駕駛輔助系統硬件在環仿真
關注創建者：匿名 創建時間：2021-12-13
駕駛輔助系統硬件在環仿真的視頻教程
高級駕駛輔助系統（ADAS）仿真在車輛開發中的應用
高級駕駛輔助系統（ADAS）仿真在車輛開發中的應用 適用人群：從事車輛ADAS仿真測試、HIL系統測試以及HMI系統交互設計等工程師。 高級駕駛輔助系統（ADAS）仿真在車輛開發中的應用（免費）【已結束】 直播時間：2023-08-04 19:30 先進駕駛輔助系統(ADAS)在當今汽車行業的發展對于提高車輛安全性和駕駛員舒適度至關重要。
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駕駛輔助系統硬件在環仿真的實例教程
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。
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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。
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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
圖3 激光雷達探測原理圖
駕駛輔助系統硬件在環仿真系統
系統架構
典型的駕駛輔助系統硬件在環仿真測試平臺框架，如圖4所示，包含了場景建模工作站、雷達目標模擬器、超聲波雷達信號注入、視頻暗箱、視頻注入系統、ADAS-ECU、駕駛模擬器、車輛動力學模型所組成的仿真測試平臺。
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