泊车辅助系统通常是现代汽车的标配——方便、智能，看似完美。但是，当技术失灵时会发生什么？漆面上的划痕并无大碍，但如果角度计算有误，很快就会造成代价高昂的损害，甚至对行人造成危险。事实是：仅提供便利性是不够的。这些系统在任何条件下都必须可靠运行。这才是真正的挑战所在：如何测试一个必须考虑真实世界复杂性中无数变量的功能？传统方法已接近极限。答案之一就是车辆在环（VIL）测试，这是一种将现实与仿真相结合的验证方法，树立了新的标杆。UN ECE R171（“DCAS”）等联合国法规甚至建议使用仿真技术进行虚拟认证。是时候仔细探讨了。
需要考虑的事项
验证自动化和自主泊车系统需要解决一些关键问题。从安全机制到用户体验，需要考虑以下几个方面：
- 故障保护策略：如果出现错误（例如，紧急制动），车辆必须立即切换到安全状态。
- 在复杂的场景中进行测试，如狭小的泊车位、移动的障碍物、能见度低的条件和不同的道路标识。
- 自适应算法：能够根据环境条件学习并预测其他车辆运动的人工智能支持系统。
- 网络安全与保障：防止操纵并符合ISO 26262和UNECE WP.29等标准。
- 用户友好性：直观激活、清晰的反馈信号和简便的取消选项。
在所有测试级别中实现端到端验证：SIL、HIL和VIL
最佳做法是将SIL和HIL测试等仿真方法与实际测试相结合。引入车辆在环（VIL）测试方法可在实车上重复使用SIL和HIL仿真工具，从而加快道路测试。
为了验证自动泊车辅助系统（APA），在动态驾驶模式下对实车上的超声波传感器进行刺激。在慢速驾驶过程中（例如在泊车操作过程中），可在任何虚拟场景中定义目标，并在仿真环境中运行时计算目标距离。这些距离是安装在车辆上的超声波传感器的超声波激励器的目标值。为了验证泊车系统的性能，可以实时生成回声信号。除飞行时间外，还可调整振幅、频率和信号振荡次数等参数。
因此，仿真环境数据可根据需要进行调整，并在实车上进行验证。可以反复对泊车位狭小、有电线杆和其他类型障碍物的停车场进行仿真。表面反射率的变化情况也可纳入测试范围。
最后，还可以根据仿真环境验证对车辆真实人机界面（HMI）的反馈。
您的验证任务如何从VIL测试中受益
车辆在环（VIL）测试可显著改进自动泊车辅助系统的验证任务。主要优势和注意事项如下。
没有完整车辆集成的真实测试
VIL将实车硬件（例如，控制单元、传感器）与虚拟环境相结合。这样，您就可以在真实条件下测试泊车辅助系统的行为，而无需在测试轨道上重现每个场景。
场景灵活性高
您可以仿真难以重现的复杂泊车环境（例如，狭窄的泊车位、障碍物、不同的地面覆盖物）。可轻松调整不同的车辆类型、天气条件或传感器误差等变化。
节约成本和时间
VIL测试可以减少真实驾驶测试耗费的时间。因此，可加快软件更新的验证速度。
集成安全和边缘情况测试
可以安全地仿真关键场景（例如，突然出现的行人或车辆），降低实际测试中可能出现的风险。
实际测试与VIL比较
| 标准 | 实际测试 | 车辆在环（VIL） |
| 真实度 | 非常高（真实环境） | 高（真实硬件+虚拟环境） |
| 场景灵活性 | 低（需要复杂的设置） | 高（可能出现复杂的虚拟场景） |
| 费用 | 非常高（测试车辆、轨道） | 低至中等（仿真+车辆） |
| 时间精力 | 高（规划、执行） | 低（快速场景变换） |
| 安全风险 | 高（现实世界中的关键情景） | 极低（虚拟关键情景） |
| 传感器真实感 | 完美（真实传感器） | 高（车辆上的真实传感器） |
| 边缘情况测试 | 难以实现 | 非常好 |
| 软件更新测试 | 慢（需要车辆） | 快速 |
车辆在环要求和设置
在VIL测试系统中验证泊车辅助系统的最重要要求
- 车辆、传感器和环境的正确物理模型。
