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自动驾驶汽车的传感器融合测试

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标签: NI

National Instruments (美国国家仪器有限公司,简称NI)创立于1976年,总部设于Texas州首府Austin,是一家测量行业的上市公司 (纳斯达克挂牌代号 NATI) ,在世界各地设有50多个分公司和办事处,和众多系统联盟成员。
领先的技术:
早在八十年代,随着金牌产品NI LabVIEW的诞生,NI提出“软件就是仪器”的口号,开辟了“虚拟仪器”的崭新测量概念。25年以来,NI不断致力于开发基于计算机的测试测量与自动化平台。长远的发展目标保证NI的产品具有长期的兼容性,并享有完善的技术支持。
广泛的应用:
目前,NI共提供500多款软硬件产品,应用遍布电子、机械、通信、汽车制造、生物、医药、化工、科研、教育等各个行业领域。从日本的Honda汽车测试、澳洲的心脏起搏器设计/验证, 到英国电信电话线路性能测试,全世界数以万计的工程师和科学家们都在使用NI的产品达到他们共同的目的——更快、更好、更省钱。
最佳的产品:
NI的图形化测量程序开发环境(LabVIEW)、GPIB接口卡、PXI模块化仪器系统、插入式数据采集卡、VXI控制器、测试执行管理软件(TestStand)等产品在全球测量行业内首屈一指。而LabVIEW、TestStand更曾荣获美国测量行业久负盛名的“年度最佳产品”大奖。
强大的用户群:
NI拥有庞大的用户群体——仅在2001年度,全球就有超过24,000家公司从NI购买了产品。用户的智慧结合NI先进、优质的产品,造就了无数成功的测试测量方案。借助商业化的计算机平台,用户仅以传统测试测量系统一半乃至十分之一的成本,便可获得与之相同或更出色的功能。
全面的售后服务&专业的技术支持:
现在,在中国,也已经有越来越多的科学工程技术人员开始了解、应用NI产品。NI的用户数以千计,大到著名的手机厂商,小到只有三两个成员的私人企业,都已在积极采纳NI的测试测量技术。位于上海的中国分公司总部提供全面、周到的销售服务与专业的技术咨询、售后产品支持以及客户培训。结合美国十佳技术支持网站 www.ni.com的丰富参考信息,您可以很快熟悉NI的产品并将其使用到您的工作中。
随着本地用户群的不断壮大,他们力求提供更加完善的服务。NI的测量板卡或模块保证精度指标,出厂时皆附带详细的校验证书,并可实行定期重校。现在,NI中国分公司委托国家级计量单位上海计量院为有需求的用户提供有偿的专业校验与校准服务,颁发校验证书,确保产品的长期测量精度。

自动驾驶

自动驾驶汽车(Autonomous vehicles;Self-piloting automobile )又称无人驾驶汽车、电脑驾驶汽车、或轮式移动机器人,是一种通过电脑系统实现无人驾驶的智能汽车。在20世纪也已经有数十年的历史,于21世纪初呈现出接近实用化的趋势,比如,谷歌自动驾驶汽车于2012年5月获得了美国首个自动驾驶车辆许可证,预计于2015年至2017年进入市场销售。

传感器

传感器(英文名称:transducer/sensor)是一种检测装置,能感受到被测量的信息,并能将感受到的信息,按一定规律变换成为电信号或其他所需形式的信息输出,以满足信息的传输、处理、存储、显示、记录和控制等要求。

简介自动驾驶汽车测试中,测试工程师必须克服两个主要挑战:不断变化的传感器技术和难以实现的同步。

文档内容节选

自动驾驶汽车的传感器融合测 试 雷达激光雷达和其他传感器的融合大大提高了自动驾驶汽车的功能 计划 每种传感器独特的定时机制给测试中的同步带来了挑战 快速发展的技术要求测试系统具有灵活性 曾经我们只在科幻小说中看到过自动驾驶汽车,而现 在,只需几年的时间,这一设想将变为现实 2017年6 月,本田汽车宣布将加入许多其他主要汽车制造商的行 列,计划在2025年之前生产出能够在城市街道推行的 自主车辆其中的一项关键技术就是传感器融合,也就 是将众多传感器的数据汇总以便系统做出正确决策的 技术传感器融合的出现最早可追溯到阿波罗登月舱, 如今,传感器融合就存在于我们口袋里结合了GPS加速 度计和陀螺仪的智能手机中 这种融合使制造商能够使用更低成本和功耗的传感器,延 长电池寿命,同时为消费者提供更全面的功能该概念的 创新之处在于将主动智能算法与多种新的传感器结合传 感器融合技术的全部潜力尚不可知,但是随着我们将此概 念应用到自动驾驶汽车的开发中,测试工程师必须克服两 个主要挑战:不断变化的传感器技术和难以实现的同步 不断变化的传感器技术 从GPS到摄像头雷达再到加速度计和陀螺仪,测试系......

