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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(shè)備，耗費(fèi)精力，進(jìn)展緩慢。因各家架構(gòu)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。
站在自動駕駛初創(chuàng)公司角度，“不可否認(rèn)這些開源仿真平臺可以提供很多很有價值的特性，但是最大的難點(diǎn)是對于現(xiàn)有系統(tǒng)的適配，Drive.ai無法開發(fā)最小化可行產(chǎn)品（MVP）”，Drive.ai 技術(shù)專家孫慶向雷鋒網(wǎng)新智駕表示。
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)。孫慶提到，對于決策規(guī)劃系統(tǒng)而言，閉環(huán)的反饋至關(guān)重要，因每一次決策規(guī)劃都會改變當(dāng)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(jìn)行驗(yàn)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(shí)現(xiàn)的極端真實(shí)場景輸入。在開環(huán)仿真系統(tǒng)中，Drive.ai直接使用真實(shí)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）。
11 月 18 日（周六）上午 10 點(diǎn)，【大咖Live】第 24 期智能駕駛·仿真專場，我們邀請到 Drive.ai 技術(shù)專家孫慶詳細(xì)解析“如何更有效地利用仿真系統(tǒng)助力自動駕駛研發(fā)？”。照例，本次分享對雷鋒網(wǎng)新智駕會員免費(fèi)開放。
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2015年成立的Drive.ai，定位于全棧式自動駕駛方案提供商。2018年，Drive.ai在美國德州弗里斯科和阿靈頓兩城落地自動駕駛車隊試運(yùn)營。其中，Drive.ai已正式在德州阿靈頓向公眾開放無人駕駛接送服務(wù)。
談起自動駕駛模擬仿真系統(tǒng)對于自動駕駛公司的重要性，孫慶引用了美國蘭德公司在2016年做過的一項(xiàng)研究《自動駕駛需要積累多少里程才能被證明是可靠的》：這項(xiàng)研究以手動駕駛的事故及死亡率作為基準(zhǔn)，美國每一億英里（1.6億公里）平均有1.09個人死于公路交通事故（2013年），若自動駕駛可以達(dá)到上述安全指標(biāo)，需要積累2.75億英里（4.42億公里）；假設(shè)100輛車，每天24小時不停歇路測，平均時速25英里（40公里）每小時，需要花費(fèi)12.5年的時間。拋開自動駕駛仿真系統(tǒng)，這將是一個絕大多數(shù)自動駕駛公司都無法達(dá)到的里程。
在環(huán)境構(gòu)建方面，仿真測試對于環(huán)境構(gòu)建的合理性、真實(shí)性，以及還原真實(shí)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(shí)世界中很難遇到的邊角案例，Drive.ai并不需要完全還原真實(shí)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(gòu)建虛擬的計劃路線，障礙物等等。
百度將其仿真平臺列為阿波羅主要變現(xiàn)途徑，通過給阿波羅合作伙伴提供仿真云服務(wù)來創(chuàng)收。在孫慶看來，仿真系統(tǒng)支持第三方平臺的最大障礙在于如何適配不同的數(shù)據(jù)格式，包括地圖，感知認(rèn)知系統(tǒng)的輸入，控制系統(tǒng)的輸出等等。實(shí)現(xiàn)此類功能需耗費(fèi)較大的工作量。而對于仿真平臺而言，更重要的是它的評價系統(tǒng)，這涉及到對于其他系統(tǒng)更多狀態(tài)的采集以及分析。
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