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遵循SOTIF的ADAS系统开发方法

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简介：
本简介探讨了基于SOTIF（随机安全标准）的高级驾驶辅助系统(ADAS)开发流程，强调在自动驾驶技术中减少功能不足或失效风险的重要性。 本段落介绍了符合SOTIF（随机硬件安全）开发方法，并以博世公司介绍的ADAS系统为例，详细阐述了如何为ADAS系统开发SOTIF。该内容适用于ADAS系统工程师、功能安全工程师以及希望参考外企开发方法的学习者。

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  • 遵循SOTIF的ADAS系统开发方法
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    本简介探讨了基于SOTIF（随机安全标准）的高级驾驶辅助系统(ADAS)开发流程，强调在自动驾驶技术中减少功能不足或失效风险的重要性。 本段落介绍了符合SOTIF（随机硬件安全）开发方法，并以博世公司介绍的ADAS系统为例，详细阐述了如何为ADAS系统开发SOTIF。该内容适用于ADAS系统工程师、功能安全工程师以及希望参考外企开发方法的学习者。
     
  • ADAS系统开发与测试平台解决方案.zip
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    本资料详述了针对ADAS系统的开发与测试提供的一体化解决方案，涵盖硬件配置、软件架构及测试案例，助力高效研发和验证。 ADAS系统开发及测试平台解决方案.zip包含了与高级驾驶辅助系统（ADAS）相关的软件工具和技术文档，旨在帮助开发者进行高效的研发工作以及对系统的性能进行全面的评估和优化。这份资料为那些致力于提高车辆安全性和自动化水平的专业人士提供了宝贵的支持资源。
     
  • ADAS开发与测试方案.pdf
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    本PDF文档深入探讨了先进驾驶辅助系统(ADAS)的开发及测试策略，提供了详尽的技术指导和实践案例分析。 ADAS（高级驾驶辅助系统）利用安装在汽车上的各种传感器来收集车内外的环境数据，并进行静动态物体识别、追踪等一系列技术处理，以便驾驶员能够及时发现潜在危险并采取措施，从而保障乘客安全及车辆周围交通环境的安全。 ADAS系统的组成部分十分广泛，包括夜视系统、主动巡航控制系统（ACC）、电子稳定程序（ESP）、随动转向前照灯（AFS）、车道偏移报警（LDW）、防碰撞技术（FCW）、盲点检测技术和泊车辅助技术等。 在开发ADAS时需要克服许多挑战。除了遵循通用的ECU V模式开发流程外，由于该系统具有很强的时间敏感性，它必须能够与多种传感器实时交换数据，并且要方便地集成新的功能和算法。因此，在软件开发过程中需要解决多线程编程、数据样本时间戳同步、延迟测量及预估等问题。 Elektrobit公司（简称EB）是一家全球知名的汽车软件工具提供商，基于其与奥迪的合作经验推出了模块化的ADAS开发环境平台—— EB Assist Automotive Data and Time-Triggered Framework (ADTF)。此平台可以帮助开发者快速完成新功能的开发，并为客户提供标准化的算法模块及咨询服务。 在使用MATLAB/Simulink等建模软件或C语言进行ADAS算法开发后，可以将代码导入EB Assist ADTF中。该工具能够从不同来源获取并同步数据（包括传感器和总线信号），并且提供实时数据回放、处理等功能，适用于实验室中的离线算法开发以及车辆上的在线测试。 ADTF的结构有助于缩短ECU软件的开发周期，并实现自动化验证。通过二进制格式替换功能接口及开放的数据格式保护客户知识产权。此外，该平台还支持整车厂与零部件供应商之间的协作开发，使得整车厂能够对不同供应商提供的应用进行离线验证和仿真测试。 EB Assist ADTF的重要技术特点包括：方便交换数据和软件组件；灵活且可扩展的模块集；真实可视化能力；便捷配置界面及实时记录、回放功能等。它支持多种类型的传感器信号（如视频/雷达/激光雷达总线信号）以及参数信息，提供二维视频显示、三维场景图形化展示等多种方式，并具有强大的数据处理工具箱。 ADTF还具备μ Com架构的可扩展性，允许用户自定义滤波器和数据类型。此外，它支持大量数据集批处理及全球时钟同步等特性。通过拖放操作实现图形化的数据流建模以及插件开发示例程序类等功能进一步提升了其灵活性。 总之，ADAS 开发与测试方案是当前汽车行业的热门话题之一，而Elektrobit公司的EB Assist ADTF平台为开发者提供了一个强大且灵活的环境以快速完成新功能的研发和验证。
     
