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      高薪測試員必備:快速入行車載測試,ADAS測試面試題匯總(一)

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      一、專有名詞

      VRU:Vulnerable Road Users,弱勢道路使用者,包括行人、兩輪車。

      RT-Range:真值,用于測量實時的位置、距離、速度、方向等信息,如測試中需要用到兩車之間的相對距離、速度可以在自車和目標車上裝RT-Range。

      LaunchPad:LunchPad是一個可滑動的底板,里面有機械結構、滑輪等,上面可安裝假人假車,人為控制速度拖動假人假車往前走,同時可以獲取其實時的距離、速度、方位角等信息。



      二、項目及團隊

      1、項目背景/項目介紹?

      目前在做的是xx車輛的ADAS項目,項目主要分兩個階段,V1階段主要是是傳感器、執行器的測試(工作內容:編寫測試用例、評審、發布,然后根據測試用例編寫測試方案,包括車輛改制、人員安排、時間安排、項目預算,設備租賃等)。

      之后就是根據測試用例及方案去試驗場測試,測試完成進行結果分析以及測試報告的編寫。

      V2階段則為ADAS相關功能的驗證測試(AEB、ACC、LKA、LCA、BSD、DOW等),這個階段也是要編寫測試用例及發布。

      V2階段根據開發成熟度細分為V2.1、V2.2、V2.3,因成熟度不同,每個階段會選取部分測試用例安排測試計劃及測試執行、測試報告編寫。

      2、項目人員構成及職責劃分?

      例:

      ①產品(攝像頭、毫米波雷達、激光雷達);

      ②開發(系統開發/應用軟件開發/底層軟件開發/域控制器開發/硬件開發);

      ③測試(測試用例、整車測試、試驗管理)30人左右:測試用例組:對接需求,寫測試用例

      整車測試:實車測試,測試用例執行試驗管理:設備/車輛管理,場地預約

      ④產品運營中心。

      3、測試日常工作包含內容?

      基礎:

      1)根據功能描述和需求完成傳感器性能測試用例的編制及發布,包括Camera、Radar、Lidar等;

      2)完成測試方案的編制,包括車輛改制、測試計劃、人員安排等;

      3)根據測試用例完成傳感器性能測試;

      4)使用CAN工具完成傳感器性能測試結果分析;

      5)編寫傳感器性能測試報告及評審;

      6)依據測試用例及需求說明書完成AEB/ACC/LKA等功能測試規范的編制及發布;

      7)根據開發進度完成各功能測試計劃安排;

      8)根據測試規范完成功能驗證測試;

      9)完成功能測試結果分析并跟進問題改進進度;

      10)測試報告的編制、評審;

      11)負責自動駕駛系統道路測試工作,記錄道路測試問題,形成道路測試報告;

      12)分析道路測試問題,對測試問題進行分類、管理和跟蹤;

      13)協助研發團隊進行研發測試和問題復現;

      14)完成上級領導安排的其他任務,如:VRU驅動系統使用說明書、Lidar操作指導書的編制、傳感器標定測試等。

      進階:

      1)負責團隊測試工具框架搭建,編寫測試數據生成、測試日志分析等測試輔助工具;

      2)負責建立自動化測試框架,協助完成自動化腳本及用例的編寫;

      3)MATLAB/simulink/carsim完成無人車運動學和動力學的建模;

      4)利用carsim和simulink聯調實現車輛隊列模型通信及構型;

      5)使用PID/LQR等控制控制算法最終實現車道保持輔助功能。

      4、項目周期?

      例:ADAS從立項到交付正常要一年半到2年多。

      5、測試報告內容?

      ①試驗目的、試驗規范;

      ②試驗設備(包括被測車輛信息、數采系統、目標物、真值系統等);例:車輛型號、傳感器版本、執行器版本、域控制器版本、試驗前后車輛里程。

      ③試驗時間、地點、人員;

      ④試驗環境(天氣、光照、路面等信息);

      ⑤試驗結果(以表格形式列出每條用例實際測試的結果分析)。

      三、傳感器性能測試

      1、測試流程?

      例:首先對接需求,根據需求完成相關傳感器性能測試用例的編寫及評審。

      然后編寫測試方案,包括測試計劃及車輛改制等。

      測試計劃主要是根據測試用例安排測試所需要的時間計劃;車輛改制則是根據需求把傳感器安裝到試驗車指定位置,前置毫米波雷達一般是安裝在前保險杠上,激光雷達一般安裝在車頂,然后接網關之類的,需要讀取到車輛底盤信號,車身信號以及雷達信號,到試驗場還要租賃安裝真值系統,及launchpad、假人假車等。

      剩下的就是按照測試用例執行(V2階段的各功能測試則不需要再安裝傳感器等,此階段傳感器/執行器啥均已經集成到試驗車)。

      2、車輛改制?實車環境搭建?

