亮道智能發布自動駕駛環境感知系統測試驗證服務

4月15日上海車展前夕，第三方測試驗證商亮道智能首次對外發布自動駕駛環境感知系統測試驗證的完整流程。同時，亮道智能Reference System、服務於測試驗證的3D激光雷達演算法、標註修正工具、大數據管理平台、大數據分析系統等產品也將在車展亮相。

L3自動駕駛大規模量產前夜，為保證自動駕駛相同的安全質量，單個感測器、環境感知系統都要經過充分的測試驗證。在SOP前測試驗證的關鍵階段，市場對環境感知系統測試驗證已產生迫切需求。亮道智能是率先提供針對自動駕駛環境感知的全套自動化的測試驗證服務的企業。這家測試驗證商去年也曾宣布與德國公司激光雷達供應商Ibeo合作，為後者提供下一代固態激光雷達量產項目的場景採集和功能測試驗證。

為自動駕駛量產研發而來

此次車展發布的新型自動駕駛環境感知系統測試驗證服務基於傳統汽車領域的測試驗證流程體系，融合大數據管理與分析、軟體演算法開發等多項新技術，主要服務於自動駕駛量產研發的關鍵階段。

亮道智能提供的新型自動駕駛環境感知系統測試驗證服務需使用完成量產設計的自動駕駛原型車，搭載確定硬體選型的環境感知系統，進入真實道路測試。期間，一套感知能力優於待測系統的Reference System會同步搭載在車上採集數據，用於建立客觀真值，作為待測系統感知能力評價的標尺。

路測採集的數據將達到PB級別，需要搭建專門的測試驗證私有雲平台，開發專用的測試驗證工具鏈，用於數據錄入、存儲、處理、分析。通過基於真實路測數據的軟體在環和硬體在環方法，幫助自動駕駛企業快速完成演算法迭代。

雷鋒網新智駕了解到，新型自動駕駛智能化測評服務包含五大步驟：車輛準備、數據採集、數據處理、測試驗證執行、數據分析：

車輛準備，將待測感知設備和Reference System安裝至原型車，精確完成空間校準和時間同步。

數據採集，根據客戶需求制定採集計劃，組建車隊進入開放道路環境採集數據。

數據處理，將數據錄入大數據中心，通過演算法處理後生成真實交通場景的客觀真值（Ground Truth）。

測試驗證執行，自動駕駛公司選擇感興趣場景，由測試驗證工具鏈提取該場景下DUT的感知結果與客觀真值，兩者比較後得到環境感知KPI。

數據分析，根據大數據分析報告，通過SiL、HiL、真實路測等方法，加速自動駕駛演算法迭代。

雷鋒網新智駕了解到，亮道智能可針對專門車型、專項功能、專門的應用場景，提供定製化的測試驗證服務；在真實交通場景中評測系統的真實水平，同時為模擬模擬提供真實的數據輸入；並支持提供環境感知系統SOP前完整的測試驗證服務，為測評和演算法迭代提供客觀真值，通過自主開發的自動化工具鏈提升測試驗證效率。

亮道智能產品齊亮相

結合市場和本土化需求，亮道智能也將在上海車展的現場展示部分核心技術和產品，包括Reference System、服務於測試驗證的3D激光雷達演算法、標註修正工具、大數據管理平台、大數據分析系統等。

Reference System：搭載亮道智能Reference System 1.0系統的數據採集平台將亮相上海車展。雷鋒網新智駕了解到，Referencesystem 1.0是一套用於獲取高精度基礎事實的數據採集設備，融合了高精度激光雷達、攝像頭等多種先進感測器。

服務於測試驗證的3D激光雷達演算法：基於服務於測試驗證的3D激光雷達演算法，研發人員可以為真實交通場景建立客觀真值（Ground Truth），作為感知能力的測評參照。

標註修正工具：該工具可用於修正自動化標註結果，用戶可以在PC端查看標註結果並進行手動操作。

大數據管理平台：亮道智能也將展示了私有雲環境下的大數據管理平台的樣例。大數據管理平台基於私有雲解決方案OpenStack和Ceph，為大數據分析系統提供可擴展的存儲和計算能力。該平台可以提供PB級別數據管理的解決方案。

亮道智能也將在現場進行了關於大數據分析系統的演示，該系統採用分散式的資料庫設計，可以展示不同維度的數據統計信息，支持數據挖掘和駕駛場景提取，查看數據文件等功能。

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