上圖是保時捷的開發(fā)人員正在創(chuàng)建一個虛擬世界，在其中測試，培訓(xùn)和驗證駕駛員輔助系統(tǒng)和自動駕駛功能。在保時捷工程虛擬ADAS測試中心（PEVATeC），正在創(chuàng)建具有逼真效果的計算機生成環(huán)境，該環(huán)境與真實交通中的測試幾乎沒有什么區(qū)別。

沒有人比駕駛員輔助系統(tǒng)更專注于交通狀況。但是，與經(jīng)驗豐富的駕駛員相比，光學(xué)和基于雷達的傳感器系統(tǒng)都需要更準(zhǔn)確地捕獲環(huán)境信息。利用安裝在汽車中并聯(lián)網(wǎng)的眾多攝像頭，雷達，激光雷達和超聲波系統(tǒng)的數(shù)據(jù)，算法可以在幾分之一秒內(nèi)確定控制策略，以便在危險情況下更好地控制車輛。而且他們以非凡的精度做到了。因此，不足為奇的是，駕駛員輔助系統(tǒng)（在行話中也稱為ADAS）可明顯降低道路事故的風(fēng)險。借助每個ADAS系統(tǒng)，汽車開發(fā)人員離無事故駕駛的愿景又近了一步。

對于自動駕駛尤其如此。在先進開發(fā)方法的幫助下，工程師們在開發(fā)方面取得了長足進步，但距離掌握所有技術(shù)的要求還差得很遠。盡管如此，在已知和限制條件下的公共道路上的試點項目中，無人駕駛車輛在低速行駛時表現(xiàn)出經(jīng)濟和安全的駕駛方式。然而，與具有精確定義的任務(wù)的駕駛員輔助系統(tǒng)相反，自動駕駛汽車必須能夠掌握所有駕駛情況并完全替代駕駛員。此外，ADAS和自動駕駛的關(guān)鍵條件不一定與人類駕駛員相同，并且尚未完全理解。

“在路上不可能對ADAS進行全部的測試。這就是我們開發(fā)PEVATeC的原因。”虛擬車輛開發(fā)高級經(jīng)理Frank Sayer說道。

自動駕駛?cè)匀恍枰罅繙y試。例如，美國智囊團蘭德公司（RAND Corporation）的科學(xué)家認為，全自動駕駛汽車必須行駛數(shù)億英里，在某些情況下甚至是數(shù)千億英里，才能以可靠的方式測試各個系統(tǒng)及其相互作用。他們聲稱，例如，將人類駕駛自動駕駛汽車造成的致命事故風(fēng)險降低約20％，需要約110億英里。如果每周一周七天，每天24小時使用100輛測試車，則測試將需要500年的時間，平均速度為每小時40公里，大約250年，平均速度為每小時80公里。明顯會帶來過高的開發(fā)成本。

即使在半自動駕駛的情況下，許多工程師也必須在數(shù)年的時間內(nèi)測試ADAS系統(tǒng)，以驗證每種可能的情況。弗蘭克·薩耶（Frank Sayer）充分意識到，這在經(jīng)濟上既不合理也不可行，更不用說對其他道路使用者也將極為危險。因此，保時捷的想法是通過數(shù)字化和計算機模擬將測試所需的公里數(shù)轉(zhuǎn)移到實驗室，即轉(zhuǎn)移到保時捷工程虛擬ADAS測試中心（PEVATeC）。

重現(xiàn)緊急情況

在模擬環(huán)境中進行試駕不僅便宜，省時，而且組織工作量更少，還可以重現(xiàn)和修改實際道路交通中的緊急情況。此外，模擬可以幫助發(fā)現(xiàn)人類駕駛員尚未理解的新的關(guān)鍵場景，但是對于確保在基于傳感器的自動駕駛的任何可能使用情況下確保安全至關(guān)重要。

保時捷工程虛擬ADAS測試中心（PEVATeC）員工，克魯日，2019年，保時捷股份公司計算機生成世界的專家：Cluj站點的員工在為PEVATeC開發(fā)軟件方面起著決定性的作用。

除了實用功能之外，系統(tǒng)創(chuàng)建的虛擬現(xiàn)實還必須能夠產(chǎn)生視覺上逼真的效果。數(shù)字復(fù)制的對象（例如道路，人行道，房屋墻壁和車輛）必須具有與實際道路交通中完全相同的屬性-只有這樣，它們才能為攝像機，激光雷達，雷達和超聲系統(tǒng)提供逼真的信息輸入。“基于物理的渲染”：現(xiàn)有的對象渲染方法意味著以簡化的方式模擬諸如表面結(jié)構(gòu)，顏色漸變和光源之類的屬性，這也節(jié)省了資源。相比之下，基于物理的渲染是一種經(jīng)過驗證的方法，可以對三維對象上的光反射和折射進行逼真的成像。這里的主要任務(wù)是代表物理上正確的光分布圖案。

