自動駕駛汽車開發(fā)現(xiàn)在遇到的最大問題是什么？不同的領域都能給出自己不同的看法。

作為一種新興事物，自動駕駛汽車相對于傳統(tǒng)汽車而言，不僅涉及到很多最新的技術，甚至于在軟件開發(fā)上，比無人機或者是航空航天飛機等應用還要有過之而無不及，其所需要處理的問題也更加復雜。

而作為自動駕駛汽車設計的第一步，模擬仿真對于簡化設計流程，縮短設計時間，檢驗設計結果都起到了至關重要的作用。

但是，與其他自動駕駛汽車開發(fā)過程一樣，模擬仿真在開發(fā)測試的過程中也面臨著諸多問題，譬如自動駕駛汽車如何設計才能最好的保證其可靠性這類問題，都能夠在仿真階段得到一定的解決。

而加速這一類問題的解決，則是MathWorks在今年的MathWorks中國汽車年會上所著重強調的一個問題。

Embedded Coder產品系列開發(fā)總監(jiān)林曉滄

汽車開發(fā)中的兩次數(shù)字化變革

自動駕駛汽車開發(fā)從一定程度上來看是傳統(tǒng)汽車開發(fā)數(shù)字化進程中的一個過程，其是數(shù)字化的必經之路，也是必然結果。

而在MathWorks Embedded Coder產品系列開發(fā)總監(jiān)林曉滄看來，這一結果并不是一蹴而就的，從開發(fā)的角度來看，至少存在著兩個步驟。

第一步，也是最初的數(shù)字化變革，是指嵌入式軟件無處不在的滲入到傳統(tǒng)汽車開發(fā)當中。還記得曾經的老式汽車，既沒有安全氣囊，也沒有ABS，更沒有音樂，有的只是汽車最原始的功能，駕駛，其開發(fā)過程也相對簡單。

而隨著越來越多功能的加入，嵌入式軟件的應用勢在必行，汽車開發(fā)在駕駛的基礎之上，開始考慮燃油的經濟性和排放，電氣化和車輛安全，舒適性和便利性等種種問題。

如此多的問題亟待解決，自然不能夠等到樣車生產再去發(fā)現(xiàn)問題，解決問題。從模型設計著手，才能夠更快的設計出與時俱進的汽車。

“這時候，汽車的模型設計一般經歷了建模和仿真，測試和驗證，代碼生成這三個循環(huán)往復的步驟?！?/p>

第二次數(shù)字化變革則是隨著自動駕駛汽車的出現(xiàn)，人工智能變得無處不在。

林曉滄強調：“數(shù)據(jù)驅動算法、機器學習和深度學習以及自主系統(tǒng)這些深入到了自動駕駛汽車的定位、規(guī)劃、控制和感知等系統(tǒng)模塊中去，也使得自動駕駛汽車所需要的模擬仿真工具更加復雜?！?/p>

工具復雜性增加帶來的一個問題就是，上手的難度呈幾何倍數(shù)增長。由于自動駕駛涉及的領域和技術五花八門，分門別類。就要求開發(fā)者所了解的知識必須包羅萬象，甚至達到了無所不知的地步。對于開發(fā)者來說，要求可以說是聳人聽聞。

但是，畢竟術業(yè)有專攻，開發(fā)者只是精通某一領域，他們不一定是專門的程序員，不一定擁有非常豐富的其他領域的知識和背景，只是因為產品的需要，就不得不借助計算機程序來處理一些從未深入了解的任務，如何更好、更快的解決這些問題呢？林曉滄認為，這時候，開發(fā)者最需要的就是模塊化，高度集成的，能夠補足開發(fā)者短板的工具。

什么工具能夠補足開發(fā)者短板？

可以說，基于模型的設計已經被廣泛的應用到各行各業(yè)的開發(fā)過程中，不僅僅是在自動駕駛汽車開發(fā)中。

這一設計的好處在于，對于開發(fā)者而言，能夠快速的應用其他領域的知識，而不需要過于深度的知識，無形中加快了設計的速度，簡化了設計的流程。因此，在越來越多的開發(fā)過程中，基于模型的設計在系統(tǒng)高度自主化的今天，扮演著關鍵的角色。

林曉滄表示，MathWorks希望借助推出新的工具，為開發(fā)者提供一系列的設計和驗證工具，從而實現(xiàn)快速地開發(fā)人工智能算法，簡化自動駕駛汽車算法的驗證工作。

為此，在2017年，MathWorks推出了自動駕駛系統(tǒng)工具箱（ADST），希望借此為從事自動駕駛以及主動安全系統(tǒng)設計的工程師提供一系列加速自動駕駛系統(tǒng)及主動安全系統(tǒng)開發(fā)的工具。

據(jù)了解，這一工具主要包括三個方面：

第一，測試與驗證工具，包括真實值標簽與場景生成；

第二，算法開發(fā)工具，包括傳感器融合與目標跟蹤，和視覺系統(tǒng)設計工具；

第三，可視化工具，包括鳥瞰圖工具，以及雷達點云工具。

眾所周知，自動駕駛汽車將環(huán)境概念拓展得更加寬泛，包括天氣、交通、道路條件等。

ADAS、智能汽車包括非常多的環(huán)境傳感，包括攝像及各種不同功能的雷達，如超聲波雷達、毫米波雷達、激光雷達。這些都對建模仿真技術提出了很大的挑戰(zhàn)。

MathWorks為上述功能應用提供了完整的建模工具和方法。場景工況、傳感器融合、控制算法、執(zhí)行器，這四個部分是完整的智能駕駛仿真架構，這一工具都能夠一一針對解決。

據(jù)了解，在核心算法開發(fā)軟件工具領域，MathWorks幾乎占據(jù)全球市場的壟斷地位。

Mobileye、德爾福等均采用其軟件工具進行攝像頭、毫米波雷達、激光雷達等模塊的開發(fā)。而且?guī)缀跛姓噺S執(zhí)行、控制模塊開發(fā)也采用其產品。

此外，林曉滄還強調，在基于模型設計開發(fā)的各個階段，MathWorks有不同的工具箱支持快速、高效、高質量地完成相應的開發(fā)工作，并且有專業(yè)的培訓團隊提供標準化及定制化的培訓課程。

“對于開發(fā)者而言，如何更快更好的進行設計才是重中之重，這其中，一款合適的工具起到了非常重要的作用，對于自動駕駛汽車開發(fā)也是如此。”林曉滄最后表示，“作為新興事物，自動駕駛汽車會在開發(fā)中遇到此前不曾遇到的問題，我們非常愿意與更多的廠商進行合作，逐步解決自動駕駛系統(tǒng)中的問題。做出真正能夠加速設計，甚至是補足開發(fā)者短板的工具！”