汽车领域
车载电子系统验证过程中信息娱乐系统显示清晰度的测试标准
三方检测单位 2021-03-19 0
车载信息娱乐系统是车辆与用户交互的核心界面，其显示清晰度直接影响导航、多媒体播放等功能的使用体验，甚至关联驾驶安全——模糊的屏幕会增加用户读取信息的时间。在车载电子系统验证中，显示清晰度的测试需覆盖基础参数、动态性能、环境适应性等多维度，通过量化标准确保屏幕在不同场景下保持清晰。以下从具体测试维度展...
车载信息娱乐系统是车辆与用户交互的核心界面，其显示清晰度直接影响导航、多媒体播放等功能的...
车载电子系统验证中预期功能安全SOTIF测试的关键流程探讨
三方检测单位 2021-03-18 0
ISO 21448标准定义的预期功能安全（SOTIF），是车载电子系统（尤其是ADAS、自动驾驶系统）安全验证的核心环节，聚焦“系统正常工作时因功能设计或性能局限导致的风险”——例如传感器感知盲区、算法对复杂场景的决策偏差，这些风险无法被传统功能安全（ISO 26262）覆盖，却可能引发严重事故。S...
ISO 21448标准定义的预期功能安全（SOTIF），是车载电子系统（尤其是ADAS、...
车载电子系统验证中预期功能安全SOTIF数据采集与分析验证
三方检测单位 2021-03-18 0
SOTIF（ISO 21448）是车载电子系统“预期功能安全”的核心标准，聚焦“功能设计不足”或“功能与环境交互异常”的风险——比如ADAS在暴雨天误判行人、自动驾驶算法漏检罕见障碍物，这些并非硬件失效，而是“预期功能边界外的安全漏洞”。数据采集与分析是SOTIF验证的“核心引擎”：只有收集全链路的...
SOTIF（ISO 21448）是车载电子系统“预期功能安全”的核心标准，聚焦“功能设计...
车载电子系统验证中软件算法在极端场景下的边界条件测试
三方检测单位 2021-03-18 0
车载电子系统是现代汽车安全与智能化的核心支撑，其软件算法的可靠性直接关系到行车安全。在极端场景（如高温、极寒、传感器失效、系统通信中断等）中，算法常触及设计的“边界条件”——即参数、环境或输入的极限状态，此时算法失效可能引发电池过充、自动泊车失败等风险。因此，针对极端场景的边界条件测试，是验证车载算...
车载电子系统是现代汽车安全与智能化的核心支撑，其软件算法的可靠性直接关系到行车安全。在极...
车载电子系统验证中车载网络时间同步精度的测试标准验证
三方检测单位 2021-03-18 0
随着车载电子系统向智能化、网联化演进，ADAS、自动驾驶、车载多媒体等功能的融合，使车载网络成为连接各ECU（电子控制单元）的核心纽带。时间同步精度作为车载网络的基础性能，直接影响传感器数据融合、指令执行时序等关键环节——比如雷达与摄像头的时间差若超过10微秒，可能导致目标定位偏差，影响制动决策。因...
随着车载电子系统向智能化、网联化演进，ADAS、自动驾驶、车载多媒体等功能的融合，使车载...
车载电子系统验证中车载网络多节点通信冲突解决机制验证
三方检测单位 2021-03-17 0
随着车载电子系统向智能化演进，CAN、Ethernet等多总线架构下的节点数量已突破百级，多节点共享总线时的通信冲突成为威胁车辆安全的隐患——若制动ECU的紧急帧与多媒体ECU的娱乐数据同时发送，未解决的冲突可能导致关键信号延迟。因此，冲突解决机制的验证是确保车载网络可靠性的核心环节。本文将从冲突根...
随着车载电子系统向智能化演进，CAN、Ethernet等多总线架构下的节点数量已突破百级...
车载电子系统验证中车载网络Ethernet通信延迟与速率的测试验证
三方检测单位 2021-03-16 0
随着车载电子系统向智能化、网联化演进，车载Ethernet因高带宽（1Gbps/10Gbps）、低延迟的特性，成为ADAS、自动驾驶、信息娱乐等跨域通信的核心载体。通信延迟与速率直接决定了系统的可靠性——比如自动紧急制动（AEB）系统的传感器数据延迟超过10ms可能导致制动不及时，信息娱乐系统的速率...
