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一文看懂自動(dòng)駕駛測試體系

智能汽車 無人駕駛
自動(dòng)駕駛的測試是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng),我們用一篇文章,由小到大的逐個(gè)展開來和大家一起梳理下。

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自動(dòng)駕駛的測試是一個(gè)非常復(fù)雜的系統(tǒng),我們用一篇文章,由小到大的逐個(gè)展開來和大家一起梳理下。

在梳理之前我們先拋出一個(gè)問題:自動(dòng)駕駛的測試需要達(dá)到什么量級?

根據(jù)國際一般標(biāo)準(zhǔn)統(tǒng)計(jì),人類司機(jī)駕駛一小時(shí)的死亡概率約為1/10^6,全世界每年因道路交通事故死亡人數(shù)約有125萬。自動(dòng)駕駛汽車如果要發(fā)展,其死亡概率必然要遠(yuǎn)低于這個(gè)標(biāo)準(zhǔn)。根據(jù)調(diào)查,目前社會(huì)可以接受的自動(dòng)駕駛一小時(shí)的死亡率須不高于1/10^9。因此,如果要將死亡率降到1/10^9,每更新一次軟件,司機(jī)必須駕駛10^9小時(shí),才能保證功能的可靠性。顯然,這種實(shí)車測試的方法并不可取。

真實(shí)的測試體系往往利用了分層思想,結(jié)合多種不同成本和覆蓋角度的測試手段,讓我們可以用可控的時(shí)間和成本,近似達(dá)成類似實(shí)車測試的效果。不同測試方法的成本是不同的,合理迭代次數(shù)也是有區(qū)別的。一個(gè)擁有合理測試體系的項(xiàng)目,模塊邏輯測試必須規(guī)避60%以上的潛在問題,仿真功能性能測試則要解決30%的剩余潛在問題,而留給實(shí)車魯棒性測試最多10%。在各自手段內(nèi)盡可能的發(fā)現(xiàn)潛在問題,控制后道測試手段的問題量,如果搭配合理,則在保證極高覆蓋度的同時(shí),成本也會(huì)進(jìn)入可控范圍。比如如果仿真測試體系完備,則規(guī)劃開發(fā)幾乎無須上車驗(yàn)證,就可以減少大量的外圍支持資源。

不同測試方法的對比

多層次的測試手段搭配也并非沒有代價(jià),構(gòu)建一個(gè)專項(xiàng)測試系統(tǒng)往往存在搭建周期長,初期成本高的問題。無論是零部件測試中的CAE,DV,PV測試,還是軟件里的靜態(tài),集成,仿真測試,常有為了追趕進(jìn)度而繞過一些測試工序的情況發(fā)生。

其實(shí)這是一筆經(jīng)濟(jì)賬,當(dāng)我們省略了某一前道測試工序時(shí),如果后道高成本的測試工序解決前道工序遺留問題時(shí)所耗費(fèi)的資源,要高于設(shè)立前道流程的花費(fèi),整個(gè)測試體系就會(huì)變得得不償失,反之亦然。

合理的測試層次也是一個(gè)平衡過程。

但一般而言,在一個(gè)延續(xù)性和成熟度較強(qiáng)的研發(fā)體系內(nèi),更多梯次且相互正交的測試體系配合高效的流轉(zhuǎn)往往會(huì)達(dá)成更高的效率。

真正有效的測試,往往是使用特定的測試工具和特定的測試用例,審核被測對象特定維度的問題。任何一種測試系統(tǒng),只要其針對某一類潛在問題,成本低于其他手段,覆蓋問題范圍又高于其他手段,則就是一個(gè)好的測試系統(tǒng),并無所謂其屬于哪種類型的測試系統(tǒng),那都是后期被人為強(qiáng)行劃分出來的概念。在測試的設(shè)計(jì)中,務(wù)實(shí)非常重要。

