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智聯(lián)V課堂第一期課程精彩大回顧

2020-04-21 00:40:58·  來源：IVISTA智能汽車  
　
4月2日-14日，在相互探討、相互促進(jìn)的學(xué)習(xí)氛圍中，i-VISTA智聯(lián)V課堂第一期的自動駕駛虛擬仿真測試系統(tǒng)化解決方案系列課程圓滿完成。1、在線觀看人次累計超過7230
4月2日-14日，在相互探討、相互促進(jìn)的學(xué)習(xí)氛圍中，i-VISTA智聯(lián)V課堂第一期的自動駕駛虛擬仿真測試系統(tǒng)化解決方案系列課程圓滿完成。
1、在線觀看人次累計超過7230；
2、近600位學(xué)員加入智聯(lián)V課堂學(xué)習(xí)交流群；
3、權(quán)威人士現(xiàn)身，參與技術(shù)討論；
4、課上解答技術(shù)問題超過30個。
 
干貨盛宴
 
視頻回放：
精彩問答：
問：在采集多種自然駕駛數(shù)據(jù)后，蒙特卡洛式的主要作用是什么？
答：基于大量的道路交通數(shù)據(jù)，每一個數(shù)據(jù)維度都可以進(jìn)行統(tǒng)計獲得概率分布?；诟怕史植迹褂妹商乜逅惴梢赃M(jìn)行參數(shù)的重組，作為場景構(gòu)建的基礎(chǔ)參數(shù)，支持觸發(fā)式場景的設(shè)計，在一定程度上也可以支持隨機(jī)交通流的設(shè)計。
 
 
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精彩問答：
問：場景采集目標(biāo)客戶是哪方面？目前主機(jī)廠依靠供應(yīng)商黑盒開發(fā)adas是否還能應(yīng)用到虛擬仿真驗證？虛擬場景里的目標(biāo)位置信息是簡單的位置坐標(biāo)信息還是雷達(dá)數(shù)據(jù)信息，目前車輛很大一部分是目標(biāo)探測的問題，這一部分是否在仿真時忽略了，而更側(cè)重于策略仿真？
答：1各大主機(jī)廠都對仿真能力建設(shè)有很大的興趣，場景采集是其中一部分，所以相關(guān)能力的培養(yǎng)也很重要。2黑盒是可以進(jìn)行虛擬仿真驗證的，靠主機(jī)廠和供應(yīng)商進(jìn)行協(xié)調(diào)，開放部分權(quán)限，獲得相應(yīng)的數(shù)據(jù)后進(jìn)行仿真測試結(jié)果分析，虛擬仿真是實車測試的必要步驟。3目前的虛擬測試主要是側(cè)重于決策和控制的測試，虛擬場景的逼真程度是有限的，如果要做到很高的程度，前期和后期成本投入會非常大，同時相關(guān)的技術(shù)壁壘也會非常高。目前攝像頭的暗箱和雷達(dá)模擬器可以進(jìn)行一定程度的感知測試，達(dá)到部分的測試目的，目前常規(guī)的方法還沒有完全解決實際交通場景中可能出現(xiàn)的感知問題。
 
 
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精彩問答：
問：請問xosc格式在不同仿真器之間應(yīng)該如何進(jìn)行轉(zhuǎn)換呢？比如VTD可用的版本在carla等開源的仿真器導(dǎo)入的話會存在問題？有沒有一些工具，或者該如何修改xosc以適配仿真器呢
答：首先針對OpenX系列標(biāo)準(zhǔn)定義了一個標(biāo)準(zhǔn)的文件格式，如果說各家有適配問題，ASAM并不會負(fù)責(zé)針對標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行定制化。但是可以對標(biāo)準(zhǔn)的開發(fā)提出建議，在后續(xù)的開發(fā)中進(jìn)行完善。目前各家都有自己的標(biāo)準(zhǔn)，也有針對OpenDRIVE定制開發(fā)，針對用戶自定義開放接口，OpenSCENARIO也可以參考這種方式。 
 
 
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問：在采集多種自然駕駛數(shù)據(jù)后，蒙特卡洛式的主要作用是什么？
答：基于大量的道路交通數(shù)據(jù)，每一個數(shù)據(jù)維度都可以進(jìn)行統(tǒng)計獲得概率分布?；诟怕史植?，使用蒙特卡洛算法可以進(jìn)行參數(shù)的重組，作為場景構(gòu)建的基礎(chǔ)參數(shù)，支持觸發(fā)式場景的設(shè)計，在一定程度上也可以支持隨機(jī)交通流的設(shè)計。
 
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