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全球嵌入式软件开发解决方案领导者IAR与全场景智能车芯引领者芯驰科技近日正式宣布，IAR Embedded Workbench for Arm已全面支持芯驰E3650，为这一旗舰智控MCU提供开发和调试一站式服务，进一步丰富芯驰E3系列智控芯片工具链生态，共同为客户提供优质产品和高效的开发体验。 IAR与芯驰科技是长期合作伙伴，此前已全面支持芯驰科技E3系列车规MCU产品。芯驰E3系列是面向最新一代电子电气架构打造的智能车控产品，以完善的产品布局，覆盖区域控制、车身控制、电驱、BMS电池管理、智能底盘、ADAS智能驾驶等核心应用领域，已在超50款主流车型上量产。其中，E3650是芯驰科技打造的自主高端车规MCU芯片新标杆，采用最新的Arm Cortex R52+高性能锁步多核集群，主频达到了同档位产品最高的600MHz，具有更高的实时和安全性能。E3650可全面覆盖整车区域控制器、VMC底盘域控、智舱/智驾域控、动力域控四大核心应用场景，已于2025年初开启客户送样，并获多家头部车企定点。 作为嵌入式软件开发领域的行业标杆，IAR Embedded Workbench for Arm是一套功能强大的集成开发环境，包括： 领先的编译器：生成体积更小、效率更高的代码，适配资源受限的嵌入式系统； 强大的调试器：搭配I-jet硬件仿真器，支持SMP和AMP多核调试，帮助开发者迅速定位问题； 代码质量保障：集成的静态代码分析工具C-STAT和动态代码分析工具C-RUN，在日常开发过程中及早发现代码中的潜在问题，从源头提升代码质量，为构建高可靠性的嵌入式应用打下坚实基础； 支持CI/CD工作流：IAR构建工具支持自动化CI/CD工作流，优化工作流程，提升开发效率，缩短开发周期； 功能安全：IAR Embedded Workbench for Arm提供经过TÜV SÜD认证的功能安全版本，符合ISO 26262等10项功能安全标准，助力企业高效完成功能安全开发与认证，加速产品上市进程； 持续扩展的生态建设与本地技术支持：与主流芯片厂商、合作伙伴深度协作，提供本地技术支持，快速响应。 凭借完整的开发工具链、功能安全合规支持、卓越的性能优化和持续扩展的生态建设，IAR Embedded Workbench for Arm始终是汽车电子安全关键型应用的首选平台，助力企业打造高质量、安全可靠的智能产品。 芯驰科技首席技术官孙鸣乐表示：“IAR在嵌入式开发工具和功能安全领域都有着深厚积累，双方多年的深厚合作为芯驰科技车芯产品提供了强大的生态支持。双方将继续携手为客户带来更高效、更可靠的开发流程，助力汽车智能化的未来发展。” IAR首席产品官Thomas Andersson表示：“作为拥有40余年嵌入式开发经验的欧洲独立软件公司，IAR始终坚持中立专业，致力于提供稳定可靠、符合功能安全标准的开发工具。IAR与芯驰科技合作由来已久，已在多个项目中彼此信任、相互成就。未来，IAR将继续发挥自身在优化性能、功能安全和开发效率方面的优势，携手芯驰科技共同服务本地客户，助力更多高质量汽车电子项目成功落地。”

概述 随着汽车电子、航空航天及工业自动化等领域对嵌入式系统的实时性和可靠性要求不断提升，复杂网络架构的设计与验证正面临前所未有的挑战。如何在高带宽、低延迟、强确定性的需求下实现精准的性能预测与优化，成为工程师攻克技术壁垒的关键。 作为嵌入式实时网络仿真领域的领军者，法国国家信息与自动化研究所（INRIA）孵化的RTaW公司，凭借其核心产品RTaW-Pegase，持续为全球客户提供高效的解决方案。该工具深度支持CAN（FD）、车载以太网及时间敏感网络（TSN）的仿真建模与配置优化，通过动态性能评估与资源调度，助力用户在设计阶段预判风险、提升系统鲁棒性。 