汽車的發展歷史源遠流長，汽車車燈的出現和發展也在其中起著重要的作用，從煤油燈到當前蓬勃發展的智能大燈，其間百余年的變化，不斷有新的產品和技術問世。

當前市場上的智能大燈產品，比如自適應前照燈系統AFS（Adaptive Front-Lighting System），自適應遠光燈系統ADB（Adaptive Driving Beam），以及自由度更高的數字光處理系統DLP（Digital Light Processing）等，是汽車技術創新領域的重要組成部分，對汽車駕駛的安全性和便利性產生重要積極作用，也為交通信息傳遞和交互的方式提供新的思路。

產品的研發過程伴隨著持續測試。針對汽車智能大燈產品而言，工具可以幫助您實現對其控制算法、軟件或者控制器的閉環測試需求。

條條大路通羅馬，智能大燈產品的技術實現也是如此：其軟件自不用說，其照明模組硬件的實現原理也不盡相同。本文中，作為示例的被測對象為一種假想的，簡單的ADB大燈產品：其照明模組部分含有13個相互獨立的LED照明單元。其系統結構描述如下：前視攝像頭模組將視頻圖像信號傳遞給ADB控制器，ADB控制器輸出左右兩側的ADB照明模組的控制信號——每個LED照明單元的光強度指令信號。系統結構示意圖如圖1所示：

圖1：本文假想的ADB大燈系統結構簡化示意圖

以這種假想的簡單的ADB大燈產品作為示例，目的是為了使讀者能夠通過這個簡單的例子，了解如何在虛擬駕駛測試仿真軟件DYNA4中建立這樣的照明模組，通過仿真進行觀察并對仿真可視化效果建立感性的認識；借此介紹實現ADB大燈控制算法模型（模型在環/Model In the Loop/MIL）閉環測試的方案。文章最后，會進行一定的拓展討論（比如硬件在環/Hardware In the Loop/HIL）。

基于DYNA4的ADB控制算法模型（MIL）的閉環仿真測試整體方案

DYNA4是始于1992年的虛擬駕駛測試（車輛與駕駛場景）仿真軟件，主要應用于汽車行業的智能駕駛、底盤操穩、動力系統等領域，覆蓋乘用車、商用車、卡車、拖車及輪式特種車輛。虛擬駕駛測試仿真是指通過仿真的技術手段，在虛擬環境下模擬實車測試時的各項關鍵部分：車輛、傳感器、駕駛員、道路、場地及交通設施、交通參與者、光照、氣候條件等等。通過打通DYNA4與被測對象之間的交互鏈路，實現在擬真的虛擬條件下的閉環測試，如圖2所示。

圖2：虛擬駕駛測試仿真軟件DYNA4重要仿真部分及與被測對象結合形成閉環仿真測試

DYNA4作為虛擬駕駛測試仿真軟件，可以應用于現代汽車開發流程（無論是V模型流程還是軟件定義汽車概念影響下的開發測試閉環迭代流程）中的大部分環節。通過仿真手段，可以實現諸如：驗證/對比系統方案，支持功能安全問題評級及安全解決方案驗證，在整車層面仿真部件載荷情況，然后進行部件可靠性分析或者耐久測試，軟件算法模型功能、性能驗證與桌面標定，控制器閉環測試，系統集成閉環測試，駕駛員在環和整車在環閉環測試等等。利用仿真技術，可以在正向開發和自主開發中提高效率，節省成本，保證產品設計質量。

圖3：DYNA4在V模型開發流程中可以支持的環節與部分角度

回到智能大燈領域，先從模型在環（MIL）的測試環節去考慮實現ADB大燈控制算法模型的閉環測試：從模型在環（MIL）的角度出發，被測對象是ADB大燈控制控制算法模型（比如Simulink模型或者C/C++代碼等），需要對其進行算法功能、性能驗證等。

這里定義ADB控制算法模型的接口為：輸入為車載前視攝像頭的視頻圖像，輸出為照明模組的控制信號，如圖4所示。

圖4：ADB大燈控制模型的輸入/輸出

在DYNA4的仿真中，與現實世界相同，自車ADB大燈的照明狀態變化也會影響DYNAanimation（虛擬測試場景渲染和可視化功能及窗口）中的渲染出來的虛擬駕駛場景，在虛擬自車上安裝的虛擬前視攝像頭傳感器也會拍到變化的虛擬世界的圖像，并將這些圖像按照設定的幀率實時傳遞到被測的ADB大燈控制算法模型中。算法模型根據此輸入，不斷地輸出，從而對虛擬ADB照明模組進行控制。上述過程和實車測試一樣。閉環測試因此得以實現，如圖5所示。