随着车载电子系统向智能化、网联化演进，车载Ethernet因高带宽（1Gbps/10Gb...
车载电子系统验证中车载网络Ethernet带宽分配机制测试验证
三方检测单位 2021-03-16 0
随着车载电子系统向智能化、网联化快速演进，车载Ethernet因高带宽、低延迟的特性成为多域融合网络的核心载体。然而，ADAS、智能座舱、车身控制等多业务的共存，对带宽分配机制提出了严苛要求——既要保障实时性业务（如紧急制动信号）的低延迟，又要满足高吞吐量业务（如4K流媒体）的带宽需求。在此背景下，...
随着车载电子系统向智能化、网联化快速演进，车载Ethernet因高带宽、低延迟的特性成为...
车载电子系统验证中车载网络Ethernet与CAN总线协同验证测试
三方检测单位 2021-03-16 0
随着车载电子系统向智能化、网联化演进，Ethernet（以太网）与CAN总线已成为车载网络的“双核心”：CAN凭借高实时性、高可靠性支撑动力、底盘等控制功能，以太网则以高带宽、低延迟满足多媒体、自动驾驶感知等大数据需求。两者的协同运作直接决定了车载系统的安全性与用户体验——从刹车信号的跨总线传递到导...
随着车载电子系统向智能化、网联化演进，Ethernet（以太网）与CAN总线已成为车载网...
车载电子系统验证中自动驾驶系统通信延迟对决策的影响测试
三方检测单位 2021-03-15 0
车载电子系统是自动驾驶的“神经网络”，而通信延迟作为系统间数据传输的“时间差”，直接关系到决策模块的响应准确性——从传感器感知到决策指令输出的每一步延迟，都可能让“避让行人”“跟车保持车距”等关键操作偏离预期。在车载电子系统验证中，针对通信延迟对自动驾驶决策的影响测试，是排查系统安全隐患、保障功能可...
车载电子系统是自动驾驶的“神经网络”，而通信延迟作为系统间数据传输的“时间差”，直接关系...
车载电子系统验证中自动驾驶系统在高速场景的车道保持验证
三方检测单位 2021-03-15 0
高速场景是自动驾驶技术落地的核心战场之一，车道保持系统作为L2及以上自动驾驶的基础功能，其稳定性直接关系到行车安全。相较于城市道路，高速场景速度快、反应时间短、环境干扰复杂（如侧风、大车气流、路面不平整），对车道保持的精度、鲁棒性提出了更高要求。因此，针对高速场景的车道保持验证，成为车载电子系统验证...
高速场景是自动驾驶技术落地的核心战场之一，车道保持系统作为L2及以上自动驾驶的基础功能，...
车载电子系统验证中自动驾驶系统在极端天气下的功能稳定性测试
三方检测单位 2021-03-15 0
极端天气是自动驾驶系统落地的“硬骨头”——暴雨模糊摄像头视野、暴雪遮挡激光雷达点云、浓雾干扰毫米波雷达信号、高低温扭曲执行机构性能，这些因素会直接导致感知错位、决策失准、执行失效，威胁行车安全。因此，在车载电子系统验证中，极端天气下的功能稳定性测试是验证自动驾驶可靠性的核心环节，需从场景构建、测试项...
极端天气是自动驾驶系统落地的“硬骨头”——暴雨模糊摄像头视野、暴雪遮挡激光雷达点云、浓雾...
车载电子系统验证中自动驾驶系统在城市道路场景的功能测试
三方检测单位 2021-03-14 0
城市道路是自动驾驶系统落地的核心场景之一，但其复杂的交通参与者（行人、非机动车、机动车混行）、动态变化的路况（临时施工、突发变道）及多样化的基础设施（信号灯、路牌、斑马线），对系统的感知、决策与执行能力提出了极高要求。车载电子系统验证中，针对城市道路场景的功能测试是确保自动驾驶系统安全可靠的关键环节...
