实现安全稳定的自动驾驶是当今汽车行业最激动人心的目标之一,同时也是要求最高的目标之一。业内专家认为,要实现完全自动驾驶,此类车辆需要进行大约130~160亿公里的行驶测试,相当于往返月球3.3万多次。
先进汽车系统具有复杂的数字连接特性,各式各样的嵌入式系统在多个平台上运行,这就要求采用更加灵活、迭代性更强的开发方法。正因如此,数字孪生成为一种改变游戏规则的技术,它支持开发人员在虚拟环境中测试和评估软件开发或“决策”,以便在将其集成到真实环境、产品和场景中之前,了解其最佳效果,帮助您开启驾驶的“登月之旅”。就高端汽车而言,数字孪生是新功能或软件更新的理想测试方法。
虽然软件定义车辆(SDV)的最终验证测试仍需要真实道路作为最终测试场地,但数字孪生能够在数字复制品上提前测试软件,并确认其功能是否符合预期。这就确保了软件与真实车辆环境的最终无缝集成和部署。
利用数字孪生技术,SDV开发人员可以获得快速软件测试和无缝部署的强大解决方案,从而最大限度地增强对已实现软件的信心,最大限度地降低作为未来汽车发展道路上绊脚石的资金成本。此外,人工智能、机器学习和物联网等不断发展中的技术的有机整合,也将进一步完善数字孪生的功能,使其成为更强大的汽车测试工具。
数字孪生价值已现
其实人们已经见证了数字孪生在多个行业和各种使用案例中的重要性,包括汽车行业。例如,数字孪生可以将汽车装配线制造流水化,可以通过虚拟测试了解哪些装配程序最高效、最具成本效益。数字孪生还可以通过建模人体生理机能来彻底改变医疗保健,尤其是个性化医疗系统。塔塔咨询服务公司一项未来预测调查发现,52%的参与者预测,未来三年内数字孪生将广泛应用于生命科学和医疗保健领域。
航空航天模拟属于另一种较类似于汽车测试的使用案例,这里的数字孪生可以模拟真实世界的飞行条件,从而为飞机设计选择提供依据。这种精确性可以帮助工程师进行复杂的分析,优化飞机的设计选择,确保尖端航空航天技术开发具有无与伦比的精确性。
数字孪生的巨大意义
数字孪生无需完全依赖测试车队和传统的HIL测试系统,如ETAS LABCAR,这些系统虽然功效显著,但却十分繁琐且耗费资源。
数学建模是数字孪生的基本要素,有助于快速评估各种设计变体,增加测试变体和场景的数量,同时减少对物理原型和实验室设备的依赖。
借助特定软件的数字孪生,SDV开发人员可以轻松地建模和开发软件,测试最新代码并将其集成到硬件的数字副本中,然后再进行最终部署和最终测试。这种转变可以实现对测试场景的详尽探索,无论是在概念阶段、生产线上还是在实际道路上,都不会浪费资源或影响原型制造的安全性。根据数字孪生系统验证现实世界的数据,可以帮助汽车行业对复杂系统进行微调,同时保持最高的安全和效率水平。
数字孪生还能改进SDV中软件更新的部署,因为它提供了一个虚拟沙箱,可在车辆上路实施前进行全面测试和更新验证。在数字孪生环境中持续测试软件更新的能力,不仅能加快部署进程,还能提高产品质量。例如,数字孪生可以验证新的软件空中传送更新,确保其在部署到实际SDV之前既稳健又高效,从而最大限度地降低风险,并形成一个更顺畅、更可靠的部署流程。
车辆测试的未来
数字孪生在汽车软件测试中的潜在价值无论怎样强调都不为过,它能够简化开发过程,提高成本效益,缩短上市时间,并在车辆实际部署和软件更新之前提高安全性。如前所述,人工智能的进步只会让它们变得更加强大。
随着数字孪生成为汽车创新领域中不可或缺的组成部分,它们不仅能够优化当前的测试实践,还能为开发更智能、更灵活、最终更自主的汽车奠定坚实基础。SDV开发人员正越来越多地采用数字孪生技术,这标志着测试方法的效率和能力将发生变革性的转变,引领我们的汽车“驶向”更美好的未来。
(参考原文:digital-twins-power-rapid-software-deployment-in-autonomous-vehicles)
本文为《电子工程专辑》2024年3月刊杂志文章,版权所有,禁止转载。点击申请免费杂志订阅