车载电子系统验证中自动驾驶系统冗余传感器故障注入测试

随着自动驾驶向L3及更高等级演进，冗余传感器系统已成为保障功能安全的核心架构——摄像头、毫米波雷达、激光雷达等多传感器的组合，需在某一组件故障时无缝补位，避免单点失效引发安全风险。而故障注入测试作为验证冗余策略有效性的关键手段，通过模拟传感器的各类失效场景，直接考验车载电子系统的鲁棒性。本文将从冗余逻辑、测试目标、场景设计到落地实践，拆解自动驾驶冗余传感器故障注入测试的核心逻辑。

冗余传感器：自动驾驶安全的“双保险”底层逻辑

自动驾驶系统的感知层依赖多传感器的互补性：摄像头擅长视觉识别（如交通信号灯、行人特征），毫米波雷达精准测量距离与速度（不受光线影响），激光雷达则能生成高精度3D点云（还原周围环境的立体结构）。这种“功能冗余”并非简单的数量叠加，而是通过算法融合（如传感器融合算法）将不同模态的数据整合，形成更可靠的环境感知结果。

例如，当车辆在暴雨天行驶时，摄像头因雨滴遮挡无法清晰识别前方行人，毫米波雷达仍能通过反射波捕捉到行人的运动轨迹；若雷达因石子撞击损坏，激光雷达的点云数据可补位，确保系统仍能感知前方障碍物。冗余的核心目标，是让系统在“部分失效”状态下保持基本功能，而非追求“零故障”——这也是ISO 26262功能安全标准中“ASIL等级”要求的具体落地。

故障注入测试：不是“破坏”，而是验证“冗余策略的有效性”

故障注入测试的本质，是通过主动模拟传感器的失效场景，验证冗余系统是否能按设计逻辑响应。常见的失效类型包括：信号丢失（如传感器电源线松动导致无输出）、数据偏差（如雷达因温度漂移将距离多报20%）、延迟（如摄像头因图像处理芯片过载导致数据输出延迟500ms）、完全失效（如激光雷达被异物覆盖无法发射激光）。

举个具体的例子：在L2级自动驾驶的ACC（自适应巡航）功能中，若前向摄像头因强光（如迎面而来的远光灯）饱和，无法识别前方车辆的轮廓，系统需自动切换至毫米波雷达的距离数据，继续保持与前车的安全车距。故障注入测试会刻意模拟这种强光场景（通过在HIL台架上向摄像头输入过曝的图像），验证系统是否能在100ms内完成传感器切换，且ACC功能无中断。

值得注意的是，测试的重点并非“让系统失效”，而是“确认系统在失效场景下仍能满足安全要求”——比如即使某一传感器故障，系统需将功能降级至“最低安全状态”（如从L3的自动驾驶降级到L2的辅助驾驶），而非直接退出。

测试场景设计：从“真实用车”到“边界极端”的全覆盖

故障注入测试的场景需覆盖“日常高频”与“极端边界”两类情况。日常高频场景包括：暴雨/暴雪导致摄像头模糊、雷达被昆虫/泥土覆盖、电磁干扰（如路边5G基站干扰毫米波雷达信号）；极端边界场景则包括：多传感器同时失效（如摄像头+雷达因碰撞同时损坏）、传感器数据冲突（如摄像头识别前方是行人，雷达却报“无障碍物”）。

例如，针对“传感器数据冲突”的场景，测试会模拟：车辆在路口遇到一位穿反光衣的行人，摄像头因反光衣的高亮度正确识别为“行人”，但毫米波雷达因反光衣的金属纤维反射过度，误将行人的距离报成“10米”（实际是5米）。此时需验证系统的融合算法是否能通过“置信度加权”（摄像头的置信度80%，雷达的置信度40%），选择更可靠的摄像头数据，触发刹车动作。

场景设计的另一个关键是“可重复性”——比如模拟“雷达因石子击中导致信号衰减”的场景，需明确石子的大小（直径5mm）、撞击的位置（雷达天线的中心区域）、衰减的程度（信号强度下降30%），确保每次测试的条件一致，便于对比不同版本系统的改进效果。

硬件在环（HIL）：故障注入测试的“低成本落地工具”

实车测试虽能还原真实场景，但成本高（每辆车的测试成本可达数十万元）、风险大（高速行驶时模拟传感器失效可能引发碰撞）。硬件在环（HIL）台架通过“真实控制器+模拟传感器”的组合，解决了这一问题——HIL台架会用信号发生器模拟雷达的点云数据、用图像渲染引擎模拟摄像头的视频流、用激光雷达模拟器生成3D点云，从而在实验室环境中复现实车场景。

例如，在HIL台架上测试“高速行驶时前向雷达突然失效”的场景：首先用台架的“车辆动力学模型”模拟车辆以120km/h行驶，前方50米有一辆匀速80km/h的车辆；然后通过信号发生器切断雷达的输出信号，此时需验证系统是否能在50ms内切换至激光雷达的点云数据，继续计算与前车的相对速度，并调整ACC的巡航速度。

HIL的优势还在于“精准控制”——可以精确设置故障注入的时机（如在车辆变道的瞬间切断雷达信号）、故障的持续时间（如雷达失效1秒后恢复），从而测试系统在“动态变化”中的响应能力。

数据闭环：从“测试结果”到“策略优化”的迭代逻辑

故障注入测试并非“一测了之”，而是通过数据闭环实现持续优化。测试过程中会收集三类数据：传感器数据（故障注入前后的信号值）、系统响应数据（切换冗余传感器的时间、执行器的动作指令）、用户体验数据（如切换时的刹车力度、转向角度是否平顺）。

例如，在测试“摄像头因暴雨模糊”的场景时，收集到的数据显示：系统切换至雷达的时间是150ms，比设计要求的100ms慢了50ms。通过分析数据发现，延迟的原因是“传感器状态监测模块”的刷新频率过低（每秒刷新10次，即100ms一次）。优化方案是将刷新频率提高到每秒20次（50ms一次），之后再次测试，切换时间缩短至80ms，符合要求。

数据闭环的另一个作用是“验证边界条件”——比如测试中发现，当激光雷达的点云数据丢失率超过30%时，系统的避障功能会失效。此时需调整冗余策略：当激光雷达的丢失率超过20%时，系统自动激活“紧急降速”功能（从120km/h降到80km/h），给驾驶员足够的反应时间。

误报与漏报的平衡：冗余策略的“精细度验证”

故障注入测试不仅要验证“系统能正确处理故障”，还要避免“误触发冗余策略”——比如传感器本身正常，但系统因算法误判为“失效”，导致不必要的功能切换（如摄像头因暂时的树荫遮挡被误判为“失效”，系统切换至雷达，但其实摄像头1秒后恢复正常）。

例如，针对“误判失效”的场景，测试会模拟：车辆在树荫下行驶，摄像头的亮度从1000nit突然降到200nit（仍在正常范围内），但系统的“失效检测算法”误将其判定为“摄像头失效”，触发冗余切换。此时需验证系统是否能通过“持续监测”（连续3帧数据均异常才判定失效），避免误触发——优化后的算法会在“亮度低于200nit且持续3帧（30ms）”时才判定失效，减少误报。

另一个常见问题是“漏判失效”——比如雷达因电磁干扰输出错误的距离数据，但系统未检测到，导致避障功能失效。测试会模拟这种场景：雷达的距离数据从50米突然跳到100米（错误），但“失效检测算法”因“变化幅度未超过阈值（阈值是40%，实际变化是100%）”而未触发切换。此时需调整阈值（将变化幅度阈值从40%降到30%），确保能检测到明显的错误数据。