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無(wú)人駕駛汽車教學(xué)設(shè)備

智能網(wǎng)聯(lián)汽車輔助駕駛系統(tǒng)測(cè)試平臺(tái)

價(jià)格:1.84-4.77萬(wàn)/臺(tái)

功能:智能網(wǎng)聯(lián)汽車輔助駕駛系統(tǒng)測(cè)試

產(chǎn)品型號(hào):znwlqcfzjsxtcspt-110*246

廠家定制:加工定制

起訂量:1臺(tái)起

作者:汽車教具 來(lái)源:無(wú)人駕駛汽車教學(xué)設(shè)備

發(fā)布時(shí)間:2020-10-19 14:03:59 閱讀次數(shù):152

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產(chǎn)品詳情

智能網(wǎng)聯(lián)汽車輔助駕駛系統(tǒng)典型測(cè)試場(chǎng)景庫(kù)與測(cè)試平臺(tái)的數(shù)據(jù)資源中心逐漸形成了完善的理論體系,如數(shù)據(jù)采集規(guī)范、數(shù)據(jù)處理流程、特征提取方法、場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)結(jié)構(gòu)規(guī)范、測(cè)試用例數(shù)據(jù)格式、駕駛場(chǎng)景虛擬仿真測(cè)試方法等,下面由小編為您詳細(xì)介紹!

  虛擬場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建

  可擴(kuò)展性:場(chǎng)景的關(guān)鍵元素包括靜態(tài)元素、動(dòng)態(tài)元素和駕駛員行為元素。元素的不同排列、組合和遍歷值更豐富地?cái)U(kuò)展了虛擬場(chǎng)景庫(kù)的邊界,使得虛擬場(chǎng)景庫(kù)的數(shù)量成比例地增加。例如,相同的測(cè)試場(chǎng)景可以通過(guò)改變天氣條件、照明條件以及交通參與者的數(shù)量和位置來(lái)擴(kuò)展更豐富的測(cè)試用例。

  虛擬場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)的特點(diǎn):虛擬場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)具有無(wú)限性、可擴(kuò)展性、批量性和自動(dòng)化的特點(diǎn)。

  批量:使用虛擬仿真工具鏈開(kāi)發(fā)標(biāo)準(zhǔn)的駕駛場(chǎng)景數(shù)據(jù)接口,可以實(shí)現(xiàn)測(cè)試用例的批量導(dǎo)入和建模,使用高性能仿真服務(wù)器,可以實(shí)現(xiàn)批量仿真測(cè)試,節(jié)省時(shí)間和人力成本。

  智能網(wǎng)聯(lián)汽車輔助駕駛系統(tǒng)測(cè)試平臺(tái)的虛擬場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù):駕駛場(chǎng)景數(shù)據(jù)是智能聯(lián)網(wǎng)車輛R&D和測(cè)試的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)資源,是評(píng)價(jià)智能聯(lián)網(wǎng)車輛功能安全性的重要“案例庫(kù)”和“問(wèn)題集”,是重新定義智能車輛等級(jí)的關(guān)鍵數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。駕駛場(chǎng)景測(cè)試用例主要通過(guò)虛擬仿真環(huán)境和工具鏈進(jìn)行再現(xiàn),因此虛擬場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)的構(gòu)建是連接場(chǎng)景數(shù)據(jù)和場(chǎng)景應(yīng)用的關(guān)鍵橋梁。

  無(wú)限:虛擬場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)主要通過(guò)虛擬仿真建模從測(cè)試用例中獲取。測(cè)試用例來(lái)自功能場(chǎng)景和邏輯場(chǎng)景。由于場(chǎng)景參數(shù)分布的連續(xù)性和場(chǎng)景元素排列組合的多樣性,測(cè)試用例不可能窮舉。隨著場(chǎng)景的積累,虛擬場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)不斷豐富,虛擬場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)是無(wú)限的。

  自動(dòng)化:自動(dòng)化測(cè)試是虛擬場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)的另一個(gè)特點(diǎn)。測(cè)試用例的評(píng)估規(guī)則將被寫入數(shù)據(jù)庫(kù)。模擬測(cè)試完成后,將根據(jù)被測(cè)對(duì)象的性能自動(dòng)給出綜合評(píng)價(jià)結(jié)果和指標(biāo)。

  虛擬場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè):場(chǎng)景數(shù)據(jù)格式、虛擬仿真工具鏈和測(cè)試用例評(píng)估系統(tǒng)是虛擬場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)建設(shè)的主要環(huán)節(jié)。首先,測(cè)試用例需要被定義為標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)格式。目前國(guó)際通用的數(shù)據(jù)格式有OpenDrive、OpenScenario等。同時(shí),數(shù)據(jù)資源中心正在積極開(kāi)發(fā)符合中國(guó)駕駛場(chǎng)景特點(diǎn)的分層場(chǎng)景數(shù)據(jù)格式,以滿足各種工具鏈的接口要求;虛擬仿真工具鏈?zhǔn)墙⑻摂M場(chǎng)景庫(kù)的關(guān)鍵。