最新发布的RTaW-Pegase v4.6.4版本，聚焦行业技术演进趋势，针对CAN XL协议扩展、SDV调度算法升级、Trace导入等核心场景推出多项功能增强， 适配汽车电子（如CAN/CAN-XL、以太网）、航电系统等高实时性场景需求。 v4.6.4版本更新内容 GUI 在“工具”(Tools)菜单中添加“全局搜索”功能。“全局搜索”功能 深度优化工具可用性，支持跨模块、跨文档的快速检索，通过智能匹配与分层可视化呈现，帮助用户精准定位目标功能与知识节点，显著降低多任务协作下的操作复杂度，尤其适用于大型嵌入式网络项目的敏捷开发与维护。 操作流程： 在顶部搜索框输入关键词后，列表将显示所有名称或类型中包含该关键词的对象，并按名称字母顺序排序。 可通过以下方式访问目标对象： 鼠标点击选中条目 使用方向键导航至目标后按 “Enter”键确认 CAN 新增支持CAN XL混合网络，之前版本处于试验阶段。 总线速度与路由配置优化，改进了总线速度配置窗口和路由配置窗口。 在总线性能配置窗口中明确了CAN FD和CAN XL的数据段速率，方便配置。 在总线性能配置窗口中添加了Overview界面，方便查看各个总线类型和速率配置 在总线性能配置窗口中优化了Legacy Interfaces界面, 方便用户定义接口具体类型，比如对于支持CAN CC的节点，可以在CANLegacyInterfaces里进行声明，对于只支持CAN FD的节点，可以在CANFDLegacyInterfaces里进行声明 在拓扑结构Graphic中优化了对不同总线速率展示 在路由配置窗口中，将数据帧的发送、转发、接收情况分别明确区分，更具可读性，也方便客户统计数据。 3.新增CAN仿真统计功能，支持统计接收帧的到达时间间隔（jitter分析）。 “接收到达间隔时间（jitter）”表提供接收端连续帧实例到达时间间隔的统计信息。该指标用于量化接收过程中帧到达时间的抖动（Jitter），反映网络传输的时序稳定性。 Ethernet 明确内存配置的数据依赖关系 在使用手册中澄清了内存配置相关参数的说明，让客户更加明确如何按需应用这些参数。 2.在拓扑视图的“负载”(Loads)选项卡中，“链路负载”和“链路负载详情”页新增“帧/秒”(Frames/second)列 新增每条传输链路上的每秒传输帧数量统计，方便客户实时了解链路负载情况。 SDV 新增“优先级分配”(Priority Assignment)算法 在满足所有可执行任务（Executables） 和 时序链（Timing Chains） 的延迟约束前提下，找到所需优先级层级最少的任务优先级分配方案。 新增“偏移量生成”(Offset Generation)算法。 该算法旨在通过为调度配置中的可执行任务（Executables） 添加偏移量（Offsets），优化任务的响应时间（Response Times）。 新增调度配置验证功能，在调度配置窗口中新增“验证”(Validation)选项。 该验证功能用于验证调度配置的正确性与完整性，并显示警告和错误信息。 Trace-Inspection 新增CAN trace文件导入功能，支持导入并检查ASC格式的CAN Trace文件。 新增导入报告功能，为以太网和CAN trace文件添加导入报告，方便客户查找哪些地方出现导入问题。 新增检查结果分析表，新增帧大小、周期突发、事件、混合偶发、漏桶模型及生产者触发模式的分析表。 该分析表方便客户查看导入的网络中所有传输数据流的类型分布和统计情况。 新增帧传输完整性报告，生成帧传输缺失或冗余的报告。 方便客户了解网络中数据帧传输情况。 新增通信模式配置集成功能，支持根据trace分析结果创建通信模式配置(ComPatternsConfig)。 允许用户使用trace数据中的实际值更新模型中帧的到达曲线（Arrival Curve），方便统计实际数据的分布情况。 联系我们： 如果您想体验RTaW-Pegase最新版本带来的便利，欢迎联系我们申请试用，marketing@polelink.com。 北汇信息一直致力于TSN设计与验证的实践⼯作，近六年积累了丰富的TSN项⽬经验。参与多个国内TSN项⽬，拥有完整的TSN设计、仿真、原型构建的开发经验，同时为客户提供⻬备的TSN测试⼯具链与验证⽅法。

