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如何確定 ADAS 主動安全系統真安全?用模擬驗證技術先測試!

車輛中心ARTC_96
・2019/03/13 ・1986字 ・閱讀時間約 4 分鐘 ・SR值 528 ・七年級

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越來越多人的駕照是雞腿換的?(誤)這樣我們要如何確定行車的安全呢?圖/pixabay

模擬驗證技術主要是為了預測、分析系統開發的特性及響應關係,透過模擬提供多種複雜條件下系統作動之響應行為,預先分析其環境條件、控制模組與系統物理特性關係是否符合預期。中心先進駕駛輔助系統開發之模擬驗證技術,依據環境感測模擬軟體建置 ISO 國際標準以及廠規測試驗證情境 (PreScan),提供 ADAS 主動安全系統演算法開發模擬驗證 (MATLAB/Simulink),並結合 CarSim 環境建置車輛動態,模擬車輛於實際道路路況之表現,確保 ADAS 控制系統演算法開發符合實際需求與安全規範。

ADAS 這樣守護你:車道維持、巡航控制、自動煞車

ARTC 開發一套自動輔助駕駛系統,主要由三項 ADAS 主動安全系統整合而成,包括車道維持輔助系統 (Lane Keeping Assistant Systems,LKAS)、自適應巡航控制系統 (Adaptive Cruise Control Systems,ACCS)、自動緊急煞車系統 (Autonomous Emergency Braking Systems,AEBS),下列將介紹各次系統控制原理及流程。

車道維持輔助系統 (LKAS)

為了預防駕駛因疲勞而偏離車道,LKAS 系統利用車輛前方攝影機、車身訊號、方向盤轉角訊號,計算本車與車道中心線之偏移量,當駕駛有不當偏離車道時,系統將介入修正方向盤,使得車輛可維持於車道上而不偏離。

LKAS 架構示意圖。圖/ARTC 提供

自適應巡航控制系統 (ACCS)

ACCS 是一種行車跟隨系統,藉由雷達偵測前車資訊,進而控制本車之行進車速,以確保行車的安全距離,而駕駛可透過安全距離之調整改變跟隨距離之遠近。

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ACCS 架構示意圖。圖/ARTC 提供

自動緊急煞車系統 (AEBS)

AEBS 透過影像與雷達感知融合技術,增強前方障礙物偵測之穩定度與精準度,並搭配車身訊號計算本車與障礙物之間的相對關係,最後透過系統的防撞決策來降低與前方撞擊之危險。

AEBS架構示意圖。圖/ARTC 提供

上路前,先進場模擬:ADAS 的模擬驗證技術

系統模擬驗證主要區分成三部分「測試情境」、「ADAS 主動安全系統演算法」、「目標車輛之物理模型」並透過相對應之軟體進行模擬,系統開發流程如下圖所示。

系統開發流程圖。圖/ARTC 提供
  1. 測試情境:透過 PreScan 對外部環境及感測器的高度仿真,作為測試演算法前端之輸入資訊。
  2.  ADAS 主動安全系統演算法:利用 MATLAB/Simulink 強健的開發工具,可制訂模塊對於各種時變系統,如控制、通訊、信號處理、影像處理和圖像處理系統等進行模擬、測試,也可以進行基於模型的設計。
  3. 目標車輛之物理模型:利用 CarSim 對於實車車身姿態、行為、響應具有高精度之相似度,提供開發人員修改車輛參數、模型以達到符合模擬之層面。

Model in the Loop (MiL)

MiL 定義為「測試案例 @PreScan」、「演算法 @MATLAB/Simulink」、「物理模型 @CarSim」皆在純模擬環境下執行驗證,其優點為可快速測試演算法邏輯,並簡化過於複雜之測試流程,如下圖。

MiL示意圖。圖/ARTC 提供

Hardware in the Loop (HiL)

藉由 HiL 來執行測試,主要是在演算法開發階段尚未完成前,先建置控制器的驗證迴路,並在模擬驗證環境中導入失效驗證情境,能實際測試車用控制器在不同的失效階段下,以了解控制器存在危險性及風險的情況,控制器是否實施緊急保護措施。HiL 模擬可幫助開發工程師在虛擬環境中有效地測試嵌入式控制器。

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HiL 示意圖。圖/ARTC 提供

Vehicle in the Loop (ViL)

定義為將實車運動資訊回傳至虛擬環境中之驗證車輛,確保虛擬驗證車輛可與實際車輛之運動姿態相同,並透過虛擬感測模組偵測虛擬場景中之驗證車輛與對手車輛或相關物件之互動關係,再將此互動資訊傳輸至系統控制器 (ECU),控制器依感測資訊下達控制命令控制實際車輛之轉向、煞車或油門等底盤模組。

ViL 示意圖。圖/ARTC 提供

考駕照就考駕照,為何需要模擬驗證系統?

