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硬件在環(huán)仿真(HIL),對于自動駕駛來說有何意義?

在談及自動駕駛時,經(jīng)常會聽到“硬件在環(huán)”這個詞,硬件在環(huán)本質(zhì)上是一種把真實(shí)硬件(通常是控制器、執(zhí)行器或傳感器接口)放進(jìn)一個由計算機(jī)實(shí)時模擬的虛擬車輛/環(huán)境里的測試方法。簡而言之,就是把諸如自動駕駛域控制器、傳感器網(wǎng)關(guān)或者制動ECU——接到一臺“模擬的世界”上,虛擬的道路、其他交通參與者、傳感器回波、定位信號都被實(shí)時計算并送回真實(shí)硬件,硬件按照收到的信號做決定(比如下發(fā)制動指令),再把動作反饋到模擬器里,從而形成閉環(huán)。這種“環(huán)”就是硬件在環(huán)(Hardware-In-the-Loop,簡稱HIL)。

把真實(shí)硬件套進(jìn)虛擬世界,有兩個關(guān)鍵要點(diǎn),一是實(shí)時性,模擬必須以接近真實(shí)世界的時間尺度運(yùn)行,否則控制器的時序和延遲表現(xiàn)無法真實(shí)展現(xiàn);二是接口還原,虛擬環(huán)境要通過各類總線、模擬信號甚至視頻流,真實(shí)地驅(qū)動目標(biāo)硬件的輸入輸出口。HIL把“實(shí)驗(yàn)室可控”和“硬件真實(shí)性”兩者結(jié)合起來,是自動駕駛系統(tǒng)開發(fā)里不可或缺的一環(huán)。

HIL在自動駕駛開發(fā)中的關(guān)鍵作用

在自動駕駛的開發(fā)周期里,HIL扮演著多面手的角色。它是快速驗(yàn)證控制邏輯與硬件接口的試金石。自動駕駛控制器和底層執(zhí)行單元之間有大量的消息、狀態(tài)和時序要求,從油門、制動到轉(zhuǎn)向,從冗余傳感器切換到故障隔離,若只靠軟件仿真,將難以得到保證。當(dāng)把真實(shí)控制器接入HIL平臺,就能在可控場景里觀察到真實(shí)硬件在不同工況下的反應(yīng)、總線負(fù)載情況以及異常處理流程,從而在早期發(fā)現(xiàn)接口不匹配、時延超限或異常轉(zhuǎn)態(tài)未覆蓋的問題。

HIL還可以對極端與罕見場景進(jìn)行重復(fù)測試。真實(shí)道路上某些邊緣情形出現(xiàn)概率極低,但對安全影響極大,比如冰面打滑下的多軸失效、復(fù)雜交叉口的多方?jīng)Q策沖突、多個傳感器同時被遮擋或遭遇干擾等,都屬于這類情況。HIL可以把這些情況在短時間內(nèi)反復(fù)跑數(shù)千次,觀察控制器行為、記錄失敗模式、調(diào)優(yōu)安全策略,可有效降低硬件后期真實(shí)投入市場的隱藏風(fēng)險。

HIL還是連通模型仿真(MIL/SIL)與道路測試的橋梁。在開發(fā)流程里,先是模型在模型環(huán)(MIL)或軟件在環(huán)(SIL)里驗(yàn)證算法邏輯,再推進(jìn)到HIL把真實(shí)硬件納入驗(yàn)證鏈路,最后才到實(shí)車道路測試。這樣分層驗(yàn)證不僅節(jié)省成本,也大幅降低把問題帶到真實(shí)車輛上的概率。HIL同時也是回歸測試與持續(xù)集成的重要工具,每次軟件或硬件變更,都可以在HIL上運(yùn)行一套自動化的回歸場景,及時捕捉回歸缺陷。

HIL對合規(guī)與功能安全驗(yàn)證也非常重要。在ISO 26262的功能安全框架,隨著開發(fā)進(jìn)入高安全等級(ASIL)的要求,必須對硬件/軟件在失效情況下的行為有充分論證與測試證據(jù)。HIL能模擬傳感器失效、通信丟包、執(zhí)行器遲滯等故障,檢驗(yàn)系統(tǒng)的診斷、限速或棄權(quán)(fallback)邏輯是否滿足安全要求。對于SOTIF(意圖功能安全)相關(guān)的邊界條件與未知失效模式,HIL提供了一個可控的試驗(yàn)臺。

