隨著深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)的興起，自動駕駛為提升交通安全與效率提供了新的解決方案。未來的自動駕駛汽車擁有全面的駕駛感知系統(tǒng)，可以識別道路交通標(biāo)志、汽車、行人、路況等外部人和物，智能的決策系統(tǒng)對感知的信息快速處理和分析，執(zhí)行系統(tǒng)精確的執(zhí)行加速、制動、停車、轉(zhuǎn)向等命令。
自動駕駛汽車測試是自動駕駛研發(fā)中的重要環(huán)節(jié)，也是自動駕駛技術(shù)發(fā)展的重要支撐，隨著智能網(wǎng)聯(lián)汽車高等級的自動化和網(wǎng)聯(lián)化系統(tǒng)不斷產(chǎn)業(yè)化落地，對測試的依賴越來越深入，尤其是面對即將量產(chǎn)落地的L3級以上自動駕駛產(chǎn)品，對現(xiàn)有的測試技術(shù)、標(biāo)準(zhǔn)和法規(guī)，都提出了新的挑戰(zhàn)，需要新的技術(shù)突破。自動駕駛汽車本身結(jié)合了車輛技術(shù)，人工智能，模式識別，5G通訊，傳感器融合等多領(lǐng)域，跨學(xué)科知識。跟傳統(tǒng)的汽車測試有很大不相同，為了應(yīng)對千變?nèi)f化的交通場景，需要海量的數(shù)據(jù)對自動駕駛算法進(jìn)行訓(xùn)練，通過不斷的迭代，才能覆蓋盡可能多的場景。并且測試會貫穿車輛的生命周期，即使車輛已經(jīng)賣出，并上路行駛，也會定期遠(yuǎn)程升級，以便覆蓋新的場景。
自動駕駛汽車測試類型及測試內(nèi)容是什么？
數(shù)據(jù)采集在自動駕駛開發(fā)中扮演什么樣的角色？
眾所周知，自動駕駛的發(fā)展和人工智能技術(shù)進(jìn)步密不可分，數(shù)據(jù)、算力和算法作為人工智能的三要素顯著影響著自動駕駛技術(shù)的嫻熟程度，而在這三要素中，數(shù)據(jù)有著舉足輕重的作用。
自動駕駛時(shí)代，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集非常重要，但是成本也比較高。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的構(gòu)建分車端、本地端和云端三個(gè)環(huán)節(jié)。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集海量數(shù)據(jù)的存儲和處理是一個(gè)非常大的挑戰(zhàn)，數(shù)據(jù)集的“清洗”提純也是一個(gè)挑戰(zhàn)。
AI只有經(jīng)過大量的訓(xùn)練，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才能總結(jié)出規(guī)律，應(yīng)用到新的樣本上。如果現(xiàn)實(shí)中出現(xiàn)了訓(xùn)練集中從未有過的場景，則網(wǎng)絡(luò)會基本處于瞎猜狀態(tài)，從而出現(xiàn)錯(cuò)誤，因此可靠并且高質(zhì)量的數(shù)據(jù)采集在自動駕駛開發(fā)過程中承擔(dān)的作用就顯得尤為重要，不可或缺。
為了保證數(shù)據(jù)采集的準(zhǔn)確性，智能駕駛的數(shù)據(jù)采集車輛搭載了攝像頭、雷達(dá)等大量不同的傳感器。這些傳感器從整車布置的安裝結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、FOV校核，再到實(shí)車的裝配標(biāo)定，都需要保證位置準(zhǔn)確和穩(wěn)定，從而支持不同位置傳感器數(shù)據(jù)可以順利拼接。
