多方跨界入局智能汽車，推動自動駕駛快速發(fā)展。縱觀各大車企的推進節(jié)奏，寶馬、特斯拉、大眾、福特、一汽、上汽、蔚來等，均已計劃自2021年開始布局L3及以上高階自動駕駛，L3級自動駕駛升級的元年已經到來。

　　OEM、tier 1、測試測量公司等生態(tài)圈廠商布局逐漸完善，在EEVIA第九屆年度中國電子ICT媒體論壇暨2021產業(yè)和技術展望研討會上，NI資深汽車行業(yè)客戶經理郭堉深入分析了自動駕駛測試的挑戰(zhàn)，并解釋了NI如何憑借多年在汽車測試領域的積累及“一個平臺戰(zhàn)略”構建自動駕駛測試閉環(huán)。

NI資深汽車行業(yè)客戶經理郭堉

　　自動駕駛的發(fā)展趨勢對測試提出的四大挑戰(zhàn)

　　隨著自動駕駛邁進更高階等級，自動駕駛平臺將接替人的大腦進行駕駛決策，對算法和AI的能力要求明顯提升，通過不斷優(yōu)化ADAS的算法，更好地識別目標物，從而提升自動駕駛汽車的安全性。自動駕駛產業(yè)的發(fā)展趨勢不僅于此，為應對海量數據處理的需求，電子電氣結構也在發(fā)生變化，從原來的傳感器都有ECU，到后續(xù)都用中央域控制器進行處理。而“軟件定義汽車”理念的普及，意味著軟件將深度參與到汽車開發(fā)驗證中。此外，當前的現狀是，自動駕駛相關法規(guī)不完善，各家廠商的場景庫也不夠完善。

　　自動駕駛產業(yè)的這些趨勢對汽車測試的影響體現在四個方面：

　　第一， 由于被測件數量及集成度的增加，測試復雜度隨之增加。

　　第二， 隨著毫米波、5G等新技術的不斷引入，傳感器數量的不斷增加，對測試系統的開放性和靈活性有更高的要求。

　　第三， 市場迭代加快，測試時間被壓縮。

　　第四， 隨著整車功能的不斷完善，系統復雜度越來越高，測試復雜度及成本隨之增加，但整車價格卻不斷下降，倒逼整車廠和tier 1改變傳統的測試策略以達到預期的盈利目標。

　　下圖是行業(yè)通用的汽車V字型開發(fā)流程，郭堉分析道，越靠近右邊即產品階段的測試，測試成本越高。以前的測試策略是把更多精力投入到右邊的測試環(huán)節(jié)，但是隨著自動駕駛等級向更高級別邁進，隨之出現的軟件定義汽車、多傳感器融合等技術提高了系統的復雜度，均促進研發(fā)者改變測試策略，更需要的是測試重心向左移，在設計研發(fā)的初始階段比如軟件階段就需要進行大量的測試。

汽車V字型開發(fā)流程

左邊是設計階段，右邊是測試階段

　　monoDrive助力搭建仿真測試階梯，為自動駕駛測試降本增效

　　自動駕駛測試大致可以分為三大部分：道路信息、傳感器數據采集；數字孿生與仿真測試；硬件在環(huán)HIL。

ADAS測試流程

　　（一）道路數據采集的關鍵在于同步

　　ADAS測試工程師需要在路測期間記錄原始傳感器數據，以驗證傳感器功能并訓練在ECU上運行的自動駕駛汽車算法。為了保證行車安全，汽車上集成了越來越多的傳感器，導致汽車上的數據傳輸速率和數據記錄量呈指數級增長，記錄這些巨量數據需要進行精確的同步，這樣再回放的時候才能讓ECU得到跟真實世界完全相同的數據情況，從而便于驗證決策的準確性。

　　汽車中集成的傳感器

　　不同顏色的原點代表不同的傳感器，扇形代表對應傳感器的視角

　　郭堉表示：“提高數據記錄質量是降低整個測試成本的關鍵抓手，NI推出了基于PXI平臺的ADAS數據記錄系統（ADAS record system），PXI的機箱背板上有一條非常精確的同步總線，可以實現各個儀器間的精確同步。NI的ADAS數據記錄系統能解決兩大問題：一是不斷增多的傳感器帶來的高帶寬要求，二是不同傳感器之間的精確同步。”

NI ADAS數據記錄系統

　　（二）虛擬仿真測試成潮流，用數字孿生重構一個高保真度的場景

　　自動駕駛領域的領先公司Waymo每天要做2000萬英里的虛擬測試，至今為止，總共做了超過150億英里的測試，但是在真實道路上的路測只有2000萬英里。通過數據對比可以看出，虛擬測試占比高達約99.9%。

　　虛擬仿真測試能夠有效對危險或不常見的駕駛場景進行測試，由于本身的靈活性優(yōu)勢，使虛擬測試在自動駕駛技術開發(fā)中發(fā)揮著重要作用。正如郭堉所說，仿真測試將成為自動駕駛測試的新趨勢。

　　數字孿生技術是建立虛擬場景庫的利器，數字孿生指的是把真實的場景一比一的放在虛擬環(huán)境中，生成一個孿生系統。NI 近期收購了自動駕駛汽車開發(fā)的超高保真仿真軟件的領導者monoDrive，利用monoDrive工具進行數字孿生，重構一個高保真度的場景。monoDrive可以把真實駕駛環(huán)境中的樹葉、欄桿、地面上的標志圖形完整地復現出來，甚至包括天氣和路面積水情況，還原度非常高。

　　郭堉指出：“對于車輛在實際道路上錄制的所有場景數據，我們可以通過monoDrive的Real-to-Virtual技術進行數據重構和孿生。我們需要這樣一個套件，快速地創(chuàng)建駕駛場景，這樣才可以快速地迭代ADAS的算法。”

利用monoDrive工具進行數據重構與孿生

　　（三）硬件在環(huán)HIL進一步加持

　　硬件在環(huán)HIL仿真技術可以使用NI PXI實時控制器運行仿真模型來模擬受控對象的運行狀態(tài)，配合NI FPGA模塊可適應更高動態(tài)特性及更高精度的模型應用需求。NI硬件在環(huán)測試平臺具有開放的軟硬件技術架構，可以減少工程師的開發(fā)時間、成本和風險。

　　自動駕駛測試道路場景可總結為：純仿真的實驗、通過錄制下來的數據進行開環(huán)的回放、硬件在環(huán)的仿真、道路測試。這些都可以用基于PXI的統一測試平臺戰(zhàn)略來應對，該方案的優(yōu)勢在于基于PXI總線的解決方案，可以同時模擬不同類型的傳感器信號，增加I/O的覆蓋范圍。NI統一的平臺化方案將大大提高自動駕駛測試迭代的速度和降低升級換代成本。