在汽车研发过程中，为了保证汽车的技术特性、可靠性、耐久性和环境适应性，需要做大量的试验。由于汽车需在不同的道路、地理和气候条件下使用，它的性能、效率、可靠性和耐久性等不能只依靠计算，必须经过试验证实。在实际使用环境中、专用试验场中或室内试验台上，按照预定程序对汽车或其零部件、材料等进行的试验。
今天小编为大家带来了汽车研发中需要做的试验，这些试验都是保证我们的车能安全、稳定、可靠行驶的必要条件。主要包含以下内容：整车试验项目主要包含六大部分，他们是整车可靠性试验、NVH试验、HVAC试验、EMC试验、化学分析试验以及整车道路性能试验。接下来，我们逐一进行介绍下。整车可靠性试验主要有环境适应性试验、密封性能试验、道路耐久性试验、室内模拟的碰撞和耐久试验等。主要试验项目如下：NVH是指Noise〔噪声)、Vibration(振动)和Harshness〔声振粗糙度)，还包括汽车零部件由于振动引起的强度和寿命等问题。使乘员感受到的（听觉、触觉和视觉）是一种舒适的驾车或乘车环境。主要试验项目如下：HVAC是Heating, Ventilation and Air Conditioning 的英文缩写，就是供热通风与空气调节。HVAC试验也就是供热通风与空气调节试验，主要有排放与经济性、整车空调系统试验、冷却系统试验、仪表校核试验、温度场试验、耐候性试验等试验项目。主要项目如下：EMC测试又叫做电磁兼容（EMC），指的是对电子产品在电磁场方面干扰大小（EMI）和抗干扰能力（EMS）的综合评定，是产品质量最重要的指标之一，电磁兼容的测量由测试场地和测试仪器组成。汽车EMC试验主要试验项目如下：化学分析试验主要包括ELV整车拆解测试和整车VOC测试以及气味评价。其中ELV测试是指汽车禁用物质检测，VOC测试是指整车挥发性有机物的检测。整车道路性能试验主要包括参数测量、检查性试验、磨合、滑行试验、动力性试验、燃油经济性试验、制动性试验、平顺性试验、操纵稳定性试验等内容。主要试验项目如下：DV是Design Verification，即设计验证，此时可以是手工件或者模具件，在TG1数据冻结后开展，主要工作是对前期设计的结构、材料、功能、性能等等进行综合评估，同时暴漏设计过程中的问题点，并进行相应的整改来支持TG2数据的制作及后期模具件的开发。PV是Process Verification，即过程验证，通常必须是正式的模具件，在TG2数据冻结后开展，主要工作是对产品的振动、“三高”的耐久、可靠性及稳定性等进行验证，是从供应商的量产生产线上做出来的零件。只有PV试验通过之后的零件再完成PPAP审核，才具备量产供货资格。在做试验之前，首先要了解整车开发流程和零部件开发流程。主机厂有自己的整车开发流程，如下图所示。对于全新开发的车型，通常要造三轮车（Mule Car、EP Car、OTS Car），对应的零件在搭载整车前都要进行相关的试验，以满足整车各阶段交付物要求。通常在TG0数据冻结后即开展Mule Car的制作，此时的零件为手工样件，在尺寸、性能方面可能和最终的开发状态会有差异，但也需满足一定的尺寸和功能要求，以支持Mule Car的整车相关试验；而在EP Car 上大部分为软模件，部分也可以是手工样件，零件必须完成DV试验才可搭载EP Car进行主要的性能、功能验证工作，最后在OTS Car上必须搭载模具件，对应的零件需要完成PV试验，以满足整车最终的VTS要求。DV试验通常在TG1数据冻结后进行，此时对应的主机厂对装车的零件或系统进行设计状态的结构匹配、功能以及性能验证，DV试验的目的就是暴漏设计过程中的问题并进行相应的整改，对于开发件来讲尤其重要，毕竟在TG1阶段很多零件开发件只是做的手工样件或者简易的模具件，此时的结构匹配，系统功能匹配以及性能表现都会与整车要求的实际状态有差异，因此需要对零部件或总成进行DV试验先对零件状态做验证，尤其对于整车法规，安全等要求的零件状态尤其重要。在DV试验及相关整车试验暴漏出的问题进行整改后，就可以开始进行TG2数据的制作，TG2数据需在整车开发流程中的G5阀点冻结，在TG2数据冻结评审通过后方可以对设计的零件进行开模，故此阶段的零件都是模具件，对应交样的零件必须完成PV试验，以支持OTS装车进行验证，整车耐久，振动等等一些列试验验收后，再进行PPAP认可。在主机厂TG1数据冻结并完成相关评审后，对DV试验的内容，要求，时间等进行DVP（Design Verification Plan）的编制，通常主机厂设计的零件的DVP由主机厂工程师来编制，而对于供应商设计的零部件通常叫黑匣子，必须由供应商来编写，最终汇总在一个总表上，双方完成会签认可。主机厂会有各种整车级设计规范及试验要求。