08-自动驾驶系统的硬件在环测试方案和场地测试技术.pdf

自动驾驶技术发展迅猛，而硬件在环测试（Hardware-in-the-Loop, HiL）以及场地测试技术是确保自动驾驶系统安全可靠的重要测试方法。本文档详细介绍了使用Prescan软件进行自动驾驶系统的硬件在环测试方案和场地测试技术。 文档提出了自动驾驶开发的解决方案，这一解决方案基于模型的设计和测试验证（Model-Based Design & Validation），这是当今自动驾驶技术开发的趋势。其核心包括以下五个方面： 1. 场景工况（Scenarios）：指的是自动驾驶系统需要面对的各种驾驶条件和环境，包括正常道路行驶条件、异常交通情况等。在硬件在环测试中，这些场景工况需要被准确地模拟以确保测试的有效性。 2. 环境感知（Sensors）：指自动驾驶车辆中的各种传感器，比如摄像头、雷达、激光雷达等，它们负责探测周围环境以供车辆决策。在测试过程中，这些传感器模型必须能够准确地模拟传感器对环境的感知能力。 3. 控制决策算法（Algorithms）：这是自动驾驶系统的大脑，负责根据收集到的环境信息做出驾驶决策。算法的灵活性和准确性对于系统的性能至关重要。 4. 执行器（Actuators）：包括转向系统、制动系统和驱动系统等，它们是自动驾驶系统中将决策转化为实际行动的部件。测试中执行器模型的准确性直接影响到测试结果的可信度。 5. 车辆动力学（Vehicle Dynamics）：指的是车辆在特定条件下行驶的物理特性，包括车辆加速、转向和制动等行为。为了使测试接近真实情况，车辆动力学模型需要具备适当的精度。 文档随后介绍了西门子工业软件公司（Siemens PLM Software）推出的Simcenter Prescan，这是一个专门针对自动驾驶车辆开发的仿真平台，旨在帮助开发者通过模拟加速自动驾驶技术的开发和测试。Prescan支持构建丰富的测试场景，提供准确的传感器特性和灵活的算法测试平台，同时保证了车辆动力学模型的适当精度。 硬件在环测试（HiL）是将实际的车辆控制硬件接入一个由计算机生成的虚拟环境中，模拟真实的车辆操作条件，以测试控制单元的功能和性能。这种方法能够提前发现潜在的缺陷和问题，避免在实车测试中造成昂贵的损失。 文档还提及了场地测试技术，这通常指在封闭或有限的区域内进行的实车测试。场地测试允许开发者在更加可控的环境中测试车辆的实际驾驶能力，同时也方便了测试人员对车辆进行实时监控和干预。 在文档的案例部分，提到了几个使用Prescan软件进行硬件在环测试的实际案例，例如自动代客泊车（AutoValetParking）仿真、车道偏离警告（LDW）/前车碰撞警告（FCW）/交通拥堵辅助（TJA）等。这些案例展示了如何将传感器、控制器硬件实物与模拟的车辆动力学模型结合起来，进行复杂的测试。 最终，文档强调了硬件在环测试和场地测试方法的有机结合对于自动驾驶系统开发的重要性。通过这种结合，可以充分发挥模拟测试的便利性和场地测试的真实性，从而为自动驾驶技术的安全性和可靠性提供更加充分的保障。 在整个文档中，还涉及到一些具体的技术术语和工具，如： - Amesim/1D实时计算机：这可能指的是用于仿真环境的高级仿真软件和相关的实时计算设备。 - dSpace Camera：这可能是一款用于自动驾驶测试和开发的高精度相机模拟工具。 - CAN（Controller Area Network）：这是车辆上各控制器之间的通信总线，用于传感器和执行器之间的数据交换。 本文档对于理解硬件在环测试方案和场地测试技术在自动驾驶领域应用的重要性和技术细节提供了全面的参考。通过模型设计、场景模拟、传感器和算法测试以及车辆动力学模型的建立，Prescan仿真平台为自动驾驶系统的测试和验证提供了强大的支持，确保了自动驾驶系统开发过程中的高效性和安全性。