对改变汽车的标准测试

半导体内容注入更多的汽车在可靠性和提高酒吧改变芯片设计,验证和测试,但它也提高很多问题关于公司是否在正确的轨道上在任何时候。

担心责任猖獗的自治和辅助驾驶,所以标准正在推出的技术。,由于长期在汽车设计和实现周期,这些标准是字面上改变之前被添加到汽车的新技术。反过来,使芯片制造商加大可靠性,这样他们就可以抵御任何即将到来的标准的变化。

说:“有两个部分,李·哈里森汽车IC测试营销经理导师,西门子业务。“首先是与我们一直在做测试,在传统制造业测试。有什么不同的测试资格要求更高。第二个是功能安全,IC制造商测试设备的操作。这是新对很多客户。当你谈论功能安全,所有的测试安全机制必须在车里。”

在这两种情况下所面临的挑战是如何保持当前的标准。ISO 26262一直在转变整个行业解决更复杂的ecu和控制软件上运行它们。此外,ISO 21448(安全应有的功能,或SOTIF)开发了ISO确保智能设备不做出糟糕的决定。ISO 21448还包括语言要求寻找和防止损害未知风险需求,几乎把它送回图纸由ISO成员,那些熟悉组件时,自我调整的想法有点翻了宇宙射线或其他随机出现,但认为它太模糊,包括未知的未知的责任。

让事情更加混乱,并不是所有的汽车制造商都在相同的速度移动。一些汽车公司正在推动尽快推出拥有充分的自主权,而另一些则阻碍,直到整个汽车生态系统已经准备好了。

“很多的核心是有多难与所有不同的传感器,拥有充分的自主权,你必须验证已知的行为没有一个“正确的决定”相比,“杰夫·菲利普斯说,首席营销汽车解决方案国家仪器。“知道正确答案一直在测试,主要方法和验证你得到正确的。在市场上,我们看到公司正试图继续投资于他们需要投资的方式,而消费者不确定性降低汽车购买的数量。导致很多企业投资于这些技术在其他方面降低成本以基金高增长领域。甚至自主权本身,也许有驾驶援助足以提高汽车的安全性,我们不需要完整的自主权。与此同时,其他公司也跳直接从水平1和2 4级。”

一些汽车公司正在采取这两种方法。例如,丰田有“卫报”和“司机”模式为辅助和自主驾驶,分别。特斯拉提供了自主驾驶作为一个选项,可以更新技术的改进。

标准将继续发展与技术。但所有这一切将如何一起工作还远远没有完成。SOTIF和ISO 26262只是开始。标准是在过渡大片土地。汽车工程师协会(SAE),例如,出版了一本术语标准6月为车辆自动化测试。它还发表了一研究6月描述“不安技术”被用于自主车辆安全验证——不足和潜在的灾难性的。和SAE警告行业需要“验证的重大飞跃,这些广告(自动驾驶系统)技术”或丢失或延迟风险最直接的自动化工具的好处。

纯的复杂性定义AVs system-of-system-of-systems还引入了包装和组件集成问题,可能需要更严格的直接检查,特别是搜出错误的大小,定位或多余的空白,可能不会被其他方式,根据Subodh Kulkarni,总裁兼首席执行官CyberOptics。

“我有点怀疑的程度物联网电器和连接,因为我想有一个冰箱是聪明的,我没有看到太多的优势,”Kulkarni说。”5克是包装的一大推动力,但自驾车辆大竞争对手,同时,因为函数依赖的司机下来吗先进的包装和组装,不让你在后台自动方式。所以你看到人们一起优雅的设备放在一起,然后发现他们需要运营商使用作用域或视觉光检查,确保一切正常。”

不同的测试策略
它仍然不清楚现有的测试方法将工作得足够好标准,仍在不断发展,或可能在未来几年推出。的一个重大问题是,公司正在开发自动和辅助驾驶功能差异化竞争优势。

“汽车内部有口袋,我们看到进展,因为我们已经看到承诺标准,“倪的菲利普斯说。“最近发布的3 gpp设置一些标准的汽车市场已经开始收敛。和5棉酚- 5 g为汽车应用程序委员会已经开始吸引一些辅助机构,成为值得信赖的标准通信协议将如何定义的车辆。将规范汽车如何从不同的汽车制造商在不同的平台上可以互相交流信息。”

