引言

      随着代码成为软件定义汽车（SDV）的核心，确保编程质量并通过全面的测试和仿真框架消除不可预测的行为变得至关重要。通过强化仿真阶段，OEM厂商能够降低开发成本并缩短产品上市时间。DDS提供了一个以数据为中心的软件框架，能有效管理现代车辆测试和仿真环境的复杂性，从而弥合与生产环境之间的差距。

一、测试和仿真在SDV中占据主导地位

      原始设备制造商（OEM）采用持续集成和持续交付（CI/CD）策略，以应对现场频繁的软件更新和部署需求。随着软件逐渐成为车辆核心的焦点，行业正加速迈向更高效的测试方法，以验证代码更新和新设计，从而推动平台更快地演进。提升数据通信速度，以支持高级测试和仿真功能，已成为迫切需求。

      在此背景下，将部署和开发任务与设计本身分离，以缩短开发周期，显得尤为重要。利用模块化计算来简化不同硬件和软件架构之间的集成，同样至关重要。对于软件定义车辆（SDV）而言，采用基于数据分发服务（DDS）标准的数据中心架构，是实现这种集成的有效途径。

      DDS支持通过高级服务质量（QoS）配置来开发灵活的架构，通过为所有数据源建立单一可靠的中间件（通信框架），简化了系统的可维护性。DDS提供了一个理想的解决方案，验证了CI/CD模型在各类产品组件（从低级ECU到高性能基于云的计算）中的实际可行性。

图1 采用DDS实现软硬件架构间的集成

(1)HiL和SiL跨平台互操作性

      DDS支持各种硬件回环仿真(HiL)和软件回环仿真(SiL)系统，这使用户能够验证算法、目标控制器和整体车辆技术开发，以达到所需的质量和性能水平。作为骨干通信平台，DDS可以集成多个子系统的功能，并支持模块化测试。这种数据驱动的方法降低了测试平台的复杂性，简化了集成来自多个供应商的硬件和软件产品的过程，从而缩短了开发时间。此外，它具备面向未来的可扩展性，还允许对不同供应商提供的替代组件进行模型扩展和选项配置。

      DDS可与AUTOSAR Classic、AUTOSAR Adaptive和ROS 2等生态系统标准无缝集成。同时，它还与LabView、Simulink等领先解决方案，以及Unreal Engine和Unity等游戏引擎，以及各种硬件在环(HiL)系统实现原生集成。

图2 DDS集成多个子系统功能

      在车辆生产项目进入建造阶段之前，必须进行反复的建模和测试，以降低项目风险并避免未来昂贵的重新设计工作。数据流需要从最早阶段就基于实际参数（如Durability或Reliability）构建到模型中。为此，工程师依赖于不同的建模和仿真环境：

      Ansys.

      DDS与Ansys SCADE的集成已在Indy Autonomous Challenge自动驾驶高速测试中得到验证。与Ansys仿真平台及基于Ansys SCADE模型的开发环境实现了紧密融合，使得团队能够在数字赛道上高效地进行虚拟赛车的设计、测试、重建和驾驶。

      LabVIEW

      DDS工具包为LabVIEW构建了快速、安全且高度可互操作的数据通信基础架构，支持在 LabVIEW 虚拟仪器之间及与其他应用程序间高效分发实时数据。开发人员可以信赖地将其系统扩展至遍布局域网和广域网的数百甚至数千个应用程序。通过抽象化通信并全面管理底层网络细节，DDS工具包大幅减少了实现系统通信所需编写的自定义代码量。

      Simulink

      Simulink支持快速且精准的建模与仿真。通过与DDS Blockset搭配使用，能够轻松实现Simulink与DDS协议的自动集成。DDS Blockset作为MathWorks推出的一款高效生产力工具，为工程师提供了专用的DDS自定义模块，旨在模拟Simulink与纯DDS应用程序之间的通信流程。

      Unity

      DDS能够将实时数据无缝输入至任意Unity项目，并支持从中高效提取数据，进而打造更为沉浸且逼真的模拟体验。借助Unity游戏引擎，可充分满足基于DDS的应用程序在可视化和/或虚拟交互方面的需求。这一组合方案为用户提供了快速构建实时数据可视化效果的便捷途径。

      Unreal Engine

      DDS参与的虚幻引擎插件能够轻松实现虚幻引擎项目与基于DDS开发的其他应用程序的集成。该插件专为那些需要实时发布信息，并由其他应用程序接收和处理的项目量身打造。所有操作均可通过蓝图完成，无需编写任何C++代码。

结论

在软件定义汽车（SDV）时代，高效的测试与仿真框架对于确保软件质量、降低开发成本并加速产品上市至关重要。通过整合硬件回环仿真（HiL）、软件回环仿真（SiL）以及多种仿真工具（如Ansys SCADE、LabVIEW、Simulink、Unity和Unreal Engine），DDS能够实现跨平台互操作性，简化复杂系统的测试与验证流程。其模块化架构不仅降低了测试环境的复杂性，还提升了可扩展性，使工程师能够更高效地优化数据流、验证算法，并加速车辆开发周期。

未来，随着汽车软件复杂度的持续提升，基于DDS的数据驱动方法将进一步推动仿真与测试技术的创新，助力行业缩短开发时间、降低风险，并最终实现更安全、更智能的软件定义汽车。