全集《亞洲視頻在線精品-芭乐影视-润叁彩影视》
主演：佩德罗·帕斯卡 卡尔·韦瑟斯 吉安卡罗·埃斯波西托 凯缇·萨克霍夫 克里斯托弗·洛伊德 特穆拉·莫里森 温明娜 艾米·塞德丽丝 蒂莫西·奥利芬特 艾米莉·斯沃洛 奥米德·阿布塔西 李善亨 Truett Killian Christine Galey 比尔·伯尔 Titus Wellive
导演：杰弗里·沃克
对本(□ěn )系□学习笔记提□支持的□(⚡)□包(□)括□不限于智行众维CEO安宏伟、深信科创□始人杨子(□)□、智行□维□🌔□CTO李月、□1 World CTO □(b□o )世强(💢)及毫(□)□□á□ )末智行(🌼)和□舟(zhōu )智航(háng □、车(c□ē □右智(z□ì(□)□)能的仿□专□等。在此表示(🐋)□s□□ □感谢。□/p>
□/p□□br/><□ dat□-track="□3">
□spa□ style="letter-spacing: 1px;">举□例子(z□ )，功能场(🍁)景可(📖)以描述□，“自(zì )车(□hē □（被测车）在当前车(🆗)道□行，□(□)□□前方有前(q□án )车加□□(🚨)行，自车(chē□□跟随前车行驶。” 逻辑场景则提炼(🧝)(l□àn □出关键□景参数，并(bìng )赋予(🅱)场景□数特定的(□)(de )□值范围，如以上描(miáo )述(🚏)的场景可提取(q□ )自车车速、前车□速(🏏)以及加速(sù□)度、自车与(□□ )前车(□)距□等参数，每个参数都□一定的□值范围和(🌻□□布特性(□)(xìng )，参数□😧)之间可(🕥)能还存在相关性。具体□(🦕)景则需要(yào )选取特定的场(🕯□景(jǐn□□)参数值，□成场景参数向量□□□过具体□(de□)场景语言表示。
这□实就是□常(🚐)(c□□ng )所(😢)说的“虚□搭建/用算法生成(chéng )的□景(🌩)”，尽管对场景的理(🕔)解仍来自□真□zhēn )实道(dà(🌈)o )路场景，□实践中更多(🔬)地是(shì )□于□种□😮)理解□ji□ )在软件里(👝)面“人(🔴)为地拟定”□□yī )个行(🤶)驶轨(□u□ )□、□□🦑)组场景，因而，这种场景(⬇)□□的数(□h□ )据也被称为“合成□据”□□/s□an>
□br/>□/p□
□p data-track="26"□□深信科创创(🥖)□人(🅿)杨子江(□iāng )介绍，为确保能□得比较准确(què□)的“真值□，通常，□程采集车上(shà(🔮)ng □的传感器配□要□普通□自动驾驶汽车高许多，□定位(wèi□)系统会采用20W以(yǐ )□的设备□b□i□)以及高线束(⏭)的激光□🛅□雷(🐅)达，□(chǎn )生的数□shù□□据会更□精确□🔎)。
A□T前(💞)□席科学□(jiā□□□aque□ Ur□□□un创□的□真□(gōng □□□aabi□据说无□激光□(léi□□□等高精度□传感器□□ì )，直接用摄(shè □像□x□à□g )头收集(jí □的□据(j□ )来做仿真。<□□><□□data-track="2□"□
用真(zhēn )实(s□í )道(□)路数据做仿真(□)，最(zuì □大的优□是，场(🌳)景(□□ng□)的多(duō )样性□会受(🤡)□于工□师对场景(jǐng□)的理解不足□因(🈲)□(ér )，更容易(yì )将那些“谁(🥄)也想不到”的未□(□)场景□“打捞”□来。
<□ □ata□tra□k□"37"□styl□=□text-align: □eft;">
□/p>
实(□)□sh□ )际□，传感器(🕠)采集到(👪)(dào□)的数据并不能直接□jiē )用于(🍑)仿□□(🧢)—数据类型□🌻)(xíng )及格式需□转换，有□多无效数据需要清洗□也要从(🎼)中辨(🖼)□出□效(🎢□的(⛑)场(🕥)景□某些特定的(□□ )要素需要进行标□(zh□ )，不同传感器之(zh□ )间的数(📅)据□要实时□(□)步和融合等等。□/s□□n> □br/>
<□p>
<□ data□tr□ck□"4□"><□pan style="□etter-□pacing: 1px;">正常情况□(xià )，□动驾驶□(🥏)辆的感□数据无需经过人工校核，□是直□给(□)到决(🌬)策算法，但□果(guǒ )□做仿真，对感知数□的人工校核就是□(b□ )不可(🖥□少的(de )□骤□<□s□an>
<□□>
<□r/>
复睿微电□(zǐ )负□人(🌘)Jame Zhang在(zài □一次公开分享中提□□Worl□S□m（□虚拟数据做(🗣)仿□🔂)真）像(xi□ng□)□玩游(□)□，而Lo□oSim（□□实道路数据□□真）则更像是(🚡)□(di□n )影，你只能(🚅)看，没□参与，因此，L□goSim天然□法解决交互性的问题。<□span>
□p□d□ta-track="59"□□br/><□p>
<□p>
<□pan style="□□□t□r-□paci□g□ 1px;□>□(z□è )位主(💽)机□□□(zhuān )□说□□□□□实道路数据□(yòng )□训练□知(🔒)算法是可以的(□)，但要(🆔)测试整(zhěng )□算法链(liàn )路(👾)的(😈)话，还是□👾)得依□合成场(👤)景数据。
□/p>
某主□厂仿真专家说：“原(👻)始数据的(🌍)回灌□不能保证百分之□真实(🌺)，因为在将原始数据□入仿(□)真□zh□(🚍)n )平台后，还得加上车辆动力学□🔜)仿□。但如(🐁)此(cǐ )一来□场(☕□(c□□ng )景是(s□ì □否还(hái )与□实道路□的场景□jǐng )一□(🏣)(zhì(🔔)□)，就□好(🔨)□(shuō )了。”□/□>□p da□a-track□"□4□>□br/>
□p data-track="□5"><□pan style="lette□-spaci□g: 1px;">究其原因，现有的交通(🎠)流仿□软(ruǎn )件往往还存在如(rú □下几(🖖)□(dà )缺□(🌎)：□□p>□p data□track="□6">□br/>
<□p>
□□pan style="l□tter-spacing: 1px;">基于规□的交通流□型是面向(🥜)交通□率评(❤□价的□可能会出□(xi□n )□于简□的问题（往往采用一□□ī □维(wéi )模型，假(ji□ )设设立□□🐳)沿□🕦)着中心(xīn □线□驶(🎸)的(de □，较少考虑□□影(🚄)响），难以满足交互安全评□pín□ □□的需□🏅)(□□ )求(□)。<□ data□track="□2">
<□tro□g>
□□□/>
□p data-□ra□k="99">□br/>智□□h□ )行(há(👆)ng )众维CEO安□伟和CTO李月都特□提到了仿□数据□j□□)的“通用性(🦅)”问题。所谓数据通□🍰□□性，即指□辆及场景的参(□ān )数□可以调整的。比(bǐ □如，在数据是用一辆轿车去□集的(de )，摄像□的□角(jiǎo )很低，但在变成仿真场□之□🤗□后，摄□头的的视(⌚□□可以调高，□组(♌)数(👀□□shù )据可(□)(kě(🍾) )以用于卡(🤵)车模□(xíng □的测试。<□spa□□<□□> 如果场景□虚拟搭建/算法(□)生成□□各(👤)参(□)数可(□)根据需要任意□整□那么(□e )，如果场(chǎng )景是基(🏗)(jī(🥦) )于□实道□数据的呢□□□ )□(🌰□□/p> □□□/>
□sp□n□sty□e□"letter-s□acing: 1px;">“□□□xíng□)回□”，□(zé(🐰) )是指先将□景数据(jù )抽(chō(🦕)□ )象(〰)化、模型□xíng )化□用(📝)一组□学(x□é □公式将其表达□💟)□来(🚅□，在这个数(shù )学公□g□ng )式里(🚖)面，车(chē )□及场景□📼)□参数都(🐑)是□调的(□)。□/□pan>
<□p>
某自动(dòn□□)驾驶公司仿真负(fù □责人说：用真实交通(🦈□□的数据(🍛)做仿真，目□🌗)前(qiá□□)还是很(🥧□前□的技术，这些(xiē )数据的调参难度(📙)很大(🏈)（仅□💉)(□□n□)□在一个(📫)很小(💆)(xiǎo )的范围(wéi )内(🥚)调□）。因□路采的都是(□□ì )一堆日志、一条(tiáo□)条的□(□ì )录，它记录□是(s□ì(🥒)□)这□车第一秒(🐫)第二□怎(zěn )么(me□)运行的，而不像人工□(🚾)辑的一□场景是由一系(➰)(x□ )列的公(gō(💺)□g )式(shì )组成的。<□ data□track="□19"><□r/><□□> □位仿(□)真专家(🐩)□(shuō )，模型回灌□gu□n )存在的最□挑战(□hà□□)是：在场景比较□jià□□□复杂的(de □□□下，要(✌)(yào )将场□用公式表达的难度极高，这□过程是可以通(□ō□g □过自动□的方式来□现的，但最终□出(🏖)来的(□e□)场(c□ǎng )景□□néng )不能(🔯)□也是个问题。□/span□
<□p>
□spa□ sty□e="l□tter-spacing: 1px□">这位仿(🌬)真专家说，比回□(Ⓜ)更有□□(🎏)的是引(□ǐ□□)入机器学□或强□学习(xí□)。具体地说，仿真(□)系统在充分□习各类交□参与者□为习惯的□(□)础□□(🐨)练出一□(🏒)自己的(□)逻辑，并□□些逻(🏾□辑公式化(🏙)(□□à )，然后，在(🏑)(z□(🔁)i )这些公□□调参。□□r□>
□/p>
□□pa□ s□yle=□letter-□pacing□ 1□□;"□冯(féng )宗磊认为，一个(□è )仿真公司(🤒□是□□hì )否(♏□具备(📖)做模型回灌的能(🔱)力，这主(zhǔ )要取决(🐉)□他们所使(🦆)□的工(gō(🔁)ng )□(jù )及□🕢)场景管理能力。<□r/>
□br/>
<□pan sty□□="□e□ter□spac□ng: 1px;">□切片完成后，仿真公司□(hái□)需做一□相(😓)应□带语义□息□管理(⏳□环(🚷)境（比如哪□□行人(□én )、哪(👡)个是□□🔚)字路口），方便下(🎫□次去(qù )筛选。具(□ù )体地说，需要(yà□□)先对□据(□ù )切□(piàn )□□类(👶)(□è(❕)i )，然后再做动态目标列(□)□的精修，精(😭)修完之后□导(□ǎo )入到仿□✏□真环境的(🕴□□型里去□如此(cǐ □□来，□型□🥧)就有(yǒu □□(□)应的语□yǔ )□信□了。有□语义信□，□可以(yǐ )调(diào □参□，然后□数□就可□kě )以(yǐ )复用□。□/p>
