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高级辅助驾驶系统是一种复杂的智能控制系统,从系统开发到落地应用需要经过充分的验证测试。硬件在环仿真技术能够很好地解决实车验证测试成本高、测试场景复杂、周期长和危险性高等问题。采用Vector CANoe软硬件和Carmaker仿真软件构建智能驾驶硬件在环仿真平台,实现高级驾驶辅助系统(ADAS)控制算法验证和故障诊断验证。结果表明,硬件在环平台能够有效地验证ADAS控制系统,对解决ADAS测试问题具有参考价值。 相似文献
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搭载自动驾驶功能的智能网联汽车因可在其设计运行条件内承担全部动态驾驶任务,面临安全验证与评估挑战。基于场景的智能网联汽车安全测试评估方法已成为广泛的行业共识,模拟仿真测试是其重要手段之一。从第三方视角,针对自动驾驶安全性、高场景覆盖度、逻辑完备性等测试验证目标,搭建基于软件在环的模拟仿真测试环境框架,在此基础上研究基于设计运行条件覆盖的测试场景集构建方法,探索形成一套高可信智能网联汽车模拟仿真测试评估方法,并在特定应用场景进行初步实践。研究成果为模拟仿真测试在智能网联汽车安全测试与评估中的落地应用提供了参考。 相似文献
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整车在环仿真测试方法可以安全、高效地验证复杂环境和极端工况等场景下自动驾驶汽车性能的有效性,基于此研发一种基于整车在环仿真的自动驾驶汽车室内快速测试平台,该平台由前轴可旋转式转鼓试验台、试验台测控子系统、虚拟场景自动生成子系统、虚拟传感器模拟子系统、驾驶模拟器、自动驾驶汽车和测试结果自动分析评价子系统组成。通过在试验台滚筒上独立加载转矩模拟车辆行驶阻力,可动态模拟不同的路面附着系数,同时利用坡度、侧倾和转向随动机构可模拟车辆俯仰角、侧倾角和航向角3个自由度;采用虚拟现实技术柔性集成车辆动力学模型、传感器仿真、复杂道路交通环境及测试用例仿真,模拟多种道路交通场景,并通过传感器仿真及数据融合等技术快速测试自动驾驶汽车智能感知与行为决策等性能指标。将自动驾驶汽车、虚拟仿真场景和试验台耦合构建一个闭环系统,完成了多项关键技术研发,包括:多自由度高动态试验台结构设计、虚拟测试场景自动重构方法和传感器数据模拟及注入方法,可满足在各种场景下测试自动驾驶汽车整车性能的需求。此外,为验证快速测试平台的有效性,以U-turn轨迹跟踪控制为研究实例,基于简化的车辆运动学模型和模型预测控制算法,在平台上搭建U-turn场景并对自动驾驶汽车的轨迹跟踪控制算法性能进行大量测试。结果表明:自动驾驶汽车室内快速测试平台可以真实地模拟汽车在道路上的运行工况,自动驾驶汽车在虚拟场景中的轨迹跟踪效果良好,与参考轨迹的偏差小于8%,证明了该测试平台检测方法的有效性。 相似文献
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V2X(Vehicle-to-Everything)技术的国际标准和国内标准已相继出台,相关的测试需求也越来越迫切。文章提出一种基于Simulink的V2X硬件在环仿真测试系统方案,该方案中V2X设备通过CAN信号与仿真模型和车机显示屏交互,从而模拟真实的V2X设备实车前装工作环境;同时,本方案中的测试系统还使用GNSS模拟器发送实时定位数据以模拟真实GPS信号衰减。该方案能快速完成大量V2X算法场景测试及验证,有效缩短测试和开发周期,并能通过简单地加入驾驶模拟器即可支持V2X驾驶员在环(DIL)仿真测试。 相似文献
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随着自动驾驶技术的发展,车载摄像头在自动驾驶系统环境感知中的作用越来越重要,为行车安全提供强大支持。对于自动驾驶控制器测试,摄像头仿真的准确度直接影响测试结果。文章将从ADAS HIL仿真开发角度出发,探讨视频暗箱和视频注入两种车载摄像头仿真方法。 相似文献
