






摘要:近年來自動駕駛技術(shù)及高級駕駛輔助系統(tǒng)(ADAS)已經(jīng)逐步量產(chǎn)并應用在車端,這就需要開發(fā)對應的精細化車輛測試方法,從而驗證此類系統(tǒng)的質(zhì)量和可靠性。探討了用于驗證高級駕駛輔助系統(tǒng)、主動安全和自動駕駛系統(tǒng)的系列測試方法。首先,闡述了X-in-loop測試的相關方法,如模型在環(huán)、軟件在環(huán)、硬件在環(huán)、車輛在環(huán)等內(nèi)容;然后,具體討論了實車測試驗證方法,如開放道路測試和封閉試驗場測試等;最后,介紹了使用基于虛擬測試駕駛的混合測試方法,具體闡述了其實現(xiàn)過程。
關鍵詞:自動駕駛;測試方法;測試驗證
中圖分類號:U461.91 收稿日期:2024-08-25
DOI:10.19999/j.cnki.1004-0226.2024.10.017
1 前言
隨著自動駕駛技術(shù)的飛速發(fā)展 ,現(xiàn)有汽車越來越多地擁有更先進的主動安全系統(tǒng),已經(jīng)顯著減少了對駕駛員操作汽車的需求[1]。目前,自動駕駛系統(tǒng)主要基于軟件在環(huán)(SIL)和硬件在環(huán)(HIL)方法進行開發(fā),而道路測試由測試駕駛員在測試場地及公共道路上完成[2]。由于道路測試存在無法創(chuàng)建大量的測試用例、測試過程中需要人為駕駛以及不能完整復現(xiàn)的問題,因此引入實驗室測試方法[3]。在實驗室測試中可以創(chuàng)建測試用例,從而在相同的條件下進行多次測試,能夠?qū)ζ嚨南到y(tǒng)性能進行量化對比,并根據(jù)規(guī)定的程序和測試標準進行測試認證[4]。
目前,實驗室測試(通常稱為車輛在環(huán)測試)主要集中于單個系統(tǒng)的測試。為了創(chuàng)建一種能夠同時測試多個系統(tǒng)的測試系統(tǒng),引入了在實驗室中模擬外部世界的測試系統(tǒng),通過這類虛擬混合測試方法,可以對ADAS或自動駕駛系統(tǒng)就可以進行全面的測試[5-7]。
2 X-in-the-loop測試
X-in-the-loop是一種命名約定,其中X表示被測對象,包括模型在環(huán)(model in the loop,MIL)、軟件在環(huán)(model in the loop,SIL)、硬件在環(huán)(hardware in the loop,HIL)、車輛在環(huán)(vehicle in the loop ,VIL)。由于測試不是一次性的過程,而是一個循環(huán)的迭代過程,所以它被稱為循環(huán)測試。當然,并不是所有的步驟都必須執(zhí)行,這取決于系統(tǒng)的具體情況和復雜性。
2.1 模型在環(huán)
系統(tǒng)開發(fā)的第一步是基于模型在環(huán),其中設計的系統(tǒng)以模型的形式在建模工具中創(chuàng)建,例如在MATLAB-Simulink中進行建模,通過通用組件可以創(chuàng)建系統(tǒng)運行的模型。因此,可以在設計系統(tǒng)時不需要輸入依賴于編程語言的實現(xiàn)細節(jié)。此外,有了這樣一個模型,就可以使用Simulink Coder或Target Link等特定語言自動生成代碼。如圖1所示,測試模型涉及到向模型提供一組模擬信號,并檢查其響應。
2.2 軟件在環(huán)
在軟件在環(huán)開發(fā)測試中,測試對象為用特定編程語言編寫的代碼,如C++。可以通過其輸入提供適當?shù)娜斯せ颢@取的數(shù)據(jù)來測試此代碼,也可以從專用硬件抽象出特定的編程語言來驗證算法的正確性。
