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雖然業(yè)內(nèi)有英特爾的CARLA、微軟的AirSim等開源式自動駕駛平臺模擬器，但開源平臺需對接諸多合作方，不一樣的軟硬件設備，耗費精力，進展緩慢。因各家架構不同、傳感器方案不同，開源平臺很難將傳感器模擬做到真正的通用化。
目前行業(yè)內(nèi)逐漸達成共識，仿真成為每一位自動駕駛玩家的技術儲備。擁有10年自動駕駛經(jīng)驗的Waymo依舊非常依賴模擬測試；百度阿波羅也早早將仿真平臺作為其主要的核心技術；Roadstar.ai、Pony.ai、AutoX等諸多自動駕駛初創(chuàng)公司都在自主研發(fā)模擬器。
不同于激光雷達、芯片、算法，自動駕駛模擬器因對標公共環(huán)境路測，其發(fā)展相對較晚，擁有成熟產(chǎn)品形態(tài)的公司較少。環(huán)境構建真實性問題、傳感器模擬技術依舊是行業(yè)難點。
為讓有志者更加了解自動駕駛仿真行業(yè)現(xiàn)狀與技術干貨，「AI投研邦」特在11月開展智能駕駛·仿真專場，Drive.ai 、文遠知行WeRide、51VR三大公司站臺，近千位智能駕駛從業(yè)者參與聆聽。
智能駕駛·仿真專場中，Drive.ai 技術專家孫慶、文遠知行WeRide仿真與云計算執(zhí)行總監(jiān)譚偉華、51VR 自動駕駛事業(yè)部研發(fā)負責人鮑世強為新智駕會員詳解了他們眼中的自動駕駛仿真系統(tǒng)的現(xiàn)狀與挑戰(zhàn)。「AI投研邦」會員可進入「AI投研邦」頁面查看三場Live完整實錄。
Drive.ai目前已自建自動駕駛閉環(huán)模擬系統(tǒng)與自動駕駛開環(huán)模擬系統(tǒng)。Drive.ai 技術專家孫慶提到，對于決策規(guī)劃系統(tǒng)而言，閉環(huán)的反饋至關重要，因每一次決策規(guī)劃都會改變當前的環(huán)境。同時，決策規(guī)劃系統(tǒng)的輸出也需要從全局的角度進行驗證。
開環(huán)模擬系統(tǒng)最大的優(yōu)勢在于其可以模擬閉環(huán)系統(tǒng)目前實現(xiàn)的極端真實場景輸入。在開環(huán)仿真系統(tǒng)中，Drive.ai直接使用真實世界中采集到的傳感器數(shù)據(jù)用來測試全棧系統(tǒng)（感知以及決策規(guī)劃）。
在環(huán)境構建方面，仿真測試對于環(huán)境構建的合理性、真實性，以及還原真實世界的精確程度方面都有要求。Drive.ai仿真系統(tǒng)直接使用和車載系統(tǒng)同樣的高精度地圖來保證靜態(tài)環(huán)境的100%擬真。
孫慶提到，動態(tài)仿真環(huán)境精度的要求取決于仿真的用途。針對于決策規(guī)劃系統(tǒng)的仿真，特別是真實世界中很難遇到的邊角案例，Drive.ai并不需要完全還原真實世界，只需模擬感知系統(tǒng)的輸出，此類輸出往往是較抽象。如此可以通過3D場景編輯器來構建虛擬的計劃路線，障礙物等等。
鮑世強：如何有效構建自動駕駛決策和感知的仿真體系？
環(huán)境構建是模擬系統(tǒng)中重要的一步。無論是真實場景再現(xiàn)，還是人工設計環(huán)境，對環(huán)境構建的合理性、真實性，以及還原真實世界的精確程度方面都有要求。更接近現(xiàn)實、更高的精度可以使得傳感器反應更自然，測試結果更有參考性。