使测试特定地区的一个相对简单的过程。但在这些行业标准缺失的情况下,测试变得更加本地化。

“现在每个人都试图隔离并测试各个部分,”菲利普斯说。“如果你考虑一个自治的平台,你会试图验证传感器获取正确的数据。可以隔离的软件,和做一个物理测量或电子测试和验证。但当你插入软件,我们看到的是,大多数公司都依赖于一组预先配置场景他们测试,然后扩大到整个场景的仿真,使用集。雷达,例如。大多数公司测试雷达在1英尺,5英尺10英尺,20英尺。但是你需要测量无限的点集,而不是这些预配置的距离,因为环境是建立在一个实验室,你不能改变一切你想捕捉。希望我们在足够好的一组有限的变量,因为我们相信模拟休息。”

测试的灵活性是至关重要的,特别是在标准与技术仍在发展。

“最大的挑战是,你可能需要测试在未来,你没有想到当你添加测试功能,测试必须被修改”导师的哈里森说。“我们将看到更多的要求来运行测试车操作时在车里。现在创建的设计挑战。当您运行测试时,频率和影响汽车怎么样?如果你依赖于一辆卡车的导航设备,例如,它必须被测试,以确保没有错误。可以离线100毫秒左右,以确保任何偏差不会导致一个问题。”

哈里森指出有三个阶段汽车测试-权力或键,在系统测试和点火开关测试。接通电源的测试启动车辆时发生。在线测试发生时它可以这样做安全,它拿起无论离开如果测试需要停止。汽车点火开关测试可以随时发生,它可以用来运行深算法在内存或逻辑测试。

汽车制造商在所有这些领域正在取得进展,但是仍然没有办法比较一个对另一个大的子集或标准化的一个最佳实践方法的主要功能,根据罗杰·Lanctot Strategy Analytics汽车连接迁移业务主管。

“如果你几辆车试驾lane-keeping功能,你注意到有些人更激进的如果你是其中的一个人不要用你你换车道信号灯显示,“Lanctot说。“有些人会抗拒,破折号或光信号;与他人,即使你周围有足够的空间,他们会推你,你争取控制方向盘。”

其他人也同意。“我们需要的是一个在我们如何处理这个范式转变,”罗伊·弗里德曼说,业务发展副总裁Foretellix。“我们需要停止数英里,因为这不是正确的度量说是否你的车是安全的。您需要一种方法来定义或了解您覆盖场景空间的一部分。大量的场景,情况自主车辆可以遇到,你需要知道有多少你检查。基本上,这个数字的场景你盖,你必须提取安全指标说“这个指标是50%完整,指标为70%。这将给你一个可定义的方式,确定你在哪里现在,你可以携带,期待下一步你想改善,并持续到最终一步当你决定你都完成了。现在,没有办法知道当你完成测试,当它是安全的。”

新安全标准ISO和SAE最终可能会给开发人员一个明确的观点到机器学习应用程序的决策,但追溯诊断效率低,可能很多效果低于正确地设计应用程序首先,杰克说Weast英特尔资深首席工程师。

无处不在的数据
与测试,分析已经大举进军汽车世界,因为它可以识别模式在大型数据集的可靠性被人眼察觉。

传统的汽车被认为是安全的,如果他们遵守联邦机动车辆安全标准(FMVSS),它包括一个列表所需的安全特性和他们应该如何工作的描述。他们从来没有被更新,包括任何但最基本的电子功能,然而,意义没有美国联邦规则定义设备是必需的,或特定功能应该如何运作以被认为是安全的。

更好的数据,再加上机器学习,需要很长一段时间来填补空白,仍然能够在必要时修改搜索条件。

“数据运行的所有供应链的可追溯性,”尤兹巴鲁克说,总经理OptimalPlus”电子部门。“这不仅仅是一级年代。这也是他们从他们的供应商。它给内部信息供应商工作最好,因为可能产生一些组件在美国,一些在德国,和一些在中国。您可以使用数据比较测量。”

但所有这些数据要付出代价。

”汽车在过去,我们必须持有10到15年的数据,”John O ' donnell表示,首席执行官yieldHUB。“现在它可能是只要18年。唯一的方法就是云,有99.999999999%的可靠性。”