實(shí)施HIL測試的技術(shù)要點(diǎn)與常見做法

要把HIL做得有價值,需要把握不少技術(shù)細(xì)節(jié),實(shí)時仿真能力就是其中之一。實(shí)時仿真能力不只是“跑得快”那么簡單,而是仿真平臺必須保證在固定步長內(nèi)完成車輛動力學(xué)、傳感器模型和環(huán)境邏輯的計算,并在規(guī)定時間窗口前把數(shù)據(jù)輸出給真實(shí)硬件?刂破魍ǔR詭资綆装俸掌澾\(yùn)行,一些低層控制回路甚至要求千赫級別的更新頻率,仿真平臺的計算鏈路、操作系統(tǒng)調(diào)度和網(wǎng)絡(luò)傳輸都要精心設(shè)計,避免抖動(jitter)和超時。

傳感器建模是HIL成敗的核心之一。攝像頭、雷達(dá)、激光雷達(dá)、毫米波雷達(dá)、超聲波、GNSS/IMU等,每類傳感器的物理特性不同,模擬方式也差異很大。對于攝像頭,逼真的圖像流(包含光照變化、雨雪、光暈和運(yùn)動模糊)對感知算法驗(yàn)證至關(guān)重要;對于雷達(dá)和激光雷達(dá),回波模型需要考慮多徑、反射強(qiáng)度、噪聲和分辨率;對于定位系統(tǒng),仿真需要支持差分定位、遮擋導(dǎo)致的跳變以及多路徑誤差。常見的做法是把傳感器仿真和物理引擎耦合,或者采用基于錄制的傳感器流來校準(zhǔn)模型輸出,以提升感知層在HIL的可信度。

接口與協(xié)議層的還原同樣重要。自動駕駛系統(tǒng)里常見的通信方式包括CAN、Ethernet(包括UDP/TCP和以太網(wǎng)AVB/TSN)、FlexRay、LIN,以及模擬與數(shù)字I/O。HIL平臺要能模擬這些總線的負(fù)載、時延、幀丟失和優(yōu)先級沖突。特別是在多域控制器和域網(wǎng)互聯(lián)的架構(gòu)下,總線擁塞或優(yōu)先級倒置會直接影響控制決策,HIL可以提前發(fā)現(xiàn)這些系統(tǒng)級的問題。

故障注入是HIL的強(qiáng)項(xiàng)之一?梢栽诜抡胬锒x傳感器噪聲上限突增、通信丟包率提高、執(zhí)行器信號飽和、時鐘漂移甚至電源瞬變,然后觀察整車控制器的降級策略是否按預(yù)期工作。好的HIL測試不僅關(guān)注“系統(tǒng)能否完成任務(wù)”,更會關(guān)注“系統(tǒng)在不滿足理想條件時能否安全退回”,這正是自動駕駛安全設(shè)計的核心。

自動化與測量是提升HIL效率的另一個關(guān)鍵。一個成熟的HIL實(shí)驗(yàn)室會把場景庫、回歸套件、數(shù)據(jù)采集和結(jié)果判定自動化,測試報告可以在測試后自動生成并歸檔。為了度量系統(tǒng)的性能,常用的指標(biāo)包括決策延遲、控制穩(wěn)態(tài)誤差、軌跡偏差、碰撞概率估計、誤報與漏報率、以及在故障觸發(fā)下的安全完成率等。這些指標(biāo)需要在HIL環(huán)境里用可復(fù)現(xiàn)的腳本與基準(zhǔn)場景來收集,以便長期比較和回歸追蹤。

最后要注意的是,不同層級的HIL有不同側(cè)重點(diǎn)。整車級HIL(vehicle-levelHIL)關(guān)注控制與執(zhí)行在車輛動力學(xué)和車身系統(tǒng)耦合下的表現(xiàn);傳感器信號級HIL強(qiáng)調(diào)傳感器回波與感知算法的交互;而網(wǎng)絡(luò)級HIL則用于評估域間通信與分布式?jīng)Q策的正確性。把這些層級組合成一條完整的驗(yàn)證鏈路,可以從模塊級到系統(tǒng)級逐步放大測試范圍。