  • 遵循carrot算法指引
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    遵循carrot算法指引介绍了一种创新的数据处理或优化方法，通过简述Carrot算法的核心理念和应用场景，展现其在提升效率、解决问题方面的独特价值。 路径跟随算法follow the carrot在ROS环境下已经调试好，并可以直接编译运行。程序需要订阅话题/amcl_pose，消息格式为geometry_msgs/PoseWithCovarianceStamped。经过计算后，该算法会发布速度信息到/cmd_vel话题。
     
  • Simulink 中的 IEEE 14 总线系统模型：遵循 IEEE 标准的实现 - MATLAB 开发
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    本项目在Simulink中构建了IEEE 14节点总线系统的模型，严格遵循IEEE标准，适用于电力系统分析与仿真。使用MATLAB开发，便于深入研究和教学应用。 IEEE 14 总线系统被广泛应用于各种研究案例之中，例如短路分析、潮流研究以及互连电网问题等等。
     
  • String.prototype.padStart：遵循ES规范的字符串填充方法
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    简介：`padStart`是ES（ECMAScript）标准提供的一种字符串扩展方法，允许开发者从字符串的开头添加指定文本，直至达到给定总长度。 String.prototype.padStart 是符合ES2017规范的填充方法。如果该功能不可用，则可以调用其“shim”方法来实现 String.prototype.padStart。 这个软件包实现了相应的接口，并且可以在支持 ES3 的环境中运行，同时满足相关标准。 最常见的使用方式如下： ```javascript var padStart = require(string.prototype.padstart); assert(padStart(foo, 5, bar) === baarfoo); padStart.shim(); assert(padStart(foo, 2) === foo.padStart(2)); ``` 要进行测试，只需克隆仓库并运行 npm install 和 npm test。
     
  • 自动驾驶汽车SOTIF验证方法的研究与发展
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    本研究聚焦于自动驾驶汽车的安全性评估，特别是SOTIF（超出设计操作范围之外的功能安全）方面，探讨并发展有效的验证与测试策略，以提升车辆在复杂环境中的可靠性和安全性。 国际标准化组织（ISO）的预定功能安全（SOTIF）是一个相对较新的标准，它解释了系统预定功能的处理机制以及合理误用验证的方法。此标准要求在实际应用中实现基于ISO SOTIF的先进驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶系统的验证过程。本段落旨在通过智能速度辅助（ISA）作为示例来阐述ISO SOTIF验证过程中虚拟仿真与合成场景创建策略的应用。 文中提到，ISO SOTIF建议的流程被用作测试策略推导的基础，并且在执行时需要确保技术和功能安全要求得到满足。危险识别和风险评估按照定义的标准程序进行实施。借助于虚拟仿真工具来构建符合ISO SOTIF标准的合成场景是本段落讨论的核心内容之一。 文中提出了一种详细的场景生成方法，包括使用包含所有可能相关静态及动态行为者的树状图结构来进行场景构思；首先创建“一行”或“两行”的简化伪场景，随后逐步扩展至完整细节。这些详细构建出的场景会进一步在虚拟仿真工具中实现，并通过SIL（软件在环）、MIL（模型在环）和HIL（硬件在环）环境对测试算法进行验证评估。 此外，文中还展示了如何根据输入需求规范生成额外的ISO SOTIF情景。本段落提供了多种涉及不同环境条件下的危险模拟实例来说明这一过程的实际应用情况。通过这些示例，读者可以更直观地理解自动驾驶系统中针对极端情形下性能评估的方法和策略。
     