□□ d□□a-tr□c□="134">“多数公司□于真实交(🦊)通□🛎)流的数据之所以不能(🦍)调参□□(😆)因(yīn )为他□没有做□□景管理。”
<□□>
□br/><□□an st□□e="letter-spacin□: 1px;□>□□算法直接生成场景，□□□)在(zài )□发的早期当然是没问题的，但(🗂)□(□)限性也很明显——那□工程师们‘想不到’的场景怎么办？真实的交通状况千变万化，□□(d□ )想(□)象力不可能穷举所有。 □br/>□/p□ 据一位(wèi□)跟Mo□□nt□有过(□)接触的□士说：“Momenta□(❤)经具(jù )备了□🏊)□真实□路数(🚍□据做场景□化（调参□的能力，但他们的技术只给自(z□(🏯) □己用(yòng □□不(bú )对外□”□/spa□>□/p> □span style=□□etter-spac□n□: 1px;">总结：两种路线相互渗透，□(jiè )限越(□)来越模糊 □/p> 鲍世强说□“一□面(🍾)□用□法生(🍁)成□chéng□)场景(🐏)□也依(yī□)赖于工(gōng □程□对(🎡)真实□□🕜□(dào□)路场景的理解(🧔)，对真实场景的理解越透彻，□□就越能接近□实。另一方面□miàn□)，用真(□hē(🔳)n )实□路数据做□景(jǐng )，也需要(🈺)对数(□)据做切□(👞)、(🙄)提(😪)取（将有效(🤐)部□bù )分筛选出□），再设定参数、触发规则(zé □，再做精细□的分类□然后(hòu )可以将它们逻辑(🕠)化□公式化。”
<□p>□p d□ta-t□a□k="14□">□(□éng )宗磊(🌍)认为，□无人驾驶还处于Demo阶段时，靠算法□🕵□(□ǎ )生成的虚(👢)□场景□□🌅)满□□(🐐)求，但在(□)前装量产时代，基□大规模的自然驾(jià )驶数据（真实□通□数据）(⚫)来做□景泛化，还(hái )是□有必要(yào )的□
□□p>
□spa□ style="colo□: #□F□FFF; --tt□d□□k□ode□color: □□FF□F□□">□span s□□le="b□ckground-color: □4□81BD; --t□-darkmo□e-bgcolor: #4F8□BD;">问题□：场□泛化□(🗳)场景提取<□pan style="□etter-s□a□ing: 1px;">上□几段反复提到的对(📉)场景□据做(zuò(🚔)□)“调参”，又被称为□🖋□“场景泛化”——通常主要□对虚拟搭建□场景做泛化。用某(🐨)主机厂系统(📡)工□师的(🛐)话说，场景泛化的优势是，我们可(💝)以“凭空造”一些现实世界当中从来(lái )都没有过的场景。
不过，轻舟(zhōu )智航(🍒)的□法专(zh□ān )□说(shuō □，场□泛(fàn )□(h□à )可以通过数(💦)学模型、机器□习□方法去□qù )□现，但关键的问□是□何保证泛(□à□ □化的(de )场景□(🕶)真实、而且更加有□值。□/span>
□br/>
决(🚿)定一个公司的□景泛化能力强或者弱的关键要素(💩)有哪些？<□s□an>
<□ data-□□ack□"17□">□/p>
<□r□>□p dat□-tr□c□=□18□">针对□能场(🚷)景、(🍃)逻辑场景以及具体场景□有□(xiàng□□应的场景语(🤶)言：如针对前两者，□□□SDL□高级场景语言；针□后者有OpenS□ENARIO、GeoSce□ar□□□。 △图表□自孙□、□野□余荣(róng )杰所(□)著《自动(dòng )驾驶□(♐)拟□真测试评(píng )价理(lǐ )论与方法》一(yī )书<□p□<□ □ata-tra□k="185□>
□spa□□style="let□er-spacing: 1px;">某□ier 1仿真工(g□ng )□师(shī )说：主要□(kàn )该□司所采用的(de )仿真工具(🔒)是用什么□🤛)(me□)语□（比如□🔷)o□ensce□□rio）来(👆)描(🆚)(mi□o )□不□的交(jiāo )□场景的，这门(mén )语□对(💎□交通□境(jìng )中(zhōng )各(🤝□(gè )个层次的定义是否合理（可表示需要(🌋)的细(□)□，同□又具□可拓展性(👪)）。
□外一位仿真专家也(🏧)说：“说到(🌩)□，□(🔜)真还□要为测试服(□)务的，我们□已经在路上□(🔏)到了(🕊)一□问题，□□看如何通过仿真(zhēn )解□jiě )决(j□é )，而□是说我先□□😦)了一(yī )个仿□的技术，然后□□在(□à□ )什么问题□吧？”
□p da□a-track□□1□1">□span s□yle=□letter-□pac□ng: 1px;">有专家称，第三方仿□公司□临的最(z□□(🎽□ □大挑(□)战是，□于自己□□有亲自上阵□自动驾驶□因而对自(📖□动驾驶□竟需要什么样的(□□仿(fǎng□□真理解(□)是不足(zú □的(□)。□/sp□n>
<□ d□ta-track="1□7" style="tex□-align: left;□><□r/>而那(n□ □些有能(□)力、对仿真需□理(🏪)解比较深入的L4级自动驾(ji□ □驶(□hǐ(🤷) )公司，其实并(✍)□□㊗)有足(z□ □够□gò□ )的动(dòng )力(l□ )把场(chǎng □景泛(□àn )化做□非□深入。因□yīn□□为，□o□ota□i通常只在某个(😑)城市的(d□ □一个□🎪)很小的区域□□□里跑(pǎo )，他们(🏬)只要采集这□个□域□场(□hǎ□g )景数据(🥖)做(📫)训练和□试就行了，没有太□的必要去泛化出很多他们在相当长一段时□内□不会接(j□ē □触的场景。<□r/>
<□pan style□"letter-spa□ing: 1px;"□当然，有效和无(🏩)效(💲)(xi□o )都是相(xià(✳)ng□)对□，这跟(gē□□)n )公(🥧□□□发展□段□算法(fǎ )的(🤕□成熟(□h□ )阶段有关——原□□💨)上，随□(🌛)算法的成熟、(🔶)问题的解决，很多原来的□💸)有效场景□□成为(🏢)无效场景。 □span s□y□e="lett□r-spac□ng: 1□5px;"□ 在跟□□)很多□真□□)公(gōn□ )司的专家及(jí )其□(🐞)游用户交流的(de□)过(📝)程中(🧕)，□们了□(🀄)到□dà□ )，当下(🏞)，自(zì□)动驾□的仿真，最(□)难的(de □□(🔮)节之(zhī )一是传感器的建□。 <□ d□ta-□rac□="226"> <□r/><□□□ <□r/>
□/p>□p dat□-tra□□="212">
<□p□<□□ data-trac□□"23□">全物理级建模，指(zhǐ )对传(😏)□器工□的整(🌳)(zhěng□□□物理链□做仿□，其(qí )目标(biāo □在于(⛲)测试传感器本□的物理性□🎷)能，比如，毫米波□□lé(👢□□ )□的(♋)滤波能力(🕯)如(rú □何。<□li>
□□ data□t□□ck="232">
<□p>
仅有单个传感器的(de )精(🈂□度高还不够□🎐□(gò(🏦)u□□，你□(🏽)需要所(□uǒ(💊) )有的传感器都能同(👠)时达到一□🐽)个理想(xiǎ□g )的□态，□就要□建模有很(□)广的覆盖度(dù □□□在成本压力□，仿真团队□然不□(⭕)能□激光雷达做10□□20个(gè(🌥) )版本(⛩)的建模吧？ 另一方面(📲)，又很难(nán )用一□通(⌚□用的(🔭)模□去将(🥟)□种不同款(□uǎn )式的(📫)传感器□达出来(lái )。□/□>
□p□data□t□□□k="24□">模□□精度、(💉)效率和通□性(🧦)□(shì )一个“不(□□□□可(kě )□三角(🚐)□的□(guān )系，你□□□yǐ )去提升其中的一(👓)面或□两个角两面，但你很难去□□)持续性地把三个(gè(😖) )维度同时提升(shē□💻)□g )。当效率足够□的时候，模型精□jīng )度一定是下降的。<□p>
车□🎺□□智能的仿(fǎn□ □□专(🎴)家说：“再复□(🐆)的□学模(mó )型也(🐊)可能(□)只能□99□□相似□s□(🧣) )度模拟真实传(🌋)感器，而这剩下的1%可能就是会带来致(□)命□题的□de□)□(yīn □素。”□/p><□ data-track="25□">
<□r/>
传感器仿真需要外部的□(🌾)□□即外□🃏)部环(🔐□境□jì□g □数(shù )据跟传感□gǎn )器有强耦合(h□ )，然(□)(rán )而，外部(bù□)环境的建模□mó )其实(□hí )也挺复杂(zá□□的，□□🤥□且成本也(yě □不低。□/p> <□ data-track="2□1">□br/> 此外，目(🌄)标□(❎)的(🍲□反射率、□😇)材质□很□通过传感器□模搞(🐏)清楚。比如，可□说一个(🦐□目标是□桶状(🌒)的□但它究竟是铁桶还(hái )是(s□ì )□□桶，这□🍹)个很难通(□ōng□)过建模来表达清楚；□□能表(⛅)达清□🎚)楚，要(y□o )在仿真模(mó )型中把这(□)些参□调(diào )好，又是□(y□ )个(🧟)超(⛏)级大的工□。 □br/>
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<□ data-□rack="2□1□>某Tier 1仿真(zhēn )工程(chéng□)师说：(🎼)“深度学习(xí )算法识别物体□❤)是一个(🖼□(g□ )从(🆖)真实(🍡)世□的传感(gǎ□□)器(🔋□□据收集到信□(hào )□噪的□程□相(xià□g )比□□，传感器(🙇)建模□是要在理想的物理模型的基(jī )础□ch□ □上(🏤)合理(lǐ )地□(□)入噪□(□□□而其难□就在于噪音如何(hé(⛹□ )加得才能(🕑)跟真实世□□够接(jiē □□，以(□)便既能让深度学习模型识别出(🚺)来，又能有效提升模型识别的泛化。”言外之意，□真□(🏃)成的传(👱)感器□qì )信□既要跟真实世界中的传感□信号(hào )“□□z□□)够□”（(👺)能识别出对应物体），又不□□太像”（模拟□orner cas□让感知模型能在更多(✳□□□⏮)况下□x□à□□实现识别—(🎟□—泛化(huà□□）(🏔)。然而，问(📕)□wèn □题在于，在真实世界(j□è )中(🏅)□传感□□□(zào )音在很多情况下是(🎴)(shì )随机□(de )，这(□)意□着(🚬)，仿真系□🌐)统如何去模拟(nǐ□)这些(□)噪音，是一(yī□□个很大的□战。□□p>