2.3 硬件在環(huán)
在完成軟件在環(huán)測試后,在循環(huán)測試中已有執(zhí)行的硬件,其中軟件已在專用硬件上測試,但尚未在專用環(huán)境中測試。這意味著所有其他的交互模塊硬件都必須進行測試驗證,這是汽車測試中常見的測試類型,因為通常所設計設備的制造商只負責一種設備,無法訪問其他交互設備。如圖2所示,在HIL測試中車輛的電子控制單元(ECU)負責監(jiān)控各種輸入數(shù)據(jù)(如制動、換擋等)和各種運行狀態(tài)(加速、打滑、油耗等),并根據(jù)預先設計的程序計算各種傳感器發(fā)送的信息,經(jīng)過處理后,將所有參數(shù)發(fā)送給相關執(zhí)行器,執(zhí)行各種預定的控制功能。但由于未接入道路環(huán)境,無法在真實環(huán)境中與其他設備進行交互測試。因此,設備在真實環(huán)境下有可能無法正常工作。
2.4 車輛在環(huán)
車輛在環(huán)作為測試的最終環(huán)節(jié),可以在實驗室中測試一項完整的汽車響應,如給車輪施加正確的扭矩,模擬在山上行駛或其他交通阻力。此外,汽車傳感器還會使用各種類型的設備來輸入信號,這些設備與負責虛擬試駕的駕駛模擬器一起工作。這種測試方法往往可以在開環(huán)測試和閉環(huán)測試中完成。
2.4.1 開環(huán)測試
當被測系統(tǒng)獲取到外部輸入信號,但其響應不會反饋到模擬器時,這種測試方式稱為開環(huán)測試。出于這個原因,在仿真中沒有關于汽車響應的信息。以車輛視覺檢測為例,第一步是在真實的試駕過程中錄制視頻,然后在模擬器中進行相同的試駕測試,最后將汽車從虛擬驅(qū)動器中分離出來并添加到錄制的影片中,如圖3所示。測試包括將添加車輛的視頻發(fā)送到攝像機,并分析ECU是否檢測到其他車輛。
2.4.2 閉環(huán)測試
當被測試系統(tǒng)的響應可以反饋到模擬器時,這種模式稱為閉環(huán)測試,閉環(huán)測試中可以獲取到汽車在仿真中的真實響應,閉環(huán)測試為被測系統(tǒng)提供了一個交互式的模擬環(huán)境。
2.5 其他方法
除了上面描述的一般方法之外,還有一些其他更具體的方法,以評估在特定情況下可能的行為或與車輛安全系統(tǒng)的交互情況。
2.5.1 駕駛員在環(huán)
除了測試車輛本身的系統(tǒng)性能,還可以測試駕駛員在駕駛汽車時的行為(圖4)。駕駛員在環(huán)(Driver-in-the-loop)在測試過程中可以獲得駕駛員在某些情況下的行為信息,從而更好地設計車內(nèi)的系統(tǒng)。此外,還可以獲得駕駛員與其他設備的交互信息,如測試駕駛員在與智能燈配合下剎車時的反應時間。當然,駕駛員可以在不同的環(huán)境中進行測試。當駕駛員的行為在完全虛擬的環(huán)境中測試時,可以通過使用VR眼鏡等進行模擬。比較起來,最準確的依然是真實試駕,它給出了更為精確的結(jié)果和確定性。
2.5.2 行人在環(huán)
行人在環(huán)(Pedestrian-in-the-loop)通過觀察不同情況下的行人,可以評估行人與車輛的交互行為。如圖5和圖6所示,測試人員頭上戴著VR眼鏡,其中顯示了虛擬場景,其任務是在合適的時刻進入人行橫道,檢查車輛的緊急制動算法是否正常工作。
3 車輛實車測試方法
為了更可靠地測試車輛性能,還需要在真實環(huán)境中進行車輛測試。實車測試主要包括開放道路測試和封閉試驗場測試。
3.1 開放道路測試