圖5：在DYNA4軟件中實現ADB大燈控制算法模型（MIL）閉環測試的方案示意圖 – DYNA4攝像頭傳感器模型將視頻圖像信息傳遞給ADB大燈控制算法模型作為輸入

從圖6（DYNAanimation渲染的仿真截圖）可以看到，除了被測的ADB大燈控制算法模型之外，其余部分均在DYNA4去實現：承載ADB控制算法的車輛（自車），自車的前視攝像頭模組，自車上的ADB照明單元模組，駕駛員，靜態道路及標線、道路設施，道路旁的人工照明條件及可移動/不可移動的道路設施，自車周圍的交通參與者的行為以及燈光對場景中的照明影響，晴天/夜晚的自然光照條件。

圖6：DYNAanimation夜晚道路施工路段的仿真截圖

DYNA4中實現ADB控制算法模型閉環測試及其仿真

本文對于DYNA4的常規功能，比如自車及車載傳感器，駕駛員，駕駛場景中的靜態道路和動態交通的實現，不做討論和展示。如果您有興趣了解，歡迎聯系我們。本文僅說明：如何使用DYNA4提供的照明單元模塊，創建一個ADB的照明模組，并且該照明模組的照明效果可以通過DYNA4的動畫演示軟件——DYNAanimation進行渲染和可視化，如圖7中所示。

圖7：DYNAanimation渲染的由DYNA4建立的ADB照明模組及照射光

這里使用的是DYNA4提供的聚光類型光源（Spot Light）的照明單元模型去組建ADB照明模組。

圖8：DYNA4提供的聚光類型光源（Spot Light）的照明單元及其光發射范圍和形狀的示意

使用DYNA4的聚光類型光源（Spot Light）的照明單元模型，可以實現自定義的ADB照明矩陣模組，比如LED照明單元數量，LED燈組的相對位置、朝向分布等?？梢园褜儆谕粋€ADB照明模組中所有的LED放到一個組（Group）里，比如圖9中展示的Group - “ADB Module Left”，就像現實生活中的LED燈組的一個實際載體（比如一塊板子，上面安裝著13個LED照明單元）。處于同一個Group里的13個LED照明單元，只需將它們的相對位置和相對朝向設置正確即可，無需考慮它們在車身坐標系下的絕對位置和朝向。最后，可以設置和調整Group - “ADB Module Left”（即這個ADB照明模組整體）在車身上的位置和朝向。靈活利用分組Group功能，可以使各層級解耦，無論設置還是調整，各層級之間不會相互影響。

圖9：在DYNA4中利用其提供的光源模型，組合所需的ADB照明模組、矩陣

在圖9中，可以看到“ADB Module Left”這個Group下面有13個LED照明單元（即DYNA4的Spot Light?？欤?。如果需要對所有LED光源模型的某一個屬性做統一的修改，可以直接使用DYAN4提供的文本編輯視圖直接對DYNAanimation的工程進行文本化描述和編輯（如圖10所示）：

圖10：DYNA4參數文件的文本編輯器

接下來更深入地看一下DYNA4中關于Spot Light照明單元模型的屬性設置（圖11）?？梢园l現，每個LED燈的燈光強度是可以通過DYNA4的Simulink模型中的信號來控制的：

圖11：DYNA4中建立的ADB照明模組中的每個LED照明單元可以由相互獨立的信號控制

LED照明單元的控制信號是由用戶自行定義的，可以讓所有照明單元之間控制信號完全獨立，也可以設置幾個LED照明單元為某一個區域的照明小組，該小組內的照明單元統一由一個信號統一控制?？刂菩盘柧唧w創建和定義是在DYNA4的Simulink模型中實現的。在圖11中，只是在DYNA4的圖形用戶界面對已經定義好的控制信號（圖中為ADBControl.LED3.intensity）進行了引用和使用，來控制每個LED照明單元在DYNAanimation渲染時的光強度。其實在DYNA4的Simulink模型中實現LED照明單元的控制信號的建立和鏈路打通，也非常簡單。重點是創建的這些信號（比如ADBControl.LED1.intensity，ADBControl.LED2.intensity…）要最終連接到DYNA4的Simulink模型的Animation3模塊中（如圖12所示），這樣DYNAanimation工程中的這些LED照明單元模型就可以通過這些燈光強度信號進行控制。

圖12：紅框中的ADBIntensityCtrlInterface子系統是用戶自行創建的，沿用DYNA4的模型層級結構，將新創建的控制信號（ADBControl.LED1.intensity等）傳遞到Animation3這個模塊即可。

