自动驾驶实验室硬件（自动驾驶技术行业研发中心）

今天给各位分享自动驾驶实验室硬件的知识，其中也会对自动驾驶技术行业研发中心进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！

本文目录一览：

1、虚拟仿真测试介绍(9):硬件在环(HIL)测试简介
2、英伟达“变软”,自动驾驶“破圈”
3、华为成立数通自动驾驶网络联合实验室的愿景是什么?
4、自然驾驶数据可以用什么分析
5、详解华为智能驾驶MDC平台
6、2024版济达交通十大高校实验室建设方案及样板间

虚拟仿真测试介绍(9):硬件在环(HIL)测试简介

HIL工具开发：选择或开发适合的软件和硬件工具。HIL系统集成：将测试工具集成成完整的测试环境，并将被测算法与环境集成，实现闭环测试。测试场景开发：设计覆盖各种情况的测试场景，确保算法在仿真环境中的充分验证。HIL测试执行：维护测试场景库，选择合适的测试场景进行测试，并提供测试报告和结果统计数据。自动化执行：提高测试的效率、正确性和一致性。

HIL测试，全称为硬件在环，是一种专门针对控制器进行测试的方法。它构建了一个闭环系统，模拟控制器与被控对象之间的实际交互过程。在这个系统中，控制器接收来自模拟的被控对象的状态信息，并根据这些信息发出控制指令；模拟的被控对象则接收这些指令并产生反馈，控制器再根据反馈信息调整下一次的控制指令。

（图片来源网络，侵删）

首先，HIL工具的开发包括软件和硬件工具的选择或定制，以满足特定测试需求。这可能包括场景和传感器仿真软件、车辆动力学仿真软件、测试管理软件等。接着，HIL系统集成需要将测试工具与被测算法集成，形成闭环测试环境。集成过程中的难点在于选择合适的工具并确保数据接口的兼容性。

VCUHiL仿真测试系统：全面测试车辆控制单元的控制功能、总线网络、极限工况等。BMS硬件在环仿真测试系统：主要测试电池管理系统的控制功能、故障诊断等核心功能。MCU硬件在环仿真测试系统：针对电机控制器的开发，提供功能测试、故障注入分析等。

硬件在环仿真测试是一种通过真实控制器与模拟系统间的无缝协作，实现高效、精确的系统级验证的技术。以下是关于硬件在环仿真测试的详细介绍：HiL测试的定义：HiL测试是现代工程领域中的一项革命性技术，用于确保控制器设计和安全性的双重保障。HiL测试的分类：按功率划分：HiL测试分为信号级和功率级。

（图片来源网络，侵删）

硬件在环仿真（HiL）是通过连接真实的控制器与模拟的被控对象，以高效、低成本的方式对控制器进行全面测试的一种技术。它适用于复杂设备控制器的开发与测试。在HiL测试中，实时仿真硬件（HIL测试机柜）尽可能地逼真模拟真实被控对象，以有效地“欺骗”控制器，使它相信正在控制一个真实的对象。

英伟达“变软”,自动驾驶“破圈”

1、而就在车云菌险些被观众情绪带跑节奏时，我们在英伟达的官方公众号上发现了一系列由NVIDIA DRIVE Labs出品的视频。视频内容从工程技术的视角，直观展现出NVIDIA DRIVE AV软件团队如何完成一个个自动驾驶的日常任务，诸如从路径感知到交叉路口处理等一系列挑战。

2、为此，小鹏G6搭载了2颗综合算力达到508TOPS的英伟达Orin芯片，并且包括2颗激光雷达、13颗摄像头、12颗超声波雷达等在内的31颗传感器，借此将硬件装备武装到牙齿的程度。

华为成立数通自动驾驶网络联合实验室的愿景是什么?

