Các giải pháp thử nghiệm Hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến (ADAS)

Hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến (ADAS) giúp phương tiện nhận biết môi trường xung quanh và hỗ trợ người lái phản ứng với các điều kiện giao thông. Các hệ thống này kết hợp nhiều công nghệ cảm biến với phần mềm nhúng có khả năng phân tích môi trường và hỗ trợ quyết định của người lái theo thời gian thực. Việc thử nghiệm ADAS tập trung vào việc xác thực cách các cảm biến và thuật toán này tương tác với nhau trong các tình huống lái xe thực tế.

Sự kết hợp các cảm biến này bao gồm:

• Cảm biến radar đo khoảng cách và tốc độ tương đối của các vật thể gần đó.
• Hệ thống LiDAR tạo ra thông tin không gian chi tiết. Điều này giúp phát hiện chướng ngại vật và các đặc điểm trên đường.
• Hệ thống camera để nhận diện các vật thể và cho phép xác định phương tiện, người đi bộ, vạch phân làn và biển báo giao thông.
• Cảm biến siêu âm thường được sử dụng để phát hiện trong phạm vi ngắn trong các ứng dụng như hỗ trợ đỗ xe.

Ngoài các công nghệ cảm biến trên xe, nhiều phương tiện hiện đại còn dựa vào giao tiếp V2X để trao đổi thông tin với các phương tiện lân cận hoặc cơ sở hạ tầng đường bộ. Lớp dữ liệu bổ sung này có thể giúp dự đoán các nguy hiểm nằm ngoài tầm nhìn trực tiếp.

Những thách thức chính trong việc thử nghiệm hệ thống hỗ trợ người lái

Các chức năng ADAS và lái xe tự động phải hoạt động đáng tin cậy trong nhiều tình huống khác nhau:

• Giao thông đông đúc hoặc trong đô thị
• Điều kiện thời tiết thay đổi
• Các loại vật liệu đường bộ hoặc cơ sở hạ tầng khác nhau
• Sự tương tác phức tạp giữa xe và người đi bộ

Các chức năng được thiết kế để hỗ trợ người lái và nâng cao an toàn giao thông — như ACC, AEB, LKA và Park Assist — cũng phải đáp ứng các yêu cầu an toàn ô tô và các hạn chế về tích hợp hệ thống.

Cách tiếp cận của Averna đối với việc xác nhận và tích hợp hệ thống

Averna có kinh nghiệm dày dặn trong việc xác nhận ADAS và lái xe tự động. Trong nhiều năm qua, chúng tôi đã hỗ trợ các nhà sản xuất OEM hàng đầu và các nhà cung cấp cấp 1 với các giải pháp thử nghiệm ô tô được tùy chỉnh hoàn toàn, được thiết kế dựa trên các yêu cầu kỹ thuật cụ thể.

Các đội ngũ của chúng tôi phát triển các nền tảng xác nhận bao quát toàn bộ chu trình thử nghiệm, cho phép các nhà sản xuất hợp tác với một đối tác duy nhất từ giai đoạn phát triển ban đầu đến tích hợp hệ thống và xác nhận sản xuất.

Trong số các hoạt động xác nhận thiết yếu nhất có thể kể đến:

• Xác nhận kịch bản quy mô lớn bằng cách sử dụng môi trường mô phỏng và XIL
• Kiểm thử tích hợp hệ thống trong kiến trúc xe
• Xác nhận khả năng nhận thức cho các cảm biến radar, camera, LiDAR và siêu âm
• Xác nhận trong điều kiện thực tế bằng cách sử dụng các khu thử nghiệm và quy trình ghi lại và phát lại
• Kiểm thử sản xuất và hiệu chuẩn các cảm biến nhận thức trước khi triển khai

Các hoạt động này chỉ đại diện cho một phần trong số các khả năng xác thực cần thiết.

Các hệ thống hỗ trợ lái xe tiên tiến dựa trên một loạt các công nghệ cảm biến, đòi hỏi phải thực hiện mô phỏng đối tượng trên quy mô lớn và quá trình kiểm chứng kỹ lưỡng các thuật toán kết hợp dữ liệu cảm biến.

Mô phỏng thuần túy (SIL) và thử nghiệm XIL

Các hệ thống lái xe tự động không thể được xác nhận chỉ thông qua thử nghiệm trên đường. Mô phỏng cho phép các thuật toán ADAS chạy trong các môi trường ảo có thể tùy chỉnh và mở rộng phạm vi thử nghiệm một cách đáng kể.

Thử nghiệm Hardware-in-the-Loop (HIL) đưa các bộ điều khiển điện tử (ECU) thực tế vào quá trình mô phỏng. Các bộ điều khiển nhận tín hiệu cảm biến tổng hợp và phản ứng của chúng được đánh giá theo thời gian thực, cho phép xác minh trước khi tích hợp vào xe.

Các bước này thường được kết hợp trong một khung xác nhận XIL (Model, Software, Hardware, Driver hoặc Vehicle-in-the-Loop), cho phép đưa các thành phần hệ thống vào dần dần trong khi vẫn duy trì sự kiểm soát đối với các điều kiện thử nghiệm.

Ghi lại và Phát lại tại Sân thử nghiệm

Dữ liệu thực tế mang lại độ chân thực vô song. Mặc dù SIL và HIL cung cấp phạm vi kiểm tra rộng rãi, các mô phỏng không thể nắm bắt được mọi chi tiết tinh tế của thế giới thực. Quy trình ghi và phát lại cho phép các kỹ sư xác thực hiệu suất cảm biến bằng cách sử dụng dữ liệu giao thông thực tế.