模擬驗證主要是幫助減少演算法開發時程以及改變 try and error 開發流程,以及利用工具可以提早進行複雜場景測試及場景重現,利用 PreScan 建置各種測試環境,且提高測試情境之複雜度,將測試情境導入 MiL 測試可提高演算法功能上的確定性;HiL 測試可驗證單純在模擬環境下結合 ECU 後兩者輸出結果是否一致;ViL 測試則為了提高實車測試驗證安全性,因此利用 PreScan 模擬環境條件提供真實車輛進行 ADAS 系統演算法開發驗證,最後再進行實車道路情境測試確保系統功能之完整性、可控性以及系統穩定性、強健性。

本文出自財團法人車輛研究測試中心;原文於,如需轉載,歡迎與車輛中心聯繫。

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車輛中心ARTC_96
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財團法人車輛研究測試中心 (ARTC),江湖俗稱車測中心,但更希望大家能稱呼我們為「車輛中心」,因為我們不只做測試,我們也做創新研發;我們是由一群對車輛有著專業知識與熱情的工程師所組成,期望透過泛科學這個平台與大家分享各種車輛知識,讓大家更懂車。

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ECU: 汽車大腦的演化與挑戰
鳥苷三磷酸 (PanSci Promo)_96
・2025/07/02 ・3793字 ・閱讀時間約 7 分鐘

本文與 威力暘電子 合作,泛科學企劃執行。

想像一下,當你每天啟動汽車時,啟動的不再只是一台車,而是一百台電腦同步運作。但如果這些「電腦」突然集體當機,後果會有多嚴重?方向盤可能瞬間失靈,安全氣囊無法啟動,整台車就像失控的高科技廢鐵。這樣的「系統崩潰」風險並非誇張劇情,而是真實存在於你我日常的駕駛過程中。

今天,我們將深入探討汽車電子系統「逆天改運」的科學奧秘。究竟,汽車的「大腦」—電子控制單元(ECU),是如何從單一功能,暴增至上百個獨立系統?而全球頂尖的工程師們,又為何正傾盡全力,試圖將這些複雜的系統「砍掉重練」、整合優化?

第一顆「汽車大腦」的誕生

時間回到 1980 年代,當時的汽車工程師們面臨一項重要任務:如何把汽油引擎的每一滴燃油都壓榨出最大動力?「省油即省錢」是放諸四海皆準的道理。他們發現,關鍵其實潛藏在一個微小到幾乎難以察覺的瞬間:火星塞的點火時機,也就是「點火正時」。

如果能把點火的精準度控制在「兩毫秒」以內,這大約是你眨眼時間的百分之一到千分之一!引擎效率就能提升整整一成!這不僅意味著車子開起來更順暢,還能直接省下一成的油耗。那麼,要如何跨過這道門檻?答案就是:「電腦」的加入!

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工程師們引入了「微控制器」(Microcontroller),你可以把它想像成一顆專注於特定任務的迷你電腦晶片。它能即時讀取引擎轉速、進氣壓力、油門深度、甚至異常爆震等各種感測器的訊號。透過內建的演算法,在千分之一秒、甚至微秒等級的時間內,精準計算出最佳的點火角度,並立刻執行。

從此,引擎的性能表現大躍進,油耗也更漂亮。這正是汽車電子控制單元(ECU)的始祖—專門負責點火的「引擎控制單元」(Engine Control Unit)。

汽車電子控制單元的始祖—專門負責點火的「引擎控制單元」(Engine Control Unit)/ 圖片來源:shutterstock

ECU 的失控暴增與甜蜜的負荷

第一顆 ECU 的成功,在 1980 年代後期點燃了工程師們的想像:「這 ECU 這麼好用,其他地方是不是也能用?」於是,ECU 的應用範圍不再僅限於點火,燃油噴射量、怠速穩定性、變速箱換檔平順度、ABS 防鎖死煞車,甚至安全氣囊的引爆時機……各種功能都交給專屬的 ECU 負責 。

然而,問題來了:這麼多「小電腦」,它們之間該如何有效溝通?

