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rb88随行版自主工具链助力端到端组合辅助驾驶算法验证

颁布功夫：

2025-08-07 10:41

算法介绍

传统组合辅助驾驶算法通常分为感知定位、决策规划、节造三部门职能，将传感器数据输入后，经算法处置，输出节造指令。传统组合辅助驾驶算法中的决策规划�？�，通过规定代码迭代来应对分歧场景，无法彻底解决越来越多的长尾问题。

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图 1 辅助驾驶算法（图片起源网络）

端到端辅助驾驶算法是一种深度进建算法，该算法将传感器数据输入后，基于大模型直接输出车辆节造指令。端到端辅助驾驶算法选取一体化黑盒模型，通过数据驱动，解决长尾问题。数据量越大，算法的泛化能力就越强，可能应对的场景就越多。

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图 2 端到端辅助驾驶算法（图片起源网络）

算法测试需要

端到端辅助驾驶算法的黑盒个性决定了其必要越发全面和充分的测试，来加强算法的靠得住性和安全性。算法的评测维度蕴含：

安全性：必要评估车辆在行驶过程中是否发生过碰撞，是否存在违反交通规定的行为，能否应对危险场景。
泛化能力：必要评估车辆在未训练过的场景中阐发若何，能否处置多样化的场景特点，应对分歧的气象、光照、交通情况。
鲁棒性：当系统出现故障后，必要评估职能能否顺利降级，守护车辆和人员的安全。
驾驶机能：在车辆行驶过程中，面对各类分歧的场景，必要评估节造战术是否滑润，造动、加快、转向过程是否通过优化节造战术提升乘车人员舒服性，车速规划是否合理，通畅效能是否满足主观要求。

算法测试解决规划

端到端辅助驾驶算法测试验证同样也必要基于数据驱动，解决规划重要分为开环测试和关环测试两种�？凡馐酝ǔＱ∪∈莼毓嗟牟街�，将实车数据回灌给算法，通过将算法输出了局与实车对比，判断算法职能是否激活。算法级别开环测试不必要实时仿真，能够急剧大批量测试。不外开环测试解决规划中，算法脱离了与环境的交互环节，无法评估算法的关环职能是否正确，因而必要引入关环测试解决规划。

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图 3 端到端辅助驾驶算法测试解决规划

关环测试解决规划通常选取软件在环规划（SIL）和硬件在环规划（HIL），将仿真场景数据输入给算法，待算法响应后，再将算法输出指令作用于车辆动力学模型，实现算法与环境的交互，用于评估算法关环职能是否正确。

软件在环（SIL）测试解决规划是一种基于代码级软件算法的关环测试解决规划，将算法代码与环境模型集成，实现关环测试。SIL系统可能便捷地实现并发测试，有效提升测试效能，可能更好地应对海量测试场景需要。

硬件在环（HIL）测试解决规划是一种基于真实节造器的关环测试规划，将真实的节造器硬件与环境系统集成。HIL测试解决规划不仅能基于真实的硬件环境，验证算法职能，还支持仿照各类极限工况，充分检测芯片算力能否满足算法需要。

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图 4 端到端辅助驾驶算法测试流程

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图 5 数据驱动端到端辅助算法测试

rb88随行版基于自主研发的工具链，可提供成熟的端到端辅助驾驶算法测试解决规划，具备数据回灌测试、SIL仿真测试、HIL仿真测试全栈技术能力，本期以SIL和HIL测试解决规划为主做简要介绍。

软件在环SIL 测试解决规划

TVM是rb88随行版自主研发的一款SIL仿真软件平台，可将待测算法集成到TVM软件中，并集成整车模型、场景模型、感知模型，实现算法关环职能测试。选取docker技术，将测试节点容器化，实现多节点并行仿真测试，加快算法的迭代验证。