在汽车从机械驱动向电子智能进化的进程中，芯片正成为核心竞争力的关键载体。传统燃油车的 500 颗基础控制芯片，到新能源汽车的 1600 颗三电系统专用芯片，再到智能汽车突破 3000 颗的全域感知芯片，每一次数量的跃升都伴随着芯片类型的迭代与焊接材料的技术突破。作为芯片与电路板之间的 “ 桥梁 ” ，锡膏的性能升级不仅是工艺需求，更是保障汽车电子在复杂工况下稳定运行的核心支撑。 一、从传统汽车到新能源汽车，再到智能汽车， 芯片数量爆发 本质，是 从功能简单到架构重构 。 传统燃油车的芯片应用以分布式控制为核心，500-700 颗芯片中 70% 是微控制器（ MCU ），负责发动机管理、安全气囊等基础功能。这些芯片多采用成熟制程，如恩智浦的 S32K 系列，工作温度范围在 - 40℃~125℃ ，对焊接材料的核心需求是稳定性 —— 既能承受发动机舱的高温振动，又要确保长期使用中的焊点无开裂。 新能源汽车的电动化转型催生了对芯片的海量需求，单车芯片用量突破 1600 颗，核心增量来自三电系统（电池、电机、电控）。以特斯拉 Model 3 为例，其电池管理系统（ BMS ）需要高精度 ADC 芯片实时监测 840 颗电芯的电压和温度，电机控制依赖 SiC MOSFET 提升效率，这些芯片对焊接的导热性提出更高要求 —— 热量若无法及时导出，可能导致电池热失控或电机效率下降。 智能汽车的芯片需求则呈现指数级增长，高端车型已超过 3000 颗，形成 “ 中央计算 + 区域控制 ” 架构。自动驾驶域控制器需要 560TOPS 算力的 AI 芯片（如地平线征程 6 ），支持城市领航辅助（ NOA ）功能； 5G 通信芯片（如高通 SA8155P ）实现车与云端的实时数据交互； 7nm 车规级 SoC （如芯擎龙鹰一号）整合智能座舱的多模态交互。这些芯片不仅算力强大，更对信号完整性和散热效率提出了苛刻要求，焊接材料的选择直接影响芯片性能的发挥。 二、燃油车到新能源汽车，再到智能汽车， 芯片类型 也不断 迭代 ， 从单一控制到多维融合 。 传统燃油车的芯片以 MCU 为核心，辅以低压 MOSFET 和基础传感器。例如， 8 位 MCU 用于车窗升降控制， 16 位 MCU 负责引擎喷油策略， 32 位 MCU 处理 ABS 防抱死系统的实时数据。这些芯片的封装多为 QFP 、 SOP 等传统形式，焊接时采用 SnAgCu 锡膏（熔点 217℃ ），配合 T5 级粉末（ 15-25μm ），即可满足 0.5mm 以上焊盘的连接需求，工艺重点在于控制焊点的空洞率（＜ 5% ）和剪切强度（＞ 30MPa ）。 新能源汽车的三电系统推动了专用芯片的普及。电池管理系统需要高精度 ADC （如 TI 的 BQ76940 ）和高可靠性 MCU ，确保电芯均衡控制的误差＜ 0.1% ；电驱系统的 SiC 功率模块工作温度可达 175℃ ，传统银胶的导热率（ 15W/m ・ K ）已无法满足需求，转而采用添加纳米银线的 SnAgCu 锡膏，将导热率提升至 70W/m ・ K ，芯片结温降低 10℃ ，显著延长模块寿命。车载充电模块（ OBC ）的 LLC 谐振控制器芯片对电磁兼容性要求极高，低卤素锡膏（卤素含量＜ 500ppm ）可减少助焊剂残留对信号的干扰，确保充电效率稳定在 95% 以上。 