盖世汽车讯 3月18日，车软件供应商Applied Intuition宣布推出适用于高级驾驶辅助系统（ADAS）和自动驾驶（AD）的新型自动停车开发解决方案。凭借该解决方案，ADAS和AD开发团队能够以高达12倍的速度开发、测试和部署基于机器学习（ML）的或传统的自动停车系统（APS），同时提高安全性和可靠性。

图片来源：Applied Intuition

APS使车辆能够自动停车，提高了驾驶员的安全性和舒适度，但传统上APS其实很难开发。汽车OEM和一级供应商在开发APS时面临着众多挑战，包括多样化的操作设计域（ODD）、停车场中不可预测的车辆和行人运动，以及非线性车辆动力学。此外，对高精度360度传感器和感知覆盖的需求通常需要先进的机器学习（ML）技术，例如鸟瞰（birds-eye-view，BEV）感知或占用网络。

Applied Intuition的自动停车开发解决方案解决了APS工程的关键挑战，使ADAS和AD开发团队能够增强APS的安全性和可靠性，同时缩短上市时间。该解决方案包括：

• 预先构建的ODD分类法、测试套件和地图，允许开发团队根据其程序需求定制仿真；

• 360度传感和感知测试，具有多传感器软件在环（SIL）和硬件在环（HIL）仿真，而这些仿真对超声波和鱼眼摄像头等APS传感器进行建模；

• 数据挖掘和管理，通过快速组装针对特定模型弱点的新训练数据集来优化数据驱动的AI/ML开发；

• 用于训练基于机器学习感知的合成停车数据集，针对模型测试和数据集管理中确定的特定边缘情况和数据差距；

• 逼真的仿真车辆动力学和行为，可准确模拟非结构化停车场中的低速和高转向角车辆行为，从而能够测试所有规划器并培训基于机器学习的规划器；

• 云编排确保可以跨ODD大规模执行仿真测试。

这些功能使ADAS和AD开发团队能够以高达12倍的速度开发安全高效的APS，将云仿真成本降低高达70%，并将目标边缘情况下基于ML的感知性能提高3倍。