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自動(dòng)駕駛仿真,究竟在仿什么?

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在使用智能駕駛的時(shí)候,你肯定關(guān)心這套系統(tǒng)的安全性吧?算法搭載到實(shí)車之前,是怎樣測試驗(yàn)證的呢?

幾個(gè)月前,我們做過一期游戲引擎進(jìn)入智能汽車產(chǎn)業(yè)的視頻。前些天,我們又和一家做虛擬世界的公司交流了一個(gè)有意思的話題——智能駕駛仿真。

智能駕駛系統(tǒng)正式量產(chǎn)上車前,仿真系統(tǒng)就是測試、驗(yàn)證的第一個(gè)考場。

駕駛仿真究竟是啥?

歡迎來到智車星球,今天,我們就來聊一聊推動(dòng)智能駕駛技術(shù)不斷迭代的背后功臣——智能駕駛仿真。

在說仿真前,我們先說說另一個(gè)概念——數(shù)字孿生。

它是什么意思,維基百科的解釋倒也不晦澀,更簡單粗暴些去理解,數(shù)字孿生就是在一個(gè)設(shè)備或系統(tǒng)的基礎(chǔ)上,創(chuàng)造一個(gè)數(shù)字版的“克隆體”。

比如經(jīng)典游戲《塞爾達(dá)傳說》,就可以看作是一個(gè)數(shù)字孿生世界。

關(guān)于數(shù)字孿生的起源有很多版本,在可以查到的資料中,美國空軍研究實(shí)驗(yàn)室和美國宇航局都是數(shù)字孿生概念提出者??哲妼?shí)驗(yàn)室希望解決老舊飛機(jī)的健康診斷與預(yù)測問題,降低飛機(jī)運(yùn)維成本、提高利用率。宇航局則希望解決太空探測運(yùn)載工具的健康診斷與預(yù)測問題。

領(lǐng)域不同,但有兩個(gè)很關(guān)鍵的相同點(diǎn)——

1、對(duì)于數(shù)字孿生的提出是問題驅(qū)動(dòng),而不是技術(shù)驅(qū)動(dòng)的。

2、目的都是為了大幅有效地降低成本。

這點(diǎn)很好理解,畢竟,要驗(yàn)證一款新設(shè)計(jì)的火箭能否順利升空,不能先制造出好幾個(gè)反復(fù)發(fā)射驗(yàn)證,那樣不僅研發(fā)周期過長,成本還會(huì)高到離譜,就算是敢放大煙花的馬斯克也不敢這么隨便造。

回過頭來看智能駕駛,不光有驗(yàn)證成本的問題,還有人身安全的問題,必須盡量確保自身安全,且不會(huì)對(duì)道路上的其他人造成傷害,因此,在一個(gè)虛擬的驗(yàn)證環(huán)境先驗(yàn)證,就非常重要。

那么,實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生,都需要哪些核心技術(shù)?

首先是建模、渲染,將三維模型處理得更加貼近現(xiàn)實(shí)生活,呈現(xiàn)出與實(shí)物類似的質(zhì)感,然后就是仿真,是的,終于要講到這個(gè)視頻的主角了,它其實(shí)是實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生的核心技術(shù)之一。

如果說數(shù)字孿生是《塞爾達(dá)傳說》構(gòu)建的虛擬世界,仿真就是玩家在游戲中進(jìn)行的各種探險(xiǎn)活動(dòng)。玩家可以選擇不同的路徑、采取不同的策略,與游戲世界中的角色互動(dòng),完成各種任務(wù)和挑戰(zhàn)。仿真過程模擬了真實(shí)世界中的行為和情景,玩家可以通過在游戲中的實(shí)驗(yàn)、觀察、決策來獲得游戲世界的成功。

具體到智能駕駛仿真,是建立車輛模型,同時(shí)將車輛行駛場景進(jìn)行數(shù)字化還原,建立盡可能接近真實(shí)世界的系統(tǒng)模型,這樣通過軟件仿真就可對(duì)智能駕駛系統(tǒng)和算法進(jìn)行測試。

仿真流程大概是這樣,搭載初始版本算法的智能駕駛車輛在仿真系統(tǒng)行駛,系統(tǒng)會(huì)模擬各種道路工況,當(dāng)算法響應(yīng)不符合預(yù)期時(shí),系統(tǒng)會(huì)將當(dāng)時(shí)的日志進(jìn)行保存,研發(fā)人員會(huì)針對(duì)這些問題予以分析解決,并在仿真的支持下復(fù)現(xiàn)驗(yàn)證,從而進(jìn)行算法的迭代,提升可靠性。

那么仿真究竟要仿什么?要構(gòu)造怎樣的輸入?

