使用所生成的测试场景认证驾驶功能
- 用真实驾驶测试数据仿真各种关键情况
- 通过修改现有仿真场景获得新的测试用例。
- 将真实测量值与仿真测量值进行对比，验证传感器模型
任务：在SIL仿真中验证驾驶功能
为验证驾驶功能，需要在软件在环仿真中生成和使用测试场景。
挑战：证明仿真的真实感
驾驶功能的认证需要数十亿公里的测试里程。考虑到时间和成本，真实的驾驶测试是不可能的，因此使用了软件在环仿真，其执行速度大大超过实时测试。
此类仿真的挑战在于可靠地证明测试准确反映了现实情况。例如，基于EuroNCAP等测试目录的场景很少反映真实交通状况下的驾驶功能情况。
解决方案：基于真实驾驶测试的场景
鉴于上述原因，dSPACE和understand.ai的场景生成服务将真实驾驶测试的测量数据传输到仿真场景。这样，您就可以设置一个逼真的场景目录。仿真中可以安全地再现现实生活中的罕见情况（边缘案例和极端案例）。
在仿真之前分析测量数据，可以立即识别这些息息相关的情况。
此外，逻辑仿真场景可以参数化。这样一来，就可以创建新的变体，从而创建新的测试用例。还可以通过调整参数来发现新的极端案例，用于基于场景的测试等。
dSPACE和understand.ai生成场景的好处
场景生成并非基于固定的传感器设置，因此，可以使用不同类型的测量数据（原始数据和预处理对象列表）。这意味着您还可以使用从旧车辆模型中收集的测量数据，不再需要用测量车辆来生成场景。
该过程高度自动化，具有可扩展性，可以在短时间内生成大量场景。
dSPACE仿真环境提供仿真场景，确保它们在dSPACE验证解决方案链（软件在环和硬件在环）中无缝集成。
最后，这些场景也可用于OpenSCENARIO和OpenDRIVE，在其他仿真环境中使用。这样，一级供应商就可以将他们的测试目录传递给采用驾驶功能的OEM。
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