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1.道路測試流程

測試場地

1.測試場地有哪些？

對於一些要求不太高/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慧網聯專用道路之類的測試道路，對於複雜或相對要求高一些的測試場景可以到專業的國家智慧網聯汽車試點測試場進行測試，以下提供了國內常用的示範區： 加我VX：atstudy-js 回覆“測試”，進入 自動化測試學習交流群~~

①國家智慧網聯汽車（上海）試點示範區封閉測試區

②國家智慧商用車檢驗檢測（泰興）基地

③中汽中心（鹽城）汽車試驗場

④國家智慧交通綜合測試基地（無錫）

⑤浙江5G車聯網應用示範區（杭州雲棲小鎮&桐鄉烏鎮）

⑥中汽中心智慧網聯汽車測試（北京）基地

⑦中國汽研智慧網聯汽車（重慶）試驗基地

⑧國家智慧網聯汽車（武漢）測試示範區

⑨國家智慧網聯汽車（長沙）測試區

⑩國家智慧網聯汽車封閉測試基地（海南）

2.試驗場地有哪些道路型別？場地長度有多長？車道寬多少？收費標準？

常用的試驗場型別有：直線效能路、動態廣場

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匯流排通訊距離速度區別？

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都用到哪些分析視窗？

Analysis（Measurement Setup/Trace/Graphics/Statistics）

Simulation（）

Diagnostics

Environment（System Variables）

Hardware

Tools（CAPL Browser/Panel Designer）

執行器效能測試

1.執行器測那些？

例：加速（油門）；

減速（剎車）；

轉向（方向盤）

2.執行器效能測試工況有哪些？

斜坡輸入，正弦輸入，階躍輸入

狀態機測試

1.CAN匯流排透過什麼方式進行訊號傳輸？

差分訊號

2.CAN訊號顯性/隱形電平分別對應的邏輯訊號值是多少？

顯性電平對應邏輯“0”，隱形電平對應邏輯“1”

3.ACC各狀態之間轉換條件都有哪些？

資料採集

1.數採系統介紹？

數採系統主要是透過配備各種視覺感測器的測試車輛來採集自動駕駛相關資料(含原始資料)，例如攝像頭、雷達、鐳射雷達、GNSS等。這些資料可以用於在實驗室中模擬某些交通狀況，測試ADAS感知演算法和控制邏輯，從而可以節省大量的道路測試和驗證時間。

2.資料採集的工作內容有哪些？

數採分為行車和泊車的資料採集

日常工作內容：數採裝置除錯

數採軟體的學習使用

採集的資料的後處理

3.資料後處理是如何處理的？

先將實車上（WinDows系統）採集的資料在Linux系統中透過軟體轉成rosbag包，再透過指令碼將ros包生成result結果，結果中包含目標物、車道線等資訊（檔案格式有：csv、txt等）

在透過回注的方式匯入到軟體中即可看到視覺化的目標物、車道線等資訊。

4.數採裝置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，處於行業領先地位。

5.數採常用Linux命令？

例：①sudo su//取得管理員許可權

②df-h//檢查硬碟是否掛載成功

③rm-rf//刪除指定資料夾下檔案

④poweroff/shutdown/halt//關機命令

⑤ssh[使用者名稱]@IP地址//切換到另一臺主機

⑥sudo./start.sh[路徑]//以管理員許可權執行sh指令碼，將結果存放到指定路徑線

6.採集的資料主要是什麼型別？資料後處理的ros包包含哪些格式資料？最終處理完成的資料格式有哪些？

採集的資料主要是一些工程檔案

ros包主要包含bag及xml檔案

最終處理後的資料主要是csv及txt，如真值資料(.csv)、車道線資料(lane.csv)

7.ECU和相機之間透過什麼技術來傳輸影片流？

通常使用序列解串技術

8.數採資料量？

軟體演算法到硬體裝置，自動駕駛領域天生就會產生很多資料。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裝置，這些感知裝置執行24小時，大概會採集4個TB的資料。

9.資料落盤（資料頻寬估算）？

例：①8MP前視攝像頭資料量（RAW14）:

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

②3MP環視攝像頭資料量（RAW12）:

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

③1路前視+4路環視攝像頭總資料量：

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

④1路前置雷達資料量：

3.3GB/h

⑤4路角雷達資料量：

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

10.數採時間同步原理？

由於每個感測器都有自己的時間戳，為了保證各感測器的時間同步，需要對感測器和採集系統授時。整個系統由組合慣導獲取GPS時間，並對時間同步伺服器授時；然後由時間同步伺服器透過PTP閘道器給鐳射雷達和採集主機授時，使整個系統使用同一個時間源（GPS時間）；同時時間同步伺服器輸出trigger訊號去觸發攝像頭，控制攝像頭的曝光時刻，從而實現所有感測器的資料同步。

11.說說什麼是資料回灌？

回注裝置在智駕模擬中非常重要，因為某些難以復現的場景，實車測試時傳送過一次後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、卡車後的紅綠燈、加塞的車輛、黑暗行駛場景、雪地陽光產生的逆光等。智駕回注裝置可以讓這些邊角案例的素材形成一個資料原型注入進域控制器中，然後域控制器可以利用這些資料做一個開環的感知結果的輸出。

12.資料故障模擬有哪些？

除了真實場景的回注，還可以進行故障模擬，涉及到影片幀的故障模擬，比如在測試的過程中隨機的位置或者固定的位置設定一些馬賽克，或者加入一些異常的影像，破壞原生影片的真實性，進行驗證。同時，可以模擬底層故障，如模擬丟幀、模擬時延等。

13.什麼是資料標註？

人工標註費時費力，可以採用半監督學習（偽標籤學習/自動標籤學習）

原理：首先在人工標註真值的資料上訓練模型，然後使用經過訓練的模型來預測無標籤資料的標籤，從而建立偽標籤。

此外，將標籤資料和新生成的偽標籤資料結合起來作為新的訓練資料。大量使用自動標籤或偽標籤就是半監督學習。

測試進階

在智慧駕駛發展得如火如荼的今天，軟體測試行業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。

最後：

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