  目前,國(guó)內(nèi)外有10多種虛擬仿真工具,可以實(shí)現(xiàn)駕駛場(chǎng)景的靜態(tài)/動(dòng)態(tài)特征建模、環(huán)境渲染和實(shí)時(shí)仿真,極大地豐富了虛擬場(chǎng)景庫(kù)的應(yīng)用模式和應(yīng)用領(lǐng)域。選擇合適的工具鏈?zhǔn)菢?gòu)建典型的、通用的、有代表性的虛擬場(chǎng)景庫(kù)的重要環(huán)節(jié)。虛擬測(cè)試用例評(píng)估系統(tǒng)的構(gòu)建是場(chǎng)景數(shù)據(jù)應(yīng)用的重中之重。數(shù)據(jù)資源中心從法規(guī)、功能安全性、算法有效性等方面綜合提出了自動(dòng)駕駛虛擬仿真測(cè)試評(píng)估系統(tǒng)。增強(qiáng)了駕駛場(chǎng)景支持智能網(wǎng)絡(luò)化車輛開(kāi)發(fā)和測(cè)試的現(xiàn)實(shí)意義。

  虛擬場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)分類:數(shù)據(jù)資源中心將模擬場(chǎng)景分為自然駕駛場(chǎng)景、危險(xiǎn)工況場(chǎng)景、法律規(guī)范場(chǎng)景、參數(shù)重組場(chǎng)景四類,包括不同的自然條件(天氣、光線等),),不同的道路類型(路況、車道線等,),不同的交通參與者(車輛、行人等),),以及不同的環(huán)境類型(高速、小區(qū)、商場(chǎng)、小區(qū)等。

智能網(wǎng)聯(lián)汽車輔助駕駛系統(tǒng)測(cè)試平臺(tái)

  標(biāo)準(zhǔn)與法規(guī)模擬場(chǎng)景—基本測(cè)試場(chǎng)景

  標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)測(cè)試場(chǎng)景是自動(dòng)駕駛儀功能在開(kāi)發(fā)和認(rèn)證階段需要滿足的基本場(chǎng)景。數(shù)據(jù)中心一直遵循自動(dòng)駕駛儀政策的發(fā)展趨勢(shì),建立了基于ISO、NHTSA、ENCAP、CNCAP等標(biāo)準(zhǔn)和評(píng)估程序的20多個(gè)標(biāo)準(zhǔn)模擬測(cè)試場(chǎng)景,支持AEB、ACC、LKA、APA等各種自動(dòng)駕駛儀功能的模擬驗(yàn)證,并貫穿標(biāo)準(zhǔn)場(chǎng)景的自動(dòng)測(cè)試過(guò)程。

  自然駕駛模擬場(chǎng)景—全測(cè)試場(chǎng)景

  自然駕駛模擬場(chǎng)景來(lái)自數(shù)據(jù)中心采集的駕駛場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)和企業(yè)的路試場(chǎng)景。自然駕駛模擬場(chǎng)景能夠很好地反映測(cè)試的隨機(jī)性、復(fù)雜性和典型區(qū)域特征。目前,數(shù)據(jù)中心已經(jīng)收集了32萬(wàn)公里的自然駕駛場(chǎng)景數(shù)據(jù),通過(guò)成熟的場(chǎng)景劃分方法已經(jīng)生成了數(shù)千個(gè)典型測(cè)試案例?;诿咳崭聹y(cè)試用例數(shù)據(jù)的構(gòu)建機(jī)制,自然駕駛模擬場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)不斷豐富和完善。

  參數(shù)重組模擬場(chǎng)景-補(bǔ)充測(cè)試場(chǎng)景

  參數(shù)重構(gòu)仿真場(chǎng)景的目的是對(duì)現(xiàn)有的仿真場(chǎng)景進(jìn)行參數(shù)化,完成仿真場(chǎng)景的隨機(jī)生成或自動(dòng)重構(gòu),以補(bǔ)充未知工況下的大量測(cè)試場(chǎng)景,有效覆蓋自動(dòng)駕駛功能測(cè)試的盲區(qū)。參數(shù)重構(gòu)的模擬場(chǎng)景可以是監(jiān)管場(chǎng)景、自然場(chǎng)景和危險(xiǎn)場(chǎng)景。通過(guò)不同交通要素的參數(shù)設(shè)置,可以對(duì)監(jiān)管場(chǎng)景進(jìn)行重組;使用參數(shù)隨機(jī)生成算法可以重組自然場(chǎng)景;針對(duì)危險(xiǎn)場(chǎng)景的重組,數(shù)據(jù)資源中心通過(guò)自動(dòng)化測(cè)試搜索邊緣場(chǎng)景,計(jì)算邊緣場(chǎng)景的參數(shù)權(quán)重,并以高權(quán)重?cái)U(kuò)展風(fēng)險(xiǎn)因子參數(shù)的范圍,可以實(shí)現(xiàn)更危險(xiǎn)的模擬測(cè)試場(chǎng)景的自動(dòng)生成。

  危險(xiǎn)工況模擬場(chǎng)景—必要測(cè)試場(chǎng)景

  危險(xiǎn)工況模擬場(chǎng)景主要涵蓋惡劣天氣環(huán)境、復(fù)雜道路交通和典型交通事故三種模擬場(chǎng)景,數(shù)據(jù)資源中心從大量自然駕駛場(chǎng)景數(shù)據(jù)庫(kù)中,通過(guò)場(chǎng)景的參數(shù)化統(tǒng)計(jì)分析,提取不同影響因素下的危險(xiǎn)工況測(cè)試案例,包括天氣光線、地理地形、交通擁堵、道路結(jié)構(gòu)、特殊障礙物等因素造成的脆弱危險(xiǎn)場(chǎng)景案例。此外,數(shù)據(jù)資源中心分析并輸入這些危險(xiǎn)工況數(shù)據(jù),并構(gòu)建模擬場(chǎng)景,以便將危險(xiǎn)工況場(chǎng)景參數(shù)化,用于更極端和邊緣場(chǎng)景的擴(kuò)展生成。

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