为智能网联汽车提供贯穿研发验证到产线测试的智能测试方案
紧跟全球步伐，中国早已将智能网联汽车上升为国家政策重点扶植的对象之一，将其视为国民经济重要的战略性、支柱性产业。
众所周知，智能网联汽车的实质性发展需要突破数据、通信、人机交互、信息安全、高精地图等技术，并要完善相关技术的测试、评价体系。
多领域技术的协同发展，促使智能网联汽车的测试需要一个能够将adas，v2x，信息娱乐，动力系统、车身和机箱软硬件等作为集成系统进行全面仿真和测试的平台。
“作为业内唯一一家将硬件在环仿真以及射频测试结合在一起的公司，ni基于平台化方案的新一代智能汽车测试技术正在补齐业内对覆盖汽车产品全周期测试完整解决方案的迫切需求，”美国国家仪器（national instruments，以下简称“ni”）汽车业务销售经理周志祥先生在近日由中国汽车工程学会、清华大学苏州汽车研究院、中国智能网联汽车产业创新联盟等联合发起组织的“第五届国际智能网联汽车技术年会（以下简称“cicv2018”）上强调ni能够为智能网联汽车提供贯穿研发验证到产线测试的智能测试方案。
图1. 覆盖全产品线、从研发验证到量产测试的整体测试解决方案让ni在智能汽车测试领域备受瞩目。
1
助力毫米波雷达全方位测试，ni vrts功不可没
对于方兴未艾的adas系统中的热门核心技术——毫米波雷达的测试来说，ni 汽车雷达测试系统 (vrts)结合了 ni毫米波前端技术、pxi矢量信号收发器(vst)和针对特定应用的软件，聚焦覆盖 76-81 ghz 汽车雷达参数测试及目标模拟仿真测试。
图2. ni vrts聚焦实现76-81 ghz 汽车雷达参数测试及目标仿真。
而正是基于ni vrts，中国汽车技术研究中心●汽车工程研究院搭建的多目标仿真测试系统，不仅可以实现对障碍物的类型、速度、位置的仿真，还可以利用基于vrts实现的测试场景，对毫米波雷达主要的性能参数例如自适应巡航（acc）、碰撞预警（fcw）等进行测试，并且可以对c-ncap 2018版规定的adas系统典型应用工况进行全覆盖测试。
“能够模拟高达250公里/小时的多普勒效应速度、4米的最短障碍物范围、低至10厘米的物距分辨率、支持多个到达角度……，” 周志祥表示，“ni vrts优势明显，客户可以基于vrts来配置业界最先进的adas测试系统，以提高车辆的安全性和可靠性。”
2
无需编程优势尽显，全新ni flexlogger能够实时快速提取汽车测试重要数据
毋庸置疑，自动驾驶、电气化和v2x通信等领域的技术创新正在颠覆汽车行业的车辆设计、测试和生产方式。传感器融合、 大容量电池和深度学习等新兴技术的快速发展和融入，促使智能汽车需要更大量，更准确且可溯源的测试。因此，管理爆炸式增长的数据成为智能汽车测试亟待解决的首要问题。
在cicv 2018上，ni给予刚刚全球首发、基于配置的数据记录软件flexlogger“一笔浓墨重彩”的介绍，强调其“完全无需编程”！据悉，工程师可以使用flexlogger简化测试配置，通过快速集成模拟传感器、数字脉冲频率、can信号和计算通道，并以通用的技术数据管理流（tdms）文件格式存储所有这些数据，从而简化数据关联和分析任务，以便准确地分析整个系统的特性，而所有处理这些都无需编程。
图3. ni新近推出基于配置的数据记录软件flexlogger，进一步加速智能汽车测试。
此外，测试部门不仅可以改善flexlogger对数据的访问，还可以使用diadem数据管理软件高效地将结果传达给组织，以查找、分析flexlogger数据以及生成报告，其直观的工作流程和数据管理功能，让flexlogger能够轻松应对智能汽车测试以外的例如重型设备、航空航天、家电等领域的测试挑战。
