感器制造商能夠根據不同行業標準對經過認證的傳感器進行測試和驗證，這些標準包括美國國家公路交通安全管理局（NHTSA）和新車評價規程（NCAP）的標準。該平臺目前包括熱成像攝像頭、激光雷達、具有不同鏡頭畸變的RGB攝像頭等Cognata傳感器模型，并利用深度神經網絡（DNN）技術實現逼真的圖像和仿真。
平臺納入Ansys AVxcelerate Sensors后，用戶可以訪問基于物理的雷達模型，再現電磁波傳播（考慮高頻范圍內的材料屬性），以提高信號強度和準確性。
展開 AB Dynamics 研發GST臺車(可導航軟目標臺車), 助力ADAS測試
AB Dynamics推出下一代GST臺車(可導航軟目標臺車)，GST是一個用于ADAS和自動駕駛汽車測試的平臺。GST進一步降低了對測試車輛的損害風險，并提供精確的定位、速度控制和測試車輛同步數據，以產生可重復的測試結果。
最新一代GST是由AB Dynamics和Dynamic Research Inc. (DRI)聯合開發的，它使用了是AB Dynamics的路徑和同步控制技術。鋁制超低底盤（ULPC）的上安裝有可伸縮的輪子，在被驅動的情況下會后退，從而最大程度地減少對測試車輛的沖擊。
AB Dynamics的跟蹤測試系統業務主管Andrew Pick解釋道：“隨著汽車行業逐漸融入更多的自主功能，ADAS正變得越來越普遍，也越來越復雜，因此，在可重復的環境中精確測試這些功能的能力至關重要。”
技術會不斷向前發展，用于開發的測試系統也必須如此。新的GST結合了上一代平臺的所有優點，降低了測試車輛受損的風險。
Mk2 GST有一個3.5 kWh的磷酸鋰離子電池，它能夠在一次充電的情況下維持一整天的測試，但是如果需要充電的話，也可以通過內置的電池管理系統快速充電或在軌道上進行充電。
此外，該電池由6個相同的包組成，可以很容易地移除，以確保安全運輸。它為電動馬達提供動力，可以使GST的速度超過80km/h，同時也能被精確控制。
AB Dynamics的專有TrackFi可以通過同步接口與其他AB Dynamic控制器共享位置數據，使其動態能與測試車輛和其他ADAS目標精確同步。
GST配備了一個覆蓋了乙烯基的泡沫塑料的泡沫鑲板車身——the Soft Car 360 （被EuroNCAP和NHTSA指定為統一的全球汽車目標 ），它可以在碰撞后的10分鐘內重新組裝。測試車輛可以反復碰撞，而不會造成任何損壞。
展開 使用LS-DYNA/CarMaker/Model Center聯合仿真方法進行ADAS事件前后的汽車乘員保護
本文主要探討汽車乘員安全和ADAS事件前后的汽車乘員保護，介紹ADAS（高級駕駛輔助系統）在汽車安全中的重要作用，并將詳細介紹如何運用ModelCenter Integrate軟件，針對ADAS各種應用場景，與LS-DYNA進行聯合仿真。此外，還將研究仿真過程中剛體與柔體車體轉換流程以及時間步長的匹配，以及假人的運動姿態以及傷害值；通過Python腳本或者MATLAB，以及傳感器的設置，實現自動化的聯合仿真工作流程。
背景介紹
先進駕駛輔助系統（Advanced Driver Assistance System）簡稱ADAS，是利用安裝于車上的各式各樣的傳感器，在第一時間收集車內外的環境數據，進行靜、動態物體的辨識、偵測與追蹤等技術上的處理，從而能夠讓駕駛者在最快的時間察覺可能發生的危險，以引起注意和提高安全性的主動安全技術。從乘員安全的角度看，ADAS包括未來汽車上搭載的各種主動安全和被動安全系統。為什么需要ADAS呢？原因之一是通常各類傷害和事故大多數與人為失誤有關，而有時某些車載系統的故障可能會造成人身傷害和碰撞事故。為了評估這類場景，可以使用IPG CarMaker等虛擬化工具，這是一種非常完善的虛擬化環境，能幫助用戶有效仿真各種不同類型的場景，如夜間駕駛，雨中駕駛等情況。在所有這些不同的場景中，可以在車輛內部設置一位乘員，并觀察駕駛員的響應。
那么該場景中LS-DYNA能夠發揮怎樣的作用呢？使用LS-DYNA的目的是觀察駕駛員的運動是否被這些場景所影響，例如如果在夜間行駛過程中由于光線問題車前突然出現一堵墻，當突然踩下剎車時駕駛員的反應與在光照充足的環境下完全不同。
展開 面向 ADAS 和 HMI 開發的可視化數字孿生解決方案 —— 從離線仿真到實時集成
