概述
為有效利用海量的路試數(shù)據(jù)并發(fā)揮其價(jià)值,經(jīng)緯恒潤(rùn)推出了OrienLink路試數(shù)據(jù)分析及開(kāi)環(huán)/閉環(huán)回灌測(cè)試系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用統(tǒng)一的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)標(biāo)準(zhǔn)平臺(tái),基于云計(jì)算技術(shù)提供的大規(guī)模存儲(chǔ)、高帶寬和高算力,能夠?qū)β吩嚁?shù)據(jù)進(jìn)行深入的場(chǎng)景挖掘。通過(guò)軟件在環(huán)(SiL)和硬件在環(huán)(HiL)回灌驗(yàn)證,該系統(tǒng)能夠充分評(píng)估和優(yōu)化算法性能,發(fā)揮數(shù)據(jù)價(jià)值。可解決智能駕駛測(cè)試過(guò)程中的幾類(lèi)問(wèn)題:
· 實(shí)車(chē)測(cè)試效率低,無(wú)法有效閉環(huán)驗(yàn)證
· 場(chǎng)景挖掘速度慢,數(shù)據(jù)堆積無(wú)價(jià)值
· 部分工況危險(xiǎn)性高,且無(wú)法重復(fù)測(cè)試
· 實(shí)車(chē)測(cè)試成本高,工況無(wú)法復(fù)現(xiàn)
本文將通過(guò)實(shí)際應(yīng)用案例進(jìn)行講解,例如圖1展示了一個(gè)典型的路試數(shù)據(jù)分析及SiL/HiL回灌方案。
圖1 典型路試數(shù)據(jù)分析和SiL/HiL回灌方案
路試項(xiàng)目數(shù)據(jù)分析案例簡(jiǎn)介
智能駕駛測(cè)試數(shù)據(jù)通常來(lái)源于汽車(chē)廠商在新車(chē)發(fā)布前進(jìn)行的實(shí)際道路測(cè)試、場(chǎng)地測(cè)試以及量產(chǎn)車(chē)的數(shù)據(jù)。其主要特點(diǎn)包括:數(shù)據(jù)覆蓋廣,經(jīng)過(guò)精心規(guī)劃和錄制,包含車(chē)載總線和傳感器數(shù)據(jù),能夠充分反映系統(tǒng)狀態(tài);數(shù)據(jù)量龐大,每次路試的持續(xù)時(shí)間可能為幾周或幾個(gè)月;團(tuán)隊(duì)分工明確,包括路測(cè)工程師、數(shù)據(jù)分析工程師和算法工程師等。圖2展示了某自動(dòng)駕駛研發(fā)項(xiàng)目中,使用OrienLink進(jìn)行數(shù)據(jù)分析和回灌測(cè)試的流程。
圖2 OrienLink測(cè)試分析流程
· 方案解讀
通過(guò)云端協(xié)同,多個(gè)業(yè)務(wù)團(tuán)隊(duì)可以在平臺(tái)上共同完成所有測(cè)試任務(wù)。路試團(tuán)隊(duì)根據(jù)測(cè)試需求,采集大量原始數(shù)據(jù),并通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)或磁盤(pán)郵寄的方式將數(shù)據(jù)上傳至云端。同時(shí),團(tuán)隊(duì)會(huì)提前進(jìn)行數(shù)據(jù)架構(gòu)設(shè)置、解析協(xié)議配置(如圖3),同步準(zhǔn)備數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)根據(jù)測(cè)試需求,構(gòu)建車(chē)輛中間層,并預(yù)埋所需的數(shù)據(jù)分析標(biāo)記信號(hào),如Cut-in、Cut-out和異常制動(dòng)等關(guān)鍵場(chǎng)景標(biāo)記。
· 產(chǎn)品特性
① EB級(jí)云端數(shù)據(jù)管理,實(shí)現(xiàn)智駕全量數(shù)據(jù)的統(tǒng)一管理
② 支持多樣化數(shù)據(jù)類(lèi)型的解析,遵循行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議
③ 實(shí)現(xiàn)毫秒級(jí)時(shí)間同步,確保原始數(shù)據(jù)的時(shí)空對(duì)齊和一致性
④ 統(tǒng)一各車(chē)型的中間層,確保不同車(chē)型間的復(fù)用匹配和執(zhí)行效率
⑤ 數(shù)據(jù)衍生,包括多層級(jí)衍生信號(hào)和依賴(lài)信號(hào)的計(jì)算
圖3 路試車(chē)輛模型配置
數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)在路試前根據(jù)測(cè)試需求和KPI指標(biāo)搭建數(shù)據(jù)處理流程(如圖4),配置場(chǎng)景提取算子(如跟車(chē)、異常接管、異常制動(dòng)、誤報(bào)、漏報(bào)等),設(shè)計(jì)智駕功能(如NOA、HWP、ACC、AEB、TSR、ELK)的評(píng)價(jià)算子,并設(shè)定自動(dòng)觸發(fā)條件,確保路試數(shù)據(jù)上傳后能自動(dòng)執(zhí)行分析。