事实上，不仅可以从技术端的更迭看出智能网联汽车进程的紧迫感。2018年1月，国家发改委发布《智能汽车创新发展战略》征求意见稿，明确了中国智能汽车创新发展的“三步走”时间表：到2020年，中国智能汽车新车占比达到50%，中高级别智能汽车实现市场化应用；到2025年，新车基本实现智能化，高级别智能汽车实现规模化应用，“人-车-路-云”实现高度协同；到2035年，率先将中国建成智能汽车强国。距离第一个节点不到2年的时间，这让智能汽车产业链上游的测试端压力倍增。
周志祥表示：“为帮助客户迎接智能汽车发展浪潮，ni不仅积极推进一个个独立测试技术点，还将点连成线的努力打造基于平台化的软硬件整体测试方案，更希望将线构成面，联合客户以及合作伙伴共建全球智能汽车测试生态。”
3
从多功能融合测试到全自动驾驶汽车测试的一站式解决方案，ni平台云集业内领先客户案例
事实上，就去年惊艳业界的全球首款具备l3级自动驾驶功能的奥迪新a8而言，ni也是名副其实的“幕后英雄”。验证无人驾驶的安全性需要大量的测试已成为业内共识，帮助奥迪满足iso 26262中asil（automotive safety integration level，汽车安全完整性等级）最高级别，即 d级别——一千万公里的基准安全测试，基于ni平台的硬件在环（hil）仿真测试方法功不可没。
正是由于ni测试系统的先进性，才保证奥迪能够在短短几个月内实现原本需要花费10年时间（按照全年无休一百公里每小时的速度）完成的测试。来自audi ag，component owner of radar systems的niels koch就指出：“ni平台结合了业界最高带宽硬件和低延迟软件，帮助我们以前所未有的深度探索汽车雷达传感器。 ”
据悉当前除了奥迪，国内很多知名的整车厂与院校也在积极地投入智能驾驶领域的研究，例如吉利已经和ni合作开展针对77ghz汽车毫米波雷达的测试，而吉林大学也正与ni展开深度的研究合作。
现如今，hil确实已成为是智能网联汽车完整测试工具链不可或缺的一环。而基于ni 通用信号和射频信号仿真的测试平台，并结合场景仿真软件ipg的carmaker以及tass的prescan，ni可以通过veristand集成整个硬件在环（hil）仿真系统，搭建真实有效的虚拟仿真测试场景，从而实现机器视觉，激光雷达，v2x等多种功能的融合测试。
图4. 基于ni平台的硬件在环（hil）仿真测试系统可实现全自动驾驶融合测试需求。
车联通讯的常见场景就是通过协议，在汽车行驶的过程中，不断地向周围车辆发送自己的车辆安全信息。
周志祥指出：“我们能够提供基于802.11p收发接收模块和具有标准测试功能的解决方案，它既可以仿真一个车辆节点也可以仿真一个路测设备，用来与真实的车辆和路测设备进行车联通信数据交互。从而和汽车上的雷达、相机、激光传感器和gps定位进行互联。”
然而要实现全自动驾驶汽车所倚赖的adas，v2x等多项融合测试功能，必须有能够结合来自相机、雷达等所有智能网联数据来源的全面测试系统。为解决这些难题并加速创新，ni已经和由setgmbh、konrad technologies、sea和measx组成的 adas iit联盟达成战略合作，利用各自在adas领域的专业技术：传感器融合、hil、v2x通信、gnss模拟和数据管理，开发出全自动驾驶汽车测试的一站式解决方案，而将全球先进经验落地中国，也一直是ni致力于推动且富有经验的重要一环。
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“作为业内唯一一家将硬件在环仿真以及射频测试结合在一起的公司，ni基于平台化方案的新一代智能汽车测试技术正在补齐业内对覆盖汽车产品全周期测试完整解决方案的迫切需求，”美国国家仪器（national instruments，以下简称“ni”）汽车业务销售经理周志祥先生在近日由中国汽车工程学会、清华大学苏州汽车研究院、中国智能网联汽车产业创新联盟等联合发起组织的“第五届国际智能网联汽车技术年会（以下简称“cicv2018”）上强调ni能够为智能网联汽车提供贯穿研发验证到产线测试的智能测试方案。
