盖世汽车讯 现代自动驾驶辅助系统需要大量传感器，以便精确分析车辆环境并得出安全的驾驶操作。为了进一步推进这些ADAS和AD解决方案的开发，电动汽车零部件供应商采埃孚（ZF）开发出基于云和AI的验证服务ZF Annotate。在2024年6月27日于汉诺威耶弗森举行的采埃孚全球技术日（ZF Global Technology Day）上，该集团首次向媒体展示了针对乘用车和商用车的快速、经济高效且市场就绪的服务。

                                                               图片来源：采埃孚

精确可靠的数据对于车辆高级辅助系统的开发至关重要。摄像头、雷达、激光雷达或超声波传感器不断提供信息，车辆据此创建周围环境的三维图像。各系统必须实时识别各种物体，例如车辆、人员、车道和交通标志。

这些传感器数据必须被正确地进行数字化处理，以便车辆始终接收“绝对事实”——业内称为“基本事实（absolute truth）”——并据此计算和实施驾驶功能。将收集到的传感器信息与可靠且高精度的参考传感器组进行比较可提高准确性。这正是ZF Annotate的作用所在。

人工智能可提高速度和安全性

基于客户自己的车辆数据和额外的采埃孚传感器数据记录（参考测量），基于云的服务解决方案可提供“基本事实”。ZF Annotate充当独立于要检查的传感器组的冗余设置，并在道路上行驶时面对相同的信息。然后将记录的数据上传到云端并进行分析。得益于人工智能，所有相关对象都得到了准确标记、分类、归属和分配唯一的ID号，并且跟踪移动对象。此对象信息构成了环境模型完整描述（基本事实）的一部分。经过此“注释”，该软件可提供高度精确的比较测量。这使得ZF Annotate成为最先进的、由人工智能支持的验证解决方案，用于测试和训练从L2级+到L5级的现代ADAS/AD系统。

“ZF Annotate将强大而独立的参考传感器组的优势与使用智能2D和3D跟踪算法的可扩展云服务相结合，”董事会主席Holger Klein博士说道。

之前的同类系统主要依靠2D注释来验证参考数据，从而以距离和水平角度绘制环境。具有3D功能的ZF Annotate为数据添加了高度信息。“这使我们的解决方案成为行业中独一无二的智能‘云工厂’，从多个方面优化了以前劳动密集型、成本高昂的服务，”Klein解释道。

速度提高10倍，成本降低80%

因此，ZF Annotate参考测量的精确可靠数据可以显著加快复杂ADAS和AD系统的开发和微调。到目前为止，此类系统的验证需要大量工作，因此耗时且成本高昂，因为参考数据传统上是由人工手动注释的。

“得益于人工智能，我们可以将验证过程加快10倍，从而将注释时间从12个月缩短至2个月。这为我们的客户节省了时间和金钱，”Klein解释道。“借助ZF Annotate，我们能够在最短的时间内生成‘基本事实’，”驾驶员辅助系统和电子部门研发主管Klaus Hofmockel说道。“我们的云服务能够全天候工作，与市场上相比，它可以在非常短的时间内完成参考数据的验证，而且不会造成任何质量损失。”

一次开发，多领域受用：各方面都具有灵活性

根据客户要求，参考传感器既可用于测试车辆本身，也可用于“追踪”模式。这是安装在单独参考数据车辆上的传感器组。追踪模式无需对被测车辆进行重大调整即可使用 - 例如，在评估公共场所的停车场景时。

这种应用灵活性使ZF Annotate不受特定传感器制造商的约束。客户的高科技测试车辆也不再需要进行成本高昂的改装。因此，客户还可以将该服务纳入已经开始的开发项目中。通过这种方式，ZF Annotate以最有效的方式支持验证过程，从而实现每位开发人员在打造完美产品过程中的目标。

此外，记录的参考数据不仅限于前视图。根据客户要求，参考传感器组可以提供全面的360度视图，提供车辆周围环境的详细而精确的表示。

ZF Annotate可用于乘用车和商用车领域的所有车辆类别。“在开发日益流行的高级驾驶辅助系统时，可靠性和效率对于验证参考数据至关重要，”Klein说道。“ZF Annotate在可扩展系统中同时提供这两种功能。借助我们的解决方案，采埃孚正在为软件定义汽车的实现提供另一个基石。”

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