實(shí)車采集過程中，需要盡可能覆蓋各種用戶場景。一般來說，道路狀態(tài)、交通信號和標(biāo)識、各類車輛和行人目標(biāo)、天氣環(huán)境等，都是影響智能駕駛的關(guān)鍵因素，路試采集場景需要涵蓋城市、鄉(xiāng)村、高速、隧道以及白天和夜晚等，以確保盡可能覆蓋用戶各種實(shí)際場景。采集過程中，全面的了解測試進(jìn)展以及測試車輛狀態(tài)，保證測試數(shù)據(jù)的有效性，也是測試管理面臨的重要挑戰(zhàn)。因此需要用到車隊(duì)管理系統(tǒng)，基于此系統(tǒng)可以實(shí)現(xiàn)：1、實(shí)時(shí)定位監(jiān)控，車輛位置實(shí)時(shí)展示，包括車輛實(shí)時(shí)運(yùn)動狀態(tài)、實(shí)時(shí)車速等；2、實(shí)時(shí)報(bào)警事件消息推送，并在地圖上動態(tài)展示報(bào)警的位置；3、車輛數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，包括里程統(tǒng)計(jì)、告警統(tǒng)計(jì)、狀態(tài)統(tǒng)計(jì)等；4、駕駛員數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，具體包含駕駛員行車時(shí)間里程統(tǒng)計(jì)、告警統(tǒng)計(jì)、DMS監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)等；5、駕駛員DMS監(jiān)測和報(bào)警，對于報(bào)警消息實(shí)時(shí)提醒。
通過數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)，可將自動駕駛車輛各類傳感器類型的數(shù)據(jù)進(jìn)行采集處理，包括常見的CAN、CANFD、 ETH車載以太網(wǎng)數(shù)據(jù)等。用戶可以通過數(shù)據(jù)中心訪問數(shù)據(jù)，進(jìn)行后續(xù)數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)標(biāo)注、數(shù)據(jù)回注等，從而形成完整的數(shù)據(jù)閉環(huán)。
自動駕駛汽車到底需要哪些類型的傳感器？
自動駕駛汽車是集感知、決策和控制等功能于一體的自主交通工具，其中，感知系統(tǒng)代替人類駕駛?cè)说囊暋⒙牎⒂|等功能，融合攝像機(jī)、雷達(dá)等傳感器采集的海量交通環(huán)境數(shù)據(jù)，精確識別各類交通元素，為自動駕駛汽車決策系統(tǒng)提供支撐。
1、攝像頭
攝像頭按視頻采集方式分為：數(shù)字?jǐn)z像頭和模擬攝像頭兩大類。
車載上一般使用的是數(shù)字?jǐn)z像頭，它可以將視頻采集設(shè)備產(chǎn)生的模擬視頻信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字信號，進(jìn)而將其儲存在計(jì)算機(jī)里。
模擬攝像頭只能將捕捉到的視頻信號，經(jīng)過特定的視頻捕捉卡將模擬信號轉(zhuǎn)換成數(shù)字模式，并加以壓縮后才可以轉(zhuǎn)換到計(jì)算機(jī)上運(yùn)用。
舉個(gè)例子來，我們使用的固定電話就屬于模擬信號，它在通話過程中容易產(chǎn)生噪音（電流聲或聽不清）的情況。而我們的手機(jī)為了保持很好的通話質(zhì)量，就將電話的模擬信號進(jìn)行了數(shù)字化，手機(jī)之間的通話質(zhì)量就非常清晰，同樣原理使用數(shù)字?jǐn)z像頭能有效減少圖像中的噪點(diǎn)和提升成像效果。
一句話概括：模擬視頻信號是在一定的時(shí)間范圍內(nèi)可以有無限多個(gè)不同的取值。而數(shù)字視頻信號是在模擬信號的基礎(chǔ)上經(jīng)過采樣、量化和編碼而形成的。模擬信號容易產(chǎn)生信號噪音和干擾，已逐步被數(shù)字信號取代。
圖片來源：博世官網(wǎng)
2、雷達(dá)
雷達(dá)能夠主動探測周邊環(huán)境，比視覺傳感器受外界環(huán)境影響更小，是自動駕駛汽車的重要傳感器之一。雷達(dá)通過向目標(biāo)發(fā)射電磁波并接收回波，從而獲取目標(biāo)距離、方位、距離變化率等數(shù)據(jù)。根據(jù)電磁波波段，雷達(dá)可細(xì)分為激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)和超聲波雷達(dá)等3類。
