《電子技術(shù)應(yīng)用》
您所在的位置:首頁 > 人工智能 > AET原創(chuàng) > NI郭堉:平臺化測試方案應(yīng)對自動駕駛測試挑戰(zhàn)

NI郭堉:平臺化測試方案應(yīng)對自動駕駛測試挑戰(zhàn)

2021-08-05
作者:韋肖葳
來源:電子技術(shù)應(yīng)用
關(guān)鍵詞: NI 自動駕駛 平臺化測試

【編者按】

2021年7月20日,第九屆EEVIA年度中國電子ICT媒體論壇暨2021產(chǎn)業(yè)和技術(shù)展望研討會在深圳順利召開。會議邀請了來自ADI、英飛凌、艾邁斯歐司朗、NI、Qorvo、安謀科技、伏達(dá)半導(dǎo)體等多家公司的技術(shù)專家和高層管理者分享自家公司最新的技術(shù)與產(chǎn)品,與在場行業(yè)媒體和業(yè)內(nèi)工程師共同探討產(chǎn)業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀,共話半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)新未來。

 

作為一家擁有40多年歷史的納斯達(dá)克上市公司,NI每年在研發(fā)上的投入超過20%。汽車是NI業(yè)務(wù)體系中一個重要的事業(yè)部,國內(nèi)較為知名的造車新勢力目前都是NI的主要大客戶。在本次會議上,NI資深汽車行業(yè)客戶經(jīng)理郭堉先生為觀眾帶來了題為《平臺化測試方案應(yīng)對無限自動駕駛測試場景》的主題演講。

 

NI資深汽車行業(yè)客戶經(jīng)理-郭堉 演講圖片備選1.jpg

NI資深汽車行業(yè)客戶經(jīng)理 郭堉先生

 

郭堉首先介紹了?自動駕駛測試在目前所面臨的挑戰(zhàn)?!爸v到挑戰(zhàn),就必須提到目前非常流行的汽車行業(yè)三大零愿景:零事故、零排放、零損耗。對零事故和零損耗這兩大愿景,我們的技術(shù)就顯得非常重要,因為我們需要ADAS里面的傳感器,包括激光雷達(dá)等感知技術(shù),幫助我們實現(xiàn)L2到L4級的自動駕駛,以及識別目標(biāo)物,從而做避障?!?郭堉指出。


目前自動化駕駛有四個趨勢:第一,電子電氣結(jié)構(gòu)從原來的傳感器都有ECU演變到后續(xù)都用中央域控制器進(jìn)行處理;第二,目前的法規(guī)還不是特別完善,對于國內(nèi)來講,場景庫搭建也不是非常完善;第三,軟件定義汽車,軟件的投入和軟件的測試非常重要;最后,AI和深度學(xué)習(xí),這一部分主要就是部署在ADAS里面的一些算法,通過真實的道路場景,不斷優(yōu)化ADAS的算法,然后更好地識別目標(biāo)物,從而使安全性有更大的提升,消費者也會更加信賴NI的全自動駕駛的模式。

 


NI資深汽車行業(yè)客戶經(jīng)理-郭堉 演講圖片備選3.jpg 

圖 源:易維訊


由上述趨勢帶來的測試挑戰(zhàn)有四點:第一,測試的復(fù)雜度日益增加;第二,自動化測試的硬件和軟件需要有不斷的迭代和更新,包括提供完整的工具鏈,幫助工程師最大化工作效率,不需要一直學(xué)習(xí)新的工具;第三,非常緊迫的測試開發(fā)流程和周期,郭堉表示,NI的汽車業(yè)務(wù)在未來會越來越朝著消費類電子的模式去發(fā)展,隨著造車新勢力的不斷增加,公司需要快速做驗證的平臺來最大化測試效率;第四,更多的仿真“目前消費者對特斯拉的自動駕駛安全性還是有存很大的疑慮,我們需要很多真實的場景不斷地訓(xùn)練算法。如果部署很多車隊,讓它去跑真實的道路,要花費的成本和時間無法想象,所以我們就需要構(gòu)建一個非常高保真度的軟件測試環(huán)境,去訓(xùn)練AI的算法,幫助我們識別目標(biāo)物,從而達(dá)到避障和主動駕駛的功能?!?郭堉解釋道,“產(chǎn)品的復(fù)雜度日益增加,汽車價格一直在降。所以我們必須采用新的測試方法,改變整個測試思路,不同于傳統(tǒng)汽車的測試,我們對于ADAS全新的技術(shù)框架,需要找到一個新的測試方法?!?/p>

