何为自动驾驶开发“刚需”？昆易数据回注系统填补国产测试链缺口

当前，汽车行业的变化速度非比寻常。随着“快速”“高阶”成为自动驾驶行业竞争的关键词，如何精进技术、提升测试效率和加快落地速度，成为行业迫切需要解决的问题。 　　道路测试周期长、成本高，覆盖的场景工况有限，尤其是对于Corner Case很难复现，且安全性也无法保障。相比之下，仿真测试场景配置灵活，场景覆盖率高，测试过程安全，能够复现Corner Case进行再测试，通过自动化仿真测试能够显著降本增效。

　　

近年来，随着智能驾驶发展提速，硬件在环HIL仿真测试技术开始彰显其独特优势，逐渐成为一大蓝海市场。在此背景下，昆易电子把握市场先机，推出AD HIL、数据回注系统等一系列智驾测试工具，为打造自主可控的测试链提供有力支撑。

　　

HIL测试链国产化：火热市场下的现实困境

　　

昆易电子技术研发总监、创始人李康此前曾向盖世汽车透露，“根据国外机构的预测，明年全球的仿真市场总量可以达到一百亿美元。”

　　

在仿真测试中，硬件在环(HIL)仿真便占据了相当重要的地位。据环洋市场咨询此前统计，2020年全球HIL仿真收入大约680.4百万美元，预计2026年达到853.1百万美元。从产品来看，HIL仿真市场可分为系统和服务，其中系统占据了约85.5%的市场份额，2020年规模为565.06百万美元。

　　

当前，HIL仿真技术广泛应用于汽车行业、航空航天、电子电力领域。汽车领域作为其最大的下游客户，2020年的市场份额就达到了70.8%。

　　

在自动驾驶系统研发中，硬件在环测试技术是研究汽车制动系统性能的重要手段。测试系统可以将实际系统中模拟困难或在纯仿真实验中非线性因素难以表现的硬件设备通过计算机连接到仿真环境中，进行车辆制动性能的试验。通过HIL测试研究汽车制动性能，在保障人员安全的同时，能够缩短产品研发周期，降低开发成本。

　　

虽然HIL仿真测试近几年才开始于国内进入公众视野，但在全球，这一领域的市场争夺战早已打响。

　　

以美国为首的欧美发达国家厂商dSpace、National Instruments、Vector Informatik、ETAS等凭借先发优势和成熟仿真产品，已在全球范围内的硬件在环仿真市场占据领先地位。

　　

然而与欧美相比，我国硬件在环仿真测试行业起步较晚，目前尚处于发展初期。且由于我国道路环境和交通构成相对复杂，驾驶行为多样化，自动驾驶汽车正确识别环境并做出准确响应本就面临挑战，针对我国的复杂路况搭建道路场景库难度则更大，可见我国仿真测试的发展道路并非坦途。

　　

但正如李康所言，“我们产业链的核心不可能永远依靠国外”，在如今不确定事件愈演愈烈的大环境下，国产替代或将成为未来我国汽车零部件行业的根本性演变逻辑。

　　

面对先发制人的“大厂”，国内本土厂商该如何在激烈竞争中取胜？

　　

技术创新或许是一条出路。在此背景下，我国本土汽车电子工具链供应商昆易电子以高精度同步、可定制化方案、高度集成、自主研发等优势为核心竞争力，其AD HIL、数据回注系统等一系列智驾测试工具已获得广泛应用。

　　

HIL测试：自动驾驶开发的加速器

　　

硬件在环测试是V模型开发流程中的重要一环。硬件在环Hardware-In-the-Loop，简称HIL。其中“in-the-loop”强调被测控制器需处于闭环中。

　　

简单而言，其原理就是使用HIL设备接收控制指令，模拟状态信息并发回控制器，让控制器以为自己在控制真实的测试对象，形成测试闭环。如此一来，就能直接在测试闭环中验证功能算法的逻辑性。

　　

此外，面对自动驾驶，控制器需要能够妥善处理故障情况，例如信号丢失、线路短路等。这些故障情况在实车上难以设置和复现，且具有一定危险性。通过HIL测试，能够方便地对多种故障进行取值、组合并进行测试，不仅能提升测试效率，也降低了实车路测的安全性风险。

　　

因此，硬件在环通常用于系统集成测试，验证自动驾驶车辆环境感知等重要模块的功能有效性。

　　

以昆易电子的HIL系统为例，HIL测试系统通常由实时仿真硬件系统、实时模型、管理软件、外部设备组成。智驾路采HIL方案的数据流如下：

　　 　　

     　　

图片来源：昆易电子

　　

如图所示，若要形成测试闭环，数据注入是其中必不可少的关键环节。

　　

高阶自动驾驶需要怎样的数据回注方案？