Nhờ các quy trình làm việc này, các kỹ sư có thể:

• Thu thập dữ liệu cảm biến thực tế
• Kiểm chứng hệ thống trên các khu thử nghiệm
• Xác định các trường hợp ngoại lệ

Thử nghiệm cảm biến radar và cảm biến nhận thức

Các môi trường thử nghiệm đánh giá cách các cảm biến radar, LiDAR, camera và siêu âm diễn giải cảnh lái xe.

Việc xác thực cảm biến radar dựa trên mô phỏng dựa trên vật lý, mô phỏng quá trình truyền tín hiệu và phản xạ. Các kỹ sư phân tích phản ứng của cảm biến bằng cách điều chỉnh khoảng cách, góc hoặc chuyển động tương đối.

Các yếu tố vật lý như vật liệu cản va chạm hoặc lớp sơn có thể làm thay đổi tín hiệu radar, và việc đồng bộ hóa cảm biến trở nên thiết yếu khi dữ liệu được kết hợp với các nguồn dữ liệu nhận thức khác.

Quá trình xác thực cũng đòi hỏi điều kiện trường xa để đảm bảo tính chính xác của hành vi điện từ. Các hệ thống radar ô tô hiện đại hoạt động trên dải băng thông rộng, đòi hỏi các phương pháp thử nghiệm tần số vô tuyến (RF) tiên tiến.

Xác thực cảm biến camera và kiểm thử quy trình xử lý video

Các mô-đun camera đóng vai trò quan trọng trong khả năng nhận thức. Quá trình xác nhận nhắm đến cả hiệu suất quang học lẫn độ tin cậy của quy trình truyền tải video.

• Thử nghiệm hiệu chuẩn
• Đo lường MTF
• Xác minh độ sắc nét của hình ảnh
• Xác nhận quy trình xử lý video

Các camera ô tô sử dụng các giao diện tốc độ cao như GMSL2 hoặc FPD-Link III. Các thành phần bộ chuyển đổi nối tiếp/giải nối tiếp truyền tải dữ liệu hình ảnh trong khi các lệnh cấu hình được truyền qua I2C hoặc GPIO.

Các nền tảng cũng có thể giám sát việc cung cấp điện năng qua PoC và đánh giá tính toàn vẹn tín hiệu thông qua các đầu nối như FAKRA. Trong một số trường hợp, các FPGA mô phỏng hoặc xử lý các luồng video.

Căn chỉnh chủ động các mô-đun camera

Căn chỉnh chủ động là quy trình lắp ráp có độ chính xác cao, giúp tối ưu hóa vị trí ống kính bằng cách sử dụng phản hồi từ cảm biến theo thời gian thực. Khác với căn chỉnh thụ động, quy trình này điều chỉnh tiêu cự, độ nghiêng, độ tâm, độ xoay và trục ngắm liên tục để đạt độ chính xác ở mức micromet.

Hệ thống căn chỉnh chủ động là yếu tố thiết yếu để sản xuất các mô-đun camera chất lượng cao. Ngay cả những sai lệch nhỏ cũng có thể gây ra hiện tượng mờ, sai số về độ sâu hoặc biến dạng hình học. Độ chính xác phải được duy trì trong suốt vòng đời của phương tiện bất chấp các tác động từ môi trường.

• Nhận thức độ sâu chính xác
• Phát hiện rìa làn đường rõ ràng
• Phân loại đối tượng đáng tin cậy
• Hiệu chuẩn hình học chính xác cho việc ghép hình toàn cảnh
• Tính nhất quán giữa các thiết bị khi tích hợp dữ liệu từ nhiều cảm biến

Kiểm tra LiDAR và siêu âm

Cảm biến LiDAR tạo bản đồ môi trường 3D. Quá trình xác thực tập trung vào đặc tính quang học, mô phỏng đối tượng, hành vi của bộ điều khiển và hiệu chuẩn khoảng cách/góc. Cảm biến siêu âm chủ yếu được sử dụng cho chức năng đỗ xe. Chúng đo thời gian bay giữa lúc phát xung và lúc nhận tín hiệu phản xạ.

Các hệ thống thử nghiệm có thể mô phỏng:

• Các vật thể ở các khoảng cách khác nhau
• Độ trễ của tín hiệu phản hồi
• Sự biến đổi biên độ

Điều này cho phép xác thực các tính năng hỗ trợ đỗ xe và các hệ thống phát hiện tầm ngắn.

Thử nghiệm môi trường và EMC

Các cảm biến ADAS phải duy trì độ tin cậy trong nhiều điều kiện môi trường khác nhau. Các nền tảng mô phỏng sự biến đổi nhiệt độ, độ ẩm và độ rung để đảm bảo tính ổn định.

Thử nghiệm EMC đánh giá hành vi của cảm biến khi chịu nhiễu điện từ, đảm bảo hiệu suất ổn định trong hệ thống điện tử phức tạp của xe.

Thử nghiệm và hiệu chuẩn cảm biến trong quá trình sản xuất

Các hệ thống ADAS hiện đại dựa vào sự đồng bộ của các tín hiệu từ radar, LiDAR, camera và GNSS. Kiểm tra sản xuất xác nhận sự đồng bộ và đảm bảo khả năng nhận thức vẫn ổn định khi các tín hiệu đầu vào tương tác với nhau. Các nền tảng sẽ đưa tín hiệu cảm biến vào hệ thống, theo dõi hành vi của hệ thống và xác minh độ chính xác của quá trình hiệu chuẩn trước khi triển khai.