51VR 自動駕駛事業(yè)部研發(fā)負責人鮑世強也提到，構建感知系統(tǒng)的仿真是整個仿真系統(tǒng)中比較困難的部分。建立高度真實感的仿真環(huán)境，不同的傳感器對應的高度真實的仿真環(huán)境不同：對于相機而言，需生成較真實的紋理及光照環(huán)境；激光雷達仿真，需有符合場景的幾何與物理；對天氣晝夜進行仿真及傳感器硬件在環(huán)的需求同樣非常重要。鮑世強介紹了仿真系統(tǒng)中靜態(tài)場景及動態(tài)場景仿真要求：
靜態(tài)場景生成：首先需考慮仿真系統(tǒng)和自動駕駛系統(tǒng)要采用同樣的高精度地圖作為源頭，生成精確匹配的靜態(tài)環(huán)境；另一方面，場景自動生成的效率很關鍵，高低不平的路面對環(huán)境的生成也提出了挑戰(zhàn)，另外還需對標線、標牌等路標自動生成語義標注，以用來后續(xù)對駕駛行為進行評價；
動態(tài)物體仿真：一方面進行路測的案例數(shù)據(jù)需要得到重現(xiàn)；另外案例數(shù)據(jù)需便于編輯,以利于后續(xù)擴展。
雷鋒網(wǎng)新智駕了解到，51VR通過采集實際環(huán)境及已有的高精度地圖構建靜態(tài)地圖，包括現(xiàn)實交通環(huán)境數(shù)據(jù)收集、路測數(shù)據(jù)收集，并抽取不同智能交通體行為模型，基于模型有機地形成動態(tài)交通體。同時51VR還提供導入路測案例數(shù)據(jù)，及清洗與泛化工具。
“安全”已是自動駕駛公司關注的重中之重。每一行代碼都有可能帶來安全風險，在文遠知行WeRide仿真與云計算執(zhí)行總監(jiān)譚偉華看來，代碼經(jīng)過仿真系統(tǒng)驗證才是最安全負責的方式。再者，仿真提供了一種更高效、低成本的方式，幫助自動駕駛公司快速迭代以及驗證軟件質(zhì)量。
不同企業(yè)對仿真有不同的理解和需求。但有一點是共通的，即每一家企業(yè)都在用不同的技術方案來追求真實性。譚偉華向雷鋒網(wǎng)(公眾號：雷鋒網(wǎng))新智駕表示，真實、閉環(huán)、規(guī)模、整合是每一家自動駕駛公司構建仿真不可忽略的四大環(huán)節(jié)。
真實性，仿真系統(tǒng)中的場景既要源于現(xiàn)實，又高于現(xiàn)實。仿真系統(tǒng)無需做到100%真實場景還原，要達到合理的抽象要求。關于如何定義合理的抽象，不同自動駕駛公司需結合自家自動駕駛技術進行定論；
閉環(huán)也是自動駕駛企業(yè)的重點方向。仿真系統(tǒng)反饋到生產(chǎn)中，生產(chǎn)同樣反饋到仿真中，這是一大原則。
規(guī)模方面，仿真系統(tǒng)模擬里程需在真實里程的百倍以上。里程數(shù)據(jù)需具有指導意義價值。
整合方面，仿真與研發(fā)并非獨立的系統(tǒng)，仿真非單獨的工具，更像是平臺。作為一個平臺角色，仿真能夠融入到工程研發(fā)的每一個環(huán)節(jié)中。從工程開始到工程的驗收仿真，都能夠起到相應的作用。
為更深入的解決聽眾在智能駕駛·仿真方面的困惑，「Live」開設問答環(huán)節(jié)，三位大咖對新智駕會員疑問進行了一一解答。
場景擾動中，如何保證擾動的合理性呢？擾動小則不具備邊界測試能力，擾動大則容易出現(xiàn)太假的場景。這點上應該如何解決，文遠知行weride是怎么解決的呢？
基于日志、決策模型及混合模式這三種模式，其中決策模型除了算法以外，會不會更重要的是抽象邏輯的合理性？請問文遠知行是怎樣保證“抽象”的合理性的？
真實的傳感器在仿真系統(tǒng)測試過程中是如何作用的？
以上為部分會員提問，點擊「AI投研邦」查看大咖解答。
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