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【ViL方法的应用】
无论是部分自动化，还是全自动化，泊车功能自动化水平不断增加。尽管泊车时车速不高，但是测试自动泊车功能复杂且高成本，因为泊车场景种类众多。为了确保所有交通参与者的安全，不同车辆、不同环境、不同情况下的泊车，比如倒车入库、侧方停车，带来了诸多挑战。如果想要测试所有这些场景，测试将很复杂。比如儿童出现在视野盲区的测试场景，很难正常进行实际测试。
出于这些原因，有必要通过虚拟场景找到合适的解决方案，在所有开发阶段，以合理的经济成本，验证和评估相关功能。
实车在环（ViL）方法提供了可行的方案。ViL方法结合了实车测试和计算机仿真的优势。真实车辆的运动（被测车辆），包括所有子组件，被传输到仿真中，使得在虚拟世界中的被测车辆的驾驶能够模拟真实物理世界的驾驶，而不需要参数化复杂的车辆模型。仿真的虚拟环境将注入被测车辆的真实传感器，使得被测车辆能够感知并响应虚拟环境。从而全面测试自动泊车控制功能与车辆执行器之间的交互。由于ViL使用虚拟环境，设计场景具有很高的灵活性，利于关键安全场景的设计。
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原文：基于实车在环（ViL）的自动驾驶功能一致性评估: ViL方法的应用 | MXeval——KPI评估
原文链接：https://blog.csdn.net/weixin_51954443/article/details/136398802
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