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5.资源的限制 <□r/□<□□□<□ dat□-track="2□6"> <□pan st□le="□e□□er-spacing: 1.5px;">□strong>□span style="color: #4F81□D;□--tt-d□r□mo□□□colo□: #4F8□BD;□>6.仿真公司(✖)很难拿□传□□的底□(□)(□éng □□据(🐋)
智行众(🗺)维CEO安宏伟(🐖)提到□资源对感知(zhī )□(xū )拟仿真(🧜)的□制(zhì )：“我□□对传(□)感□做(🗡□□全的物□级建模，□如□(🏧□像头的光学物□参数等都(dōu )要清楚，还需要(yào )知道(□)目标物（感知对(⛎□(□uì □象）□材□、反射率等数据，这个工□(👇)量巨大□🕐)——在有足□人力的情□下，一(yī□)公里(l□(🍶) )场景的建(jiàn □□□期需(📈)要差(🍑□不多1个月。即□🤞)使真□建好(🤽)□模型的复杂度(🚗)□(🏼)极高，很□(🚛)在(□□i□)当前□物理机上跑起来(😘□□□在太耗费(□)算(suàn )力了□。”□□p><□ da□a-tra□k="283"><□r/>□□p>□p □ata-□rack="□□4">“未来，仿(😊□真(🤒)都是□上云的，看(👖)□(🕙)来□云端的算□(🌔)‘无穷(㊗)□□’，但具(jù□)体分(⤴)摊到□个单(🗒)一节点的单一模□上□云端(🅰)的□(jì )算(🦅□□力□lì )可□还□如物□□❌)机—□并且，在物理机上做(z□ò )□□时，如果一□机器(✒)的计(🌝)□资源□够，□以□(shàng )三台(tái )，一(🌀)(yī □台负责传感器模型(👚)，一台(tái□)负责(□é )动力学□一台负责规控□但在云上跑仿真□ □(🛎)用在单一(😐)场景单一□🐝)□(🥝)型上□算力并(bìn□ )不是无穷无□(🚾)的，那么□□就限制了我们这□模型□复杂度。”
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<□r/>□/p>
□(duì )□(cǐ(🔂) )，□(yǒ□□)一位(😲)仿真(🍮)专(□huān )家说(🧞)□“要□yào )□好(🔂)□感器建□，□(👷□深(shēn )刻(kè□)理解传感□的(🤥)底层(🙉)硬件知识(🔡)，基□上□当于要知□怎么设(shè□)计(jì□)一□□)款传□(❣)(gǎn )器。”
<□ d□ta-tr□ck="29□"><□p□
□而(□)，传感器(qì )□商一(□ī )般不愿意开放(fàng )□(🏎)层(□éng □数据(jù )。<□ data□track=□□98">
<□ data-track=□299">智行众维(wéi )□TO李月说：“这些□□(💰)参数你如□□guǒ )拿到了□拿(🔄)着(🧝)(zhe )□去做建模，那你基□□(shàng )就能把这个传(chuán )感器造(zà(□)□ )出来了”
智行众(zhòn□ )维CEO安宏伟说：□通□主机厂(📏)在和传(chuá□ □感器供应商打交道的时候，不(bú )要□拿到材质物理参数这些(□iē □细节□□拿到接□协议就已□很不容□r□ng )易了。如果主□zhǔ )□厂足够强势，传(chu□n )□器供□商也积极□□，他们可□🔘□以拿到接口协(xié(🎷□□)□，但也(💴)不是全部□□(lián□)□(zhǔ )机厂□很难拿到(dào )的(📔□东(🔋)西，仿真公司就更难了□□
□p□data□□□ack=□30□"□□实上(✖□，传(🎓)感器(😽)的物理级(jí )仿□是只能(💹)由(yó(👷)u□)传感(gǎ(□)n□□器□qì )厂商□自己去做的。国内很□传感器厂□更多地外(🦁□采(cǎi )芯片等□d□ng □零部□(😶□来做(z□ò(□) )集成，因此，□对做传(🥁)感器物□级仿(fǎ(🖋)ng□□□的，实际上□💱)是TI、恩(🚲)□□这些上游供应(yīn□ □商(sh□□g□)。□/p>□p□d□t□-t□□ck="305">
<□□□
某商□□🅾□车□□□□人驾驶(□)□司(sī )□仿真工程(chéng□)师说：“传□器(🤫)的仿真□□)难做，导□传感器(qì )□型的□(🕘)程□复□。我□要做传□器选□xuǎn )型，基(🚔)本□(shàng )都(🎨)是□感(□ǎn )器公司□把样□寄给我，我们□把各□gè )种类型(🥍)的都□上□□上去测试。 如果传□器厂商能跟仿(🍼□真公司(🌝)(sī□)合(hé )作□他们之间就□以(🚂)□接(jiē □口(🏷)□部拉通，提(😙)供精□□īng )准的传感器建□□)□□那(🏟)我们(🐏)□□□(🌽)以很低的成本□(huò )知传(chuán □感器的□息，做传□器选型□(💦)工作量会大幅度减少□□
不过，51 World□CTO鲍世(shì )强的说法是：“感知仿真现在(zài )还处在□(🚷)期□🕯)，还远远没(□□i )做到需要(😙)(yà(❕)o )把传(chu□n□)□器(qì )里边□建模搞得那(📎)(nà )□□细□(🗳)阶段。把传感□gǎn □器里边拆□📏)开□模那些东□，我觉得毫□h□o )无意□。”
此外，按某□□驾驶公司□□负责人的说法(💺)，传感器仿真做□了，并(bìng□)不等于感(🤳)知的仿真完全□□了。□/p>
比如，硬件(🎏)在环（HIL）可□💐)□接□传感器实□□传感器和域控制(zhì )器，□□□shì □实物）来测(□)试(🛄)。接入传感器实物□🔪)，既□以□试□💉)感知算(🔶)法，也可以测□传感(□ǎ(⏰)n □器本(🥁)身的□能和性□。这种□式□，传感(g□n )器是真实的，相比于传(chuán )感器仿真，仿真精确度更高(🌑)。□br/>
但□于涉及到配套□件，集(□)成□(q□□)来复杂，而(🏮)且□(zhè )□(👬)□zhǒng )□式依然需要传感(🈴□□模(📁)型(👆)来(l□i□)控□环境信□的(🐖)生□，□本□更高□因而，实践中很□使(🧟)□这(zhè )种方法□
<□ da□□-track="3□5"□sty□e="tex□-align□ l□ft;"□（(🎲)摘自公众号“车路慢□”在20□1年3□(yuè□)26日(□ì(📊) )推送□(□)文(🔁)章(🕞)《自动□dòng )□驶虚拟仿真测(cè )□介绍□）
<□ data-tra□k=□319"><□r/><□ dat□□track="320">考(🕑)虑到近期的(□)□□情(qí(🥄)ng )况，自动驾驶仿(💄)真(z□□n )大致要□为两(🎁)□发展(🥇)阶段（当然这两(👙)个阶(🔏)段可□□没有(🤔)明显的□(shí )间界(jiè )限□xiàn )）。<□p>□□(🌺)要□因为目(m□ )前□传□(□□器的建模还(hái □有很多局限□🔜)□从而(🚄□不能(🏁)进(j□□ □行(háng )有效(x□ào□)（甚(□)(shè□ □至是正确）□仿(f□ng )真。比如摄像(x□àn□ )头(tó(✉)u )输出(🦉)□图片较容(r□ng□)□(🗄)仿真，但□污渍、□光□特性(x□ng )仿(fǎ(💆)ng□)□(♿)难(🔉)度较(ji□o )□；(🗾)□对(🥜□于毫(háo )米波雷达如(🌵)□建立□□较高□模型(xíng □，则□zé□)计算速□(⏯)较慢，□(bú )能满足仿(fǎn□ )真(🛸)测试的□求。□/p><□□data-□rack="□□7">
□/p>
这么做的(de )好处是，□传(🏘)感□建模有很多(💲)局□□情况(🧥)□□依然能够在仿□环境下对(duì )决□控(□)□模(mó )块□(jìn )行测试，提前享受仿真□试的优势。
<□ d□ta-□□a□□="□□1"><□trong>（2）阶段(du□n )二：<□st□ong>
□p da□a-tra□k="33□"><□r/>在虚拟仿真□(huá□ □境进□高精度□传感器建模□从而□🏤)(ér□)对完(🚀)□的自动(dòng )□驶算法(🥝)□行(🚮)(□áng )测□。
<□ data-track="3□□□>□一阶段□🔰)(du□n )的难点□一方□(📱)是(🍤□前□提□的满(□)足测试需求的□de )传感器建模，另外一方面是不同□(🗞)感器厂家和OEM□家直(zh□ )接交互的(de□)□口□可能不(bú□)一(🚎)致□有些(xi□ )情况下可能并□存在(🦊)）。
<□ □ata-track=□341"□
□□p><□ data□tra□k□"342" style=□t□xt-align:□center;"><□pan style="letter-s□□□ing: 1.5px;">
某□(🎸□机厂仿□专家说：(🏿)通常，自(zì )动(🎈)□驶公司做L4仿真的能力更强一些，而第三方仿(fǎng )真公司做的仿(f□ng□)真□□L□为主□那么，□□(gè□)阶段的仿真的具体差异有哪些呢？
<□ dat□-tr□ck="347">□br□><□ data-track="348">轻□智航□真专(zhuān )家：“L2□产品定(□)义□□)成熟，功能边(bi□□ )界清晰，因而(⏱)，□□服□(wù )商提供给(gěi )各□主机厂的□务通□程度很高□而(👊)□4□□能边界在哪里，大家都还在(zà□□)i )探索，因此，客(🏌)户□仿(🤺)□的需□有(□ǒ□ )很高程(🕋)度的(🍸)定制化。” □br/□ <□pa□ style="l□tter-spa□i□g: 1.5px;">
□/p>
<□p>
□□ data-tr□ck="362">□□r/>□/p>
<□r□>□/p□
某□机□(💃)仿□(📌)专(zhuān )家说(□)：“L4仿真对场景复现度(🥠□(□ù )的要求更□，即道路□发现□一个问□，能不能(🚜)在仿(fǎ□g □真□境下去复□💡□(fù )□；□很(hěn□)多做L2仿真的公司还没(méi )有思考过□个问题。”
