2018中国自动驾驶测试验证技术论坛在沪成功举办

本文摘要：6月28日，由上海锁雅汽车科技有限公司举行的2018 中国自动驾驶测试检验技术论坛在沪顺利举行。本届论坛挤满了来自全球自动驾驶汽车测试行业的领军企业，还包括奥迪、戴姆勒、上汽大众、北汽、长安、大陆汽车、天合汽车、3M、Konrad Technologies、AImotive、OTSL 等，联合针对产业发展政策趋势、法律法规理解、全球自动驾驶汽车案例经验共享、近期测试技术发展等关键问题展开了深入探讨。

6月28日，由上海锁雅汽车科技有限公司举行的2018 中国自动驾驶测试检验技术论坛在沪顺利举行。本届论坛挤满了来自全球自动驾驶汽车测试行业的领军企业，还包括奥迪、戴姆勒、上汽大众、北汽、长安、大陆汽车、天合汽车、3M、Konrad Technologies、AImotive、OTSL 等，联合针对产业发展政策趋势、法律法规理解、全球自动驾驶汽车案例经验共享、近期测试技术发展等关键问题展开了深入探讨。不会中来自3M中国交通安全产品部的技术经理黄思浙先生以3M智能网联成道路助力智能交通设施为主题阐释了3M道路交通安全性的创意之路；未来发展了未来的驾驶员形态－智能网联成汽车的发展；以及3M智能网联成道路技术等。

在演说中，黄思浙先生主张：为了应付将要来临的智能网联成汽车时代，道路交通基础设施的转变是适当的；唯有标准化这些下一代的基础设施和感官部件，才能构建确实的车路协同；在现实交通场景中，充足的道路信息冗余是构建无人驾驶的关键；为符合上述市场需求，3M正在大力研发涉及解决方案。自 1939 年以来，3M 仍然为交通安全行业获取解决方案，并引导交通安全涉及产品的技术革新与变革。在无人驾驶时代，道路基础设施如标志标线与人工智能同等最重要，为无人驾驶提供数据基础和安全性校验。3M与行业参与者普遍合作，积极参与到无人驾驶堵塞测试场和对外开放道路的测试中，获取合乎时代和技术拒绝的交通安全解决方案。

同时来自Konrad Technologies公司的ADAS全球商业扩展总监,Mr.Ram Mirwani详尽阐释了如何将传感器融合HIL与基于测量的测试结合，以符合自动驾驶的测试挑战；高级辅助驾驶员系统（ADAS）和自动驾驶（AD）测试演变拒绝的简要，如何将传感器融合 HIL与基于测量的测试结合；以及如何提升自动驾驶能力的测试质量，同时减少总体测试成本等最重要内容。Konrad Technologies 是一家1993年正式成立于德国的领军自动化测试系统集成商(Testing system integrator)，也是美国国家仪器公司(National Instruments)白金合作伙伴(platinum partner)。

Konrad Technologies核心业务探讨于研发、设计以及集沦为客户特定市场需求和质量拒绝自定义的测试解决方案。根据客户市场需求，不仅获取单个系统模块的产品和服务，也获取全自动成套系统的产品和服务。

迄今为止，已与还包括消费电子，航空航天，国防，汽车，家用电器与半导体行业的客户创建了合作关系。此外来自AImotive公司的安全性与合规部部长, Mr. Tamas Csizmadia 先生以基于模拟器的检验市场需求研发为主题，讲解了仿真测试的关键点以及如何利用仿真技术作为测试解决方案,使自动驾驶汽车更加慢,更加高效和更加安全性地沦为现实。AImotive享有世界尖端科技的独立国家团队，致力于仅有自动驾驶汽车技术。

其独有的工具集目的应付先进设备人工智能，仿真技术和反对硬件架构所带给的自治权移动性的所有挑战。这种自驾车技术的简单方法使其研发团队需要以最安全性的方式较慢研发系统。AImotive团队目前享有多达170名会员。

该公司在芬兰赫尔辛基，加州山景城以及日本东京另设办事处。公司大部分研发工作都在布达佩斯的总部积极开展，由130名技术高超的工程师构成的团队领导技术开发。

其中有三十位专业人工智能研究人员，其团队的十五名成员享有博士学位。展区内来自日本的OTSL公司展出了先进设备激光雷达模拟器系统和先进设备毫米波雷达模拟器。

动态激光雷达模拟器利用高精度3D CG 地图技术支持多种激光雷达还包括（Mechanical Scan/MEMS/Flash）；具备激光反射率的专用3D CG 地图（精度大于2mm），具备动态仿真 （300fps以上）和利用多激光雷达同时仿真等优势特征。OTSL 的先进设备毫米波雷达模拟器是世界首位利用高精度3D CG 地图技术的模拟器系统。除了具备反对多种毫米波雷达和动态仿真等特点，还具备MIMO 天线／3D-FFT 和用于无迹卡尔曼追踪和处置的3D点云表明等全球首例功能。2018 中国自动驾驶测试检验技术论坛通过生动的课题设置，贴近当前自动驾驶测试注目的问题以及涉及法规的理解，对以后自动驾驶技术路线获取了有效地的发展思路。

结合实际的建模和道路测试案例明确解析了当前自动驾驶遇上的问题及总结。为行业发展的交流与合作获取了有效地的信息平台。

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