城市道路是自动驾驶系统落地的核心场景之一，但其复杂的交通参与者（行人、非机动车、机动车混...
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
三方检测单位 2021-03-14 0
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...
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、...
车载电子系统验证中自动驾驶系统传感器融合算法的鲁棒性测试
三方检测单位 2021-03-13 0
自动驾驶系统的核心是多传感器融合——通过摄像头、毫米波雷达、激光雷达（LiDAR）的协同，实现环境感知与目标定位。但实际车载场景复杂多变：暴雨天摄像头图像模糊、LiDAR被货物遮挡、雷达因多径反射误报，这些干扰都可能导致融合算法输出异常。因此，传感器融合算法的鲁棒性测试成为车载电子系统验证的关键环节...
自动驾驶系统的核心是多传感器融合——通过摄像头、毫米波雷达、激光雷达（LiDAR）的协同...
车载电子系统验证中自动驾驶系统传感器故障诊断准确性测试
三方检测单位 2021-03-13 0
自动驾驶系统的安全运行高度依赖摄像头、激光雷达（Lidar）、毫米波雷达、惯性测量单元（IMU）等传感器的精准感知。然而，传感器在复杂工况下易出现像素损坏、点云丢失、信号干扰等故障，若诊断系统无法准确识别，可能导致系统误判甚至引发安全事故。因此，在车载电子系统验证中，传感器故障诊断准确性测试是保障自...
自动驾驶系统的安全运行高度依赖摄像头、激光雷达（Lidar）、毫米波雷达、惯性测量单元（...
车载电子系统验证中自动驾驶算法在复杂路况下的鲁棒性测试
三方检测单位 2021-03-13 0
自动驾驶算法的鲁棒性是车载电子系统安全落地的核心壁垒之一。复杂路况（如暴雨天视线遮挡、路口突发横穿行人、传感器被强光干扰等）下，算法能否保持稳定决策，直接关系到车辆及道路参与者的生命安全。在车载电子系统验证中，针对复杂路况的鲁棒性测试不仅是算法性能的“试金石”，更是填补仿真与实车 gap、推进自动驾...
自动驾驶算法的鲁棒性是车载电子系统安全落地的核心壁垒之一。复杂路况（如暴雨天视线遮挡、路...
车载电子系统验证中自动驾驶算法决策逻辑的正确性测试分析
三方检测单位 2021-03-12 0
在车载电子系统中，自动驾驶算法的决策逻辑是连接环境感知与车辆控制的核心环节，其正确性直接决定车辆能否在复杂路况下安全行驶。从应对红绿灯路口的让行选择，到处理突发的行人横穿，决策逻辑需整合感知数据、交通规则、车辆状态与环境动态，输出精准控制指令。而正确性测试作为验证这一环节的关键手段，既要覆盖常规场景...
在车载电子系统中，自动驾驶算法的决策逻辑是连接环境感知与车辆控制的核心环节，其正确性直接...
车载电子系统验证中自动驾驶传感器融合数据的准确性测试
三方检测单位 2021-03-12 0
自动驾驶系统的核心是通过摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多传感器融合，实现对环境的精准感知与决策。而融合数据的准确性直接关系到车辆行驶安全——小到停车位的精准识别，大到避免行人碰撞，每一次决策都依赖融合数据的可靠性。因此，在车载电子系统验证中，自动驾驶传感器融合数据的准确性测试是确保系统性能的关键环节...
自动驾驶系统的核心是通过摄像头、激光雷达、毫米波雷达等多传感器融合，实现对环境的精准感知...
车载电子系统验证中自动驾驶传感器精度与校准的测试验证
三方检测单位 2021-03-11 0
自动驾驶技术的落地依赖车载传感器的“感知能力”，而传感器的精度与校准直接决定了车辆对环境判断的准确性——哪怕毫米波雷达的角度偏差1度，高速行驶中也可能导致数米的测距误差；摄像头的色彩校准不准确，会让交通信号灯识别失效。因此，在车载电子系统验证环节，针对传感器精度与校准的测试验证是保障自动驾驶安全的关...
自动驾驶技术的落地依赖车载传感器的“感知能力”，而传感器的精度与校准直接决定了车辆对环境...
