大家好，欢迎收看本节课程。
我是 Janet Ooi，下面我将带大家一起
了解汽车原始设备制造商和一级供应商
在测试现代汽车的 ADAS 和 AV 功能时 面临的复杂挑战。
在此之前，我们先有请 IPG Automotive 首席执行官 Steffen Schmidt，
他将详细介绍自动驾驶的发展趋势以及
技术进步将在哪些方面推动测试升级。
自动驾驶或汽车电气化这样的未来发展趋势，
背后都有软件技术在大力推动。
因此，汽车开发的重心逐渐从硬件转向了软件。
具有 L3+ 级 ADAS 功能的车辆自动化
需要对与日俱增的场景（包括其环境）
进行测试和验证。
不仅有待完成的测试数量在增加，
测试的复杂性也在不断提高。
过去使用自适应巡航控制系统的话，
驾驶员只需要注意前方车辆就行了。
如今，测试需要考虑各种不同的道路参与者，
例如启用了 Highway Pilot 功能的车辆。
除了跟随前车并保持安全距离，
这个示例还必须考虑一系列自动化操控行为，
比如驶出车道、超车和重新驶入车道。
在城市环境中，驾驶的复杂性还会增加。
试想一下，在交叉路口和转弯场景中 会有各种各样的道路参与者，譬如
行人、骑自行车或轻便摩托车、 还有脚踏电动滑板车的路人，等等。
真正的试驾本身往往不能体现 这种复杂和变化多端的情况。
因此，对于自动驾驶系统的开发和验证而言
仿真绝对不可或缺。
除了摄像头和激光雷达传感器以外， 雷达传感器也发挥着关键作用。
雷达技术的智能程度 和复杂程度正在不断提高，
这给雷达辅助系统的验证和发布
带来了更多挑战。
由于场景不仅数量多，还很复杂，
因此测试无法只在实际车辆中完成。
没错，Steffen。
在过去十年间， 雷达传感器完成了巨大的升级，
变得越来越智能、越来越复杂。
雷达技术还在继续在向着更高频率、
更大带宽和更高分辨率发展。
雷达传感器技术的升级实际上推动了
车辆自动化程度迈向 L3 级甚至 L4 级。
要想实现 L5 级全自动驾驶，
我们需要有能力呈现全部的道路场景，
确保 ADAS 和 AV 决策算法足够可靠，
值得我们托付生命。
这项技术的愿景是在各种情况下 都能完全取代人类驾驶员，
在道路上做出可靠、准确、
安全的决策。
我们先来了解一下第 3 课将要学习的内容，
看看如何在不久的将来 成功实现全自动驾驶愿景。
对于自动驾驶汽车市场的未来增长， 普遍的预测是比较乐观的。
这些预测依赖于消费者、监管机构和保险业
对自动驾驶技术的信心。
对高级驾驶辅助系统安全性的信心
取决于详尽的测试，
但车企需要通过几亿英里的 实际或仿真道路测试
才能发现各种极端情况并验证新设计。
自动驾驶有赖于高分辨率雷达和摄像头系统
与输入的导航数据协同工作。
尺寸、重量和成本等方面的业务目标
促使离散的传感器元件 融合为紧凑但复杂的子系统。
常规的测试过程包括 在测试场地对车辆进行测试。
每当车辆接近实际目标，
就可以对传感器系统进行测试。
这种开环的单个装置测试方法不仅速度慢、 测试强度大、成本高，测试覆盖面也不足。
为了弥补这一点，
车企会对整个传感器子系统进行时间同步测试。
这种方法采用了周密的仿真和闭环手段，
将传感器、电子控制单元和 AI 算法
融为一体进行测试。
是德科技与 IPG Automotive 和 Nordsys 通力合作，开发出了
一个名为自动驾驶仿真器（ADE）平台的
创新解决方案。
它的工作原理如下：
各个子系统都安装在 ADE 仿真器上。
实时 3D 引擎可以创建一个虚拟环境，
其中包括全动态影像、动态雷达信号和
拥堵的 C-V2X 场景，
以及当前的 4G 和将来的 5G NR。
被测装置通过制动、转向和加速等动作做出反应，
就如同在道路上行驶一样。
通过不断累积的仿真数据和
ADAS 系统各要素反馈的测量结果， 测试进程可以加快。
得益于极其先进的真实感，
ADE 平台能够帮助开发人员 信心十足地测试他们的设计，
这个平台可以通过累计仿真时间以及
ADE 是一个开放的平台，
它简化了与各种商用 3D 建模工具、 硬件在环系统以及
现有测试和仿真环境的集成。
对于自动驾驶汽车来说， 市场的增长取决于对产品的信心，
而信心则来自高度逼真的测试。
ADE 平台已做好了精简测试流程的准备。
这只是是德科技帮助 OEM 及其供应商
实现移动性愿景的其中一种方式。
以上就是这节课的全部内容。
下一节课我们将讨论
自动驾驶汽车或高级驾驶辅助系统的
真实测试与软件仿真之间的区别。