自动驾驶作为AI应用最典型场景,数字孪生等新技术的爆发也在为自动驾驶的研发和落地带来新的变量。 近日,中国汽车工程学会年会暨展览会(SAECCE 2023)在京举行。 腾讯数字孪生仿真技术总监孙驰天,重点分享了数字孪生仿真技术在自动驾驶中的创新应用。数字孪生与仿真的融合,将加速自动驾驶算法训练和测试验证,提高训练和测试效率,降低研发成本。 腾讯数字孪生仿真技术总监 孙驰天 自2016年起,腾讯重点投入自动驾驶研发,并发布了自动驾驶仿真测试平台TAD Sim,以游戏科技+数据驱动的模式,打造了具备“数据采集、场景建模、场景自动生成、模型在环 在TAD Sim 深入应用到国内自动驾驶测试、智能汽车研发领域同时,腾讯也不断整合云计算、游戏科技、数字孪生等技术,提升自动驾驶仿真测试平台的服务能力。 同时,汽车企业也将自动驾驶功能打造成为长期用户运营服务的核心内容之一,随着用户驾驶习惯和道路环境变化而保持及时的迭代更新。因此,自动驾驶仿真测试在汽车企业研发和运营过程中持续发挥重要价值。
『捕捉到了秋天的第一朵云彩』 读者提问: 『阿常你好,想请教一下,测试研发的人数科学比例应该是多少呢 ?』 阿常回答: 没有标准的参考比例,每个团队的实际情况不一样。 比如,我们可能需要考虑的几个因素: 1、软件的易测试程度 2、测试人员和开发人员的经验 3、必须坚持的质量标准 4、研发测试流程成熟度 阿常碎碎念: 以上,代表阿常个人观点。
Nvidia最新自驾车平台Drive Hyperion 8,不只被自驾出租车和汽车供应商采用,多家卡车运输服务厂商也将采用Nvidia自驾技术来增加运输量 Nvidia推出最新的自驾车平台Drive Hyperion 8,该公司在CES 2022中,揭露更多该平台的细节和合作对象。 官方提到,Drive Hyperion 8的冗余架构设计提供足够安全性,当一台电脑或是感测器故障时,仍有另一个备用可以替补,确保自驾车辆能够安全地抵达目的地。 自驾出租车服务Cruise、Zoox和滴滴出行,以及Volvo、Navistar和Plus等卡车运输服务,也都已经开始采用Drive Hyperion 8,此外,5家汽车供应商Desay、Flex、Quanta
在VUCA的互联网环境下,需求变更越来越快,交付周期却越来越短,如何量化测试工作?如何提高效能? 我们来看看来自京东的张乐大神的解答 ? 现有的研发效能度量方式不足 ? 研发效能度量的正确姿势 JD对软件研发效能的度量,以下两个基本原则为主: 1. 聚焦在全局指标而不是局部指标 我们要促进跨越职能和功能,在团队内、团队间彼此高效协作。 2. 研发效能度量指标三个维度 交付效率、交付质量和交付能力,这些指标的提升需要组织进行管理、技术、协作等多方面的系统性改进。 ?
platform-tools 安装完成后,效果如下 ➜ ~ cd /usr/local/android ➜ android git:(master) ✗ ls -alh total 24 drwxr-xr-x 8 drwxr-xr-x@ 14 chaos staff 448B 9 28 17:36 tools ➜ android git:(master) ✗ 最后通过它的客户端调用Appium 来进行单元测试
显然这架野心勃勃的公司就此止步,在角逐西南偏南艺术节(SXSW)的互动创新奖中公司表示目前公司的发展重心主要集中在研发首款能够自动驾驶的汽车飞机原型。 ? 目前包括谷歌、奥迪等在内科技企业和汽车厂商已经开始对现有的汽车行业进行改革,已经进行了丰富的自动驾驶技术的测试,在未来5年可能会推向商业市场。 ?
