智能驾驶仿真测试的量产应用及 AI 赋能
智能驾驶仿真测试的量产应用及 AI 赋能
- 高工 | 智驾负责人，某国内知名OEM
当智能驾驶技术向高阶迈进，如何在量产落地前高效验证功能安全性、覆盖复杂长尾场景，同时降低路测成本与时间损耗？传统测试方案难以平衡 “全面性” 与 “经济性” 的痛点，正成为行业量产提速的关键阻碍。
本场演讲将聚焦智能驾驶仿真测试的核心定位与价值，拆解适配量产需求的仿真系统方案：从 SIL（软件在环）的轻量化快速验证，到 HIL（硬件在环）的全链路真实环境模拟，再到 Logsim 环境的长里程回灌能力，我们将针对不同测试阶段的需求，提供灵活可配置的解决方案。最后，通过量产项目实践案例，展示方案的落地效果，同时展望 AI 赋能下的仿真测试新机遇与新方向：从 AI 驱动的场景重建与泛化，到智能数据清洗与自动标注，再到复杂场景的自动化评价，探讨如何通过 AI 赋能，进一步提升测试场景的覆盖度、测试效率与评价精准度，为下一代智能驾驶技术的量产落地提供更加强劲的支撑。
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精选Q&A
场景搭建如何保证仿真环境真实度？
仿真场景的真实度和OpenDrive和OpenScenario本身并没有太多关系，因为他们相当于是数据格式的一种定义。
对于仿真场景真实度，需要关注被测对象。例如测试感知算法，那就要保证输入的视频流要足够真实，在仿真环境中就要有足够真实的传感器模型。并且，组建一套满足所有测试要求的仿真环境是困难的，通常还是根据想要测试的环节，使用特定的数据源注入。
算法闭环评估有没有相对成型的方法论？
对于算法评测显然case by case是不够的。
1. 首先需要针对你评测的算法建立评价指标体系。也就是你要评价他什么；
2 .根据测评体系，去搭建你的仿真系统，解决怎么测的问题；
3. 每个评价目标，需要搭建数据库和评价器metrics。
实践来讲，算法无非感知和规控。感知更注重环境、目标的探测精度评价；而规控更侧重道路类型、目标车动作场景下的决策评价、规划的轨迹线评价。