ADAS验证自动化指南

高级驾驶辅助系统的验证是复杂工程,本文介绍自动化验证方案

引言

高级驾驶辅助系统 (ADAS) 的验证是复杂工程,本文介绍自动化验证方案。


1. ADAS测试挑战

测试场景复杂度

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│ ADAS 测试维度 │
├──────────────────────────────────────────┤
│ 场景复杂度: │
│ ├─ 正常场景 (90%) │
│ ├─ 边界场景 (7%) │
│ └─ 危险场景 (3%) - 最关键 │
├──────────────────────────────────────────┤
│ 传感器输入: │
│ ├─ 相机图像 │
│ ├─ 激光点云 │
│ ├─ 雷达目标 │
│ └─ 组合输入 │
├──────────────────────────────────────────┤
│ 实时性要求: │
│ └─ 毫秒级响应 │
└──────────────────────────────────────────┘

2. 硬件在环 (HIL) 测试

HIL 系统架构

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# HIL 测试框架示例
class HILTester:
def __init__(self):
self.simulator = VehicleSimulator()
self.sensor_emulator = SensorEmulator()
self.dut = DeviceUnderTest()

def run_test(self, scenario):
# 1. 加载场景
self.simulator.load_scenario(scenario)

# 2. 运行仿真
while not scenario.is_complete:
# 生成传感器数据
sensor_data = self.simulator.get_sensor_data()

# 注入DUT
output = self.dut.process(sensor_data)

# 验证结果
self.verify(output, scenario.expected)

# 推进仿真
self.simulator.advance()

3. 软件在环 (SIL) 测试

持续集成测试

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# .gitlab-ci.yml 示例
stages:
- build
- test
- validate

sil_test:
stage: test
script:
- cmake -B build -DENABLE_SIL=ON
- make -j$(nproc)
- ctest --output-on-failure
coverage: '/Coverage: (\d+)%/'

4. 性能指标验证

关键指标

指标 定义 阈值
召回率 检出率 >95%
误报率 错误报警 <5%
延迟 响应时间 <100ms
MTTF 平均故障时间 >10000h

5. 自动化测试工具

常用工具

工具 用途 厂商
CANoe 总线仿真 Vector
SCANeR 场景仿真 AVL
PreScan 传感器仿真 TASS
VTD 虚拟测试 dSPACE
Keysight PTDS 动力测试 Keysight

6. 持续验证 (CV)

DevOps for ADAS

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开发 ──→ 验证 ──→ 部署 ──→ 监控 ──→ 开发
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持续反馈循环

总结

💡 核心观点:自动化验证是 ADAS 落地的关键!

测试阶段 自动化程度 覆盖场景
单元测试 100% 模块级
SIL 95% 功能级
HIL 80% 系统级
VIL 50% 整车级

本文档基于 Keysight ADAS 验证方案扩展而成