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為了解決這個問題,1986 年,德國的博世(Bosch)公司推出了一項劃時代的發明:控制器區域網路(CAN Bus)。你可以將它想像成一條專為 ECU 打造的「神經網路」。各個 ECU 只需連接到這條共用的線路上,就能將訊息「廣播」給其他單元。

更重要的是,CAN Bus 還具備「優先通行」機制。例如,煞車指令或安全氣囊引爆訊號這類攸關人命的重要訊息,絕對能搶先通過,避免因資訊堵塞而延誤。儘管 CAN Bus 解決了 ECU 之間的溝通問題,但每顆 ECU 依然需要獨立的電源線、接地線,並連接各種感測器和致動器。結果就是,一輛汽車的電線總長度可能達到 2 到 4 公里,總重量更高達 50 到 60 公斤,等同於憑空多載了一位乘客的重量。

另一方面,大量的 ECU 與錯綜複雜的線路,也讓「電子故障」開始頻繁登上汽車召回原因的榜首。更別提這些密密麻麻的線束,簡直是設計師和維修技師的惡夢。要檢修這些電子故障,無疑讓人一個頭兩個大。

大量的 ECU 與錯綜複雜的線路,也讓「電子故障」開始頻繁登上汽車召回原因的榜首。/圖片來源:shutterstock

汽車電子革命:從「百腦亂舞」到集中治理

到了2010年代,汽車電子架構迎來一場大改革,「分區架構(Zonal Architecture)」搭配「中央高效能運算(HPC)」逐漸成為主流。簡單來說,這就像在車內建立「地方政府+中央政府」的管理系統。

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可以想像,整輛車被劃分為幾個大型區域,像是車頭、車尾、車身兩側與駕駛艙,就像數個「大都會」。每個區域控制單元(ZCU)就像「市政府」,負責收集該區所有的感測器訊號、初步處理與整合,並直接驅動該區的馬達、燈光等致動器。區域先自理,就不必大小事都等中央拍板。

而「中央政府」則由車用高效能運算平台(HPC)擔任,統籌負責更複雜的運算任務,例如先進駕駛輔助系統(ADAS)所需的環境感知、物體辨識,或是車載娛樂系統、導航功能,甚至是未來自動駕駛的決策,通通交由車輛正中央的這顆「超級大腦」執行。

乘著這波汽車電子架構的轉型浪潮中, 2008 年成立的台灣本土企業威力暘電子,便精準地切入了這個趨勢,致力於開發整合 ECU 與區域控制器(Domain Controller)功能的模組化平台。他們專精於開發電子排檔、多功能方向盤等各式汽車電子控制模組。為了確保各部件之間的溝通順暢,威力暘提供的解決方案,就像是將好幾個「分區管理員」的職責,甚至一部分「超級大腦」的功能,都整合到一個更強大的硬體平台上。

這些模組不僅擁有強大的晶片運算能力,可同時支援 ADAS 與車載娛樂,還能兼容多種通訊協定,大幅簡化車內網路架構。如此一來,車廠在追求輕量化和高效率的同時,也能顧及穩定性與安全性。

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2008 年威力暘電子致力於開發整合 ECU 與區域控制器(Domain Controller)功能的模組化平台 /圖片來源:shutterstock

萬無一失的「汽車大腦」:威力暘的四大策略

然而,「做出來」與「做好」之間,還是有差別。要如何確保這顆集結所有功能的「汽車大腦」不出錯?具體來說,威力暘電子憑藉以下四大策略,築起其產品的可靠性與安全性:

  1. AUTOSAR : 導入開放且標準化的汽車軟體架構 AUTOSAR。分為應用層、運行環境層(RTE)和基礎軟體層(BSW)。就像在玩「樂高積木」,ECU 開發者能靈活組合模組,專注在核心功能開發,從根本上提升軟體的穩定性和可靠性。
  2. V-Model 開發流程:這是一種強調嚴謹、能在早期發現錯誤的軟體開發流程。就像打勾 V 字形般,左側從上而下逐步執行,右側則由下而上層層檢驗,確保每個階段的安全要求都確實落實。
  3. 基於模型的設計 MBD(Model-Based Design) 威力暘的工程師們會利用 MatLab®/Simulink® 等工具,把整個 ECU 要控制的系統(如煞車),用數學模型搭建起來,然後在虛擬環境中進行大量的模擬和測試。這等於在實體 ECU 誕生前,就能在「數位雙生」世界中反覆演練、預先排除設計缺陷,,並驗證安全機制是否有效。
  4. Automotive SPICE (ASPICE) : ASPICE 是國際公認的汽車軟體「品質管理系統」,它不直接評估最終 ECU 產品本身的安全性,而是深入檢視團隊在軟體開發的「整個過程」,也就是「方法論」和「管理紀律」是否夠成熟、夠系統化,並只根據數據來評估品質。

既然 ECU 掌管了整輛車的運作,其能否正常運作,自然被視為最優先項目。為此,威力暘嚴格遵循汽車業中一本堪稱「安全聖經」的國際標準:ISO 26262。這套國際標準可視為一本針對汽車電子電氣系統(特別是 ECU)的「超嚴格品管手冊」和「開發流程指南」,從概念、設計、測試到生產和報廢,都詳細規範了每個安全要求和驗證方法,唯一目標就是把任何潛在風險降到最低

有了上述這四項策略,威力暘確保其產品從設計、生產到交付都符合嚴苛的安全標準,才能通過 ISO 26262 的嚴格檢驗。

然而,ECU 的演進並未就此停下腳步。當ECU 的數量開始精簡,「大腦」變得更集中、更強大後,汽車產業又迎來了新一波革命:「軟體定義汽車」(Software-Defined Vehicle, SDV)。

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軟體定義汽車 SDV:你的愛車也能「升級」!

未來的汽車,會越來越像你手中的智慧型手機。過去,車輛功能在出廠時幾乎就「定終身」,想升級?多半只能換車。但在軟體定義汽車(SDV)時代,汽車將搖身一變成為具備強大運算能力與高速網路連線的「行動伺服器」,能夠「二次覺醒」、不斷升級。透過 OTA(Over-the-Air)技術,車廠能像推送 App 更新一樣,遠端傳送新功能、性能優化或安全修補包到你的車上。

不過,這種美好願景也將帶來全新的挑戰:資安風險。當汽車連上網路,就等於向駭客敞開潛在的攻擊入口。如果車上的 ECU 或雲端伺服器被駭,輕則個資外洩,重則車輛被遠端鎖定或惡意操控。為了打造安全的 SDV,業界必須遵循像 ISO 21434 這樣的車用資安標準。

威力暘電子運用前面提到的四大核心策略,確保自家產品能符合從 ISO 26262 到 ISO 21434 的國際認證。從品質管理、軟體開發流程,到安全認證,這些努力,讓威力暘的模組擁有最高的網路與功能安全。他們的產品不僅展現「台灣智造」的彈性與創新,也擁有與國際大廠比肩的「車規級可靠度」。憑藉這些實力,威力暘已成功打進日本 YAMAHA、Toyota,以及歐美 ZF、Autoliv 等全球一線供應鏈,更成為 DENSO 在台灣少數核准的控制模組夥伴,以商用車熱系統專案成功打入日系核心供應鏈,並自 2025 年起與 DENSO 共同展開平台化量產,驗證其流程與品質。

毫無疑問,未來車輛將有更多運作交由電腦與 AI 判斷,交由電腦判斷,比交由人類駕駛還要安全的那一天,離我們不遠了。而人類的角色,將從操作者轉為監督者,負責在故障或斷網時擔任最後的保險。透過科技讓車子更聰明、更安全,人類甘願當一個「最弱兵器」,其實也不錯!

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機車先進駕駛輔助系統(ARAS)如何守護騎士的安全?
車輛中心ARTC_96
・2019/01/31 ・1583字 ・閱讀時間約 3 分鐘 ・SR值 564 ・九年級

  • 文/車輛中心 技術服務處

先別急著騎車,你聽過機車專用的駕駛系統嗎?

