如何创建适用于自动驾驶汽车测试的真实低时延HIL环境
日益先进的仿真技术可以帮助自动驾驶汽车制造商在舒适的实验室环境中,对真实场景下的激光雷达、雷达、GNSS和其它自动驾驶导航系统进行评估。通过仿真车辆及其周围环境,制造商和开发商能够以快速且可重复的方式,以远低于道路测试的成本实现对边缘案例的评估。
在尽可能真实的执行过程中,hil测试可以提供诸多优势。本文将着眼于HIL测试的一些直观优势,并探讨思博伦帮助您实现高可靠性、低时延测试环境的三种方法。
为何自动驾驶汽车需要HIL测试?
硬件在环(HIL)测试可以提供超越现实道路测试的诸多优势。最重要的是,HIL测试可以帮助您无需将HIL硬件在室外进行测试就可以了解其在现实世界中的真实表现。
通过用实验室测试来替代公共道路上的测试,自动驾驶汽车制造商可以:
• 加快测试进程并降低成本 - 可以在实验室中以更短的时间完成数百万英里的测试。
• 规避公共场所自动驾驶汽车测试方面的复杂法律和法规。
• 在开发进程中的更早阶段对不同的硬件和传感器配置进行评估。
• 建立可重复的测试进程。
• 在任意时间点均可测试与天气或时间关联的边缘案例。
GNSS:HIL环境中传感器融合测试的重要组成部分
为了实现准确且安全的导航,自动驾驶汽车要用到多种传感器及定位、导航和授时技术。
由于没有任何单一的传感器能够在所有条件下都绝对可靠,自动驾驶汽车的开发人员和测试工程师需要一种开发和测试传感器融合解决方案的方法,当某种传感器失效时,这些算法可以确保关键的安全和导航功能可以转交给另外一套系统,例如,如果糟糕的能见度干扰了车载摄像机,雷达便可接管其功能并担负起车辆识别的职责。
• GNSS系统在传感器融合中发挥着关键的作用,原因如下:
• GNSS是当前惟一可用的全球性定位系统 - 因此,它也是惟一可以提供连续位置数据的传感器。
• GNSS提供的是绝对时间数据 - 此类数据在自动驾驶导航中扮演着至关重要的角色。
与其它自动驾驶车辆传感器不同的是,GNSS不受光照水平和多种恶劣天气的影响 - 因此也就成为自动驾驶车辆传感器矩阵中的重要组成部分。
通过将GNSS融入HIL中,自动驾驶汽车制造商不仅能够测试和开发自己的传感器融合技术,还可以定义不同传感器协同运作的方式。这意味着这些企业能够以更全面彻底的方式,对产品响应时间变化的能力进行评估。
时延与真实性之间的平衡
HIL配置需要建立所有环境类型的模型来实现适用于自动驾驶汽车的真实测试,其中还要包含车辆所融合的多种传感器。建立模型的对象包括道路和车辆,以及传感器天线、天气、局部光照,甚至还有电离层,因为只有这样才能实现满足测试目标的有代表性的模拟。
但问题在于,当您在仿真的复杂真实场景中添加额外的元素时,都需要面对增加HIL配置总体时延的风险。
在一个典型的HIL设置中,您的驾驶模拟会将车辆数据广播到网络中的所有模拟器上。接下来,GNSS模拟器会生成一个车辆在真实世界中所体验到的RF环境,并且将其传导给接收机。此后,接收机会生成一个其与HIL平台和/或网络上其它模拟器共享的PNT解决方案。这些信号在往返发送过程中的任何时延都可能导致导航解决方案和真实车辆定位/位置之间的偏差,从而对自动刹车和转向等特性的性能产生不利影响。
例如,如果您的设置中存在100毫秒的时延,那么当模拟车辆以120千米/小时行驶时便会产生3.3米的定位不确定性,这样的测试不确定性可能导致车辆超出可接受的性能容限。当您的测试硬件产生的时延太大时,模拟的精确度便会下降,而在测试自动驾驶车辆导航和定位时的作用也会大打折扣。
思博伦实现低时延HIL模拟的三种方法
保持低时延是您的HIL设置中实现高精度水平和高测试确定性的关键。然而,如果您希望对传感器融合开展全面彻底的测试,就需要将多种信号生成器包含在环中,而这样又可能带来巨大的时延。
不过,这种情况也是完全可以避免的。如果采用正确的硬件,您不仅可以消减此类时延,还可以实现准确、真实的测试。
思博伦一直在与dSPACE等企业开展密切的合作,并创建出了多种准确、真实且时延极低的HIL测试解决方案。因此,思博伦能够为汽车开发商提供三项关键的优势:
1. 处理开销极低的信号生成器
使用非专用信号生成器的用户往往都会发现,这些解决方案会在RF生成中产生巨大的时延。而在思博伦,我们提供的是用于GNSS信号生成的专用硬件解决方案,可以实现比普通替代方案更短的处理时间和更低的时延。
2. 灵活的API
您在模拟软件中所用的API也将在降低时延方面发挥关键的作用。思博伦的SimHIL可以提供专为您的测试设置中的系统所设计的实时通信能力。
3. 插值技术
内插和外插技术可以帮助我们对仿真测试期间的预期时延进行补偿。思博伦的SimGEN可使用强大的处理和预测能力来实现零有效时延。
在思博伦,我们各系统的最大时延都是完全透明的,因此您可以通过我们提供的数字,真切地了解从运动命令到信号生成的整个RF生成过程中真实时延水平。
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