智能驾驶虚拟仿真测试技术培训课程

 

一、培训对象

• 智能驾驶测试工程师、仿真工程师

• 算法开发人员、功能安全工程师

• 场景库建设与数据闭环团队

 

二、培训目标

1. 掌握仿真测试体系：系统学习MIL/SIL/HIL/VIL等仿真测试方法

2. 构建场景库能力：掌握场景采集、泛化与标准化的完整流程

3. 提升测试效率：学会自动化测试与回归测试体系建设

4. 满足法规要求：了解国内外仿真测试法规与认证要求

 

三、培训内容

一、智能驾驶测试概述：测试金字塔（MIL/SIL/HIL/VIL/实车）、仿真测试价值与挑战、测试覆盖率目标
二、仿真测试工具链：主流仿真平台（CarSim/PreScan/VTD/Carla）、传感器仿真、动力学模型
三、场景库构建：场景分类（自然驾驶场景/法规场景/危险场景）、场景采集与提取、场景泛化与参数化
四、测试用例设计：基于场景的测试用例生成、组合测试、边界值与等价类设计
五、模型在环测试（MIL）：MIL环境搭建、算法快速验证、模型覆盖率分析
六、软件在环测试（SIL）：SIL环境搭建、代码级测试、回归测试自动化
七、硬件在环测试（HIL）：HIL系统架构、实时机与IO配置、传感器信号仿真、故障注入
八、车辆在环测试（VIL）：VIL测试系统搭建、虚实结合场景、场地测试
九、自动化测试平台：测试用例管理、测试执行自动化、结果判定与报告生成
十、测试评价体系：功能表现评价、安全指标评价、舒适性评价、综合评价模型
十一、数据闭环与回灌：路采数据回灌、仿真场景库与路测数据闭环、模型迭代优化
十二、法规与标准：ISO/PAS 21448预期功能安全仿真验证、Euro NCAP仿真测试要求、国内标准进展

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