SIEMENS驗證工具助力更安全、更可靠車輛的開發(fā)

（文章來源：電子工程世界）

未來的汽車將會帶動眾多技術(shù)的融合。電氣化、傳感器、連接性、云計算、大數(shù)據(jù)和 ?AI，它們在自動駕駛汽車、車輛與萬物 （V2X） 通信以及信息娛樂電子設(shè)備的功能安全及其駕駛輔助功能方面都有著緊密的聯(lián)系。

此外，這些車輛是終極的系統(tǒng)體系之體系。在最低層，我們擁有單獨的傳感器和集成電路。它們在車輛的各個子系統(tǒng)中交互，而這些子系統(tǒng)則構(gòu)成了車輛本身。但整個體系并未止步于此：車輛不過是總體車載環(huán)境的一部分，該環(huán)境還包括其他車輛、行人、基礎(chǔ)設(shè)施，甚至云。

這使得汽車系統(tǒng)的驗證成為一項艱巨的任務(wù)。毫不夸張地說，需要檢驗的場景數(shù)量多達數(shù)百萬個，而且每個場景都有不同的變型。例如，在一個場景中，可能有汽車正在接近人行橫道上的行人。但這可能發(fā)生在一天中的不同時間，具有不同的天氣、不同的行人服裝和不同的種族類型。實際上，所有這些因素共同構(gòu)成了一個憑借手動物理方法絕對無法完成的驗證項目。

在 2016 年巴黎車展上，豐田首席執(zhí)行官 Akio Toyoda 曾提醒人們，“汽車驗證需要 142 億英里的測試”。在 2014 年的一篇文章《自主駕駛》（Autonomous Driving） 中，Roland Berger 指出，“設(shè)計驗證即便不是成本最高的部分，也是一個非常重要的部分”。麥肯錫報告《機器人何時上路》（When Will the Robots Hit the Road） 中則告誡人們，盡管硬件創(chuàng)新將會成果卓著，但軟件仍會是一個關(guān)鍵的瓶頸”。任何人如果不能充分認識到汽車設(shè)計的艱難卓絕，危險隨時可能一觸即發(fā)。在這個行業(yè)里，只有做好充分準備，才不會讓一些艱苦繁重的工作弄得措手不及。

汽車設(shè)計的復(fù)雜性本來已經(jīng)足夠高了，安全和保障問題則讓它變得更加復(fù)雜，因為這是一個生命攸關(guān)的問題。隨著 ISO 26262 等標準以及即將出臺的旨在定義測試場景的 SOTIF（預(yù)期功能的安全性）標準的日趨成熟，各種認證層出不窮。在安全方面，供應(yīng)商絕對不能敷衍塞責(zé)；他們必須證明安全性。

除了上述所有需求之外，盡快將具備成本競爭力的產(chǎn)品推向市場，是另一項常見的挑戰(zhàn)。這一問題迫切需要能夠改善此流程的可管理性的驗證工具。要讓一輛新車能夠快速、高效地上路，必須綜合運用現(xiàn)實場景建模、硬件加速仿真和機電驗證。

要讓自動駕駛汽車行之有效，其系統(tǒng)必須執(zhí)行三項任務(wù)：感知：車輛必須能夠感知其周邊環(huán)境。此外，為保證正確的操作，還必須感知許多內(nèi)部條件。計算：必須評估這些傳感器的輸出，以便做出決策。執(zhí)行：這些決策必須控制車輛的某個部分或其操作的某個方面。

任何綜合驗證過程都需要包含上述所有三個元素。由于沒有時間使用試錯法，通過物理樣機研究來查找問題，因此上述要求構(gòu)成了一項嚴峻的挑戰(zhàn)。而且，我們肯定無法在真實的物理車輛中進行完備的安全和保障測試。要執(zhí)行全面的驗證作業(yè)，我們唯一的途徑是對整個系統(tǒng)，包括環(huán)境和車輛進行虛擬化。

這意味著我們需要工具來執(zhí)行以下任務(wù)：驗證真實的環(huán)境條件和響應(yīng)這些條件的傳感器輸出。考慮到傳感器輸入，驗證執(zhí)行決策計算的電路。做出經(jīng)過計算的決策，并將其應(yīng)用于這些決策所控制的機械系統(tǒng)的虛擬化版本。

Siemens Tass 部門的 PreScan 工具可執(zhí)行第一項任務(wù)。它能廣泛地對車輛基礎(chǔ)設(shè)施（例如道路或路段、橋梁和十字路口等）、實體對象（例如樹木、建筑物和交通標志等）、其他車輛和行人以及天氣條件進行建模。它還擁有一個綜合的已建模傳感器庫，其中包括攝像頭、雷達、激光雷達、超聲波傳感器、紅外傳感器、V2X 通信和 GPS。

這些元素協(xié)同工作，以允許對現(xiàn)實道路條件進行建模，并針對一天中的時間、天氣、車輛或行人服裝的顏色、行人特征及其他多種可用來測試這些場景的方法提供模型變型。這些虛擬場景共同產(chǎn)生各種車輛傳感器在對場景做出反應(yīng)時所生成的信號。然后可使用這些信號來測試負責(zé)響應(yīng)傳感器的集成電路。
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