在开发和验证驾驶员辅助系统（ADAS）和自动驾驶汽车（AV）时，数据驱动的流程必不可少。但使用的工具和方法会产生大量数据，给ADAS/AD客户带来了重大挑战。据外媒报道，测试模拟系统供应商AVL和德国b-plus为此推出一个集成的整体解决方案，可以有效地记录、管理和处理在实际驾驶中获取的数据。
图片来源：b-plus
在最真实的环境中进行多次具有代表性的试驾可以更好地控制ADAS/AD传感器的性能以及驾驶功能。汽车的自动化程度（SAE L0到5级）越高，该方法越适用。尽管如此，实施具有成本效益且可靠的验证方法依然合理，例如通过车辆认知与高精度环境参考（又称地面实况）之间的客观比较。
而AVL的Dynamic Ground Truth System™（DGT）参考系统可实现360°环境识别，完全独立于测试车辆的传感器。激光雷达传感器、高分辨率摄像头和GNSS系统会记录测试车辆周围的环境，并每小时生成1 TB的连续数据流。同时，测试车辆的传感器数据也被记录在DGT系统中，数据流也约有1TB。
在实践中，这些数据会不断增加：按8小时轮班来算，每辆车通常会产生20多TB的数据量。而全球驾驶活动通常使用20辆或更多车辆，每天很快就会产生约 0.5 PB的数据。因此高效和高性能的验证环境对于安全性至关重要。
通过使用b-plus的BRICK 2，AVL的DGT系统可应对上述挑战。这些集成数据记录器可同步记录参考系统和车辆传感器的输入。在后续处理中，性能和可扩展性非常关键：通过使用b-plus的COPYLynx，数据会自动传输到高性能计算机中心或相应的数据云，而AVL ADAS/AD分析平台（AAP）可立即组织和分析这些数据。
AVL的ADAS/AD测试解决方案领域产品经理Steffen Metzner表示：“数据驱动开发是ADAS/AD系统开发和验证的关键方法。借助AVL Ground Truth数据记录系统、高性能b-plus数据记录器和AVL分析平台，我们可以调用标准化和可扩展的环境来应用上述方法。”
b-plus关键客户经理Stefan Rankl表示：“对于ADAS/AD环境客户而言，获取高质量数据越来越重要，因为这些数据可以作为数据驱动开发的基础。而将AVL参考传感器系统与b-plus的硬件和软件工具箱相结合可作为一个全面的解决方案堆栈，实现技术完美互补，以收集大量数据并将其传输到数据中心。”
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