工程實(shí)踐過程中的測試過程

另外,測試Pipeline往往也是訓(xùn)練Pipeline的一部分。過去測試體系的工作主要是杜絕+由于人的失誤所導(dǎo)致的潛在產(chǎn)品隱患。

最為我們所熟知的就是測試驅(qū)動(dòng)開發(fā)(Test-DrivenDevelopment,TDD),其要求在編寫某個(gè)功能的代碼之前先編寫測試代碼,然后只編寫使測試通過的功能代碼,通過測試來推動(dòng)開發(fā)進(jìn)行。

而現(xiàn)在自動(dòng)駕駛正在走向自監(jiān)督過程,我們看到更多機(jī)器與機(jī)器之間的互動(dòng)。其中也包括機(jī)器與機(jī)器之間的測試反饋和開發(fā)調(diào)整,也就是我們非常熟悉的深度學(xué)習(xí)。對人而言,測試是為了保證產(chǎn)品和目標(biāo)一致。對機(jī)器而言,訓(xùn)練也是為了達(dá)成類似的目的。

以上就是測試的一些基本思想,緊接著我們詳細(xì)看下,目前智能駕駛有哪些典型的測試過程。如下圖所示,個(gè)人認(rèn)為可以從不同合作模式、不同領(lǐng)域?qū)O蛞约安煌夹g(shù)斷面三個(gè)方面進(jìn)行系統(tǒng)性的梳理。

自動(dòng)駕駛的常用測試手段

從不同合作模式來看,可以分為黑盒、白盒以及灰盒測試。

白盒測試會(huì)檢查內(nèi)部結(jié)構(gòu)每一條通路是否按照設(shè)計(jì)正常工作,一般用于產(chǎn)品提供方內(nèi)部的管理;黑盒測試一般不考慮內(nèi)部結(jié)構(gòu),僅檢查產(chǎn)品功能是否按照合同提出的技術(shù)要求實(shí)現(xiàn)了,一般用于被提供方的內(nèi)部管理;灰盒測試介于上述兩種測試程度之間,在測試外部功能的基礎(chǔ)上,會(huì)對關(guān)鍵鏈路進(jìn)行確認(rèn),一般用于提供方的發(fā)布測試或者被提供方的驗(yàn)收測試,具體程度視具體合作而定。

從不同領(lǐng)域?qū)m?xiàng)來看,不同的領(lǐng)域有各自特有的問題及其對應(yīng)的測試維度。

從軟件代碼出發(fā)會(huì)有靜態(tài)測試、動(dòng)態(tài)測試等:靜態(tài)測試會(huì)分析程序的語句結(jié)構(gòu)、編程規(guī)范等是否有錯(cuò)誤和不妥,常用工具包括QAC/Converity等,占整個(gè)測試體系的比重較小,一般是軟件測試的第一道,與之類似的是codereview其會(huì)組織相關(guān)專家對代碼的靜態(tài)設(shè)計(jì)做出評估;而動(dòng)態(tài)測試則會(huì)比對運(yùn)行程序后的結(jié)果與預(yù)期,分析運(yùn)行效率和健壯性,目前自動(dòng)駕駛絕大部分軟件測試科目都屬于動(dòng)態(tài)測試范疇,比如性能測試及各類在環(huán)測試。

從不同技術(shù)斷面出發(fā),是所有劃分模式中最復(fù)雜也是最重要的。

首先解釋下設(shè)置斷面的意義。當(dāng)我們面臨一個(gè)復(fù)雜多因素混合作用的系統(tǒng)問題時(shí),通過設(shè)置斷面,可以隔離影響變量,將復(fù)雜性簡化到一個(gè)可被測試的程度,同時(shí)可以將原本串行的問題排查任務(wù)轉(zhuǎn)化成并行任務(wù),縮短項(xiàng)目進(jìn)度。

如下圖所示,最底層的是單元測試、模塊測試和模塊集成測試。在研發(fā)平臺上(X86),將軟件函數(shù)、單個(gè)或多個(gè)模塊的輸入輸出作為斷面,核心在于驗(yàn)證代碼邏輯的正確性。通過VectorCast、GTest等工具將大量的錯(cuò)誤輸入和少量的正確輸入注入被測對象,確認(rèn)反饋符合預(yù)期,這個(gè)過程一般是開環(huán)的。

