AV萎缩的10亿英里的测试

仍然没有回答多少英里自主车辆需要开车之前证明是安全的。但一些AV开发者和测试公司希望减轻负担一点与自动化,使数以百万计的真实和模拟英里的道路测试更简单的实现,支持的标准,使其更容易创建和贸易模拟场景。

目标是减少测试的时间和成本在一定程度上可能没有一个标准的或一组标准定义什么将AV安全开车在公路上和测试证明条件。但有尽可能少的协议怎么做的定义是“安全”意味着什么无人驾驶汽车在公共道路上行驶。

最好的选择从一个传统的系统检验的角度将效仿芯片和组件制造商,已成功地把他们的汽车市场验证工具和方法,以及更新ISO 26262功能安全标准开发新的标准和协议,更能发现问题在更高级的系统软件和硬件。

得到良好的functional-safety-test结果AV的后保险杠和大灯之间的一切只会保证车辆安全外,打开。它不会显示任何关于车辆是否安全驾驶,库尔特·舒勒说,负责营销的副总裁Arteris IP。

“测试这些功能都是确定性的,”舒勒说。“你可以把对你的结果和有信心它意味着什么。如果你处理系统本身,从练习AI /机器学习的角度来看,这是不确定的。一切都在某个分布曲线,有概率你可能会得到两个答案或一定比例的时间它会失败。”

良好的安全测试的关键是知道测试多久和多少驾驶情况下需要证明车辆安全驾驶。不幸的是我们没有足够的经验与AVs知道那些悄悄地甚至有一个清晰的、一致的想法,构成“安全”自动车辆林利集团的分析师迈克姆说。

少了什么
的差距的科学测试一个AV未来的驾驶行为很大。这些测试还需要被连接到底层系统的验证提供一个AV控制器必须处理的输入数据,和致动器和机械连接必须使用车辆响应,根据大卫·弗里茨全球技术经理导师,西门子业务。

导师的PAVE360使用digital-twin AV模拟/仿真测试方法。它工作硬件和软件子系统到相同的闭环仿真测试响应传感器的功能。它还包括传感器数据融合、数据流量和致动器控制车辆的反应。

大多数的模拟测试系统用于AVs来自芯片和电子工业,这是非常有效的预测电子的行为,但他们倾向于离开物理系统的混合。汽车制造商使用的高度发达模拟器另一方面,几乎只关注设计和制造,而不是故障排除或安全验证。

“oem很快得出结论,对车辆进行虚拟化不仅仅是拥有一个抽象的模型,无法处理的事情发挥作用,当你在高速智能决策,”弗里茨说。“他们不处理,汽车的轮胎在左边有不同的摩擦系数比右边的车,因为它是通过一个水坑和开车正在转向。车辆动力学是非常困难的,但是他们同样重要的思考和决策的最终行为车辆本身。”

其他EDA和模拟试验提供者也推入AV测试市场,并正在积极地添加新的合作伙伴和能力。

Synopsys对此提供functional-safety-focused IP和pre-silicon ADAS和汽车传感器soc测试,还与英飞凌伙伴AV芯片的设计和验证。此外,该公司正在扩大与刚刚结束收购QTronic曲目,德国汽车仿真和测试工具制造商。

有限元分析软件,参与工作小组开发AV场景测试标准OpenDrive和OpenScenario在欧洲协会的标准化自动化和测量系统(ASAM),使用合作伙伴扩大本地功能,。9月,例如,该公司宣布将把全息图基于场景的自主车辆(AV)压力测试应用程序从边界情况的研究,并将整合视觉设计和合规能力从AutoDesk R3闭环模型测试平台的新版本。

添加新的仿真平台,或者更多的功能对现有平台,并不能解决的关键问题,基于场景的AV模拟测试,然而,根据乍得鹧鸪,首席执行官提供者Metamoto模拟测试。

每一个车辆和OEM的测试要求和程序是不同的,和几乎所有的数据和scenario-creation-language规范要么太老,太勉强集中或专有的用来测试人员需要前所未有的体积和各种场景内容,帕特里奇说。

“我们的平台有利于知觉栈,例如,当激光雷达在响应是现实的,因为沥青的材料特性得到了反射你期望,但光束传播的玻璃如果有障碍,”帕特里奇说。

“有些开放标准——OpenDrive和OpenScenario,但他们不是在一个点,很多内容是可用的,”帕特里奇说。“模型相当劳动密集型和内容可在一系列遗留和专有格式,很难适应。”

创建一套测试场景或构成最低可接受的安全水平函数的方法将节省时间和消除大量冗余的努力,杰米·史密斯说,全球汽车战略总监国家仪器尼古拉斯,龙骨,主要提供倪经理ADAS和自主的汽车测试部门。

