2020年12月3日，由中國汽車工程研究院主辦的第五屆i-VISTA智能網聯汽車國際研討會隆重召開， 在自動駕駛測試評價關鍵技術環節，西門子工業軟體自動駕駛產品線經理彭晶發表了「虛擬與現實混合的V2X測試技術」的主旨演講。
西門子工業軟體自動駕駛產品線經理彭晶
以下為演講實錄：
非常感謝朱老師的介紹，感謝I─VISTA主辦方的邀請，很高興有機會匯報西門子在虛擬與現實混合的V2X測試技術。
內容分為三個部分，第一個是V2X功能概況，第二個方面總結在V2X裡面典型測試的工況和方案，第三介紹一下我們基於西門子智能網聯仿真平臺我們做過的仿真測試一些實際的案例。
對於V2X目前有兩大標準，一個是DSRC，一個是C─V2X，基於這兩個標準我們可以著眼現在一系列的V2X功能，比如車車共享的信息，就是行車的策略，V2I就是信號燈和指示標誌等等進行信息互相的傳達和互動。
具體來V2X技術的分成，從下往上可以分為四層，分別是物理層、網絡層、安全層和應用層，每層對應是不同的功能，像物理層更關注通信的協議和模組，射頻的鏈路
，網絡關注數據和管理，安全層關於證書籤名這些信息，應用層會關注信息的數據格式會V2X的智能駕駛的一些功能。
對於不同的協議層所需要設施也不一樣，對於物理層更多是關注於射頻和物理性能的測試，對於網絡層、安全層更關注互聯互通一致性的測試，對於最上面更多關注V2X的應用功能的測試，比如十字路口的車速的優化，你的車輛碰撞預警功能等等。
以上是對V2X一個非常簡單的介紹。
下面我介紹一下V2X的典型測試的場景和測試的方案。
這是一個非常典型的V字形的正向開放的流程，從最早期的模型到軟體再到硬體再到車輛，最後到實際道路測試，我們建議是開發測試的前期儘可能使用仿真的手段來開放，可以看到視頻中展示了仿真非常典型V2X的場景，目前是十字路口車速優化的場景，仿真相對於道路的測試有非常獨特的優勢，首先你測試的場景是可以精確的來定製的，你可以非常低的成本搭建非常複雜的道路交通環境，其次仿真是可以執行批量化、自動化的測試，可以非常高效進行算法的迭代，仿真也可以提供增值，這是實際道路不斷提供，最後對於非常危險的路況比如視頻中展示大霧的天氣仿真更加安全和可靠。
在軟體裡面可以非常快捷搭建仿真測試的場景，視頻中看到搭建典型小鎮的場景，可以在小鎮環境裡面模擬車輛在交通複雜環境裡面十字路口的情況，再比如可以在搭建多層室內停車場的環境，我給我車輛加上ODO加上攝像頭，可以模擬AVT自動代客泊車等等這樣的場景，在CSAE標準裡面對我們V2X涉及到安全效率等等一系列16個核心的應用和26個具體的場景，這些在V2X已經可以建模實現。
當然，如果僅僅是使用標準裡面定義的場景來做V2X功能開發和測試是遠遠不夠的，今天中國汽研在上午發布場景庫3.0的版本，這些數據基於智能駕駛的採集或者人工的提取獲取這樣一個完備的產品描述方法和場景的要素標註，累計得到了六萬多例場景的片段，這些數據都可以保存為標準的系列格式，可以進行在線仿真測試。
對於真實發生交通事故數據上午也有介紹來，中國汽研基於國家交通事故大量事故的數據進行了事故的重構和還原，能夠參考德國的深度交通事故數據的格式，可以存儲，這些數據可以一鍵導致到V2X充實虛假仿真的測試。
有了豐富測試場景之後，接下來要對傳感器的模型進行精細化的建模，和其他傳感器比如雷達這些傳感器類似，V2X傳感器也可以從理想到真實，可以分為不同的類型，我們可以把V2X模型分為三類，首先最簡單的一個增值傳感器，第二是統計結果的傳感器，最後是接近於物理特性的V2X傳感器。第一類是接近於的理想的傳感器，第二類是基於統計結果的傳輸模型，比如交叉路口是否的遮擋物，基於實際的數據得出不同的模型，可以真實模擬V2X傳感器在特定場合下它的表現，第三類傳感器是基於物理模型，可以根據車輛周圍環境，比如車輛之間的距離，入口的形態，以及相對車速等等，來計算我信息包傳輸的效率。