模塊級別的測試一般也被稱為模型在環(huán)測試Model-in-the-Loop(MIL) 除了考慮部分正確性外,還會(huì)有一些模型性能指標(biāo)比如感知模塊的識別精度等。

軟件邏輯層面的測試方法

一個(gè)在X86上穩(wěn)定運(yùn)行的軟件,在嵌入式環(huán)境下可能出現(xiàn)堆棧溢出,調(diào)度混亂,時(shí)間戳不穩(wěn)定,系統(tǒng)調(diào)用支持不到位,內(nèi)存讀取異常,運(yùn)行阻塞等一系列問題。為了排查這種差異。如下圖所示,在軟件邏輯層面之上可以繼續(xù)引入目標(biāo)硬件這個(gè)維度,也就是處理器在環(huán)測試Processor-in-the-Loop(PIL),其是將部分代碼放置于目標(biāo)處理器上,驗(yàn)證代碼功能正確性的同時(shí),確認(rèn)其性能是否達(dá)到要求。比如,軟件最長耗時(shí),系統(tǒng)調(diào)用可靠性等。軟件在環(huán)測試一般評估正確性,而硬件在環(huán)測試一般評估穩(wěn)定性。

PIL測試方法

如下圖所示,以上所有的測試一般都是開環(huán)的,并不會(huì)驗(yàn)證與環(huán)境的交互。當(dāng)我們在軟硬件的維度上增加和虛擬或者現(xiàn)實(shí)環(huán)境的交互,就產(chǎn)生了軟件在環(huán)測試SIL(Software-in-the-Loop)和硬件在環(huán)測試HIL(Hardware-in-the-Loop)的概念。

引入環(huán)境要素后,還會(huì)同時(shí)引入場景庫作為測試用例。測試過程除了驗(yàn)證基本邏輯外,還會(huì)評估一部分智能駕駛的運(yùn)行服務(wù)指標(biāo)。

SIL測試不考慮目標(biāo)硬件,可以在服務(wù)器上大量部署,成本較低,核心用于驗(yàn)證智駕功能的閉環(huán)運(yùn)行正確性??梢詣澐譃槭褂谜Z義級仿真系統(tǒng)進(jìn)行的局部閉環(huán)測試,以及使用環(huán)境渲染級別仿真系統(tǒng)進(jìn)行的軟件全功能閉環(huán)測試。

SIL是目前最有潛力的測試手段之一,因此我們做一個(gè)簡單展開。單元測試、模塊測試等方法雖然自動(dòng)化率高,但不能直接發(fā)現(xiàn)智駕系統(tǒng)的功能性問題。而硬件在環(huán)測試、實(shí)車測試等雖然問題發(fā)現(xiàn)更為直觀,但成本較高。而SIL在這些方法之間取得了不錯(cuò)的平衡,是一種性價(jià)比很高的手段。SIL系統(tǒng)從內(nèi)部看核心要確保可重復(fù)性。如果測試無法復(fù)現(xiàn)其過去的實(shí)驗(yàn)結(jié)果,對后續(xù)評估會(huì)構(gòu)成很大影響。如果由于多線程等原因確實(shí)無法完全保持可重復(fù)性,也需要多次實(shí)驗(yàn)后確認(rèn)其方差與穩(wěn)定性。從整個(gè)測試體系看,越靠近內(nèi)部(比如單元測試),則越容易控制可重復(fù)性,而越靠近外部(比如實(shí)車測試),就越難控制。從SIL系統(tǒng)的外部看核心是自動(dòng)化率和大規(guī)模并行部署的能力,作為整個(gè)測試體系當(dāng)中綜合分析來說規(guī)模最大的測試手段。減少人工和提高并發(fā)部署能力可以有效降低測試成本,并提高測試效率。SIL系統(tǒng)在智能駕駛的閉環(huán)體系下,除了測試,也開始為規(guī)劃的迭代訓(xùn)練服務(wù)。我們在仿真測試中進(jìn)行的安全評估、功能評估、法規(guī)要求評估、舒適性評估等所使用的指標(biāo)和用例,其實(shí)也都是規(guī)控訓(xùn)練過程中的一種“損失函數(shù)”。