华为成立数通自动驾驶网络联合实验室的愿景主要包括以下几点：推动网络变革：华为希望通过该实验室，像改变汽车一样改变网络，引领网络技术的革新与发展。构建“产学研”一体化平台：实验室聚焦于构建一个集产业、学术研究与技术开发于一体的合作平台，促进网络自动驾驶技术的转化与应用。

华为成立新实验室，致力于网络变革/ 华为中国官方近日宣布，他们在2020华为自动驾驶网络技术峰会上成立了数通自动驾驶网络联合实验室，以“像改变汽车一样改变网络”的雄心，聚焦于构建“产-学-研”一体化技术合作平台，推动网络自动驾驶技术的转化应用。

Datacom认证是华为ICT技术架构认证类别中针对数据通信领域的专业认证，与Routing & Switching认证相比，Datacom认证更侧重于数通技术在产业场景中的应用。Datacom认证架构全面升级，以适应自动驾驶网络（ADN）的发展趋势。

FPGA作为专用集成电路（ASIC）领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。FPGA设计不是简单的芯片研究，主要是利用 FPGA 的模式进行其他行业产品的设计。与 ASIC 不同，FPGA在通信行业的应用比较广泛。

与华为、实达、金鹏、TCL、长江数通、精伦等企业共建有研发中心（联合实验室），与新、澳、美、德、港等国（境）外多所大学有稳定的合作关系。华中科技大学管理学院创建于1979年，经历了由最初的工程经济系、管理工程系、经济管理学院、工商管理学院到管理学院的发展历程。

自然驾驶数据可以用什么分析

1、自然驾驶数据可以用ADAS Logger分析。ADAS Logger具有强大的自动驾驶数据采集、分析、处理，生成报告的平台，可以同步采集自动驾驶中所有传感器及控制器的相关数据。如激光雷达、毫米波雷达、参考摄像头、车载摄像头（FPD-Link III/GMSL2）、XCP/CCP、诊断信号、模拟量数字量信号、GPS/IMU信号。

2、摄像头摄像头就像人的视觉一样，主要就是记录图像，然后发送给自动驾驶系统的计算机，计算机通过图像识别技术分析数据，进而判断车辆周围状况。摄像头由于开发较早，开发人员也比较多，现今技术已经比较成熟，成本也降到了相当低的程度。

3、分析本车和目标车参数，本车车速可通过车辆PCAN、CCAN轻松获得；目标车参数包括Vrela、Vy、Dx、Dy与Ax，L2以上智能驾驶车辆可通过智能摄像头或毫米波雷达融合感知结果获取。OrienLink被尝试用于通过智能摄像头感知结果截取场景数据。场景截取的核心在于识别信号变化过程与特征点。

详解华为智能驾驶MDC平台

1、华为的Adaptive autosar技术符合R19-11规范，包含全面的系统管理和安全特性，如图6所示，为智能驾驶提供强大支持。

2、华为智能驾驶MDC平台已成功应用于问界MM7，阿维达11，极狐阿尔法S Hi版车型，且问界M7的智能驾驶性能表现出色。MDC平台由四大产品构成，涵盖MDC 300F、MDC 2MDC 6MDC 810，面向商用车与乘用车领域。

3、华为的MDC智能驾驶计算平台基于升腾系列AI芯片，提供MDC 600和MDC 300两个计算平台。MDC 600基于8颗升腾310 AI芯片，算力高达352TOPS，整体系统的功耗算力比是1 TOPS/W。升腾310芯片使用华为自研的高效灵活CISC指令集，支持多种混合精度计算，功耗范围从几十毫瓦到几百瓦，统一架构可以适配多种场景。

4、华为MDC610拆解分析：核心芯片与性能升腾610芯片：虽然MDC610升级版MDC810搭载的升腾610芯片硬件成本与英伟达Orin相近，但其die size较大，对散热系统有更高要求，需采用水冷技术。

5、华为MDC智能驾驶计算平台已形成300F、26810系列产品，覆盖商用车、辅助驾驶、高级自动乘用车等所有应用场景。相比之下，特斯拉目前使用的自主研发芯片HW0版本是专门为FSD搭建的计算平台。它可以以每秒2300帧的速度处理图像（144个顶部）。

6、MDC SoCMDC软硬件一体化解决方案，提供自动驾驶所需动力，包括MDC 8MDC 6MDC 5MDC 300F与MDC 210。 ADS SoC华为提供智能汽车解决方案，包括HI与智选模式，HI模式由华为全栈提供技术支持，智选模式则与车企合作定义产品。