□□r/>
□□r/>□span style=□letter□sp□cing: 1.5px;">
<□p>
<□p>
□p data□track="382"><□r/>
□b□/□
高等级自动驾(□□驶车辆摄像头数量□、□□高□🌗□，对仿(👪)真系统□(📌)□de )图像渲(xu□n )染能力□数□□步能(né□□ )力(l□ )□仿真引擎的稳定性□提出了更高的要求。<□p> □□r/□ □br/>
<□p>
<□p□
□□p>
智行众维CTO□(□ǐ )月：“□□级自□驾驶基本都□dōu )不需(xū(🚍) )要□(□)精(□□(🚩)ng )地图，但高等□自动(□)驾(jià )驶(🚋)在(🏓)目前(🗯□阶段则高度依赖(lài )高精(jīng )地图，这也是构建场景(🎵)(jǐng )的时□就□要建(ji□n )数字孪□luá□ □生的原□(yīn )之一，跟真(🥧)实□界做对□□)比。”<□p>
□br/>
□低(🛵)等级□(zì )动驾驶□🌼)来□，系(xì )统不会完全控□(🎟)车辆的(👰)行为(□é□ )，□只是起到(dào□)辅助□🈁)作(🛏)□，□此，仿真□司在做(🔌)□景设□□时候还要□□)去设(s□è(□□ )□很(🕳)□驾驶员模型(😀)；而对(duì □□等级自动驾驶□说(🍄□□车辆控制通过自□驾(j□à )驶来实□，因(yī□ )此，仿真场□设计(🙁)中就不需(xū )要□🚳)设计驾驶员模型。□/p><□ data□track="4□0"><□r/>
对这(□)个逻辑(📒)，公□号“车路慢慢”在□□文中□详(xiáng □细的解释□s□ì□)：
□□p>
较低等级的自(zì □□驾驶面对的工况(kuà□g )复杂度和工况范围比较□，或者(zh□ )□由于(🐵)驾驶行为主要由人(□)类驾驶员负责，□动驾驶(🍭)□统仅(🤵)□□🤟)处理有□数量的□确(📩)定的(de )工况(ku□ng )即可□kě )；较高等级的自(□ì )□驾(🎷)驶的□😢)(de )驾驶行为主要由自(zì )动(□ò□g□)驾驶□统□□□其□理(🦕)的工况复(🖼)杂度(🔴)和工(gōng )况范围很大，甚至不能提(🐊)前(□)预知(⭐□□
<□ data-t□ack=□419">基□两者的这□差异，较低等级自动驾(📌)□可□□用基(🎖)于□□的测(🔴)试方法较(🥁)好的进□测试(sh□ )，而(🧝)□高等级自动驾驶□(zé )需要使用基于场□的□(c□ )试方法。□/s□an>□/p> <□pan sty□e□□letter-spaci□g: 1p□;">□成对于不同等级的自□驾□□能需要使用不(⬆)(bú )同的测试(🍁)(shì )方法□一个(□□原因□🐫)是：低等级的自(z□ )□□驶(□hǐ□🅾) )一般□够(gòu )分解为简(jiǎn )单□(é(🍼)□ )独立(🥢)的功(🚳)能，可以把单一□(gōn□ )能□为被(b□i )测对象；而高等级的自(🎻)动驾(👞)驶较难(👌)分解成简单而独立的功能，只得把整□□(👇)(z□□□动驾□□统(tǒng□)或其相对(□□较(jiào )大□□(□ī )部分作(🧑)□被□(🀄)对象。□/p□ □b□□><□ data-track="428">□br/>
□p data-trac□="□22">□sp□n styl□="letter-spa□i□g:□1px;"□基于用例的测试□法，即是预设□试(shì□)输入和□□过程□通□□gu□ □查看被测(🎉)算法是否实现□期的功(🚛)能来评价(🙄)是否通过测(🔉□试。□如对(du□(🚭) )ACC的(🕴)(de )测试，预先□定被测车(🎰)辆和前车的□de□)初(🍕)始□速，□及前(📚)□减速的时刻和(□□ )减速度，查看被(b□□ )测车辆(li□n□□)是否能够跟(😻□□(🕚)减□ji□n )速停车(🙀)。
<□pan□style="letter-spacing: 1p□□">基□□景的(de □测(🍤)试□法□□是预□□试输入，□/str□ng>但不□先设定□□(s□ì□)过程，只设定(dì□g )交(👈)通车(□hē )辆(💪□的行为(□)，给予被测算□较大□自由度，通过(□□查看被□算法是(🍱□否达(🚿□成预(yù )□(🔀)(qī )的目□来评价□□(fǒu□)通□t□ng□)过(guò )测(🦋)□。□/p>□/p>
□/□>□p data-tr□ck="4□0"□sty□e="text-□lign: left;">
□□科创创始人杨子□：“□产业生态的角(jiǎo )□□，对L2，车(chē□)企(q□ )基本不会自(⛱)研□而是直接采用外购方案，测试(shì□🧢)□)会(huì )以HIL甚至(🥚)道路测试(□hì )为主；而对(□uì □L□的仿真□😒)，许多□😽□车企会倾□q□ng )向□🌐)于从(cón□ )SIL开始自□。”
□stro□g><□pa□ style="ba□kgroun□-□olor: #4F81□D; --tt-darkmode-bgco□or□ #4F81□D;">问题□：(🗒)□真中的“一(yī(🎽) □天□少万公里”该怎么(🤢)理解？(❇□<□span>□□□pa□><□stron□□<□p□ <□□/> <□p□n style=□l□tter-spac□ng□ 1px;□>□□实道路(👌)□试类(lèi )似的□，一些仿真□司(👅)也强(qiá(□)ng )□“□驶里程”，□如，每(🚿□天(tiān□)“几十□公里”，那这个数字背(🏏)后的□(zh□n )实含义究竟是什□呢？(🐰)它跟真(□)实□路上□行(□)驶(shǐ(□) )里程有(🕶□(yǒu )何□别呢？□□□pa□> 虚拟里□📮□程是指一个海量仿真平台在单□(👲)时间内(🚤)并行□真节点行□🔛□(háng□)驶里程的总□。单□时(👚□间内的仿真里程数取□于□⏸)□□平台算力支持(🏻□并行运行的节点□和不同□真□景复杂□下的超实(🏙)时指数(🥣)。<□span> □br/> 简单(dān )来□，一个仿(fǎng □真节点(🔇)就是一辆车，就是□🛄)仿真平台能支持同时并□跑□(duō )少辆“测试(👺)□”。□/spa□>□/p> 据□□)□行众维□E□安□🐲)(ān )宏□解释□简单(👵□□讲，□如□个□(fǎng )真平台有100台(🐷)GPU服务□的算□□uàn )力，每台部署8个(🚎□仿□fǎn□ □真实例，则这个仿真平台就(📰)拥□🚻)有同□(shí(📠) □并行800个仿真□(de )能力。仿真□🆙)□程就取决于每□实例每□跑的里程数了。 □sp□□ st□le=□let□er-□pacing: 1px;">□strong>□台(🛺)G□U服□器上□(nén□ )跑多少个实例(lì )，取□于GP□的性能和□真□解器□不能在□(y□ )台□□器□□行(h□□□ )仿真。□/s□□ong>□/p> □s□an□s□□le="letter-spacing:□1□x□">安宏(hó□g□□伟说□(➿)“我们□仿□□□□ēn )平台的仿真节点，实现(xiàn□)了(□□□种(🍞)部署方式，能够灵活满足客户的□种□资(🥧)源(□□án )的状况，都(🔃)能□n□n□ )实现大规模(🐭)、弹性的节□jiē )点□署。目(mù□)前我们在(zài )苏(🐸)州相□xià□g□)城建□的云仿(🔞)真平台已实现□超过40□节点□部署。”
□□p>
<□r/□
<□p>
<□ □at□-t□ack="□57" st□le="te□t-a□ign: cente□;□><□p□n style="l□tter-s□a□i□g: □.5px;">□stron□>
<□p>
在采(🍩)访中，□者(🛥)反(fǎ□ )复(🍩)问到一个问题：仿真平台(□ái )上跑的(🎃)车，□真(□h□n□)实世界中的车，是□(📔)同一个时间维度□(shàng□□的□□换个说(⛸)(shuō )□：仿□平台(🎡)上的□✋)1小(🎆)时□🎽)，□于真实世□中□□小(□iǎo□)时吗？会有“人间一年，天上十年(nián )”□(de )情形出□吗？□/p>
答(dá )案是(□)：可□等于（实时□真），也可□不等于(yú(🃏) )□(🥛)超实时仿□）。□实(🐖)时仿真又可□为(w□i )“时间加速”和“□(➖)□减(🚏)速□🍒□”两者情(qíng )况——□间加速即仿(🤲)□平台上的时间比真实世界中的时间快，时(🍯)间减速即仿真□□上的时□🌙)间比真实(s□í□)世(□hì )界慢。
□/p>
安宏伟的(de □解释(👤□是：“□个例子，有□些仿(🛌)真测试(shì )对(🎙)(du□ )图像渲染的□□要(🤱)求非常□，为了追求精度，单帧图像的渲染可能无法在(😱)实□情况□(🛫)完(💝)□。这种比真实□(shí )间慢的仿真，不是(shì□)做实时的闭环测□，而是做离线测试。□
具体地说□在实时仿□中，图片在生成后直接□给算法去识别(🎱)□这个过程□许□在100毫秒内完成，但在□线(🎧)□真下□🌎)，图片在生成(□)后先(🔕)保□(□ú□□)，在□🤣)离线条□□)□下(💈)□送给□法(fǎ(🔏) □处理。□/p>
那(🦈)么，在(🔈□□时间加(🌈)速...详情
选集列表
剧情简介
作者 | □清(🍣)涛(□)□tāo )<□p> 对自□驾驶仿真中的很多(duō□)知识(shí □点（排(🏮)名□一的就是“用□📜)(y□ng )真实道路□据做(💴□仿真”），笔者已□yǐ )经好奇了两(□)年多时间□但此前一直没有机会学习。去(🐪)年(👓)4月份的疫情期间，偶尔(ěr )□到(dào )了一次□某□真公司□(chu□ng )始(shǐ )人闲聊的机会，□□🚹□者便(🃏)趁□□)机□其(🥝)□□í )请(q□□g □教□□🕳)许(🎼)□问题。
对本(□ěn )系□学习笔记提□支持的□(⚡)□包(□)括□不限于智行众维CEO安宏伟、深信科创□始人杨子(□)□、智行□维□🌔□CTO李月、□1 World CTO □(b□o )世强(💢)及毫(□)□□á□ )末智行(🌼)和□舟(zhōu )智航(háng □、车(c□ē □右智(z□ì(□)□)能的仿□专□等。在此表示(🐋)□s□□ □感谢。□/p>
□/p□□br/><□ dat□-track="□3">
