验证必须可扩展

発行元: 2021年09月10日

Dominik Dörr,dSPACE GmbH自动驾驶和软件解决方案

目前,汽车行业日益自动化。不久,我们就可以搭乘移动穿梭机从A点到B点,在某些情况下,辛苦工作了一天,只需按一下按钮,就可以让我们的汽车自动驾驶。这样,即使开车回家,我们也可以开始放松身心。这岂不很美妙吗?然而,要实现这个梦想还需要做一些工作。技术本身已经成熟,自动驾驶在某些地区已经成为现实。比如在亚利桑那州凤凰城,Waymo已经在为市民提供自动驾驶服务,甚至没有安全驾驶员。这充分说明了Waymo对其技术的信任。

安全自动驾驶

信任是关键。人们信任技术的力量,并希望通过技术确保安全性,就像自动驾驶一样,驾驶者对于车辆的信任是至关重要的。要让人们接受新技术并在商业上获取成功,需要一定的信任度。只有人们了解技术的工作原理,最重要的是了解其测试方式,才能建立起来信任。如果某项技术采用基于人工智能的组件,要在公众中建立信任度就特别具有挑战性。光是“人工智能”这个词就会让很多人惊慌害怕。很多人一想到要把自己的性命交给这项神秘的技术,就会感到紧张。

基于场景的测试

但是,如何建立信任?只有制造商能向人们解释,已经在各种可能的交通情况下充分测试了其系统,才有可能建立起信任。看看下面的例子,我们不难发现,这在物理原型的常规驾驶测试中是无法实现的:早在2016年,美国兰德公司发布的一项研究表明,汽车需要自动驾驶80亿英里(约129亿公里)不发生伤亡事故,才能在统计学上证明自动驾驶比人类驾驶员更安全,因为人类驾驶员每驾驶1亿英里会造成1.09起伤亡事故。假设某制造商拥有100辆这样的自动驾驶汽车,这是一支庞大的车队,这些车辆包含高质量传感器,非常昂贵。这些车辆全年以40英里/小时(约64公里/小时)的速度行驶,228年才能达到80亿英里的行程。我想大家都认为这是不现实的。毕竟,车辆软件中只要有一行代码或一个参数需要更改,就需要重新开始测试。有两个主要因素可以让自动驾驶汽车验证成为可能。首先,改变模式,从行驶里程转为基于场景的测试。其次,将大部分测试移到虚拟测试环境中。基于软件的测试环境使得扩展测试成为可能,从而在更短的时间内执行更多的测试。

在基于场景的测试中,可以选择特定的驾驶情况,由于具体的交通状况或交通参与者行为不定,驾驶功能达到极限。可以在虚拟测试环境中仿真这些情况,使用和重复使用这些情况来测试车辆功能,不会给相关人员带来安全隐患。如果这些场景也可以抽象处理以使其可参数化,更改单个场景的参数值就可以生成大量类似的场景,从而深入测试驾驶功能。反过来,这意味着需要完成大量测试,确保该功能在各种可能的道路交通情况下都能正确运行。

重复利用SIL和HIL测试模型

执行这些场景和测试驾驶功能的虚拟测试环境也需要符合一定的标准,才能用于驾驶功能的相关安全测试。首先,用于车辆行为(如车辆动力学、电机、制动等)的模型需要仿真真实的行为。为确保这一点,一种方法是在真实驾驶测试中完成特定的驾驶操作,然后在虚拟仿真环境中对两者进行比较。该方法也用来验证复制其他交通参与者对被测车辆反应的模型。此外,虚拟传感器需要像在现实中一样感知被测环境和车辆。这在开发后期尤为重要,因为环境检测也是在虚拟世界中进行测试的。其次,实验结果必须可复现。这只能利用确定性模型来实现。模型必须具有确定性,计算时间短。这是完成这些场景的唯一方法,因为计算时间有限。所有模型能够一起实时仿真甚至更快,这一点至关重要,特别是在硬件在环测试台架上测试的系统,其中,最终ECU是真实的硬件,而周围车辆(包括车辆环境)是虚拟的,ECU接收所需的信号。如果信号没有在正确的时间范围内到达ECU,ECU会进入错误状态,测试就没有意义了。

dSPACE SIMPHERA:基于Web的全新仿真和验证解决方案。

软件在环环境还需要高性能模型,在该环境中,仿真环境和被测功能都可以作为软件。使用云技术等,通过扩大该仿真环境,可以并行执行很多测试,但模型性能提升意味着可以在同一时间内完成更多测试,或者更快地完成相同数量的测试。这就节省了宝贵的测试和开发时间,转而降低了成本。

dSPACE打造了一款全新的仿真和验证软件:这就是SIMPHERA,它满足上述所有要求,基于被视为行业标准的dSPACE软件。此外,dSPACE利用网络和云技术,可以与分布在全球各地的顶级开发团队沟通交流。这就形成了全新的协同作用,是本地验证解决方案所不具备的。SIMPHERA界面简洁、易于使用,可以让不精通仿真的人士体验虚拟验证的优势。例如,功能开发人员可以在开发初期使用仿真,从而在开发过程中及早发现错误,让未来的车辆更加安全。SIMPHERA的可扩展性几乎无限,用户可以在无数场景中并行运行测试,建立起人们对自动驾驶汽车的信任,未来自动、安全、轻松驾驶需要这种信任。

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