仿真测试如何决定自动驾驶落地速度
仿真测试如何决定自动驾驶落地速度
- 王工 | 仿真测试工程师，某汽车研发中心
为何自动驾驶量产落地屡屡受阻？核心痛点在于安全验证不充分、长尾场景难覆盖。仿真测试作为关键解决方案，正成为加速落地的核心引擎。
本场演讲先剖析落地困境：自动驾驶系统复杂且长尾场景容错率低，传统测试难以保障安全；再详解仿真验证架构，从模型到整车级多层级验证适配全开发阶段。通过虚拟传感器融合仿真与高精地图仿真，还原真实感知环境。最终以高保真数字孪生实现硬件、车辆在环的精准验证，帮客户降低测试成本、缩短开发周期，筑牢安全防线，加速自动驾驶规模化落地。
（点击视频观看高清版本）
精选Q&A
HIL测试要求仿真器具备什么样的能力？
在HIL测试中，aiSim这样的仿真器扮演着“虚拟世界生成器”与“传感器数据源”的核心角色，负责替代真实的物理道路环境。
这就要求仿真器必须具备高保真的传感器物理建模能力（能输出通过物理渲染的Raw图像、点云或雷达波形以“欺骗”感知算法）、确定性的实时运行能力（确保与ECU的时钟毫秒级同步，不丢帧不卡顿）以及开放的硬件接口支持（能将数据流直接输送给视频注入板卡或CAN/以太网接口），从而在实验室中构建出覆盖边缘场景的高置信度闭环测试环境。
端到端自动驾驶测试相比于传统测试有什么区别？
传统的自驾测试是高度解耦，可能将感知、规控等环节分开进行测试，每个环节有着不同的输入源和输出数据。
而端到端模型是一体化的，可能传感器的数据输入后，就直接得到最终的规控结果。这对仿真测试提出了全新要求，不能使用之前不同环节进行数据注入的方式，要求仿真器能提供高保真的传感器数据，保证仿真测试环境与真实环境高度一致。并且测试指标有了新的变化，需要建立基于驾驶结果的全新闭环评价体系。