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为验证车路协同技术的有效性和安全性,基于车联网(V2X)测试需求,提出了一种车路协 同仿真验证系统的设计方案。使用 Prescan软件搭建了仿真场景,以用户数据报协议(UDP)形式将 仿真数据发送至 V2X 协议栈,通过 LTE-V 信道仿真设备仪表和被测器件(DUT),并经由直连通信 接口(PC5)进行通信。采用全球卫星导航系统(GNSS)模拟器,将模拟测试车辆的位置和时间等信息 与协议栈及 DUT 进行同步交互,DUT 接收到测试场景及位置的数据后,触发车路协同相关预警功 能。该方案可真实模拟 V2X环境,实现了 V2X应用场景的测试验证,能够有效推动车路协同系统的 开发和算法验证,促进 V2X技术的快速发展。 相似文献
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随着车辆智能化的发展,V2X功能在车辆应用中越来越重要,对其功能成熟度测试的需求也越来越大。文章介绍了一套车辆V2X功能硬件在环仿真测试的系统方案,包含系统的硬件组成和软件实现原理等,并通过对FCW功能的实际仿真,验证了本硬件在环仿真测试系统方案的实用性,为量产之后的实车道路测试提前发现风险,降低测试成本,提高测试效率。 相似文献
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车路协同技术是解决自动驾驶中单车智能现存缺陷的关键技术。而智能网联高速公路的出现为车路协同技术真正应用于实际提供了良好的平台,其中,路侧单元(Road Side Unit,RSU)如何将路侧传感器信息或交通监控中心发布消息传递给路上车辆,是车路协同技术的一个关键环节。为此,提出一种基于V2V(Vehicle to Vehicle)和V2I(Vehicle to Infrastructure)融合的自适应数据分发协议(Adaptive Network and Road Traffic Data Dissemination for V2X,NRT-V2X)。NRT-V2X协议在影响通行效率事件的车流上游为RSU定义了一段服务区域(ROI,Region of Interest)。RSU通过感知服务区域中车辆的无线通信网络状况和路面交通状况来自适应调整其信息发送间隔,从而在保证ROI中车辆信息全覆盖的前提下,降低RSU发送信息开销,抑制ROI内车辆的接收信息冗余。基于创建的2个场景和2个车路协同应用,利用双向耦合车联网仿真平台进行性能评估。试验结果表明:采用NRT-V2X协议的车路协同技术可使高速公路的通行效率提高28%以上;与RSU固定发送间隔协议和典型V2X协议ATB相比,NRT-V2X的信息覆盖率稳定在100%,发送信息开销降低了至少30%,接收信息冗余下降了20%以上;NRT-V2X能够将智能网联高速公路通行效率相关信息高效地由RSU分发到其定义的ROI中的所有车辆,从而保证所有车辆预先接收到相关信息,选择最优行车路线,提高通行效率。 相似文献
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随着汽车智能化、网联化以及自动驾驶技术的快速发展,搭载自动驾驶功能的智能网联汽车目前正处于测试验证转向多场景示范应用的新阶段,产业化应用需求日益迫切,车辆安全问题更加凸显,针对车辆产品安全的测试评估方法成为关注焦点。由于智能网联汽车及其运行环境的复杂性以及安全事件的偶发性,传统的高里程实车测试在效率、成本等方面难以适应自动驾驶测试评估的发展需要。从第三方视角出发,在汽车生产企业研发测试的基础上,结合工程实践与应用需要,通过分析智能网联汽车的安全目标,对比模拟仿真、封闭场地和实际道路3种测试方法的特点及优缺点,提出基于场景的 “三支柱”融合测试评估方法,为综合评估智能网联汽车的安全性提供支撑。 相似文献
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为加快自动驾驶功能的开发与验证,提出了一种基于数字孪生的智能汽车测试与评价方法。通过数字孪生测试技术,即真实车辆行驶在真实测试场地中,同时与虚拟的测试环境进行有效映射与结合,从而大大丰富智能汽车的测试验证环境、提高测试效率和减小测试成本。本文将真实测试车辆和仿真测试工具相结合,搭建起数字孪生自动驾驶测试平台,实现算法的验证测试与评价,并给出了相应的案例分析。智能汽车数字孪生测试与评价技术的快速应用,对于加快自动驾驶车辆开发和推广有着积极的推动作用。 相似文献
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