近年來(lái)，自動(dòng)駕駛、網(wǎng)聯(lián)技術(shù)、新能源、共享出行是汽車工業(yè)的發(fā)展方向，尤其是自動(dòng)駕駛，在全球和中國(guó)獲得了非常多的技術(shù)關(guān)注和資本支持。為了應(yīng)對(duì)這個(gè)趨勢(shì)，西門(mén)子工業(yè)軟件在過(guò)去十年累計(jì)投入超過(guò)100億美元，做了很多技術(shù)研發(fā)的努力，包括并購(gòu)一些公司，包括TASS International。基于這些工作，Siemens能夠提供智能網(wǎng)聯(lián)新能源車的整體解決方案。其中，TASS的主要技術(shù)領(lǐng)域包括兩個(gè)方面，一個(gè)是仿真技術(shù)，一個(gè)是測(cè)試和工程咨詢服務(wù)。

本文與大家交流的主題是基于模型的ADAS和自動(dòng)駕駛系統(tǒng)開(kāi)發(fā)和測(cè)試方法論。要配合自動(dòng)駕駛汽車的性能開(kāi)發(fā)，我們必須遵循從純模型的仿真、到半實(shí)物的仿真、到場(chǎng)地和道路測(cè)試這一正向開(kāi)發(fā)流程。這一開(kāi)發(fā)流程和方法價(jià)值何在呢？要對(duì)自動(dòng)駕駛車輛進(jìn)行充分的測(cè)試驗(yàn)證，需要多達(dá)142億英里的路試，這顯然與有限的產(chǎn)品開(kāi)發(fā)時(shí)間和生命周期是相悖的。這帶來(lái)一個(gè)經(jīng)典的問(wèn)題：究竟需要多少測(cè)試，才能證明自動(dòng)駕駛產(chǎn)品是成熟可靠、可以上市的呢？

把這一問(wèn)題細(xì)化，可以提出五個(gè)具體問(wèn)題：

1.測(cè)試歷程和工況場(chǎng)景幾乎是無(wú)限的

2.嚴(yán)苛工況和全面工況在道路測(cè)試中可遇不可求

3.即使能遇到嚴(yán)苛工況，也不可重現(xiàn)，無(wú)法重復(fù)驗(yàn)證

4.在道路上，缺乏真值數(shù)據(jù)來(lái)對(duì)比檢驗(yàn)系統(tǒng)性能

5.部分測(cè)試工況具有危險(xiǎn)性和復(fù)雜性

為了應(yīng)對(duì)這些挑戰(zhàn)，我們提出了基于模型的設(shè)計(jì)和測(cè)試驗(yàn)證方法。本文將通過(guò)一系列的實(shí)際工程案例，來(lái)具體闡發(fā)這一方法論。這一方法論的核心，是以PreScan為核心的仿真技術(shù)。基于這一仿真技術(shù)，可以進(jìn)行MiL-模型在環(huán)，SiL軟件在環(huán)，HiL硬件在環(huán)，ViL車輛在環(huán)，直到場(chǎng)地測(cè)試和道路測(cè)試，從而構(gòu)成完整的開(kāi)發(fā)測(cè)試流程。

自動(dòng)駕駛系統(tǒng)可以劃分為四個(gè)功能模塊，第一是測(cè)試工況，第二是環(huán)境感知的傳感器，第三是控制決策規(guī)劃的算法，最后是底盤(pán)執(zhí)行器。PreScan仿真技術(shù)，可以對(duì)這四個(gè)功能模塊進(jìn)行建模仿真，構(gòu)成完整的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)的模型。

接下來(lái)為大家介紹幾個(gè)案例，來(lái)說(shuō)明我們的方法論。

第一個(gè)案例是為北歐某OEM做的測(cè)試項(xiàng)目。我們知道，測(cè)試工況的種類、數(shù)量、覆蓋度對(duì)系統(tǒng)的測(cè)試至關(guān)重要，測(cè)試工況的來(lái)源有多種。本項(xiàng)目中，我們使用了德國(guó)GIDAS交通事故數(shù)據(jù)，PreScan可以自動(dòng)的把GIDAS事故數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成測(cè)試場(chǎng)景模型。有了場(chǎng)景工況的模型，再結(jié)合環(huán)境感知、控制算法、底盤(pán)動(dòng)力學(xué)的模型，就會(huì)構(gòu)成非常完整的系統(tǒng)仿真方案。GIDAS數(shù)據(jù)庫(kù)的場(chǎng)景非常多，所以我們提供了基于集群計(jì)算機(jī)服務(wù)器的計(jì)算方法，使得我們可以進(jìn)行高效的大規(guī)模的工況計(jì)算。當(dāng)然，今天PreScan也支持中國(guó)的交通事故數(shù)據(jù)庫(kù)CIDAS，這都是非常有價(jià)值的測(cè)試工況來(lái)源之一。

第二個(gè)案例是ACC的性能標(biāo)定案例。ACC的測(cè)試，有一個(gè)典型工況，即所謂的Cut-In目標(biāo)車突然變道到主車車道上的工況。構(gòu)成這一工況有很多的元素，比如車速、切入的時(shí)機(jī)、切入之后目標(biāo)車的狀態(tài)等等，如果各個(gè)元素的多種取值做排列組合，會(huì)發(fā)現(xiàn)這個(gè)單一工況可以輕易地衍生出幾十萬(wàn)種組合。

有了這么多的工況，怎么樣進(jìn)行ACC的性能分析呢？ACC系統(tǒng)有一個(gè)重要的性能參數(shù)就是加速度的變化率，即所謂的jerk，影響它的有很多參數(shù)，包括雷達(dá)傳感器的檢測(cè)延時(shí)、ACC控制算法包括PID參數(shù)的標(biāo)定、執(zhí)行機(jī)構(gòu)對(duì)加減速的響應(yīng)延遲和上升特性、底盤(pán)動(dòng)力學(xué)的特性等，我們要想定量的分析決定優(yōu)化的參數(shù)，靠路試的主觀評(píng)價(jià)是遠(yuǎn)遠(yuǎn)不夠的，必須通過(guò)模型和參數(shù)的分析來(lái)決定最優(yōu)的參數(shù)組合。