HIL的局限與如何與道路測試配合

HIL雖然很強(qiáng)大,但它不是萬能的。模型不可能做到與真實(shí)環(huán)境完全真實(shí),無論是車輛動力學(xué)、輪胎與路面相互作用,還是復(fù)雜光學(xué)現(xiàn)象和電磁干擾,仿真模型總有簡化與假設(shè)。對感知而言,真實(shí)世界的不可預(yù)測性(偶發(fā)的反光、臟污鏡頭、復(fù)雜背景物體等)往往難以完全在仿真里還原。因此,過度依賴HIL而忽視封閉場地和開放道路的實(shí)車驗(yàn)證,會留下“仿真覆蓋但現(xiàn)實(shí)失效”的風(fēng)險。

有些硬件行為只在物理世界里才會顯現(xiàn),比如某些電子元件在溫度極限下的非線性失真、連接器的物理松動、焊點(diǎn)微裂紋導(dǎo)致的間歇性接觸等,僅依靠HIL難以完全覆蓋。HIL能模擬信號層面的異常,但對這些真實(shí)物理失效的模擬需要額外的環(huán)境試驗(yàn)(溫度、振動、濕度)與實(shí)際硬件老化試驗(yàn)來補(bǔ)充。

HIL的角色其實(shí)是一個“高效的中間層”,在軟件開發(fā)和硬件交付的早期與中期,用HIL做大批量、低風(fēng)險、可重復(fù)的驗(yàn)證與回歸;在產(chǎn)品走向成熟前,再把通過HIL的結(jié)果帶入封閉場地和城市道路測試,用現(xiàn)實(shí)環(huán)境去補(bǔ)足仿真盲區(qū)。換句話說,HIL把“危險與稀有事件”的驗(yàn)證搬到可控實(shí)驗(yàn)室,而道路測試則把“真實(shí)世界物理邊界”補(bǔ)齊,這兩者互為支撐,缺一不可。

HIL能產(chǎn)出大量數(shù)據(jù)和看似精確的度量,但這些度量的可信度取決于場景的代表性與模型的精度。陳列一長串通過HIL的性能數(shù)字固然有說服力,但必須透明地說明測試覆蓋范圍、模型假設(shè)與不確定性邊界,只有這樣才能讓管理層、審計方或法規(guī)審查者真正理解結(jié)果的含義。

為什么HIL值得重視

把真實(shí)硬件放進(jìn)模擬世界,這個想法看起來很簡單,但在自動駕駛這樣既復(fù)雜又安全敏感的系統(tǒng)里,它帶來的價值極為實(shí)際。HIL在縮短開發(fā)周期、降低測試成本、快速復(fù)現(xiàn)邊緣場景、支撐功能安全論證和實(shí)現(xiàn)自動化回歸這幾方面,都有不可替代的作用。它讓自動駕駛系統(tǒng)能在“零風(fēng)險”的實(shí)驗(yàn)室內(nèi),把系統(tǒng)逼問到極限并修補(bǔ)漏洞,然后把更穩(wěn)定、更安全的版本帶到賽道和城市里去驗(yàn)證。

想要把HIL用好,智駕最前沿有幾點(diǎn)建議。要從項(xiàng)目一開始就把HIL納入驗(yàn)證策略,而不是把它當(dāng)成最后的合格門檻;要建立可復(fù)用的場景庫和自動化回歸流程,把測試碎片化并持續(xù)執(zhí)行;要重視傳感器模型與接口協(xié)議的真實(shí)性,尤其是對感知和通信鏈路做深入校準(zhǔn);要把HIL的測試結(jié)果與實(shí)車試驗(yàn)的數(shù)據(jù)互相比對,形成“模型校正—模型驗(yàn)證—實(shí)車驗(yàn)證—再校正”的閉環(huán);最后,要保持對仿真局限的警覺,把環(huán)境應(yīng)力試驗(yàn)和長時間的硬件可靠性試驗(yàn)作為必要補(bǔ)充。

-- END --

       原文標(biāo)題 : 硬件在環(huán)仿真(HIL)對于自動駕駛來說有何意義?

聲明: 本文由入駐維科號的作者撰寫,觀點(diǎn)僅代表作者本人,不代表OFweek立場。如有侵權(quán)或其他問題,請聯(lián)系舉報。

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