软件在环（SIL）测试简介（上）

（1）实车测试的组成

自动驾驶车辆在实际道路进行测试，包含自动驾驶车辆、道路环境和交通参与者等要素。

（2）软件在环测试的组成

软件在环测试的被测对象为自动驾驶算法（也就是“软件”），需要在仿真环境下模拟实车测试的各项要素，使算法能够闭环运行（也就是“在环”）。

具体架构可以用下图描述：仿真软件模拟各项测试要素，通过中间件与算法交互，为算法提供运行环境；自动化测试、评价和管理模块实现测试自动化；场景库中包含进行测试的各项场景，充分覆盖实车运行的工况。

（3）常见仿真测试软件

大体上常见的仿真软件可以分为三类：商用软件、开源软件和自研软件。据我观察，主机厂背景倾向商用软件，互联网背景倾向自研软件。

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车辆与驾驶员模型

（1）车辆与驾驶员模型的作用

车辆模型根据驾驶员模型/算法的控制和道路情况，计算车辆动态信息，并把相关信息输出给自动驾驶算法。

驾驶员模型有两个功能：①在自动驾驶算法 功能不启动时，控制本车按照一定轨迹/速度/行为行驶；②控制交通车辆按照预定轨迹/速度/行为行驶。

（2）车辆模型

根据模型精度的不同，可以将车辆模型（不严格）的分为两种：运动学模型和动力学模型。

运动学模型：仅考虑几何因素，计算车辆的运动状态。可能误差较大，但是计算速度快。

动力学模型：考虑力和质量等因素，计算车辆的运动状态。又可分为两种：①系统级，将系统（如悬架、制动）作为计算单元，采用特性曲线描述系统或关键零件特性，典型软件如CarSim；②将零件（如弹簧、衬套）作为计算单元，采用详细参数，计算系统特性，典型软件如ADAMS和Simpack。

由于自动驾驶算法测试，不特别关注零件级的响应，更关注系统级或整车级的响应，一般会选择系统级的动力学模型，有的时候甚至会使用运动学模型描述交通车辆。

下图是CarSim软件界面：

（3）驾驶员模型

驾驶员模型向车辆模型输出加速/制动踏板、方向盘等控制命令，实现加速、减速、换道、跟车等行为。为更好的模拟交通车辆的行为，还可设置多种类型，如普通型、激进型、保守型，并对具体的参数（如目标车速、切换踏板的间隔、最大加速度/减速度、跟车距离）进行设置。

下图分别是CarMaker软件和VTD软件中的驾驶员参数设置界面：

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传感器模型

（1）传感器模型的作用和类型

传感器模型的作用是模拟各种传感器，探测仿真环境中的目标信息，并输出给自动驾驶算法。根据模拟的内容的不同，可分为理想模型和详细模型。

理想模型：不考虑实际传感器类型或物理原理，一般作为规划模块的输入或者感知结果的真值信息。从而支持规划控制算法的仿真测试。

详细模型：考虑实际传感器类型和物理原理，可作为感知模块的输入。从而支持包含感知模块的完整算法的测试。

（2）各种传感器仿真模型示例

理想模型一般有物体传感器、交通标志传感器、车道线传感器、道路传感器、碰撞传感器等，就如它们的名称所示，可以探测仿真场景中不同类型元素的信息，发送给自动驾驶算法使用。

下图是CarMaker软件中一些传感器的示例：

详细传感器可根据实际不同传感器类型划分，如：

--激光雷达，可配置不同个数和安装位置，并设置不同激光线数、点云形态、FOV等，发送周围环境和交通参与者的点云信息；

--毫米波雷达，可配置不同个数和安装位置，设置探测距离/速度、角度、探测精度、目标RCS、FOV等，发送探测到目标物的目标列表；

--摄像头，可配置不同个数和安装位置，设置摄像头雷达的FOV、畸变、色差等，发送图片/视频信息。

下图是VTD软件中激光雷达和摄像头的示例：

关键词：自动驾驶， 虚拟仿真测试，simulation，virtual test，mil，sil，hi