突破自動駕駛測試瓶頸 | 騰訊模擬仿真平臺詳解
騰訊作為國內自動駕駛領域的頭部玩家之一,從2017年開始研發(fā)模擬仿真平臺的三維場景及傳感器仿真、數(shù)據(jù)驅動交通流模擬豐富的測試場景、場景型云仿真及虛擬城市型云仿真并行等核心能力,使騰訊自動駕駛模擬仿真平臺處于國內領先地位。近日,騰訊自動駕駛模擬
仿真平臺負責人孫馳天分享了其對市場痛點及應用趨勢的分析。
首先,自動駕駛作為人工智能技術的“皇冠”,其感知算法的訓練需要采集大量的數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)集需要涵蓋不同的天氣、路況等交通條件,但是訓練數(shù)據(jù)采集和標注的成本非常高昂,每年全球的自動駕駛開發(fā)者僅在第三方數(shù)據(jù)服務這一領域的資金投入就超過十億美元。
其次,在算法的測試驗證上,行業(yè)普遍認為一套自動駕駛算法需要至少110億英里的測試,才能達到量產應用的條件,這個距離相當于在太陽和地球之間往返50余次。而且110億英里測試距離是針對特定一個版本的自動駕駛算法來說的,一旦算法升級,還需要重新測試,任何公司都無法承受這個成本。”

首先是場景的幾何還原,運用模擬仿真平臺對某個現(xiàn)實場景進行還原,就要求這個場景里所有建筑、障礙物、道路元素、車輛的高度、寬度以及彼此之間的相對距離都與真實世界保持一致,完成這一步依賴于前期的數(shù)據(jù)采集、標定以及三維重建技術。
第二步就是對場景的物理規(guī)律進行還原。比如,自動駕駛汽車上會搭載許多雷達,不同的雷達探測距離、反射時間會有差異,車輛在運行的過程中會受到路面摩擦系數(shù)、風阻系數(shù)的影響、踩油門會加速、踩剎車會減速等。模擬仿真平臺需要借助傳感器模型以及車輛動力學模型等組件,讓這些物體元素的運行規(guī)律與真實世界保持一致。
當仿真場景的幾何還原和物理規(guī)律還原,都做的足夠精確,再借由游戲引擎技術讓這個仿真世界動起來,這時候自動駕駛的汽車在仿真環(huán)境下的感知、決策過程以及周圍交通參與者的運行軌跡和模式就能與真實世界保持一致,也就完成了場景的邏輯還原。只有做到這一步,自動駕駛汽車在模擬仿真平臺中的測試結果才具有參考價值和意義。

但是在模擬仿真系統(tǒng)里,所有的元素都是測試者來構建的,所以測試者可以很清楚的知道一個物體的“真值”,比如說一棵樹精確的坐標位置,汽車、障礙物、行人的前進方向,加速度等數(shù)值都是絕對精確的。自帶“真值”這個特點,可以讓仿真測試得到的數(shù)據(jù)比現(xiàn)實中更精確,這對完善自動駕駛的算法,有非常重要的意義。
首先,模擬仿真平臺的場景構建能力,也就是場景的豐富性。一般來說,利用場景器進行,或者將場景數(shù)據(jù)輸入仿真平臺,進行回放性的仿真,場景中的元素都是相對固定的。當測試者希望改變自動駕駛算法,也就是主車行為時,這些場景元素不會做出相應的改變,沒有交互性。如果能夠依據(jù)需要靈活構建場景,實現(xiàn)環(huán)境和交通流的智能化和自動化生成,路采數(shù)據(jù)的利用率將被放大數(shù)倍,這對算法迭代的加速是很有意義的。
其次,仿真平臺應該具有本地調試+云端快速驗證的能力,或者說是高并發(fā)場景的能力。可以將本地訓練好的自動駕駛算法,上傳到云端同時進行大量的回歸測試驗證,再把結果返回到本地去做算法的精細調試,從而有效提升自動駕駛算法開發(fā)與測試的效率。
最后,完善的模擬仿真平臺應該具備一個系統(tǒng)滿足全算法閉環(huán)驗證,或者是任一算法開環(huán)驗證,同時保持所有算法在系統(tǒng)內的仿真一致性的能力,這是非常關鍵的一點。一套完善的自動駕駛算法是預測、定位、感知、決策、控制等多個算法的融合,每個算法團隊都可能有特別的需求。使用一套軟件來滿足算法不同階段的驗證,滿足模型在環(huán)、軟件在環(huán)、硬件在環(huán)、車輛在環(huán)全流程的使用需求,不但能提供良好的用戶體驗,還能避免跨軟件算法驗證導致的仿真結果不一致的情況,這對自動駕駛算法驗證同樣非常重要。

總結起來,TAD Sim有三大核心能力,首先是基于騰訊強大的游戲引擎能力運行傳感器建模和標定,能保證其三維場景的仿真以及傳感器的仿真具有業(yè)內領先的真實度和精準度。其次,TAD Sim場景生成系統(tǒng)支持多種場景來源,除了比較常見的場景器和回放型的路采數(shù)據(jù)仿真,還可以運用大量路采數(shù)據(jù)訓練交通流AI,生成真實度高、交互性強的場景AI,來進行閉環(huán)仿真,大大提高路采數(shù)據(jù)的利用率。
最后,基于騰訊云服務,TAD Sim可以同時在本地和云端部署測試場景。其中云端部署包含了場景云仿真和虛擬城市云仿真兩種形式。這兩種形式相輔相成,不但能大大提升自動駕駛算法測試效率,對算法的完善和迭代也有重要推動作用。
具體來說,場景云仿真中每個節(jié)點是對單個場景的仿真,但可在云端同時運行大量節(jié)點;而虛擬城市云仿真,可以加載一個城市級的高精度地圖,在上面部署上百萬輛的交通流車輛和上千臺自動駕駛主車,去進行24小時*7的不間斷的測試。通過虛擬城市云仿真的大規(guī)模測試,可以幫助我們尋找到自動駕駛算法處理不好的場景,來進行針對性的算法完善和測試。虛擬城市云仿真源源不斷地為場景云仿真補充場景庫,兩者形成互相促進的作用。

去年底,騰訊自動駕駛團隊與國家智能網(wǎng)聯(lián)汽車(長沙)測試區(qū)合作建設“智能網(wǎng)聯(lián)汽車仿真實驗室”,基于高精度地圖和三維重建技術,對長沙測試區(qū)的地理全貌進行數(shù)字化建模,實現(xiàn)在仿真環(huán)境下進行安全、高效的智能汽車實驗。
根據(jù)《智能汽車創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略》,2025年我國將實現(xiàn)有條件自動駕駛的智能汽車規(guī)?;a??梢灶A見在接下來的幾年中,自動駕駛產業(yè)鏈中的各方,都將一路疾馳。
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