FEV引领自动驾驶

2021年9月，德国亚琛——自动车距、车道保持等驾驶辅助系统日益提升车辆安全、驾驶舒适性和能量效率。但从L3级驾驶功能开始，自动驾驶系统完全接管车辆控制，复杂程度越来越高，对传感器技术的性能、控制功能和所需算力需求也不断增加。

作为整车和动力总成开发和数字出行领军开发服务供应商，FEV在自动驾驶系统的技术开发中使用了独特的方法，并将它们成功应用到整车制造商和供应商的相关项目中。这些方法用来检查和验证各种驾驶情况下的车辆行为，涵盖系统工程、数据管理、功能、系统和车辆测试。

FEV开发的基于场景和模型的系统工程（MBSE）概念有很多优势。使用它可以帮助控制系统复杂性，另一方面也可有效控制自动驾驶功能开发中日益增加的验证和确认工作。

场景定义所需功能

在自动驾驶功能开发过程中，MBSE使用场景以一种便于理解的方式描述复杂交通情形，用于构建、设计自动驾驶系统。所谓的用例，会定义所需的功能行为，同时也考虑系统与环境、驾驶员和其他道路用户的相关交互。

FEV集团ADAS（高级驾驶辅助系统）和AD（自动驾驶系统）高级开发总监Elmar Boerner 博士指出：“通过把场景融入MBSE方法，我们确保了对已开发驾驶功能的验证。比如，可以将各个要求的精确测试范围，分配并组合到不同测试平台的测试方案中。场景描述了不同情形之间短暂的关系，这些情形反过来又是环境、动态元素和所有因素的快照，也是观察者自我呈现和相互之间的关系。”

场景通过用例同客户利益、包括相关需求的系统行为建模联系起来，因此，他们是需求开发的支持链接，是创建测试用例的基础。

实时数据采集
作为MBSE方法需求创建一部分，FEV的场景作为一个中心元素集成到开发环境中。公司自主研发的数据采集链在这里起到关键作用。在路测过程中，通过一个连网的数据记录仪从FEV自动驾驶车辆上收集测试数据，并自动标记为不同场景。收集到的数据同时允许这些场景在验证阶段直接分析，或用于在对应的仿真环境数据库的模拟。因此，指定场景的对比实现了从系统设计到系统测试再回来一个闭环的开发链。

自动化节省时间
FEV在自动驾驶功能的设计也不同于传统系统。用例定义通过客户需求的各个层面上的场景规范得到扩展，链接到相应场景。为此，FEV使用其专利MBSE方法。

各个需求和可能的操作状态之间清晰正式的可追溯性因此产生高度自动化的可能性，比如在数据库分析和测试案例推导过程中。测试范围也很明确，同完整功能层面上设计运行域（ODD）视图相比，整体测试范围得到优化和减少。

使用包含如道路、交通基础设施、时间限制的修改如施工现场标识、移动物体、环境变量如天气等信息建模。通过自动化帮助，该模型还可用于生成各种仿真环境的测试用例。一面可以定义组件需求，如传感器性能，另一面在自动化帮助下生成各种仿真环境的测试用例。

通过自动生成的测试用例智能建模的场景来代替更多复杂的场景空间，在很大程度上减少了验证和确认的范围。例如云环境中的仿真和“边角案例”仿真环境中广泛变化的模型和软件在环测试，都需要这些场景。

凭借FEV这个方法，可迅速可靠开发L3级以上自动驾驶功能。

关于 FEV

FEV 始终在挑战极限。
FEV是全球领先的工程服务供应商，也是国际公认的跨部门和行业的创新领导者。秉持着不断进步的伟大愿景，弗朗茨·皮辛格教授通过将他在学术界和工程学方面的背景相结合，为此奠定了基础。该公司为全球最大的汽车行业制造商提供解决方案和战略咨询，并在整个运输和交通生态系统中为客户提供支持。

随着世界的不断发展，FEV也在不断发展。
为此，FEV将其技术和战略专业知识释放到其他领域。它将前瞻性思维应用于航空航天和能源领域。其软件和系统知识将使公司能够引领潮流，为每个人提供智能解决方案。FEV汇集了来自不同背景和专业的专家，为当前和未来的挑战寻找新的解决方案。

但FEV不会止步于此。
展望未来，FEV将继续挑战创新的极限。FEV在全球45多个地点拥有6,100多名高素质员工，其设计的解决方案不仅能满足当今的需求，还能满足未来的需求。为了公司的合作伙伴，为了员工和整个世界，FEV不断发展——以可持续的交通、能源和驱动一切的软件为基础，走向更美好、更清洁的未来。

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