算法開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)在研發(fā)初期使用大量場(chǎng)景數(shù)據(jù)進(jìn)行SiL/HiL回灌測(cè)試,以評(píng)估智駕算法的準(zhǔn)確率和召回率,同時(shí)多維度分析誤觸發(fā)和漏觸發(fā)情況,確保車(chē)輛軟件的質(zhì)量和安全性。圖5展示了一個(gè)OrienLink場(chǎng)景挖掘原理的案例。
· 產(chǎn)品特性
① 自定義流水線,滿(mǎn)足不同用戶(hù)的數(shù)據(jù)處理需求
② 多線程并行處理,充分利用服務(wù)器性能,實(shí)現(xiàn)加速
③ 靈活配置數(shù)據(jù)源,兼容不同數(shù)據(jù)采集工具的數(shù)據(jù)類(lèi)型
④ 支持EB級(jí)別數(shù)據(jù)的快速挖掘和關(guān)鍵場(chǎng)景的快速提取
⑤ 多模態(tài)大模型對(duì)多源數(shù)據(jù)進(jìn)行深度特征提取
⑥ 支持復(fù)雜場(chǎng)景理解和挖掘,模型挖掘準(zhǔn)確率高
⑦ 內(nèi)置算子庫(kù),高效管理挖掘規(guī)則和KPI評(píng)價(jià)指標(biāo)
⑧ 提供圖像和點(diǎn)云預(yù)處理模塊,支持抽幀、去畸變等操作
⑨ 快速集成,縮短感知和規(guī)控算法迭代版本的集成時(shí)間
⑩ 數(shù)據(jù)處理自動(dòng)化,支持多種觸發(fā)方式,實(shí)現(xiàn)即時(shí)處理
圖4 自定義數(shù)據(jù)處理流水線
圖5 場(chǎng)景挖掘原理案例
可視化是數(shù)據(jù)結(jié)果呈現(xiàn)和分析的直觀方式。在測(cè)試任務(wù)執(zhí)行完成后,會(huì)自動(dòng)生成可視化報(bào)告(如圖6),數(shù)據(jù)分析團(tuán)隊(duì)或算法開(kāi)發(fā)團(tuán)隊(duì)可以直接訪問(wèn)這些報(bào)告。這樣,團(tuán)隊(duì)能夠從宏觀角度了解測(cè)試KPI是否達(dá)標(biāo),并直觀地評(píng)估系統(tǒng)問(wèn)題的分布,還可以從多個(gè)視角和層次分析異常事件場(chǎng)景,幫助定位感知或規(guī)控中的根本原因(如圖7)。
· 產(chǎn)品特性
① 用戶(hù)可以根據(jù)需要自由定制報(bào)告模板,模板可以快速?gòu)?fù)用,并自動(dòng)加載數(shù)據(jù)生成報(bào)表
② 內(nèi)置多種智能駕駛功能分析模板,用戶(hù)可以輕松上手并復(fù)用這些模板
③ 提供豐富的可視化組件,可以從智駕多個(gè)維度和層次分析數(shù)據(jù)
④ 感知數(shù)據(jù)和信號(hào)數(shù)據(jù)的同步精度達(dá)到毫秒級(jí)別,確保數(shù)據(jù)回放的準(zhǔn)確性
⑤ 支持對(duì)場(chǎng)景事件進(jìn)行分析和標(biāo)記,提升分析過(guò)程的便捷性
⑥ 支持全流程測(cè)試管理集成,實(shí)現(xiàn)問(wèn)題場(chǎng)景的自動(dòng)關(guān)聯(lián),如INTEWORK-TPA/JIRA等測(cè)試缺陷跟蹤
⑦ 支持對(duì)不同版本算法的回灌結(jié)果進(jìn)行快速對(duì)比和回歸分析,方便評(píng)估算法改進(jìn)效果
圖6 自動(dòng)化報(bào)告生成
圖7 問(wèn)題場(chǎng)景回放分析
方案優(yōu)勢(shì)
· 高性能:采用云原生架構(gòu)支持多任務(wù)并行處理,能夠同時(shí)運(yùn)行多個(gè)數(shù)據(jù)處理或回灌仿真實(shí)例,大大縮短測(cè)試周期,提高效率
· 高精度:各類(lèi)型數(shù)據(jù)時(shí)空高度對(duì)齊,回灌精度確保仿真結(jié)果與實(shí)際系統(tǒng)行為的高度一致,能夠準(zhǔn)確反映系統(tǒng)在真實(shí)條件下的表現(xiàn),提高驗(yàn)證的有效性
· 自動(dòng)化:支持測(cè)試實(shí)例的自動(dòng)觸發(fā)與測(cè)試報(bào)告的自動(dòng)生成,減少因重復(fù)操作導(dǎo)致的人為錯(cuò)誤和測(cè)試結(jié)果的不一致問(wèn)題
· 高質(zhì)量:通過(guò)提供多維度、深層次的數(shù)據(jù)分析結(jié)果,推動(dòng)智駕算法的快速迭代
· 好追溯:各版本軟件測(cè)試結(jié)果與測(cè)試管理平臺(tái)缺陷關(guān)聯(lián),有助于分析歷史趨勢(shì)和追蹤缺陷修復(fù)進(jìn)度,形成完整測(cè)試鏈條
參考文章
[1] OrienLink數(shù)據(jù)回灌系統(tǒng)介紹:https://zhuanlan.zhihu.com/p/714241998