HIL測試區(qū)別于SIL需要考慮目標(biāo)硬件,一般不會(huì)大量部署,因?yàn)槌杀据^高,其結(jié)果相比SIL更接近真實(shí)狀態(tài),可以額外評估軟件在目標(biāo)硬件上的整體性能(運(yùn)行調(diào)度,內(nèi)存調(diào)用,算力調(diào)用)是否符合預(yù)期。HIL測試通常將一個(gè)被測控制器和一系列模擬設(shè)備做硬線(PWM、UART、CAN、GPIO等)連接,將記錄或模擬的原始數(shù)據(jù)反向構(gòu)建成真實(shí)信號輸入,來完成對目標(biāo)硬件的測試工作。在實(shí)踐過程中,個(gè)人認(rèn)為,切勿執(zhí)著于全功能長周期工作的HIL臺架,20臺輕量級HIL臺架(PIL臺架)的價(jià)格可能還不及1臺全功能HIL臺架。效果上兩者對比差距卻并不大。一部分物理IO,一部分功能模擬往往更為科學(xué),HIL臺架一般僅用于短周期的閉環(huán)測試,長周期測試往往會(huì)有較大誤差。

SIL和HIL測試方法

完成了單控制器的測試后,智能駕駛測試會(huì)繼續(xù)進(jìn)入整車級別,如下圖所示,首先我們要介紹的是車輛在環(huán)測試VIL(Vehicle-in-Loop)或者說實(shí)車虛擬注入測試,即通過在軟件內(nèi)部配置斷面測試接口,在封閉測試場內(nèi)的實(shí)車測試環(huán)境下,屏蔽部分真實(shí)感知輸入,從而在測試場內(nèi)的空曠區(qū)域模擬任何形式的道路環(huán)境。比如在路上添加并不存在的車輛,或是模擬一個(gè)交叉口的信號燈切換。由于其他測試要素均為真實(shí)內(nèi)容,因此測試可信度高,且可以充分利用封閉測試場的環(huán)境資源。

VIL測試方法

另一種VIL的全新形態(tài)是實(shí)車交通環(huán)境在環(huán)測試(VTEHIL),在室內(nèi)場地構(gòu)建模擬的周邊環(huán)境變化以及車輛移動(dòng),來進(jìn)行智能駕駛車的測試。由于環(huán)境完全受控,不受到氣候變化影響,可實(shí)現(xiàn)24小時(shí)連續(xù)測試,并且可以高效且完整模擬極端工況。

VTEHIL測試方法

進(jìn)一步往下,是道路在環(huán)測試RIL(Road-in-Loop)或者說封閉場地測試。除了環(huán)境參與者和司機(jī)之外,其他全部都是真實(shí)要素。

在常規(guī)汽車測試體系中,此種測試手段也是常規(guī)操作,但不同于過去人工遙控和擺放的實(shí)施手段,目前已經(jīng)出現(xiàn)了自動(dòng)化測試方案,由于最新的假人假車裝備同樣配置了必要的傳感器,執(zhí)行器與通信設(shè)備,可以接入云端集中指揮調(diào)度。因此云端的測試用例可以同步到封閉測試場內(nèi)被智能假人和假車“表演”出來。大大提升完成一次測試的效率。

RIL測試方法

相比控制器級別的測試,整車級測試更關(guān)系體驗(yàn)下指標(biāo),比如接管率、魯棒性等指標(biāo)。除了VIL和RIL之外,整車級別測試還有LabCar測試以及大規(guī)模實(shí)車測試,這部分內(nèi)容更多和整車其他傳統(tǒng)測試流程一起進(jìn)行。

