基于實時嵌入式系統的自動駕駛系統HiL測試平臺

前言

自動駕駛系統與HiL測試平臺是“絕配”。

自動駕駛領域是軟件定義汽車的現身說法。過去很長一段時間汽車的調性常常由三大件——發動機、變速箱和底盤來定義，一輛車是舒適取向還是操控取向，要看三大件的技術水平和調教方式。由于傳統三大件的主體都是結構件，總的來說軟件的重要性并不高。但隨著汽車智能化的發展，這種態勢變了：除了關心汽車的“腿腳”夠不夠靈活穩健，用戶開始關心汽車的“大腦”是否智能，越來越多的整車廠也把汽車智能化水平作為賣點，最典型的像特斯拉，它的智能駕駛套件FSD是獨立售賣的，搭載FSD的車輛能夠實現L2級自動駕駛，代替駕駛員開車。類似FSD這一類的自動駕駛功能模塊是純軟件的，可以與硬件解耦，實現跨車型兼容和OTA遠程升級，就像手機APP一樣方便，而就是這樣的類似手機APP的汽車APP，定義了汽車的智能化程度。

在軟件定義汽車的大前提下，自動駕駛系統的開發的重點就是自動駕駛軟件。自動駕駛軟件不同于一般的汽車控制器軟件，它的功能驗證需要在各種駕駛場景中才能測試，而使用低成熟度的軟件進行實際的道路場景測試是非常危險且代價高昂的。HiL硬件在環測試平臺本質上是一種仿真的測試平臺，允許低成熟度的軟件在仿真場景中進行測試的同時能兼顧安全性和經濟性，是非常實用的自動駕駛系統開發工具。

HiL測試平臺

HiL硬件在環仿真是一種用于實時嵌入式系統的開發和測試技術。汽車的車載系統一般由傳感器——控制器——執行器構成，一般地，HiL硬件在環測試平臺的測試對象是控制器，傳感器信號、執行器信號以及其他通訊和負載信號由HiL測試平臺提供，相當于將控制器置于仿真的整車環境中。

典型HiL測試平臺架構

典型的HiL測試平臺主要由上位機、實時機、通訊模塊、IO模塊、故障注入模塊、信號調理模塊、負載箱、供電系統等構成。其中，上位機是一臺安裝了測試軟件的電腦，人機交互是基于這臺電腦展開的;實時機是安裝了實時系統的目標機，仿真模型在實時機上運行;通訊模塊提供CAN/LIN/Flexray等車載通訊資源;IO模塊提供數字/模擬的輸入輸出信號，包括電壓、電流、電平、PWM、計數、定時、觸發等;故障注入模塊提供硬線信號的開路、短路、接地、接電源等故障;信號調理模塊將IO模塊的輸入輸出調理到控制器能夠接受的范圍;負載箱給控制器的一些驅動端口提供相應的負載以消除相關報錯;供電系統給測試平臺安全供電，提供220V/24V/12V/5V/3.3V的恒壓電源以及可調電壓和功率的程控電源。基于以上的組件，HiL測試平臺實現的功能包括：功能測試、性能測試、網絡測試、標定、故障注入、診斷。 HiL測試的使用場景是ASPICE過程中的SYS.5系統合格性測試，在系統的軟硬件集成完畢以后對其進行的合格性檢查。當然，這種測試不是一次性的，而是一個迭代的過程，每次有需求變更或者bug修復引起的系統升版都需要進行新一輪的合格性測試。

ASPICE過程參考模型

對于迭代比較頻繁的系統開發，則CI/CD的開發模式則更為高效。CI/CD是一種持續集成和持續交付的開發理念，HiL測試平臺可以實現自動化測試，匹配CI/CD流程中的持續測試(continuous testing)的要求，能更及時地處理不斷產生的測試需求。

CI/CD開發模式

對于實時性和同步性要求高的測試也應該優先考慮使用HiL測試，因為HiL測試引入了實時目標機作為模型運行和信號交互的載體來解決實時性問題;同時，實時機與外設之間使用同樣的時鐘信號保障同步性。

HiL測試的優點在于：

便捷性，不需要完成整個系統的搭建即可進行測試，大大加速了系統開發的進程;

安全性，使用仿真的場景來避免帶有危險性的測試過程;

高效性，能夠實現自動化測試，測試過程一鍵完成，測試用例、數據、結果統一管理;

復用性，測試用例是可以保存并復用的;

經濟性，系統采用部分仿真的方式，節約了相關硬件或場景搭建的費用;

測試覆蓋度高，參數化的測試配置，能夠最大限度地覆蓋測試要求;

交互性，良好的人機交互易于測試人員操作使用。

自動駕駛系統HiL測試平臺

按照自動駕駛水平來分類，自動駕駛系統分為低階的ADAS高級輔助駕駛(L0-L2)和AD全自動駕駛(L3-L5)。無論是ADAS也好，還是AD也好，系統的整體架構是不變的：傳感器——控制器——執行器。傳感器主要包括了攝像頭、毫米波雷達、激光雷達、超聲波雷達等;控制器是指自動駕駛域控制器DCU，相比于分布式ECU，DCU是多個相似領域的ECU功能的整合，它的特點是集成了高性能的域主控處理器、豐富的硬件接口資源以及強大的軟件功能特性，同時它的測試也相應會更加復雜;執行器是指駕駛車輛用到的方向盤、油門、剎車以及擋位。真實的域控制器DCU是測試對象，而傳感器和執行器則是需要仿真的，HiL測試平臺的架構如下圖：

