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挑戰(zhàn)
在開發(fā)流程早期評估數(shù)據(jù)融合與駕駛功能

由于駕駛輔助功能不斷增加的復雜性，加上不同傳感器間的集成與融合，盡早地在開發(fā)周期內(nèi)評估系統(tǒng)的性能就變得越來越重要。理想情況下，這些都是自動完成的，而且在建模階段已經(jīng)完成。如果車輛動力學影響傳感器系統(tǒng)的檢測性能，或考慮到一些限制案例，測試系統(tǒng)需要也能夠?qū)Ρ粶y件DUT進行閉環(huán)測試。具有適當?shù)膶Ｓ弥笜恕貏e對于數(shù)據(jù)融合的驗證，是另外一個需求。

解決方案
在虛擬環(huán)境下自動測試算法與功能模型

功能開發(fā)人員使用虛擬測試環(huán)境驗證多傳感器數(shù)據(jù)融合與其他駕駛功能。例如，在早期開發(fā)階段沒有真實ECU硬件存在的情況下。基于像融合算法庫工具baseLABSCreate與算法原型開發(fā)環(huán)境工具vADASdeveloper，結合CANoe,vTESTstudio, TASS PreScan和baseLABS KPI工具。通過標準的接口，如FMI/FMU，CANoe內(nèi)嵌的對HIL解耦的FDX協(xié)議，數(shù)據(jù)在仿真環(huán)境、被測件DUT和指標工具間交互。

優(yōu)點
通過復雜的虛擬場景對駕駛輔助功能與數(shù)據(jù)融合進行早期的客觀評價

> 結合Vector CANoe, TASS PreScan和baseLABS的KPI Tooling，用戶可以利用端到端的工具鏈覆蓋整個測試過程
> 由于CANoe開放的接口，工具間的集成非常簡單，使用vTESTstudio設計測試用例非常方便
> 由于PreScan中虛擬世界可以靈活構造，傳感器物理特性可以精確模擬，ADAS算法的虛擬測試真實且詳盡
> 通過與真值系統(tǒng)對比，使用baseLABS KPI Tooling計算關鍵性能指標，客觀評價數(shù)據(jù)融合結果