自动驾驶感知能力测试验证服务

作者:本网编辑 文章来源:AI《汽车制造业》 发布时间:2019-10-16
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亮道智能提出的感知能力测试验证方法是在真实交通场景下考察车辆传感器(如:车载摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等)或传感器融合系统的环境感知能力,基于大数据平台处理分析数据,生成环境感知KPI报告,通过软件在环(SiL)、硬件在环(HiL)的方法,帮助客户进行算法升级迭代,最终让环境感知系统达到SOP状态。

项目名称:自动驾驶感知能力测试验证服务

推荐公司:亮道智能

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项目进展及成果

一、项目介绍

此次亮道智能申请的创新开发项目是自主研发的自动驾驶感知能力测试验证服务。当主机厂等客户启动L3-L5自动驾驶汽车量产项目,进行传感器感知能力测试验证时,会使用到该项目中的产品服务。

亮道智能提出的感知能力测试验证方法是在真实交通场景下考察车辆传感器(如:车载摄像头、毫米波雷达、超声波雷达、激光雷达等)或传感器融合系统的环境感知能力,基于大数据平台处理分析数据,生成环境感知KPI报告,通过软件在环(SiL)、硬件在环(HiL)的方法,帮助客户进行算法升级迭代,最终让环境感知系统达到SOP状态。

该项目承担企业亮道智能是一家新型自动驾驶智能化测评服务提供商,致力于推动高级自动驾驶(L3-L5)量产落地,专注于自动驾驶汽车量产开发阶段的环境感知系统测试验证。

公司总部位于北京,在德国柏林和慕尼黑两地建立了研发中心,在上海成立了商务中心,在固安设有工程中心。公司已经与长城汽车、Ibeo、大众集团(包括旗下 VW, Audi, Porsche 三大品牌)、Paravan、 Innovusion、HFM 等自动驾驶核心技术企业建立了深度合作关系。

二、项目进展与成果

通过两年多的自主研发,该创新开发项目已经完成了如下工作:

(1)设计开发了用于测试验证的测评参考系统(Reference System),并掌握实现待测设备和Reference system之间进行时间同步与空间校准的能力。

(2)开发自动化真值生成工具Ground Truth Generator(GTG),可以完成目标物体客观真值自动化标注

(3)开发了一套自动化测试验证工具链,可以使分析和使用大数据更加流畅,从而提升测试验证效率

① LD Scenario自动化场景提取工具

根据客户对场景的定义以及ODD(Operational Design Domain)设置,该工具可以自动化从完成标注的数据集中提取关联数据并生成场景,支持场景包括:侧切场景、跟车场景、换道和超车场景。

② LD DuT KPI Statistics待测传感器/融合传感KPI分析工具

该KPI分析工具可自动化输出DuT感知性能的统计分析结果,包括摄像头、毫米波雷达、激光雷达、传感器融合系统的感知KPI报告。

(4)PB级智能驾驶大数据挖掘与分析,可帮助客户提取功能开发需求,获得传感性能表现,完成传感器开发迭代

公司通过对海量数据的处理和分析,提取真实场景中的交通参与者行为,总结当地交通状况和驾驶习惯,建立自动驾驶场景库,服务于智能驾驶开发。

三、 项目创新性

未来数年内,全球汽车行业将迎来L3&L4自动驾驶汽车量产的高发期。从L3自动驾驶开始,驾驶权将从人类移交给系统,自动驾驶环境感知系统测试验证的重要性在逐渐获得全行业的重视。目前在业内还没有企业能提供针对L3&L4自动驾驶环境感知的全套自动化的测试验证服务,亮道智能正在实现从0到1的突破。

同时,在自动驾驶量产竞争中,中国企业是其中重要的先进技术推动者和产品落地的领先者。目前宝马、奥迪等头部整车厂以及博世、大陆等头部TIER 1供应商初步建立了自己的测试验证能力,但不对外提供服务。国内主机厂在自动驾驶环境感知功能优化升级,自主品牌传感器供应商在上车量产前,缺少感知系统测试服务提供商。亮道智能响应的正是这一行业需求。

测试验证服务提供商不是一个可以轻易胜任的角色,基于大数据的自动化测试验证可能是目前自动驾驶行业技术门槛要求最高的新兴领域。亮道智能在感知能力测试验证领域的关键创新点和核心积累在于:

1.自主研发适应中德交通环境的激光雷达算法,在时间和质量上均保持领先性

2.自主研发自动化感知能力测试验证工具,填补行业空白

以自动化真值标注工具为例,在理想状态下,该工具可以在一周内可以完成数千小时数据的处理。

(3)深入了解中德交通驾驶习惯,积累了两年驾驶行为分析经验

 

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