“(但)每个利益相关者都有不同的流程测试开发和每辆车都有不同的传感器套件,这意味着每个场景需要使用不同的对于每一个车辆,”史密斯和龙骨写道。“AV开发过程的每一个利益相关者是试图以最快的速度移动,但不一定在同一个方向。”

测试多少?
限制测试只考虑场景内的地理或物理限制汽车正在测试的一种方法,弗里茨说。“如果你测试我们称之为数字计划,相关的物理载体,约束限制测试车辆的最现实的可能性和地点。减少了大量的未使用的测试和允许您测试奇异角情况下,你永远无法在一个物理车辆。”

可能没有答案的问题上多少测试,但有足够的兴趣语言和格式更容易分享结果,场景和道路布局,可以用于不同的仿真平台由不同AV测试组织中,克劳斯Estenfeld ASAM董事总经理说。

OpenScenario努力就有七个活跃与15至50个专家工作组从ASAM成员公司在汽车和电子产品业务,Estenfeld说。讨论最热门的话题之一”的整个社区就有可能创造出一个巨大的数据库场景不同的道路情况下,任何人都可以使用测试因为没有足够的可用了。”

他说公司有阻力与遗留产品,不想冒险失去新来的传统市场。但ASAM成员犯下了能源和资源,努力改进现有版本的规范来让他乐观的影响2.0版规范ASAM目前正在发展中。努力向前迈出了一大步,以色列9月启动Foretellix-launched由三个老牌巨头在2017年致力于释放verification-automation语言通过ASAM开源。

“伞这些工作组的目的是定义一个全局架构,基于去年要求,扩展标准我们希望在12月,“Estenfeld说。“Foretellix是推动他们的场景描述语言标准的重要组成部分,但也有很多重讨论什么是需要从一个描述性的语言和潜在的可移植性,将需要解决。”

“问题与每个人都测试的英里数不是一个好方法判断这辆车是安全的,甚至那些英里所说,“如果你开车1000万英里,但把他们所有相同的上下高速公路,你没有证明你能够处理各种情况,“齐夫Binyamini Foretellix首席执行官说。“关键是覆盖率驱动testing-meaning您定义场景需要使用测试和变化,自动化测试,这样你就可以通过很多场景,监控场景中你遇到了,但没有完成,和你从未见过的。那么至少你知道场景测试,您仍然需要测试”。

至少这是一个很好的起点。“他们所做的测试主要是测试计划,”姆说。”这是我的测试计划,我跑过所有的事情在我的清单吗?这确实有一定的价值,但它的你可以通过其他方式。”

的指导方针
定义测试应该多长时间,什么应该包括“很容易回答如果你有一个正式的模型为安全,防止错误的人工智能功能,使不好的建议,就像Netflix有时推荐电影你没有兴趣看,”,杰克说Weast高级首席工程师英特尔。“没有,你可以做一个健壮的安全评估,考虑你显然应该解决的事情,你应该考虑的事情,并考虑你的地理和强制推荐安全要求创建一组期望。可以产生一个更令人信服的想法比你应该考虑什么说,“午夜驱车一百万英里,我在一个单行道路没有停车标志,路灯或行人,所以我认为这(汽车)将是安全的在路上。”

英特尔今年夏天发表自己的一套准则的白皮书/ functional-safety指南称,“为自动驾驶安全第一”,它开发的输入来自10个其他公司,包括宝马、大众、奥迪和大陆。的准则是基于研究论文Mobileye 2017年出版兜售一个常识性的,人性化的安全决策标准称为Responsibility-Sensitive安全(RSS)归结为不期望完美从人类或机器驱动程序和要求,既不积极推动。

英特尔的竞争对手英伟达有一个像模像样的计划称为安全力场,依靠一套计算框架的推动政策建立在一个推理模型从一个机器学习应用训练Nvidia驱动服务器使用车辆传感器数据。设定触发器政策提供一个决策框架的英伟达汽车对推动决策,选择“不会创建、升级或导致不安全的情况下,和包括必要的措施来减轻有害的场景。”

这两种方法显示了一些承诺向一个点的标准来判断AV安全可以被定义和测试不到数千万或数十亿英里的模拟测试,full-system-verification方法一样的导师PAVE360姆说。但可能会产生一个明确的测试。

“这只是另一个的部分原因人们犯了一个错误,如果他们没有意识到这仍然是一个研发项目,”姆说。“想想在圣诞节前一个购物中心的停车场。你可以试试,但是很难准确测试。”

图1:西门子mixed-fidelity multi-ECU数字双胞胎。来源:西门子

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