试验要求里面会具体体现试验方法，试验内容，试验设备，试验次数，验收标准等等。同样，供应商的各类试验规范主要针对是零部件级别或者总成级别，根据位置不同，所处的整车环境不容，功能要求的不同试验的项目和方法以及要求也会有区别。同样，在主机厂TG2数据冻结并完成相关评审后，对PV试验的内容、要求、时间等进行PVP（Process Verification Plan）的编制。PVP的内容更注重的是产品过程的验证，为了满足整车振动，耐久，可靠性等试验，供应商对应的零件及总成需进行对应的可靠性试验和环境试验；其中可靠性试验又包括老化试验以及寿命试验、环境试验是指验证产品环境适应能力的测试，比如高低温存储，高低温耐久，高温高湿耐久等。对于现成件或选型件来讲，通常只需供应商提供一年内的DV及PV试验报告即可，当然，主机厂也会对一些关键零部件进行第三方试验以验证供应商提供的DV和PV试验报告中的主要的功能及性能。对于开发件，为了降低开正式模具带来的风险，通常在DV试验阶段也会进行部分的PV试验，所以在DV试验中会包含PV试验，有些公司在整车开发流程时间上压缩很紧，甚至可能直接开硬模，供应商的DV和PV试验同时进行开展，而主机厂也直接在整车上来验证，此做法的优点是可以少造一轮车，压缩了整车的开发流程，但由于直接开模正式模具，如果发现一些重大问题，那就适得其反，事倍功半了！（3） DV试验侧重于设计上的验证，为满足设计要求，通常需要细化到材料级别的试验，在项目条目上比PV试验多；而PV试验侧重于极端条件和工况下的振动耐久、可靠性、产品的稳定性上等做评估，尤其耐久和可靠性试验时间，相对DV试验周期更长。（4） PV所做的试验项目可比DV少，因为设计验证试验DV已经把前期产品设计上的潜在问题已经表现出来并进行过一轮或两轮的整改，所以DV试验是一份比较全面的试验报告，一些主机厂要求细化到材料级别的试验，尤其是内外饰件对VOC，阻燃等有要求、从设计验证开始就会对这些项目进行要求并验证，而作为过程验证试验的PV，只针对这个过程生产的产品的性能的验证。主机厂和供应商共同制定好DVP(或PVP)后更重要的工作就在于按照试验计划中的内容、要求、时间严格执行，如果不满足相关要求，需要提出一系列整改措施，以满足系统及整车的目标。不同的零件，尤其带电件涉及到的项目可能更多（主要是功能性的需求多）。但不论是DV还是PV试验，从试验计划的制定开始会涉及到很多的部门，尤其设计开发部门、试验部门、以及整车性能部门和质量部门等都需要参与到整个试验过程当中。其中，设计开发部门负责DV试验计划发布、 试验能力分析、 组织DV试验和试验过程管控，以及牵头组织DV试验的验证评审等。性能部门牵头进行DV试验设计缺陷的质量问题整改，协助试验部门进行DV试验计划发布及 DV试验开展、跟踪，参与 DV试验验证评审，供应商能力考察等。质量部门主要参与DV试验全程质量过程跟踪，以及零部件、系统、整车性能及可靠性试验验证的最终评审验收。
随着CAE技术的进步，仿真分析同步在零件DV和PV试验中。如早期的强度仿真，后期的整车约束系统仿真等。仿真可以指导零件性能的优化方向，提前锁定参数。针对较小改动，不用进行太多零件或整车的测试，而是用仿真来判断风险大小，再确定是否有必要进行试验。随着自动驾驶的兴起，自动驾驶在仿真测试的应用越来越多，接下来，就再给大家介绍下自动驾驶相关的仿真测试。自动驾驶系统测试不同于传统的汽车整车或零部件试验，更多的是参照软件开发和测试的模型和流程。因此，我们首先要了解软件开发的V模型。V模型是广泛在软件开发和测试中使用流程，V模型要求在开发团队进行不同阶段的开发同时，测试团队编制对应的测试用例，并在开发阶段完成后立即进行测试。这就要求在集成测试、系统测试等暂无完整产品样件的情况下，就开始进行测试。在自动驾驶系统的开发过程中，越早发现问题则修正问题的成本越低。在开发的早期，就建立起测试验证的手段，快速高效的发现和解决开发过程中的问题，可以有效减低开发成本、提高开发效率。根据RAND公司一份名为《Driving to Safety》的报告，要证明自动驾驶汽车相比于人类驾驶员能够减少20%交通事故死亡率，需要进行约80亿公里的公共道路测试，假设由100辆车组成的车队每年365天每天24小时不间歇的以40km/h的平均速度进行测试，大概需要225年。
这个测试时间显然是不现实的。就要求在实车测试之外，寻求其他的方法，大幅缩短测试时间。因此，在虚拟环境下进行大规模的仿真测试，成为了必须选择的方法。针对自动驾驶系统测试，本部分主要通过仿真测试平台搭建、仿真测试内容和测试工具链三块内容给大家介绍。模拟仿真测试涉及到模拟场景的搭建，对照真实世界，仿真测试平台由交通场景模块、传感器模块、车辆动力学模块和测试管理模块构成。如下图所示：
