ADAS仿真系统开发与测试实践
ADAS仿真系统开发与测试实践
- 高升 | 智能驾驶测试资深高级经理，某知名OEM
自动驾驶技术正加速驶向现实，如何验证智能系统在极端场景中的决策可靠性？当传统道路测试成本高昂且无法穷尽所有风险时，仿真技术能否成为破局关键？
本场演讲将深入解析ADAS仿真测试的核心方法论与实践路径，从理论到工具链拆解仿真测试四要素，揭示如何构建覆盖“感知-决策-控制”全链路的数字验证基座；从方案到验证，对比分析SiL与HiL仿真环境的差异化设计，详解搭建高保真仿真平台的实战经验；从现状到未来，直面仿真置信度、复杂场景实时渲染等核心挑战，探讨智能驾驶HiL测试的未来发展。
精选Q&A
ADAS仿真测试如何确保传感器模型准确可靠？
传感器模型的准确性和可靠性是确保仿真测试能够真实反映实际驾驶场景的关键。我们需要根据实际传感器的特性来配置和调整传感器模型，包括位置、探测范围、精度等。同时不断通过实际的路测数据来校验和优化模型，确保能够准确模拟真实世界的各种情况。
对仿真系统做自我置信度评价的重要性？
通过对仿真测试进行评价，我们可以明确测试的范围和深度，知道测试能够覆盖到哪些方面，还有哪些方面可能需要进一步的加强。这就像是给我们的仿真测试做了一个全面的体检，帮助我们更好地理解测试的强项和弱点，从而更有针对性地进行改进和优化。
Logsim的作用？
Logsim是一个基于仿真平台的数据回放工具，其作用是帮助我们通过重现以前的驾驶场景分析问题，找出可能的缺陷或者进行性能评估，就像是我们时光倒流回到之前的某个场景，然后仔细观察和分析，帮助我们更好地理解系统的行为和表现。