  • 车用电机控制器软件开发环境——遵循AUTOSAR标准
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    本项目致力于构建符合AUTOSAR标准的汽车电机控制器软件开发平台，旨在提高软件模块化、可移植性和可靠性，推动智能驾驶技术的发展。 3.1 开发环境 开发所用的IDE包括MDK（版本4.7X或5.XX）与IAR（固定使用7.5版本），前者低版本不支持STM32F429且无法嵌套汇编，而IAR向下兼容性较差。调试器可选择JLINK、ULINK或者STLINK。 配套开发板由安富莱提供： 1. STM32-V4开发板：搭载STM32F103ZET6 MCU。 2. STM32-V5开发板：使用STM32F407IGT6 MCU。 3. STM32-V6开发板：配置有STM32F429BIT6 MCU。 3.2 FreeRTOS系统参考资料 学习FreeRTOS主要参考以下资料： 1. 《入门手册》及其PDF版本，这是官方提供的书籍资源。API参考手册仅提供PDF格式的文档。 这些材料需要付费获取，《入门手册》的具体购买途径可直接访问官方网站了解详情。
     
  • robotnik_purepursuit_planner: 实现遵循路径的 PurePursuit 算法的ROS包
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    Robotnik_PurePursuit_Planner 是一个基于 ROS 的软件包，实现了经典的 PurePursuit 跟踪算法，用于精确控制机器人沿着预定义路径行驶。 **标题解析：** robotnik_purepursuit_planner 是一个ROS（Robot Operating System）包，专门用于实现“Pure Pursuit”算法。这种算法主要用于引导机器人沿着预定义的路径进行导航。 **描述详解：** 这个ROS包的主要目标是为移动机器人提供一种方法来有效地遵循预先规划好的路径。“Pure Pursuit”是一种实用的跟踪策略，特别适合自动驾驶车辆和无人机等平台使用。它不依赖于全球定位系统（GPS），而是通过不断调整机器人的速度和方向使其与路径上的理想前方点对齐，从而实现连续追踪。 **标签解析：** “C++”表明该ROS包是用C++编程语言编写的。这种语言因其高性能和精确控制能力而广泛应用于机器人软件开发领域中实时系统的设计。 **核心知识点：** 1. **Pure Pursuit算法**：这是一种基于局部路径的跟踪方法，它通过寻找并计算使机器人朝向当前位置前方点所需的转向角度来实现定位。 2. **ROS（Robot Operating System）**: 为机器人设备和软件提供了一个标准化框架，包括工具、库和协议等资源，帮助开发者编写可重复使用的模块与组件。 3. **移动机器人导航**：涉及路径规划、障碍物避免以及目标检测等多个方面。Pure Pursuit算法专注于让机器沿着预设路线行进的精确性。 4. **C++编程**: 掌握基础语法（如类和对象）、模板使用及指针操作等，并能运用ROS C++ API来创建节点，发布订阅消息等。 5. **ROS包结构**：熟悉`package.xml`, `CMakeLists.txt`文件以及源代码目录的组织方式。 6. **ROS消息和服务**: 在此插件中可能涉及到机器人位姿(`nav_msgsOdometry`)、速度命令 (`geometry_msgsTwist`) 等标准消息类型，也可能包含自定义的消息格式用于路径点和规划信息传输。 7. **调试与测试**：利用`rqt_graph`, `rviz`等工具来可视化系统状态，并使用`gdb`或ROS运行时命令进行程序调试。 8. **实时性**: 由于机器人控制系统对时间敏感，因此需要确保该包在设计上考虑到了最佳性能和效率表现。 9. **参数配置**：调整关键变量如路径点间距、预览距离及车辆模型参数等以适应不同的机器人类型与应用场景。 通过使用这个ROS插件，“开发者”能够轻松地将Pure Pursuit算法集成到自己的系统中，实现高效而精确的路线跟随功能。同时，深入研究该包源代码也有助于理解ROS系统的运作原理和算法的具体实施细节。
     
