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本文作者: 于胜越 | 2019-05-31 18:29 |
L3量产在即,自动驾驶仿真测试已经成为大多数企业研发自动驾驶系统的刚性需求。百度、腾讯、Waymo、Pony.ai等企业内部都在自研仿真系统;业内也开始出现51VR、AAI、CARLA、Cognata、Panosim等服务于汽车行业的外部商业软件。自动驾驶仿真技术正在掀起一波浪潮。这也催生着行业标准的加速到来。
第六届国际智能网联汽车技术年会(CICV)期间,第三方自动驾驶仿真系统供应商51VR牵手产研用多家企业组织,发布了国内首部自动驾驶仿真蓝皮书《中国自动驾驶仿真技术研究报告(2019)》(以下简称《报告》)。
自动驾驶仿真蓝皮书由第三方自动驾驶仿真系统供应商51VR发起,产研用多方联合参与,包括清华大学苏州汽车研究院、广汽研究院智能网联技术研发中心、中国汽车技术研究中心智能汽车研究室暨汽车软件测评中心、江苏省智能网联汽车创新中心、北京智能车联产业创新中心、奇点汽车。
清华大学苏州汽车研究院院长成波教授提到,“国内自动驾驶仿真行业尚处于起步阶段,但正在打破国外仿真软件长期垄断的状况。”
现阶段,国外自动驾驶仿真产品占据市场主导地位,这导致仿真产品标准同样由国外软件主导,从而造成数据格式各异,让国内的数据标准受到限制。在国内外自动驾驶纷纷制定标准建立标准的窗口期,抢占技术规范的制高点则至关重要。
作为国内首部介绍中国自动驾驶仿真测试发展现状的工具书,《报告》从仿真测试市场需求分析、方法应用、搭建技术方案、软件现状、虚拟场景数据库、示范区测试方法介绍、标准介绍、挑战及发展趋势八个部分,对自动驾驶仿真技术进行了介绍。
按照美国高速公路管理局的统计数据,驾驶者平均需要行驶85万公里才会经历一次警方报告事故,接近1.5亿公里才会经历一次致命事故。因此,每个自动驾驶系统需要 160 亿公里的驾驶数据来进行系统优化。照这样计算,需要配置一支1000 辆自动驾驶测试车的车队,花费大约 50 年的时间,才能完成足够的里程测试。
自动驾驶仿真系统则通过提供更加丰富多样的静态环境,连续动态的随机交通流,结合边缘案例与危险案例的参数泛化技术,可以在有限的虚拟测试里程内有效增加高训练价值场景出现的频度与密度。
广汽研究院智能驾驶技术部负责人郭继舜向雷锋网新智驾表示,对于主机厂而言,自动驾驶仿真平台的加持可帮助主机厂减少自动驾驶实车路测测试,进而降低成本;同时,自动驾驶仿真平台可提供真实路测场景中不易出现或设计的道路工况,为自动驾驶系统检测提供更多边角案例。
“以往虚拟仿真平台是实车测试平台的补充角色,到L3及以上自动驾驶阶段,虚拟仿真测试则成为自动驾驶研发过程中必不可少的一环。”雷锋网新智驾了解到,目前广汽虚拟仿真测试在自动驾驶研发过程中占比超60%,未来将提升至80%。
数据来源的多样性、转换效率及边缘案例是主机厂的关注重点。51VR创始人兼CEO李熠曾提到,想要让一辆自动驾驶汽车变得越来越聪明,需要源源不断的数据喂养。这离不开成千上万的边缘案例,且还要保证数据的真实性及多样性。
对于现阶段国内自动驾驶仿真平台的发展现状,在郭继舜看来,国内自动驾驶仿真平台属于从无到有的过程,现阶段仍处于感知决策层面的仿真,控制层面仍由国外软件进行替代,双方打通是未来发展趋势。
据雷锋网新智驾了解,2018年,广汽研究院同51VR签署战略合作协议,实现多人与自动驾驶车的虚拟交互驾驶,在仿真平台中在环测试车辆的稳定性与安全性。
*自动驾驶仿真静态场景编辑与训练
在自动驾驶仿真产业链上,51VR瞄准三大类型客户:车厂;检测机构,包括国家级实验室,测试场,示范区等;科技算法公司。
对于汽车制造与技术企业而言,自动驾驶仿真系统贯穿产品的研发与使用生命全周期。对于国家监管与测试机构而言,自动驾驶系统仿真还可作为分析与检测工具,可对汽车功能安全性与智能水平高低进行评价。
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