The Information报道说,该机构已批准优步恢复自动驾驶测试的请求,该请求于11月提交,发言人在今天下午向The Verge的报告中确认了一些细节。然而,优步还尚未开始重新测试。 宾夕法尼亚州DOT在7月份发布了新指南,要求公司提交有关自动驾驶系统测试的详细信息。只有在计划获得批准后,它才会发送“授权书”,优步于本周收到了这封信。 当测试恢复时,规模将大大缩小。 在3月份事故发生后,优步在亚利桑那州州长Doug Ducey暂停在该州部署汽车后不久,便停止了在旧金山,多伦多和匹兹堡的自动驾驶测试。 在向美国国家公路交通安全管理局提交的自愿性安全评估中,优步表示,通过一个独立的系统工程测试团队,它可以更好地“推断出许多可能的结果,最终得到安全的响应”,并将在未来几个月将成为外部专家的自动驾驶安全顾问委员会 建立一流的自动驾驶技术需要时间,安全是我们迈出每一步的首要任务。” 据报道,优步正在寻求在旧金山重新开始测试,并在多伦多进行新的人工驾驶道路测试。
据外媒报道,芬兰国家技术研究中心(VTT)研发的自动驾驶汽车Martti在公共雪地道路上完成了全自动驾驶,VTT相信Martti是首辆在该环境下完成全自动驾驶的汽车。 VTT表示,Martti创造了一个记录:在穆奥尼奥Aurora E8智能道路上,Martti行驶速度达到25英里每小时(约合40公里每小时),同时Martti也可能创下了一个非官方的记录,即自动驾驶汽车在冰雪覆盖的道路上行驶 同另一款自动驾驶汽车Marilyn一样,Martti也搭载了摄像头、天线、传感器和激光雷达扫描仪。 VTT自动驾驶汽车接下来将会改变光学元件的波长,提高雷达的分辨率并提升监测传感器软件的智能化程度。 VTT在研发自动驾驶汽车时,在不同的环境中不断的进行测试,比如城市、主干道以及出口匝道,一方面要保证自动驾驶的安全,另一方面还要提升自动驾驶速度,此外,还要经受恶劣天气状况的考验。
据外媒报道,奥迪研发了一套自动驾驶模拟器,旨在为用户提供自动驾驶模拟环境,并基于用户体验提升其自动驾驶车辆的技术水平。 如今,越来越多的人选择汽车共享服务,而不太乐意自己购买车辆。 然而,还有许多用户对自动驾驶车辆并不算太了解,奥迪推出的这款模拟器很好地契合了这类用户的需求,使其在模拟操作中对自动驾驶车辆有个大致了解。 此外,该模拟器旨在研究人们对自动驾驶车辆内置各功能的相关操作习惯。奥迪模拟器为用户模拟了美丽的城市夜景,使用户在使用模拟器时享受自动驾驶车辆的驾乘体验。 奥迪旨在通过本款自动驾驶模拟器收集用户体验,进而提升自动驾驶车辆的性能,使其变得更为高效。同时,奥迪将模拟器的使用环境布置得非常轻松、舒适,有点类似起居室的感觉。 但有一点是肯定的,若在设计时去除方向盘,并置身于功能齐全的驾驶舱内,人们一定会很享受自动驾驶服务的。 文/李文龙,盖世汽车网
曾因与谷歌合作而在自动驾驶圈内备受关注的菲亚特被爆料在研发自己的自动驾驶汽车,希望为传统车厂抗衡技术公司找到一条多元化的道路。 据外媒网站The Information 爆料,与Alphabet子公司Waymo合作开发自动驾驶小型货车的菲亚特克莱斯勒汽车公司(Fiat Chrysler)“背着”Waymo在研发自己的自动驾驶汽车 一份此前未公开的计划中的细节强调了汽车制造商应对自动驾驶汽车的多元化策略。菲亚特在美国的两个更大的对手是福特汽车和通用汽车,它们也在研发自己的自动驾驶汽车。 因此,对传统汽车制造商来说,与其专注投入去研发自己的核心技术,不如投资去定制技术。 这其中的差别在于乘客能够选择的对车辆的控制程度。 ? 本质上,这意味着开发出一个方法,来证实,自动系统的设计就是做技术本身被期待达成的事——完全不需要在外部环境进行过多的测试。