智能汽车的芯片则呈现 “ 算力 + 通信 + 存储 ” 的融合趋势。自动驾驶芯片（如 NVIDIA Orin ）采用 Flip Chip 封装， 0.4mm 焊球间距要求锡膏颗粒度达到 T7 级（ 2-11μm ），配合底部填充胶（ CTE ＜ 10ppm/℃ ），减少芯片与基板的热膨胀差异，避免焊点疲劳开裂； 5G 射频芯片的信号传输速率超过 5Gbps ，低电阻率锡膏（ 1.8×10^-6Ω ・ cm ）可降低信号损耗，确保天线与芯片间的高效数据交互；柔性电路板（ FPC ）在智能座舱的应用中，需要低黏度 SnBi 锡膏（ 80-100Pa ・ s ），避免弯曲过程中因焊点应力集中导致的接触不良。 三、不同时代的汽车，对于 锡膏性能 要求也不断提升， 从通用材料 变成了 场景定制 。 随着汽车电子向高温、高振、高频场景演进，锡膏的技术升级呈现三大方向： 1、 高温高导化：传统燃油车的发动机舱温度可达 150℃ ， SnAgCu 锡膏通过优化合金配比（如增加 0.3% Ni ），将焊点剪切强度提升至 40MPa ，抗振动测试（ 10-2000Hz, 2g ）中失效周期超过 500 万次；新能源汽车的 SiC 模块焊接，进一步引入纳米增强技术，焊点导热率突破 75W/m ・ K ，满足 200W/cm² 热流密度的导出需求。 2、 精密微型化：智能汽车的 Flip Chip 封装推动锡膏颗粒度向超细发展， T7 级粉末（ 2-11μm ）的均匀度控制在 D50±5% 以内，配合激光印刷技术，实现 0.2mm 焊盘的成型合格率＞ 98% ，桥连缺陷率低至 0.1% 。 3、 环境适应化：针对车载摄像头的高湿环境（湿度＞ 85% ），无卤素锡膏的残留物表面绝缘电阻＞ 10^14Ω ， 85℃/85% RH 存储 1000 小时后电阻变化＜ 5% ；针对北方寒冷地区，低温锡膏（熔点 138℃ ）的焊接峰值控制在 190℃ 以内，保护传感器芯片的温补电路不受热应力损伤。 四、 不同类型汽车的锡膏选型，本质是场景需求与材料特性的深度匹配 。 传统燃油车：以稳定性为核心，优先选择通过 AEC-Q200 认证的 SnAgCu 锡膏，颗粒度 T5 级适配常规焊盘，氮气保护焊接降低氧化风险，确保在 125℃ 长期运行中焊点强度下降＜ 10% 。 新能源汽车：聚焦三电系统的高导热与抗疲劳，SiC 模块选用纳米增强型 SnAgCu 锡膏，电池模组采用激光焊接专用的 T6 级粉末（ 5-15μm ），焊点厚度误差 ±2μm ，满足 3000 次冷热冲击无开裂的严苛要求。 智能汽车：围绕精密封装与高频性能，AI 芯片焊接采用 T7 级超细锡膏，配合底部填充工艺提升可靠性； 5G 芯片选择低电阻率配方，信号损耗＜ 0.1dB ，确保高速数据传输的完整性。 从传统车的 “ 能用 ” 到智能车的 “ 好用 ” ，锡膏的角色从 “ 基础连接材料 ” 进化为 “ 性能赋能者 ” 。当 3000 颗芯片在车载环境中面临高温、振动、高频的多重考验，锡膏以微米级的精度和金属级的可靠性，默默支撑着每一次信号传输与能量转换。未来，随着 800V 高压平台、 4D 成像雷达等新技术的普及，锡膏将继续突破性能边界 —— 或许在看不见的焊点里，正藏着汽车电子持续创新的关键密码。