因消費者安全意識的抬頭,許多國家皆有專責機構推行新車評價計畫 (New Car Assessment Program,NCAP),加上近年自駕車技術的快速發展,故現今汽車界最熱門的話題就是先進駕駛輔助系統 (Advanced Driver Assistance Systems, ADAS);ADAS 領域(下圖)涵蓋範圍相當廣闊,只要是利用車上的感測器收集到的資訊,經由各系統處理器分析運算後讓車輛完成動作執行,都可算是 ADAS 系統;而其中多項功能原本車廠僅配備在高階或旗艦級車種,近年來在中階甚至一般車款也可看到,對於一般民眾而言已不再陌生而是購車時的基本需求。

汽車ADAS系統概略。
圖/ARTC 提供

當汽車的 ADAS 正被熱烈討論的時候,其實機車也有先進駕駛輔助系統,雖然中文看起來沒什麼分別,不過從原文 Advanced “Rider” Assistance Systems 中可以了解,這是 Rider(騎士)專屬的系統,因此其先進駕駛輔助系統就簡稱為 ARAS。

ARAS 早在 2008 年開始於歐洲有了雛型,但就像許多的汽車系統(Fuel Injection 燃油噴射、ABS 防鎖死煞車系統、TCS 牽引力控制系統等),將其裝載在機車上的技術門檻較高,感測器及系統處理器要更精緻更小型化甚至統合化,這一切都需要更長時間的研發與測試,才能將系統安裝在機車上並普及,而目前也已經看到許多廠家陸續發表 ARAS 系統,最快可以在 2020 年可看到實車配備。

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ARAS 駕駛輔助系統有三種

那未來會運用在機車上的 ARAS 系統有哪些呢?其實就上述所提到利用車上的感測器資訊,經由系統處理器分析運算後讓車輛完成動作,都可算是 ADAS/ARAS 系統,而歐洲 SAFERIDER-EU 聯盟針對 PTW(Power Two-Wheeler 兩輪動力車)的安全以及駕駛意識,優先列出數種較為重要的 ARAS 系統並說明如下:

車速警報功能 (Speed Alert Functionality)

車速警報功能示意圖。source:continental-automotive

當騎乘者行駛在路道上的車速超過最大允許速度時,提供警示訊息或警報聲響告知駕駛者適時進行減速動作,以車道允許的車速行駛可降低意外事故發生的機率,同時也降低發生意外事故發生時的死亡率(註:由國外研究得知 50km/h 發生碰撞之致死率為 30km/h 的 8 倍)。

前方碰撞警示 (Frontal Collision Warning)

前方碰撞警示示意圖。source:bosch-presse

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在機車行駛時,系統會不斷的透過車上的感測器獲得資訊,以車輛的行駛方向及當時車速為基準,搭配系統設定進行煞車時所需要的安全距離,若在此行駛方向的安全距離內有其他車輛、用路人或者是障礙物,有一定機率會發生碰撞時,系統會發出警報告知駕駛者需進行煞車或閃避動作,除了預防事故發生,也有效避免騎乘者僅以目測或當下騎乘感的誤判發生意外事故。

車道變換輔助 (Lane Change Support)

車道變換輔助示意圖。source:amcn.com.au

除了前方碰撞警示系統的預警,機車在道路上行駛時變換行駛路徑的頻度相對高於汽車,特別是在交通繁忙的壅塞市區,騎士必須注意保持前方車輛間距,同時還須注意側邊及後方的車輛,並不時查看後視鏡或轉頭,在行車過程中反而不易專心,因此車道變換輔助系統基本上是藉由車輛後方/側邊的感測器,偵測一定範圍內的車輛及車速,適度提醒騎乘者在視野盲區或特定區塊有其他車輛,降低潛在的風險避免意外事故發生。

騎車除了 ARAS,也別忘了防禦駕駛精神

ARAS 就功能看來是非常先進的駕駛輔助系統,不過可以發現許多系統還是以輔助騎乘者行車安全為主,如果騎乘者對於系統的提醒或報警置之不理,持續相同騎乘行為還是無法降低發生事故的風險,建議騎士應發揮防禦駕駛的精神:認知危險、預測危險、避開危險,未來再輔以 ARAS 系統的協助,騎乘機車更有安全保障。

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本文出自財團法人車輛研究測試中心;原文標題《騎士安全的守護者 機車先進駕駛輔助系統(ARAS)》,如需轉載,歡迎與車輛中心聯繫。