自動駕駛系統HiL測試平臺

從左至右依次是傳感器仿真模塊、待測域控制器、測試控制核心以及執行器仿真模塊，其中測試控制核心又包含了上位機和實時機，那么HiL測試的業務流程就是：

上位機運行場景仿真程序并調度傳感器進行場景的感知，在仿真程序中包含一臺自動駕駛的主車和為實現特定自動駕駛功能搭建的道路、信號燈、路牌等交通元素，主車在其中行駛就形成了特定的場景;

傳感器仿真模塊將感知到的場景信息以CAN或者以太網的通訊方式發送給域控制器;

域控制器對感知信號進行融合和決策，確定是否激活某種自動駕駛功能，并發送相應的控制信號；

實時機運行動力學仿真，將域控制器發送的控制信號解算為位姿信號，并將其反饋給場景仿真程序;

場景仿真程序接收位姿信號，實時調整場景中仿真車輛的位置和姿態;

執行器仿真模塊是一臺駕駛模擬器，用于模擬駕駛員的功能，在自動駕駛功能未激活時可以駕駛車輛，在其激活時作為后備駕駛員;

記錄上述過程中產生的數據，即可根據功能規范/測試用例的標準判斷測試的成敗。

另外，上位機搭載了測試自動化軟件，可實現測試過程的自動化;故障注入、信號調理、負載箱、電源管理等標準模塊默認是包含在自動駕駛HiL測試平臺中的，上一章節有提及，不再贅述。

傳感器的仿真包括了對攝像頭、毫米波雷達、激光雷達以及超聲波雷達的仿真，對攝像頭的仿真有兩種形式——暗箱仿真和視頻注入。暗箱仿真是指將場景仿真軟件生成的視頻文件呈現至高清顯示器上，控制真實攝像頭進行圖像拍攝，通過圖像處理和格式轉換后反饋至域控制器;視頻注入是將場景仿真軟件生成的視頻信號通過顯卡傳輸至視頻注入單元，根據模擬攝像頭幀率，分辨率以及顏色空間等進行轉碼，并通過高速串行接口輸出至域控制器。暗箱仿真的形式適合單目攝像頭且攝像頭數量不多的應用場景，視頻注入的形式適合雙目、魚眼攝像頭和攝像頭數目較多的場景。

毫米波雷達仿真也有兩種方式：暗箱仿真和信號注入。暗箱仿真是指將虛擬場景中的毫米波雷達模型信息進行分析計算，控制待測雷達發送雷達信號給雷達目標模擬器，模擬器接收信號，加入延時后再發送與接收信號相同振幅、頻率和周期的信號給暗箱中的真實雷達，雷達直接將信號發送給域控制器。信號注入是指在場景仿真軟件的車輛模型中加入待測雷達的模型，然后在測試中將雷達模型的反饋通過下位機實時傳遞給域控制器。激光雷達和超聲波雷達的仿真在原理上與毫米波雷達是一致的。

雷達暗箱仿真示意圖

場景仿真可以使用常用的仿真軟件來，比如Prescan、Carla、Vires VTD，來完成。場景仿真完成的任務是根據測試規范中的要求，通過對各類交通參與者、交通元素、基礎設置、自然環境、天氣條件的排列組合，搭建出相應的測試場景。

動力學仿真同場景仿真一樣，也可以由成熟的工業軟件，比如Amesim，來實現。Amesim采用功率鍵合圖的形式，借助單個零件的組合搭建車輛的動力學模型。動力學仿真的主要內容就是基于車身質量、車身尺寸、轉動慣量、重心位置、發動機扭矩、變速箱變比、輪胎、輪轂、接觸阻力等等一系列參數建立的動力學模型，這個動力學模型跟場景模型聯合仿真，讓車輛在場景中跑起來。 ?

Amesim車輛動力學模型

執行器的仿真工作由一臺駕駛模擬器完成，主要是駕駛控制信號的輸入和車身姿態的反饋。測試人員操作駕駛模擬器的方向盤、油門、剎車、檔桿進行駕駛操作，這些操作轉化為駕駛控制信號輸入給仿真場景中的主車;主車的動力學模型對駕駛操作進行解算得到位姿數據，這些數據再反饋給駕駛模擬器的底座。值得注意的是，如果要獲得車身姿態的反饋，駕駛模擬器需要配備6自由度的座椅。? ?

結語

軟件定義汽車的大趨勢給自動駕駛系統的開發帶來比其他車載控制器更高的要求：高迭代速度和高測試覆蓋度。傳統的測試手段費時耗力，而HiL測試平臺憑借仿真的測試環境和參數化的測試配置，能夠快速響應高強度大范圍的測試需求，是自動駕駛系統測試的不二選擇。

編輯：黃飛

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