「AXVU13F」 Virtex UltraScale+ XCVU13P + Jetson Orin NX 继发布 AMD Virtex UltraScale+ FPGA PCIE3.0 开发平台 AXVU13P 后，ALINX 进一步研究 尖端应用市场 ，面向 AI+ 场景进行优化设计，推出 AXVU13F 。 AXVU13F 和 AXVU13P 采用相同的 AMD Virtex UltraScale+ XCVU13P（16nm工艺）FPGA 芯片，但从原先最大支持 16G DDR4 SODIMM 内存条插槽升级为最大支持 32G ，并且支持多达 4 个 FMC+ 扩展接口，接入了 100G 光纤接口 ，使其能够胜任多传感器同步或大规模数据采集。不仅如此，AXVU13F 结合了 Jetson Orin NXGPU 在 AI 推理任务方面的优势，使其更适用于需要和人工智能结合的领域。 距离 2023 AI 元年刚刚过去 2 年，AI 发展速度之快、应用范围之广已超乎想象。可以预见，人工智能将逐步渗透进各行各业，从方方面面影响人们的生活。对厂商或企业来说， 如何更具性价比地打造 AI+ 设备 将成为提升生产力和效益的关键。 这正是 ALINX 设计 高端 FPGA + GPU 方案 的价值所在。 试想一些典型的 AI 应用场景，比如工业质检，既要毫秒级的机械臂控制，又需运行精密的视觉算法；又如智慧医院，既要保护患者隐私在本地处理 CT 影像，又要保证 AI 诊断的准确性。 单一芯片方案在这里捉襟见肘 ：GPU 擅长处理深度学习却难以实现精准的实时控制，FPGA 能保证纳秒级响应却在 AI 模型部署上效率低下。 若使用特定 ASIC，也要承担 AI 推理算法迭代速度过快的风险。 一旦流片完成，将无法调整其计算逻辑。 企业在选择 AI 推理硬件时，除了关注性能和功耗，还需要考虑 整体拥有成本（TCO） ，包括开发成本、部署成本和维护成本。然而，传统硬件架构在这方面存在明显痛点： ASIC 设计成本极高，开发周期长（通常需 12-24 个月），适用于大规模量产的消费级 AI 芯片，但对于中小型企业或特定行业应用，ROI 并不划算。 GPU 受限于固定的指令集和数据流架构，在边缘计算环境下通常无法发挥最高效能，导致计算资源利用率偏低，进一步增加了单位算力的成本。 当前 AI 推理市场急需一种能够兼顾 高性能、低功耗、灵活性和经济性 的计算架构，以解决现有 ASIC 和 GPU 的局限性，满足实际应用需求。 ALINX 分别汲取 AMD 和英伟达之长，设计了基于 AMD Virtex Ultrascale+ FPGA（XCVU13P）和 NVIDIA Jetson Orin NX GPU 的超高端开发平台 AXVU13F。 AMD Virtex Ultrascale+ VU13P AMD Virtex Ultrascale+ 系列芯片是目前市场上最强大的 FPGA 之一，在 UltraScale 架构中具有最高收发器带宽、最多 DSP 数量、最高内置和封装内存可用性。Virtex Ultrascale+ 将全新存储器、3D-on-3D 和多处理 SoC (MPSoC) 技术进行完美结合，能够在高度并行计算的应用（如视频处理、AI推理）中实现领先一代的价值。 Jetson Orin NX Jetson Orin NX 集成了 NVIDIA 强大的 Ampere 架构 GPU，专为边缘计算和 AI 推理任务设计，支持强大的深度学习模型推理能力，适用于图像识别、物体检测、自然语言处理等领域。8GB/16GB 的可选内存容量保证了处理较大规模神经网络时的流畅运行。 平台的设计不仅提供了强大的计算能力和灵活性，还通过 丰富的外设扩展接口 ，使得开发者能够根据不同应用需求进行高度定制化，进一步提高系统的整体性能。 FPGA 端 4 个 FMC+ 接口 1 路 QSFP28 100G 光纤接口 6 路 SMA 接口 1 路千兆以太网接口 1 路 UART 接口 6 路 IO 扩展接口等； NVIDIA ORIN 端 1 路千兆以太网接口 1 路 USB3.0 Type-C 接口 4 个 USB3.0 接口 1 路 M.2 SSD 接口 1 路 M.2 WIFI/BT 接口等 高端 FPGA 和 GPU 的结合为开发者提供了一个极具灵活性的开发平台，能够应对 不同类型的 AI 推理任务 。