(原标题:芬兰国家技术研究中心研发自动驾驶汽车 可在冰雪覆盖路面行驶) 据外媒报道,芬兰国家技术研究中心(VTT)研发的自动驾驶汽车Martti在公共雪地道路上完成了全自动驾驶,VTT相信Martti是首辆在该环境下完成全自动驾驶的汽车 VTT表示,Martti创造了一个记录:在穆奥尼奥Aurora E8智能道路上,Martti行驶速度达到25英里每小时(约合40公里每小时),同时Martti也可能创下了一个非官方的记录,即自动驾驶汽车在冰雪覆盖的道路上行驶 同另一款自动驾驶汽车Marilyn一样,Martti也搭载了摄像头、天线、传感器和激光雷达扫描仪。 VTT自动驾驶汽车接下来将会改变光学元件的波长,提高雷达的分辨率并提升监测传感器软件的智能化程度。 VTT在研发自动驾驶汽车时,在不同的环境中不断的进行测试,比如城市、主干道以及出口匝道,一方面要保证自动驾驶的安全,另一方面还要提升自动驾驶速度,此外,还要经受恶劣天气状况的考验。
为什么说特斯拉研发自动驾驶AI芯片应该引起注意? 先简单科普下Jim Keller。Jim Keller,原AMD首席芯片架构师。 1998年,Jim Keller在AMD分别参与设计和主导研发了Athlon和Opteron 64处理器(K7和K8 X86-64架构),帮助AMD攀上了业务发展的顶峰。 特斯拉为什么要自行研发自动驾驶芯片? 关于这款神秘芯片的其他进展还包括:该芯片基于AMD的IP打造;目前已经走到了设计完成、测试验证的阶段;特斯拉已经收到了首批芯片样品,目前正在进行相关测试;代工方可能是格罗方德和三星电子等。 对于特斯拉而言,研发这款芯片+配套算法本质上还是对率先将自动驾驶汽车商业化节点的争夺。摆在其他自动驾驶企业面前的问题是,跟还是不跟?
Salakhutdinov演讲大部分都围绕着机器学习对自动驾驶汽车系统的影响。例如,他谈到了在繁忙街道上检测汽车和行人,在未知街道上导航,以及建立详细的城市3D地图。 这样的地图有助于操作自动驾驶汽车。 SLAM可用于机器人和自动驾驶汽车,也可用于地图绘制和增强现实。 所展示的第四个项目使用由负荷传感器的汽车所收集的数据来生成丰富的3D地图,包含交通信号灯和道路标志等功能。 苹果对自动驾驶系统研发工作的开放态度令人感到惊讶。Tim Cook曾表示自动驾驶系统是“令人感到无比激动的”,并称苹果正在研究“所有AI项目之母”。 苹果也在推动自动驾驶汽车测试政策的改变。 最近有报道称,苹果正在加州进行自动驾驶汽车的正式测试。
2015 年年底,菜鸟组建菜鸟 ET 实验室,菜鸟 ET 实验室设立的目标是研发物流前沿科技产品,追求符合未来科技发展的物流生产方式,也为研发无人物流车奠定基础。 该实验室由陈俊波领导。 小蛮驴是阿里为“最后三公里”研发的自动驾驶产品,服务于快递、外卖、生鲜及各类即时配送需求。此次达摩院与菜鸟合作,率先针对快递配送形成服务闭环,将高校、社区、园区的快递按用户预约时间送货到楼。 算法研发依赖数据驱动,需要处理大规模的场景数据、运营数据。 我们通过核心算法自研 + 核心硬件深度定制的方式,大幅降低了无人车的研发制造成本。 2021年9月,王刚介绍,小蛮驴已经量产,并进入200多所高校和社区,以每天8到10小时的工作量,接了超过100万包裹订单。
据国外媒体报道,Lynx公司的两位股票策略分析师最近对外透露,他们收到消息称,苹果可能会放弃自动驾驶汽车的研发计划。 自动驾驶汽车,曾被认为是苹果未来一个新的增长机会。 当然,无人车的研发投入也很大,目前整个项目的不确定性也非常大。 分析师指出,如果苹果公司都不得不削减自动驾驶汽车的投资,这将影响到外界对于全球自动驾驶汽车产业前景的判断。 ? 目前还未有更多消息证实此事。 去年12月,苹果在自动驾驶方面仍是一片野心勃勃。 若Kim加入苹果汽车团队,那么他很可能是负责自动驾驶软件的用户体验。 整个2018年已有多名员工从特斯拉跳槽去苹果,其中包括特斯拉首席工程师Doug Field在今年8月加入苹果公司。 知名分析师郭明錤称,苹果的自动驾驶项目起始于2014年,他预计Apple Car将在2023年至2025年之间上市。 ? 作者系网易新闻·网易号“各有态度”签约作者 — 完 —