      事項:車輛準備、傳感器安裝規范、傳感器支架制作、傳感器線束、電源(12V/24V/220V)、backbone(車身/主干網)、Chassis CAN(底盤),網關轉發車輛信號到雷達。

      3、哪些目標物可以裝RT-Range?

      只有目標車裝真值,行人/兩輪車使用的是假人/假自行車裝在LaunchPAD上,可以獲取距離/速度/方位角等信息。

      4、傳感器性能怎么測?

      在車上接上真值、雷達、底盤等線束,保證可以讀取到這些數據,然后在測試機的CAN工具中錄制數據,按照測試用例的步驟執行,所有步驟完成了,結束錄制,保存數據即可。

      5、錄制的軟件?

      Radar:CANOE工具,雷達配的上位機軟件(如果有的話),以及記錄場景的攝像頭(類似于行車記錄儀)。

      Lidar:上位機軟件用于顯示實時點云圖及回放功能,采集用Wireshark。

      6、傳感器性能測試有哪些場景?



      7、各傳感器安裝位置?有效距離?



      8、各傳感器優缺點?



      9、傳感器是否需要標定?

      測試前是否需要標定,還是要看用的哪家供應商的傳感器,有的需要自己標定,有的供應商已經標定好。

      例:xx供應商的雷達的標定使用的是自己的標定軟件,過程也比較簡單,在車輛駕駛狀態下發送一串16進制的數組就行,同樣可通過發送16進制的數組可以讀取到標定是否100%。攝像頭的標定有內參標定和外參標定,標定的目的主要有兩個,一個是消除畸變,一個是統一坐標系,標定就是為了獲取內/外參數矩陣,用的是張氏標定法,通過拍攝N組棋盤格的照片實現。此外還有其他的標定方法,比如基于自然場景的標定。

      10、坐標系是如何確定的?坐標原點一般在哪?

      在ADAS測試中一般會統一采用右手坐標系,x軸朝前,y軸朝左,z軸朝上常用的坐標原點有前/后軸中點(真值系統等)、前保險杠中心(傳感器)。

      11、激光雷達關注哪些問題?

      ①交通標志牌等高反物體的點云質量是否出現上下延伸、前后拖點現象;

      ②物體邊緣是否會出現不明點云;

      ③高速運動中觀察周圍路燈桿是否傾斜、卷曲、斷裂等情況;

      ④陽光直射場景噪點是否會增多。

      12、數據如何傳輸(傳輸方式)?

      攝像頭:①視頻信號轉換為CAN信號直接輸出;②通過千兆網卡實現通信。毫米波雷達:通過CAN總線給下游發送消息(數據格式為blf、binary log file,一種二進制文件)。

      激光雷達:以太網(CAN傳輸速度最大只有1M/s,激光雷達點云數據量大,因此用以太網)。

      CAN總線最大傳輸速率是1M/s,以太網10M/s,毫米波雷達采集的數據不是很大,采一段數據大概幾十兆,所以CAN夠用;但激光雷達的點云數據非常大,錄一兩分鐘的數據就有幾百兆數據,所以用以太網;LIN速度只有幾十kb/s,一般用在:門、方向盤、座椅、空調、照明等。

      13、數據分析具體分析哪些方面?報文看哪些?如何分析?

      數據分析主要看傳感器采集的數據和真值的誤差Dx/Dy/Vx/Vy(橫縱向距離和橫縱向速度),計算平均值、方差。

      分析的過程:首先在CANOE工具里導入dbc文件,包括車身dbc,底盤dbc,真值dbc等(dbc就是CAN數據庫,里面定義了節點、報文及對應信號的定義及說明等信息),然后將測試采集到的數據(blf格式)通過工具轉成csv格式導出,之后在csv文件中篩選出真值和雷達相關數據,主要是橫縱向距離及速度,進行比較,計算平均值和方差。

      14、數據分析,誤差多少是合格的?

      例:距離誤差在0.7m之內。

      15、測試對天氣的要求?

      天氣一般是在晴朗的天氣下進行的,測試規范里有對天氣的要求:光照強度不低于20000lux,夜間實驗光照強度不高于11lux,水平能見度大于1km,可參考C-NCAP2021。此外由于不同傳感器在惡劣環境下的表現不同,也會適當涉及雨霧冰雪這種天氣。

      16、回歸測試策略?

      根據性能測試結果分析哪些場景下傳感器的性能表現較差,挑選典型測試用例進行回歸測試。

      17、傳感器性能如何評價的(評價術語)?

      傳感器性能測試:橫縱向位置測量準確、有效FOV略小、原距離下FOV表現不理想,目標物初次穩定識別的距離散布很大、測試數據沒有明顯規律、中遠距離出現目標短暫丟失現象、對不同目標物的最遠探測距離都很穩定、左右兩側誤差分布更為集中、橫向誤差一般且隨縱向距離增大而迅速增大不利于目標物的融合、在各個距離段誤差一致性更好同時測量的精密度更高,有利于通過補償縮小系統誤差……

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