自动驾驶汽车的传感器融合测 试 ■ 雷达、激光雷达和其他传感器的融合大大提高了自动驾驶汽车的功能。 计划 ■ 每种传感器独特的定时机制给测试中的同步带来了挑战 ■ 快速发展的技术要求测试系统具有灵活性 曾经我们只在科幻小说中看到过自动驾驶汽车,而现 在,只需几年的时间,这一设想将变为现实。 2017年6 月,本田汽车宣布将加入许多其他主要汽车制造商的行 列,计划在2025年之前生产出能够在城市街道推行的 自主车辆。其中的一项关键技术就是传感器融合,也就 是将众多传感器的数据汇总以便系统做出正确决策的 技术。传感器融合的出现最早可追溯到阿波罗登月舱, 如今,传感器融合就存在于我们口袋里结合了GPS、加速 度计和陀螺仪的智能手机中。 这种融合使制造商能够使用更低成本和功耗的传感器,延 长电池寿命,同时为消费者提供更全面的功能。该概念的 创新之处在于将主动智能算法与多种新的传感器结合。传 感器融合技术的全部潜力尚不可知,但是随着我们将此概 念应用到自动驾驶汽车的开发中,测试工程师必须克服两 个主要挑战:不断变化的传感器技术和难以实现的同步。 不断变化的传感器技术 从GPS到摄像头、雷达再到加速度计和陀螺仪,测试系 统必须有能力处理视频、CAN和RF等各种不同的I/O。 而传感器自身的不断变化却加剧了这一挑战。雷达传 感器非常适合于在天气不可知的情况下检测障碍物, 这类传感器正在从24 GHz迁移到77-82 GHz,以允许 更小型的天线、更宽的带宽和更高功率的传输。这可实 现更高的准确度和物体分辨率。激光雷达是雷达的替 代传感器之一,曾经成本非常昂贵,而且在不佳的天气 状况下无法稳定运行。但是现在,固态激光雷达的出 现降低了其成本。福特公司发布了一项最新的研究成 果,即使用激光雷达传感器来区分雨和雪,使得激光雷 达成为一个有吸引力的选择。 ni.com/ato | 6 汰 淘 步 逐 77–82 GHz 雷达传感器更高的功率、分辨率、 准确度以及 更小性的天线 激光雷达 复杂性 雷达和激光雷达技术的发展表 明了测试设备必须能够不断扩 展以适应各种传感器类型。 难以实现的同步 如果数据不能正确同步,车辆便不能准确识别环境,这时 安全性就会成为主要问题。同步的挑战源于传感器自身。 由于传感器数据本身没有时间标记,因此工程师们通常 使用传感器规范(如摄像头摄像头帧速率)来推断软件的 时序,但这样会降低准确性。更糟糕的是,硬件在环(HIL) 测试工程师必须在实时运行的数学模型和摄像头等传感 器之间建立一个同步的连接,该传感器可能在基于GPU 的另一个处理平台上运行并查看模拟的场景。 如果要正确测试自主驾驶算法,测试人员必须确保摄像 头看到的图像与模型及任何其他传感器同步。理想的测 试系统为所有组件提供了一个通用的时间标准,使传感 器和测试数据的同步变得更加容易。 备战未来 现在,自主车辆的问世已经指日可待。传感器融合是这些 智能机器成功与否的关键。传感器融合技术的复杂性目 前已经极具挑战性,但这一复杂性仍在不断加剧。为了适 应未来的变化,测试系统必须模块化,且具有足够的灵活 性,可在需要时兼容新的I/O,同时提供可以通用的同步 时间基准。一些技术已经迫使测试工程师采取新方法,例 如汽车雷达采用现代空中下载技术(OTA)测试而非有线 解决方案。未来,由于快速发展的机器学习技术将应用到 验证测试中,测试工程师可以基于智能算法快速检测故 障触发模式,从而确定最有效的测试场景。这将允许他们 在更短的时间内实现最大的测试覆盖范围。 因此,可随新技术不断扩展且可以处理复杂的时序 和仿真的灵活解决方案就显得至关重要。通过采 用与尖端技术保持同步的测试系统,您将能够准 时生产出安全、智能的车辆。 观看由五个视频组成的网络研讨会系列,了解 更多关于自动驾驶汽车测试。 ni.com/ato | 7
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