场景挖掘推动高效测试与出海
场景挖掘推动高效测试与出海
- 袁航 | FAE高级工程师，康谋科技
自动驾驶测试需要覆盖千万级场景，如何从海量数据中精准找到关键用例？当企业面对 Euro NCAP 严苛认证时，是否只能靠数百万公里的路测“碰运气”？
本场演讲将围绕自动驾驶测试全流程，揭示数据处理与场景挖掘如何成为突破行业瓶颈的关键钥匙。分析当前基于场景的测试痛点——安全评估与成本控制的平衡难题，如何通过数据与场景的深度融合，帮助企业实现测试成本降低 50%、出海认证周期缩短 40% 的实际价值。
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精选Q&A
IVEX场景挖掘工具能够识别的驾驶场景有哪些？
默认情况下，工具可以提取12种场景：切入、切出、接近慢速车辆、接近制动车辆、接近停止车辆、自车变道、自车超车、后方车辆超车、自车跟车、后方车辆跟车、对向车辆接近、自车转弯。其它自定义类别可以基于进一步深入讨论进行定制化。
数据采集推荐的传感器配置？
- 相机(3)：Full HD相机，6mm焦距，30fps
- 激光雷达(1)：128线，能够以高精度提供360度的探测
- GNSS/RTK(1)：刷新率＞10Hz，用于车辆的位置、速度和姿态
IVEX所需要的传感器需求是什么，是否需要真值？
对于没有提供感知数据的客户，上传的数据必须至少包含定位信息（GPS）与激光雷达点云数据。此外，作为可选项，也可以包含用于提升场景提取准确度且在可视化界面提供上下文信息的相机图像。对于拥有感知系统的客户，可以在工具中直接摄取感知的数据，需要自车的位置速度姿态、障碍物边界框尺寸与ID、相机图像（可选）。
真值数据对IVEX解决方案而言不是必需的，因为我们可以在感知数据的基础上提取驾驶场景，并处理任何类型数据。根据客户的使用案例，真值数据可以是有用的。在客户使用IVEX感知算法时，系统性能是可以确保提供准确的场景分类的。如果客户提供了自己的感知数据，客户需要确保这些感知数据的质量足够好，使得障碍物及其轨迹能够被正确识别。
IVEX场景提取时支持的参数有哪些，如何进行提取？
目前支持的参数有：自车速度、障碍物速度、相对速度、1D碰撞时间（TTC 1D）、2D碰撞时间（TTC 2D）、车头时距、距离、车道位置、自车加速度、障碍物加速度。
提取的方式则是根据自车与其他对象之间的距离或速度等关系，比如一个Cut-in切入场景，我们可以根据自车速度大于或等于4m/s、障碍物速度大于或等于1m/s、自车与障碍物之间的纵向距离小于50m、自车没有进行变道（自车与最近的车道线的距离大于0.5m）、自车轨迹与障碍物轨迹之间的距离小于3m这些条件来提取。提取的条件可以根据需求或标准进行自定义。