自動駕駛仿真技術

1、基本概念定義

1） 自動駕駛仿真技術是計算機仿真技術在汽車領域的應用，它比傳統ADAS仿真系統研發更為復雜，對系統在解耦和架構上的要求非常高；

2）類似其他通用仿真平臺，它必須盡可能的真實，而對仿真系統進行分析和研究的一個基礎性和關鍵性的問題就是將系統模型化；

3）通過數學建模的方式將真實世界進行數字化還原和泛化，建立正確、可靠、有效的仿真模型是保證仿真結果具有高可信度的關鍵和前提。

4）仿真技術的基本原理是在仿真場景內，將真實控制器變成算法，結合傳感器仿真等技術，完成對算法的測試和驗證。

2、自動駕駛仿真平臺

         一個完整的自動駕駛仿真平臺，需要包括靜態場景還原、動態案例仿真、傳感器仿真、車輛動力學仿真、并行加速計算等功能，并能夠較為容易的接入自動駕駛感知和決策控制系統；只有算法與仿真平臺緊密結合，才能形成一個閉環，達到持續迭代和優化的狀態。

3、自動駕駛仿真系統模塊

1）靜態場景構建方案

        a、可以采集實際環境信息及已有的高精度地圖構建靜態場景，通過采集激光點云數據，建立高精度地圖，構建環境模型，并通過自動化工具鏈完成厘米級道路還原。

        b、靜態場景數據編輯和自動生成技術，可基于實體場景完成真實道路自動化還原，也可以對道路周圍樹木及信號燈等標識根據不同拓撲結構進行自動的排布組合，生成更多的衍生虛擬場景。

        c、人為創建所需的環境，可以只包括那些簡單的典型道路和場景，也可以把復雜的立交橋，隧道，各種障礙物，車道線和交通標志包括進來，用于不同的仿真測試和訓練目的。

2） 動態場景構建方案

        a、用實際路上采集的海量真實數據，經過算法抽取，結合已有的高精地圖，做動態場景重建；

        b、對多元類型數據進行整合與加工，通過算法構建逼近真實的智能體行為模型，可實現差異化動態場景的快速搭建；

        c、隨機交通流的生成可模擬復雜的交通環境，通過設置車輛，行人，非機動車的密度，根據統計學的比例自動生成，大大提升了整個場景搭建的速度；

3）傳感器仿真

        即環境感知傳感器的建模能力需要對傳感器物理原理的大量先驗知識和經驗。傳感器仿真三個不同層級的仿真：

        a、物理信號的仿真 - 就是直接仿真傳感器接收到的信號，如攝像頭：直接仿真攝像頭檢測到的光學信號；雷達：直接仿真聲波和電磁波信號。

        b、原始信號仿真 - 即把傳感器的探測單元拆掉，因為控制電控嵌入系統中有專門的數字處理芯片，可以直接仿真數字處理芯片的輸入單元。

        c、目標級信號仿真 - 目標級輸入信號一般是CAN總線輸入信號或者其他通訊協議格式輸入信號。比如差分GPS和IMU可以通過串口通訊來仿真。

        傳感器仿真層級結構圖

4）車輛動力學仿真

        一般將車輛模型參數化，包括：車體模型參數化，輪胎模型參數化，制動系統模型參數化，轉向系統模型參數化，動力系統模型參數化，傳動系統模型參數化，空氣動力學模型參數化，硬件IO接口模型參數化，根據實際測試車輛的動力學配置合適的參數。使用這些復雜的車輛參數，可以保證車輛的仿真精度更高，使被控對象更接近于真實的對象。

車輛動力學仿真測試示例

5）并行計算

        a、在有了豐富的交通場景庫，準確的傳感器模型和車輛動力學仿真模型后，如何通過仿真平臺加速自動駕駛算法測試和驗證的迭代周期，這一問題可以通過純軟件方式的并行計算架構實現；

        b、并行計算或稱平行計算是相對于串行計算來說的，它是一種一次可執行多個指令的算法，目的是提高計算速度，以及通過擴大問題求解規模，以解決大型而復雜的計算問題。

        c、并行計算可分為時間上的并行和空間上的并行。時間上的并行就是指流水線技術，而空間上的并行則是指用多個處理器并發的執行計算；