城市路口目标交互验证
检查车辆、非机动车与行人交汇条件下的感知输出、预测轨迹及决策行为。
针对汽车AI智能驾驶软件的研发与量产阶段,提供场景构建、数据回放、边界工况、回归验证与结果分析支持。将算法输出、车辆状态和测试记录放在同一验证链路中,便于团队确认版本差异与问题范围。
从道路数据接入到测试结论归档,验证任务可覆盖感知、融合、预测、规划、控制及车端接口行为。测试团队能够依据车型版本和目标功能组织场景,持续检查相同条件下的软件表现。
按城市道路、高速道路、泊车及边界工况组织测试内容。场景可结合已有道路数据、目标功能和车型配置进行调整,便于形成可重复执行的验证集合。
检查车辆、非机动车与行人交汇条件下的感知输出、预测轨迹及决策行为。
针对主辅路汇入、邻车切入与车流变化,观察规划、控制及告警策略的版本差异。
结合传感器输入质量变化,检查目标识别、时序融合与降级策略的输出稳定性。
验证低速环境下的环境建模、路径生成、碰撞检查与车辆执行状态。
根据软件版本、车辆配置和验证目标确定任务边界,测试过程保留关键输入、执行条件与结果摘要,方便研发和测试团队开展复核。
梳理待测功能、软件版本、车辆平台、传感器配置和优先关注的道路工况。
交付:测试范围清单导入道路数据、车辆状态及必要的地图或目标信息,配置可复现的测试输入条件。
交付:数据与场景任务包对算法链路、接口状态和控制输出进行观察,记录异常帧、事件节点和版本差异。
交付:执行记录与问题条目依据测试目标整理结果,保留适用于后续版本的场景集合与检查维度。
交付:验证摘要与回归建议指标以项目实际测试目标、输入条件和车辆状态为准,不以单一数值替代完整的功能验证结论。
覆盖传感器、定位、地图、车辆状态等常见输入类型的完整性检查。
从目标确认、场景配置到结果归档,保留关键版本与执行条件。
可从算法输出、系统接口与车辆行为三个层面定位问题范围。
将已确认的典型工况沉淀为后续软件版本的持续检查项。
以下内容描述常见的测试工作方式,项目结果取决于车型配置、数据质量、软件版本及测试覆盖范围。
将汇入、跟车、变道和车流扰动等条件组合为版本检查任务,供算法与测试人员共同复核轨迹、风险提示及控制输出。
针对实车采集数据中的时间同步、目标跳变与置信度变化,回放检查融合结果和下游模块响应。
在车端集成前确认输入接口、功能开关、日志记录和异常处理条件,减少现场排查的重复工作。
可根据现有软件架构、数据格式和目标功能讨论测试范围与实施方式。
说明当前车型阶段、待测功能、已有数据和重点工况,技术团队将据此安排初步沟通。也可致电 400-806-2026 了解汽车AI智能驾驶软件验证支持。