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谈谈自动驾驶仿真万字长文 什么是自动驾驶仿真？个人来下一个不成熟的定义，自动驾驶仿真是借助计算机虚拟技术对实际交通系统进行某种层次的抽象。 仿真的重要性已经不容置疑，自动驾驶想要大规模商业化落地，仿真是绕不过去的。为什么？因为自动驾驶的核心痛点之一就是成本，而仿真测试能把大量自动驾驶开发和测试的成本转化为GPU的物料成本和工程师的知识经验成本，进而大大缓解该痛点。 当前，几乎每家自动驾驶公司或涉及相应业务的公司都在进行仿真相关的工作。但同是仿真，不同公司的水平却参差不齐，不同工程师的仿真工程经验也有很大差异。如何才能搭建一个良性的高效的自动驾驶仿真体系？如何才能成为一名优秀的自动驾驶仿真工程师？这是的未来讨论核心。 搭建自动驾驶仿真体系是一个下限很低，上限很高的事情。下载一个仿真软件，它可以是MATLAB，CarSim，也可以是CARLA、Lgsvl，或者是Prescan、VTD，通过文档学习一下仿真流程，就基本可以开始进行相关工作，这是大多数人对自动驾驶仿真的认识，也是这个细分领域门槛不高的佐证。但需要清楚的是，一个良性的自动驾驶仿真体系是一个标准的系统工程，它包括广义上的场景、系统以及评价三个主要模块，贯穿自动驾驶的开发、测试、落地以及运营等整个流程。有人说，需要让最熟悉自动驾驶系统的人来承担仿真相关工作，这个观点从某种程度上来说是正确的。 接下来就让我们按照这三个主要维度，来谈谈一个良性的自动驾驶仿真体系应该包括什么。 1 仿真场景 场景是仿真体系的开端，它在整个体系扮演着极其重要的角色，但其重要性相比于仿真系统却相对容易被忽略。而且随着仿真系统和评价体系的逐渐完善，越往后期，场景在整个体系中扮演的角色越重要。场景之所以有此地位，本质是因为其是对自动驾驶相关数据的一种价值提炼，是发挥数据价值的必须且高效的途径之一。基于场景的测试方法可以弥补基于里程的测试方法的局限性，在提高系统开发效率、产品落地效率方面都有重要作用。 以光照程度为自变量的场景 场景是后期要讨论的核心内容之一，主要会围绕场景的形式和内容两方面展开。 1.1 场景形式 场景形式指的是场景数据的具体呈现方式。为什么要着重介绍场景的形式？核心在于三个字：标准化。标准化的场景体系的作用包括但不限于以下几点： 提高对原始数据的提取以及转化效率； 方便构建冗余度低的场景体系； 方便不同场景体系之间的比较以及场景交换； 减轻第三方测试时的多余工作。 目前相对比较通用的场景形式是由德国PEGASUS项目提出的功能场景-逻辑场景-具体场景三层体系。举个例子，功能场景可以描述为，“自车（被测车）在当前车道运行，在自车前方有前车加速运行，自车跟随前车行驶。”?逻辑场景则提炼出关键场景参数，并赋予场景参数特定的取值范围，如以上描述的场景可提取自车车速，前车车速以及加速度，自车与前车距离等参数，每个参数都有一定的取值范围和分布特性，参数之间可能还存在相关性。具体场景则需要选取特定的场景参数值，组成场景参数向量，并通过具体的场景语言表示。 以上示例只是为了说明三层场景体系的内涵，具体的表述形式会有更多细节，需要有更多的标准和约束。 三层场景体系 具体场景需要转换为计算机可理解的语言即场景语言才能发挥作用。场景语言是一种可用以描述自动驾驶系统待处理的外部环境的计算机可解析的形式化语言。 场景语言的具体形式不一。针对功能场景、逻辑场景以及具体场景都有相应的场景语言：如针对前两者，有M-SDL等高级场景语言；针对后者有OpenSCENARIO、GeoScenario等。不同仿真软件支持的场景语言也不同：如CARLA和lgsvl等都支持基于Python脚本的场景语言；CARLA、VTD和最新版本的51Sim-One1.2等支持基于XML的场景语言。此外，protobuf、JSON都可以作为承载具体场景语言的格式。 这其中的关键不在于语言本身，而在于能全面且不冗余的覆盖交通元素的体系标准。目前已有一些机构在推相应的标准，比较成功的是由VTD发起的由ASAM（国际）/ CASAM（国内）推动的OpenX系列。在后期会围绕OpenX系列展开较多介绍，因为这是目前看来最有可能推广开来的一个标准。具体也可以关注中汽中心周博林周博的分享。 M-SDL 一种高级场景语言 1.2 场景内容 1.2.1??基于知识、数据的场景来源 在确定场景形式后，后期日常工作会围绕场景内容的构建展开。场景内容有两个主要来源：知识和数据。其中，基于知识的方法主要是依赖于具体场景结构，综合借鉴各相关学科的知识，分析自动驾驶系统需要处理的静、动态元素类型，并结合自动驾驶系统的测试需求构建场景。基于数据的分析方法则是从采集的自然驾驶数据中分析提取出有价值的场景。 基于知识、数据的场景构建方法最终都可以生成测试所需要的具体场景，这部