戏说自动驾驶之四 自动驾驶的仿真测试 中国学科技卷智能册AI篇

戏说自动驾驶之四

自动驾驶的仿真测试

中国学科技卷智能册AI篇

  安  文

自动驾驶的仿真测试

仿真测试是自动驾驶重要的关键技术之一。

自动驾驶汽车在大规模商业化应用前，需要进行大量测试。相关研究报告指出：在不犯错误情况下，自动驾驶汽车要行驶4.4亿公里，才能证明其在车祸致死率和人类驾驶员的水平相当。设由100辆自动驾驶汽车，每天测试24小时，一年测试365天，测试平均时速60公里\小时，需要耗时8.37年，相当于一辆车在地球与月球之间往返572次。显然，采用实际道路测试将耗费大量时间。而仿真测试可提供一种高效率、低成本的自动驾驶测试。

作为自动驾驶重要的关键技术，仿真测试需要关注的一大挑战，是异常交通场景的感知与处理。由于异常交通场景出现概率低、缺乏测试数据，因此需要利用图形学、计算机视觉生成多样化测试数据，在仿真环境对自动驾驶车辆进行充分快速的测试验证。

这里给出了一种基于大模型的自动驾驶仿真技术的基本框架。应用机器学习可生成多样性交通场景，来评价自动驾驶系统在不同交通场景下的驾驶性能，如安全性、舒适性、协调性，和算法的可靠性，以及是否遵守相关法律法规。该基本框架由数据集，包括注入的真实传感器数据、机器场景描述、测试场景分类、典型场景选择与表征、典型场景生成，包含一些副样本等五大部分组成。

这里是自动驾驶仿真系统测试生成多样性交通场景，如前车变道，对交通场景标识识别，夜间会车，以及前方突然出现行人。

自动驾驶研究二十余年，取得很大进步，但实现完全自动驾驶依然是令人兴奋而又望而生畏的艰难挑战。

     本文源于常州已故老市长陈鸿昌先生生前嘱托进行的资料搜集工作，谨向陈老市长致以崇高敬礼！