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方针自动驾驶量产,德系三强如何做测验验证?

来源:第七纬度下载吧 发布时间:2019-02-19 17:30:18 点击数:

本文作者:亮道智能是一家新式自动驾驶智能化测评效劳供给商,致力于推进高档自动驾驶(L3&L4)量产落地,技能途径依据激光雷达

作为德系轿车三强,奥迪、宝马、奔跑在自动驾驶研制方面一向坚持着稳健的风格,产品化进程也一点点没有放松。在2018年量产了全球首款高速拥堵路况L3自动驾驶后,奥迪泄漏要在2021年将支撑城市环境杂乱路途状况的自动驾驶产品推向商场;宝马集团方案2021年量产具有L3自动驾驶功用的车型;奔跑想在2021年后完结城市 L4自动驾驶车辆的大规划布置。

SOP前的量产研制作业正在紧锣密鼓地打开。和概念验证阶段的作业不同,完结90%的安全相对简单,可是无限挨近100%安全的进程,就变得极具应战。在自动驾驶轿车量产上路之前,测验验证是保证安全的条件。德系三强在自动驾驶测验验证上的情绪和实践,或许能够给咱们带来一些启示。

测验验证不是收尾工程,而是量产研制的重要组成部分

自动驾驶是一个全新的范畴,职业界还没有构成老练的正向研制流程。现在业界遍及做法是依据经典的软件开发V模型(如下图)进行自动驾驶产品的量产研制。V模型左边是产品规划开发,右侧为测验验证,左右两边一同组成了产品量产研制的完好进程。

透过V模型咱们能够看到,测验验证不是产品定型后的收尾作业,而是相关到每个阶段质量把控的重要环节,开发和测验一同进行,能够缩短开发周期,快速开宣布满意需求的产品。抱负状态下,在产品规划和功用安全界说时,就该对要做哪些测验验证心中有数。

△ISO26262功用安全V模型(来历:ISO 26262)

值得注意的是,自动驾驶是一个杂乱的大体系,测验验证作业也随之变得杂乱起来。而且,自动驾驶测验验证不只要评测产品功用,也要保证整个产品开发进程契合功用安全。现在ISO26262 也现已将功用安全的相关作业布置到了V模型中,来保证自动驾驶产品满意安全牢靠。

奔跑在一份揭露材猜中,用一页内容专门介绍了自动驾驶测验验证的杂乱流程,以及怎么保证批量生产的一致性和牢靠性。

为了让自动驾驶轿车坚持相同的安全质量,每个模块、功用、子体系、体系调集,都要进行充沛的验证测验。梅赛德斯-奔跑在单个模块(比方激光雷达传感器、核算单元,以及执行器)开发时就启动了测验验证作业。经过试验台、硬件在环(HIL)、模仿仿真等办法来验证单个模块、子体系的功用和鲁棒性。

顺畅经过上述过程,梅赛德斯-奔跑才会把不同模块和不同模块构成的子体系布置到能够自动操控的车上做进一步的测验。这些车不会直接进入实在的交通环境,它们会阅历实验室、测验道、模仿仿真环境验证之后,才会进入路测环节。

自动驾驶产品的软件和硬件的测验验证会分开进行,而且各自会阅历不同等级的测验验证,最终整合到一同。以软件为例,原始代码自身一定要满意严厉的质量需求,大都源代码会被标准化写入轿车操控器。不同方面的软件行为和功用能够在虚拟仿真环境中或许在硬件在环测验台测验。经过对软件的继续测验,研制人员让软件行为愈加安全,而且赋有弹性。

测验验证要平衡准确性、经济性和安全性

据彭博社2018年5月的一篇文章计算,群众集团在自动驾驶和电动车研制的投入为84亿美元,戴姆勒集团每年在自动驾驶的预算为9亿美元,宝马集团在自动驾驶方向的年开销为6.3亿美元。尽管三大集团没有发布自动驾驶测验验证的预算,但能够猜测,跟着SOP时刻节点的接近,越来越多的投入将会用于测验验证。

只需做一个大略的计算,你就会发现德系三强重金投入的原因。自动驾驶测验验证本钱将是一笔巨大的开销,包含但不限于以下费用:实验室建造费用、基础设施本钱、职工本钱、车辆本钱、工程开销、动力本钱、测验场所租借本钱、路测车牌请求本钱、稳妥开销、数据发掘本钱,以及最贵的时刻本钱。

因而,很多人将自动驾驶比作一场马拉松,要在这场马拉松中最终抵达结尾,不只要以安全为方针,让不同的测验验证办法更好地效劳产品研制,而且要克勤克俭花好每一分钱。

仿真测验能够节省时刻,而且比较不老练的产品直接敞开自动驾驶形式上路测验,要愈加安全。

模仿器能够十分方便地“制作”测验验证场景,因而你不用到物理国际中“追逐”不同的气候(比方雨雪、光照等改变)。模仿仿真环境能够大大节省时刻本钱,宝马在一份资猜中介绍,运用模仿仿真,每天测验验证的场景数量能够到达两百万个。

△梅赛德斯奔跑运用仿真软件进行测验验证,能够设置不同光照和交通参与者的状况(来历:奔跑揭露材料)