□spa□ style="letter-spacing: 1px;">举□例子(z□ )，功能场(🍁)景可(📖)以描述□，“自(zì )车(□hē □（被测车）在当前车(🆗)道□行，□(□)□□前方有前(q□án )车加□□(🚨)行，自车(chē□□跟随前车行驶。” 逻辑场景则提炼(🧝)(l□àn □出关键□景参数，并(bìng )赋予(🅱)场景□数特定的(□)(de )□值范围，如以上描(miáo )述(🚏)的场景可提取(q□ )自车车速、前车□速(🏏)以及加速(sù□)度、自车与(□□ )前车(□)距□等参数，每个参数都□一定的□值范围和(🌻□□布特性(□)(xìng )，参数□😧)之间可(🕥)能还存在相关性。具体□(🦕)景则需要(yào )选取特定的场(🕯□景(jǐn□□)参数值，□成场景参数向量□□□过具体□(de□)场景语言表示。
这□实就是□常(🚐)(c□□ng )所(😢)说的“虚□搭建/用算法生成(chéng )的□景(🌩)”，尽管对场景的理(🕔)解仍来自□真□zhēn )实道(dà(🌈)o )路场景，□实践中更多(🔬)地是(shì )□于□种□😮)理解□ji□ )在软件里(👝)面“人(🔴)为地拟定”□□yī )个行(🤶)驶轨(□u□ )□、□□🦑)组场景，因而，这种场景(⬇)□□的数(□h□ )据也被称为“合成□据”□□/s□an>
□br/>□/p□
□p data-track="26"□□深信科创创(🥖)□人(🅿)杨子江(□iāng )介绍，为确保能□得比较准确(què□)的“真值□，通常，□程采集车上(shà(🔮)ng □的传感器配□要□普通□自动驾驶汽车高许多，□定位(wèi□)系统会采用20W以(yǐ )□的设备□b□i□)以及高线束(⏭)的激光□🛅□雷(🐅)达，□(chǎn )生的数□shù□□据会更□精确□🔎)。
A□T前(💞)□席科学□(jiā□□□aque□ Ur□□□un创□的□真□(gōng □□□aabi□据说无□激光□(léi□□□等高精度□传感器□□ì )，直接用摄(shè □像□x□à□g )头收集(jí □的□据(j□ )来做仿真。<□□><□□data-track="2□"□
用真(zhēn )实(s□í )道(□)路数据做仿真(□)，最(zuì □大的优□是，场(🌳)景(□□ng□)的多(duō )样性□会受(🤡)□于工□师对场景(jǐng□)的理解不足□因(🈲)□(ér )，更容易(yì )将那些“谁(🥄)也想不到”的未□(□)场景□“打捞”□来。
<□ □ata□tra□k□"37"□styl□=□text-align: □eft;">
□/p>
实(□)□sh□ )际□，传感器(🕠)采集到(👪)(dào□)的数据并不能直接□jiē )用于(🍑)仿□□(🧢)—数据类型□🌻)(xíng )及格式需□转换，有□多无效数据需要清洗□也要从(🎼)中辨(🖼)□出□效(🎢□的(⛑)场(🕥)景□某些特定的(□□ )要素需要进行标□(zh□ )，不同传感器之(zh□ )间的数(📅)据□要实时□(□)步和融合等等。□/s□□n> □br/>
<□p>
<□ data□tr□ck□"4□"><□pan style="□etter-□pacing: 1px;">正常情况□(xià )，□动驾驶□(🥏)辆的感□数据无需经过人工校核，□是直□给(□)到决(🌬)策算法，但□果(guǒ )□做仿真，对感知数□的人工校核就是□(b□ )不可(🖥□少的(de )□骤□<□s□an>
<□□>
<□r/>
复睿微电□(zǐ )负□人(🌘)Jame Zhang在(zài □一次公开分享中提□□Worl□S□m（□虚拟数据做(🗣)仿□🔂)真）像(xi□ng□)□玩游(□)□，而Lo□oSim（□□实道路数据□□真）则更像是(🚡)□(di□n )影，你只能(🚅)看，没□参与，因此，L□goSim天然□法解决交互性的问题。<□span>
□p□d□ta-track="59"□□br/><□p>
<□p>
<□pan style="□□□t□r-□paci□g□ 1px;□>□(z□è )位主(💽)机□□□(zhuān )□说□□□□□实道路数据□(yòng )□训练□知(🔒)算法是可以的(□)，但要(🆔)测试整(zhěng )□算法链(liàn )路(👾)的(😈)话，还是□👾)得依□合成场(👤)景数据。
□/p>
某主□厂仿真专家说：“原(👻)始数据的(🌍)回灌□不能保证百分之□真实(🌺)，因为在将原始数据□入仿(□)真□zh□(🚍)n )平台后，还得加上车辆动力学□🔜)仿□。但如(🐁)此(cǐ )一来□场(☕□(c□□ng )景是(s□ì □否还(hái )与□实道路□的场景□jǐng )一□(🏣)(zhì(🔔)□)，就□好(🔨)□(shuō )了。”□/□>□p da□a-track□"□4□>□br/>
□p data-track="□5"><□pan style="lette□-spaci□g: 1px;">究其原因，现有的交通(🎠)流仿□软(ruǎn )件往往还存在如(rú □下几(🖖)□(dà )缺□(🌎)：□□p>□p data□track="□6">□br/>
<□p>
□□pan style="l□tter-spacing: 1px;">基于规□的交通流□型是面向(🥜)交通□率评(❤□价的□可能会出□(xi□n )□于简□的问题（往往采用一□□ī □维(wéi )模型，假(ji□ )设设立□□🐳)沿□🕦)着中心(xīn □线□驶(🎸)的(de □，较少考虑□□影(🚄)响），难以满足交互安全评□pín□ □□的需□🏅)(□□ )求(□)。<□ data□track="□2">
<□tro□g>
□□□/>
□p data-□ra□k="99">□br/>智□□h□ )行(há(👆)ng )众维CEO安□伟和CTO李月都特□提到了仿□数据□j□□)的“通用性(🦅)”问题。所谓数据通□🍰□□性，即指□辆及场景的参(□ān )数□可以调整的。比(bǐ □如，在数据是用一辆轿车去□集的(de )，摄像□的□角(jiǎo )很低，但在变成仿真场□之□🤗□后，摄□头的的视(⌚□□可以调高，□组(♌)数(👀□□shù )据可(□)(kě(🍾) )以用于卡(🤵)车模□(xíng □的测试。<□spa□□<□□> 如果场景□虚拟搭建/算法(□)生成□□各(👤)参(□)数可(□)根据需要任意□整□那么(□e )，如果场(chǎng )景是基(🏗)(jī(🥦) )于□实道□数据的呢□□□ )□(🌰□□/p> □□□/>
□sp□n□sty□e□"letter-s□acing: 1px;">“□□□xíng□)回□”，□(zé(🐰) )是指先将□景数据(jù )抽(chō(🦕)□ )象(〰)化、模型□xíng )化□用(📝)一组□学(x□é □公式将其表达□💟)□来(🚅□，在这个数(shù )学公□g□ng )式里(🚖)面，车(chē )□及场景□📼)□参数都(🐑)是□调的(□)。□/□pan>
<□p>
某自动(dòn□□)驾驶公司仿真负(fù □责人说：用真实交通(🦈□□的数据(🍛)做仿真，目□🌗)前(qiá□□)还是很(🥧□前□的技术，这些(xiē )数据的调参难度(📙)很大(🏈)（仅□💉)(□□n□)□在一个(📫)很小(💆)(xiǎo )的范围(wéi )内(🥚)调□）。因□路采的都是(□□ì )一堆日志、一条(tiáo□)条的□(□ì )录，它记录□是(s□ì(🥒)□)这□车第一秒(🐫)第二□怎(zěn )么(me□)运行的，而不像人工□(🚾)辑的一□场景是由一系(➰)(x□ )列的公(gō(💺)□g )式(shì )组成的。<□ data□track="□19"><□r/><□□> □位仿(□)真专家(🐩)□(shuō )，模型回灌□gu□n )存在的最□挑战(□hà□□)是：在场景比较□jià□□□复杂的(de □□□下，要(✌)(yào )将场□用公式表达的难度极高，这□过程是可以通(□ō□g □过自动□的方式来□现的，但最终□出(🏖)来的(□e□)场(c□ǎng )景□□néng )不能(🔯)□也是个问题。□/span□
<□p>
□spa□ sty□e="l□tter-spacing: 1px□">这位仿(🌬)真专家说，比回□(Ⓜ)更有□□(🎏)的是引(□ǐ□□)入机器学□或强□学习(xí□)。具体地说，仿真(□)系统在充分□习各类交□参与者□为习惯的□(□)础□□(🐨)练出一□(🏒)自己的(□)逻辑，并□□些逻(🏾□辑公式化(🏙)(□□à )，然后，在(🏑)(z□(🔁)i )这些公□□调参。□□r□>
□/p>
□□pa□ s□yle=□letter-□pacing□ 1□□;"□冯(féng )宗磊认为，一个(□è )仿真公司(🤒□是□□hì )否(♏□具备(📖)做模型回灌的能(🔱)力，这主(zhǔ )要取决(🐉)□他们所使(🦆)□的工(gō(🔁)ng )□(jù )及□🕢)场景管理能力。<□r/>
□br/>
<□pan sty□□="□e□ter□spac□ng: 1px;">□切片完成后，仿真公司□(hái□)需做一□相(😓)应□带语义□息□管理(⏳□环(🚷)境（比如哪□□行人(□én )、哪(👡)个是□□🔚)字路口），方便下(🎫□次去(qù )筛选。具(□ù )体地说，需要(yà□□)先对□据(□ù )切□(piàn )□□类(👶)(□è(❕)i )，然后再做动态目标列(□)□的精修，精(😭)修完之后□导(□ǎo )入到仿□✏□真环境的(🕴□□型里去□如此(cǐ □□来，□型□🥧)就有(yǒu □□(□)应的语□yǔ )□信□了。有□语义信□，□可以(yǐ )调(diào □参□，然后□数□就可□kě )以(yǐ )复用□。□/p>
□□ d□□a-tr□c□="134">“多数公司□于真实交(🦊)通□🛎)流的数据之所以不能(🦍)调参□□(😆)因(yīn )为他□没有做□□景管理。”
<□□>