以智能汽车与自动驾驶为例，FPGA 处理传感器数据的预处理和初步分析，GPU 负责深度学习推理，执行复杂的路径规划和目标检测，确保自动驾驶系统在实时性和安全性上的表现。 这种 “FPGA 处理传感器洪流+GPU 专注模型推理” 的协同模式，也同样适用于其他需要 低延迟、高效的图像识别和决策处理 的场景，如工业检测、视频监控等。 ALINX 提供完整的用户开发手册和工具链与全备的技术支持，帮助您缩短从原型到量产的周期。 公司 名称：芯驿 电子 科技 （上海）有限公司 官 网：www.alinx.com | www.aumo.cn 邮 箱：sales.online@alinx.com 服务热线：021-67676997 技术支持：support@alinx.com 公司地址：上海市松江区新桥镇漕松路 1 号 1 号楼 3 层

在过去十年中，自动驾驶和高级驾驶辅助系统（AD/ADAS）软件与硬件的快速发展对 多传感器数据采集的设计需求 提出了 更高的要求 。然而， 目前仍缺乏能够高质量集成多传感器数据采集的解决方案 。 康谋ADTF 正是应运而生，它提供了一个广受认可和广泛引用的软件框架，包含模块化的标准化应用程序和工具，旨在为ADAS功能的开发提供 一站式体验 。 一、ADTF的关键之处！ 无论 是奥迪、大众、宝马还是梅赛德斯-奔驰 ：他们都 依赖我们不断发展的ADTF 来开发智能驾驶辅助解决方案，直至实现自动驾驶的目标。从新功能的最初构思到批量生产的准备，为每一行代码编写奠定了基础。 ADTF软件框架 在汽车行业中扮演着至关重要的角色，主要体现在以下几个方面： 1.最大数据吞吐量： 确保在高负载情况下依然能够高效处理和传输数据，为自动驾驶系统提供实时反馈。 2.高性能实时数据分析： 支持复杂算法的实时运行，提升决策精度，增强自动驾驶的安全性。 3.提高算法测试效率： 简化测试流程，缩短开发周期，加速产品上市。 4.即插即用的通用接口和总线： 简化硬件集成过程，促进不同设备之间的兼容性，降低系统复杂性。 5.硬件组件之间的高效通信： 确保不同平台上的所有硬件组件能够无缝协作，提升系统整体性能。 6.集成开源软件： 通过开源解决方案，促进分布式系统的配置与管理，提升灵活性和可扩展性。 7.广泛的开源文件库： 支持在FEP、RTI-DDS和ROS2等平台上离线读取、写入和处理数据流，便于数据的共享和再利用。 8.多语言SDK支持： C++/JS/QML SDK为客户提供扩展功能的灵活性，使得软件组件可以在各种仿真集和测试设置中多样化应用。 9.云（后）处理工具的构建 ：使开发者能够创建高度可扩展的自动化解决方案，满足未来需求。 10.遵循汽车标准： 支持CAN、CAN FD、FlexRay、XCP、Some/IP、汽车以太网/Autosar等标准，确保产品的兼容性和行业适应性。 二、ADTF的魅力所在！ （1）用于解码AUTOSAR描述的车辆数据总线系统的工具 作为测量技术的强大合作伙伴，基于ADTF（高级驾驶技术框架）的 ARXML解释器 已经被 梅赛德斯－奔驰、奥迪、博世和大众 等汽车制造商广泛使用。在现代车辆中，所有电子控制单元（ECU）相互连接，形成一个称为数据总线系统的网络。 随着车辆技术的发展，数据总线系统越来越多地依赖于ARXML数据库。ARXML是一种用于描述ECU之间通信信息的格式，包括信号、帧（数据包）和时间顺序等信息。 ARXML解析器插件由Device Toolbox中的总线服务实例化，这意味着它作为一个工具，可以 扩展解析和加载信号数据库的功能 。它们充当不同数据库之间的 桥梁 ，并向Device Toolbox提供关键信息。 