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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的開發與驗證！一、AD/ADAS性能概覽的重要性為了開發、演進、測試和驗證自動駕駛（AD）功能或自動駕駛輔助系統（ADAS），各大企業都在生成數千小時的包含仿真或真實世界的駕駛數據日志。那么，如何才能知道自身的AD/ADAS系統是否始終按要求運行？是否朝著更好的表現發展？

由于 Autopilot 是先進的 ADAS 系統之一，我們特別關注其性能表現，尤其是誤觸發緊急制動（false positive braking）這一ADAS領域長期存在的技術痛點。起初，我們在檢查數據中的緊急制動事件時也遇到了困難。Carvex 已經收集了 15000 公里的駕駛數據。

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。

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。

隨著自動駕駛技術的迭代升級，商用車ADAS的研發進程已成為行業焦點。近期，在和眾多商用車ADAS研發客戶的溝通過程中，我們觀察到了一些被頻繁提到的客戶需求和場景痛點，針對于此，本文為該類客戶量身定制了一套高性能商用車ADAS多傳感器數據采集方案。本文將從客戶的實際痛點出發，詳細拆解如何在復雜工況、多車型適配等需求下，實現高精度、多傳感器的數據融合與采集。

當路測數據采集完成后，該工具即可確保標注數據集的快速、可靠交付，讓研究人員和工程師能夠零延時地持續優化 ADAS 算法棧。過去幾年中，Auto Annotator 已累計為客戶節省數千萬美元的標注開支。aiMotive 自身的ADAS算法棧已完全使用自動標注數據進行訓練，在控制開發預算的同時，保持了軟件棧的性能競爭力。該工具的自動標注算法已在多項精度指標上穩定超過人工標注基準。

高級駕駛輔助系統(ADAS)和自動駕駛功能正在不斷發展。ADAS技術包括自適應巡航控制、車道偏移警告、自動制動和自動泊車等功能，這些功能已經成為現代汽車的標配。自動駕駛技術正在不斷提高，在實現零排放、零碰撞、零擁堵的愿景下，測試系統的“升級”迫在眉睫。

前視攝像頭是ADAS的核心攝像頭，涵蓋測距、物體識別、道路標線等，因此算法復雜，門檻較高。

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。

Flexium董事長鄭明智表示：“在PCB布局分析過程中，Ansys為我們提供了最高的預測準確度并生成最可靠的結果，這對于當今的ADAS和AV應用至關重要。展望5G技術，我們將繼續借助Ansys仿真，以發掘光學集成和通信的新方法，這將有助于我們塑造毫米波天線模塊設計的未來。”

<p>為確保AD/ADAS系統的安全性，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據，以找出提高系統安全性和性能的方法。然而在數據收集過程中，不可避免地會出現<strong>大量無價值數據</strong>，造成<strong>數據泛濫</strong>的情況，進而影響數據的分析處理進程。

Cognata與全球一些最大型的自動駕駛汽車一級制造商合作，加速自動駕駛和ADAS工程能力的發展，并帶來人工智能和計算機視覺的獨特功能和專業知識，從而將開發流程縮短數年。

<p>過去十年，<strong>自動駕駛和高級駕駛輔助系統 (AD/ADAS) 軟件和硬件的開發</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&nbsp;AD/ADAS 持續不斷的投資加快了 AD/ADAS 組件的開發周期，但也揭示了目前需要解決的<strong>重大挑戰——如何快速了解開發 AD/ADAS 組件中的車輛行為，以便進行改進！

這個方案示例突出了構建魯棒的ADAS/AD數據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據、確保數據格式兼容性以及管理和監控數據格式變化等挑戰。例如，隨著ADAS/AD系統的發展，添加更多傳感器以及管理不同車輛配置的需求成為數據處理流程中的關鍵考慮因素。

ACC無法有效識別目標，存在追尾的風險 小結： ACC作為高級駕駛輔助系統（ADAS）的一種，是將來自動駕駛功能的過渡配置之一。有許多人都對ACC有一種籠統的認識：ACC就是自動巡航，可以自動加減速。

然而，圍繞“數據能否有效支撐算法訓練”這一核心目標，惡劣工況下ADAS數據采集方案常面臨一些挑戰，比如采集系統的可靠與穩定性、數據有效性、邊緣場景覆蓋性等內容。康謀長期專注于ADAS數據采集工具鏈研發，針對這些問題，也有一些思考、方案與看法，在這里與大家一起交流。

該公司還向比亞迪的全球戰略EV“ATTO3”等供應ADAS用傳感器，似乎正在提高評價（圖4）。圖3 海豹的主要ADAS用傳感器由維寧爾提供。實現了海豹的自適應巡航控制系統（ACC）及防止偏離車道等功能。（照片：日經XTECH）圖4 維寧爾的來自比亞迪的主要訂單圖中的“SeaDog”即為海豹。維寧爾的ADAS用傳感器還被用于“ATTO 3”（圖中的“YuanPlus”）等。

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。