LABCAR測試臺架

單個(gè)智駕控制器測試完成后,需要給到整車部門,在整個(gè)電子電氣架構(gòu)中進(jìn)行測試,這個(gè)測試就被稱為LABCAR測試,LABCAR測試也可以理解為幾個(gè)控制器組成的硬件在環(huán)(HIL)測試。通過模擬外圍傳感器與執(zhí)行器信息來檢測整個(gè)電子電氣系統(tǒng)是否工作正常,同時(shí)LABCAR還可以人為注入故障(短路,斷路等)來檢測非正常情況下反應(yīng)是否符合預(yù)期。

整車測試相對于系統(tǒng)測試往往關(guān)注的并非單個(gè)功能,而是可能導(dǎo)致綜合影響的共性維度。比如整車異響性能測試。在很多相關(guān)問題上,涉事零部件往往在單體臺架試驗(yàn)、系統(tǒng)級臺架試驗(yàn)上,均無法復(fù)現(xiàn),僅僅只有在整車狀態(tài)下的某些特殊工況下才會(huì)出現(xiàn)。

整車測試的一般做法就是開放道路測試。首先是汽車的六大基本性能,包括動(dòng)力性、經(jīng)濟(jì)性、制動(dòng)性、操穩(wěn)性、通過性,都有標(biāo)準(zhǔn)客觀試驗(yàn)做定量解析,平順性可能涉及工程師校調(diào),隨風(fēng)格會(huì)有些許差異。另外會(huì)在各種極端環(huán)境下做綜合測試(高原,高寒,高溫),常說的“冬天去黑河,夏天去海南”,就是這么來的。一般來說所有測試的試驗(yàn)條件會(huì)比正常用車條件苛刻的多,從而可以有效提升測試效率。當(dāng)然還包括剛才說到的NVH性能,耐久性能等只有在整車環(huán)境下才可以進(jìn)行的測試。總的來說,整車測試的核心邏輯和零部件測試類似。由于測試需要配備牌照,保險(xiǎn),司機(jī)以及大量其他人力和保障資源,時(shí)間和經(jīng)濟(jì)成本都很高。因此整車測試往往較為精煉且被嚴(yán)格計(jì)劃。實(shí)驗(yàn)工況數(shù)量和測試次數(shù)會(huì)被精密計(jì)算,一般根據(jù)理論外加經(jīng)驗(yàn)估計(jì)得到。整車測試的另一個(gè)目的就是獲得政府認(rèn)可公告。中國有針對乘用車的強(qiáng)制檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn),大概40余項(xiàng),對于可以在市場售賣的車輛而言,這些試驗(yàn)是必須通過的。

大規(guī)模實(shí)車測試

大規(guī)模開放道路測試對于智能駕駛系統(tǒng)來說也是必須的,原因和傳統(tǒng)路測略有不同。由于真實(shí)交通中更加千變?nèi)f化,而駕駛模擬器或者受控場地測試只能復(fù)現(xiàn)很小一部分,評價(jià)的結(jié)果可能與真實(shí)情況有偏差。因此需要大規(guī)模路試來對智能駕駛汽車在整個(gè)交通環(huán)境中的運(yùn)行進(jìn)行驗(yàn)證。在開放道路測試中,功能數(shù)據(jù)、行為數(shù)據(jù)、環(huán)境數(shù)據(jù)都要同步采集。功能數(shù)據(jù)往往來源于智駕系統(tǒng)本身。行為數(shù)據(jù)核心是監(jiān)控司機(jī)反應(yīng),來源于額外安裝的內(nèi)部攝像頭、眼球追蹤儀、生理檢測設(shè)備。而環(huán)境數(shù)據(jù)會(huì)同時(shí)來源于車輛自身的環(huán)境傳感器以及一些額外安裝的性能更高的傳感設(shè)備,比如激光、ins或者高清相機(jī)。當(dāng)然目前這種方法已經(jīng)更多的被數(shù)據(jù)閉環(huán)的方式所代替

以上就是和智能駕駛系統(tǒng)相關(guān)的所有測試手段的介紹,個(gè)人往往很難接觸到所有這些任務(wù),但是理解完全局,對于個(gè)人理解自己的測試任務(wù)在研發(fā)中的意義是有指導(dǎo)性的。

 

 

責(zé)任編輯:張燕妮 來源: 九章智駕
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