通过基于云的仿真推进 ADAS 开发

随着车辆加深软件定义和传感器驱动的应用，高级驾驶辅助系统 （ADAS） 的复杂性不断增加。随之而来的还有对强大、高效且可扩展的软件验证方法的需求愈加强烈。软件在环测试 （SiL）已成为这一过程中的关键工具，允许开发人员在物理硬件可用之前，在虚拟环境中仿真和验证控制功能和嵌入式软件。

SiL 支持早期软件缺陷检测，可减少开发时间和成本，支持更具迭代性和可扩展性的验证过程。对于 ADAS 开发，实际测试可能耗时、昂贵且难以扩展，虚拟方法具有显著优势。

SiL 测试的一个核心挑战是在仿真保真度和性能之间找到正确的权衡。虽然简单的功能测试可能不需要详细的硬件建模，但更高级的场景（例如传感器行为或车辆动力学）需要高保真协同仿真。仿真环境使工程团队能够自定义其设置，以满足每个测试用例的特定要求，从而提高开发过程的灵活性和精度。

模型集成也是高效仿真工作流程的关键。通过在图形图表环境中预编译模型或将其导出为功能模型单元 （FMU），团队可以显著缩短启动时间并更好地利用可扩展的基础设施。

该行业日益向基于云的仿真环境转变，使可扩展性和效率发生了翻天覆地的变化。容器化架构允许并行运行多个测试用例，从而显著缩短整体仿真时间。在一项基准测试中，在传统工作站上需要 480 分钟的测试套件在云中仅需 3 分钟即可完成，展示了分布式仿真工作负载的潜力。