自动驾驶开放测试闭环（自动驾驶是开环还是闭环）

本篇文章给大家谈谈自动驾驶开放测试闭环，以及自动驾驶是开环还是闭环对应的知识点，希望对各位有所帮助，不要忘了收藏本站喔。

本文目录一览：

• 1、关于如何做车载ECU测试的一点思考
• 2、软件在环(SIL)测试简介(下)
• 3、Bench2Drive:迈向闭环端到端自动驾驶的多功能基准测试(上海交大最新...

关于如何做车载ECU测试的一点思考

整车测试：将ECU放入整车环境中进行测试，验证产品的实际表现，确保在各种工况下都能正常工作。自动驾驶领域的测试挑战：测试的复杂性：由于自动驾驶车型装配多个传感器，系统复杂性极高，因此测试的难度也相应增加。精确快速稳定全面的测试需求：为了确保自动驾驶系统的安全性和可靠性，测试需要更加精确、快速、稳定且全面。

车载ECU开发中的测试闭环包括模块自测、集成测试、在硬件中的表现验证和整车测试。从软件出发，各模块工程师对模块进行自测，并进行集成测试。在仿真环境中测试软件，然后将软件版本刷入ECU板子中验证表现。使用自动化测试设备帮助迭代测试。最后，ECU放入整车环境中进行测试，验证产品的实际表现。

仪表法 仪表法即通过观察汽车仪表板上的电流表、水温表、燃油表、机油压力表等的指示情况，来判断电路中有无故障。例如，燃油表发生故障，接通点火开关时，燃油表指示最低刻度位置，而此时汽车已加油，这说明燃油油位传感器有故障或该线路有搭铁。

车辆在出厂测试时也会喷洒高压水，以测试车辆的耐水性。严格来说，市场上绝大多数车辆都是合格的！发动机舱最怕水的两个地方是发动机，一个是发动机ECU（车载电脑）因此，只要发动机没有大量水进入，制造商就会在这两个地方下大力气采取保护措施，ECU无渗水使电路板短路，车辆可保证正常运行。

坚持用户思维，做用户型企业 近几年，“用户思维”成为了当下汽车行业的热门词汇。而智能电动车时代，所有车企都在加强用户运营，都在宠用户。对于宠粉这件事情上，岚图也有自己的思考和做法。

第一步，准备。当油门转把完全放松后应有一定自由间隙，空气滤清器应装好，并确认其他部件性能完好，油品符合标准。然后，启动发动机使其预热，将阻风门完全打开；第二步，预调。调整节气门螺钉，以保证当油门转把完全放松后，发动机能以一定转速运转而不熄火；第三步，一高。

软件在环(SIL)测试简介(下)

1、软件在环集成开发（1）内容和步骤 软件在环集成开发的内容可分为软件环境集成和算法集成两个方面。软件环境集成是指将多个来源不同的模块或软件通过开发中间件集成为有机的整体，以支持自动驾驶算法的运行和测试。算法集成则是将自动驾驶算法与软件环境进行集成，实现功能触发和运行。

2、SIL：适用于软件开发的初期阶段，用于快速验证和调试控制算法，提高开发效率。PIL：用于验证软件在目标处理器上的运行情况，确保处理器的性能和资源使用符合预期，为系统集成做准备。HIL：提供了最接近真实世界的测试环境，是系统集成和验证的关键步骤，确保最终产品的质量和可靠性。

3、因此，面向SDV的在环测试，特别是软件在环（SIL）测试，成为了行业关注的重点。SIL测试解决方案介绍 SIL仿真可以在算法开发的初期阶段进行功能验证，支持自动化测试、加速仿真。

4、详解MiL、SiL、HiL测试环境 在软件开发过程中，软件测试是不可或缺的一环。本文将重点介绍三种测试环境：模型在环（MiL）、软件在环（SiL）以及硬件在环（HiL）。MiL测试环境注重的是模型作为测试对象，模型具有良好的可读性，未针对具体硬件进行编译。

5、在软件在环（SiL）测试环境中，测试对象经过编译，源代码通过软件工具编译为特定计算机体系结构的机器代码。测试人员使用包装器创建特殊访问接口，对信号进行刺激和观察。SiL测试环境适用于测试数据类型检查、内存溢出和组件、集成测试。测试在计算机上进行，不需额外硬件。常见测试方法包括极限值分析和等效类形成。

Bench2Drive:迈向闭环端到端自动驾驶的多功能基准测试(上海交大最新...

综上所述，Bench2Drive基准的提出和实现，为端到端自动驾驶系统评估提供了全面、现实和公平的测试环境，为社区提供了重要的工具和资源，促进了自动驾驶领域的研究和发展。未来工作可能包括结合生成模型以实现具有真实渲染的模拟，以及进一步探索在现实世界环境中的验证，以确保自动驾驶系统的安全性和可靠性。

Bench2Drive是上海交通大学提出的一个以闭环方式评估端到端自动驾驶系统多项能力的基准。以下是关于Bench2Drive的详细解目的与意义：解决评估挑战：旨在解决现有自动驾驶系统评估方法中的挑战，如开环评估难以全面反映驾驶性能，以及闭环评估中驾驶得分指标的高方差和算法层面公平比较难以实现的问题。

在Bench2Drive数据集上的闭环评估中，MomAD框架在成功率上分别比VAD多模态变体和SparseDrive提高了13%和4%，并在舒适度评分（轨迹平滑度）上分别提升了2%和3%。这进一步证明了MomAD框架的有效性和实用性。

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