根據不同的應用需求，也可以使用不同的城市V2X的模型，針對不同開發階段測試模塊也不一樣。
有了OBO或者SO控制器的按鍵可以放入閉環中，可以進行在線的硬體測試環節，如果你的通信儀表GSS的模擬器可以加入閉環裡面，可以形成閉環測試系統，最後如果你有測試的樣車可以把整車放到閉環中形成VL在線測試的環節。
以上就是根據我們經驗總結V2X一些典型測試場景和方案。
第三個部分，我想根據這些方案匯報一下西門子基於實際的V2X項目的典型供大家參考。
介紹案例之前，插播一段廣告在，V2X系統集成和測試服務，西門子和中國汽研有很多合作，中國汽研豐富的場景積累，中國汽研也有自研，以及強大的集成能力，可以為業內提供V2X的測試方案。
第一個案例，是一個基於V2V車車通信卡車隊列的仿真，頭車帶領整個的隊列協同的駕駛，可以通過套件控制中間白色的車輛，你可以設置車輛在隊列中進行駕駛，也可以通過外部控制來控制這個車，脫離整個隊列，這是一個模型在環的仿真。
第二個案例，是整車廠案例，基於兩車V2V碰撞的測試，兩個真實的V2V在閉環裡面，我們可以抽兩個車的位置信息，我的目標車按照一定軌跡循環的駕駛，我的主車通過外部的駕駛套件來控制它，可以控制我的主車以不同的角度不同的方向接近或者遠離目標車，驗證我的車在任意不同的方向條件下我的碰撞的預警功能是否可以很好的觸發。
第三個案例，是我們某ICT的公司，在這個案例中想告訴大家不僅OBO可以在環，加以將智能交通燈目測的感知系統都可以放到閉環裡面進行測試，當然一些測試的通訊接口也是非常豐富，可以傳輸視頻等等，OBO的數量是沒有限制的。
我們看下面一個案例，可以看到在視頻中項目使用五個OBO在環的測試，模擬五輛車的環境，驗證五輛車之間的互通互聯協同自動駕駛的功能，如果說目標車進一步增加，我把目標車增加到一百輛二百輛，如果把一百個二百個真實的OBO進入現實中是不現實，這樣我引入第三方的設備。
第五個案例是模擬器模擬，可以模擬數量不等50到200輛的信號，可以通過PC商品將目標車信息發出來可以測試OBO接受信息承壓的能力，這個視頻顯示實時場景的展示。
前面幾個案例是存在一個問題，因為OBO的距離是不比較近的，所以沒辦法模擬不同的OBO之間因為距離或者有障礙物的遮擋對你的信號傳輸效率的影響，當然我們不可能在一個設備條件下解決所有的問題，如果我要考慮信號的衰減信號幹擾的影響的話在第六個案例會說到這個。
在這個案例中OBO不是通過風口來測試，是放在封閉的箱裡面進行測試，之間是對於線來傳遞，而不是通過信號來傳遞，通過信號衰減模擬器模擬信號衰減過程。
以上是我們的案例。
最後介紹兩個VL的案例，第七個是西門子試驗場V2X場景的一個案例，是基於雷射雷達來驗證不同車以不同車速通過十字路口的場景，類似的項目我們在新加坡三泉數字孿生測試場也做過，在廠端的感知V2X的通訊設備，當然是由西門子的智能交通的部門提供，我們建立數字孿生的模型，擁有相關功能。
我們看視頻，視頻左邊模擬場景，右邊是真實的場景，在虛擬場景和真實場景中我們無人駕駛計程車同步運行，在虛擬場景模擬一個行人橫穿馬路，SU接入信號之後按照一定格式將信號傳遞出去，實際無人計程車接受信號之後會做出避讓行人的舉措，但是實際上是沒有行人橫穿馬路，這保證絕對安全和可控的測試環境。
以上是我所有的分享，非常感謝大家的聆聽，謝謝。
註：本文根據現場速記整理，未經演講嘉賓審閱，僅作為參考資料，請勿轉載！