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针对APA测试 的车辆在环测试技术

1 引言

        随着汽车电子产业 的不断发展,驾驶员对车辆舒适性与安全性 的要求越来越高。与主动安全相关 的控制系统,如自动泊车、自适应巡航、车道偏离预警、车道保持辅助、自动紧急制动及盲区监测等应运而生。这些系统一般统称为高级驾驶员辅助系统(Advanced Driver Assistance System, ADAS),它们将对车辆进行不同程度 的干预,而这种干预若是出现错误将导致难以想象 的结果。因此对这些驾驶辅助系统进行全面 的功能测试,避免错误干预 的情况出现,对整车厂来说就显得尤为重要。

        就测试来说精确 的环境无疑是进行实车测试,然而实车测试本身存在着众多问题:

       ♦  测试时间、人力、场地等成本高;

       ♦  变换不同场景测试费时费力;

       ♦  有人参与 的情况下安全较难保证;

       ♦  随机因素多、可重复性低等。

        因此,英雄联盟外围下注提出一种介于纯仿真测试与实车测试之间 的测试方法——实车在环测试(Vehicle in the loop),可以帮助解决以上系列问题。通过实车在环测试可以有效减少ADAS系统 的开发与集成测试时间,同时可以大幅度节约成本,减少危险事件 的发生 的概率。

2 VIL概述

        VIL是指将ADAS系统集成到真实车辆中,并通过实时仿真机及仿真App模拟道路、交通场景以及传感器信号,从而构成完整测试环境 的方法,可实现ADAS功能验证、各场景仿真测试、与整车相关电控系统 的匹配及集成测试。

实车在环实现效果图

实车在环系统方案

        与传统 的硬件在环(HIL)测试相比VIL由于用真实车辆替代了车辆模型,从而很大程度上提高了被测控制器性能测试结果 的精确度;与实车测试相比,由于将实现复杂且难以复现 的交通场景用仿真 的方式来实现,可以快速 的建立各种测试工况,工况 的可重复性使得ADAS算法 的快速迭代开发成为可能。总之,VIL弥补了实车测试与HIL测试之间 的鸿沟,它有如下优势:

       ♦  实现快速 的场景及驾驶测试,高效 的验证各控制器 的功能;

       ♦  可以测试ADAS系统与实行系统(动力系统、制动系统、转向系统)间 的交互功能;

       ♦  降低实车测试 的难度和风险,减少交通事故和风险;

       ♦  减少对场地,真实交通和试验车辆 的需求,可复用MIL和HIL测试 的测试场景。

3 实车在环 的关键技术

•  惯性测量单元

        通过精准 的DGPS定位,获取车辆 的位置信息,通过惯性测量单元IMU计算出车辆速度、加速度和偏航角等信息,为实时仿真系统提供车辆 的运动状态。

•  虚拟仿真环境

        通过车辆动力学仿真App搭建一个完整 的虚拟交通测试环境,包括道路、交通车辆、行人、交通环境。真实车辆置身于虚拟测试环境中完成不同 的驾驶任务。

       ♦  实现复杂多变 的虚拟道路环境,如停车场、双向多车道、高速公路、转盘等。

道路场景

       ♦  实现多种多样 的交通车辆配置,如乘用车、卡车、公共交通、摩托车等多种车型,并且每一辆交通车辆实行不同 的行驶任务。

交通车辆

       ♦  实现行人模拟,包括男人、女人、小孩,及其站立、走步、跑步等动作。例如模拟行人突然出现 的测试场景。

行人场景

       ♦  实现逼真 的虚拟环境,包含树木、建筑物、导向标识、交通灯、交通标志等。

虚拟环境

•  传感器 的仿真

        ADAS系统用到 的传感器主要用于感知车辆周围环境,类型包括毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达、摄像头等等。传感器仿真可以采用真实 的或者虚拟 的方式。其中虚拟传感器由仿真App模拟,通过VIL设备将虚拟交通场景 的信息传递给ADAS系统。

虚拟传感器

•  实时仿真机

        实时仿真机 的作用是提供实时运行 的仿真环境并且实现虚拟与真实信号 的交互。

•  真实车辆

       真实 的车辆包括车辆及电控系统,运行在一个宽阔安全 的平地上,对被测 的驾驶辅助系统来说其实际是运行在预先设定 的交通测试环境中。

测试环境

4 应用案例

        BMW宝马 的研发中心利用车辆在环技术,对其自动泊车系统进行了功能测试。

        该过程使用了一辆测试车辆放置于空旷 的场地上,通过仿真App搭建了一系列泊车测试场景,包含垂直停车、水平停车等典型场景。

自动泊车系统VIL测试

5 结论

        英雄联盟外围下注VIL测试系统,由于使用 的是实际 的车辆,减少了对车辆动力学模型 的参数标定,使测试结果更加精确;其虚拟场景可以使用最初算法开发以及HIL测试时 的交通场景,也可以根据一些交通事故来确定测试场景,场景 的切换过程较实车测试大幅简化;在主动安全相关测试中,其虚拟 的场景可以避免事故 的发生,也可以节约不必要 的器材损失;其可重复性很高,在大量重复 的实车在环测试后可显著降低被测系统 的功能缺陷,随之降低了原本实车场地测试和道路测试 的工作量环节,提高了测试效率,降低了测试成本。

 

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