应用领域
基于dSPACE SCALEXIO技术的dSPACE HIL测试系统是一个模块化的、功能强大的平台，可以在闭环和开环仿真中对自动驾驶HPCs进行测试。闭环仿真是基于车辆、交通、环境以及不同传感器模型的综合模型，如摄像头、雷达、激光雷达和超声波。用于车载以太网、CAN、LIN和FlexRay的残余总线模型和接口涵盖了HPC的通信部分。利用故障模式和操作选项能够进行故障保护和安全测试。所有仿真组件实时同步运行。
使用SCALEXIO平台进行开环仿真，可以回放在实际驾驶测试过程中捕获的传感器和总线/网络数据。因此，传感器融合和感知算法可以用记录的真实数据进行测试。
- 综合产品组合用于自动驾驶的HPCs闭环和开环测试
- 摄像头、雷达、激光雷达和超声波传感器的传感器真实模型
- 车载以太网、CAN、LIN和FlexRay的综合残余总线仿真
- 闭环和开环/数据回放测试
- 用于摄像头、雷达、激光雷达和超声波传感器的原始数据注入（精确的像素和定点）
- 复杂的车辆、环境和交通模型
- 高精度实时同步
- GPU和FPGA技术的高效利用
- 通过4G/5G、WiFi、GNSS的V2X仿真解决方案进行端到端测试
- 基于场景的测试以及兼容ISO 26262和SOTIF的测试
从SIL、Cloud到HIL的无缝测试
用于自动驾驶高性能计算机测试的dSPACE工具和解决方案被嵌入到一个整体验证架构中。该架构能够在硬件在环测试和软件在环测试以及基于云的仿真之间最大限度地复用模型和软件工具。
传感器仿真
dSPACE HIL for Autonomous Driving解决方案为所有传感器类型（从摄像头和雷达到激光雷达和超声波传感器）提供传感器真实仿真。虽然传感器模型是基于物理的，这意味着它们能够仿真真实的物理效果，如反射表面，但相对于仿真的摄像头图像或数据或激光雷达点云，生成的传感器原始数据非常精确。这些传感器模型使用GPU和FPGA技术执行，即使在不同的天气条件下（如雾、雨和降雪）也可以运行测试。
- 基于物理的传感器真实模型使用GPU和FPGA技术实现最高处理能力
- 通过OSI接口等为特定于客户的传感器模型而开放
- 复杂AD传感器配置中多传感器的同步仿真
- 通过大型合作伙伴网络支持多个高达10 Gbit/s的序列化/反序列化接口
传感器仿真的优势
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针对预期用途验证传感器模型
- 为所有汽车应用提供正确的模型
- 仿真模型符合实时要求
- 为所有参数化执行模型和仿真验证
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接口技术经过验证，用于集成一级/二级传感器模型
- 用于特定客户传感器模型的开放式接口（API）
- 支持各种标准，例如Open Simulation Interface（OSI）或Functional Mock-up Interface（FMI）
- 强大的合作伙伴网络，合作伙伴有Velodyne Lidar、Leddar Tech、Hella、NXP、Cepton等
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利用dSPACE AURELION实现逼真的环境仿真
- 传感器真实环境仿真，用于验证感知和驾驶功能
- 性能接口，用于IP受保护的第三方传感器模型集成
- 真实构建数字孪生
测试策略
ADAS/AD系统的开发是一个多阶段的迭代过程。因此，对于dSPACE提供和支持的总体测试策略来说，dSPACE HIL for Autonomous Driving是不可或缺的一部分。该测试策略基于最先进的测试方法，为自动驾驶的总体“安全第一”挑战提供了答案。
The overall test strategy covers all relevant validation methods in ADAS/AD development that allows an effective validation of ADAS/AD systems throughout all phases of development. The test strategy is based on „Safety-first for automated driving“ white paper of the automotive industry.
Along with real test drives and closed-loop HIL testing, data replay is a key test method for validating functions for automated driving. As it provides highest data fidelity and realism, data replay is mainly for testing computer vision as well as AI-based perception and data fusion algorithms which have been trained using real-life data. During replay, data streams that were previously recorded by a high number of sensors like camera, radar, or lidar in real vehicles, are injected into the device under test (DUT). At the same time, the DUT output is measured and compared with reference data (ground truth) to determine the key performance indicators (KPIs), which reflect the maturity level of the perception or data fusion algorithms running on the ECU. By combining a high-performance, real-time-capable SCALEXIO system and an ESI (Environment Sensor Interface) unit, dSPACE offers a flexible system for the precise and deterministic data replay of an unlimited number of raw sensor and bus data streams of any kind for all development stages, including for E2E-security-protected close production ECUs.
