鉴源实验室｜自动驾驶仿真测试技术分析

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引言

随着科技的不断发展，自动驾驶技术逐渐成为汽车行业的热门话题。然而，要将自动驾驶车辆投放到真实道路上之前，必须进行广泛的测试，以确保其在各种情况下都能安全可靠地运行。自动驾驶车辆的测试是一个复杂而昂贵的过程。在真实道路上进行测试存在许多挑战，包括安全性、成本和时间。为了克服这些问题，仿真测试技术不失为一种有效的解决方法。

自动驾驶仿真测试是通过虚拟环境来模拟各种驾驶场景，以评估自动驾驶系统的性能。自动驾驶汽车的仿真测试的核心技术点主要可以分为虚拟场景仿真、感知系统仿真、车辆动力学仿真以及云加速仿真[1]。

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虚拟场景仿真

自动驾驶汽车的仿真测试，首先需要模拟构建出一个逼真的虚拟场景，而场景的构建可以分为静态场景构建和动态场景构建两个层面[2]。

2.1 静态场景构建

静态场景主要用于模拟出与车辆行驶相关的静态元素，其中包含的静态元素有道路、建筑、交通标志等。构建静态场景的方法可以采用基于高精度地图及三维重建技术[3]。基于高精度地图及三维重建技术来构建场景，首先需要采集点云、全景图、测绘矢量等非结构化的测绘数据，并将测绘数据结构化，构建厘米级的高精度地图，其中包含路面、道路标线、交通标识等信息，之后以此为基础，使用三维建模软件建立基础设施与周边环境的可视化数字模型。

图1 静态场景（来源于Carsim的demo）

2.2 动态场景构建

动态场景包括天气变化（雨、雪、雾等天气状况）、时间变化（不同时间和季