□br/><□□an st□□e="letter-spacin□: 1px;□>□□算法直接生成场景，□□□)在(zài )□发的早期当然是没问题的，但(🗂)□(□)限性也很明显——那□工程师们‘想不到’的场景怎么办？真实的交通状况千变万化，□□(d□ )想(□)象力不可能穷举所有。 □br/>□/p□ 据一位(wèi□)跟Mo□□nt□有过(□)接触的□士说：“Momenta□(❤)经具(jù )备了□🏊)□真实□路数(🚍□据做场景□化（调参□的能力，但他们的技术只给自(z□(🏯) □己用(yòng □□不(bú )对外□”□/spa□>□/p> □span style=□□etter-spac□n□: 1px;">总结：两种路线相互渗透，□(jiè )限越(□)来越模糊 □/p> 鲍世强说□“一□面(🍾)□用□法生(🍁)成□chéng□)场景(🐏)□也依(yī□)赖于工(gōng □程□对(🎡)真实□□🕜□(dào□)路场景的理解(🧔)，对真实场景的理解越透彻，□□就越能接近□实。另一方面□miàn□)，用真(□hē(🔳)n )实□路数据做□景(jǐng )，也需要(🈺)对数(□)据做切□(👞)、(🙄)提(😪)取（将有效(🤐)部□bù )分筛选出□），再设定参数、触发规则(zé □，再做精细□的分类□然后(hòu )可以将它们逻辑(🕠)化□公式化。”
<□p>□p d□ta-t□a□k="14□">□(□éng )宗磊(🌍)认为，□无人驾驶还处于Demo阶段时，靠算法□🕵□(□ǎ )生成的虚(👢)□场景□□🌅)满□□(🐐)求，但在(□)前装量产时代，基□大规模的自然驾(jià )驶数据（真实□通□数据）(⚫)来做□景泛化，还(hái )是□有必要(yào )的□
□□p>
□spa□ style="colo□: #□F□FFF; --tt□d□□k□ode□color: □□FF□F□□">□span s□□le="b□ckground-color: □4□81BD; --t□-darkmo□e-bgcolor: #4F8□BD;">问题□：场□泛化□(🗳)场景提取<□pan style="□etter-s□a□ing: 1px;">上□几段反复提到的对(📉)场景□据做(zuò(🚔)□)“调参”，又被称为□🖋□“场景泛化”——通常主要□对虚拟搭建□场景做泛化。用某(🐨)主机厂系统(📡)工□师的(🛐)话说，场景泛化的优势是，我们可(💝)以“凭空造”一些现实世界当中从来(lái )都没有过的场景。
不过，轻舟(zhōu )智航(🍒)的□法专(zh□ān )□说(shuō □，场□泛(fàn )□(h□à )可以通过数(💦)学模型、机器□习□方法去□qù )□现，但关键的问□是□何保证泛(□à□ □化的(de )场景□(🕶)真实、而且更加有□值。□/span>
□br/>
决(🚿)定一个公司的□景泛化能力强或者弱的关键要素(💩)有哪些？<□s□an>
<□ data-□□ack□"17□">□/p>
<□r□>□p dat□-tr□c□=□18□">针对□能场(🚷)景、(🍃)逻辑场景以及具体场景□有□(xiàng□□应的场景语(🤶)言：如针对前两者，□□□SDL□高级场景语言；针□后者有OpenS□ENARIO、GeoSce□ar□□□。 △图表□自孙□、□野□余荣(róng )杰所(□)著《自动(dòng )驾驶□(♐)拟□真测试评(píng )价理(lǐ )论与方法》一(yī )书<□p□<□ □ata-tra□k="185□>
□spa□□style="let□er-spacing: 1px;">某□ier 1仿真工(g□ng )□师(shī )说：主要□(kàn )该□司所采用的(de )仿真工具(🔒)是用什么□🤛)(me□)语□（比如□🔷)o□ensce□□rio）来(👆)描(🆚)(mi□o )□不□的交(jiāo )□场景的，这门(mén )语□对(💎□交通□境(jìng )中(zhōng )各(🤝□(gè )个层次的定义是否合理（可表示需要(🌋)的细(□)□，同□又具□可拓展性(👪)）。
□外一位仿真专家也(🏧)说：“说到(🌩)□，□(🔜)真还□要为测试服(□)务的，我们□已经在路上□(🔏)到了(🕊)一□问题，□□看如何通过仿真(zhēn )解□jiě )决(j□é )，而□是说我先□□😦)了一(yī )个仿□的技术，然后□□在(□à□ )什么问题□吧？”
□p da□a-track□□1□1">□span s□yle=□letter-□pac□ng: 1px;">有专家称，第三方仿□公司□临的最(z□□(🎽□ □大挑(□)战是，□于自己□□有亲自上阵□自动驾驶□因而对自(📖□动驾驶□竟需要什么样的(□□仿(fǎng□□真理解(□)是不足(zú □的(□)。□/sp□n>
<□ d□ta-track="1□7" style="tex□-align: left;□><□r/>而那(n□ □些有能(□)力、对仿真需□理(🏪)解比较深入的L4级自动驾(ji□ □驶(□hǐ(🤷) )公司，其实并(✍)□□㊗)有足(z□ □够□gò□ )的动(dòng )力(l□ )把场(chǎng □景泛(□àn )化做□非□深入。因□yīn□□为，□o□ota□i通常只在某个(😑)城市的(d□ □一个□🎪)很小的区域□□□里跑(pǎo )，他们(🏬)只要采集这□个□域□场(□hǎ□g )景数据(🥖)做(📫)训练和□试就行了，没有太□的必要去泛化出很多他们在相当长一段时□内□不会接(j□ē □触的场景。<□r/>
<□pan style□"letter-spa□ing: 1px;"□当然，有效和无(🏩)效(💲)(xi□o )都是相(xià(✳)ng□)对□，这跟(gē□□)n )公(🥧□□□发展□段□算法(fǎ )的(🤕□成熟(□h□ )阶段有关——原□□💨)上，随□(🌛)算法的成熟、(🔶)问题的解决，很多原来的□💸)有效场景□□成为(🏢)无效场景。 □span s□y□e="lett□r-spac□ng: 1□5px;"□ 在跟□□)很多□真□□)公(gōn□ )司的专家及(jí )其□(🐞)游用户交流的(de□)过(📝)程中(🧕)，□们了□(🀄)到□dà□ )，当下(🏞)，自(zì□)动驾□的仿真，最(□)难的(de □□(🔮)节之(zhī )一是传感器的建□。 <□ d□ta-□rac□="226"> <□r/><□□□ <□r/>
□/p>□p dat□-tra□□="212">
<□p□<□□ data-trac□□"23□">全物理级建模，指(zhǐ )对传(😏)□器工□的整(🌳)(zhěng□□□物理链□做仿□，其(qí )目标(biāo □在于(⛲)测试传感器本□的物理性□🎷)能，比如，毫米波□□lé(👢□□ )□的(♋)滤波能力(🕯)如(rú □何。<□li>
□□ data□t□□ck="232">
<□p>
仅有单个传感器的(de )精(🈂□度高还不够□🎐□(gò(🏦)u□□，你□(🏽)需要所(□uǒ(💊) )有的传感器都能同(👠)时达到一□🐽)个理想(xiǎ□g )的□态，□就要□建模有很(□)广的覆盖度(dù □□□在成本压力□，仿真团队□然不□(⭕)能□激光雷达做10□□20个(gè(🌥) )版本(⛩)的建模吧？ 另一方面(📲)，又很难(nán )用一□通(⌚□用的(🔭)模□去将(🥟)□种不同款(□uǎn )式的(📫)传感器□达出来(lái )。□/□>
□p□data□t□□□k="24□">模□□精度、(💉)效率和通□性(🧦)□(shì )一个“不(□□□□可(kě )□三角(🚐)□的□(guān )系，你□□□yǐ )去提升其中的一(👓)面或□两个角两面，但你很难去□□)持续性地把三个(gè(😖) )维度同时提升(shē□💻)□g )。当效率足够□的时候，模型精□jīng )度一定是下降的。<□p>
车□🎺□□智能的仿(fǎn□ □□专(🎴)家说：“再复□(🐆)的□学模(mó )型也(🐊)可能(□)只能□99□□相似□s□(🧣) )度模拟真实传(🌋)感器，而这剩下的1%可能就是会带来致(□)命□题的□de□)□(yīn □素。”□/p><□ data-track="25□">
<□r/>
传感器仿真需要外部的□(🌾)□□即外□🃏)部环(🔐□境□jì□g □数(shù )据跟传感□gǎn )器有强耦合(h□ )，然(□)(rán )而，外部(bù□)环境的建模□mó )其实(□hí )也挺复杂(zá□□的，□□🤥□且成本也(yě □不低。□/p> <□ data-track="2□1">□br/> 此外，目(🌄)标□(❎)的(🍲□反射率、□😇)材质□很□通过传感器□模搞(🐏)清楚。比如，可□说一个(🦐□目标是□桶状(🌒)的□但它究竟是铁桶还(hái )是(s□ì )□□桶，这□🍹)个很难通(□ōng□)过建模来表达清楚；□□能表(⛅)达清□🎚)楚，要(y□o )在仿真模(mó )型中把这(□)些参□调(diào )好，又是□(y□ )个(🧟)超(⛏)级大的工□。 □br/>
□/□□
<□p□
<□□□>
<□ data-□rack="2□1□>某Tier 1仿真(zhēn )工程(chéng□)师说：(🎼)“深度学习(xí )算法识别物体□❤)是一个(🖼□(g□ )从(🆖)真实(🍡)世□的传感(gǎ□□)器(🔋□□据收集到信□(hào )□噪的□程□相(xià□g )比□□，传感器(🙇)建模□是要在理想的物理模型的基(jī )础□ch□ □上(🏤)合理(lǐ )地□(□)入噪□(□□□而其难□就在于噪音如何(hé(⛹□ )加得才能(🕑)跟真实世□□够接(jiē □□，以(□)便既能让深度学习模型识别出(🚺)来，又能有效提升模型识别的泛化。”言外之意，□真□(🏃)成的传(👱)感器□qì )信□既要跟真实世界中的传感□信号(hào )“□□z□□)够□”（(👺)能识别出对应物体），又不□□太像”（模拟□orner cas□让感知模型能在更多(✳□□□⏮)况下□x□à□□实现识别—(🎟□—泛化(huà□□）(🏔)。然而，问(📕)□wèn □题在于，在真实世界(j□è )中(🏅)□传感□□□(zào )音在很多情况下是(🎴)(shì )随机□(de )，这(□)意□着(🚬)，仿真系□🌐)统如何去模拟(nǐ□)这些(□)噪音，是一(yī□□个很大的□战。□□p>
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5.资源的限制 <□r/□<□□□<□ dat□-track="2□6"> <□pan st□le="□e□□er-spacing: 1.5px;">□strong>□span style="color: #4F81□D;□--tt-d□r□mo□□□colo□: #4F8□BD;□>6.仿真公司(✖)很难拿□传□□的底□(□)(□éng □□据(🐋)