開放道路測試是測試自動駕駛和主動安全系統(tǒng)最主要的方法之一。開放道路測試的優(yōu)勢是測試結(jié)果相對可靠、測試方法具有針對性,其缺點是測試條件的可重復性低,基本上是不可重現(xiàn)的。其次,車輛必須完成全功能部署,所以這些測試必須在產(chǎn)品開發(fā)結(jié)束后進行,這就延長了開發(fā)時間。此外,在公共道路上進行測試是不方便且耗時的,也受限于相關法規(guī)的要求。
3.2 封閉區(qū)域測試
除了開放道路測試,還有專門為測試而建立的封閉區(qū)域道路和基礎設施,這類測試統(tǒng)稱為封閉區(qū)域測試。
3.2.1 測試試驗場
為了使得測試更加高效,可以建立專業(yè)化的測試試驗場。如圖7所示,美國Mcity由40個建筑單元組成,包括隧道、橋梁、四車道高速公路等場景,還有可以進入人行橫道的機械行人,且配備了標準的道路標志和交通燈。在這種條件下進行測試有很多優(yōu)勢,比如可以在不威脅其他道路使用者的條件下進行測試。除天氣條件外,所有的測試條件都是可重現(xiàn)的。
3.2.2 半虛擬測試
將虛擬仿真環(huán)境與真實測試相結(jié)合也是一種常見做法。測試時將整個真實道路環(huán)境映射到仿真中,然后測試車將其位置發(fā)送給模擬器,模擬器將數(shù)據(jù)以適當?shù)母袷椒祷亍_@些信息直接發(fā)送給雷達的處理單元,并觸發(fā)主動安全系統(tǒng),測試過程可以在沒有道路使用者的仿真道路上進行。在這種混合駕駛中,駕駛員可以配備護目鏡,通過模擬器生成的元素來增強現(xiàn)實。
半虛擬測試的另一種方法是在虛擬道路上測試,這種方法的優(yōu)勢在于,駕駛員在進行虛擬測試的同時,可以體驗到所有相關的反饋力。
4 結(jié)語
隨著自動駕駛技術(shù)加速迭代,離線測試需求也隨之激增,如何通過多種測試方法高效驗證車輛性能成為測試中的突出問題。本文總結(jié)歸納了X-in-loop測試的方法,對模型在環(huán)、軟件在環(huán)、硬件在環(huán)、車輛在環(huán)等測試方法進行了探討,并介紹了實車測試方法,對道路測試和封閉實驗場測試方法進行具體分析,研究結(jié)論可以為ADAS、主動安全和自動駕駛系統(tǒng)的有效驗證和測試提供參考。
參考文獻:
[1]董倩茹,谷遠利,李鵬輝,等.面向自動駕駛仿真測試的高速公路可解釋性切入邏輯場景模型構(gòu)建[C]//2024世界交通運輸大會(WTC2024)論文集(水上運輸與交叉學科).中國公路學會,中國航海學會,中國鐵道學會,中國航空學會,中國汽車工程學會,2024:9.
[2]陳磊,唐誠成,吳平,等.自動駕駛仿真測試置信度評價方法研究[J/OL].汽車工程學報:1-10[2024-07-26].
[3]張威.面向高速道路的自動駕駛測試場景生成策略及場景庫構(gòu)建方法研究[D].濟南:齊魯工業(yè)大學,2024.
[4]李鵬輝,董倩茹,袁赫男,等.面向自動駕駛仿真測試的高覆蓋切入場景庫生成方法[J/OL].中國公路學報:1-17[2024-07-26].
[5]呂斌斌,王鵬,張賢超,等.基于V2X和自動駕駛HIL聯(lián)調(diào)的仿真測試系統(tǒng)開發(fā)[J].汽車與新動力,2024,7(2):69-74.
[6]李偉男,王宇,李林潤,等.自動駕駛汽車仿真測試場景生成方法綜述[J].汽車工程師,2024(7):1-10.
[7]徐家正,陳星,王景升,等.自動駕駛合規(guī)性虛擬測試場景構(gòu)建方法研究進展[J].江漢大學學報(自然科學版),2024,52(2):87-96.
作者簡介:
向世林,男,1985年生,工程師,研究方向為主動安全及自動駕駛測評研究、汽車整車性能測試等。