- 仿真典型的泊车场景，例如，狭窄的空隙、路边，以及高反射表面或特殊障碍物等关键场景。
- 虚拟环境与硬件之间的延迟极小。
- 车辆惯性测量单元（IMU）与仿真之间的精确同步。
- 动态场景下的闭环操作。
- 可靠测试时的误差引入（例如，噪音、受遮挡的目标）。
- 实时分析融合结果。
- 参数变化简单，可生成各种测试用例。
-
用于误差分析的记录和回放功能。
OTA传感器刺激
对于VIL测试，仅考虑采用非侵入式测试方法，这意味着无需接入真实传感器与ECU之间的通信线路。其中，需要对飞行时间、频率、振幅和脉冲计数进行操作。为此，必须在实车上安装由超声波传感器、外壳和特殊绝缘材料组成的特殊适配器，以消除环境干扰。
车辆定位和运动传感器（GNSS和IMU）
在这种设置中，被测设备（DUT，在本例中为自动泊车辅助系统）根据其对环境的感知来决定转向、制动或油门指令。关键是要实时准确地测量车辆的位置、方向和运动。如果没有准确的实时定位，仿真环境就无法与实车同步，从而导致向DUT发送错误的刺激。
基于物理的超声波传感器仿真
ASM环境和ASM交通模型是在可接入汽车总线的实时PC上计算得出的。ASAM OpenDRIVE®等标准可用于将真实网络转换为仿真系统可使用的格式。基于物理的传感器仿真AURELION可创建自主车辆、环境和周围交通参与者的三维表现。AURELION可以生成所有环境传感器类型的原始数据，其功能还包括生成超声波传感器的原始数据。对于超声波仿真，AURELION可根据材料属性和环境条件模拟波的传播、反射和吸收。这样就能在泊车操作、障碍物检测或近距离导航等场景中再现真实的传感器行为。通过纳入精确的内外参数，仿真可以复制特定制造商的传感器特性，确保虚拟信号与真实硬件的信号高度匹配。
OTA传感器激励可视为仿真与安装在车辆上的真实传感器之间的接口。它能自动分析车辆内部超声波传感器产生的超声波信号，包括超声波频率和信号幅度。根据仿真环境，在AURELION中计算出响应，并作为延迟回声信号精确重现和注入，以刺激安装在车辆上的传感器。这样，OTA传感器刺激就能将适当的反馈信号传回真实传感器，确保传感器感知仿真环境，就像在真实世界中一样。
这种闭环设置可在各种条件下对超声波传感器进行确定性测试。它使工程师能够验证传感器在泊车操作、障碍物检测或近距离导航等复杂场景中的行为，同时保持完全可重现性和可扩展性。
商业价值：效率与合规
为测试和开发建立了车辆在环设置后，这种方法就可以扩展到虚拟认证。UN ECE R171（简称“DCAS”）法规明确鼓励基于仿真的验证，为具有成本效益的虚拟认证开辟了新的途径。实际上，这不仅能通过最大限度减少驾驶测试来加快开发周期和降低成本，还可以提供可重复结果。
该法规要求进行可信度评估，以确保仿真充分反映真实世界的行为。为此，有必要将真实传感器数据与特定运行设计域（ODD）的仿真数据进行比较，并将其记录在仿真手册中。
通过在开发早期采用车辆在环测试，您可以为符合瞬息万变世界的新要求扫除障碍，甚至还可以为在软件定义车辆（SDV）的背景下对不断更换的软件进行确定性测试提供支持。
总结
车辆在环（VIL）测试通过将真实车辆硬件与仿真环境相结合，加强了对自动泊车辅助系统的验证。利用AURELION和ASM模型，可以计算出真实的超声波响应，并通过OTA刺激将其传输回真实传感器，从而实现闭环测试。
VIL测试将真实车辆硬件与虚拟环境相结合，对于验证自动泊车辅助系统至关重要。这样就能在受控条件下进行真实测试，而无需承担实际道路测试产生的高成本和高风险。VIL为复杂场景提供高度灵活性，支持边缘情况和安全评估，并加快软件更新周期。在未来虚拟认证的背景下，VIL尤为重要，因为它提供了安全和功能合规性的可重复证据，为数字类型批准流程扫除障碍。
