"""
DMS验证方法论对比
传统物理验证 → 仿真优先开发
"""

verification_methods = {
    "传统物理验证": {
        "方法": "实车+真人测试对象",
        "场景覆盖": "有限（~100场景）",
        "成本": "$50万+/车型",
        "时间": "6-12个月",
        "可重复性": "低（光照/天气不可控）",
        "关键问题": [
            "人类外观行为多样性无法覆盖",
            "无法确定性覆盖所有Euro NCAP场景",
            "IR摄像头在不同条件下的表现难以复现"
        ]
    },
    "仿真优先验证": {
        "方法": "3D虚拟人体模型+物理IR相机仿真",
        "场景覆盖": ">10000场景",
        "成本": "$5-10万/车型",
        "时间": "2-4个月",
        "可重复性": "高（完全可控）",
        "工具": ["dSPACE Aurelion", "Ansys AVx", "VI-grade"],
        "关键优势": [
            "可自动化批量生成测试场景",
            "支持极端光照/天气条件",
            "覆盖各种人体特征（年龄/性别/体型）",
            "支持SIL/HIL无缝迁移"
        ]
    }
}

# 成本-收益分析
cost_analysis = {
    "物理验证": {
        "per_scenario_cost": 5000,    # USD
        "max_scenarios": 200,         # 人力/时间限制
        "total_cost": 5000 * 200,     # $100万
        "coverage": 0.15,             # 15%场景覆盖
    },
    "仿真验证": {
        "per_scenario_cost": 50,      # USD（算力）
        "max_scenarios": 10000,       # 计算限制
        "total_cost": 50 * 10000,    # $50万
        "coverage": 0.92,             # 92%场景覆盖
    }
}

print("成本-收益对比:")
print(f"物理验证: ${cost_analysis['物理验证']['total_cost']:,} / 覆盖率{cost_analysis['物理验证']['coverage']:.0%}")
print(f"仿真验证: ${cost_analysis['仿真验证']['total_cost']:,} / 覆盖率{cost_analysis['仿真验证']['coverage']:.0%}")
print(f"成本降低: {(1 - cost_analysis['仿真验证']['total_cost']/cost_analysis['物理验证']['total_cost'])*100:.0f}%")
print(f"覆盖率提升: {cost_analysis['仿真验证']['coverage']/cost_analysis['物理验证']['coverage']:.1f}x")

"""
Camera-in-the-Loop验证流程
来源：meccanica42, 2026年8月
"""

citl_workflow = """
1. 仿真环境生成
   ├── 3D场景（道路/交通/光照）
   ├── 虚拟驾驶员模型（含面部动画）
   └── 环境光照模拟（白天/黄昏/隧道/夜间）

2. 物理摄像头介入
   ├── 真实IR摄像头对准高分辨率显示屏
   ├── 显示屏播放仿真场景
   └── 摄像头输出真实图像数据

3. DMS算法处理
   ├── 真实摄像头图像 → DMS算法
   ├── 检测结果 vs 仿真Ground Truth
   └── 计算检测精度/延迟/误报率

4. 优势
   ├── 无需真人测试对象
   ├── 覆盖极端场景（逆光/全黑/强阴影）
   ├── 可重复/可自动化
   └── 支持Euro NCAP DSM场景批量验证
"""

print(citl_workflow)

"""
DMS仿真验证标准流程
"""
class DMSVerificationFlow:
    def __init__(self):
        self.stages = [
            ("S1_场景生成", "Euro NCAP DSM场景 + 自定义场景", "1周"),
            ("S2_模型配置", "3D驾驶员 + IR摄像头参数", "2天"),
            ("S3_批量执行", "SIL自动化运行 >1000场景", "3天"),
            ("S4_结果分析", "精度/延迟/误报率/漏报率", "2天"),
            ("S5_问题定位", "失败场景回放 + 根因分析", "3天"),
            ("S6_迭代优化", "模型调优 + 回归验证", "1周"),
            ("S7_HIL验证", "目标硬件(Snapdragon 8295)验证", "3天"),
            ("S8_实车验证", "关键场景实车确认", "1周"),
        ]
    
    def execute(self):
        total_time = 0
        for stage, desc, duration in self.stages:
            print(f"{stage}: {desc} ({duration})")
            # 简化：假设每阶段1周=5工作日
            days = int(duration.replace('天','').replace('周',''))
            if '周' in duration:
                days *= 5
            total_time += days
        
        print(f"\n总验证周期: {total_time}工作日 ({total_time/5:.1f}周)")

flow = DMSVerificationFlow()
flow.execute()