自动驾驶正在经历重大变革,L3成为行业关注的热点。在责任主体由人转移到车的过程中,安全性问题是自动驾驶研发的基础。L3对于测试平台的要求相较L1和L2呈指数级增长,给自动驾驶的测试验证提出新的要求。
测试和验证是保障自动驾驶系统安全性的重要一环,随着自动驾驶级别提升,测试平台必须适应新的需求。究竟从L2到L3,有哪些亟待解决的瓶颈或障碍?L3级别自动驾驶系统对测试提出了哪些新的要求?要实现L3自动驾驶落地,在测试领域该如何突破?带着这些问题,本刊记者专访了美国国家仪器公司(National Instruments,简称NI)亚太区汽车市场经理贾青超。
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NI亚太区汽车市场经理贾青超
责任主体转移,让测试变得更为复杂
贾青超表示,解决由责任主体转移所带来的问题,是L2到L3最大的瓶颈,根据SAE的划分,L1、L2更多由驾驶员操控,L4则完全开放车辆来操控,L3正好处于人工和智能的中间地带,需要解决从机械到人工操作这个过程中技术、安全和法律层面的问题。因此,L3需要做大量的冗余设计以保障安全性,由此带来商业化落地的成本制约。
责任主体的转移意味着主机厂要承担更多责任,零部件供应商和主机厂需要进一步紧密配合。传统的汽车供应链,零部件企业侧重在零部件测试,主机厂更多侧重在系统集成测试,两者相对来说有明确的分工。
目前来看一个比较明显的趋势是,由于主机厂需要更多的测试主导权和定义接口主导权,零部件供应商需要对主机厂开放接口和原始数据,主机厂将承担更多的测试和集成工作。
而责任主体的转移对测试也提出了更高要求。首先,测试的复杂度增加,主要体现在:一方面,被测件的数量,比如说传感器越来越多,被测件的集成度也大大增加;另一方面,对于L3以上需要大量的仿真测试,测试复杂度明显提升,需要考量在仿真环节如何模拟更多极限工况,覆盖更多的驾驶场景。
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其次,对测试方案的灵活性有着更多需求。因为随着越来越多传感器的引入,尤其是大量新技术的导入,涉及到跨行业、跨技术的融合。不同于传统汽车的机械或者电气性能测试,毫米波雷达、V2X射频、5G等技术的引入对测试方案灵活度的要求更高。尤其,传统的IT、通信企业正越来越多进入到汽车领域,这在一定程度上体现出所谓的跨界融合,对于测试系统的开放性和灵活性有着新的挑战。
再次,整个市场的迭代将明显加快,测试系统的开发时间要求势必大大缩短。
最后,L3及以上自动驾驶对于测试软件的需求大幅提高,需要更高保真的传感器模型。同时要求场景更加逼真化,也会引入机器学习算法进行训练。
开放式测试平台,应对L3挑战
面对L3自动驾驶所带来的测试挑战,NI推出以软件为中心的测试平台,通过软件编程,使得设备具有多种测试功能,有效提高测试效率。值得一提的是,NI的解决方案也是一个开放式平台,结合了模块化硬件和庞大的生态系统,具有高度灵活性。
这一平台化测试方案适用于当下自动驾驶研发的两大方向:单车智能和车路协同。其中,单车智能包括感知、决策、执行,感知端涉及传感器,如超声波雷达、毫米波雷达、摄像头、激光雷达等。
具体来说,传感器测试就是对于传感器及其软件的性能验证,NI的代表产品有车载毫米波雷达测试系统(VRTS)。VRTS兼具雷达目标模拟和参数测量功能,相比使用独立的仪器进行测量要省时得多,而且性能也非常出色。
贾青超认为,传感器融合是一个大的趋势。尤其L3到来后不同种类的传感器融合测试显得尤为重要,如何“同步”成为核心问题,而基于NI方案的优势所在是基于PXI总线的解决方案,可以同时模拟不同类型传感器信号,增加I/O的覆盖范围。
据介绍,NI有专门的ADAS数据记录方案,即ADAS Recording System。针对数据记录,尤其对于L3及以上自动驾驶,NI的优势在于能够解决两个核心问题:一是越来越多传感器所带来的高带宽要求,二是不同传感器之间的同步。
无论是新型公司还是传统汽车公司,都在竞相研制并向市场推出第一辆完全自动驾驶汽车。他们都需要一个强大的计算平台,以便做出针对汽车本身和周边环境的最佳决策。2019年NI推出了新一代自动驾驶汽车的车载计算平台的测试方案。该测试系统由模块化硬件组成,具有广泛的IO覆盖范围,包括功率测量、热力性能分析、汽车网络接口、传感器接口、PCB电气测量等功能,所有这些都可以根据客户的具体需求进行定制。
2019年NI和S.E.A.还发布了一个C-V2X测试系统,利用4G无线蜂窝技术为车辆到车辆(V2V)和车辆到基础设施(V2I)通信提供高带宽和低延迟通信。这套方案的灵活性可以很好地应用在计划于2020年推出的3GPP Release 16的5G NR 功能。
“随着自动驾驶技术的发展,客户的测试需求也日趋复杂。对于在汽车行业有多年积累并有着跨行业经验的NI来说,我们致力于为客户提供差异化解决方案,共同应对自动驾驶挑战。”贾青超说道。
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