当前,汽车产业高速发展,产品设计日新月异,消费者对于汽车的高品质、可靠性、耐久性和安全性有了更高的要求。加之,新能源和自动驾驶概念在汽车行业兴起,传统汽车测试解决方案不再适合当下多参数、高定制化的测试需求,国内外汽车测试厂商面对新时局、新挑战,在解决方案上推陈出新,力争先机。
9月25日,NI(美国国家仪器公司, National Instruments,简称NI)参展国内最大的整车和部件试和验证技术与服务展会——2018中国国际汽车测试展( Auto Testing Exhibition)。本次展会,NI以“智能网联汽车提供完整的研发验证到产线测试解决方案”为主题,重点展示了汽车安全测试的 ADAS_all_in_one的方案。
硬件在环ADAS测试解决方案
目前,汽车产业正朝着自动驾驶方向发展,而高级驾驶辅助系统(ADAS)是实现自动驾驶发展的重要前提。ADAS概念的引入,让汽车的零部件组成发生了改变,让驾驶者的驾驶行为也不同以往。但是,这些改变都是基于汽车本身,因此测试系统需要做的就是在全新的硬件系统里,和全新的使用环境下测试汽车的品质、可靠性、耐久性和安全性。
NI首席执行官Alex Davern表示:“传统供应商定义的解決方案只能很少或根本无法满足不断变化的需求,与之不同的是,NI软件定义的平台可以让您完全控制您的测试系统功能。NI提供一系列通用开发工具和针对特定应用的软件,所有这些软件都集成了各种第三方测试和设计产品。您可以选择自己喜欢的工具,并充分利用您的专业知识来满足您的特定要求。NI的平台为高性能模块化硬件提供了多种选择,以满足汽车I/O和网络需求,所有这些都基于业界领先的商用现成(COTS)微处理器、FPGA、网络和I/O技术。这种模块化方法能够让您的测试系统适应雷达和V2X通信等新兴技术。”
展会上,NI的ADAS硬件在环测试(HL)系统展示了完整的针对智能驾驶系统的在环测试能力,实现多传感器融合的硬件在环,涵盖77Ghz雷达,摄像头,LTE-V,GNSS模拟,驾驶模拟器、录播和回放等测试能力。硬件在环实时测试系统有很好的兼容性、可扩展性,支持与很多场景仿真软件进行交互,并可将车辆或电机模型运行在实时系统和FPGA 终端上。
硬件在环实时测试系统使用场景仿真软件( SCANER studio/ Carmaker/ Prescan)产生设定的场景给到智能汽车上不同的传感器,通过屏幕或者数字注入方式给到摄像头,通过NI的车载雷达模拟系统给到毫米波雷达,通过RF射频模块给到V2X模块/传感器、不同传感器收集到的道路反数据给到电子控制单元(ECU),ECU综合各类传感数据做融合后进行决策,决策通过搭載有车辆动力学模型的PXI平台执行。
同时,整个系统还配备了GNSS模拟器,用来模拟车辆驾驶在不同地域的情况,整个测试环节可进行记录以及回放,用于后续针对行动,对算法做进一步的详细分析。NI的硬件在环测试系统可以提升ADAS硬件在环测试系统的安全性。NI亚太区汽车市场经理贾青超强调:“我们的硬件在环测试系统是基于平台化方法,具有良好的开放性和灵活性。这一基于平台的测试方法,由灵活的硬件,开放的软件以及强大的生态圈构成可以有效应对快速变革的智能汽车测试。”
展会现场,NI的生态联盟(ADAS iiT)也一同亮相,包括用 innosimulation的驾驶模拟器,SCAneR Studio,Camera测试方案,NI合作伙伴Konrad基于NI VRTS提供的需达测试方案,NI联盟合作伙伴也提供了基于NI的USRP针对V2X测试,以及NI的GNSS模拟可以进行数据记录回放功能。
NI和生态联盟伙伴一起实现了自适应巡航控制(ACC)、车道保持辅助系统(LKAS)、自动紧急制动系统(AEB)等算法和功能验证。
数据采集软件 FlexLogger
这次展会,除了ADAS多传感器融合硬件在环,NI还展出了业界领先的企业级产线、实验室设备及数据管理方案,智能汽车、新能源汽车三电系统、机电系统数据测试解决方案等。
其中,NI 最新的数据采集软件 FlexLogger 引人瞩目,利用它可以帮助用户直接使用硬件构建灵活、可扩展的数据记录系统,且完全无需编程。用户可以使用针对特定传感器的配置工作流程来快速设置、显示和记录同步模拟传感器等设备的数据。只需搭建好硬件设备,设置好相关参数,随后便可根据实际需求设置自定义前面板以达到定制效果,同时记录测试配置的元数据还可被自动保存。展会现场的demo还利用了 NI DIAdem 软件实现了测试数据记录的自动筛选、调用、分析和报告。用户在配置好相关文件后,便可在 FlexLogger 中实现数据采集,数据分析,报告生成等一体化操作。
现场的demo 中使用了 FieldDAQ 设备进行数据采集。值得注意的是,FieldDAQ是一种坚固耐用的设备,具有IP67 级防水,-40至 85摄氏度耐温范围,支持 TSN(时间敏感网络)等特性,以简化恶劣环境所造成的分布式影响。适合满足用户在尽可能靠近传感器的情况下实现精确测量的需求。
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