自动驾驶是现在非常活跃的领域,几乎所有的车厂,大型互联网公司都参与其中,其中计算机视觉技术的应用也非常广泛,这篇文章将对自动驾驶中的重要数据集做简单介绍。 ,它也为其自动驾驶算法比赛专门准备了数据集。 workshop,由于深度学习的兴起,计算机视觉等技术被用于自动驾驶的目标检测,语义分割等领域,因此CVPR也开设了若干相关的workshop。 Theft Auto 5》也被用来训练自动驾驶的模型,而且是一个相对廉价且适合初级人工智能探索的自动驾驶试验场。 此次数据的搜集使用了6个摄像头、1个激光雷达、 5个毫米波雷达、GPS及惯导系统,包括了对于自动驾驶系统来说非常具有挑战性的复杂道路、天气条件等情况。
之前的试点与测试不尽如人意 在2021年8月25日,Waymo就宣布将在美国旧金山推出自动驾驶出租车的免费试运营,并附带启动一项名为「置信测试人」(Trusted Tester)的研究项目。 不过这个项目的Waymo自动驾驶出租车里还是配备了安全司机。 当时Waymo预计获选的测试乘客总数将是数百人。 Waymo没有公布在旧金山地区商用收费营业的自动驾驶出租车数量,不过加州公共事业委员会的季度报告中称免费测试中,有用户叫车时发现app上的可选车数目过百辆。 不过Waymo发言人表示乐观:「旧金山的自动驾驶出租车服务价格将定在合理且有竞争力的区间,不过现在还没有更多细节可供分享。有限用户免费测试-收费商业运作的模式将在其他地方铺开。」 直到2021年结束,不管是业界首发领军企业Waymo,还是参与此赛道的其他企业,所有实质性动态无非是: Robotaxis在某地小规模路测/免费试运营的新闻、视频;Robotaxis城区路测视频;自动驾驶物流车的小范围测试
,主干分支通过定时/代码变更的触发器进行集成部署+测试,至此研发同学的特性任务状态也会自动完成。 基于主干分支的每日持续测试 自动化测试 用例管理 根据需求的 deadline ,测试同学会基于研发同学的特性完成时间,去安排自动化测试用例(主要是是基于 API 接口的测试)和功能测试用例的作成。 在研发同学特性分支合并到主干分支后,测试同学会在原有的测试计划上追加新特性的自动化测试用例,已有的自动化测试用例回归确保之前特性的可用性。 图片 自动化测试执行 那么每日持续测试如何触发? 即通过部署测试流水线中的 action,触发自动化测试计划的执行。 自动化测试结果通知 自动化测试结果通过钉钉同步给研发团队。 火车不等特性,拒绝未经测试的新特性上车; 只发布高质量的特性。只有测试通过的特性才允许上车,即使研发已经完成相关特性并且要求上线的时候,也要坚决拒绝; 频繁发布火车,特性拆分的足够小。
黑盒测试:黑盒测试也称功能测试,测试中把被测的软件当成一个黑盒子,不关心盒子的内部结构是什么,只关心软件的输入数据与输出数据。 白盒测试:白盒测试又称结构测试、透明盒测试、逻辑驱动测试或基于代码的测试。白盒指的打开盒子,去研究里面的源代码和程序结果。 1)逻辑覆盖法:判定法,条件法,判定和判定组合,条件和条件组合,判定和条件组合 2)循环覆盖法:for / while 3)路径覆盖法:switch / try catch 灰盒测试:是介于白盒测试与黑盒测试之间的一种测试 ,灰盒测试多用于集成测试阶段,不仅关注输出、输入的正确性,同时也关注程序内部的情况(集成测试等)
研发过程中的测试工作 研发过程中测试可以做的事情很多,下面流程环节的介绍只列出了最主要的一些测试活动,可以作为一些基本参考,测试怎样才能更深入地介入,得到团队认可和建立存在感,拿到更好的质量保障结果, 需求设计阶段测试做什么 - 测试计划与需求评估 ? 开发设计阶段测试做什么 - 分析与设计 ? ? 测试阶段做什么 - 测试执行与策略实施 ? ? 发布前后 ? 测试工作规范&标准 通用版变更红线V2.0 前面介绍环境和权限中提到过,线上变更是风险非常高的操作,90%的故障是变更引起,因此我们在测试过程中往往需要制定详细严格的变更管控,变更风险防控三原则:可灰度 禁止未经测试验证、未经预发、未经灰度的线上变更。 禁止一切未通过变更管理平台申请或报备的变更操作,紧急故障处理,可事后补填申请。 禁止无影响面说明、操作步骤、验证方案、应急预案的变更。