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挑戰
在開發流程早期評估數據融合與駕駛功能

由于駕駛輔助功能不斷增加的復雜性，加上不同傳感器間的集成與融合，盡早地在開發周期內評估系統的性能就變得越來越重要。理想情況下，這些都是自動完成的，而且在建模階段已經完成。如果車輛動力學影響傳感器系統的檢測性能，或考慮到一些限制案例，測試系統需要也能夠對被測件DUT進行閉環測試。具有適當的專用指標—特別對于數據融合的驗證，是另外一個需求。

解決方案
在虛擬環境下自動測試算法與功能模型

功能開發人員使用虛擬測試環境驗證多傳感器數據融合與其他駕駛功能。例如，在早期開發階段沒有真實ECU硬件存在的情況下。基于像融合算法庫工具baseLABSCreate與算法原型開發環境工具vADASdeveloper，結合CANoe,vTESTstudio, TASS PreScan和baseLABS KPI工具。通過標準的接口，如FMI/FMU，CANoe內嵌的對HIL解耦的FDX協議，數據在仿真環境、被測件DUT和指標工具間交互。

優點
通過復雜的虛擬場景對駕駛輔助功能與數據融合進行早期的客觀評價

> 結合Vector CANoe, TASS PreScan和baseLABS的KPI Tooling，用戶可以利用端到端的工具鏈覆蓋整個測試過程
> 由于CANoe開放的接口，工具間的集成非常簡單，使用vTESTstudio設計測試用例非常方便
> 由于PreScan中虛擬世界可以靈活構造，傳感器物理特性可以精確模擬，ADAS算法的虛擬測試真實且詳盡
> 通過與真值系統對比，使用baseLABS KPI Tooling計算關鍵性能指標，客觀評價數據融合結果