為了最大程度地減少實際駕駛和虛擬駕駛測試之間的差異，PEVATeC的工程師正在努力研究盡可能精確的物理材料，以及重現(xiàn)接近真實生活的光的算法。這對于防止駕駛員輔助系統(tǒng)由于諸如臟污的相機鏡頭或雷達波的多次反射等因素造成的錯誤計算非常重要。由于這個原因，例如天氣情況和照明對車輛中基于攝像機的傳感器的影響可以通過按鈕的觸摸來顯示。“這還包括低日照，潮濕和反射的路面以及積雪覆蓋的路面的影響，”Sayer解釋道。

真實再現(xiàn)動態(tài)對象

將來，即使路面不平坦，系統(tǒng)也能夠像臟的相機鏡頭一樣真實地計算出來。實際上，即使在不同條件下的真實道路上進行測試也很難實現(xiàn)。此外，開發(fā)人員還可以使用許多虛擬對象，例如樹木和日常對象，以使街道環(huán)境盡可能逼真。畢竟，即使在行駛路線令人困惑的地方，自動駕駛汽車也必須意識到潛在的風(fēng)險。這包括將動態(tài)對象集成到模擬中的能力，這意味著應(yīng)該在數(shù)字3D世界中自然移動的人，自行車手和其他道路使用者。

Simulink，ROS和OpenDRIVE可以通過數(shù)據(jù)接口連接到PEVATeC。

如果現(xiàn)在在真實和虛擬駕駛測試中將各個方案進行比較，則可以得出有關(guān)整體模擬準(zhǔn)確性的結(jié)論。這也導(dǎo)致出現(xiàn)了越來越精確的基礎(chǔ)，可以通過仿真來優(yōu)化車輛中的傳感器系統(tǒng)，例如通過虛擬測試車輛中超聲傳感器的不同安裝位置。這樣可以快速驗證和校準(zhǔn)基于光學(xué)和雷達的傳感器。例如，開發(fā)過程中涉及的所有部門都可以使用Simulink，ROS或OpenDRIVE的數(shù)據(jù)接口，以便以后將結(jié)果集成到整個車輛的仿真中。

PEVATeC執(zhí)行的另一個重要任務(wù)是對象的分類。即使在最困難的條件下，傳感器智能也必須編程以識別交通標(biāo)志、人員和情況。這需要訓(xùn)練圖像識別軟件，同時使用人工智能以及真實和模擬圖像數(shù)據(jù)的組合來完成?？梢越柚鷻C器學(xué)習(xí)對系統(tǒng)進行訓(xùn)練，以正確分類對象和情況。高性能計算機會自動執(zhí)行此標(biāo)記過程。僅在模擬場景中，所有對象都是已知的，并位于游戲引擎中。這樣，可以自動識別，確定尺寸和特征化圖像中的對象。

ADAS測試中心：高性能計算中心的基礎(chǔ)架構(gòu)

由于新車輛功能的虛擬測試，培訓(xùn)和驗證需要實時處理大量數(shù)據(jù)，因此，ADAS測試中心的未來基礎(chǔ)架構(gòu)將與高性能計算中心的基礎(chǔ)架構(gòu)相似。需要大量圖形芯片（GPU）來處理大量信息。GPU特別適合涉及自動駕駛的應(yīng)用，因為數(shù)學(xué)運算在其中并行運行。因此，它們也是PEVATeC概念的重要組成部分。此外，還具有用于測試和驗證不同ADAS系統(tǒng)所需的一組方案的存儲容量。有效數(shù)據(jù)的確定是開發(fā)可高效安全地將自動駕駛帶入道路的算法的必要前提。

總結(jié)

測試先進的駕駛員輔助系統(tǒng)和自動駕駛功能需要數(shù)十億公里的測試里程。單憑路測還不足以完成它。這就是保時捷工程技術(shù)公司開發(fā)PEVATeC的原因。專門用于3D模擬的計算機系統(tǒng)生成合成數(shù)據(jù)，作為車輛傳感器輸入。數(shù)據(jù)可以夠建出相當(dāng)真實的環(huán)境，以至于無法與現(xiàn)實區(qū)分開。這使得將許多測試從真實世界轉(zhuǎn)移到虛擬世界成為可能。