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財團法人車輛研究測試中心 (ARTC),江湖俗稱車測中心,但更希望大家能稱呼我們為「車輛中心」,因為我們不只做測試,我們也做創新研發;我們是由一群對車輛有著專業知識與熱情的工程師所組成,期望透過泛科學這個平台與大家分享各種車輛知識,讓大家更懂車。

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模擬驗證技術主要是為了預測、分析系統開發的特性及響應關係,透過模擬提供多種複雜條件下系統作動之響應行為,預先分析其環境條件、控制模組與系統物理特性關係是否符合預期。中心先進駕駛輔助系統開發之模擬驗證技術,依據環境感測模擬軟體建置 ISO 國際標準以及廠規測試驗證情境 (PreScan),提供 ADAS 主動安全系統演算法開發模擬驗證 (MATLAB/Simulink),並結合 CarSim 環境建置車輛動態,模擬車輛於實際道路路況之表現,確保 ADAS 控制系統演算法開發符合實際需求與安全規範。

ADAS 這樣守護你:車道維持、巡航控制、自動煞車

ARTC 開發一套自動輔助駕駛系統,主要由三項 ADAS 主動安全系統整合而成,包括車道維持輔助系統 (Lane Keeping Assistant Systems,LKAS)、自適應巡航控制系統 (Adaptive Cruise Control Systems,ACCS)、自動緊急煞車系統 (Autonomous Emergency Braking Systems,AEBS),下列將介紹各次系統控制原理及流程。

車道維持輔助系統 (LKAS)

為了預防駕駛因疲勞而偏離車道,LKAS 系統利用車輛前方攝影機、車身訊號、方向盤轉角訊號,計算本車與車道中心線之偏移量,當駕駛有不當偏離車道時,系統將介入修正方向盤,使得車輛可維持於車道上而不偏離。

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LKAS 架構示意圖。圖/ARTC 提供

自適應巡航控制系統 (ACCS)

ACCS 是一種行車跟隨系統,藉由雷達偵測前車資訊,進而控制本車之行進車速,以確保行車的安全距離,而駕駛可透過安全距離之調整改變跟隨距離之遠近。

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AEBS 透過影像與雷達感知融合技術,增強前方障礙物偵測之穩定度與精準度,並搭配車身訊號計算本車與障礙物之間的相對關係,最後透過系統的防撞決策來降低與前方撞擊之危險。

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  1. 測試情境:透過 PreScan 對外部環境及感測器的高度仿真,作為測試演算法前端之輸入資訊。
  2.  ADAS 主動安全系統演算法:利用 MATLAB/Simulink 強健的開發工具,可制訂模塊對於各種時變系統,如控制、通訊、信號處理、影像處理和圖像處理系統等進行模擬、測試,也可以進行基於模型的設計。
  3. 目標車輛之物理模型:利用 CarSim 對於實車車身姿態、行為、響應具有高精度之相似度,提供開發人員修改車輛參數、模型以達到符合模擬之層面。

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MiL 定義為「測試案例 @PreScan」、「演算法 @MATLAB/Simulink」、「物理模型 @CarSim」皆在純模擬環境下執行驗證,其優點為可快速測試演算法邏輯,並簡化過於複雜之測試流程,如下圖。

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藉由 HiL 來執行測試,主要是在演算法開發階段尚未完成前,先建置控制器的驗證迴路,並在模擬驗證環境中導入失效驗證情境,能實際測試車用控制器在不同的失效階段下,以了解控制器存在危險性及風險的情況,控制器是否實施緊急保護措施。HiL 模擬可幫助開發工程師在虛擬環境中有效地測試嵌入式控制器。

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考駕照就考駕照,為何需要模擬驗證系統?

模擬驗證主要是幫助減少演算法開發時程以及改變 try and error 開發流程,以及利用工具可以提早進行複雜場景測試及場景重現,利用 PreScan 建置各種測試環境,且提高測試情境之複雜度,將測試情境導入 MiL 測試可提高演算法功能上的確定性;HiL 測試可驗證單純在模擬環境下結合 ECU 後兩者輸出結果是否一致;ViL 測試則為了提高實車測試驗證安全性,因此利用 PreScan 模擬環境條件提供真實車輛進行 ADAS 系統演算法開發驗證,最後再進行實車道路情境測試確保系統功能之完整性、可控性以及系統穩定性、強健性。

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