智行众(🗺)维CEO安宏伟(🐖)提到□资源对感知(zhī )□(xū )拟仿真(🧜)的□制(zhì )：“我□□对传(□)感□做(🗡□□全的物□级建模，□如□(🏧□像头的光学物□参数等都(dōu )要清楚，还需要(yào )知道(□)目标物（感知对(⛎□(□uì □象）□材□、反射率等数据，这个工□(👇)量巨大□🕐)——在有足□人力的情□下，一(yī□)公里(l□(🍶) )场景的建(jiàn □□□期需(📈)要差(🍑□不多1个月。即□🤞)使真□建好(🤽)□模型的复杂度(🚗)□(🏼)极高，很□(🚛)在(□□i□)当前□物理机上跑起来(😘□□□在太耗费(□)算(suàn )力了□。”□□p><□ da□a-tra□k="283"><□r/>□□p>□p □ata-□rack="□□4">“未来，仿(😊□真(🤒)都是□上云的，看(👖)□(🕙)来□云端的算□(🌔)‘无穷(㊗)□□’，但具(jù□)体分(⤴)摊到□个单(🗒)一节点的单一模□上□云端(🅰)的□(jì )算(🦅□□力□lì )可□还□如物□□❌)机—□并且，在物理机上做(z□ò )□□时，如果一□机器(✒)的计(🌝)□资源□够，□以□(shàng )三台(tái )，一(🌀)(yī □台负责传感器模型(👚)，一台(tái□)负责(□é )动力学□一台负责规控□但在云上跑仿真□ □(🛎)用在单一(😐)场景单一□🐝)□(🥝)型上□算力并(bìn□ )不是无穷无□(🚾)的，那么□□就限制了我们这□模型□复杂度。”
□/□>
<□r/>□/p>
□(duì )□(cǐ(🔂) )，□(yǒ□□)一位(😲)仿真(🍮)专(□huān )家说(🧞)□“要□yào )□好(🔂)□感器建□，□(👷□深(shēn )刻(kè□)理解传感□的(🤥)底层(🙉)硬件知识(🔡)，基□上□当于要知□怎么设(shè□)计(jì□)一□□)款传□(❣)(gǎn )器。”
<□ d□ta-tr□ck="29□"><□p□
□而(□)，传感器(qì )□商一(□ī )般不愿意开放(fàng )□(🏎)层(□éng □数据(jù )。<□ data□track=□□98">
<□ data-track=□299">智行众维(wéi )□TO李月说：“这些□□(💰)参数你如□□guǒ )拿到了□拿(🔄)着(🧝)(zhe )□去做建模，那你基□□(shàng )就能把这个传(chuán )感器造(zà(□)□ )出来了”
智行众(zhòn□ )维CEO安宏伟说：□通□主机厂(📏)在和传(chuá□ □感器供应商打交道的时候，不(bú )要□拿到材质物理参数这些(□iē □细节□□拿到接□协议就已□很不容□r□ng )易了。如果主□zhǔ )□厂足够强势，传(chu□n )□器供□商也积极□□，他们可□🔘□以拿到接口协(xié(🎷□□)□，但也(💴)不是全部□□(lián□)□(zhǔ )机厂□很难拿到(dào )的(📔□东(🔋)西，仿真公司就更难了□□
□p□data□□□ack=□30□"□□实上(✖□，传(🎓)感器(😽)的物理级(jí )仿□是只能(💹)由(yó(👷)u□)传感(gǎ(□)n□□器□qì )厂商□自己去做的。国内很□传感器厂□更多地外(🦁□采(cǎi )芯片等□d□ng □零部□(😶□来做(z□ò(□) )集成，因此，□对做传(🥁)感器物□级仿(fǎ(🖋)ng□□□的，实际上□💱)是TI、恩(🚲)□□这些上游供应(yīn□ □商(sh□□g□)。□/p>□p□d□t□-t□□ck="305">
<□□□
某商□□🅾□车□□□□人驾驶(□)□司(sī )□仿真工程(chéng□)师说：“传□器(🤫)的仿真□□)难做，导□传感器(qì )□型的□(🕘)程□复□。我□要做传□器选□xuǎn )型，基(🚔)本□(shàng )都(🎨)是□感(□ǎn )器公司□把样□寄给我，我们□把各□gè )种类型(🥍)的都□上□□上去测试。 如果传□器厂商能跟仿(🍼□真公司(🌝)(sī□)合(hé )作□他们之间就□以(🚂)□接(jiē □口(🏷)□部拉通，提(😙)供精□□īng )准的传感器建□□)□□那(🏟)我们(🐏)□□□(🌽)以很低的成本□(huò )知传(chuán □感器的□息，做传□器选型□(💦)工作量会大幅度减少□□
不过，51 World□CTO鲍世(shì )强的说法是：“感知仿真现在(zài )还处在□(🚷)期□🕯)，还远远没(□□i )做到需要(😙)(yà(❕)o )把传(chu□n□)□器(qì )里边□建模搞得那(📎)(nà )□□细□(🗳)阶段。把传感□gǎn □器里边拆□📏)开□模那些东□，我觉得毫□h□o )无意□。”
此外，按某□□驾驶公司□□负责人的说法(💺)，传感器仿真做□了，并(bìng□)不等于感(🤳)知的仿真完全□□了。□/p>
比如，硬件(🎏)在环（HIL）可□💐)□接□传感器实□□传感器和域控制(zhì )器，□□□shì □实物）来测(□)试(🛄)。接入传感器实物□🔪)，既□以□试□💉)感知算(🔶)法，也可以测□传感(□ǎ(⏰)n □器本(🥁)身的□能和性□。这种□式□，传感(g□n )器是真实的，相比于传(chuán )感器仿真，仿真精确度更高(🌑)。□br/>
但□于涉及到配套□件，集(□)成□(q□□)来复杂，而(🏮)且□(zhè )□(👬)□zhǒng )□式依然需要传感(🈴□□模(📁)型(👆)来(l□i□)控□环境信□的(🐖)生□，□本□更高□因而，实践中很□使(🧟)□这(zhè )种方法□
<□ da□□-track="3□5"□sty□e="tex□-align□ l□ft;"□（(🎲)摘自公众号“车路慢□”在20□1年3□(yuè□)26日(□ì(📊) )推送□(□)文(🔁)章(🕞)《自动□dòng )□驶虚拟仿真测(cè )□介绍□）
<□ data-tra□k=□319"><□r/><□ dat□□track="320">考(🕑)虑到近期的(□)□□情(qí(🥄)ng )况，自动驾驶仿(💄)真(z□□n )大致要□为两(🎁)□发展(🥇)阶段（当然这两(👙)个阶(🔏)段可□□没有(🤔)明显的□(shí )间界(jiè )限□xiàn )）。<□p>□□(🌺)要□因为目(m□ )前□传□(□□器的建模还(hái □有很多局限□🔜)□从而(🚄□不能(🏁)进(j□□ □行(háng )有效(x□ào□)（甚(□)(shè□ □至是正确）□仿(f□ng )真。比如摄像(x□àn□ )头(tó(✉)u )输出(🦉)□图片较容(r□ng□)□(🗄)仿真，但□污渍、□光□特性(x□ng )仿(fǎ(💆)ng□)□(♿)难(🔉)度较(ji□o )□；(🗾)□对(🥜□于毫(háo )米波雷达如(🌵)□建立□□较高□模型(xíng □，则□zé□)计算速□(⏯)较慢，□(bú )能满足仿(fǎn□ )真(🛸)测试的□求。□/p><□□data-□rack="□□7">
□/p>
这么做的(de )好处是，□传(🏘)感□建模有很多(💲)局□□情况(🧥)□□依然能够在仿□环境下对(duì )决□控(□)□模(mó )块□(jìn )行测试，提前享受仿真□试的优势。
<□ d□ta-□□a□□="□□1"><□trong>（2）阶段(du□n )二：<□st□ong>
□p da□a-tra□k="33□"><□r/>在虚拟仿真□(huá□ □境进□高精度□传感器建模□从而□🏤)(ér□)对完(🚀)□的自动(dòng )□驶算法(🥝)□行(🚮)(□áng )测□。
<□ data-track="3□□□>□一阶段□🔰)(du□n )的难点□一方□(📱)是(🍤□前□提□的满(□)足测试需求的□de )传感器建模，另外一方面是不同□(🗞)感器厂家和OEM□家直(zh□ )接交互的(de□)□口□可能不(bú□)一(🚎)致□有些(xi□ )情况下可能并□存在(🦊)）。
<□ □ata-track=□341"□
□□p><□ data□tra□k□"342" style=□t□xt-align:□center;"><□pan style="letter-s□□□ing: 1.5px;">
某□(🎸□机厂仿□专家说：(🏿)通常，自(zì )动(🎈)□驶公司做L4仿真的能力更强一些，而第三方仿(fǎng )真公司做的仿(f□ng□)真□□L□为主□那么，□□(gè□)阶段的仿真的具体差异有哪些呢？
<□ dat□-tr□ck="347">□br□><□ data-track="348">轻□智航□真专(zhuān )家：“L2□产品定(□)义□□)成熟，功能边(bi□□ )界清晰，因而(⏱)，□□服□(wù )商提供给(gěi )各□主机厂的□务通□程度很高□而(👊)□4□□能边界在哪里，大家都还在(zà□□)i )探索，因此，客(🏌)户□仿(🤺)□的需□有(□ǒ□ )很高程(🕋)度的(🍸)定制化。” □br/□ <□pa□ style="l□tter-spa□i□g: 1.5px;">
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□□ data-tr□ck="362">□□r/>□/p>
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某□机□(💃)仿□(📌)专(zhuān )家说(□)：“L4仿真对场景复现度(🥠□(□ù )的要求更□，即道路□发现□一个问□，能不能(🚜)在仿(fǎ□g □真□境下去复□💡□(fù )□；□很(hěn□)多做L2仿真的公司还没(méi )有思考过□个问题。”
□□r/>
□□r/>□span style=□letter□sp□cing: 1.5px;">
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□p data□track="382"><□r/>
□b□/□
高等级自动驾(□□驶车辆摄像头数量□、□□高□🌗□，对仿(👪)真系统□(📌)□de )图像渲(xu□n )染能力□数□□步能(né□□ )力(l□ )□仿真引擎的稳定性□提出了更高的要求。<□p> □□r/□ □br/>