來自VI-grade 公司的工程師將深入解析可視化數字孿生技術如何變革 ADAS（高級駕駛輔助系統）和 HMI（人機交互）的開發流程。
本次會議將探討 VI-WorldSim 如何突破傳統駕駛仿真圖形的局限，支持更高級的應用場景，包括傳感器仿真、真值數據生成，以及通過軟件在環（SIL）、硬件在環（HIL）和駕駛員在環（DIL）設置實現可擴展的驗證。
工程師還將結合真實的客戶應用案例和經過驗證的使用場景，闡述從離線建模到實時系統集成的完整路徑，展示 VI-WorldSim 如何幫助開發者在安全、可重復、高保真的環境中測試、訓練和驗證 ADAS 的感知與控制算法。
??核心要點與價值
1??了解VI-WorldSim 如何支持廣泛的應用場景，助力 ADAS 感知開發、HMI 評估以及與第三方工具的聯合仿真。
2??探索自動標注數據集和虛擬傳感器如何為AI模型的離線與實時訓練、驗證提供可擴展的數據管道。
3??查看實際案例：主機廠和供應商當前如何利用VI-WorldSim 集成傳感器仿真、執行復雜場景，加速ADAS和HMI的創新進程。
面向 ADAS 和 HMI 開發的可視化數字孿生解決方案
—— 從離線仿真到實時集成
直播時間：8月13日 15:00
直播講師：周光磊
VI-grade中國區應用工程師，從事車輛動力學仿真及駕駛模擬器應用技術支持工作，熟悉駕駛模擬器在車輛動力學、智能駕駛等領域的應用。
從事從事整車性能開發、車輛動力學、底盤電子、ADAS系統開發與測試的工程師和行業研究人員，想要掌握最新技術？就在8月13日 15:00！！！
展開 汽車測試科普貼：一文看懂自動駕駛仿真測試
2.自動駕駛仿真測試流程
完整的自動駕駛仿真測試可以分為仿真工具開發、仿真工具集成、測試場景開發和仿真測試執行等工作。
仿真工具開發
由于仿真工具開發難度較大，且模塊的功能有較明顯分隔，目前仿真工具一般由多家公司提供。比如VTD、PreScan是常用的場景和傳感器模仿真軟件，CarSim是常用的車輛動力學仿真軟件，ECU-TEST是常用的測試管理工具。
仿真工具集成
仿真工具集成包含兩個方面的工作：（1）根據測試需要選擇合適的測試工具并將其集成為完整的仿真測試環境；（2）將被測算法與仿真測試環境集成，實現閉環測試。
展開 
CFD仿真與測試協同創新,構建“仿真 + 實測”閉環
</p><h2 class="ql-align-center"><strong>2、硬件賦能：高精度測試設備助力數據閉環</strong></h2><p>積鼎科技深知仿真與實際測試相結合的重要性，因此可提供一系列高精度測試設備，為多相流研究提供真實場景的數據驗證與標定。</p><p><strong>1. Labasys 激光速度濃度測試儀</strong></p><p>該測試儀能夠實時捕捉流場速度與濃度分布，為仿真模型提供高精度的輸入參數。在化工反應過程中，準確的速度和濃度數據對于反應模型的建立和優化至關重要。Labasys 激光速度濃度測試儀能夠精確測量這些參數，確保仿真模型更加貼近實際情況。</p><p class="ql-align-center"><img src="https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/a1a3fa235e02f23f065d63eebc8f923c.jpeg" height="350" width="700"></p><p><strong>2. Bubble-Pro光纖探針氣泡行為測量儀</strong></p><p>Bubble-Pro 光纖探針可精準測量多相流（氣體為離散相、液體為連續相）局部氣含率、氣泡速率和氣泡弦長等氣泡行為。其硬件設備具有耐高溫、高壓、有機溶劑、信號強度大、靈敏度高、探針體積小等特色；軟件具有采樣程序易操作，可自動對采樣通道及采樣數據量進行調整，氣泡識別靈敏等特色。</p><p class="ql-align-center"><img src="https://i-blog.csdnimg.cn/img_convert/eaa768543ae208f121bc984c40a3e37e.png" height="462" width="618"></p><p><strong>3.
