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1.道路測試流程

測試場地

1.測試場地有哪些？

對于一些要求不太高/簡單的測試場景可以找一些封閉的場地，如斷頭路或者是城市所在地當地政府提供的諸如智能網聯專用道路之類的測試道路，對于復雜或相對要求高一些的測試場景可以到專業(yè)的國家智能網聯汽車試點測試場進行測試，以下提供了國內常用的示范區(qū)：

①國家智能網聯汽車（上海）試點示范區(qū)封閉測試區(qū)

②國家智能商用車檢驗檢測（泰興）基地

③中汽中心（鹽城）汽車試驗場

④國家智能交通綜合測試基地（無錫）

⑤浙江5G車聯網應用示范區(qū)（杭州云棲小鎮(zhèn)&桐鄉(xiāng)烏鎮(zhèn)）

⑥中汽中心智能網聯汽車測試（北京）基地

⑦中國汽研智能網聯汽車（重慶）試驗基地

⑧國家智能網聯汽車（武漢）測試示范區(qū)

⑨國家智能網聯汽車（長沙）測試區(qū)

⑩國家智能網聯汽車封閉測試基地（海南）

2.試驗場地有哪些道路類型？場地長度有多長？車道寬多少？收費標準？

常用的試驗場類型有：直線性能路、動態(tài)廣場

場地長度通常在2km—3km及以上

單條車道的標準寬度為3.75m

收費通常按小時收費，1h在￥2000+

CAN相關

1.CAN、CAN-FD、FleyRay、LIN總線通信距離速度區(qū)別？

2.CAN有哪些分類？

Drive CAN（動力CAN）

Body CAN（車身CAN）

Chassis CAN（底盤CAN）

Instrument CAN（儀表CAN）

Infotainment CAN（娛樂CAN）

Diagnostics CAN（診斷CAN）

3.CANoe都用到哪些分析窗口？

Analysis（Measurement Setup/Trace/Graphics/Statistics）

Simulation（）

Diagnostics

Environment（System Variables）

Hardware

Tools（CAPL Browser/Panel Designer）

執(zhí)行器性能測試

1.執(zhí)行器測那些？

例：加速（油門）；

減速（剎車）；

轉向（方向盤）

2.執(zhí)行器性能測試工況有哪些？

斜坡輸入，正弦輸入，階躍輸入

狀態(tài)機測試

1.CAN總線通過什么方式進行信號傳輸？

差分信號

2.CAN信號顯性/隱形電平分別對應的邏輯信號值是多少？

顯性電平對應邏輯“0”，隱形電平對應邏輯“1”

3.ACC各狀態(tài)之間轉換條件都有哪些？

數據采集

1.數采系統介紹？

數采系統主要是通過配備各種視覺傳感器的測試車輛來采集自動駕駛相關數據(含原始數據)，例如攝像頭、雷達、激光雷達、GNSS等。這些數據可以用于在實驗室中精確地模擬某些交通狀況，測試ADAS感知算法和控制邏輯，從而可以節(jié)省大量的道路測試和驗證時間。

2.數據采集的工作內容有哪些？

數采分為行車和泊車的數據采集

日常工作內容：數采設備調試

數采軟件的學習使用

采集的數據的后處理

3.數據后處理是如何處理的？

先將實車上（WinDows系統）采集的數據在Linux系統中通過軟件轉成rosbag包，再通過腳本將ros包生成result結果，結果中包含目標物、車道線等信息（文件格式有：csv、txt等）

在通過回注的方式導入到軟件中即可看到可視化的目標物、車道線等信息。

4.數采設備時間同步的精度能達到多少？

例：500微秒到1毫秒的同步精度，處于行業(yè)領先地位。

5.數采常用Linux命令？

例：①sudo su//取得管理員權限

②df-h//檢查硬盤是否掛載成功

③rm-rf//刪除指定文件夾下文件

④poweroff/shutdown/halt//關機命令

⑤ssh[用戶名]@IP地址//切換到另一臺主機

⑥sudo./start.sh[路徑]//以管理員權限運行sh腳本，將結果存放到指定路徑線

6.采集的數據主要是什么類型？數據后處理的ros包包含哪些格式數據？最終處理完成的數據格式有哪些？

采集的數據主要是一些工程文件

ros包主要包含bag及xml文件

最終處理后的數據主要是csv及txt，如真值數據(.csv)、車道線數據(lane.csv)

7.ECU和相機之間通過什么技術來傳輸視頻流？

通常使用串行解串技術

8.數采數據量？

軟件算法到硬件設備，自動駕駛領域天生就會產生很多數據。一輛符合或者具備自動駕駛的車有攝像頭、雷達、定位系統等各種各樣的感知設備，這些感知設備運行24小時，大概會采集4個TB的數據。

9.數據落盤（數據帶寬估算）？

例：①8MP前視攝像頭數據量（RAW14）:

3840*2160*14bit*30Hz=3484Mbps

②3MP環(huán)視攝像頭數據量（RAW12）:

1920*1536*12bit*30Hz=1062Mbps

③1路前視+4路環(huán)視攝像頭總數據量：

3484+1062*4=7732Mbps=7.55Gbps=0.94GB/s=3398GB/h=3.32TB/h

④1路前置雷達數據量：

3.3GB/h

⑤4路角雷達數據量：

700MB/h*4=2800MB/h=2.8GB/h

10.數采時間同步原理？

由于每個傳感器都有自己的時間戳，為了保證各傳感器的時間同步，需要對傳感器和采集系統授時。整個系統由組合慣導獲取GPS時間，并對時間同步服務器授時；然后由時間同步服務器通過PTP網關給激光雷達和采集主機授時，使整個系統使用同一個時間源（GPS時間）；同時時間同步服務器輸出trigger信號去觸發(fā)攝像頭，控制攝像頭的曝光時刻，從而實現所有傳感器的數據同步。

11.說說什么是數據回灌？

回注設備在智駕仿真中非常重要，因為某些難以復現的場景，實車測試時發(fā)送過一次后很難再去復現第二次，比如說動物在馬路亂竄、交通事故的還原、卡車后的紅綠燈、加塞的車輛、黑暗行駛場景、雪地陽光產生的逆光等。智駕回注設備可以讓這些邊角案例的素材形成一個數據原型注入進域控制器中，然后域控制器可以利用這些數據做一個開環(huán)的感知結果的輸出。

12.數據故障模擬有哪些？

除了真實場景的回注，還可以進行故障模擬，涉及到視頻幀的故障模擬，比如在測試的過程中隨機的位置或者固定的位置設置一些馬賽克，或者加入一些異常的圖像，破壞原生視頻的真實性，進行驗證。同時，可以模擬底層故障，如模擬丟幀、模擬時延等。

13.什么是數據標注？

人工標注費時費力，可以采用半監(jiān)督學習（偽標簽學習/自動標簽學習）

原理：首先在人工標注真值的數據上訓練模型，然后使用經過訓練的模型來預測無標簽數據的標簽，從而創(chuàng)建偽標簽。

此外，將標簽數據和新生成的偽標簽數據結合起來作為新的訓練數據。大量使用自動標簽或偽標簽就是半監(jiān)督學習。

測試進階

在智能駕駛發(fā)展得如火如荼的今天，軟件測試行業(yè)也隨之衍生出車載測試的崗位需求。對比其它在招崗位，車載測試的薪資也更加可觀。

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