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上海恩艾儀器有限公司

NI的集成式軟硬件平臺

混合云硬件在環(huán)自動駕駛仿真

向市場推出自動駕駛汽車是一項極其復(fù)雜的任務(wù),需要對 多個環(huán)節(jié)進(jìn)行精心規(guī)劃。獲取傳感器數(shù)據(jù)僅僅是開始,測 試最終解決方案也只是其中的一個關(guān)鍵階段。開發(fā)一個能 夠處理海量數(shù)據(jù)的完整流程勢在必行。 Amazon We...
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向市場推出自動駕駛汽車是一項極其復(fù)雜的任務(wù),需要對 多個環(huán)節(jié)進(jìn)行精心規(guī)劃。獲取傳感器數(shù)據(jù)僅僅是開始,測 試最終解決方案也只是其中的一個關(guān)鍵階段。開發(fā)一個能 夠處理海量數(shù)據(jù)的完整流程勢在必行。

Amazon Web Services (AWS)、Dell Technologies和 NI強強合作,共同為高級輔助駕駛系統(tǒng)(ADAS)/自動駕駛 (AD)開發(fā)提供經(jīng)過嚴(yán)格測試的混合方法,使工程師能夠充 分利用所有解決方案的優(yōu)勢,包括云端服務(wù)的靈活性與擴(kuò) 展性、本地基礎(chǔ)架構(gòu)的性能以及硬件在環(huán)(HIL)測試的準(zhǔn)確 度等。有了這個全新的混合云HIL架構(gòu),客戶可以避免因工 具選擇不當(dāng)以及基礎(chǔ)設(shè)施組件不匹配和/或動力不足產(chǎn)生 的諸多問題。

AWS的汽車領(lǐng)域應(yīng)用

AWS可提供近乎無限的存儲容量,具有高速計算能力,并 支持深度學(xué)習(xí)框架,可讓工程師對自動駕駛車輛數(shù)據(jù)進(jìn) 行采集、存儲和分析,從而實現(xiàn)自動駕駛汽車的全方位開 發(fā)。Apache MXNet、TensorFlow和PyTorch等深度學(xué)習(xí) 框架可加快算法訓(xùn)練和測試速度。AWS IoT Greengrass 提供了具有機(jī)器學(xué)習(xí)推理功能的邊緣計算來實時處理汽 車中的本地規(guī)則和事件,同時將數(shù)據(jù)傳輸?shù)皆频某杀窘抵?最低。

NI PXI硬件

HIL測試是任何ADAS/AD設(shè)計流程的關(guān)鍵步驟。無論是傳 輸實時生成的合成傳感器數(shù)據(jù),還是傳輸來自真實環(huán)境的 傳感器數(shù)據(jù),HIL測試都需要定制的物理硬件,而傳統(tǒng)的 公共云并不提供這些硬件。

來自ADAS傳感器的現(xiàn)場記錄數(shù)據(jù)可在實驗室中回放,用于 模擬行駛并增加測試的可重復(fù)性和測試范圍。之所以采用 真實現(xiàn)場數(shù)據(jù)進(jìn)行測試,是因為測試算法是基于真實場景 開發(fā)而成,如果采用3D渲染的場景,則算法可能無法正確 理解。在回放應(yīng)用中,定時至關(guān)重要,而NI回放系統(tǒng)提供了 極其精確的定時和同步功能,確保感知算法能夠像在真實 環(huán)境中一樣接收傳感器數(shù)據(jù)。

您可以將場景生成工具與硬件I/O集成,回放模擬的場景, 并驗證ADAS控制器上的傳感器融合和決策算法。還可使 用所有領(lǐng)先的環(huán)境仿真軟件工具,針對特定測試要求生成 所需的場景,從而擴(kuò)大測試范圍。借助開放的軟件架構(gòu),您 可以為應(yīng)用選擇最合適的仿真工具。

Dell EMC PowerScale網(wǎng)絡(luò)附加存儲

PowerScale是經(jīng)過ADAS開發(fā)驗證的企業(yè)級網(wǎng)絡(luò)附 加存儲解決方案,可縮小公共云與本地HIL測試之間的 隔閡。

PowerScale專為實現(xiàn)大規(guī)模并發(fā)性和低延遲而 設(shè)計,非常適合用于時間敏感的性能關(guān)鍵型ADAS工作負(fù) 載,這些工作負(fù)載中包括將數(shù)據(jù)流傳輸?shù)紿IL測試臺。

PowerScale由PowerScale OneFS操作系統(tǒng)提供支持,該 操作系統(tǒng)提供DataIQ技術(shù)來管理ADAS傳感器數(shù)據(jù),包括 全球范圍的數(shù)據(jù)跟蹤以及往返A(chǔ)mazon S3存儲桶的數(shù)據(jù) 移動。隨著ADAS的發(fā)展,變革勢在必行,同時,由于汽車操 作趨于全自動,性能要求也變得更加難以預(yù)測。考慮到這種 現(xiàn)實情況,Dell Technologies設(shè)計可PowerScale這款解 決方案,可隨項目發(fā)展而無縫擴(kuò)展容量和性能,并提供所需 的靈活性以最大限度地提高投資回報率。

AWS、Dell Technologies與NI的優(yōu)勢

為了成功開發(fā)ADAS,所需的解決方案必須能夠存儲呈指數(shù)級增長的傳感器 數(shù)據(jù),并且需要高速計算能力來利用這些數(shù)據(jù)。這涉及的范圍從汽車內(nèi)部電子組 件覆蓋到數(shù)據(jù)中心(無論是在本地還是在云端),而且數(shù)據(jù)中心的基礎(chǔ)架構(gòu)必須 支持大規(guī)模并行和并發(fā)的數(shù)據(jù)獲取,人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí),以及模型 在環(huán)、軟件在環(huán)和硬件在環(huán)工作負(fù)載。

HIL硬件平臺對基礎(chǔ)架構(gòu)特別敏感。即便是丟失單個數(shù)據(jù)幀,或者數(shù)據(jù)未能精確 同步到微秒,都是不可接受的。使用AWS、Dell Technologies和NI合作開發(fā)的基 礎(chǔ)架構(gòu),您大可以放心,因為這種基礎(chǔ)架構(gòu)(包括HIL硬件)經(jīng)過專門設(shè)計,能夠滿 足這些嚴(yán)格的要求。



作者
BRYAN BEREZDIVIN
BDM存儲 — 自主系統(tǒng),AMAZON WEB SERVICES

LAWRENCE VIVOLO
DELL TECHNOLOGIES汽車業(yè)務(wù)開發(fā)高級經(jīng)理

NICHOLAS KEEL
NI ADAS/AV產(chǎn)品經(jīng)理




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測試未來的汽車ECU
- 了解NI提供的豐富HIL解決方案,從ADAS到EV,均有對應(yīng)的HIL解決方案
- 了解基于模型的設(shè)計和測試方法如何應(yīng)對日益復(fù)雜的DUT
- 了解NI如何與軟件公司和IT公司開展HIL應(yīng)用方面的合作,以解決當(dāng)今復(fù)雜的挑戰(zhàn)



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