在發出這個問題之前，我們首先要知道，自動駕駛汽車要想真正上路，必須經過多重安全測試，而路測是必不可少的重要環節。
根據美國蘭德智庫的估算，壹個自動駕駛系統至少需要驗證110英裏(約170-18億公裏)，才能滿足量產的條件。這意味著，即使是擁有65，438+000輛測試車輛的自動駕駛車隊，以平均每小時25英裏(40公裏)的速度每天24小時進行測試，也需要大約500年的時間。
同時，壹輛成熟的自動駕駛汽車還需要在暴風雪、暴雨、強烈陽光等極端條件下，靈敏地識別道路上的物體，並做出正確快速的反應。但是，在自然環境中，這些極端情況並不經常出現，很多極端情況是非常危險的，必須在測試中估計。所以，只在現場進行自駕路測，效率低，成本高，也不全面。在這樣的情況下，壹個能夠提供完善的虛擬現實路測環境的仿真平臺成為了自動駕駛汽車進行路測的高性價比選擇。今天我們就來看看那些國內外知名的自動駕駛仿真系統是如何進行虛擬道路測試的。
英偉達:驅動？constellation——基於兩種不同服務器的計算平臺
在可編程圖形處理技術方面處於世界領先地位的NVIDIA在去年3月正式宣布雲自動駕駛模擬平臺Drive上市。星座.
開車？Constellation使用照片級逼真模擬和基於雲的自動駕駛汽車測試系統，這是壹個基於兩個不同服務器的計算平臺。第壹臺服務器正在運行？英偉達？開車？Sim？模擬自動駕駛汽車的傳感器(如攝像頭、激光雷達和雷達)的軟件。開車？Sim軟件可以生成照片級的數據流，以創建大量不同的測試環境，例如，它可以模擬不同的天氣條件，如暴雨和暴風雪，壹天中不同時間的光線變化，以及所有不同類型的道路和地形。第二臺服務器配備了？英偉達？開車？帕伽索斯？AI？汽車計算平臺可以運行自動駕駛汽車的完整軟件堆棧，可以像道路上的傳感器壹樣處理模擬數據。
NVIDIA Drive？星座
騰訊:TAD？Sim-like大型RPG遊戲的模擬平臺
眾所周知，目前很多自動駕駛的主流仿真系統都是根據遊戲引擎開發的，而擅長遊戲開發和管理的騰訊也將專業遊戲引擎、工業車輛動力學模型、虛擬和真實交通流等技術應用到了自動駕駛仿真平臺TAD？Sim(騰訊？自主？開車？模擬器)，這也是騰訊作為自動駕駛模擬平臺的獨特優勢。
在泰德？無限接近真實世界的Sim，既能滿足自動駕駛汽車的叠代測試需求，又能提高自動駕駛技術的研發效率。泰德。Sim內置的高精度地圖，可以完成真實車輛中所有模塊的感知、決策、控制算法等閉環仿真驗證，完成不同天氣、光照條件下的幾何模擬，測試車輛的感知能力、決策能力和車輛控制模擬。結合采集的交通流數據和極端交通場景的模擬，TAD？Sim可以進行各種攻擊性駕駛和極限自動駕駛測試，以更高效、更安全的方式完成現實世界中無法進行的各種測試。
去年，騰訊與寶馬在自動駕駛領域達成戰略合作，分析和處理中國復雜多變的駕駛場景，幫助寶馬開發符合中國市場的自動駕駛技術和產品。另外泰德。Sim還可以為決策部門和交通管理部門提供交通調度管理、道路和交通規劃、自動駕駛法規研究等方面的測試。全力輔助自動駕駛的量產。
騰訊TAD？Sim復雜道路模擬
Waymo:Carcraft——把現實變成虛擬現實的“先驅”。
從最初的“谷歌無人車”到後來的谷歌Waymo，谷歌可以說是自動駕駛研究領域的“老大哥”。不久前，谷歌宣布？由Waymo自主研發的模擬測試軟件Carcraft，已經模擬了1000億英裏的道路場景，支持對Waymo車型進行大規模測試。
由於自動駕駛汽車需要使用網絡神經和算法進行持續學習，Carcraft設置的各種路況可以讓車輛從中學習更多。Waymo？測試車輛在路上遇到的很多情況都可以直接在模擬器中進行模糊處理，程序員也可以疊加各種情況，制造出各種極端情況。Carcraft的模擬得到的數據可以反饋到現實世界的測試車輛上，這樣車輛就會越來越強大。對於之前還在用“場景回放”進行測試的Waymo來說，Carcraft在自動駕駛的研究中發揮了前所未有的重要作用，甚至對於世界自動駕駛技術來說，Carcraft都具有重要意義。
2019年底，Waymo？宣布收購英國模擬技術公司Latent？邏輯用於幫助Waymo實現更真實的模擬技術，更好地預測和規劃自動駕駛。
目前，國內的自動駕駛模擬系統還處於起步階段。即使是國際上仿真技術比較成熟的公司，在國內的道路場景開發和駕駛員行為仿真方面也不夠成熟。從另壹個角度來看，這實際上為中國本土公司開發自動駕駛的仿真技術釋放了壹個很好的機會。期待越來越多像騰訊這樣的本土科技企業加入到自動駕駛仿真系統的建設中來，構建中國特色的仿真測試環境，助力成熟的無人駕駛技術早日實現。
本文來自車家作者汽車之家，不代表汽車之家立場。