自动驾驶测试相关的网址

今天给大家分享自动驾驶测试相关的网址，其中也会对自动驾驶测试场景的内容是什么进行解释。

简述信息一览：

• 1、自动驾驶测试是什么意思
• 2、CANoe自动驾驶实战(4)CAPL脚本模拟ADAS节点发送报文
• 3、盘点知名自动驾驶仿真平台,Waymo、腾讯榜上有名
• 4、自动驾驶开发者说|模块|轨迹预测有哪些开源的数据集?

自动驾驶测试是什么意思

【太平洋汽车网】测试内容主要包括传感器、执行器、算法、人机界面测试以及封闭场地、公共道路测试等内容；测试目的是从功能、性能、安全、稳定和鲁棒性等方面来验证自动驾驶系统的合理性、安全性和稳定性。

自动驾驶虚拟仿真测试是一种利用数学模型和计算机技术模拟真实交通环境，对自动驾驶汽车的传感器、控制器和执行器等关键组件进行测试的方法。

特斯拉向更多车主开放的FSD测试，是一种全自动驾驶功能的测试。以下是关于FSD测试的详细解释：FSD的含义：FSD代表Full Self-Driving，即全自动驾驶。这是特斯拉在其车辆上推出的一项高级自动驾驶技术，旨在通过智能升级和无线软件迭代，逐渐解锁车辆的全自动驾驶能力。

自动路测是一种自动驾驶技术的测试方法。自动路测是自动驾驶技术发展的重要环节之一。它主要利用先进的传感器、计算机视觉技术和控制系统，在真实道路环境下对自动驾驶车辆进行自动测试和评估。这种测试方法旨在确保自动驾驶车辆在各种路况和环境下都能安全、准确地运行。

它是指通过模拟真实车辆行驶环境，对车辆自动驾驶系统的可靠性和安全性进行测试的过程。汽车AST是近年来智能化技术的重要应用领域之一，是实现全自动驾驶的关键之一。如果汽车AST能够广泛应用并取得良好的成效，将会为人类带来更加便捷、安全和舒适的出行体验。

CANoe自动驾驶实战(4)CAPL脚本模拟ADAS节点发送报文

在CANoe自动驾驶实战中，利用CAPL脚本模拟ADAS节点发送报文的过程如下：搭建GUI调试界面：创建面板：在CANoe中创建一个用于调试的GUI面板。添加组件：在面板上添加开关按钮和参数输入组件，以便进行参数管理和操作控制。定义系统变量：数据类型：选择double类型作为系统变量的数据类型。

创建CAN工程，通过File菜单选择NEW，选择一个CAN通道进行工程配置，保存工程并确保有正确的CANoe License。了解CANoe的基本运作方式，它通过Panel和CAPL实现信号发送与接收功能。Panel作为GUI，用于设计测试内容；CAPL则用于模拟ECU内部代码，实现输入输出功能。需掌握CANdb++、Panel与CAPL之间的关系与使用方法。

盘点知名自动驾驶仿真平台,Waymo、腾讯榜上有名

众所周知，目前很多自动驾驶主流的仿真系统都是根据游戏引擎开发的，而擅长游戏开发和经营的腾讯，也将专业的游戏引擎、工业级车辆动力学模型、虚实一体交通流等技术运用在了自动驾驶模拟仿真平台TAD Sim（Tencent Autonomous Driving Simulator）上，这也是腾讯做自动驾驶仿真平台得天独厚的优势。

. AirSim：微软研究院基于虚幻引擎的无人机和自动驾驶模拟研究项目，提供复杂环境模拟和接口。1 Apollo：百度云和Azure云服务的自动驾驶仿真平台，提供Worldsim和Logsim场景，评估算法。1 Waymo Carcraft：Waymo无人车的关键仿真器，用于测试算法改进、构建虚拟场景。

举个例子，在 Waymo 已经投放了自动驾驶车辆的亚利桑那州的 Mesa 地区，很多路口都有用于指示左转的黄灯，这样的路口有五条车道，必须在特定的时间左转进入到特定的车道，转早了不行、转晚了也不行。

自动驾驶开发者说|模块|轨迹预测有哪些开源的数据集?

自动驾驶中，常用轨迹预测的开源数据集整理如下：nuScenes：提供车辆和行人预测，数据集于2020年4月发布，包含波士顿和新加坡的1000个驾驶场景，可用于论文研究。预测任务为对象未来轨迹预测，结果为一系列xy位置，预测时长为6秒，***样频率为2赫兹。

Argoverse 数据集，由 Argo AI、卡内基梅隆大学、佐治亚理工学院联合发布，包含 Argoverse 3D Tracking 和 Argoverse Motion Forecasting 两个部分。数据集全面，包括传感器数据、车辆与行人轨迹数据、地图数据等，其中，轨迹数据通过高精度 GPS 和 LiDAR 传感器获取，地图数据由 GPS 和摄像头数据生成。

数据集：常用的轨迹预测数据集包括NGSIM、highD、KITTI、Lyft、Waymo、nuScenes、Argoverse、ApolloScape等。评估指标：常用的评估指标包括MAE、RMSE、ADE、FDE、minADE、minFDE、NLL、WSADE、WSFDE等，用于衡量预测结果的准确性和不确定性。

欢迎关注我们的仓库，里面包含了BEV/多模态融合/Occupancy/毫米波雷达视觉感知/车道线检测/3D感知/多模态融合/在线地图/多传感器标定/Nerf/大模型/规划控制/轨迹预测等众多技术综述与论文。

关于自动驾驶测试相关的网址，以及自动驾驶测试场景的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。