自動駕駛數(shù)據(jù)標(biāo)注工作內(nèi)容有哪些？
數(shù)據(jù)標(biāo)注指的是，通過人工或者一定的工具，將少量幀用手工標(biāo)注，且是精細(xì)標(biāo)注。大部分做機(jī)器標(biāo)注，即簡化標(biāo)注。來給數(shù)據(jù)集添加真值信息，相當(dāng)于為機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)提供”標(biāo)準(zhǔn)答案”。
人工標(biāo)注人員對于語義信息更加擅長，但是計(jì)算機(jī)對于幾何，重建，三角化，跟蹤更加擅長；同時(shí)，隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增長，不可能無限地?cái)U(kuò)大標(biāo)注團(tuán)隊(duì)的規(guī)模。所以，更加精確的數(shù)據(jù)標(biāo)注需要標(biāo)注人員和計(jì)算機(jī)協(xié)作進(jìn)行。
自動駕駛場景庫與虛擬仿真測試
場景是自動駕駛測試系統(tǒng)中相當(dāng)重要的一環(huán)，測試場景的多樣性、覆蓋性、典型性等能夠影響到測試結(jié)果的準(zhǔn)確性，從而保證自動駕駛的安全與質(zhì)量。 場景，指的是行駛場合和駕駛情景的組合，它受行駛環(huán)境的深刻影響，如道路、交通、天氣、光照等因素，共同構(gòu)成整個(gè)場景概念。場景是在一定時(shí)間和空間范圍內(nèi)環(huán)境與駕駛行為的綜合反映，描述了道路、交通設(shè)施、氣象條件、交通參與物等外部狀態(tài)以及自車的駕駛?cè)蝿?wù)和狀態(tài)等信息。從場景架構(gòu)來看，有不同的行駛場合，像高速公路、鄉(xiāng)村道路、城市工況、機(jī)場、碼頭、封閉園區(qū)等；在該場合下，如何駕駛、駕駛?cè)蝿?wù)、駕駛速度、駕駛模式等一起構(gòu)成了整個(gè)場景的三維架構(gòu)。
自動駕駛仿真是借助計(jì)算機(jī)虛擬技術(shù)對實(shí)際交通系統(tǒng)進(jìn)行某種層次的抽象。通過把大量自動駕駛開發(fā)和測試的成本轉(zhuǎn)化為GPU的物料成本和工程師的知識經(jīng)驗(yàn)成本，進(jìn)而大大緩解該痛點(diǎn)。
仿真測試執(zhí)行包含兩個(gè)方面的工作：（1）對測試場景庫的維護(hù)和針對不同算法或功能合適的測試場景進(jìn)行運(yùn)行測試；（2）在測試完成后，整理并提供清晰的測試報(bào)告，并提供測試結(jié)果的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，為算法團(tuán)隊(duì)的改進(jìn)提供有效支撐。
▲ 某自動駕駛仿真軟件的運(yùn)行可視化界面
在仿真測試?yán)铮鶕?jù)自動駕駛測試的關(guān)鍵要素，需要建如下的模型，包含最傳統(tǒng)的車輛動力學(xué)模型、駕駛?cè)四Ｐ汀㈧o態(tài)環(huán)境模型、動態(tài)交通模型、環(huán)境感知傳感器模型。建模要關(guān)注兩方面，一個(gè)是計(jì)算效率、一個(gè)是計(jì)算精度，兩個(gè)是彼此制衡。
除了純虛擬環(huán)境的測試之外，還有多物理系統(tǒng)在環(huán)的仿真測試，就是說要能夠進(jìn)行化學(xué)感知系統(tǒng)、決策規(guī)劃系統(tǒng)、控制執(zhí)行系統(tǒng)的在環(huán)測試。
基于場景的虛擬仿真測試，是未來自動駕駛汽車測試的一個(gè)發(fā)展趨勢，也是必由的途徑。
自動駕駛場景分類都有哪些？
A-事故場景
事故可以看做是交通安全的一個(gè)濃縮機(jī)，能夠體現(xiàn)出實(shí)際交通環(huán)境的高危場景，事故場景研究目前以深度事故研究數(shù)據(jù)為主， 如GIDAS， CIDAS等
B-開放道路場景
開放道路場景來源于人們的日常駕駛數(shù)據(jù)以及實(shí)車道路測試數(shù)據(jù)，道路場景能夠很好地體現(xiàn)隨機(jī)性、復(fù)雜性以及區(qū)域特征，可用于分析真實(shí)的交通環(huán)境和駕駛行為特征
