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针对驾驶辅助系统的模型在环虚拟测试-BASELABS, TASS, Vector 案例分析

2018-08-13 16:40:56·  来源：Vector维克多  
　
由于驾驶辅助功能不断增加的复杂性，加上不同传感器间的集成与融合，尽早地在开发周期内评估系统的性能就变得越来越重要。理想情况下，这些都是自动完成的，而且在建模阶段已经完成。如果车辆动力学影响传感器系统的检测性能，或考虑到一些限制案例，测试系统需要也能够对被测件DUT进行闭环测试。具有适当的专用指标—特别对于数据融合的验证，是另外一个需求。


挑战
在开发流程早期评估数据融合与驾驶功能

由于驾驶辅助功能不断增加的复杂性，加上不同传感器间的集成与融合，尽早地在开发周期内评估系统的性能就变得越来越重要。理想情况下，这些都是自动完成的，而且在建模阶段已经完成。如果车辆动力学影响传感器系统的检测性能，或考虑到一些限制案例，测试系统需要也能够对被测件DUT进行闭环测试。具有适当的专用指标—特别对于数据融合的验证，是另外一个需求。

解决方案
在虚拟环境下自动测试算法与功能模型

功能开发人员使用虚拟测试环境验证多传感器数据融合与其他驾驶功能。例如，在早期开发阶段没有真实ECU硬件存在的情况下。基于像融合算法库工具baseLABSCreate与算法原型开发环境工具vADASdeveloper，结合CANoe,vTESTstudio, TASS PreScan和baseLABS KPI工具。通过标准的接口，如FMI/FMU，CANoe内嵌的对HIL解耦的FDX协议，数据在仿真环境、被测件DUT和指标工具间交互。

优点
通过复杂的虚拟场景对驾驶辅助功能与数据融合进行早期的客观评价

> 结合Vector CANoe, TASS PreScan和baseLABS的KPI Tooling，用户可以利用端到端的工具链覆盖整个测试过程
> 由于CANoe开放的接口，工具间的集成非常简单，使用vTESTstudio设计测试用例非常方便
> 由于PreScan中虚拟世界可以灵活构造，传感器物理特性可以精确模拟，ADAS算法的虚拟测试真实且详尽
> 通过与真值系统对比，使用baseLABS KPI Tooling计算关键性能指标，客观评价数据融合结果




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