2023年，智能網聯(lián)汽車(ICV)毫無疑問是汽車行業(yè)發(fā)展的戰(zhàn)略方向之一，其正處于商業(yè)化初期階段，技術正在快速演變，產業(yè)布局不斷加速。該行業(yè)當前機遇、風險和挑戰(zhàn)并存，亟需標準化的管理措施。

目前，我國發(fā)布了《關于加強智能網聯(lián)汽車生產企業(yè)及產品準入管理的意見》，提出了加強數(shù)據(jù)和網絡安全管理、規(guī)范在線軟件升級、強化產品管理和保障措施等11條要求。業(yè)界已就使用多支柱認證方法來測試和評估自動駕駛以支持產品審批管理達成共識。鑒于自動駕駛系統(tǒng)(ADS)和功能驗證的復雜性，仿真測試和驗證已成為產品審批管理流程中不可或缺的一部分。

1、智能駕駛的“數(shù)據(jù)閉環(huán)”

各企業(yè)正在積極構建智能駕駛領域的“數(shù)據(jù)閉環(huán)”平臺。這意味著數(shù)據(jù)將用于指導業(yè)務和實踐，而迭代優(yōu)化是在閉環(huán)中執(zhí)行的。這個過程催生了對數(shù)據(jù)處理工具、場景管理平臺以及仿真和再現(xiàn)等的應用需求。中國汽車數(shù)據(jù)中心（ADC）打造全面的ICV仿真和驗證解決方案，覆蓋從數(shù)據(jù)采集和場景數(shù)據(jù)庫構建到仿真測試和驗證等各個方面。在這一過程中，NI持續(xù)為之賦能。

在數(shù)據(jù)采集方面，ADC擁有完善的數(shù)據(jù)采集與處理流程，在數(shù)據(jù)采集汽車改裝、傳感器安裝設計、汽車多傳感器校準以及數(shù)據(jù)采集與管理等領域擁有豐富的經驗。ADC建立了通用傳感器開發(fā)接口的模型系統(tǒng)，可確保便捷的傳感器系統(tǒng)集成和擴展，為開發(fā)可復用的傳感器接口和數(shù)據(jù)采集服務奠定了基礎。ADC還開發(fā)了用于多傳感器異構數(shù)據(jù)的高效解析和集成處理技術，可過濾掉傳感器之間的冗余和無效信息，降低軟件處理負載，從而保證數(shù)據(jù)準確性，形成高效、輕量化的數(shù)據(jù)采集平臺。

ADC的標準數(shù)據(jù)采集平臺建立在采集軟件、硬件系統(tǒng)和汽車特性之上。該平臺的標配是一個智能相機；前、后、左前、右前、左后、右后、駕駛室七個高清相機；1個高分辨率毫米波雷達；一個低線程/高線程激光雷達地面實況系統(tǒng)；高精度慣性導航系統(tǒng)(INS)；以及天氣監(jiān)測設備。該平臺可以根據(jù)實際需求進行定制。采集硬件獲取不同類型的信號。采集軟件對傳感器接收到的信號進行處理和存儲，并通過專門的數(shù)據(jù)清理平臺對數(shù)據(jù)進行清理、去噪和脫敏。此外，ADC開發(fā)的場景數(shù)據(jù)處理軟件NdsCleaner可對不同采集平臺采集的數(shù)據(jù)進行歸一化處理，將場景數(shù)據(jù)的格式轉換為ROS和ASEva，對不同的數(shù)據(jù)源使用相同的頻率，并對場景數(shù)據(jù)進行篩選。采集平臺處理的數(shù)據(jù)可用于構建自動駕駛場景數(shù)據(jù)庫、分析駕駛行為、設計測試目標和驗證規(guī)則、對傳感器性能進行基準測試和評估，以及標記ICV環(huán)境感知數(shù)據(jù)。

采集平臺配置解決方案

在場景數(shù)據(jù)庫建設方面，ADC基于在駕駛場景領域的多年運營和探索，開發(fā)了成熟的場景工具鏈、場景數(shù)據(jù)庫和仿真測試應用系統(tǒng)。駕駛場景工具鏈集成了六大模塊：場景數(shù)據(jù)采集平臺、場景數(shù)據(jù)分析平臺、場景數(shù)據(jù)標記平臺、數(shù)據(jù)分析平臺、場景轉換工具和場景大數(shù)據(jù)管理平臺。其功能包括數(shù)據(jù)收集、處理、標記、管理和應用。根據(jù)不同的需求，ADC構建了兩個場景數(shù)據(jù)庫：典型場景數(shù)據(jù)庫和連續(xù)場景數(shù)據(jù)庫。所有數(shù)據(jù)由管理平臺統(tǒng)一管理。場景數(shù)據(jù)庫中的場景可以作為仿真測試用例的主要來源，并為這些用例提供測試內容。借助先進的仿真軟件和設備，用戶可以執(zhí)行模型在環(huán)(MIL)、硬件在環(huán)(HIL)、駕駛員在環(huán)(DIL)、車輛在環(huán)(VIL)及其他仿真測試。ADC根據(jù)自動駕駛開發(fā)流程和數(shù)據(jù)需求，在V-cycle開發(fā)過程中，基于自然駕駛數(shù)據(jù)構建框架和相關工具來建立場景數(shù)據(jù)庫，在ICV開發(fā)和測試領域進行基于數(shù)據(jù)的轉換，并建立團隊所需的能力。

仿真測試和驗證是產品審批管理中不可或缺的部分。仿真測試平臺的實時性能 、建模和仿真能力、數(shù)據(jù)可追溯性會影響仿真工具鏈的可信度。因此，在 構建仿真平臺時必須 滿足各種嚴苛的要求。ADC基于NI產品構建了完善的智能駕駛HIL仿真驗證平臺，包括軟件平臺、硬件平臺和仿真建模。整個開發(fā)過程涉及傳感器和動力學建模、仿真設備開發(fā)和平臺集成調試。NI VeriStand軟件具有很強的適應性，可以開發(fā)與工具鏈中其他平臺兼容的數(shù)據(jù)通信接口，形成一個由集成場景仿真軟件、動力學模型和測試管理軟件傳感器模型組成的閉環(huán)數(shù)據(jù)平臺。NI硬件提供各種實時處理器和I/O模塊。它們基于開放的行業(yè)標準，確?？蛻魧⒆钚碌腜C技術應用于HIL測試。借助強大的多核處理器、FPGA和數(shù)據(jù)采集技術，NI PXI硬件可擴大測量范圍，提高測性能。部分NI PXI產品還提供業(yè)界卓越的頻率和精度規(guī)格。NI硬件系統(tǒng)的高采樣率、高分辨率、實時系統(tǒng)能力等特性確保了仿真工具鏈的出色數(shù)據(jù)精度和質量。

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2、V2X仿真測試系統(tǒng)