对环境感知体系测验验证时,为了保证仿真测验成果的实在性和有用性,需求对传感器、交通环境、不同交通环境中传感器的体现别离建模。奥迪全资自动驾驶公司Autonomous Intelligent Driving的自动驾驶模仿仿真测验合作方是以色列公司Cognata,后者的产品特征之一,就是重建了国际各地的城市交通模型。

跟着树立的仿真模型越来越迫临实在的物理模型,建模的技能难度和投入本钱都在不断添加。而且,建模要求工程师对传感器自身有十分深入的了解,可是激光雷达自动驾驶必备传感器还在研制进程中,因而对传感器建模来说又添加了不小的难度。

而且,仿真环境与实在环境比较,永久存在Gap。不少业界人士以为,传感器体现对实在环境的依靠很强,假如以量产为方针,最抱负的测验验证环境是实在的物理环境。

奥迪工程师在向媒体敞打开现A8自动驾驶功用时,特别着重在实在环境测验验证感知体系的重要性,只要在实在路测时,你才干确定在大雨天、在光影改变的隧道里、在路面水塘反光或许是阳光直射的下午3点,环境感知体系相同有用、牢靠。一同,自动驾驶产品要针对不同的交通环境,打开本土化研制。奥迪官方曾表明,在奥迪A8自动驾驶功用完美进入不同商场之前,要进行至少6个月的实在路测,来验证软件体系在不同交通环境中满意安全牢靠。

自动驾驶测验验证需求的新才能——大数据发掘

自动驾驶测验验证中,传感器收集很多的环境数据,测验验证触及的数据量飙升。这些数据会被存储起来,更好地效劳自动驾驶软件算法的开发作业。因而,主机厂有必要具有剖析、办理、运营数据的才能,而且要防止数据废物,尽力缩短数据剖析的时刻。

△宝马自动驾驶数据收集和路测车队规划(来历:宝马揭露材料)

大数据测验验证方面着重最多的是宝马。

很多有用数据从哪里来?答案是自建数据收集车队。宝马与英特尔和Mobileye联盟从2017年下半年开端,连续推出了40辆自动驾驶数据收集和路测车。依据宝马的方案,2019年方案布置的轿车数量将到达90辆高度自动驾驶轿车、50辆全自动驾驶轿车,在全球打开自动驾驶测验验证和数据收集作业[1]

为了更好的检测城市交通环境中或许呈现的方针物,宝马晋级后的传感器套装将包含44个传感器,每天发生海量数据(来历:宝马揭露材料)

这些测验车在国际各地收集环境数据。依据宝马的一份官方材料,每辆宝马高度自动驾驶轿车发生的数据量将到达2TB/h,全自动驾驶轿车每小时发生的数据量更多,将到达40TB/h。

△(上)宝马工程师将测验车上存储数据的硬盘取下后复制到效劳器中(来历:AutomotoTV)

(下)宝马大数据中心外景(来历:宝马揭露材料)

这些车每天完结测验验证环节后,工程师会将存储数据的硬盘会从测验车上取下,将数据复制至研制中心的效劳器中。随后,这些存储了数据的效劳器随后会被转运到大数据中心。在经过数据质量操控、处理等过程之后,宝马的大数据工程师完结PB级的数据查找,经过大数据剖析后,为算法开发工程师迭代更新算法供给参阅。

宝马在介绍大数据测验验证的作业时,常常说到的一个词——“大数据驱动”。自动驾驶测验验证触及的数据量将到达PB等级。为此,宝马在慕尼黑专门自建了全新的大数据中心用于自动驾驶的研制。据介绍,2017年宝马的数据中心规划具有了存储70PB数据才能,方针在2019年到达200PB的才能,而且在之后继续增长。

跟着测验验证需求不断涌现,未来OEM需求更多懂得大数据的效劳商来协助主机厂树立云渠道和数据中心。而且,自动驾驶产品的一大特点是在落地后继续学习前进,对大数据的运用与剖析将贯穿量产产品的生命周期。

小结

从德系三强的共享中,咱们看到了前瞻创新和工业研制之间的不同。当咱们以“研制安全、牢靠的自动驾驶产品”为方针时,就需求用体系工程的思想来看待量产研制和测验验证。量产研制触及的大数据收集、处理、剖析流程,不只事关技能,也依靠量产项目的经历堆集,以及耐久的人力资金投入。

自动驾驶量产不是一件简单的事,为安全实现量产许诺的每一分尽力,都不奢华。

亮道智能是一家新式自动驾驶智能化测评效劳供给商,面向职业供给高档自动驾驶(L3&L4)量产落地的智能化评测效劳,技能途径依据激光雷达。新式自动驾驶智能化测评环绕传感器智能化打开,是一门全新课题。现在商场上的首要需求是自动驾驶轿车量产开发V流程中的环境感知体系测验验证,这也是亮道智能的重视方向。

在2019年上海车展(4月16日-4月25日)上,亮道智能将展现自动驾驶的新式智能化测评效劳,您将看到亮道智能效劳于测验验证的多项才能。亮道智能的展位坐落6.2H 零部件馆,到时欢迎媒体朋友和职业小伙伴到现场观赏沟通。

[1] 还有宝马2017年10月的新闻显现,高度自动驾驶和全自动驾驶的数据收集测验车总数为100辆,此处选用2017年12月资猜中的数据。

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