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 ├──────────────────────────────────────────┤ │ 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 │ └──────────────────────────────────────────┘
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2. 硬件在环 (HIL) 测试
HIL 系统架构
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| class HILTester: def __init__(self): self.simulator = VehicleSimulator() self.sensor_emulator = SensorEmulator() self.dut = DeviceUnderTest() def run_test(self, scenario): self.simulator.load_scenario(scenario) while not scenario.is_complete: sensor_data = self.simulator.get_sensor_data() output = self.dut.process(sensor_data) self.verify(output, scenario.expected) self.simulator.advance()
|
3. 软件在环 (SIL) 测试
持续集成测试
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| 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 ↑ │ └──────────────────────────────┘ 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