 

Screen Shot 2021-08-04 at 10.14.13 am.png

 

下圖是常見的一個V字型汽車測試研發(fā)和驗證流程,左邊為設(shè)計環(huán)節(jié),從最底層系統(tǒng)的要求,慢慢部署到每一個子部件的研發(fā),主要會依賴于軟件(包括原型驗證的環(huán)節(jié)),右邊是從部件的測試,再上升到整車級的,比如NVH可靠性的測試。“以往都是更多精力投入在右邊的測試環(huán)節(jié),尤其是整車測試,但是隨著ADAS技術(shù)的不斷完善,我們更需要的是左邊,測試需求向左移,我們需要更多進(jìn)行軟件測試,提高測試效率?!?郭堉講道。


Screen Shot 2021-08-04 at 10.15.11 am.png


接下來,郭堉為大家分析了自動駕駛測試的現(xiàn)狀和未來。

 

Screen Shot 2021-08-04 at 10.25.02 am.png 


上圖是NI在5月份邀請很多公司的測試總監(jiān)、測試主管做的問卷調(diào)查。問卷結(jié)論顯示大家共同的需求是通過仿真測試提高效率。

 

為什么目前還不能達(dá)到未來的狀態(tài)呢?郭堉指出了主要的幾個難點:

 

  • 缺少高保真度的模型和場景?!皼]有這個高保真度的模型和場景,我們無法去媲美真實采集到的道路狀況,我們通過仿真的方法沒有辦法保證ADAS汽車路面上和場景中跑的結(jié)果一樣?!?郭堉講道。

 

  • 目前很多廠商之間的鏈路沒有打通,需要很多工程師去打通各個廠商之間的鏈路,從而測試的流程和工具鏈需要重新進(jìn)行學(xué)習(xí),不同的廠商需要學(xué)習(xí)不同的硬件。

 

  • 另外,中國還沒有出臺非常明確的法規(guī),特別是中國特定的場景庫?,F(xiàn)在所有的場景庫很多都是從歐美來的,中國急需搭建自己的高保真仿真庫。


Screen Shot 2021-08-04 at 10.38.13 am.png

 

“下圖是非常典型的做ADAS測試驗證的工作流程,左邊是動態(tài)的數(shù)據(jù)。我們需要把它用一套系統(tǒng)錄制下來,錄制的越真實,數(shù)據(jù)可靠性越高。錄制完數(shù)據(jù)后,首先要打標(biāo)簽,打標(biāo)簽完后,就可以對數(shù)據(jù)進(jìn)行重構(gòu)。這里就要提到數(shù)據(jù)孿生的技術(shù),我們可以把這個重構(gòu)的數(shù)據(jù)通過軟件重構(gòu)為一個虛擬的場景,這個場景要求的可靠性是比較高的。另外我們可以把這個數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)管理,然后進(jìn)行測試。之后把這個數(shù)據(jù)和高保真場景一起進(jìn)行硬件在環(huán)仿真,最后加上硬件,再進(jìn)行硬件在環(huán)仿真?!?郭堉介紹道。

 

Screen Shot 2021-08-04 at 10.42.18 am.png

 

首先是數(shù)字孿生和仿真測試,數(shù)字孿生是目前非?;鸬母拍?。以谷歌為例,Waymo一天之內(nèi)可以跑2000萬英里的路程,Waymo是做L4的自動化駕駛的公司,它必須要一天之內(nèi)跑大量的數(shù)據(jù),驗證它的算法是可靠的?;ㄙM大量的時間和金錢,用幾千輛車去跑是不現(xiàn)實的。因此,99.9%的測試都是通過仿真進(jìn)行,仿真測試的數(shù)據(jù)可靠性就變得十分重要。如何保證數(shù)據(jù)是真實的,可以跟真實的道路匹配,并且可以給傳感器一個真實的反饋,就是上文提及的挑戰(zhàn)。