交通场景模块用于模拟车辆运行的外部世界。
一方面，模拟各种交通场景要素，比如：①高速公路、城市道路等不同的道路结构；②标志标线、护栏、交通灯等道路附属设施；③轿车、卡车、摩托车、行人等交通参与者；④路障、锥桶、遗撒物等临时物体；⑤晴、阴、雨、雪、白天、黑夜等不同的天气。
另一方面，模拟不同交通场景要素之间的组合和动态关系，即不同的“场景”。比如：高速公路上，一辆轿车在被测车辆前方快速切入；十字路口黄灯时，一辆卡车在被测车辆前方紧急制动停车。
传感器模块用于模拟车辆上安装的各种传感器，从而获得交通场景的状态。一方面，根据传感器种类的不同，模拟不同的信号内容，比如：摄像头传感器输出图像信号，激光雷达传感器输出点云信号，导航传感器输出定位信号。另一方面，根据传感器特性和参数的不同，模拟出其“局限”，比如：传感器的探测范围，摄像头的畸变和炫光，不同材质对激光雷达光线吸收的影响，护栏对毫米波雷达的杂波影响。车辆动力学模块用于模拟车辆本身对自动驾驶算法控制的响应，特别是对加速、制动和转向的响应。车辆动力学模块一般参照真实车辆，由车身、动力传动系统、悬架系统、转向系统、制动系统和车轮等不同的子系统构成。测试管理模块，负责对以上三个部分组成的仿真测试环境的管理，保证仿真测试的效果和效率。一方面，对测试流程进行管理，比如：测试用例的选择、测试的启动和终止、仿真模块的调度。另一方面，对测试数据进行管理，比如：测试用例的更新、测试数据的记录和分析、测试报告的生成。基于模型的设计方法的不同阶段，分别采用MIL/SIL/PIL/HIL等测试方法，有效的对嵌入式代码进行测试和验证。其中：
MIL，Model in the Loop：模型在环测试；
SIL，Software in the Loop：软件在环测试；
PIL，Processor in the Loop：处理器在环测试；
HIL，Hardware in the Loop：硬件在环测试。
假设我们现在要开发一款AEB控制器：
（1）MIL
假设我们已经在支持MBD的工具（如Simulink）中，使用图形化的方法开发出了AEB的算法，现在想要验证该算法是否满足要求，那么我们需要开发一个（或是有现成的其他工具）被控对象模型，在这里例子里是一个车辆模型。将控制算法和车辆模型连接起来，形成闭环，并变换输入和车辆模型状态，来对控制算法的功能进行测试。如下图所示：
（2）SIL
现在我们将Simulink中开发的算法自动生成为c代码。但是由于代码自动生成工具本身的原因或者代码生成工具没有正确设置或者其他未知原因，自动生成代码过程可能会引入一些错误。所以我们需要验证自动生成的代码与算法模型的一致性，这就是SIL测试。SIL测试使用与MIL相同的测试用例，查看对于相同的测试用例，查看其输出是否与MIL阶段一致。为了测试的高效性，有时甚至不接入被控对象模型，而是对算法模型和生成代码进行相同的输入，查看输出是否一致。如下图所示：
（3）PIL
将自动生成的代码编译为目标处理器需要的形式，并下载到目标处理运行，为了防止编译过程引入新的错误，此时需要进行PIL测试。PIL测试也是等效性测试，其方式与SIL类似，不同之处是编译好的算法运行在目标处理器上，SIL测试是在算法开发环境进行的（如windows）。
（4）HIL
在开发出完整的控制器后，有时被控对象（整车）还未完成开发；有时使用真实被控对象进行测试太危险或成本高：出于这些不同的原因，采用真实控制控制器和虚拟被控对象的HIL测试常常被使用。如下图所示：
根据自动驾驶中涉及的环境、传感器、控制器和车辆四种元素的状态的不同（是否用真实部件），仿真测试可以分为五个仿真级别。如下表所示。目前常见的仿真测试工具有很多种，根据自动驾驶开发团队的来源，大致可分为如下几个流派：传统主机厂倾向于使用汽车工业的商业软件，使用机器人平台开发自动驾驶算法的团队常常使用ROS/Gazebo，很多擅长计算机图形学的团队基于游戏引擎开发仿真工具。而大规模复杂交通流的仿真需求，则由交通规划领域的软件来满足。
下图列举了一些常见的工具：
比如汽车工业的CarSim、CarMaker、VTD和PreScan，机器人开发的ROS和Gazebo，基于游戏引擎的CARLA、AirSim和LGSVL，以及交通规划软件VISSIM和SUMO。一个完整的、精度高的仿真测试平台自然是最终的目标，但是在实际的自动驾驶开发中，团队一定会根据当下的具体需求和成本限制进行选择。
汽车大漫谈：《零部件DV&PV试验对比解读!》
天津汽车研究所：《汽车试验：开发阶段整车试验项目汇总》
程序员大本营:《自动驾驶虚拟仿真介绍1-7》
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