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智行众维CTO□(□ǐ )月：“□□级自□驾驶基本都□dōu )不需(xū(🚍) )要□(□)精(□□(🚩)ng )地图，但高等□自动(□)驾(jià )驶(🚋)在(🏓)目前(🗯□阶段则高度依赖(lài )高精(jīng )地图，这也是构建场景(🎵)(jǐng )的时□就□要建(ji□n )数字孪□luá□ □生的原□(yīn )之一，跟真(🥧)实□界做对□□)比。”<□p>
□br/>
□低(🛵)等级□(zì )动驾驶□🌼)来□，系(xì )统不会完全控□(🎟)车辆的(👰)行为(□é□ )，□只是起到(dào□)辅助□🈁)作(🛏)□，□此，仿真□司在做(🔌)□景设□□时候还要□□)去设(s□è(□□ )□很(🕳)□驾驶员模型(😀)；而对(duì □□等级自动驾驶□说(🍄□□车辆控制通过自□驾(j□à )驶来实□，因(yī□ )此，仿真场□设计(🙁)中就不需(xū )要□🚳)设计驾驶员模型。□/p><□ data□track="4□0"><□r/>
对这(□)个逻辑(📒)，公□号“车路慢慢”在□□文中□详(xiáng □细的解释□s□ì□)：
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较低等级的自(zì □□驾驶面对的工况(kuà□g )复杂度和工况范围比较□，或者(zh□ )□由于(🐵)驾驶行为主要由人(□)类驾驶员负责，□动驾驶(🍭)□统仅(🤵)□□🤟)处理有□数量的□确(📩)定的(de )工况(ku□ng )即可□kě )；较高等级的自(□ì )□驾(🎷)驶的□😢)(de )驾驶行为主要由自(zì )动(□ò□g□)驾驶□统□□□其□理(🦕)的工况复(🖼)杂度(🔴)和工(gōng )况范围很大，甚至不能提(🐊)前(□)预知(⭐□□
<□ data-t□ack=□419">基□两者的这□差异，较低等级自动驾(📌)□可□□用基(🎖)于□□的测(🔴)试方法较(🥁)好的进□测试(sh□ )，而(🧝)□高等级自动驾驶□(zé )需要使用基于场□的□(c□ )试方法。□/s□an>□/p> <□pan sty□e□□letter-spaci□g: 1p□;">□成对于不同等级的自□驾□□能需要使用不(⬆)(bú )同的测试(🍁)(shì )方法□一个(□□原因□🐫)是：低等级的自(z□ )□□驶(□hǐ□🅾) )一般□够(gòu )分解为简(jiǎn )单□(é(🍼)□ )独立(🥢)的功(🚳)能，可以把单一□(gōn□ )能□为被(b□i )测对象；而高等级的自(🎻)动驾(👞)驶较难(👌)分解成简单而独立的功能，只得把整□□(👇)(z□□□动驾□□统(tǒng□)或其相对(□□较(jiào )大□□(□ī )部分作(🧑)□被□(🀄)对象。□/p□ □b□□><□ data-track="428">□br/>
□p data-trac□="□22">□sp□n styl□="letter-spa□i□g:□1px;"□基于用例的测试□法，即是预设□试(shì□)输入和□□过程□通□□gu□ □查看被测(🎉)算法是否实现□期的功(🚛)能来评价(🙄)是否通过测(🔉□试。□如对(du□(🚭) )ACC的(🕴)(de )测试，预先□定被测车(🎰)辆和前车的□de□)初(🍕)始□速，□及前(📚)□减速的时刻和(□□ )减速度，查看被(b□□ )测车辆(li□n□□)是否能够跟(😻□□(🕚)减□ji□n )速停车(🙀)。
<□pan□style="letter-spacing: 1p□□">基□□景的(de □测(🍤)试□法□□是预□□试输入，□/str□ng>但不□先设定□□(s□ì□)过程，只设定(dì□g )交(👈)通车(□hē )辆(💪□的行为(□)，给予被测算□较大□自由度，通过(□□查看被□算法是(🍱□否达(🚿□成预(yù )□(🔀)(qī )的目□来评价□□(fǒu□)通□t□ng□)过(guò )测(🦋)□。□/p>□/p>
□/□>□p data-tr□ck="4□0"□sty□e="text-□lign: left;">
□□科创创始人杨子□：“□产业生态的角(jiǎo )□□，对L2，车(chē□)企(q□ )基本不会自(⛱)研□而是直接采用外购方案，测试(shì□🧢)□)会(huì )以HIL甚至(🥚)道路测试(□hì )为主；而对(□uì □L□的仿真□😒)，许多□😽□车企会倾□q□ng )向□🌐)于从(cón□ )SIL开始自□。”
□stro□g><□pa□ style="ba□kgroun□-□olor: #4F81□D; --tt-darkmode-bgco□or□ #4F81□D;">问题□：(🗒)□真中的“一(yī(🎽) □天□少万公里”该怎么(🤢)理解？(❇□<□span>□□□pa□><□stron□□<□p□ <□□/> <□p□n style=□l□tter-spac□ng□ 1px;□>□□实道路(👌)□试类(lèi )似的□，一些仿真□司(👅)也强(qiá(□)ng )□“□驶里程”，□如，每(🚿□天(tiān□)“几十□公里”，那这个数字背(🏏)后的□(zh□n )实含义究竟是什□呢？(🐰)它跟真(□)实□路上□行(□)驶(shǐ(□) )里程有(🕶□(yǒu )何□别呢？□□□pa□> 虚拟里□📮□程是指一个海量仿真平台在单□(👲)时间内(🚤)并行□真节点行□🔛□(háng□)驶里程的总□。单□时(👚□间内的仿真里程数取□于□⏸)□□平台算力支持(🏻□并行运行的节点□和不同□真□景复杂□下的超实(🏙)时指数(🥣)。<□span> □br/> 简单(dān )来□，一个仿(fǎng □真节点(🔇)就是一辆车，就是□🛄)仿真平台能支持同时并□跑□(duō )少辆“测试(👺)□”。□/spa□>□/p> 据□□)□行众维□E□安□🐲)(ān )宏□解释□简单(👵□□讲，□如□个□(fǎng )真平台有100台(🐷)GPU服务□的算□□uàn )力，每台部署8个(🚎□仿□fǎn□ □真实例，则这个仿真平台就(📰)拥□🚻)有同□(shí(📠) □并行800个仿真□(de )能力。仿真□🆙)□程就取决于每□实例每□跑的里程数了。 □sp□□ st□le=□let□er-□pacing: 1px;">□strong>□台(🛺)G□U服□器上□(nén□ )跑多少个实例(lì )，取□于GP□的性能和□真□解器□不能在□(y□ )台□□器□□行(h□□□ )仿真。□/s□□ong>□/p> □s□an□s□□le="letter-spacing:□1□x□">安宏(hó□g□□伟说□(➿)“我们□仿□□□□ēn )平台的仿真节点，实现(xiàn□)了(□□□种(🍞)部署方式，能够灵活满足客户的□种□资(🥧)源(□□án )的状况，都(🔃)能□n□n□ )实现大规模(🐭)、弹性的节□jiē )点□署。目(mù□)前我们在(zài )苏(🐸)州相□xià□g□)城建□的云仿(🔞)真平台已实现□超过40□节点□部署。”
□□p>
<□r/□
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<□ □at□-t□ack="□57" st□le="te□t-a□ign: cente□;□><□p□n style="l□tter-s□a□i□g: □.5px;">□stron□>
<□p>
在采(🍩)访中，□者(🛥)反(fǎ□ )复(🍩)问到一个问题：仿真平台(□ái )上跑的(🎃)车，□真(□h□n□)实世界中的车，是□(📔)同一个时间维度□(shàng□□的□□换个说(⛸)(shuō )□：仿□平台(🎡)上的□✋)1小(🎆)时□🎽)，□于真实世□中□□小(□iǎo□)时吗？会有“人间一年，天上十年(nián )”□(de )情形出□吗？□/p>
答(dá )案是(□)：可□等于（实时□真），也可□不等于(yú(🃏) )□(🥛)超实时仿□）。□实(🐖)时仿真又可□为(w□i )“时间加速”和“□(➖)□减(🚏)速□🍒□”两者情(qíng )况——□间加速即仿(🤲)□平台上的时间比真实世界中的时间快，时(🍯)间减速即仿真□□上的时□🌙)间比真实(s□í□)世(□hì )界慢。
□/p>
安宏伟的(de □解释(👤□是：“□个例子，有□些仿(🛌)真测试(shì )对(🎙)(du□ )图像渲染的□□要(🤱)求非常□，为了追求精度，单帧图像的渲染可能无法在(😱)实□情况□(🛫)完(💝)□。这种比真实□(shí )间慢的仿真，不是(shì□)做实时的闭环测□，而是做离线测试。□
具体地说□在实时仿□中，图片在生成后直接□给算法去识别(🎱)□这个过程□许□在100毫秒内完成，但在□线(🎧)□真下□🌎)，图片在生成(□)后先(🔕)保□(□ú□□)，在□🤣)离线条□□)□下(💈)□送给□法(fǎ(🔏) □处理。□/p>
那(🦈)么，在(🔈□□时间加(🌈)速
精选评论- 星拱北:179.591.642.633百度siteah718com，一共收录了39个(👡)页(🎙)面(👖)，并不是(shì(👳) )只收录了首(🌕)页(yè )但(dàn )是快照不(bú )行，首页是1月12号的，其他都是1月6号的同时收录的页面都(dōu )是二(⛔)级频(📱)道页据我的经验(yàn )认为，不(bú )收录(lù )终(🌴)端页的原因主(zhǔ )要是你站点权重低，所(😂)以每天
- 常世:115.127.466.532经查(🏘),湖(hú )南醴陵籍贩毒人员邹某伙同同(🚱)案人员(🦁)从贩毒人员处购(🌻)(gòu )买曲马(mǎ )多(duō(📂) )后在醴陵(líng )、浏阳等地大肆贩卖。警方深挖上线(📪)(xiàn )发现,贩毒人员系从(🗡)来自武(🈳)汉的医药销售(🐼)人(rén )员处购买
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- 枝尖小虫:157.736.627.807于是，永康人(rén )民走(zǒu )进了1987年的那(🌶)个春天，500余名党团(🕣)员带领3000余名(🤸)百(bǎ(🆑)i )姓参与(yǔ )到“华东(🍹)飞(fēi )渡(dù )”的建(🚪)设当中，一整片工程、十几个(gè(🤳) )工(gōng )地、几十个工程队，架起了沿用至今(🚙)的“引水高架桥”“水利高铁路”。
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