到目前為止，已經在DYNA4中實現了本文假設的ADB大燈的照明模組模型部分的建立，并且實現了對每個LED照明單元的燈光強度控制信號和控制鏈路。接下來，可以看下如何將被測的ADB控制算法模型集成進來，實現對于被測的ADB大燈控制算法模型的模型在環（MIL）閉環測試的目的（如圖5所示）。

可以使用DYNA4提供的Camera Sensor模型和對應的模塊，來模擬車載前視攝像頭，通過設置其安裝位置、朝向，以及攝像頭自身的屬性參數，比如快門速度，光圈大小，感光度（這些參數可以是固定值，也可以類似上面的LED照明單元模型的燈光強度屬性一樣，通過信號實時控制）等，可以設置畸變過濾器、灰度過濾器、拜爾濾色鏡和模擬臟污等，如圖13所示。

圖13：DYNA4中的Camera Sensor設置參數文件一瞥。

圖14：DYNA4中的前視攝像頭傳感器的可視區域在DYNAanimation中的展示

圖15：DYNA4中的前視攝像頭傳感器1模型（設置為8百萬像素攝像頭，視場角水平120度*豎直67.5度）在Simulink輸出的圖像展示。

圖16：DYNA4中的前視攝像頭傳感器2模型（設置為8百萬像素攝像頭，視場角水平30度*豎直16.87度）在Simulink輸出的圖像展示。

上下滑動閱讀更多內容

圖15和圖16中展示的DYNA4攝像頭傳感器模型拍攝到的畫面，在Simulink模型中可以按照攝像頭模型設置的圖像更新時間（對應的是模擬的真實攝像頭的幀率要求，比如30幀每秒），被傳輸到ADB大燈控制算法模型中，如圖17所示。

圖17：DYNA4的Simulink中使用Camera Sensor對ADB大燈控制器軟件模型進行圖像信息輸入。

ADB大燈控制算法模型，在接收到每一幀的圖像后，經過圖像處理部分的功能（比如對于車輛前方的交通參與者信息的識別）和ADB的燈光控制邏輯（基于車輛前方的交通參與者信息來決定如何控制ADB大燈的照明區域并映射到對于ADB照明模組中的照明單元的控制信號），最終輸出ADB照明模組以及照明單元的控制信號。ADB大燈控制算法模型輸出的這些控制信號，可以通過之前在DYNA4的Simulink模型制作的ADB照明模組的控制鏈路（見圖12內），實現對于仿真過程中的燈光的控制，其可視化效果可以在DYNAanimation窗口中看到。

因為本文展示的在DYNA4中的ADB照明模組是一個假想的、簡單的模組，模組中的LED燈的數量、照明參數及其矩陣排布和區域分布很可能不合理，所以仿真的動畫效果不是很理想，與現實產品的預期和真實表現差異較大，還請理解。希望通過本文，您能了解到DYNA4可以實現ADB控制算法模型的閉環測試。

拓展討論

最后是兩點討論，作為本文之前內容的補充和拓展。

1

可能您的，ADB控制模型可能不包含圖像處理功能，即：在ADB產品系統中，ADB控制器的輸入是接收車上其他控制器輸出的周圍交通參與者的狀態信息，比如：交通參與者相對于自車的位置、交通參與者的截面的大小等。這些信息可以作為ADB大燈控制算法模型的輸入，其輸出控制ADB模組照明的鏈路仍然保持不變，同樣可以實現閉環仿真測試。或稱組織文化，是一個組織由其價值觀、信念、儀式、符號、處事方式等組成的其特有的文化形象。

圖20（下）:DYNA4中的理想傳感器的感知結果在DYNAanimation中的可視化表現

圖21（上）: 在DYNA4軟件中實現ADB大燈控制算法模型（MIL）閉環測試的方案示意圖 – 理想傳感器探測車輛周圍交通參與者的信息給到ADB大燈控制算法模型作為輸入

2

如果被測對象是一個真實的ADB控制器，即從硬件在環（HIL）測試環節和層面去考慮閉環測試。此時，需要引入CANoe軟件和相關硬件設備來實現，具體的方案參見圖22和圖23。

圖22: 在DYNA4軟件中實現ADB大燈控制器（HIL）閉環測試的方案示意圖 – DYNA4攝像頭傳感器模型將視頻圖像信息通過視頻暗箱或者視頻注入設備給到ADB控制器

圖23: 在DYNA4軟件中實現ADB大燈控制器（HIL）閉環測試的方案示意圖 – DYNA4理想傳感器探測車輛周圍交通參與者的信息（OSI標準的數據模型）