  • 关于自动泊车的ADAS子系统研发报告
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    本报告深入探讨了自动泊车作为高级驾驶辅助系统(ADAS)的关键组成部分的研发进展。分析了当前技术挑战与解决方案，并展望未来发展方向。 随着汽车行业技术的进步，ADAS（高级驾驶辅助系统）自动泊车功能已经成为汽车智能化的重要组成部分，并且越来越受到年轻消费者、女性驾驶员以及在城市拥堵环境中驾车者的欢迎。该系统的引入不仅简化了停车过程，提升了驾驶体验，还为解决停车场管理和空间利用问题提供了有效的解决方案。 ### ADAS 自动泊车的应用前景 1. **优点**：ADAS自动泊车系统的主要优势在于提高停车效率、减少因操作不当导致的刮蹭事故，并减轻驾驶员的压力。特别是在狭窄或复杂的停车位环境下，该系统的使用效果尤为显著。 2. **市场需求**：年轻消费者对于新技术有很高的接纳度，他们更倾向于选择配备先进科技功能的车辆。此外，自动泊车系统对驾驶技术不够熟练的女性司机来说是一大福音。在城市中，由于停车空间紧张和停车位难找的问题日益突出，自动泊车系统的应用能够帮助快速找到并停入车位。停车场管理方也期待通过该系统减少人工干预，提高管理水平。 3. **发展前景**：技术创新将推动ADAS 自动泊车性能的提升，包括更精准的传感器技术和算法优化、以及更为人性化的用户界面设计；随着成本下降和消费者认知度增加，市场普及率预计会进一步上升。汽车制造商与科技公司的跨界合作也将加速技术整合及推广进程。 ### 技术原理 1. **概述**：自动泊车系统是一种集成了多种传感器和技术的智能驾驶辅助装置，能够检测周围环境、规划停车路径，并控制车辆完成泊车任务。 2. **技术细节**：该系统通常包含超声波雷达和摄像头等设备以获取外部信息；计算机视觉技术用于处理图像数据；深度学习算法则帮助识别停车位并预测其可用性。最后，控制算法负责计算最佳行驶轨迹并执行相应的操作。 3. **应用现状**：目前的自动泊车功能已能够实现基本形式的平行停车和垂直停车，并且在一些高端车型中已经可以支持远程操控下的全自动泊车。 4. **未来趋势**：未来的系统将朝着全场景覆盖、更高自主性和安全性方向发展，比如无驾驶员监控下完全自动化操作。 ### ADAS 自动泊车子系统的研发 1. **感知模块**：负责收集环境信息（如障碍物位置和车辆姿态）的设备包括雷达、摄像头及超声波传感器。 2. **规划模块**：根据获得的数据制定合适的停车策略与路径方案。 3. **执行模块**：通过控制转向、加速以及刹车等动作，确保按照预定路线准确完成泊车任务。 4. **控制系统**：协调各个子系统的工作流程以保证整个自动泊车过程的稳定性和安全性。 ### 关键技术研发 1. **传感器技术**：高精度和低延迟的传感器是保障系统性能的基础条件。这包括激光雷达、摄像头等设备的技术优化与融合。 2. **计算机视觉技术**：借助深度学习模型对图像进行解析，增强其环境理解和判断能力。 3. **深度学习研究**：用于训练更复杂的识别及决策模型以提高系统的智能水平。 4. **无线通信技术**：例如V2X（车辆到一切）通讯方式可以实现车与车、以及车辆和基础设施之间的交互，进一步提升泊车安全性。 5. **控制算法开发**：如PID控制系统或滑模控制器等方法用于精确操控汽车的运动状态。 ### ADAS 自动泊车系统的集成及测试 系统整合涉及硬件和软件间的协调运作，并需要经过全面严格的测试来确保其稳定性和安全性。这包括实验室模拟试验、封闭场地内的实际车辆操作演示以及公开道路环境下的实地验证，以保证该技术在各种条件下均能可靠运行。 综上所述，ADAS 自动泊车系统作为智能驾驶领域的一个重要组成部分，具有广泛的应用前景和发展潜力。随着相关技术和市场接受度的不断提升，自动泊车功能将在改善用户驾乘体验、提高交通效率以及保障行车安全方面发挥更大的作用。