从ADAS到自动驾驶 安全将如何得到保证？

美国交通部在当地时间10月4日，发布了第3版自动驾驶指导政策——《准备迎接未来交通，自动驾驶汽车3.0》。其中，在长达80页的文件中载明，“针对自动驾驶汽车，交通部准备通过美国公路交通安全管理局(NHTSA)来重新考虑现行安全标准的必要性和适用性。”

毫无疑问，汽车产业正在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。

无人驾驶还在来的路上，ADAS市场已经火爆。据Technavio研究分析，中国汽车ADAS市场预计在2017至2021年达到接近35％的强势复合年增长率。由于严格的安全规范和消费者对车辆安全意识的提高可能加剧市场竞争，尤其在中国政府实施C-NCAP 2018计划后，预计中国的ADAS市场将呈现指数级增长。

而伴随着ADAS驾驶辅助系统技术的快速发展以及全球汽车市场上的快速商业化，如何确保ADAS系统的可靠和安全？也成为汽车领域中关注度最高的话题。因此，ADAS自动驾驶辅助系统的测试也自然引起了各大车企及零部件企业的重视。

高定制化成为当前测试的主要需求

据中信证券的一位分析师称，当前的消费趋势是大众消费降级，可选消费在升级。作为可选消费的汽车，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。而汽车产业这些年一直一路高歌，与自动驾驶概念也在兴起，传统汽车的测试解决方案，已不能适合当下多参数、高定制化的测试需求，国内外的汽车测试厂商面对新的竞争格局，在解决方案方面都在不断推陈出新。

针对当前的行业现状，据悉，NI（美国国家仪器公司，National Instruments，简称 NI）的ADAS硬件在环测试（HIL）系统展示了完整的针对智能驾驶系统的在环测试能力，实现了多传感器融合的硬件在环，具备77GHz毫米波雷达、摄像头、LTE-V、GNSS模拟、驾驶模拟器、录播和回放等测试能力。系统使用场景仿真软件（SCANeR studio/Carmaker/Prescan等）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馈数据给到ECU，ECU综合各类传感数据做融合后进行决策，决策通过搭载有车辆动力学模型的PXI平台执行。该系统还配备了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，可供工程师做进一步分析。

NI亚太区汽车市场经理贾青超表示，NI在汽车领域有四大重要方向，其中最重要的方向之一就是ADAS和无人驾驶；第二个方向是针对于的测试，包括电池，电驱、电控等；第三个方向是车联网的一些测试，包括V2X，以及车自身的车载娱乐系统；第四个方向是车身/地盘和电子测试。   

其中在ADAS测试方面，贾青超指出，ADAS主要看感知、决策和执行，而感知主要取决于传感器，毫米波雷达、摄像头、激光雷达、超声波等等这些传感器。所以，首先是对于传感器本身的一些的测试，以及硬件在环系统。然后是更高级的驾驶的测试，需要把传感器进行融合。

NI中国汽车市场工程师唐晓城则补充指出，NI还提供车载雷达回波模拟器，去帮助测试一些场景，摄像头这部分有FPGA去做视频的注入，在里面添加故障的注入。不管是ADAS的HIL，还是传统的HIL，NI都会在里面提供NI的实时系统（real time），这个系统是硬件在环里面的一部分，属于被控对象，在这个系统里面可以实现车辆动力学的模型，根据待测算法ECU，将这个算法最后应用到转向、控制加减速等，可以放到底盘的动力学模型上面去实现，这是NI的另外一个部分。通过这个系统展示了一个HIL系统，同时也体现出NI对于不同雷达的测试能力，不仅用于仿真测试，比如产线测试也是用同样的一套VRTS系统。

如何保证自动驾驶技术更安全？

根据美国交通部统计数据，全美所有司机一年驾驶里程大概3万亿英里，一年美国发生的伤害事故大概2300万起，致命死亡事故大概32000起。这意味着在人工驾驶的情况下，一例死亡事故平均驾驶里程是1亿英里。

那么，要证明自动驾驶比人工驾驶更安全，路测基础里程应该是多少？

汽车嵌入式系统有一个国际标准： ASIL（ISO 26262 标准中重要评价体系），主要用于识别系统危害并对危害风险等级进行评估。AISL 分为四个等级，分别为 A、B、C、D，其中 A 是最低等级，D 是最高等级。

NI的生态联盟（ADAS iiT）innosimulation的驾驶模拟器

在 ASIL D 协议中，车企需要对汽车进行长达 1000 万公里的路试，并保证设备不出故障。这一数字相当于绕地球跑 250 圈。假设汽车每天 24 小时不间断按照 100 公里/时的速度行驶，完成1000万公里的测试需要10年以上的时间。

据了解，去年7月全球首款L3自主驾驶车奥迪A8发布之前，针对如何保证自动驾驶技术的安全性与可靠性，结合了路测和硬件在环两种技术。NI是硬件在环技术的供应方。奥迪利用 NI 的仿真测试平台在几个月的时间便完成了测试任务。按照 NI 一位技术工程师的说法，这种模拟仿真能够帮助车企或者一级供应商“加速智能驾驶汽车探索的步伐” 。

除奥迪外，在国内，目前NI与吉利汽车进行合作，基于 NI 的毫米波雷达平台，快速实现车载雷达的性能参数设计以及相应场景仿真测试；另外，NI也与中汽研进行合作，中汽研在NI的平台基础之上去制定一些法规标准，建立一些评价体系。

值得注意的是，实际路测与仿真测试是互为补充的。由于一些极限路况无法实测或者耗时太长，仿真测试必不可少。但实际路测也不能被仿真测试完全取代。

目前，NI与四家系统联盟商（ADASIIT）共同搭建了传感器融合的系统验证平台，整合摄像头、毫米波雷达、激光雷达、及V2X等传感器，从而实现智能汽车完整的硬件在环系统的测试解决方案。其背后强大的支持就是NI灵活的平台化系统。

自1976年成立以来，NI一直致力于开发高性能的自动化测试和测量系统，帮助工程师们将强大的可能性转化为真正的解决方案，在缩短产品问世时间的同时有效降低开发成本。

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