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图 6 SIL 云泛化测试解决规划

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图 7 SIL单节点测试解决规划

硬件在环HIL 测试解决规划

硬件在环HIL系统是一种集成真实节造器的关环仿真测试系统，该系统集成了节造器硬件和与之交互的硬件板卡，基于实时的仿真环境，实现算法的关环职能验证。硬件板卡蕴含用于摄像头仿真的视频注入板卡（以视频注入规划为例），用于超声波仿真的DSI3板卡（以DSI3和谈仿真为例），用于激光雷达仿真的车载以太网板卡（以以太网和谈仿真为例），以及整车通讯誉的CAN、CANFD板卡和车载以太网板卡等。硬件在环HIL测试系统，能够实现基于节造器硬件的职能验证，蕴含节造器硬件接口、芯片算力、职能逻辑、职能安全和预期职能安全等。

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图 8 HIL 测试解决规划

车辆动力学和场景仿真软件ModelBase

端到端辅助驾驶算法的测试场景可细分为基础职能测试场景、泛化职能测试场景、极限职能测试场景和驾驶个性测试场景等。

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图 9 端到端辅助驾驶算法测试场景需要

从算法输入的角度来说，场景的性质是数据，通过提供详尽的数据信息，可使得仿真测试实现更大价值。端到端辅助驾驶算法对数据需要重要分为四大类，别离为传感器数据、场景数据、路路数据和车辆数据，其中传感器数据又分为摄像头数据、激光雷达数据、毫米波雷达数据、超声波雷达数据、地图数据和GNSS&INS定位数据等。

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图 10 端到端算法数据需要

ModelBase是rb88随行版自主研发的一款专业的车辆动力学和场景仿真软件，该软件实现了传感器仿真、路路仿真、场景仿真和车辆模型仿真的职能�；诟闷教芄欢ㄔ旎迪址制绯敌投源衅鞯姆抡嫘枰⒍院Ａ砍【暗姆抡嫘枰�，对路路的仿真需要，以及对车辆活动的仿真需要。

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图 11 车辆动力学和场景仿真软件 ModelBase

测试案例介绍

SIL 仿真利用案例

国内某智驾公司的SIL测试利用案例，该项目选取了rb88随行版全栈自主研发的软件平台，重要蕴含试验治理软件TVM、车辆动力学和场景仿真软件ModelBase、自动化测试软件TAE，实现了组合驾驶辅助算法的SIL关环仿真测试。

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图 12 SIL 仿真利用案例

客户收益：

» SIL测试设备开发周期缩短为2个月，急剧匹配软件开发阶段算法接口、职能关环的测试需要。

» 实现了测试节点并发执行，显著提升测试效能。

» 通过ModelBase车辆动力学和场景仿真软件，矫捷创建了各类罕见场景，选取场景泛化技术，提升了测试场景的覆盖度。

HIL 仿真利用案例

国内某主机厂的HIL利用案例，该项目选取了rb88随行版自主研发的软硬件平台，重要蕴含rb88随行版TESTBASE实时仿真硬件系统、摄像头视频注入仿真�？椤⒓す饫状锏阍品抡婺？椤⒑撩撞ɡ状镒芟叻抡婺？椤⒊ɡ状顳SI3仿真�？椤PS&IMU总线仿真和地图仿真�？椤⒊盗径ρШ统【胺抡嫒砑﨧odelBase、试验治理软件TCS、自动测试执行软件TAE、故障注入软件EES和总线监控软件VBA等，实现了组合驾驶辅助的关环仿真测试。

桌子上有很多电子产品和电脑AI 天生的内容可能不正确。

图 13 HIL 仿真利用案例

客户收益：

» 基于HIL硬件环境充分验证了节造器职能，加快了节造器研发过程；

» 实现了节造器的职能逻辑测试和职能安全测试；

» 基于HIL环境复现实车上的测试问题，并对问题点进行了泛化测试。

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职能安全开发的“降本利器”：高效平台化工具链实战

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