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为高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶车辆 (AV) 生成测试场景
如今，汽车普遍装备高级驾驶辅助系统 (ADAS)，自动化程度日益提高，因此亟需定义开发和验证测试条件。为高级驾驶辅助系统 (ADAS) 和自动驾驶车辆 (AV) 功能确定所有潜在场景变得越来越难。尽管如此，西门子可助力制造商优化开发过程。
白皮书内容预览
通过本白皮书，深入了解西门子如何支持汽车 OEM 和供应商开发和验证系统，同时缩减相关时间和成本。
在开发过程中缩减验证时间和成本
利用仿真可以将 ADAS 和 AV 的开发排在项目早期，从而缩短验证和确认 (V&V) 阶段所需的时间。在原型测试之前，可以使用实时模拟器对可用的物理系统进行验证。
使用虚拟模型的一大好处就是可以减少测试工作，缩减验证时间和成本。使用虚拟模型可评估许多场景，然后再在物理系统验证和确认过程中使用关键场景。物理测试程序因此可以保持在可管理的范围内。
采用基于模型的设计方法为 ADAS 和 AV 定义适当的测试场景
基于模型的设计 (MBD) 是一个框架，在整个开发过程中使用测试用例对系统进行验证。测试用例源于对车辆级和系统级要求以及功能安全标准（例如国际标准化组织 (ISO) 26262 和 ISO 21448）的分析。这有助于设计故障模式的测试用例。
为 ADAS 和 AV 定义所需的场景旨在广泛覆盖车辆使用过程中可能发生的情形，并从中确定关键的不安全场景。
使用仿真定义基于真实驾驶的测试场景
为确定实际场景，在公共道路上使用适当仪器对车辆进行测试。许多汽车公司已经记录了各种交通和天气情况下的大量行驶数据。确定更广泛的潜在场景是在真实驾驶数据基础之上扩大覆盖范围的必要条件。
确定测试场景后即可将其导入仿真模型，实现开发前置。Simcenter 软件等专用仿真工具可以为系统评估提供支持。
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