 

Screen Shot 2021-08-04 at 10.46.51 am.png

 

NI在今年正式宣布收購了monoDrive公司,可以通過monoDrive的數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)重構(gòu)和孿生。下圖是一張效果圖,上面一張圖是在美國奧斯汀實際錄制的場景,下面一張圖是通過monoDrive進(jìn)行數(shù)字孿生,重構(gòu)的一個高保真度的場景?!耙驗槲覀兪止と?chuàng)建這樣的場景是非常費時費力,而且還不是真實的道路情況,沒有辦法還原一個真實的道路情況。monoDrive可以把樹葉、欄桿、地面上的標(biāo)志圖形完整地復(fù)現(xiàn)出來。目前只有monoDrive這個軟件可以做到?!?郭堉表示。

 

Screen Shot 2021-08-04 at 10.49.35 am.png

   

除了道路狀態(tài),monoDrive也可以仿真出天氣,包括路面的一些積水狀況?!拔覀冞@個monoDrive軟件可以強大到把路燈、垃圾筒表面的參數(shù)系數(shù),反射系數(shù)都實時地表現(xiàn)出來,甚至日落黃昏。中國幅員遼闊,每個地方都仿真的難度很大,我們需要這樣一個套件,快速地幫助我們創(chuàng)建中國的場景,這樣才可以去驗證算法,非??焖俚氐鶤DAS的算法?!?郭堉說道。

 

光有仿真不夠,NI也用軟件平臺做道路實時數(shù)據(jù)。目前特斯拉都是用攝像頭,但是現(xiàn)在絕大部分OEM廠會有毫米波雷達(dá)、激光雷達(dá)、超聲波雷達(dá)等傳感器。當(dāng)下很多的算力可以支持12路的攝像頭,甚至是高清攝像頭,所以對錄制的要求會有造成諸多挑戰(zhàn),其中包括硬件接口。只有這些數(shù)據(jù)都是同步被記錄下來,才是真實有效。由于數(shù)據(jù)量巨大,NI提供了PXI平臺,把所有數(shù)據(jù)保存下來,并且支持把大量數(shù)據(jù)上云端,比如跨國公司的子公司要把數(shù)據(jù)重復(fù)利用,NI就可以將其上傳到微軟云等。

 

另外值得一提的就是硬件在環(huán)仿真(HIL)?!拔覀円獪y的對象一般都是ECU里面的控制部分,或者ECU里面的算法。我們就需要去模仿外圍的設(shè)備,讓ECU以為連接的是真實的電機。比如說我們用軟件可以導(dǎo)入模型,這些模型的來源也是我們非??粗械?,用數(shù)學(xué)的方式去表達(dá)。NI就提供了這樣一個硬件,包括FPGA的板卡,比如說我們的電機模型需要非??斓捻憫?yīng),F(xiàn)PGA板卡就可以提供納秒級的運算,把模型給部署到FPGA的可編程門陣列的板卡里面。編輯到系統(tǒng)里面可以達(dá)到毫秒級的運算,就可以跑車輛動力學(xué)模型,就可以真實的反饋車輛在虛擬場景中如何運轉(zhuǎn)。接下來連到DUT,這就是用AI完整的鏈路和平臺,包括軟件去實現(xiàn)的一個框架?!?郭堉為大家講解道。

 

演講最后,郭堉表示,NI不僅基于自己的硬件和軟件可以做一些測試,同樣會支持友商的接口,所以NI是開放的公司,提供各種豐富的接口,作為連接者,去連接不同友商、不同協(xié)議、不同廠商的場景仿真軟件,一起攜手給客戶提供整個交鑰匙的方案。

 

Screen Shot 2021-08-04 at 11.45.23 am.png


WechatIMG454.jpeg

此內(nèi)容為AET網(wǎng)站原創(chuàng),未經(jīng)授權(quán)禁止轉(zhuǎn)載。