ARXML解析器引擎能够 快速解析 这些ARXML数据库，将所需信息传递给解析器插件。该插 件支持多个通信协议和标准，具体功能包括： 1.消息和信号的编码与解码： 能够处理CAN（控制区域网络）和CAN FD（灵活数据速率）消息和信号的格式。 2.多路复用信号处理： 可以在一个消息中同时传输多个信号，从而提高数据传输效率。 3.FlexRay通信的时间调度： 支持FlexRay协议中的时间管理，可以在不同的通道（A通道和B通道）中进行输入输出操作。 4.FlexRay帧和协议数据单元的处理： 能够解析和转换FlexRay帧（数据包），并支持大端序和小端序（不同的字节序列存储方式）。 5.信号处理策略： 支持单调计数和锯齿计数的方式，以及对信号位的递增、递减和排序操作，处理多路复用的协议数据单元。 通过这些功能， ARXML解释器 能够 有效地管理和处理 现代车辆中的复杂通信需求，确保 各个ECU之间能够顺畅地交流 ，从而提升车辆的整体性能和安全性。 （2）将功能工程平台（FEP）集成到ADTF中 功能工程平台（FEP） 是一个免费提供的开源中间件，旨在 简化分布式系统的开发和管理 。通过将FEP集成到ADTF（高级驾驶技术框架）中，ADAS（高级驾驶辅助系统）开发人员可以 克服许多设置和管理分布式系统的挑战 ，同时仍能享受到ADTF提供的高性能实时数据管理和验证功能，包括记录和回放测试数据。 使用ADTF配置编辑器， 开发人员可以 轻松配置 分布式系统。这使得以简单的方式体验复杂的仿真、测试和验证架构成为可能，无论是在个人电脑上运行，还是在可扩展的云环境中操作。 这样，开发人员可以更加高效地进行ADAS功能的测试和快速原型设计，从而加快技术的开发进程。 （3）自动可视化和评估测试用例的机载分析工具 Supertester 是一款用于 自动化可视化和评估ADAS（高级驾驶辅助系统）功能测试用例的机载分析工具。 它通过直观的用户界面，自动采集和控制测试过程，帮助测试管理人员避免因执行错误或未遵守规定参数而产生的挫败感。这样，Supertester能够提升ADAS功能测试的安全性， 同时显著节省时间和成本 。 在测试执行中，Supertester自动监控测试过程和系统状态，确保所有测试参数都符合规定。测量数据会被实时记录，并可以用于引导测试程序。Supertester提供的主要服务包括： 1.引导测试和实时分析： 为用户提供直观的操作指导，并实时分析测试结果。 2.IS029119一致性测试： 确保测试符合国际标准的要求。 3.整体测试文档： 生成全面的测试文档，便于后续查阅和管理。 4.通用接口： 与测试管理系统进行数据交换，方便信息共享和协作。 测试结果的特点包括： ·上传测试结果：用户可以方便地将测试结果上传至系统。 ·可视化评估：清晰展示驾驶操作和相关测试结果的可视化信息。 ·即时反馈：测试执行后，用户能够立即获得测试结果。 ·完整的环境数据：上传所有必要的测试环境数据，确保结果的可靠性和准确性。 通过这些功能，Supertester大幅提升了ADAS功能测试的效率和可靠性，使测试过程更加顺畅。 三、总结 综上可知，ADTF是一个模块化、标准化的软件框架，广泛应用于ADAS和自动驾驶功能的开发。 它通过高效的数据吞吐量、实时数据分析和多传感器集成能力，加速算法测试和产品开发。ADTF同时也支持多种汽车通信标准（如CAN、FlexRay、Autosar等），并提供即插即用的接口，简化硬件集成。 此外，其ARXML解析器支持复杂车辆通信数据的解码，确保ECU间高效通信；FEP中间件的集成则优化了分布式系统的开发与验证；Supertester工具进一步通过自动化标准测试和实时分析提升ADAS测试的安全性与效率。 总体而言，ADTF为智能驾驶开发提供了高性能、灵活性和可靠性的全方位支持，成为行业中不可或缺的解决方案。