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用于自动驾驶功能的验证和认证的可追溯的测试数据管理
目前，我们几乎每天都可以听到用于验证和认证自动驾驶功能的新策略、标准和工具。为此，在验证过程的所有阶段都需要大量的数据，例如，记录或生成的驾驶场景，测试参数集以及来自多种仿真，测试台和真实道路测试的传感器和总线数据。它们用于评估被测相应功能的行为和安全性证明。
但到目前为止，OEM厂商和供应商主要在分散的工具链和封闭的数据循环中验证自动驾驶功能。即使大多数工作组目前忙于数据格式标准化或开源工具开发，但仍然在其特定领域内进行思考，仅关注单个工具的互操作性。
近期，ASAM测试规范研究小组首次强调，全面的测试数据管理方法是高效和可追溯的验证过程的关键。很明显，从长远来看，基于供应商特定的工具构建共享文件目录或专有数据不能成为解决方案，因为这使得在团队成员之间和团队之间难以查找，共享和反复使用 必要的数据。
专家们一致认为：需要一个标准化的数据模型来存储不同类型的数据，包括相关的描述信息。这必须辅之以开放数据访问层，允许不同的工具在ADAS开发和认证期间检索测试参数并存储测试结果。解决方案方法必须确保执行的所有验证和验证活动都是可追溯的，并且具有跨部门边界的审计性。通过这种方式，开发人员，技术服务商和政府可以通过可操作的工作来编制和评估与他们相关的数据。
由于其多功能性，很明显，使用ASAM ODS也能在ADAS领域中实现测试数据管理解决方案。多年来，该标准已被证明是各种测试域中所有类型的测试数据的持久存储和检索的可靠而强大的基础。
ASAM ODS提供了一个"基础模型"，它来自于"应用模型"，用于描述、存储和管理所有ADAS相关可以获取的特定成果。例如，这包括与驾驶场景和环境描述相关的需求定义和测试用例。此外，要测试的功能以及用于相应测试的设备和测试设置的测试规范也可以进行描述。当然，ASAM ODS的数据模型还允许管理在测试运行期间捕获，测量或计算的所有数据以及从中形成的结果。可以随时为每个数据对象建立与其他ADAS相关标准或原始数据文件的关系。
一个清晰的基于 HTTP 的应用程序编程接口 （API） 允许访问存储在 ASAM ODS 应用程序模块中的所有数据对象。尽管上述数据模块具有灵活性，但每个符合 ASAM ODS 的客户端都可以在从数据库查询数据时正确解释数据的含义。
在实践中，知名公司已经利用了这一点，并且已经成功地实施了基于ASAM ODS的解决方案，用于描述，存储和管理来自ADAS领域的测试数据。已经表明，即使是非常大量的数据（例如，记录的驾驶场景以及日志和跟踪数据）也可以使用ASAM ODS进行可靠的管理。
鉴于测试数据管理解决方案的整体概念方法是正确的，公司可以利用BigODS 标准。它规定了ASAM ODS数据在大数据生态系统中的存储。通过Peak ODS Server和Peak ODS Spark Adapter，测试工程师和数据科学家可以轻松访问存储在不同IT环境中的ASAM ODS数据，并使用来自不同供应商的各种商业分析产品或免费的编程工具（如Python）进行处理。
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