赞
踩
自动驾驶迅速发展,以不同速率开辟了多种不同的市场——自动送货车,无人小巴,自动矿车等。这篇文章是关于这些市场的测试验证需求,介绍如何使用一种单一的,可扩展的,基于场景的验证语言来表达如制动失败、后方超车、自动跟车等常见场景和特定于使用环境的场景。同时,也会介绍实现上述应用场景的解决方案OpenSCENARIO 2.0.
自动驾驶汽车的应用显然不局限于单一应用领域。能够开辟很多丰富的子市场,比如:
除此之外,还有更多的子市场。
除了按自动驾驶车辆上的功能划分,还可以按工作环境划分市场。因此,自动驾驶汽车的子市场规模还是足够庞大的,每个子市场都有自己的竞争。
这些市场有的已经慢慢扩大,比如澳大利亚矿山的无人矿卡已经流行;也有的才刚刚起步,比如印度加尔各答无人出租车刚刚运作。
经过新冠病毒全球范围的影响后,许多科技公司允许员工在家办公,放缓了许多项目开发进度。尤其是自动驾驶行业,因为需要更多的现场验证和开发。
另一方面,我们可以发现,如无人送货车、运输机器人,港口自动叉车等自动驾驶子市场变得更受重视。人们在劫后余生醒悟到这些市场的必要性。
有论文指出,尽管新冠病毒放缓了很多科研项目,但是无人送货车、运输机器人等项目反而被加快推进。
根据官方数据,2020年2月份宁波市只有800名卡车司机在工作,而正常情况下应有24,000名集装箱卡车司机。造成这种原因是卡车司机由于隔离检疫而无法上班,而一些司机担心受到感染自愿休息。
现在新冠病毒仍在肆虐,还会有许多城市遭遇如此情况。也就说明,未来这些城市会有部署无人送货车的市场,而这个市场落地的阻碍之一就是验证。因为相关法规和公众信任很难满足。
近期,许多实地测试已经停止,更多转变为虚拟测试。这种趋势也会继续持续下去。这两种测试手段我们都需要,但基于现在的情况来看,虚拟测试的效率会更高。
假设您的公司正在为上述其中之一的子市场构建自动驾驶方案,那么您和您的供应商必须:
我们主要来看验证功能。需要考虑不同情况,如下图所示。图中显示了一些自动驾驶汽车市场需要验证的功能。
举例让您更能对此有所了解:假设您要负责验证各个密闭区域内的自动卡车运输:
实际上,很难规划特定市场下需要验证的所有条件。比如,匹兹堡的一个送货机器人事故。它没有做任何违背它本身逻辑的事,仅仅是在人行横道入口处静止不动,就妨碍了一位坐轮椅的女士从街道进入人行横道。
然而上述风险与所有自动驾驶车辆(包括送货机器人)都必须担心的基本风险(比如躲避障碍)无关。
这个风险可能仅存于送货机器人,但是,我们可以从这个风险引申到所有自动驾驶车辆,创建“禁止自动驾驶设备阻止行人进入安全街道”这一场景。
那么如何对一种特定的自动驾驶车进行有效率且全方位的验证呢?一种有效的知名方法就是“覆盖率导向验证”。
为特定的自动驾驶市场设计风险维度验证非常困难,除了设计场景,还要设计具体的事件逻辑。(如当您的自动运输车遇到机械故障时发生什么)
原则上,每个自动驾驶公司都应该开发自己的验证方法,场景描述等。但是这样比较低效。因为不开源的项目就像闭塞的岛屿。开发困难还不可重复利用。
设想:如果您准备验证自动矿卡。那么您需要通过编程设计出如下情况: 提前制动、机械故障、恶劣天气、制动失灵等,还可能交叉发生。
所以您更希望寻找熟悉上述功能开发的团队,并且最好使用同一种通用的语言开发。
经过上面的引导,您已经发现。一种单一的、开源的、重复利用度高、基于场景的,可以同时能够表达所有场景,反馈覆盖率、KPI等参数的语言是自动驾驶行业迫切需要的。
那么目前ASAM(Association for Standardisation of Automation and Measuring)提出的OpenSCENARIO 2.0的概念也正是希望能够满足以上愿景。
日前,广州虹科正式加入国际自动化和测量系统标准化协会(Association for Standardization of Automation and Measuring Systems,ASAM),参与该协会的技术交流活动与合作。
更多关于OpenSCENARIO的内容请看往期文章:
往期文章:OpenSCENARIO介绍及目前面临的问题
基于场景的ADAS测试或将成为标准
【Scenario-Based Testing】ASAM最新会议精炼
Copyright © 2003-2013 www.wpsshop.cn 版权所有,并保留所有权利。