图1. 覆盖全产品线、从研发验证到量产测试的整体测试解决方案让ni在智能汽车测试领域备受瞩目。
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助力毫米波雷达全方位测试，ni vrts功不可没
对于方兴未艾的adas系统中的热门核心技术——毫米波雷达的测试来说，ni 汽车雷达测试系统 (vrts)结合了 ni毫米波前端技术、pxi矢量信号收发器(vst)和针对特定应用的软件，聚焦覆盖 76-81 ghz 汽车雷达参数测试及目标模拟仿真测试。
图2. ni vrts聚焦实现76-81 ghz 汽车雷达参数测试及目标仿真。
而正是基于ni vrts，中国汽车技术研究中心●汽车工程研究院搭建的多目标仿真测试系统，不仅可以实现对障碍物的类型、速度、位置的仿真，还可以利用基于vrts实现的测试场景，对毫米波雷达主要的性能参数例如自适应巡航（acc）、碰撞预警（fcw）等进行测试，并且可以对c-ncap 2018版规定的adas系统典型应用工况进行全覆盖测试。
“能够模拟高达250公里/小时的多普勒效应速度、4米的最短障碍物范围、低至10厘米的物距分辨率、支持多个到达角度……，” 周志祥表示，“ni vrts优势明显，客户可以基于vrts来配置业界最先进的adas测试系统，以提高车辆的安全性和可靠性。”
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无需编程优势尽显，全新ni flexlogger能够实时快速提取汽车测试重要数据
毋庸置疑，自动驾驶、电气化和v2x通信等领域的技术创新正在颠覆汽车行业的车辆设计、测试和生产方式。传感器融合、 大容量电池和深度学习等新兴技术的快速发展和融入，促使智能汽车需要更大量，更准确且可溯源的测试。因此，管理爆炸式增长的数据成为智能汽车测试亟待解决的首要问题。
在cicv 2018上，ni给予刚刚全球首发、基于配置的数据记录软件flexlogger“一笔浓墨重彩”的介绍，强调其“完全无需编程”！据悉，工程师可以使用flexlogger简化测试配置，通过快速集成模拟传感器、数字脉冲频率、can信号和计算通道，并以通用的技术数据管理流（tdms）文件格式存储所有这些数据，从而简化数据关联和分析任务，以便准确地分析整个系统的特性，而所有处理这些都无需编程。
图3. ni新近推出基于配置的数据记录软件flexlogger，进一步加速智能汽车测试。
此外，测试部门不仅可以改善flexlogger对数据的访问，还可以使用diadem数据管理软件高效地将结果传达给组织，以查找、分析flexlogger数据以及生成报告，其直观的工作流程和数据管理功能，让flexlogger能够轻松应对智能汽车测试以外的例如重型设备、航空航天、家电等领域的测试挑战。
事实上，不仅可以从技术端的更迭看出智能网联汽车进程的紧迫感。2018年1月，国家发改委发布《智能汽车创新发展战略》征求意见稿，明确了中国智能汽车创新发展的“三步走”时间表：到2020年，中国智能汽车新车占比达到50%，中高级别智能汽车实现市场化应用；到2025年，新车基本实现智能化，高级别智能汽车实现规模化应用，“人-车-路-云”实现高度协同；到2035年，率先将中国建成智能汽车强国。距离第一个节点不到2年的时间，这让智能汽车产业链上游的测试端压力倍增。
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