C-法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)場景
國內(nèi)外法律法規(guī)涉及的場景， 如GB/ISO/ECE/NHTSA/SAE/Euro-NCAP等機(jī)構(gòu)組織的測試標(biāo)準(zhǔn)，法規(guī)標(biāo)準(zhǔn)場景是自動駕駛功能在研發(fā)和定義階段需要滿足的最基本要求
Ｄ-功能交互場景：
AD AS系統(tǒng)或自動駕駛系統(tǒng)是由橫向、縱向-預(yù)警或控制等多個(gè)子功能構(gòu)成的， 各個(gè)功能之間經(jīng)常存在功能交互區(qū)域， 如ACC和AEB系統(tǒng)都對車輛的縱向運(yùn)動進(jìn)行控制， 兩功能在交互場景區(qū)域作用時(shí)是否存在問題需要進(jìn)行驗(yàn)證；功能交互場景能夠測試智能系統(tǒng)功能邏輯交互上的重疊區(qū)與間隔區(qū)，發(fā)現(xiàn)功能交互漏洞與邏輯混亂等問題
E-虛擬重構(gòu)場景
真實(shí)駕駛過程中場景數(shù)目是無限的，使用參數(shù)隨機(jī)生成算法可以重組場景：虛擬重構(gòu)場景，能夠補(bǔ)充大量來知工況的測試場景，打破數(shù)據(jù)采集的局限性。
硬件在環(huán)測試主要是測什么？
硬件在環(huán)指的是，利用仿真軟件，實(shí)時(shí)機(jī)和硬件IO接口，對接到真實(shí)的ECU，在實(shí)時(shí)的環(huán)境進(jìn)行算法測試。
自動駕駛汽車，相對于傳統(tǒng)車輛，驗(yàn)證成指數(shù)級增加。都依靠實(shí)車測試，從時(shí)間上和成本上都不現(xiàn)實(shí)，進(jìn)行充分的仿真測試非常關(guān)鍵。
場地測試主要測試內(nèi)容包括什么？
場地測試指的是，ADAS原型車在封閉的試驗(yàn)場或者開放的場地進(jìn)行真實(shí)的道路測試。
自動駕駛汽車的場地測試分有兩種，一種就是在開發(fā)的環(huán)境下進(jìn)行真實(shí)的道路測試，而另一種則是在自動駕駛仿真測試平臺上進(jìn)行虛擬測試。而目前幾乎所有車企和自動駕駛科技公司，均是以虛擬測試為主，真實(shí)的道路測試為輔。
結(jié)合工業(yè)和信息化部、公安部、交通運(yùn)輸部等三部委共同發(fā)布的《智能網(wǎng)聯(lián)汽車道路測試管理規(guī)范（試行）》，“考試項(xiàng)目”設(shè)置可以包含以下幾個(gè)方面：1、基本交通管理設(shè)施檢測與響應(yīng)能力測試，測試內(nèi)容應(yīng)包含《GB5768 道路交通標(biāo)志和標(biāo)線》、《GB14887 道路交通信號燈》、《GB14886道路交通信號燈設(shè)置與安裝規(guī)范》等標(biāo)準(zhǔn)要求的道路交通設(shè)施種類和安裝規(guī)范等內(nèi)容；
2、前方車道內(nèi)動靜態(tài)目標(biāo)（機(jī)動車、非機(jī)動車、行人、障礙物等）識別與響應(yīng)能力測試，測試內(nèi)容應(yīng)包含感知識別不同目標(biāo)（非機(jī)動車、行人、障礙物）的類型和狀態(tài)、跟隨不同交通參與者（機(jī)動車、非機(jī)動車、行人）行駛、車速車距控制等內(nèi)容；
3、遵守規(guī)則行車能力測試，測試內(nèi)容應(yīng)包含超車、并道、通過交叉口等內(nèi)容；
4、安全接管與應(yīng)急制動能力測試，測試內(nèi)容應(yīng)包含靠邊停車與起步、應(yīng)急車道內(nèi)停車、人工接管等內(nèi)容；
5、綜合能力測試，綜合考察自動駕駛汽車對交通語言認(rèn)知能力、安全文明駕駛能力、復(fù)雜環(huán)境通行能力、多參與對象協(xié)同行駛能力、網(wǎng)聯(lián)通訊能力等內(nèi)容。
未來的自動駕駛汽車對安全性要求極其嚴(yán)格，需要通過靈活的測試，才能實(shí)現(xiàn)快速創(chuàng)新，同時(shí)保證測試嚴(yán)格性和效率。
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