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解密自动驾驶算法的测试流程！

2022-03-04 14:06:21·  来源：汽车测试网  
　
随着深度学习和计算机视觉技术的兴起，自动驾驶为提升交通安全与效率提供了新的解决方案。未来的自动驾驶汽车拥有全面的驾驶感知系统，可以识别道路交通标志、汽
随着汽车电子化和高级辅助驾驶技术的快速发展，自动驾驶作为辅助驾驶技术的高级阶段，已成为全球范围内的一个新的技术研究热点和重点。尤其近年来，自动驾驶在人类交通发展史上取得了里程碑式的进步。
随着深度学习和计算机视觉技术的兴起，自动驾驶为提升交通安全与效率提供了新的解决方案。未来的自动驾驶汽车拥有全面的驾驶感知系统，可以识别道路交通标志、汽车、行人、路况等外部人和物，智能的决策系统对感知的信息快速处理和分析，执行系统精确的执行加速、制动、停车、转向等命令，未来的自动驾驶汽车不会闯红灯；不会酒驾；不会超速；不会疲劳；不会赌气；将会在很大程度上降低道路交通风险，每年可以挽救数十万人的生命。
虽然自动驾驶汽车的优点非常多，但有一个问题无法回避，自动驾驶安全吗？
要回答这个问题，就必须得了解自动驾驶算法是如何进行测试的，点击以下视频，三分钟带你解密自动驾驶算法的测试流程。坐稳，我们马上发车。

自动驾驶汽车测试是自动驾驶研发中的重要环节，也是自动驾驶技术发展的重要支撑，自动驾驶汽车本身结合了车辆技术，人工智能，模式识别，5G通讯，传感器融合等多领域，跨学科知识。跟传统的汽车测试有很大不相同，为了应对千变万化的交通场景，需要海量的数据对自动驾驶算法进行训练，通过不断的迭代，才能覆盖尽可能多的场景。并且测试会贯穿车辆的生命周期，即使车辆已经卖出，并上路行驶，也会定期远程升级，以便覆盖新的场景。
自动驾驶的开发测试流程通常包括：数据集创建、数据标注，模型训练、软件在环、硬件在环，道路测试，场景泛化，用户众包测试。
一、数据集创建指的是，在车型开发前期，根据车型的感知方案，来采集大量原始感知数据，用于算法训练，通常包含训练集和测试集两个部分；
自动驾驶时代，训练数据集非常重要，但是成本也比较高。训练数据集的构建分车端、本地端和云端三个环节。训练数据集海量数据的存储和处理是一个非常大的挑战，数据集的“清洗”提纯也是一个挑战。
二、数据标注指的是，通过人工或者一定的工具，将少量帧用手工标注，且是精细标注。大部分做机器标注，即简化标注。来给数据集添加真值信息，相当于为机器学习系统提供”标准答案”。
人工标注人员对于语义信息更加擅长，但是计算机对于几何，重建，三角化，跟踪更加擅长；同时，随着数据规模的增长，不可能无限地扩大标注团队的规模。所以，更加精确的数据标注需要标注人员和计算机协作进行。
三、模型训练指的是，自动驾驶AI模型迭代和优化的过程
向模型输入那些摄像头、雷达等传感器获取的原始数据，以数学模型算法来计算出最优驾驶决策，然后再直接输出给车辆方向系统和行车系统，最终形成符合路况的驾驶决策。
值得注意的一点是，随着不断贴合真实路况，模型算法也将被不断优化。
模型训练需要频繁在存储设备中读写数据，对存储系统性能要求较高，原始模型开发的过程中需要调用TB级的图片数据集，且模型在开发的过程中也会产生很多中间数据需要存储。
四、软件在环指的是，利用仿真的数据对ADAS的软件栈中的算法进行闭环测试
五、硬件在环指的是，利用仿真软件，实时机和硬件IO接口，对接到真实的ECU，在实时的环境进行算法测试。
硬件在环仿真是自动驾驶汽车技术测试与验证的重要环节，具有周期短、成本低及效率高等优点。
自动驾驶汽车，相对于传统车辆，验证成指数级增加。都依靠实车测试，从时间上和成本上都不现实，进行充分的仿真测试非常关键。
六、道路测试指的是，ADAS原型车在封闭的试验场或者开放的场地进行真实的道路测试。
自动驾驶汽车的道路测试分有两种，一种就是在开发的环境下进行真实的道路测试，而另一种则是在自动驾驶仿真测试平台上进行虚拟测试。而目前几乎所有车企和自动驾驶科技公司，均是以虚拟测试为主，真实的道路测试为辅。
七、场景泛化指的是，结合真实路试工况，通过数字孪生的方式来形成虚拟化的测试场景库，增加测试覆盖度。
八、用户众包测试是指，在量产阶段利用最终用户的车辆来收集稀有case，丰富场景库，并且对算法进行持续迭代。
以上就是自动驾驶测试流程介绍，下一期我们将聚焦自动驾驶测试的第一步，数据集的创建。
未来的自动驾驶汽车对安全性要求极其严格，需要通过灵活的测试，才能实现快速创新，同时保证测试严格性和效率。
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