2023
在第四届(2023)ASAM中国区域大会暨专题研讨会上,来自吉利、长安、上汽、一汽、华为,以及来自海克斯康、深信科创、沛岱汽车、同济大学、中汽智联和51WORLD共计11家单位的12位专家先后针对自动驾驶仿真领域技术发展和挑战等主题展开精彩演讲,分享创新发展成果和科技合作需求。
本篇回顾一汽集团研发总院智能网联开发院软硬件集成与测试部高级主任刘涛主讲“一汽红旗自动驾驶仿真测试实践与展望”和上汽集团创新研究开发总院软件测试兼系统测试负责人王成浩主讲“基于拟人化场景的智能驾驶仿真测试”。
一汽 刘涛
上汽 王成浩
一汽演讲回顾
随着自动驾驶技术的快速发展,智能网联汽车在改善出行的同时,预期功能安全等新的安全风险也日益凸显。为实现“与人类驾驶安全性能相比具有正向风险平衡”的目标,智能网联汽车面临海量场景测试挑战。
国内外学者、机构及主机厂在模拟仿真测试方法、测试场景、仿真建模、工具链可信度等方面已开展大量基础研究工作。针对产品的不同阶段,不同类型的模拟仿真测试方法不仅应用于智能网联汽车开发过程,在产品验证、确认和评估中也逐步扮演重要角色。
一汽演讲主题
一汽集团研发总院高级主任刘涛以“一汽红旗自动驾驶仿真测试实践与展望”为题,首先结合数据畅谈对仿真测试的理解和认识,认为场景真、覆盖广、精度高、速度快、评价准五个方面是当前仿真测试的核心,自动驾驶需要进行仿真测试来验证其安全性已成为行业普遍共识。
自动驾驶需要进行仿真测试
接着,他详细介绍了一汽仿真测试实践案例。当前,一汽开展的仿真测试工作包括:自动驾驶仿真测试基础道路模型库、基础场景库、测试模型库等。
特别是在仿真技术研究方面,一汽构造了场景变量到评价指标的高质量响应面,能够全面、直观分析ODD内全部测试结果,以提高仿真测试覆盖度。
自动驾驶仿真测试模型库
在场地车辆在环测试设备建设方面,一汽基于首款HQ9车型完成12种L2级及以下ADAS功能测试,开展192项工况测试验证,平均测试精度达到96.34%。
最后,刘涛结合自身工作实践提出自动驾驶仿真测试的挑战和展望。他提出自动驾驶测试应从被测算法及各测试环节特点出发,分析算法整体上应测内容、各测试环节应测内容。
此外,仿真测试应当实现四大统一,即统一流程,统一数据,统一场景,统一评价。
仿真测试统一性
上汽演讲回顾
随着驾驶等级提升和技术发展,汽车与人的交互方式也在不断演进中。智能与网联技术背景下的人车交互包含了人类移动情境下的一种身体超越,其未来具有巨大的潜力。
在传统智能驾驶仿真测试方法的基础上,基于拟人化场景和交通车驾驶模型的测试方法逐渐衍生。来自上汽集团软件测试兼系统测试负责人王成浩以“基于拟人化场景的智能驾驶仿真测试方法”为题展开新测试方法介绍。
首先,王成浩回顾仿真在上汽智驾开发中的应用。当前,上汽根据不同阶段的测试需求,可以针对感知、后处理、规划等软件进行回灌测试,实现软件回灌和硬件回灌,并检验两者的一致性。
数据/场景回灌
但是,上汽团队在研发过程中也发现传统的仿真测试存在一些不足。以变道场景为例,变道原因多样、驾驶员变道习惯不同都将产生多种多样的变道情形,这为仿真测试的实现带来诸多困难。
由此,上汽团队提出具有拟人化行为特征的仿真场景构想,即在传统固定场景的基础上增加一个拟人化驾驶模型“变量”,通过自然驾驶场景数据构建“干扰车驾驶员模型”。
构建一个或多个具备拟人化驾驶模型的场景“干扰车”
最后,王成浩提出自动驾驶仿真测试展望,希望自动驾驶仿真测试能够与传统测试场景相结合,在软件成熟度较高之后增加拟人化场景测试,以提高仿真测试对真实场景的覆盖度。
未来,C-ASAM将携手各会员单位共同努力推动自动驾驶仿真测试发展。敬请期待第四届(2023)ASAM中国区域大会其他精彩演讲内容!