首先是還原與真實(shí)世界一致的交通靜態(tài)元素,比如道路、交通標(biāo)志、護(hù)欄、樹木、建筑等等。當(dāng)前,大多數(shù)智能駕駛仿真軟件或平臺(tái)都采用使用三維建模軟件創(chuàng)建“素材庫”,利用高精地圖的矢量化圖形對(duì)道路要素進(jìn)行重建,然后再利用專業(yè)軟件添加建筑、樹木、地形等其他靜態(tài)要素。

△圖片來自51Sim

有了靜態(tài)環(huán)境,還要有動(dòng)態(tài)場景。

動(dòng)態(tài)場景的生成包括兩方面:一是微觀的行人、車輛、天氣;二是宏觀的交通流場景構(gòu)建。

如何自動(dòng)化生成合乎現(xiàn)實(shí)邏輯的交通參與者,是一個(gè)難點(diǎn)。

同時(shí),天氣變化、光照變化等動(dòng)態(tài)要素,需要嚴(yán)格遵循現(xiàn)實(shí)世界的物理規(guī)律,在這里,游戲引擎就能發(fā)揮重要的作用,其在場景渲染、物理引擎等真實(shí)場景模擬的能力上,比傳統(tǒng)仿真軟件強(qiáng)大許多。

△圖片來自51Sim

因此,很多最新的智能駕駛仿真平臺(tái),均是基于游戲引擎開發(fā),比如微軟AirSim、騰訊TAD Sim,51sim等,都是基于Unreal引擎開發(fā)。對(duì)游戲引擎感興趣的朋友,請(qǐng)點(diǎn)擊:當(dāng)游戲引擎“卷”進(jìn)電動(dòng)車,奇妙的事發(fā)生了 | 智車星球,視頻鏈接我們也放到文章結(jié)尾了,歡迎收看。

說完了靜態(tài)和動(dòng)態(tài)環(huán)境模塊,我們再來看看傳感器模塊。

傳感器作為智能駕駛車輛的“眼睛”,用于感知外部環(huán)境、發(fā)現(xiàn)并分類障礙物、預(yù)測速度,協(xié)助精確定位車輛周圍的環(huán)境等。

從仿真角度看,無論哪種傳感器,理論上都可以從以下三個(gè)不同的層級(jí)仿真:對(duì)物理信號(hào)進(jìn)行仿真、對(duì)原始信號(hào)進(jìn)行仿真以及對(duì)傳感器目標(biāo)進(jìn)行仿真。

攝像頭直接仿真攝像頭檢測到的光學(xué)信號(hào),雷達(dá)直接仿真聲波和電磁波信號(hào)就是物理信號(hào)仿真,原始信號(hào)仿真是把傳感器探測單元拆掉,因?yàn)樵诳刂齐娍厍度胧较到y(tǒng)中有專門的數(shù)字處理芯片,可以直接仿真數(shù)字處理芯片的輸入單元。傳感器目標(biāo)仿真,即傳感器感知和決策如果是分為兩個(gè)不同層級(jí)的芯片來做,那么可以將傳感器檢測的理想目標(biāo)直接仿真到?jīng)Q策層算法輸入端。一般來說,通過軟件仿真的方式達(dá)到目標(biāo)級(jí)仿真,提供真值是比較容易做到的,而原始信號(hào),尤其是物理信號(hào)的仿真,則需要使用大量的仿真設(shè)備,相對(duì)比較復(fù)雜。

在車輛仿真中發(fā)展最早也最完善的部分,就是動(dòng)力學(xué)模塊。在智能駕駛仿真過程中,需要借助車輛的動(dòng)力學(xué)模型,來對(duì)決策、控制算法進(jìn)行客觀的評(píng)估。

傳統(tǒng)的商業(yè)仿真軟件在這個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)非常成熟,一般將實(shí)際測試車輛的車體模型、輪胎模型、制動(dòng)系統(tǒng)模型、傳動(dòng)系統(tǒng)模型等都參數(shù)化,根據(jù)車輛的動(dòng)力學(xué)模塊配置合適參數(shù),從而模擬測算車輛在智能駕駛系統(tǒng)操控下的能力和極限。

除了以上提到的智能駕駛仿真主要模塊外,還有高精地圖、仿真接口等模塊,每個(gè)模塊都有一些需要解決的關(guān)鍵仿真問題。

總的來說,如何讓模擬數(shù)據(jù)具有現(xiàn)實(shí)世界的真實(shí)性和豐富性是最大的挑戰(zhàn),目前,智能駕駛仿真對(duì)真實(shí)測試的可替代性仍然面臨一些質(zhì)疑,相信隨著體系標(biāo)準(zhǔn)的完善、技術(shù)的迭代,仿真會(huì)為智能駕駛推進(jìn)帶來更大的助力。

后續(xù)我們還將推出相關(guān)內(nèi)容聊一聊智能駕駛仿真的標(biāo)準(zhǔn)建立、代表企業(yè)等,如果你有其他感興趣的點(diǎn),歡迎留言告訴我們。

特別聲明:以上內(nèi)容(如有圖片或視頻亦包括在內(nèi))為自媒體平臺(tái)“網(wǎng)易號(hào)”用戶上傳并發(fā)布,本平臺(tái)僅提供信息存儲(chǔ)服務(wù)。

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