展開 自動駕駛虛擬仿真技術（四）：仿真測試流程及要求
測試執行具體包括初始狀態設置、測試車輛運行、目標車輛添加、測試車輛決策、測試過程監控、測試過程自動化、數據存儲等環節。
6、測試結果分析
對仿真結果應進行數據處理，具體包括數據分類、統計、篩選和可視化。
7、測試結束條件
主要用來評價系統仿真測試是否達到預定要求，通常包括
已按要求完成預定的系統測試任務；
實際測試過程遵循了預定的測試計劃；
客觀、完備地記錄了測試過程和測試中發現的所有問題；
測試的全過程自始自終在控制下進行；
測試中的異常有合理解釋或者正確有效的處理；
全部測試用例、測試軟件和測試配置項已完成，數據已記錄。
自動駕駛虛擬仿真技術（一）：自動駕駛虛擬仿真概述
自動駕駛虛擬仿真技術（二）：仿真測試場景設計
自動駕駛虛擬仿真技術（三）：仿真測試場景數據格式
展開 設計仿真 | 基于VTD的智能大燈仿真測試方案
智能車燈的開發和測試，亟需高效安全的測試方法。以虛擬場景為基礎的仿真測試為智能大燈的開發和測試提供了有效解決方案。
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以場景仿真工具VTD為基礎，構建面向智能燈光的SIL/HIL解決方案。方案的整體流程如下：
通過VTD構建多種測試場景，并通過LSC工具完成車輛大燈的分布和控制設置，以及光強傳感器模型；
被測對象通過軟件或硬件的方式集成到測試系統中；
VTD的攝像頭傳感器模型采集虛擬場景的圖像信息，轉發至智能大燈接口以接收畫面，軟件根據畫面做出決策輸出燈光效果，向VTD端發送；
VTD接收到控制器的輸出燈管，投射到VTD的實時場景渲染圖像中；其中，被控車輛由駕駛員模型和車輛動力學軟件聯合仿真輸出；
VTD生成的新的圖像再次發送至控制中樞的算法接口，完成中樞控制系統的閉環測試；
整個測試環境的各個節點通過自動化測試軟件管理，從而完成自動化測試，自動生成測試報告。
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基于VTD的智能大燈仿真測試具有多項優勢：
01
高效快速測試驗證，且測試受限因素少；
02
測試場景多樣化，提高了測試廣度、深度和覆蓋度；
03
多LED燈組獨立控制位置、亮度與色溫，支持工業對標；
04
多Beamer融合投影，支持時變素材；
05
支持導入ies文件對LED光分布進行設置；
06
自定義光源設置與多物理光源仿真；
07
配置參數多元化，支持二次開發。
展開 設計仿真 | 基于VTD的AR-HUD仿真測試解決方案
極限/危險工況的測試評估
4. 支持故障仿真
5. 智能座艙/智能網聯一體化測試
